Fatores Condicionantes da Inadimplencia em IES

FUNDAÇÃO EDSON QUEIROZ UNIVERSIDADE DE FORTALEZA � UNIFOR

ARI HOLANDA JÚNIOR

FATORES CONDICIONANTES DA INADIMPLÊNCIA EM INSTITUIÇÃO DE ENSINO SUPERIOR PRIVADA: UM

ESTUDO DE CASO

FORTALEZA 2005

ii

FUNDAÇÃO EDSON QUEIROZ UNIVERSIDADE DE FORTALEZA � UNIFOR

ARI HOLANDA JÚNIOR


ESTUDO DE CASO

Dissertação Apresentada ao Curso de Mestrado em Administração de Empresas da Universidade de Fortaleza como requisito parcial para obtenção do Título de Mestre em Administração

Orientador: Prof. Dr. Heber José de Moura

FORTALEZA 2005

iii

ARI HOLANDA JÚNIOR


ESTUDO DE CASO

Data da Aprovação: 17/10/2005

Banca Examinadora:

Prof. Dr. Heber José de Moura Orientador � UNIFOR

Prof. Dr. Érico Veras Marques Membro � UNIFOR

Prof. PhD. José de Souza Neto Membro � Faculdade Integrada do Ceará/Embrapa

iv

Aos meus pais, à minha esposa Tânia, minhas filhas Alice e Amanda, meus irmãos,

meus sogros, cunhados e sobrinhos, por todo o amor, suporte, incentivo e compreensão que

dispensaram nos últimos dois anos.

v

AGRADECIMENTOS

À Universidade de Fortaleza.

Ao Orientador, Prof. Dr. Heber Moura, pela dedicação e

orientação no desenvolvimento deste trabalho.

Aos Membros da Banca Examinadora, Prof. Dr. Érico Veras Marques,

Prof. PhD. José de Souza Neto, pela leitura

atenta e valorosas contribuições a este trabalho.

Ao Professor Jessé de Hollanda Cordeiro e ao Sr. Cláudio Pimentel da Silva,

Diretores da Faculdade Integrada do Ceará, por terem contribuído decisivamente

para a realização deste trabalho.

Aos meus alunos, que contribuíram na aplicação dos questionários da pesquisa.

Aos meus colegas professores, que tanto me incentivaram.

A Deus, pela saúde, paz e discernimento das questões estudadas.

A todos que contribuíram para tornar este trabalho uma realidade.

vi

HOLANDA JÚNIOR, Ari. Fatores Condicionantes da Inadimplência em Instituição de Ensino Superior Privada: Um Estudo de Caso. Fortaleza: Universidade de Fortaleza � UNIFOR, Dissertação (Mestrado em Administração), 2005. Perfil do Autor: Engenheiro Civil, Especialista em Gerência da Produção e Professor Assistente da Faculdade Integrada do Ceará. RESUMO A nova Lei de Diretrizes e Bases para a Educação Brasileira promoveu uma expansão sem igual na quantidade de Instituições de Ensino Superior (IES), proporcionando uma oportunidade para milhares de brasileiros terem acesso ao ensino superior, mas, em contrapartida, surgiu um fenômeno com proporções até então nunca vistas: a inadimplência educacional. Com o objetivo de estudar quais os fatores que condicionam o fenômeno, elaborou-se este estudo em uma IES privada de Fortaleza-CE. Verificou-se que a produção acadêmica sobre o tema no Brasil é escassa; assim utilizou-se, como referencial teórico, várias pesquisas que abordaram o assunto, realizadas em outros países. Através da técnica estatística de análise discriminante, verificou-se na IES pesquisada que a inadimplência tem como principais fatores condicionantes: a motivação para efetuar o pagamento, o tipo de curso, a área de conhecimento estudada, o nível de incentivo familiar ao estudo superior, e a falta de compromisso pessoal para com o processo educativo. O pressuposto de que a inadimplência educacional no ensino superior estaria relacionada somente com fatores financeiros não se confirmou. PALAVRAS CHAVES: Inadimplência Educacional, Ensino Superior, Análise Discriminante.

vii

ABSTRACT

The new �Law of Guidelines for the Brazilian Education� has promoted an unique expansion

in the amount of higher education institutions (HEI), providing an opportunity for thousands

of Brazilians to have access to higher education, but, on the other hand, a phenomenon of

unseen proportions has risen: student default. Aiming to study what factors condition the

phenomenon, this research was conducted in a private HEI of Fortaleza, in the B Ceará State.

It was verified that academic literature on the theme in Brazil is scarce; therefore, for

theoretical background, several researches, accomplished at other countries and that

approached the theme, were considered. Through the statistical technique of discriminant

analysis, it has been verified in the researched HEI that the student default has as main

conditioning factors: the motivation to pay, the kind of course taken, the studied knowledge

area, the level of family support to the superior studies, and the lack of personal commitment

to the educational process. The presupposition that student default in higher education

business would be only related with financial factors was not confirmed.

Key Words: Student Default, Higher Education, Discriminant Analysis.

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SUMÁRIO LISTA DE ILUSTRAÇÕES...........................................................................................................................X INTRODUÇÃO .............................................................................................................................................12

HIPÓTESE ....................................................................................................................................................15 OBJETIVOS ..................................................................................................................................................16 ESTRUTURA DA DISSERTAÇÃO......................................................................................................................17

1 CRÉDITO E RISCO ..................................................................................................................................18 2 O CENÁRIO EDUCACIONAL .................................................................................................................32

2.1 A EXPANSÃO DO ENSINO SUPERIOR NO BRASIL......................................................................................32 2.2 O FINANCIAMENTO DO ENSINO SUPERIOR PARTICULAR ..........................................................................34

2.2.1 O Financiamento Estudantil no Brasil.............................................................................................35 2.2.2 O Financiamento Estudantil no Âmbito Internacional .....................................................................40

3 A INADIMPLÊNCIA EDUCACIONAL....................................................................................................47 3.1 CAUSAS DA INADIMPLÊNCIA ..................................................................................................................49

3.1.1 Desemprego...................................................................................................................................50 3.1.2 Endividamento...............................................................................................................................50 3.1.3 Fiança ou Aval...............................................................................................................................50 3.1.4 Empréstimo de Documentos...........................................................................................................51 3.1.5 Saúde e Outros...............................................................................................................................51

3.2 PRIORIDADES DOS DEVEDORES ....................................................................................................52 3.2.1 Financiamento de Imóvel ...............................................................................................................53 3.2.2 Financiamento de Automóvel.........................................................................................................53 3.2.3 Despesas Básicas (Água, Energia Elétrica, Telefone, etc.) ..............................................................53 3.2.4 Cartão de Crédito e Crediário.........................................................................................................54 3.2.5 Saúde e Previdência Privada...........................................................................................................54 3.2.6 Educação.......................................................................................................................................55

3.3 A INADIMPLÊNCIA NO ENSINO SUPERIOR DOS ESTADOS UNIDOS .............................................................55 3.3.1 Variáveis para o sucesso acadêmico ...............................................................................................56 3.3.2 Obtenção do Grau Superior ............................................................................................................56 3.3.3 Resultados Médios Globais de Desempenho Acadêmico.................................................................58 3.3.4 Renovação de Matrículas e Reprovações ........................................................................................59 3.3.5 Experiência Universitária...............................................................................................................59 3.3.6 Variáveis Pós-Escolares .................................................................................................................61 3.3.7 Características Antecedentes dos Estudantes...................................................................................64 3.3.8 Atitude do Estudante......................................................................................................................67

3.4 A DÍVIDA ..............................................................................................................................................67 3.4.1 Nível de Endividamento.................................................................................................................67 3.4.2 Percepção da Dívida ......................................................................................................................68

3.5 VARIÁVEIS PELO TIPO DE ESCOLA ..........................................................................................................69 3.6 FATORES RELACIONADOS À OFERTA DE FINANCIAMENTOS .....................................................................70 3.7 MAPEANDO O RISCO DE INADIMPLÊNCIA ................................................................................................70 3.8 EVIDÊNCIAS ESTATÍSTICAS DA INADIMPLÊNCIA EDUCACIONAL ...............................................................72

3.8.1 Os Primeiros Estudos.....................................................................................................................73 3.8.2 O Estudo de Knapp e Seaks............................................................................................................74 3.8.3 A Contribuição de Volkwein e Szelest............................................................................................75

4 METODOLOGIA DA PESQUISA ............................................................................................................78 4.1 TIPO DE PESQUISA E PROCESSO DE AMOSTRAGEM ...................................................................................78

4.1.1 População e Instituição Pesquisada.................................................................................................79 4.1.2 Amostra.........................................................................................................................................80

4.2 DEFINIÇÃO DAS VARIÁVEIS E DA TÉCNICA DE COLETA............................................................................80

ix

4.3 TÉCNICA DE ANÁLISE DE DADOS EMPREGADA........................................................................................83 4.3.1 Análise Discriminante....................................................................................................................83

4.4 PERÍODO DA PESQUISA...........................................................................................................................91 4.5 PRÉ-TESTE ............................................................................................................................................91 4.6 ANÁLISE DO RESULTADO DO PRÉ-TESTE .................................................................................................92

4.6.1 Sumário do Processamento.............................................................................................................92 4.6.2 Análise da Matriz de Correlação Combinada ..................................................................................93 4.6.3 Sumário da Função Discriminante Canônica...................................................................................93 4.6.4 Interpretação dos Coeficientes da Função Discriminante Estimada..................................................93 4.6.5 A Função Discriminante Estimada .................................................................................................94 4.6.6 Validação da Função Discriminante Estimada ................................................................................94

4.7 CONCLUSÃO DO PRÉ-TESTE ...................................................................................................................94 5 ANÁLISE DOS RESULTADOS DA PESQUISA......................................................................................95

5.1 ANÁLISE DESCRITIVA ............................................................................................................................95 5.2 ANÁLISE DISCRIMINANTE ....................................................................................................................107

5.2.1 Tamanho e divisão da amostra .....................................................................................................108 5.2.2 Verificação dos Pressupostos da Análise Discriminante................................................................108 5.2.3 Estimação da Função Discriminante.............................................................................................109 5.2.4 Significância Estatística ...............................................................................................................110 5.2.5 A Função Discriminante Estimada ...............................................................................................111 5.2.6 Validação Função Discriminante..................................................................................................112 5.2.7 Interpretação dos Resultados ........................................................................................................114

CONCLUSÃO .............................................................................................................................................116 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS........................................................................................................119 APÊNDICE I � QUESTIONÁRIO DE COLETA DE DADOS..................................................................125 APÊNDICE II � RELAÇÃO DAS VARIÁVEIS INDEPENDENTES .......................................................129 APÊNDICE III � MATRIZ ESTRUTURAL DA FUNÇÃO DISCRIMINANTE......................................136 APÊNDICE IV � MATRIZ DE CLASSIFICAÇÃO DA FUNÇÃO DISCRIMINANTE...........................137 APÊNDICE V � MATRIZ DE TABULAÇÃO DOS QUESTIONÁRIOS .................................................140

x

LISTA DE ILUSTRAÇÕES

. FIGURA 1 � ANÁLISE POR CREDIT SCORE. ..........................................................................................................26 FIGURA 2 � COMO FAZER ANÁLISE DISCRIMINANTE. .........................................................................................87 GRÁFICO 1 - PERDAS E GANHOS COM REJEIÇÃO DE CRÉDITO.............................................................................28 GRÁFICO 2 � A DISTRIBUIÇÃO LOGÍSTICA ........................................................................................................30 GRÁFICO 3 � CAUSAS DA INADIMPLÊNCIA. .......................................................................................................50 GRÁFICO 4 � TAXA DE INADIMPLÊNCIA ENTRE ALUNOS NÃO CASADOS E COM DEPENDENTES. .............................65 GRÁFICO 5 � DISTRIBUIÇÃO DOS ESCORES DISCRIMINANTES. .............................................................................87 GRÁFICO 6 � INADIMPLENTES X SEXO..............................................................................................................96 GRÁFICO 7 � INADIMPLÊNCIA X POSSE DE VEÍCULOS X RENDA........................................................................101 GRÁFICO 8 � INADIMPLÊNCIA X RESIDÊNCIA X RENDA ...................................................................................102 GRÁFICO 9 � DISPERSÃO DA MÉDIA DOS GRUPOS ...........................................................................................112 QUADRO 1 � PERFIL DE DEVEDORES. ................................................................................................................27 QUADRO 2 � PONTUAÇÃO DAS CARACTERÍSTICAS.............................................................................................27 QUADRO 3 � PERDAS E GANHOS COM REJEIÇÃO DE CRÉDITO. ...........................................................................28 QUADRO 4 � INADIMPLÊNCIA MÉDIA NO BRASIL...............................................................................................48 QUADRO 5 � RELAÇÃO RENDA X INADIMPLÊNCIA. ...........................................................................................62 QUADRO 6 � ELEMENTOS DE RISCO DE INADIMPLÊNCIA ....................................................................................71 QUADRO 7 � ATIVOS ACADÊMICOS E INFRA-ESTRUTURA DA IES PESQUISADA ...................................................79 QUADRO 8 � VARIÁVEIS INDEPENDENTES DA PESQUISA ....................................................................................82 QUADRO 9 � RESULTADO DA ESTIMAÇÃO STEPWISE ........................................................................................110 QUADRO 10 � LAMBDA DE WILKS ..................................................................................................................110 QUADRO 11 � AUTOVALOR ............................................................................................................................111 QUADRO 12 � COEFICIENTES NÃO-PADRONIZADOS DA FUNÇÃO DISCRIMINANTE CANÔNICA ............................111 QUADRO 13 � COEFICIENTES PADRONIZADOS DA FUNÇÃO DISCRIMINANTE ......................................................114 TABELA 1 � EVOLUÇÃO NO NÚMERO DE IES PÚBLICAS E PRIVADAS NO BRASIL, 1997-2003...............................12 TABELA 2 � CLASSIFICAÇÃO DOS EMPRÉSTIMOS. ..............................................................................................23 TABELA 3 � NÚMERO E PERCENTUAL DE IES POR ORGANIZAÇÃO ACADÊMICA NO BRASIL, 2003........................32 TABELA 4 � NÚMERO E PERCENTUAL DE INSTITUIÇÕES POR CATEGORIA ADMINISTRATIVA NO BRASIL, 2003. ....33 TABELA 5 � ALUNOS ATENDIDOS PELO FIES, 2000 -2002..................................................................................38 TABELA 6 � INADIMPLÊNCIA POR FAIXA DE GPA ..............................................................................................58 TABELA 7 � INADIMPLÊNCIA E RENDA ENTRE ALUNOS CASADOS POR RAÇA.......................................................65 TABELA 8 � VARIÁVEIS VALIDADAS .................................................................................................................93 TABELA 9 � COEFICIENTES DA FUNÇÃO DISCRIMINANTE...................................................................................93 TABELA 10 � COEFICIENTES DA FUNÇÃO DE CLASSIFICAÇÃO ............................................................................94 TABELA 11 � CLASSIFICAÇÃO DOS RESULTADOS...............................................................................................94 TABELA 12 � SEXO DOS RESPONDENTES ...........................................................................................................95 TABELA 13 � SEXO X CONDIÇÃO DE INADIMPLÊNCIA ........................................................................................96 TABELA 14 � RAÇA DOS RESPONDENTES ..........................................................................................................97 TABELA 15 � ESTADO CIVIL X RAÇA X CONDIÇÃO DE INADIMPLÊNCIA ..............................................................97 TABELA 16 � TABULAÇÃO CRUZADA CONDIÇÃO DE INADIMPLÊNCIA X TER FILHOS...........................................98 TABELA 17 � INADIMPLÊNCIA X RENDA FAMILIAR............................................................................................98 TABELA 18 � INADIMPLÊNCIA X TIPO DE OCUPAÇÃO.........................................................................................99 TABELA 19 � INADIMPLÊNCIA X FAIXA ETÁRIA.................................................................................................99 TABELA 20 � INADIMPLÊNCIA X DURAÇÃO DO CURSO.....................................................................................100 TABELA 21 � INADIMPLÊNCIA X ATITUDE DE PAGAMENTO...............................................................................101 TABELA 22 � INADIMPLENTES COM CARTÃO DE CRÉDITO................................................................................102 TABELA 23 � INADIMPLÊNCIA POR DESEMPENHO ACADÊMICO ........................................................................103 TABELA 24 � INADIMPLÊNCIA POR ÁREA DE CONHECIMENTO..........................................................................103 TABELA 25 � INADIMPLÊNCIA POR DEDICAÇÃO AO ESTUDO ............................................................................104 TABELA 26 � INADIMPLÊNCIA POR FREQÜÊNCIA ÀS AULAS .............................................................................104 TABELA 27 � INADIMPLÊNCIA POR VALOR DA MENSALIDADE .........................................................................105 TABELA 28 � INADIMPLENTES POR VALOR DA MENSALIDADE E RENDA FAMILIAR ...........................................105 TABELA 29 � INADIMPLÊNCIA X REPUTAÇÃO DA IES......................................................................................106

xi

TABELA 30 � INADIMPLÊNCIA X OPINIÃO SOBRE O PROGRAMA .......................................................................106 TABELA 31 � INADIMPLÊNCIA X CONTROLE FINANCEIRO................................................................................107 TABELA 32 � SUMÁRIO DA ANÁLISE DOS CASOS PROCESSADOS .......................................................................108 TABELA 33 � LOGARITMOS DETERMINANTES..................................................................................................109 TABELA 34 � CENTRÓIDE DOS GRUPOS ...........................................................................................................111 TABELA 35 � FUNÇÕES DISCRIMINANTES LINEARES DE FISHER .......................................................................111 TABELA 36 � MATRIZ DE VALIDAÇÃO ............................................................................................................113

12

INTRODUÇÃO

A presente dissertação tem por objetivo identificar os fatores mais importantes que

contribuem e melhor explicam a inadimplência em uma instituição de ensino superior privada

(IES). Ela se propõe também a encontrar a relação entre o perfil sócio-econômico e

acadêmico do aluno de nível superior e a inadimplência, verificar a relação entre as

características, percebidas pelos alunos, da instituição de ensino superior estudada e o índice

de inadimplência e elaborar um modelo estatístico que identifique os alunos com o maior

risco de inadimplência na IES estudada.

O tema associado à previsão do risco de inadimplência em instituições de ensino

superior se refere à análise do perfil dos alunos inadimplentes e adimplentes, segundo suas

características sócio-econômicas, relacionamento acadêmico e as características acadêmicas e

estruturais de uma instituição de ensino superior privada, localizada na cidade de Fortaleza-

CE. Esta análise se faz necessária tendo em vista a expansão do mercado de ensino superior,

tanto no Brasil quanto em Fortaleza, e os alarmantes índices de inadimplência registrados

pelas instituições de ensino superior privadas, que já experimentam um ambiente cada vez

mais competitivo na busca da sobrevivência e da sedimentação no mercado.

Constata-se no Brasil, entre 1997 e 2003, uma evolução substancial no número de

instituições de ensino superior, como se pode evidenciar na Tabela 1.

Tabela 1 � Evolução no Número de IES públicas e privadas no Brasil, 1997-2003

Ano IES Pública ∆% IES

Privada ∆% Total ∆% ∆% Acum.

1997 211 - 689 - 900 - - 1998 209 -0,9 764 10,9 973 8,1 8,1 1999 192 -8,1 905 18,5 1.097 12,7 21,9 2000 176 -8,3 1.004 10,9 1.180 7,6 31,1 2001 183 4,0 1.208 20,3 1.391 17,9 54,6 2002 195 6,6 1.442 19,4 1.637 17,9 81,9 2003 207 6,2 1.652 14,6 1.859 13,6 106,6

Fonte: INEP/MEC, 2004.

Ao cenário apresentado, é razoável supor que o incremento no número de IES, e a

conseqüente oferta de vagas, resultaram em modificação no comportamento da demanda

(representada por aqueles inscritos para a seleção), concernente à tomada de decisão do

consumidor por uma ou outra IES, no momento em que as possibilidades de escolha no que

concerne tipo de curso, grau a ser obtido, valor de mensalidade etc., obtiveram uma

diversificação substancial.

13

Este contexto irá requerer uma melhor compreensão deste ambiente, um conhecimento

mais acurado do mercado, da inadimplência nas IES e as possíveis características dos alunos

e, também, da instituição, face à possibilidade de existência de diferenças significativas entre

aqueles que honram suas responsabilidades financeiras assumidas, referentes à prestação de

serviços educacionais no ensino de graduação, e aqueles que alimentam as estatísticas da

inadimplência escolar.

Assim, se pretende contribuir, demonstrando quais os elementos ou fatores que

condicionam o fenômeno da inadimplência e, como corolário, elaborando um modelo de

previsão de risco de inadimplência, como ferramenta para explicar o fenômeno. Assim, as

instituições de ensino superior poderão proceder à formulação de suas estratégias,

direcionadas à prevenção, ou à redução dos índices que consideram significativos.

No Brasil, uma das especificidades das instituições de ensino superior é a origem de

seus recursos financeiros. Sob este aspecto se têm dois tipos de instituições: a) as que são

mantidas pelo Poder Público - instituições públicas e b) as que se mantém com recursos

próprios � instituições privadas.

A segmentação de mercado é a resultante desta distinção jurídica. Para efeito deste

estudo, o mercado de ensino superior é entendido como um conjunto, do qual fazem parte: a)

os consumidores dos serviços de ensino superior (aqueles que já estão matriculados); b) os

agentes potenciais para o ingresso no ensino superior (aqueles que concorrem a uma vaga nas

IES); c) as instituições que ofertam ensino superior.

A caracterização da segmentação se observa com os números das matrículas no ensino

público e no ensino privado. Segundo o Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas

Educacionais (INEP), em CENSO DA EDUCAÇÃO SUPERIOR DE 2003, publicado em

2004, o Brasil já apresentava 1.137.119 matrículas no ensino público e 2.750.652 matrículas

no ensino privado. Estes dados mostram que o ensino público detém 29,2% das matrículas

enquanto que o ensino privado detém 70,8%.

Evidentemente, a expansão já vinha se dando ao longo do tempo. Porém, se verifica a

maior variação no período 1996 � 2000, justamente quando passou a vigorar a nova Lei de

Diretrizes e Bases para a Educação (LDB) e o surgimento das novas IES.

14

Vários efeitos desta expansão já se fazem sentir: aumento da oferta de cursos, aumento

da oferta de vagas, aumento da competição entre as IES, redução no valor das mensalidades,

redução da qualidade do ensino, aumento da evasão de alunos e aumento da inadimplência

das mensalidades escolares.

Para Braga (2004), a correlação entre qualidade da instituição e seu grau de

inadimplência é um fato. O estudo de Braga realizado através da consultoria Lobo &

Associados, e apresentado no artigo �A Questão do Financiamento e da Inadimplência�,

publicado no periódico eletrônico Revista @prender Virtual aponta um fato interessante:

quanto menor o valor da mensalidade cobrada pela IES, maior é a inadimplência, e quanto

maior a renda familiar do aluno que estuda em instituição de preços abaixo da média do

mercado, maior também é a taxa de inadimplência, corroborando a relação qualidade x

inadimplência.

Decorrem, portanto, as seguintes interrogações:

a) Quais as características que diferenciam os estudantes inadimplentes daqueles

adimplentes em uma instituição de ensino superior?

b) O perfil do novo estudante do ensino superior, e seu desempenho acadêmico

estão relacionados à taxa de inadimplência escolar?

c) O valor da mensalidade cobrada está relacionado à taxa de inadimplência?

d) Existe relação entre renda e a inadimplência escolar?

e) Existem características relacionadas à instituição que influenciem na taxa de

inadimplência?

f) Caso positivo, que instrumentos apoiariam os gestores das IES na prevenção da

inadimplência?

As respostas a estas indagações requerem um estudo aprofundado destas organizações

acadêmicas, do ambiente que estão inseridas e, sem dúvida, do perfil de seus alunos.

Schwartzman (2003), abordando as principais fontes de financiamento das IES privadas

brasileiras afirma que elas dependem predominantemente das mensalidades dos cursos de

graduação, para financiar suas atividades.

Agrava-se a questão, pois, se uma instituição de ensino superior se reorganiza e

aumenta sua estrutura para satisfazer à maior diversificação de suas atividades acadêmicas e

continua se financiando, praticamente, apenas com o ensino de graduação, então poderá

15

passar por problemas financeiros graves advindos de altos custos operacionais. Isto poderá se

traduzir, a seu tempo, em desvantagem competitiva com riscos acentuados de redução de

demanda, aumento no valor das mensalidades, aumento da inadimplência (implicando um

�contas a receber� duvidoso que facilmente pode se transformar em prejuízo), aumento da

evasão escolar por desistências, redução significativa dos resultados financeiros da instituição,

redução do nível de investimentos, sucateamento institucional e, até mesmo, a paralisação de

suas atividades.

Segundo Braga (2004), o ensino ainda não é considerado prioridade na relação dos

�gastos� ou investimentos das famílias de classe média. É sabido que a situação econômica da

família brasileira tem sido consideravelmente afetada nos últimos anos, segundo o Instituto

Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) a redução da renda da classe média, no Brasil, foi

da ordem de 11%, no período de 2000 à 2004. Contudo, o problema não está apenas na

redução do poder aquisitivo, mas também na relação de prioridades nos gastos da família

brasileira.

Estima-se que a oferta de novos serviços, frutos de novas tecnologias, tais como

telefonia celular, TV por assinatura e Internet, tenha contribuido, sobremaneira, com o

aumento significativo do comprometimento da renda. O mais grave é que tais serviços, por

questão de status, são considerados �indispensáveis� e, se não forem pagos, serão suspensos

pelos fornecedores, restando a educação para arcar com o �calote�. Uma argumentação

sempre presente é a de que, cientes que a Lei proíbe o constrangimento de quem deve a

instituições de ensino, os responsáveis financeiros postergam o pagamento das mensalidades

escolares. Desta forma, o ensino superior particular ganha uma nova barreira à sua

sustentabilidade, além da concorrência já existente. Sendo, portanto, necessário o emprego de

estratégias alternativas para garantir a viabilidade financeira.

Hipótese

Considera-se que, ao aluno optar por cursar o ensino superior em uma instituição

privada, ele estará fazendo um investimento em capital intangível, cujo retorno somente se

dará após a conclusão dos estudos. Este investimento se dará sob a forma de mensalidades

escolares, custos com aquisição de livros e materiais escolares, além de custos de manutenção

do aluno, como aluguel, transportes e outras despesas.

16

A expansão da oferta de vagas, através da abertura de novas instituições de ensino

superior privadas, trouxe consigo o fenômeno da inadimplência.

A lógica aponta que a causa da inadimplência está relacionada com o perfil econômico

e a capacidade de pagamento do aluno. Entretanto, o mesmo aluno inadimplente apresenta

características sociais e comportamentais que também podem contribuir para o problema.

Existindo uma grande oferta de prestadores de serviço de educação, aliada a uma

legislação que impede uma punição aos inadimplentes, leva-se a crer que diversos outros

fatores além do financeiro estão relacionados à inadimplência educacional.

Baseado, também, em autores como Volkwein e Szelest (1995), Woo (2002), Flint

(1997) e outros que realizaram estudos semelhantes nos Estados Unidos, apresenta-se a

hipótese de que a inadimplência no ensino superior privado é função da realidade sócio-

econômica de cada aluno, do seu grau de comprometimento e desempenho acadêmico, o

conceito do curso e o nível dos serviços prestados pela instituição, os quais têm influência

junto ao responsável financeiro pelas mensalidades, para honrar ou não o compromisso

assumido perante a Instituição de Ensino Superior.

Objetivos

Os objetivos desta pesquisa convergem para o conhecimento mais acurado entre o

perfil sócio-econômico dos alunos, sua predisposição para a inadimplência, as características

e práticas da IES e o conseqüente índice real de não recebimentos pertinentes ao serviço de

educação superior numa instituição privada. Estes objetivos são:

a) Geral:

� Identificar os fatores mais importantes que contribuem e melhor explicam a

inadimplência em uma instituição de ensino superior privado.

b) Específicos:

� Encontrar a relação entre o perfil sócio-econômico e acadêmico do aluno de nível

superior e a inadimplência;

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� Verificar a relação entre as características, percebidas pelos alunos, da instituição de

ensino superior estudada e a inadimplência;

� Elaborar um modelo estatístico que identifique os alunos com o maior risco de

inadimplência na IES estudada, para ser utilizado como ferramenta na compreensão da

inadimplência.

Estrutura da dissertação

Visando atingir os objetivos delineados, a presente dissertação foi estruturada e será

apresentada em capítulos, que focalizam de maneira geral o problema:

No Capítulo 1 � Crédito e Risco. É apresentado o conceito de crédito e risco de

crédito, segundo vários autores. Aborda ainda a análise e classificação do risco de crédito, e a

utilização de modelos preditores da inadimplência.

No Capítulo 2 � O Cenário Educacional. Destaca-se a expansão do ensino superior no

Brasil, no período pós-promulgação da Nova Lei de Diretrizes e Bases para a Educação no

Brasil. Apresenta também as políticas de financiamento para o ensino superior aplicadas no

Brasil e em âmbito internacional.

No Capítulo 3 - A Inadimplência Educacional. Apresentam-se os fatores

condicionantes da inadimplência no ensino superior, apresentados por alguns autores

nacionais, e também, por pesquisadores norte-americanos, através de pesquisas realizadas a

partir de 1980.

No Capítulo 4 - Metodologia de Pesquisa. Explica-se a metodologia utilizada, a

definição das variáveis e aplicação do modelo estatístico.

No Capítulo 5 - Análise dos Resultados. Faz-se a exposição e discussão dos resultados

obtidos através da aplicação da metodologia.

E finalizando, apresentam-se as conclusões, limitações da pesquisa e sugestões para

futuros trabalhos.

18

1 CRÉDITO E RISCO

Este capítulo inicia-se com uma explanação sobre a conceituação de crédito e risco de

crédito. Em seguida é apresentada a forma de organização e classificação das informações

sobre a possibilidade de pagamento dos empréstimos, conhecida como �Cs do Crédito�.

Concluindo o capítulo, apresenta-se e o conceito de classificação de risco (rating).

Quando se fala em risco refere-se a �incerteza�, �imponderabilidade� e

�imprevisibilidade�, ou seja, tudo o que se faz ou se diz tem a possibilidade de gerar

conseqüências diferentes daquelas que são imaginadas.

Em finanças, contudo, risco e incerteza têm significados diferentes, segundo Silva

(2003, p.75) e Paiva (1997, p.6):

a) Risco � existe quando o tomador da decisão pode embasar-se em

probabilidades para estimar diferentes resultados, de modo que sua expectativa

se baseie em dados históricos. Isto é, a decisão é tomada a partir de estimativas

julgadas aceitáveis.

b) Incerteza � ocorre quando o tomador não dispõe de dados históricos acerca de

um fato, o que poderá exigir que a decisão se faça de forma subjetiva, isto é,

através de sua sensibilidade pessoal.

Segundo Gitman (1984, apud PAIVA, 1997, p.6), risco pode ser definido como a

probabilidade de perda, ou seja, é igual a 1 (um) menos a probabilidade de recebimento.

Para Gatfaoui (2003, p.2), risco representa uma medida de perigo a qual é expressa

como uma função da probabilidade da ocorrência de um evento não desejado e a mensuração

dos efeitos ou conseqüências geradas pelo evento1. Para definir a importância do perigo,

níveis críticos são estabelecidos através de uma escala de riscos. Tal escala de riscos é

elaborada estudando a freqüência e os efeitos do evento estudado.

O grande problema do risco, segundo Paiva (1997, p.4-7), é que �ele é inerente à

personalidade e mutável com o tempo�. Por isso, há necessidade de gerenciar risco com

diretrizes e parâmetros para aplicações de forma que produzam a lucratividade esperada,

1 Em seu estudo Gatfaoui define perigo como uma situação cujas conseqüências podem prejudicar a sociedade, por exemplo: perda de produção ou perda financeira.

19

garantam o retorno dos capitais e mantenham sua credibilidade. Afirma ainda que �gestão

financeira é a função da Administração que tem como objetivo a adequação de fontes e

aplicações de recursos em uma empresa, objetivando lucro�.

Silva (2003, p.71) diz que �a relação risco/retorno está implícita na concessão de

crédito, que num banco comercial constitui-se em seu próprio negócio�. Afirma ainda que �a

otimização dos resultados, portanto, é decorrência de uma eficiente política de crédito,

associada, evidentemente, à política de cobrança e às demais políticas da empresa�.

A expressão �risco de crédito� é utilizada por vários autores para caracterizar os

diversos fatores que poderão contribuir para que o concedente do crédito não receba do

beneficiário o pagamento na época acordada.

Paiva (1997, p. 12-13) menciona a existência de dois tipos de risco de crédito: risco

específico ou não sistemático e risco de mercado ou risco sistemático.

O risco específico é inerente às características do cliente, avaliado por sistemas de credit

score, por analistas de crédito ou analistas de empresas. O risco de mercado provém de fatores

que sistematicamente afetam todas as empresas, como guerra, recessão, taxas de juros etc.

Ao se pensar em risco de crédito, segundo Paiva (1997, p.6), está se analisando a

probabilidade de o cliente não cumprir seu compromisso no vencimento. Assim, ao realizar

operações de crédito com um único cliente, as características dele são muito importantes,

entretanto quando se trabalha com uma carteira bem diversificada, o risco de mercado é o

mais importante.

A inadimplência, ou o não cumprimento das obrigações na data acordada, se constitui

em uma das principais preocupações dos executivos de crédito, haja vista o relacionamento

com a ocorrência de perdas financeiras que poderão prejudicar a liquidez, ou a capacidade de

honrar dívidas com os supridores de capital, e a captação de recursos no mercado financeiro e

de capitais (SANTOS, 2000, p.16).

Os parâmetros tradicionais de análise do risco de crédito são: Caráter, Capacidade,

Capital, Condições e Colateral.

20

O caráter está ligado à honestidade e reflete-se ao esforço para cumprir uma obrigação.

Para Silva (2003, p.79), �caráter refere-se à intenção do devedor (ou mesmo do garantidor) de

cumprir a promessa de pagamento�.

De acordo com Santi Filho e Olinquevitch (1993, p.15), �a base de exame e indicação

do caráter do tomador é o Cadastro�. Por sua vez, Gitman (1997, p.696) afirma que �os dados

históricos de pagamentos e quaisquer causas judiciais pendentes ou concluídas seriam

utilizados na avaliação do seu caráter�.

Portanto, a ficha cadastral do cliente passa a ser, no que se refere à avaliação do caráter,

um importante instrumento que fornece aos profissionais do crédito as informações sobre seus

clientes.

O caráter, do ponto de vista de crédito, não é absoluto. Nesse sentido, Silva (2003, p.79)

diz que �alguém é honesto até o dia em que deixa de ser�, e enfatiza que um devedor pode

atrasar um pagamento, ou mesmo deixar de pagar, em função de não dispor de recursos, o que

não significa, necessariamente, falta de caráter.

Para Schrickel (2000, p.49) o caráter não se restringe apenas ao tomador, tendo em vista

que o conceito de caráter transcende ao indivíduo e alcança todo o �estrato social� e

econômico no qual ele está inserido (grupos sociais, regiões, nações). Neste sentido a

�integridade ética� da sociedade em que se vive também deve ser considerada para as

decisões de crédito.

Assim, o caráter é mutável com o tempo e relativo quanto à situação ou aos valores

envolvidos. Desta forma, os dados relativos ao passado do devedor podem constituir

instrumento valoroso para a decisão do crédito.

Se o Caráter diz respeito à vontade de pagar, a Capacidade refere-se à habilidade de

pagar (SCHRICKEL, 2000, p.50).

Segundo Gitman (1997, p.696), capacidade �é o potencial do cliente para quitar o

crédito solicitado�. Santi Filho e Olinquevitch (1993, p.29) consideram um dos aspectos mais

difíceis de avaliação de risco e corroboram Santos (2000, p.46), quando este diz que é

�considerado como aspecto subjetivo do risco, à medida que os instrumentos disponíveis para

21

sua análise e os resultados obtidos estão muito mais relacionados com a percepção de quem

analisa do que com os dados e informações propriamente ditos�.

Se pelo lado da empresa é analisado o modelo de administração, pelo lado da pessoa

física a administração das finanças pessoais e a evolução da carreira profissional são

evidências da Capacidade em um indivíduo (SCHRICKEL, 2000, p.50).

Segundo Santos (2000, p. 46), o capital é medido pela situação financeira, econômica e

patrimonial do cliente, levando-se em consideração a composição quantitativa e qualitativa

dos recursos, onde são aplicados e como são financiados.

Para Silva (2003, p. 97-98), a análise financeira é um fator relevante para a decisão de

crédito, porém transcende o conceito de �análise do balanço�; e diz ainda que �é possível

fazer análise financeira a partir do balanço e da demonstração do resultado. Adicionalmente, a

análise da capacidade de pagamento do cliente pode ser feita com base em outras informações

obtidas junto ao mesmo�.

Em análise de crédito, o capital compreende a situação econômica, financeira e

patrimonial do cliente, que devem ser compatíveis com a atividade desenvolvida e com o

empréstimo proposto.

Nos casos das pessoas físicas, o Capital não fica tão evidente. Empréstimos pessoais

são, em geral, respaldados em sua única renda ou ganho mensal do indivíduo e no nível de seu

comprometimento pessoal potencial na amortização das obrigações.

De acordo com Santos (2000, p.45) o �C condições� está associado com a análise do

impacto de fatores sistemáticos ou externos sobre a renda ou receita, fonte primária de

pagamento. Santi Filho e Olinquevitch (1993, p.47) corroboram esta afirmativa: �... o C

condições envolve fatores externos à empresa. Integra o macroambiente em que ela atua e

foge de seu controle�.

As forças do macroambiente manifestam-se tanto de forma positiva, representando

oportunidades, quanto de modo negativo, trazendo ameaças e dificuldades.

Os principais aspectos que podem influenciar o macroambiente são: planos econômicos,

abertura da economia, política cambial. Os aspectos relacionados à atividade diária da

22

empresa que podem influenciar no ambiente operacional são: mercado consumidor,

fornecedores e concorrência.

Segundo Silva (2003, p. 98-99), o colateral refere-se à capacidade do cliente em

oferecer garantias complementares, ou seja, uma segurança adicional para compensar

fraquezas decorrentes de outros fatores de risco.

De acordo com Santos (2000, p. 47), o Colateral está associado com a análise da riqueza

patrimonial de pessoas físicas e empresas (bens móveis e imóveis), considerando a

possibilidade futura de vinculação de bens ao contrato de crédito, em casos de perda (parcial

ou total) da fonte primária de pagamento.

Para Schrickel (2000, p. 54-55), o Colateral serve como uma espécie de �pronto-

socorro� para o emprestador, tornando mais �palatável� a idéia de �trocar dinheiro por

papéis�. Em uma decisão de crédito, o colateral serve para atenuar eventuais impactos

negativos decorrentes do enfraquecimento da capacidade, do capital ou das condições. Desta

forma, o colateral deve ser, necessariamente, algo �tangível�.

Hynes e Berkowitz (1998) destacam a importância inibidora da vinculação de bens em

contratos de empréstimos, ao considerar que os clientes tendem a ser mais propensos a

amortizar dívidas para reaver seus bens.

Silva (2003, p. 99) aponta alguns fatores relevantes na definição do colateral (garantia):

(a) o risco representado pela empresa e pela operação; (b) a praticidade em sua constituição;

(c) os custos incorridos para sua constituição; (d) o valor da garantia em relação ao valor da

dívida; (e) a depreciabilidade; (f) o controle do credor sobre a própria garantia; e (g) a

liquidez, ou seja, a facilidade com que a garantia pode ser convertida em dinheiro para

liquidar a dívida.

As garantias podem ser classificadas como: garantias pessoais � Aval e Fiança - e

garantias reais � Hipoteca, Penhor, Anticrese e Propriedade fiduciária.

Silva (2003, p. 350) relata que �a garantia pessoal ocorre quando se exige do devedor

apenas a promessa de pagamento, contentando-se o credor com a garantia comum que lhe

possa dar o patrimônio presente e futuro do devedor ou do garantidor (avalista ou fiador)�. A

garantia real ocorre quando, além da promessa de pagamento, o devedor confere ao credor o

23

direito especial de garantia sobre uma coisa ou uma universalidade de coisas móveis e

imóveis.

Segundo Silva (2003, p. 81), o rating é uma avaliação do risco, feita por meio da

mensuração e ponderação das variáveis determinantes do risco do tomador. A forma de

apresentação do rating é através de um código ou classificação que fornece uma graduação do

risco. Schrickel (2000, p. 153-154) descreve rating como sendo um conceito gerencial que é

adotado pelas instituições financeiras e organismos internacionais, através do qual a qualidade

de crédito de cada cliente com crédito aprovado é classificada consoante certas definições

objetivas e subjetivas.

O Rating pode ser considerado como uma das evoluções do modelo �Cs do crédito�.

Segundo Saunders (2000), um dos sistemas de rating mais antigos foi desenvolvido pelo U.S.

Office of the Comptroller of the Currency (OCC). O Sistema da OCC separou os empréstimos

em cinco categorias, sendo quatro consideradas de baixa qualidade e uma como de alta

qualidade (Tabela 2). Este sistema auxiliava as instituições financeiras e os órgãos de

regulamentação na avaliação das reservas necessárias para a cobertura das perdas esperadas

decorrentes de empréstimos.

Tabela 2 � Classificação dos Empréstimos. Empréstimo %

Classificação de Alta Qualidade Aprovado/De Bom desempenho 0 Classificação de Baixa Qualidade Outros ativos especificamente mencionados 0 Ativos abaixo do padrão 20 Ativos duvidosos 50 Ativos de perdas 100

Fonte: Saunders (2000).

Posteriormente a classificação da OCC evoluiu para 10 categorias, sendo as seis

primeiras classificadas como alta qualidade e as quatro restantes como baixa qualidade. Para

cada categoria é estabelecida uma expectativa de inadimplência, em termos percentuais, e

utilizando um modelo matemático chega-se ao volume de capital necessário para a cobertura

das perdas, através da equação abaixo:

IE ii

iEC ×=∑=

10

1

Onde: EC = Exigência de Capital

24

Ei = Total de empréstimos concedidos dentro da categoria i de classificação da qualidade de crédito.

Ii = Perda esperada por inadimplência dentro da categoria i de classificação da qualidade de crédito.

Na prática, as instituições financeiras desenvolvem seus próprios modelos internos de

classificação de riscos (CHAIA, 2003). Contudo, existem na comunidade financeira

internacional os chamados �serviços de rating�, fornecidos por agências de rating2 que

fornecem aos credores e investidores uma medida de expectativa de cumprimento de uma

obrigação numa data certa (SILVA, 2003).

No Brasil, seguindo a tendência internacional de utilização de sistemas de rating, as

autoridades monetárias do país, através do Banco Central, têm presente a preocupação em

reduzir os riscos de crédito. A análise do risco de crédito é considerada de fundamental

importância na atividade bancária. Nesse sentido, identificar e medir risco de crédito são

importantes para os bancos no sentido de precificar um empréstimo ou financiamento e para

estabelecer limites de crédito concedido e a ser liberado a um cliente.

A preocupação com a análise do crédito não é uma novidade; contudo, a importância

da qualidade da análise tem sido objeto de estudo de vários pesquisadores.

Os estudos tradicionais de concessão de crédito se baseiam quase sempre em análises

subjetivas do potencial de pagamento e introduzem alguns instrumentos de garantia que não

tornam a concessão de crédito ruim em crédito bom, apenas exigem certos procedimentos

adicionais (SECURATO e FAMÁ, 1997).

Segundo Silva (2003), a utilização de métodos quantitativos e estatísticos tem sido

divulgada como uma ferramenta que presta uma enorme contribuição ao processo da análise;

entretanto, não pode ser considerada como uma receita milagrosa capaz de resolver todos os

problemas da análise de risco de crédito.

A partir da década de 30 do século XX, foram iniciados os estudos sobre índices

financeiros que justificassem a ocorrência de falências e insucessos empresariais. Os índices

financeiros são muito utilizados por investidores e tomadores, como instrumento de avaliação

de sucesso, ao passo que estudiosos de finanças e contabilidade os utilizam para a predição de

2 Agências de rating são empresas especializadas na análise e atribuição de uma graduação de risco.

25

insolvências. Contudo, o importante é saber se os índices utilizados representam verdades

absolutas ou se são apenas elementos geradores de expectativas (SILVA, 2003).

Para as pessoas físicas existe uma tendência de variáveis discretas, como aquelas que

compõem o perfil sócio-econômico, a se sobreporem às variáveis contínuas. Desta forma, o

conhecimento mais aprofundado das atividades dos clientes, assim como o seu perfil, têm tido

importância cada vez maior no mundo dos negócios (SILVA, 2003). Tal conhecimento tem

permitido a elaboração de modelos, que são utilizados em avaliações de crédito de maior

qualidade, evitando assim a concessão equivocada de empréstimos. Apesar de úteis, é

necessário que se frise que o uso de métodos estocásticos não elimina a necessidade de

políticas claras e estratégias específicas para a concessão do crédito.

Um instrumento bastante utilizado para analisar a concessão do crédito é uma técnica

chamada Credit Score3, que pode ser encontrado em praticamente todas as formas de análise

de crédito, desde avaliações para a concessão de crédito direto ao consumidor até o

empréstimo comercial (SAUNDERS, 2000).

Robertson-Demby (2004) corrobora Saunders (2000):

The business of credit scoring has been a boom industry the last five years, growing

from largely the domain of banks and financial institutions for use in consumer

lending decisions to today�s widespread use by a wide variety of organizations for

different purposes.

O Credit Score é entendido como o sistema de pontuação dos dados demográficos e

cadastrais de um proponente ao crédito. Com base nesse sistema propostas são aprovadas /

rejeitadas ou recomendadas / não recomendadas, dependendo do ponto de corte do modelo

implementado e da função do Credit Score em relação à autonomia do detentor da alçada de

crédito (PEREIRA et al., 2002).

3 Na literatura financeira são encontrados os termos Credit Scoring e Credit Score para designar a mesma técnica de análise de crédito.

26

Segundo Sousa e Chaia (2000), a idéia básica do Credit Score é identificar quais os

principais fatores determinantes da probabilidade de inadimplência. Os fatores ou

informações mais utilizados no credit score são a residência, o trabalho e o estado civil. Esses

fatores são agregados utilizando-se técnicas estatísticas que procuram antecipar possíveis

problemas financeiros dos solicitantes através da classificação dos fatores por pontos (scores).

Após a agregação dos fatores obtém-se o total de scores do cliente, que reflete o risco

potencial de inadimplência.

Segundo Sauders (2000), Credit Score é uma técnica estatística cuja essência é

identificar certos fatores-chave que determinam a probabilidade de inadimplência dos

clientes, permitindo a sua classificação em grupos distintos. Diferenciam-se das formas

subjetivas de análise de crédito principalmente por dois motivos: o primeiro é que a seleção

dos fatores-chave e dos seus pesos é feita, prioritariamente, com base em processos

estatísticos e, a segunda, é que esses fatores são combinados em uma equação que calculará

não só a pontuação do cliente, mas também sua probabilidade de inadimplência. O score que

resulta da equação do Credit Score pode ser interpretado como a probabilidade de

inadimplência ao se comparar a pontuação de um crédito qualquer com outra estabelecida

como ponto de corte ou pontuação mínima aceitável. Neste sentido o score também pode ser

utilizado para a classificação dos créditos entre bons e maus, aceitos ou recusados conforme

seja superior ou inferior àquela pontuação. A Figura 1 demonstra o fluxo da técnica.

Figura 1 � Análise por Credit Score. Fonte: Sousa e Chaia (2000).

Embora seja um processo matemático, ele não elimina a possibilidade de se rejeitar um

bom pagador ou se aceitar um mau pagador. Tal fato ocorre porque não existe sistema de

avaliação que consiga capturar todas as informações relevantes necessárias para uma

avaliação precisa dos devedores, em cada categoria, e mesmo que algum sistema conseguisse,

o custo seria tão elevado que tornaria o processo inviável economicamente (CHAIA, 2003).

O Quadro 1, a seguir, apresenta dados do estudo de Boggess (1980) como exemplo de

perfil de clientes, com informações relevantes a respeito de bons e maus pagadores.

Análise do benefício da recusa do crédito

Sistema de Classificação por score estatístico

Solicitante do Crédito

Recusar

Aceitar

27

Características Bons Pagadores

Maus Pagadores

É casado (a)? 90,50% 86,20% Tem casa própria? 80,40% 42,30% Tem carro próprio? 80,70% 68,00% Tem mais de 35 anos? 97,00% 89,50% Mora há mais de 3 anos no endereço atual? 91,80% 70,30%

Tem referência bancária? 93,60% 71,00% Tem telefone? 75,40% 70,30% Tem menos de 3 filhos? 65,80% 49,30%

Quadro 1 � Perfil de Devedores. Fonte: Boggess (1980).

Observando o Quadro 1, é fácil verificar que nenhum dos parâmetros, individualmente,

define um bom ou mau pagador. Isto se deve ao fato de que o peso de cada parâmetro sofre

influências da cultura social, da evolução no tempo e área geográfica. Entretanto, se

analisados em conjunto os parâmetros tornam-se importantes no apoio à decisão.

O tratamento múltiplo de informações é a base do credit score. A cada parâmetro

Boggess (1980) associou um valor, o que permitiu analisar um indivíduo pelo total de pontos

obtidos. O Quadro 2 demonstra a relação de parâmetros e pontos associados.

Características Pontos para resposta sim

É casado (a)? 10 Tem casa própria? 15 Tem carro próprio? 7 Tem mais de 35 anos? 9 Mora há mais de 3 anos no endereço atual? 14

Tem referência bancária? 18 Tem telefone? 8 Tem menos de 3 filhos? 19 Quadro 2 � Pontuação das Características.

Fonte: Boggess (1980).

Após a totalização dos scores obtidos a cada resposta sim, elabora-se uma análise dos

ganhos e perdas no lucro em conseqüência da rejeição de todos os clientes abaixo de uma

determinada faixa de pontos. No momento em que as perdas com a rejeição de clientes

potenciais forem maior que os ganhos, obtêm-se o score de corte, que é utilizado para a

definição da política de crédito.

O Quadro 3 e o Gráfico 1 apresentam a análise das perdas e ganhos de uma empresa

em função da rejeição de clientes potenciais. Os dados advêm do estudo realizado por

Boggess (1980), onde foi considerado que para cada bom pagador perdido a empresa abriu

28

mão de Us$100 do seu lucro, e a cada mal pagador recusado houve ganho de Us$50 em seu

lucro.

Quadro 3 � Perdas e Ganhos com Rejeição de Crédito. Fonte: Boggess (1980).

A análise acima apresenta o score de corte como sendo 33, ou seja, 33 é o score

mínimo para que um cliente seja aceito, tendo em vista que neste ponto a empresa passa a ter

mais perdas com a recusa de um bom cliente do que ganhos associados à não concessão do

crédito a um mal pagador.

-100000-50000

050000

100000

0 5 10 15 20 25 30 35 40

Score

R$

Lucro Prejuízo Resultado

Gráfico 1 - Perdas e Ganhos com Rejeição de Crédito. Fonte: Boggess (1980).

Segundo Boggess (1980), cada sistema de scoring deve ser desenvolvido de maneira

cuidadosa e bem organizada. Se isto for feito devidamente, o scoring de crédito oferece as

seguintes vantagens:

- Projeção de risco mais precisa: ao aumentar ou diminuir o número mínimo de

�pontos� que o proponente precisa para certo tipo de empréstimo, um sistema de scoring de

crédito pode aumentar ou reduzir as taxas de perdas de crédito.

Aumento de renda: em situações de rápido crescimento o scoring de crédito pode, com

sua fórmula de ponderação das características do cliente, estabelecer um perfil preciso de

risco do negócio, permitindo o crescimento com confiança.

Credit Score Nº de Bons Pagadores

Nº de Maus Pagadores

Ganho na Rejeição

0 1 10 400 5 5 300 14.500

10 25 600 27.500 15 75 900 37.500 20 125 1.100 42.500 25 200 1.200 40.000 30 400 1.300 25.000 35 800 1.400 (10.000) 40 1.300 1.450 (57.500)

29

- Entender melhor o cliente: fornecendo informações demográficas (cadastrais)

precisas, úteis na comparação do perfil do mercado alvo com o perfil do mercado real.

- Maior eficiência no processo: o scoring de crédito reduz o número de informações da

central de crédito e o tempo necessário para o processamento de novas propostas.

- Capacidade do sistema de informações gerenciais: o scoring permite a formação de

banco de dados, numa linguagem comum, requisitos para monitoração e validação do próprio

Credit Score e para obtenção de Sistemas de Informações Gerenciais de categoria avançada.

Quanto às desvantagens:

- Tendência à redução de investimentos na monitoração, pela supervalorização do

modelo desenvolvido;

- Uso de fator discriminante fora do comum;

- Aplicar o sistema errado.

Métodos de scoring proporcionam uma orientação extremamente valiosa para o risco

futuro, baseando-se em sólidos relatórios de dados para crédito. Quanto maior o score do

consumidor, menor o risco para as empresas financeiras, principalmente no que tange clientes

novos e, conseqüentemente, perdas menores.

Segundo Altman e Saunders (1996), ao longo dos anos, os objetivos na aplicação de

Credit Scoring não se alteraram; contudo, houve significativa modificação na base

matemática utilizada nesses modelos e, em alguns casos, nas premissas que lhes davam

suporte. Os primeiros modelos de Credit Scoring utilizavam a análise monovariada, por meio

da qual se comparavam os índices do proponente com os índices médios de um grupo de

controle qualquer. Quando da utilização de modelos multivariados, os indicadores eram

combinados em uma equação de maneira a produzir um score, que definia um risco de crédito

e a posterior aprovação ou rejeição do mesmo.

Existem três abordagens metodológicas principais utilizadas no desenvolvimento de

modelos multivariados de Credit Scoring: Análise Discriminante, Regressão Logística e

Redes Neurais. Os métodos mais utilizados são baseados em Análise Discriminante, seguidos

da Regressão Logística. A utilização de Redes Neurais não tem tantos seguidores, devido às

30

críticas feitas a esse tipo de abordagem, referindo-se geralmente ao caráter exploratório deste

método, à ausência de uma teoria e a alguns problemas operacionais como a falta de

significado para determinadas variáveis e quantas correlações escondidas devem ser

incorporadas ao modelo (SAUNDERS, 2000; ALTMAN E SAUNDERS, 1996).

A Análise Discriminante, que será devidamente explicada no capitulo 3 do presente

trabalho, requer a análise de um conjunto de variáveis que maximizem a variância entre dois

ou mais grupos e minimizem, ao mesmo tempo, a variância dentro de cada grupo.

Semelhantemente, a Análise de Regressão Logística utiliza a mesma base de dados para

predizer a inadimplência, assumindo que a probabilidade de inadimplência segue uma

distribuição logística (GRÁFICO 2), com resultado binomial, 0 ou 1, e não uma distribuição

normal como é preconizado pela Análise Discriminante (MARQUES, 2002).

Gráfico 2 � A Distribuição Logística

Fonte: Johnson (1975, apud MARQUES, 2002).

As Redes Neurais, em termos básicos, são similares à Análise Discriminante Não-

Linear, onde se supõe que as variáveis são não-lineares e correlacionadas entre si.

Especificamente, os modelos de redes neurais exploram um potencial �escondido� dessas

correlações entre as variáveis com capacidade de predição para, então, incorporá�las como

variáveis explicativas adicionais na função não-linear de predição de inadimplência.

A modelagem do Credit Scoring tem sido utilizada para a avaliação do risco de crédito

e também para promover a classificação dos créditos de acordo com seu risco. Um outro uso

que vem sendo dado a esses modelos é servirem de base para o desenvolvimento de modelos

mais complexos que buscam avaliar não só o risco de crédito, mas também a perda potencial

em um ambiente de gestão de portfólio de crédito (WILSON, 1998 apud MARQUES, 2002).

31

Considerando-se o exposto na introdução deste trabalho, de que o ensino superior

privado é um investimento em capital intangível, e ao aceitar a matrícula do aluno em seu rol

de discentes, conseqüentemente dando-lhe um crédito de valor igual ao somatório das

mensalidades, a instituição de ensino estará sujeita ao risco de não receber o valor do crédito

concedido. Desta forma, é plenamente plausível a utilização dos conceitos aqui demonstrados,

para a busca da redução do risco e a identificação prévia de possíveis fatores que possam

gerá-los, contribuindo assim para a melhoria da gestão do portfólio de crédito no âmbito

escolar.

32

2 O CENÁRIO EDUCACIONAL

O presente capítulo inicia-se com uma exposição do cenário do ensino superior no

Brasil. Em seguida são apresentadas as formas de financiamento do ensino superior privado

no Brasil e em vários outros países.

2.1 A Expansão do Ensino Superior No Brasil

O Relatório do Censo da Educação no Brasil, elaborado pelo Ministério da Educação

(MEC) em 2003 e divulgado no segundo semestre de 2004, relata que o ensino superior

brasileiro teve nos últimos anos crescimento recorde no número de instituições privadas. No

período, a média foi de quase um estabelecimento particular novo a cada dia. Segundo o

MEC, somente de 31 de outubro de 2001 até 30 de julho de 2003, as instituições privadas

aumentaram 45% - 544 foram autorizadas a funcionar, ou seja, um estabelecimento a cada 1,2

dia. Entre 1998 e 2001, essa média era de uma instituição privada a cada 2,5 dias. De 1995 a

1998, ficava em uma a cada 13,7 dias. Em 31 de outubro de 2001, data de início da coleta do

Censo da Educação Superior, o MEC indicava a existência de 1.392 instituições, sendo 1.208

privadas (86,8% do total). No resultado do Censo de 2003 (TABELA 3), o cadastro do

ministério indica que o total chegou a 1.859, sendo 1.652 particulares (88,9%).

Tabela 3 � Número e Percentual de IES por Organização Acadêmica no Brasil, 2003.

Instituições Número % Universidades 163 8,8 Centros Universitários 81 4,3 Faculdades Integradas 119 6,4 Faculdades, Escolas e Institutos. 1.403 75,5 Centros de Educação Tecnológica 93 5,0 Total 1.859 100,0


O número de instituições públicas também aumentou de 2001 até julho de 2003: de

183 para 207, ou uma a cada 25 dias. Toda essa expansão, no entanto, não elevou

significativamente o número de alunos de classes mais baixas na Escola. O país também está

ainda muito longe da meta estipulada no Plano Nacional de Educação (PNE).

33

Tabela 4 � Número e Percentual de Instituições Por Categoria Administrativa no Brasil, 2003.

Instituições Número % Pública 207 11,1 Privada 1.652 88,9 Total 1.859 100,0


Segundo a Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD) de 2001 do

Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), apenas 9% dos jovens entre 18 e 24

anos estavam matriculados em um curso superior. Como o PNE estabelece como meta ter

30% dos jovens dessa faixa etária na Escola até 2010, o ensino superior teria que triplicar de

tamanho para, ao menos, chegar perto do objetivo. Dados do IBGE mostram também que, em

um país onde apenas 7% da população com mais de 25 anos tem curso superior, os estudantes

que chegam a esse nível de ensino são da parcela mais rica. Nas Escolas públicas, seis em

cada dez alunos pertencem à camada mais rica, segundo a PNAD de 2001. Ou seja, 59,9%

dos alunos têm renda familiar per capita que os coloca entre os 20% mais ricos da população.

Nesse grupo, a renda média mensal do trabalhador era de R$ 1.875. Uma tabulação feita pelo

ex-presidente do IBGE Simon Schwartzman mostra que o elitismo é uma característica de

todo o sistema, e não apenas das instituições públicas. Segundo a PNAD de 1999, os 20%

mais ricos ocupavam 71% do total de vagas de instituições públicas e privadas. A constatação

do elitismo e a necessidade de expansão têm levado Escolas públicas e particulares a procurar

formas de garantir a entrada e a permanência de estudantes mais pobres. As instituições

públicas buscam alternativas para incentivar a inserção de alunos de classes mais baixas,

enquanto as privadas discutem formas de reduzir a inadimplência, que chega a mais de 40%

em algumas instituições. Públicas e privadas buscam também diminuir a ociosidade. Na rede

privada, ela chegou a 31,2% das vagas oferecidas em 2001, um reflexo do aumento da oferta

em níveis superiores à demanda dos que podem pagar.

O aumento da concorrência entre instituições, a queda na renda média do brasileiro e a

necessidade de expandir o sistema incluindo um estudante de perfil mais carente estão

obrigando os estabelecimentos privados de ensino superior a mudar o seu perfil. Um estudo

elaborado por Braga (2004) mostra que, de 1997 a 2002, o preço médio da mensalidade de

208 cursos de administração das regiões Sul e Sudeste caiu 22%, de R$ 498 para R$ 387.

Em seu estudo, Braga (2004) afirma que essa redução se deve, principalmente, à oferta

de novos cursos de administração, que chegam ao mercado oferecendo uma mensalidade

34

menor do que a das instituições já estabelecidas. Braga diz que a expansão do ensino superior,

antes restrita às classes A e B, já chegou à classe C. �Na década de 90, havia uma demanda

bastante reprimida nas classes A e B. A partir de 2000, essa demanda já foi atendida, e as

projeções indicam que, a partir de agora, o crescimento do ensino superior acontecerá apenas

nas classes C e D�, diz Braga. Para isso, o consultor afirma que as instituições de ensino

superior terão de encontrar uma maneira de oferecer cursos com mensalidades mais baratas,

sem perda da qualidade. �Acabou a fartura�. Apesar do crescimento significativo das

matrículas nos últimos anos, a realidade do ensino superior não é mais aquela que as pessoas

imaginam.

As instituições hoje são preparadas para atender apenas as classes A e B. O valor das

mensalidades não é compatível com o que pode pagar a classe C, onde crescerá a demanda.

No estudo, a Hoper leva em conta que uma família brasileira consegue comprometer até 25%

de sua renda com o pagamento de mensalidades escolares. Como o estudo considerou como

sendo de classe C um brasileiro com renda familiar de R$ 844, o máximo que essa família

poderia gastar com educação seria R$ 211. Para o ex-ministro da educação Paulo Renato

Souza a classe C representará 60% dos estudantes de ensino superior até o ano de 2008:

Será preciso oferecer um serviço mais adequado a essa classe, com custos

mais baixos. O problema é que a eficiência nunca foi uma preocupação porque não

havia competição no setor. (Paulo Renato Souza)

2.2 O Financiamento do Ensino Superior Particular

O financiamento estudantil pode ser analisado sob a perspectiva da teoria do capital

humano (SCHWARTZMAN, 2003). Da mesma forma que uma organização empresarial

busca financiamento para capital físico, no sistema bancário, o mesmo poderá ser feito para o

capital humano. Em ambos os casos, se espera que os recursos despendidos na aquisição do

capital (físico ou intangível) sejam recuperados, no futuro, acrescidos de um rendimento

(incluindo-se o custo de oportunidade dos recursos empregados).

Segundo Schwartzman (2003), para o investimento em capital físico, é possível para os

emprestadores a análise da perspectiva do negócio, tendo em vista as garantias reais

35

existentes: o próprio bem físico ou fiadores com garantias reais. Para o investimento em

capital humano, torna-se difícil a obtenção de uma garantia real, pois via de regra trata-se de

pessoas que buscam uma escolaridade superior, sem muitas garantias a oferecer, perspectivas

incertas no mercado de trabalho futuro, tanto em termos de prazo, quanto de remuneração e,

certamente será muito difícil encontrar avalistas aceitáveis, ou seja, seu único ativo é a

possibilidade de renda futura.

Neste cenário, é normal se esperar que não exista muito interesse do setor privado de

mercado de capitais em realizar esse tipo de empréstimo, ou fazê-lo a taxas de juros elevadas,

em função do alto risco e da falta de garantias reais. Some-se a isto à falta de tradição na

concessão de crédito pessoal de longo prazo, em vários países.

Segundo Johnstone (2000), os programas de financiamentos estudantis estão entre os

mais complexos, controversos, freqüentemente mal compreendidos e, potencialmente

,importantes elementos que constituem as finanças da educação superior. A importância dos

programas tem raiz na crescente necessidade da divisão de custos � significando que ao

menos uma parte dos custos da educação superior deverá ser passada dos governos e

contribuintes aos pais e alunos � existente nas agendas de políticas públicas para a educação

superior na maioria dos países.

2.2.1 O Financiamento Estudantil no Brasil

As instituições de ensino superior privadas brasileiras, além da concorrência oriunda do

salto no número de instituições existentes, têm um fator limitador no que se refere ao

financiamento. A alocação de recursos públicos às instituições privadas é vedada pelo artigo

213 da Constituição Federal, que abre exceção apenas às instituições confessionais,

comunitárias ou filantrópicas, além de permitir a destinação de recursos à pesquisa científica.

Como as instituições privadas estão mais voltadas para o ensino de graduação, a

principal forma de financiamento se dá através da cobrança de mensalidades.

Segundo Schwartzman (2003), a experiência internacional mostra que dificilmente

uma universidade que tenha padrão de qualidade na graduação, pesquisa, pós-graduação

�stricto-sensu� e extensão pode se custear apenas com a cobrança de mensalidades, e o Brasil

não se configura numa exceção. A solução, portanto, é utilizar alguns poucos recursos

36

públicos e de outras fontes privadas para complementar os recursos necessários à manutenção

de um corpo docente titulado exclusivo, assim como um quadro de funcionários preparados.

As outras formas de organização do ensino superior: Centros Universitários,

Faculdades Integradas e Faculdades Isoladas, por estarem voltadas predominantemente para o

ensino da graduação, tendem a ser custeadas basicamente pela cobrança de mensalidades.

Contudo, o fazem aparentemente com padrão de qualidade inferior ao das universidades, que

atendem ao princípio da indissociabilidade entre ensino, pesquisa e extensão, previsto no

artigo 207 da nova LDB. A qualidade inferior no ensino reflete-se no valor das mensalidades,

que não permitem adequada remuneração aos docentes e nem o investimento em instalações

adequadas, tais como laboratórios e bibliotecas (SCHWARTZMAN, 2003).

Segundo Schwartzman (2003), algumas instituições já começam a procurar atender à

demanda das classes de renda mais elevadas, cobrando mensalidades bem superiores à média

nacional. Para Rodrigues (2004, p. 60), as IES devem se preocupar em elevar a qualidade e

diminuir o valor das mensalidades como condição para continuar a existir.

Para Melo (2003), a necessidade crescente de formação de profissionais de nível

superior, apesar das dificuldades orçamentárias enfrentadas pelo estado, instigou a sociedade

a exigir além de uma maior qualidade acadêmica dos professores, realismo frente às

exigências do mercado de trabalho e eficácia administrativa das instituições de ensino

superior.

O setor privado de ensino superior no Brasil atingiu dimensão respeitável em termos

de movimentação de recursos financeiros, já que segundo Schwartzman (2004), essa

dimensão alcança a cifras entre de 4,5 e 5 bilhões de dólares ao ano.

O financiamento destes recursos baseia-se, fortemente, na cobrança de mensalidades,

incluindo os cursos de pós-graduação �lato sensu�, situando-se entre 95 e 100% dos recursos

captados, com exceção de algumas instituições confessionais que conseguem algum

financiamento público.

Com a expansão do ensino superior e uma participação cada vez maior de estudantes

oriundos de classes de renda mais baixa, criou-se uma enorme capacidade ociosa, em função

da elevação da evasão escolar. Estima-se que tal evasão seja fruto do fato de que o ingresso e

a permanência dos estudantes de baixa renda no ensino superior dependem de sua capacidade

37

de pagamento, da existência de crédito educativo e da concessão de bolsas e da sua convicção,

ao longo do curso, em relação à efetivação do retorno do investimento que vem sendo

realizado (SCHWARTZMAN, 2004).

As tendências para o setor privado são de agravamento da situação no futuro: não

preenchimento das vagas oferecidas para ingresso, elevados índices de evasão ao longo do

curso, crescente inadimplência dos alunos e participação ainda maior de estudantes oriundos

de classes de renda mais baixa, o que gera uma capacidade de pagamento marginal

decrescente.

Segundo Schwartzman (2004) a reação das instituições privadas através das agressivas

campanhas de marketing, redução do valor das mensalidades, localização das unidades de

ensino em locais próximos ao trabalho ou residência dos alunos, processos seletivos mais

fáceis e, em alguns casos, a busca de uma diferenciação através de uma elevada qualidade de

ensino, acirra a concorrência entre elas. Isto leva a crer que o sistema passará por um período

de ajustes, com fusões, vendas e desativação de cursos e programas.

O mecanismo potencialmente fundamental para a sobrevivência de parte significativa

do setor privado é o Financiamento ao Estudante (FIES), programa de financiamento

estudantil do Governo Federal, que financia até 70% do valor das mensalidades escolares. A

manutenção de alunos mais carentes nas escolas de nível superior não importa somente para

as IES privadas, mas também, para o cumprimento das metas do PNE, que propõe uma taxa

de 30% de escolarização da população entre 19-24 até 2010, e que hoje se situa em menos de

12%. É importante frisar que o PNE menciona que o setor privado tem um importante papel

no processo, contudo, não detalha os meios para se chegar aos resultados

(SCHWARTZMAN, 2004).

Apesar de sua importância o FIES está longe de atender as necessidades atuais e muito

menos ao crescimento da demanda que já se verifica. A Tabela 5 demonstra o desempenho do

FIES, desde a sua criação em 1999 quando substituiu o antigo CREDUC4:

4 CREDUC � Programa de Crédito Educativo do Governo Federal, que financiava os estudantes do ensino superior até maio de 1999, quando foi substituído pelo FIES.

38

Tabela 5 � Alunos atendidos pelo FIES, 2000 -2002. ANO CONTRATOS NOVOS ESTOQUES 1999 - 62.202 2000 35.299 102.501 2001 48.724 151.225 2002 67.979 219.204

Fonte: Relatórios do FIES (SCHWARTZMAN, 2004).

Os recursos do orçamento anual do FIES são provenientes, em sua grande parte, da

arrecadação dos concursos de prognósticos (Loterias) administrados pela Caixa Econômica

Federal (CEF) e do orçamento do MEC, não sendo ainda relevante o reembolso dos

empréstimos já realizados. Entretanto os recursos têm se demonstrado insuficientes, face à

crescente demanda de alunos carentes, o que força o MEC a se provir de outras fontes, que

estão em cogitação, entre as quais: a utilização de parte dos recursos do Fundo de Garantia

por Tempo de Serviço (FGTS), dos depósitos compulsórios dos bancos, de parte das isenções

das entidades de caráter filantrópico e da entrada das próprias IES privadas, complementando

os recursos atuais. Some-se à insuficiência de recursos, a falta de empenho do agente

financeiro, a Caixa Econômica Federal, para recuperar os empréstimos e a uma elevada

concentração em cursos tradicionais e nas regiões mais ricas do país (SCHWARTZMAN,

2003).

O prazo máximo de utilização do financiamento é igual ao período remanescente para

a conclusão do curso pelo estudante, à época de seu ingresso no FIES, observada a duração

regular do curso estabelecida pela IES.

Excepcionalmente, a pedido do estudante e com anuência formal da Comissão

Permanente de Seleção e Acompanhamento da IES, o prazo do financiamento poderá ser

prorrogado por mais um ano.

Os empréstimos do FIES estão sujeitos a uma taxa de juros determinada pelo

Conselho Monetário Nacional (CMN)5, sendo exigida a apresentação de um fiador com

idoneidade cadastral e renda comprovada de, no mínimo, o dobro da mensalidade integral do

curso financiado.

5 Até a data da elaboração deste trabalho a taxa de juros definida para o FIES é de 9% ao ano, o equivalente à 0,72% ao mês.

39

Se a renda bruta do grupo familiar do estudante for menor que 60% da mensalidade

escolar, é exigido um fiador adicional com idoneidade cadastral e renda comprovada de, no

mínimo, o dobro da mensalidade integral do curso a ser financiado.

Para cada um dos casos acima, admite-se o acréscimo de um fiador com idoneidade

cadastral para compor a renda exigida, limitado a quatro fiadores por contrato. Não pode ser

fiador o cônjuge do estudante, nem aquele que consta como beneficiário em contrato vigente

do FIES.

A amortização e pagamentos ocorrerão em três etapas:

• Durante a utilização do financiamento (período de estudos), o estudante

pagará, a cada 3 (três) meses, parcelas de juros limitadas ao valor máximo de

R$ 50,00;

• Nos 12 (doze) primeiros meses após a conclusão do curso, o estudante pagará

prestações mensais em valor equivalente à parcela que não era financiada pelo

FIES no último semestre em que utilizou o financiamento. Essa etapa poderá

ser antecipada por iniciativa do estudante ou inobservância das condições do

financiamento;

• O saldo devedor restante será parcelado em até uma vez e meia o período de

utilização do financiamento, sendo o valor das prestações calculado pela

Tabela Price.

É permitida, a qualquer tempo, a amortização parcial ou liquidação antecipada do

saldo devedor. Os estudantes que estiverem em atraso com suas parcelas trimestrais de juros

no período de matrículas/re-matrículas não terão seus financiamentos renovados (aditamento).

O Governo Federal também instituiu em 10 de setembro 2004, através da Medida

Provisória nº 213, o programa PROUNI � Universidade para todos. Destinado à concessão de

bolsas de estudo integrais e bolsas de estudo parciais (meia-bolsa) para cursos de graduação e

seqüências de formação específica, em instituições privadas de ensino superior, com ou sem

fins lucrativos.

40

O PROUNI compra vagas, em instituições privadas que aderirem ao programa, para

alunos carentes e de minorias6. A instituição de ensino privada, com ou sem fins lucrativos,

que aderir ao programa ficará isenta dos seguintes impostos: a) Imposto de Renda das Pessoas

Jurídicas, b) Contribuição Social sobre o Lucro Líquido, c) Contribuição Social para

Financiamento da Seguridade Social e, d) Contribuição para o Programa de Integração Social.

Uma outra forma de financiamento estudantil, só recentemente posta em prática no

Brasil, partiu da iniciativa privada, quando foi fundada a empresa �Ideal Invest�

especificamente para desenvolver soluções financeiras exclusivamente para o mercado

educacional, funcionando como uma ponte entre investidores, instituições e estudantes.

A estratégia da Ideal Invest é reunir investidores qualificados, dispostos a aplicar

recursos e a buscar a remuneração de seu capital no setor educacional brasileiro. A taxa de

juros aplicados aos financiamentos estudantis situa-se bem abaixo dos percentuais praticados

pelo mercado financeiro brasileiro7.

Outra atuação da Ideal Invest é na assessoria às instituições de ensino, através da

recuperação de débitos inadimplentes, financiamento para expansões e melhorias ou quitação

de empréstimos. Até meados de 2005, 85 instituições de ensino, de todas as regiões do Brasil,

contavam com os benefícios deste tipo de programa.

2.2.2 O Financiamento Estudantil no Âmbito Internacional

No âmbito internacional, o financiamento estudantil pode assumir diferentes formas;

porém todas as formas têm em comum a cobertura de uma parte dos custos da educação

superior � custos de instrução (mensalidades), outros custos educacionais (livros e matérias

escolares), ou custos de manutenção do aluno (aluguel, transportes, e outras despesas) - do

aluno, previstas para serem pagas no futuro. Assim, o investidor, quer seja a própria IES, o

governo, um banco ou qualquer outro ator financeiro, arca com estes custos no presente, mas

será reembolsado com juros, pelo estudante (talvez com auxílio do governo) como o

beneficiário do financiamento (JOHNSTONE, 2000).

6 Os alunos beneficiados são aqueles pertencentes a famílias com renda mensal até 3 salários mínimos e/ou de minorias étnicas.

7 A taxa de juros aplicada pela Ideal Invest é de 1,3% ao mês, contra 3,5% do sistema bancário em Novembro de 2004. Informação disponível em http://www.idealinvest.com.br, acesso em: 18 nov 2004.

41

Segundo Johnstone (2000), o empréstimo estudantil poderá assumir duas formas

básicas, com inúmeras variações cada, sendo possível também uma forma híbrida de ambas:

• Empréstimo Convencional

Esta modalidade de financiamento apresenta uma taxa de juros expressa em

percentuais anuais sobre o valor financiado, um período para amortização, ou o

tempo que o aluno terá para reembolsar o empréstimo tomado. Apresenta

ainda, os termos da amortização tais como: se os pagamentos deverão ser

mensais e de igual valor, ou se os pagamentos deverão iniciar com pequenos

valores e aumentarão com o tempo, ou qualquer outro termo que crie um fluxo

de pagamentos suficiente para amortizar o empréstimo nas taxas de juros

contratadas.

• Empréstimo Com Renda Contigenciada

O empréstimo com renda contigenciada (ou �pagamento contigenciado�)

apresenta uma obrigação contratual de reembolsar um percentual sobre a renda

futura, geralmente até o empréstimo ter sido quitado com a taxa de juros

contratada, ou até o aluno ter pago um �valor máximo� pré-definido, ou por um

determinado número de anos. Este tipo de empréstimo é, equivocadamente,

tido como sempre o de menor custo financeiro para os estudantes que sejam

incapazes de conseguir uma renda razoável, no futuro. Contudo isto só é

verdade para aqueles empréstimos que tenham uma fonte de alternativa de

subsídios que complemente o fluxo de pagamentos dos estudantes com baixa

renda, que nunca pagam o custo total do dinheiro.

Uma variante do empréstimo com renda contigenciada é o �Imposto de

Graduado�, onde o estudante, após o término do curso, em retorno aos

subsídios obtidos do governo torna-se obrigado a pagar uma imposto adicional

sobre sua renda, em geral pelo resto de sua vida profissional. Esta modalidade

tem uma falha conceitual grave: sendo considerada como um imposto e não

como o pagamento de um empréstimo, diferentemente de contratos que têm

que ser pagos, poderá ser abandonada por um outro governo. Esta falha talvez

explique a razão pela qual a modalidade seja tão pouco utilizada nos países

desenvolvidos.

42

Johnstone (2000), apresentou alguns programas de financiamento estudantil, aplicados

em alguns países no período 1999-2000, que exemplificam os modelos conceituais descritos

acima:

Estados Unidos: A principal modalidade utilizada é o empréstimo convencional,

geralmente disponível a todos os estudantes com alguma necessidade financeira, inclusive

estudantes de classe média matriculados em IES privadas com mensalidades elevadas. O

empréstimo é feito com taxas de juros baixíssimas, subsidiadas pelo governo federal durante o

período escolar dos estudantes carentes, além do próprio governo arcar com a maior parte do

risco da inadimplência de todos os estudantes. Grande parte do capital utilizado nos

empréstimos provém do segmento bancário privado, apesar do governo federal poder

financiar os estudantes diretamente, através da venda de títulos no mercado de capital privado

ou utilizando a capacidade de empréstimos do governo federal. Os estudantes tomadores dos

empréstimos têm a opção de escolher para reembolsar o financiamento através do pagamento

contigenciado, entretanto, até a elaboração do estudo de Jonhstone, relativamente poucos

empréstimos estavam sendo reembolsados através desta modalidade, demonstrando

principalmente conveniência e certa proteção aos baixos rendimentos obtidos.

Escandinávia: Os países escandinavos, principalmente a Suécia, têm dado atenção

aos programas de financiamento estudantil desde 1960, para cobrir os custos de vida dos

estudantes e liberar os pais das obrigações de arcar com estes custos. A universidade é

gratuita; ou seja, o governo já paga todos os custos de instrução. Os empréstimos aos

estudantes suecos estão, em geral, sempre disponíveis � ou seja, disponíveis à todos que

desejem usufruir da oportunidade, sem �risk rating� ou exigências consignatárias, e reduzem-

se apenas de acordo com a renda e/ou os ativos dos estudantes. Os empréstimos estão sujeitos

a uma taxa de juros nominal que reflete o aumento do custo de vida � ou seja, uma taxa de

juros real nula. O reembolso é feito através da renda contigenciada com uma taxa básica (não

progressiva) de 4% da renda, sendo que a maioria dos estudantes vem ultimamente pagando

com a taxa efetiva da inflação e com um índice de inadimplência muito baixo.

Alemanha: A Alemanha tem um extenso sistema, baseado nas �necessidades�, para

dar assistência aos estudos, mais conhecida coloquialmente como BaföG8. Em diferentes

épocas, diferentes porções das concessões BaföG acumuladas são consideradas como �fundo

8 Bundesausbildungsforderungsgesetz, ou Lei Federal para a Promoção da Educação.

43

perdido�, e outras porções como �reembolsáveis�, como um empréstimo. No período 1999-

2000, a metade de toda a assistência educacional concedida deveria ser reembolsada � com o

primeiro pagamento vincendo cinco anos após o término do curso, com uma taxa de juros

nominal zero, existindo uma provisão adicional para a redução ou o perdão, tornando a outra

metade, que seria supostamente reembolsável, muito mais uma concessão adicional, e muito

menos um �empréstimo real�.

Países Baixos: Os estudantes holandeses dispõem de financiamentos para cobrir as

mensalidades escolares, assim como os custos de manutenção. Parte do empréstimo poderá

ser convertida em gratuidade se um desempenho acadêmico satisfatório for mantido. Os juros

para a parte remanescente variam anualmente, com a taxa de financiamento do governo

acrescida de 1% para cobrir custos administrativos. Os reembolsos são fixos após um período

de carência de dois anos, com um pagamento através de renda contigenciada, para aqueles

que obtiverem uma renda baixa. O saldo devedor é perdoado após 15 anos, para quem estiver

sob o regime de renda contigenciada.

Reino Unido: O programa inglês de financiamento estudantil teve início em 1989-

1990 como um pequeno empréstimo convencional (tipo hipoteca), quando o governo decidiu

congelar e até mesmo reduzir algumas das generosas gratuidades existentes para aqueles com

renda comprovada. O setor privado jamais abraçou o programa; entretanto, em 1998-1999,

um programa bem mais estruturado foi anunciado pelo governo, com o intuito de substituir as

antigas gratuidades para manutenção e para acomodar a inauguração da mensalidade para

rendas comprovadas. Alguns empréstimos estão geralmente disponíveis para uma renda

comprovada máxima. Tal como na Suécia, a taxa de juros reflete a taxa de inflação � ou seja,

uma taxa de juros real zero. Os empréstimos são administrados pela Student Loans Company9.

O reembolso é baseado na renda contigenciada, com uma taxa de 9% sobre o rendimento

marginal que ultrapassar 10.000 Libras Esterlinas, retidos na fonte pelos empregadores como

um imposto de renda adicional e que é repassado diretamente ao Tesouro. Qualquer saldo

devedor é perdoado quando o beneficiário atingir a idade de 65 anos.

Austrália: O HECS10 é um programa de financiamento estudantil, disponível a todos,

que cobre a totalidade das mensalidades escolares. No ano 2000, o programa trabalhava com

9 Empresa estatal criada pelo Governo Britânico para administrar os financiamentos estudantis.

10 HECS � Higher Education Contribution Scheme, programa de financiamento estudantil australiano.

44

três faixas de valores, onde cada faixa atendia um determinado conjunto de cursos. A taxa de

juros, tal como na Suécia e Reino Unido, reflete a taxa de inflação � ou seja, uma taxa de

juros real zero. Os reembolsos são feitos pela modalidade de renda contigenciada, para rendas

anuais acima de A$ 21.98411. As taxas de contingência utilizadas variam de 3% até o máximo

de 6% sobre a renda anual que exceder os A$ 39.573. Os reembolsos são coletados como uma

retenção do imposto de renda, diretamente pelo empregador, ou são pagos no ajuste anual do

imposto de renda. Não existe dispensa do saldo devedor, após um determinado prazo ou ao

atingir-se uma determinada idade. Desta forma, é incorreto afirmar que o HECS seja um

�imposto sobre a graduação�, tendo em vista que é mantida uma contabilidade individual para

cada estudante que tenha se beneficiado do programa. Entretanto, o sistema arrecadador

nacional dá ao HECS uma aparência de imposto sobre a graduação, e garante um baixo custo

administrativo assim como uma baixíssima taxa de inadimplência. Na realidade, estes

mesmos resultados poderiam ser obtidos com a utilização de um programa convencional de

financiamento estudantil, desde que fosse utilizado a mesma autoridade e eficiência do

sistema arrecadador nacional, ou de uma outra forma, responsabilizar o empregador para que

fizesse a retenção e o repasse ao governo dos reembolsos.

África do Sul: Os financiamentos estudantis são efetuados pelo TEFSA12, um fundo

de investimentos voltados para a educação e patrocinado pelo governo da África do Sul. Os

valores dos benefícios variam de R 1100 até R 13.00013, e são estimados de acordo com cada

necessidade. A taxa de juros cobrada é relativamente alta e corresponde à inflação mais dois

pontos percentuais, sem que haja qualquer subsídio. Contudo, até 40% do total financiado

poderá ser convertido em gratuidade caso o estudante seja aprovado em todas as disciplinas,

sendo este �desconto� rateado apenas entre algumas disciplinas. O reembolso é sobre o

modelo de renda contigenciada, iniciando com 3% sobre os primeiros R 26.300 de

rendimento, sendo progressivamente adicionado um ponto percentual para cada incremento

anual de renda de R 6000, até o máximo de 8% da renda sendo contigenciados para a

amortização do débito, para rendimentos anuais iguais ou superiores a R 59.300. O Sistema de

11 A moeda utilizada na Austrália é o Dólar Australiano, cujo símbolo é A$. Em 1999 a paridade com o Dólar Americano (U$) era de U$ 1 = A$ 1,30.

12 TEFSA � Tertiary Education Fund of South África. Fundo de financiamento estudantil patrocinado pelo governo sul-africano.

13 A moeda sul-africana é denominada �Rand�, com uma paridade para o dólar americano de U$ 1 = R 5.5, em outubro de 2000.

45

Contribuição Nacional de Impostos e Pensões não é utilizado para a arrecadação, em seu lugar

o governo autorizou a Agência de Impostos a repassar para o TEFSA a relação das

declarações de renda, para fins de verificação.

Quênia: O atual programa de financiamento estudantil do Quênia teve início em 1995,

através de um Conselho Semi-Público de Educação Superior. Os valores dependem da

comprovação de renda e juros de 4%. O ponto chave deste programa é o extraordinário

esforço para recuperar pagamentos, baseado na nova legislação que obriga aos empregadores

deduzirem os valores devidos dos salários dos empregados. A falta de pagamento acarreta

penalidades severas, tanto para empregados como para empregadores. O capital é provido

pelo governo, na expectativa de que o reembolso de antigos empréstimos seja concretizado,

pela ação vigorosa nos novos contratos, capitalizando e renovando o fundo de empréstimos

estudantis.

China: O Governo Chinês anunciou um programa experimental para financiamento

estudantil, em 1999 e que foi aplicado em oito cidades. Os empréstimos não foram, contudo,

garantidos pelo governo, e parentes ou outros familiares eram co-signatários e fiadores para a

maioria dos estudantes. Assim, os empréstimos não foram disponibilizados para os alunos

realmente carentes, exceto para aqueles que freqüentavam instituições que assumissem todo o

risco da inadimplência � que se diga de passagem, nenhuma IES assumiu este risco. A taxa de

juros era a taxa praticada no mercado comercial, 10,8% em 2000, sendo a metade paga pelo

governo e a outra metade pelo estudante. Entretanto, os períodos de reembolso eram

extremamente curtos (quatro anos), colocando uma alta carga de pagamentos anuais para os

estudantes.

Qualquer que seja a modalidade praticada para financiar o ensino superior, a eficiência

do programa está condicionada à recuperação dos custos envolvidos.

Johnstone (2000) aponta que o problema com os financiamentos estudantis,

especialmente nos países em desenvolvimento, é a existência significante de fontes de perda,

ou �vazamentos� de difícil reparo, na recuperação dos custos na maioria dos programas.

O primeiro destes �vazamentos� é a inadimplência. A ocorrência de altas taxas

representa um perigo �real e imediato� à saúde dos programas e coloca em risco a própria

sobrevivência do ensino superior privado.

46

Os Estudos realizados apontam que o problema se agrava nos países ditos em

desenvolvimento ou em transição, e apontam que os parcos dados existentes são

inconsistentes e não confiáveis (JOHNSTONE, 2000).

47

3 A INADIMPLÊNCIA EDUCACIONAL

Este capítulo faz uma explanação sobre a inadimplência educacional e os vários

estudos realizados, principalmente nos Estados Unidos, aonde o fenômeno vem sendo estudo

há algum tempo, e apesar do aspecto temporal ser diferente do caso brasileiro, várias

características apresentam-se de forma semelhante. Infelizmente, no Brasil o assunto só

recentemente passou a ser estudado com maior profundidade, daí a escassez de autores e

obras relevantes.

Citando o Dicionário Larousse, Rodrigues (2004, p. 67) define inadimplente como

�todo aquele que não cumpre devidamente um contrato�. Assim, inadimplemento é �a falta de

observância de um contrato ou de qualquer de suas condições�. E, inadimplir é �deixar de

cumprir no termo convencionado�.

No âmbito educacional, se configura a inadimplência pela falta de pagamento, em dia,

de uma ou mais mensalidades, por parte do contratante dos serviços educacionais em que ele

ou seus dependentes são beneficiados.

Para muitas instituições a inadimplência só é considerada a partir de um determinado

prazo. Desta forma, Rodrigues (2004, p.67-68) divide a falta do cumprimento do contrato,

por parte do contratante, em três momentos:

a. Falta de pagamento da mensalidade até o 30º dia após o vencimento é

considerada como atraso;

b. Atraso entre 30 e 90 dias, é considerado como débito com a instituição, e não

justifica uma ação de cobrança mais rigorosa;

c. A partir de 90 dias configura-se a inadimplência.

Esta conceituação diferenciada é justificada por Rodrigues (2004) porque a

inadimplência educacional ocorre por fatores sociais e não tanto por fatores de caráter do

devedor; quando o contratante deixa de efetuar o pagamento, ele está deixando de fazê-lo

porque infelizmente é provável que esteja passando por uma situação financeira difícil, não

porque esteja querendo prejudicar a instituição de ensino.

Segundo Braga (2004), a inadimplência deve ser dividida em três grupos: a

inadimplência do dia seguinte ao vencimento; após 30 dias do vencimento e a inadimplência

48

na re-matrícula. O Quadro 4 demonstra a média da inadimplência nacional nas instituições de

ensino.

Quadro 4 � Inadimplência Média no Brasil Fonte: Braga (2004).

A má situação econômica da sociedade, em função das políticas públicas, não pode ser

utilizada para justificar uma omissão por parte das IES, ao deixar de agir sobre os

inadimplentes, para evitar o descontrole da situação. Para Rodrigues (2004), o controle leva à

melhoria, e a análise de cenário é fundamental para que as instituições de ensino, de uma

maneira geral, planejem de forma adequada suas ações, assim como definam quais políticas

de cobrança serão utilizadas para reduzir a inadimplência.

A legislação em vigor14 veda à instituição de ensino, de impedir que os alunos

inadimplentes assistam às aulas ou deixem de prestar exames. Ademais, a IES não pode negar

aos alunos em atraso os documentos necessários à sua transferência ao final do período letivo,

o que implica na possibilidade de sua saída sem a quitação da dívida. O principal recurso legal

que resta, à instituição, é o de não recontratar com o aluno inadimplente no semestre seguinte

e cobrar a dívida na justiça. Poderá, também, inscrever o devedor nos cadastros dos serviços

de proteção ao crédito. Porém, várias são as instituições que preferem negociar com seus

alunos em dificuldades, com a finalidade de mantê-los na escola e não agravar os índices de

evasão. De todo modo, os custos da inadimplência são reais, sejam por atrasos ou falta de

pagamento, e têm sido cada vez mais, um item importante na determinação dos resultados de

uma empresa educacional (SCHWARTZMAN, 2004).

Como forma de obter melhores resultados na recuperação de créditos, Rodrigues

(2004) apresenta as seguintes sugestões:

1. Identificar claramente o contexto econômico em que a IES está inserida;

2. Medir os índices sistematicamente;

14 Lei 9.870/99 de 23 de novembro de 1999, publicada no Diário Oficial da União (DOU) de 24/11/99, atualizada com o texto da medida provisória nº 2.091-16 de 25 de janeiro de 2001, publicada no DOU de 26/01/2001.

Período Taxa de Inadimplência

Dia seguinte ao vencimento 50 a 60 % Após 30 dias do vencimento 25 a 30 % Após a rematrícula 5 a 7 %

49

3. Identificar as causas da inadimplência; e

4. Trabalhar com profissionais e empresas especializadas.

Desta forma definem-se com mais critérios as ações que serão tomadas visando a

redução da inadimplência sem estimular a evasão, outro problema crônico para as IES.

Ressalte-se que a instituição de ensino deve colocar como objetivo principal reduzir a

inadimplência com base no princípio de viabilizar a continuidade do aluno na instituição.

A inadimplência educacional se distingue completamente daquela enfrentada pelas

organizações dos setores financeiro, comercial ou industrial. Isto ocorre porque a educação é a

concessão de um serviço público, essencial para o desenvolvimento do país. Aqueles que

buscam uma educação superior, o fazem com intuito de uma ascensão cultural e talvez

financeira e não por status material. A inadimplência comercial, financeira e industrial é mais

perniciosa, pois o devedor muitas vezes age com má fé, sabendo o que está fazendo

(RODRIGUES, 2004).

3.1 Causas da Inadimplência

Sendo a inadimplência educacional diferente da inadimplência comercial, financeira e

industrial, quais são as suas causas? Por que os contratantes não pagam as mensalidades em

dia? Quais problemas os contratantes podem enfrentar? Existe a pré-disposição em dar um

�calote� na escola? O contratante é realmente um mal pagador? O contratante está buscando

solucionar seu problema?

Entender as causas que levam à inadimplência é importante para não haver pré-

julgamentos e para definir uma estratégia mais apropriada à realidade. A Associação

Comercial de São Paulo (ACSP) elaborou um estudo (GRÁFICO 3) em que procurou expor

percentualmente as principais causas e motivos da inadimplência.

54

17 15

8 6

0

10

20

30

40

50

60 Desemprego

Endividamento

Fiança ou Aval

Empréstimos eDocumentos

Saúde e Outros

50

Gráfico 3 � Causas da Inadimplência. Fonte: Rodrigues (2004)

3.1.1 Desemprego

Para a ACSP, o desemprego é a primeira causa da inadimplência. Segundo Rodrigues

(2004), é uma causa histórica, decorrente das políticas governamentais e da origem colonial

do país. Um fosso econômico-cultural enorme, gerado pela cultura extrativista, separa o Brasil

dos países mais desenvolvidos. Tal fenômeno demandará anos de trabalho para ser superado.

Assim, tendo em vista que o desemprego é um problema social que não pode ser

evitado, torna o devedor muito mais uma vítima do que um mal pagador.

3.1.2 Endividamento

O atraso cultural do país e uma economia instável causam a segunda maior causa da

inadimplência, o endividamento.

A busca de uma qualidade de vida e a falta de uma cultura de planejamento talvez

explique o alto grau de endividamento da família brasileira. O devedor assume os

compromissos, sem planejar adequadamente, pelo fato de não ter formação suficiente para

planejar-se financeiramente, daí os excessos na utilização do cartão de crédito e do cheque

especial.

3.1.3 Fiança ou Aval

A terceira causa da inadimplência, segundo Rodrigues (2004), é a fiança ou aval e se

constitui no fato de uma terceira pessoa, que não faz parte da relação contratual, garantir o

cumprimento da obrigação pecuniária assumida pelo devedor principal. Este ato,

normalmente, é feito para pessoas próximas ou aparentadas, que por não cumprirem com as

obrigações acordadas as transferem para a figura do fiador ou avalista, o qual somente será

acionado quando a inadimplência do primeiro devedor houver sido detectada.

Rodrigues (2004) verifica que as três primeiras causas citadas respondem por 86% das

inadimplências, e têm algo comum: a natureza social da sua ocorrência. E deixa claro que o

problema está muito mais voltado para uma realidade do país do que no fato de o devedor

estar se aproveitando de uma legislação educacional protecionista ou até mesmo agindo de

má-fé. E conclui afirmando que, o devedor �está sendo uma vítima de um país

subdesenvolvido que lhe paga mal, lhe obriga a pagar uma escola e um seguro médico�.

51

3.1.4 Empréstimo de Documentos

As demais causas da inadimplência representam um menor volume e são facilmente

resolvíveis.

A cultura de empréstimo de cheques para ajudar um amigo ou um parente, tal como a

prática da fiança ou do aval, nem sempre acaba bem para o emitente do cheque, que é jurídica

e ilimitadamente responsável pela dívida. Infelizmente a legislação não reconhece a

responsabilidade do efetivo devedor.

3.1.5 Saúde e Outros

Os gastos com saúde e outros motivos, com índices menos relevantes, completam a lista

de causas mensuráveis.

Para Rodrigues (2004), os devedores educacionais e similares deixam de pagar as suas

contas por contingências alheias às suas vontades, sendo assim merecedores de um tratamento

mais respeitoso e digno para não serem desestimulados na busca do seu crescimento.

Muito embora as principais causas da inadimplência sejam sociais, Rodrigues (2004,

p.79) afirma que as IES podem criar mecanismos para evitar índices mais elevados e a

deterioração da saúde financeira da própria instituição.

Para criar esses mecanismos é imprescindível preencher alguns requisitos legais; caso

contrário não é possível exercer o direito de exigir o pagamento por parte daqueles que estão

deixando de efetuá-los. Na prática, existem quatro recomendações que deveriam ser seguidas

pelas IES:

1. Estar devidamente regularizada, no que tange à Constituição, tendo os seus

cursos totalmente reconhecidos pelo MEC;

2. Estar devidamente registrada na Junta Comercial;

3. Ter contrato de prestação de serviços educacionais devidamente assinados

pelos contratantes, o qual deve ser realizado com base no regimento interno da

escola, na Constituição federal, no Código de Defesa do Consumidor, no Novo

Código Civil, na Legislação Educacional, principalmente na Lei Federal 9.870

52

de 1999, na Medida Provisória 2.091-16 de 25 de janeiro de 2001, em Decretos

e Portarias editadas pelas entidades governamentais15;

4. O contrato deve conter uma cláusula de inadimplência bem redigida, deixando

claro ao contratante quais as conseqüências do não pagamento de

mensalidades.

3.2 Prioridades dos devedores

Como visto anteriormente, o inadimplente educacional é basicamente aquela pessoa que

está passando por um mau momento; desta forma é obrigado a escolher quais os

compromissos serão cumpridos ou adiados, determinando suas prioridades.

Infelizmente, a falta de conscientização do brasileiro leva a uma lista de prioridades que

não se alinha com aquelas que as instituições de ensino adotariam ou que buscam repassar aos

seus alunos.

Em sua obra, Rodrigues (2004, p.81) apresenta quais são as prioridades dos brasileiros

por grau de importância, ou as que deveriam ser honradas primeiro:

1. Financiamento de Imóvel;

2. Financiamento de Automóvel;

3. Despesas Básicas;

4. Cartão de Crédito e Comércio;

5. Saúde; e

6. Educação.

Segundo Rodrigues (2004), percebe-se que a educação não é a prioridade para os

brasileiros. Não se sabe ao certo se isto ocorre por causa de problemas culturais; contudo o

autor afirma que o cenário revela a importância que o brasileiro dá ao status e à ascensão

social (RODRIGUES, 2004, p.82). Suspeita-se, também, que a atual legislação esteja

contribuindo para os atuais índices de inadimplência educacional.

15 A Lei Federal 9.870/99 juntamente com a Medida Provisória 2.091-16/01 são popularmente conhecidas como �Lei do Calote�.

53

3.2.1 Financiamento de Imóvel

A preocupação com o financiamento da casa própria é justificável (RODRIGUES,

2004, p.81). É da natureza humana a necessidade de garantir para si e para os descendentes

um abrigo definitivo e permanente. A questão é se o valor do imóvel financiado e suas

respectivas prestações são compatíveis com a capacidade de pagamento.

No cenário atual, a legislação prevê instrumentos punitivos para os mutuários

inadimplentes. A existência de um contrato de alienação fiduciária garante ao agente

financeiro a retomada do imóvel, a partir do terceiro mês sem pagamento. Nesses casos, o

devedor pode ser declarado como depositário infiel, entretanto, a atual legislação não permite

a prisão por dívidas, como outrora (RODRIGUES, 2004, p.81-82).

3.2.2 Financiamento de Automóvel

A segunda prioridade detectada já não pode ser tão justificável quanto a primeira, mas

revela a importância que o brasileiro dá para o status social, fator preponderante na classe

média, demonstrando uma busca pela ascensão social (RODRIGUES, 2004, p.82).

Para Rodrigues (2004, p.82-83), a aquisição de um automóvel deveria ser considerada

como uma necessidade de transporte e, portanto, ser adequado às condições financeiras de

cada tipo de usuário. O que se verifica é a aquisição de veículos cujos valores situam-se acima

da capacidade de pagamento, levando, muitas vezes, o contratante do serviço educacional a

um paradoxo, possui um automóvel de luxo e permanecem meses sem honrar os

compromissos financeiros para com a escola.

O rigor da legislação para os casos de inadimplência em financiamentos de veículos é

semelhante ao do financiamento de imóvel, ou seja, após três meses o bem poderá ser

retomado e o devedor declarado com mal pagador e depositário infiel.

3.2.3 Despesas Básicas (Água, Energia Elétrica, Telefone, etc.)

A preocupação em manter as contas domésticas em dia dispensa maiores comentários.

Água, luz e telefone fazem parte das necessidades básicas do cidadão, e o fornecimento

poderá ser suspenso após 30 dias de atraso. Na atualidade, viver sem esses serviços seria até

indigno.

54

Novamente o poder coercitivo da Lei, pressiona o devedor a por suas contas em dia, e

continuar usufruindo os serviços.

Vale ressaltar que alguns desses serviços, considerados básicos, são na verdade

dispensáveis, e não deveriam ser prioritários. Serviços como telefonia celular, TV por

assinatura, internet, etc. poderiam aguardar por uma melhor estruturação financeira no futuro

para serem utilizados.

3.2.4 Cartão de Crédito e Crediário

Rodrigues (2004, p.83-84) descreve o cartão de crédito como mais uma ferramenta do

�capitalismo selvagem� e da cultura do consumismo. A utilização do cartão de crédito sem

uma disciplina rígida, sem um treinamento de como utilizá-lo com planejamento e

responsabilidade, coloca o cidadão em situações difíceis.

O cartão de crédito pode se tornar um instrumento facilitador, na medida em que

substitui o talão de cheques, dá segurança em casos de perda e roubo, literalmente

substituindo o dinheiro em espécie. A questão é: existe respaldo financeiro por parte do

usuário do cartão para suprir todas as suas necessidades e/ou desejos de consumo,

disponibilizados por este meio de pagamento?

A coerção da Lei16, ao permitir que o nome do devedor seja divulgado em instrumentos

e entidades de proteção ao crédito, bloqueando-lhe o direito a créditos futuros até a quitação

de seus débitos, favorece no nível de prioridade dado.

3.2.5 Saúde e Previdência Privada

Em uma sociedade onde o sistema público de saúde é deficiente e a previdência social

tem problemas financeiros de ordem atuarial, resta ao cidadão optar por um plano de

assistência médica e previdenciária privado.

Após ter honrado seus compromissos com a habitação, o transporte, as despesas

domésticas e desejos de consumo satisfeitos, o cidadão preocupa-se com a saúde e a

aposentadoria, embora seja esta uma responsabilidade do estado.

16 Lei 8.078 de 11 de setembro de 1990, publicada no DOU de 12/09/1990, dispõe sobre proteção do consumidor, e dá outras providências.

55

A legislação também atua de forma coercitiva, pois os planos de saúde podem

suspender temporariamente o atendimento, ou os prazos de carência, após 30 dias de atraso,

ou suspendê-los definitivamente em caso de atraso maiores.

Segundo Rodrigues (2004, p.85), em uma família de classe média com quatro pessoas,

as despesas médicas podem ultrapassar facilmente 50% da renda familiar, principalmente se

existirem casos de doenças crônicas. Daí a prioridade dada ao pagamento dos planos de

saúde, a mensalidade não costuma ultrapassar os 25% da renda familiar.

3.2.6 Educação

Finalmente, em último lugar, a educação.

De fato, a educação não é prioridade para o brasileiro, pois ele ainda não percebeu a sua

importância como um instrumento para o desenvolvimento e de mudanças.

Para Rodrigues (2004, p.85), isto é explicado como uma questão cultural. O ensino

superior, na Europa, existe há mais de 1000 anos, enquanto que no Brasil somente há pouco

mais de 50 anos. Desta forma, como esperar, do brasileiro, que se dê prioridade a algo que

ainda não faz parte das necessidades básicas, tal como o é no primeiro mundo?

Além do aspecto cultural existe o legal. A legislação brasileira atual proíbe a coerção na

forma de constrangimento de quem deve para as instituições de ensino. Cientes de que

nenhum direito ao ensino ou às atividades escolares será cassado, nenhum documento poderá

ser retido ou omitido e a transferência para outra instituição também não poderá ser

bloqueada, os pais e alunos não efetuam o pagamento das mensalidades educacionais. Desta

forma, o ensino particular atua com desvantagem em relação aos concorrentes no processo

decisório de gastos da família brasileira (BRAGA, 2004).

3.3 A Inadimplência no Ensino Superior dos Estados Unidos

Ao passo que vários estudos prévios efetuados nos Estados Unidos, avaliaram uma

associação entre as características dos alunos ou da instituição e o comportamento da

inadimplência, o pensamento geral de vários pesquisadores (STEINER E TESZLER, 2003;

WOO, 2002; VOLKWEIN E CABRERA, 1998; KNAPP E SEAKS, 1992; THEIN E HERR,

2001), atualmente, é que o sucesso acadêmico tem um papel maior na previsão de quem ficará

inadimplente, do que o histórico (financeiro) do aluno e o tipo de instituição freqüentada.

56

Caso tudo o mais seja igual, alunos que tenham um bom desempenho escolar tendem a ter um

taxa de inadimplência menor do que aqueles com baixo desempenho. Isto é uma conclusão

esperançosa, no sentido em que o pagamento das mensalidades escolares ou do financiamento

estudantil aparenta estar ligado a fatores que estão pelo menos parcialmente sob o controle do

aluno, da escola, ou ambos. A revisão da literatura americana, a seguir, cobre uma variedade

de fatores que podem ter um papel importante na inadimplência.

3.3.1 Variáveis para o sucesso acadêmico

As variáveis para uma experiência universitária e o sucesso acadêmico são aqueles que

ocorrem dentro da instituição de ensino e nas quais a IES, o aluno, ou ambos têm de alguma

forma a habilidade para afetar. Estas características incluem o tipo de curso, realizações

acadêmicas, transferência de status, metas educacionais do estudante, auxílio financeiro, e

grau de conclusão (VOLKWEIN et al., 1998).

Steiner e Teszler (2003) afirmam que a razão para a correlação entre o sucesso

acadêmico e o comportamento da inadimplência é desconhecida; contudo, é possível que o

trabalho árduo e a responsabilidade que resultam no sucesso acadêmico são hábitos

estabelecidos que influenciam outras responsabilidades na vida estudantil, tais como o

pagamento de mensalidades e financiamentos escolares. Além disso, no caso dos estudantes

com financiamento estudantil que obtêm um bom desempenho acadêmico, estes têm uma

maior chance de obter as melhores posições no mercado de trabalho, e com uma melhor

posição terão melhores condições honrar o financiamento conquistado após o término dos

seus estudos.

3.3.2 Obtenção do Grau Superior

Em um estudo realizado junto a estudantes com financiamento escolar, no estado da

Califórnia, Woo (2002) detectou que a reprovação ou a não conclusão dos estudos

acadêmicos configuraram um dos maiores preditores da inadimplência entre todos os tipos de

alunos.

Em sua pesquisa, Steiner e Teszler (2003) relatam que na Texas A&M University

aqueles estudantes com financiamento que não graduaram representavam uma taxa de

inadimplência próxima dos 14 por cento, ao passo que os estudantes que conseguiram

concluir a graduação representaram uma inadimplência menor que 2 por cento. O estudo

57

indica que os estudantes financiados que obtêm o grau têm baixo índice de inadimplência, não

importando a área do conhecimento (tecnologia, ciências sociais etc.).

Apesar do índice de desempenho acadêmico nas instituições com cursos de dois anos

(Colleges) também ser um preditor do comportamento da inadimplência, um estudo nacional,

realizado entre os estudantes americanos com financiamento estudantil que entraram para o

ensino superior entre 1973 e 1985, detectou que a obtenção do título de nível superior era

mais importante que as notas obtidas. O título obtido também tem mais valor que a influência

do tipo de instituição, especialmente entre os afro-americanos (VOLKWEIN et al., 1998).

A obtenção do grau também foi detectada como sendo a variável de maior

significância estatística nas taxas de inadimplência, em um estudo realizado em meados dos

anos 80 junto a estudantes beneficiados com financiamento estudantil nas instituições de

ensino superior do estado da Pennsylvania (KNAPP e SEAKS, 1992).

A conclusão dos estudos e a conseqüente obtenção do grau têm um impacto dramático

na redução da taxa de inadimplência, tanto para estudantes brancos como para os afro-

americanos; contudo o impacto é até três vezes maior para os estudantes afro-americanos do

que para os brancos. O tipo de grau obtido também tem impacto diferente para os estudantes

afro-americanos; a obtenção de títulos de licenciatura ou de formação específica reduziu a

taxa de inadimplência em 18 por cento, enquanto a obtenção do título de bacharelado reduziu

a probabilidade de inadimplência em 14 por cento (VOLKWEIN et al., 1998).

Um estudo com os estudantes financiados da University of Texas em Austin detectou

que o grau obtido foi responsável por 27 % na variação do comportamento da inadimplência,

a maior dentre todas as variáveis do estudo. A quantidade de créditos perdidos foi variável

com o segundo maior impacto na inadimplência, correspondendo a 21 % na variação do

comportamento da inadimplência (THEIN e HERR, 2001).

Para Volkwein e Cabrera (1998), o desempenho acadêmico medíocre é a razão

primeira da evasão universitária, e o abandono anterior à conclusão do curso é a principal

razão da inadimplência dos financiamentos estudantis.

Segundo Knapp e Seaks (1992), ao passo que a graduação abre oportunidades de

emprego e aumenta o salário, programas bem sucedidos de retenção de alunos irão reduzir as

taxas de inadimplência da instituição. Entretanto, é plausível afirmar que a mesma tenacidade

58

com que alguns estudantes completam seus estudos poderia também ser utilizada para reduzir

suas taxas de inadimplência, já que a conclusão do curso é muito mais um efeito do que uma

causa e irá ter uma influência menor nos programas de retenção de alunos.

3.3.3 Resultados Médios Globais de Desempenho Acadêmico

O resultado médio global, que mensura o desempenho acadêmico nos estados Unidos,

é conhecido como Grade Point Average (GPA) e é indicado em uma escala de 4 pontos.

Segundo Steiner e Teszler (2003), no estudo realizado entre os estudantes da Texas

A&M, o GPA do estudante teve a associação mais forte com a inadimplência que qualquer

outra variável relacionada ao sucesso acadêmico. A tabela 6 demonstra a relação do GPA com

a taxa média de inadimplência.

Tabela 6 � Inadimplência por faixa de GPA GPA Obtido Taxa Média de Inadimplência

0 � 2.0 18 % 2.1 � 3.0 2 % 3.1 � 4.0 < 1%

Fonte: Steiner e Teszler, 2003.

As maiores inadimplências na Texas A&M ocorreram entre aqueles estudantes que

não obtiveram sucesso acadêmico. Estudantes com GPA inferior a 2,5 representaram 82,5 %

o de toda a inadimplência.

O estudo de Woo (2002) corrobora a associação do GPA à inadimplência: o aumento

do GPA em meio ponto, a inadimplência é reduzida em 14%. Este forte relacionamento

também foi verificado por Volkswein et al. (1998), ao perceber que um GPA acima de 3,0

estava associado a níveis de inadimplência mais baixos.

Analisando instituições com cursos superiores de dois anos, os Colleges, Christman

(2000) também detectou que GPA abaixo de 2,0 estava associado a inadimplências mais altas.

Na pesquisa de âmbito nacional realizada por Flint (1997), detectou-se que entre as

características acadêmicas dos estudantes, apenas o GPA estava relacionado ao pagamento

dos financiamentos: quanto maior o GPA, menor foi a taxa de inadimplência.

Para Volkswein e Szelest (1995), existe uma especulação por parte de alguns

pesquisadores, em que o GPA seria uma comprovação da habilidade e motivação, traços

associados tanto ao sucesso acadêmico quanto à vida futura.

59

3.3.4 Renovação de Matrículas e Reprovações

Para Podgursky et al. (2002), estudantes que estão continuamente renovando sua

matrícula estão menos sujeitos a ficarem inadimplentes do que aqueles que não renovam

matrícula com freqüência. O resultado não foi obtido apenas pelo fato da conclusão do

programa do curso: estudantes que ainda não concluíram seus cursos, mas que estavam

continuamente matriculados, tiveram uma probabilidade de inadimplência substancialmente

menor do que aqueles ainda não graduados, mas com períodos interrompidos de matrícula.

Abandonar os estudos é um fator de risco significante na previsão da inadimplência.

Esta conclusão foi obtida por Woo (2002), ao analisar todos os programas e tipos de

instituição no estado da Califórnia.

Segundo Steiner e Teszler (2003), a interrupção dos estudos, por qualquer que seja o

motivo, favorece a alta taxa da inadimplência, especialmente quando há uma elevação do

número de interrupções. Ponderam ainda que estudantes com interrupções motivadas por

questões acadêmicas ou administrativas têm uma taxa de inadimplência menor do que os

estudantes que interrompem seus estudos por motivos relacionados ao trabalho/emprego.

Outra importante constatação feita por Steiner e Teszler (2003) e Christman (2000) foi

a relação existente entre a quantidade de horas perdidas, em função de reprovações nas

disciplinas, e a taxa de inadimplência: quanto maior o volume de horas perdidas, maior o risco

da inadimplência.

3.3.5 Experiência Universitária

3.3.5.1 Área de Conhecimento do curso

Segundo Steiner e Teszler (2003), a área de conhecimento do curso tem um papel

moderado na previsão da inadimplência, cursos na área de estudos genéricos têm uma taxa de

risco superior que em outras áreas.

Volkwein e Szelest (1995) detectaram que áreas de conhecimento específicas podem

estar com taxas de inadimplência reduzidas. Cursos nas áreas científicas, engenharia ou

agricultura têm uma redução na taxa de inadimplência da ordem de 4% em cursos de

formação específica (2 anos), tecnológicos (4 anos) e graduação universitária.

60

Estudantes que optam por transferir para áreas de conhecimento diferentes, em até

duas oportunidades, tendem a ter baixas taxas de inadimplência, ao passo que aqueles que

trocaram de área de conhecimento em mais de duas oportunidades têm taxas mais elevadas

(STEINER e TESZLER, 2003).

Outra constatação de Steiner e Teszler (2003): �Estudantes que obtêm uma segunda

graduação têm uma inadimplência menor do que aqueles com uma única graduação�.

Para Flint (1997), quanto maior a incongruência entre a área de conhecimento cursada

pelo estudante e o seu trabalho atual, maior será o fator risco para a inadimplência.

3.3.5.2 Fator Tempo

A taxa de inadimplência decresce à medida que o tempo dispensado aos estudos

cresce: estudantes matriculados em cursos de até quatro semestres têm taxas de inadimplência

maiores que estudantes matriculados em cursos mais longos e estudantes com até 110

horas/mês de aulas-disciplina têm taxas maiores do que aqueles com uma carga horária

superior a 111 horas/mês (STEINER e TESZLER, 2003).

De forma similar ao que foi detectado para o número de semestres do curso e a carga

horária mensal, o número de anos necessários para concluir os estudos também tem um papel

na inadimplência. Estudantes que concluem seus estudos no período de dois à cinco anos têm

taxas de inadimplência pequenas, ao passo que aqueles que abandonaram os estudos com

menos de um ano tiveram taxas maiores. Contudo, se o tempo dispendido em um curso for

superior a cinco anos, haverá um impacto negativo na taxa de inadimplência: estudantes que

levam seis ou mais anos para concluir seus estudos têm taxas de inadimplência

consideravelmente mais elevadas do que aqueles que necessitam de até cinco anos para

graduar (STEINER e TESZLER, 2003).

Thein e Herr (2001) apontam o fator tempo que falta para a conclusão como outro que

influencia na taxa de inadimplência: alunos que estão mais próximos da conclusão do curso

tendem a ter uma taxa de inadimplência menor.

3.3.5.3 Influência das atividades remuneradas

O estudo de Volkwein et al. (1998) detectou que a influência do emprego, ou tarefas

remuneradas, dentro da instituição de ensino reduziu em 7,5% a inadimplência de estudantes

61

não caucasianos, mas não teve qualquer influência com os estudantes brancos. Entretanto, o

estudo não considerou o impacto da quantidade de horas trabalhadas na inadimplência.

3.3.5.4 Acompanhamento Pedagógico

Para Steiner e Teszler (2003), o acompanhamento pedagógico personalizado está

fortemente relacionado com o comportamento da inadimplência. Alunos com

acompanhamento personalizado têm uma taxa de inadimplência seis vezes menor do que

aqueles que não a têm. Entretanto, existe um viés nesta constatação: é comum nos Estados

Unidos que os alunos que estejam próximos da conclusão do curso recebam o

acompanhamento personalizado, fato que não ocorre com aqueles que se evadem com muita

antecedência.

Flint (1997) afirma, contudo, que outros estudos realizados utilizando grandes

amostras e diversas instituições verificaram efeitos, na inadimplência, pouco significantes em

função do acompanhamento pedagógico.

3.3.5.5 Outros Fatores

No estudo realizado com estudantes da Texas A&M, se verificou que quanto maior o

tempo de utilização dos serviços de residência estudantil, menor a taxa de inadimplência. Isto

pode indicar uma maior integração com a instituição, o que é um fator associado ao sucesso

acadêmico, que em contrapartida está associado ao pagamento das mensalidades (STEINER e

TESZLER, 2003).

3.3.6 Variáveis Pós-Escolares

3.3.6.1 Desemprego

Woo (2002) define as variáveis pós-escolares como aquelas que ocorrem após o aluno

ter finalizado seus estudos e saído da instituição, incluindo capacidades educacionais e

ocupacionais como renda, título obtido, ocupação, bem como o estado civil e o número de

dependentes. Woo detectou que a variável mais forte associada à inadimplência é o

desemprego. Graduados com tiveram experiências com o desemprego apresentaram um

incremento de 83% na probabilidade de inadimplir.

62

Nos Estados Unidos, o desemprego foi apontado, por 59% dos entrevistados, como a

principal causa da inadimplência pós-escolar, enquanto que outros 49% apontaram os baixos

salários como a principal causa (VOLKWEIN et al., 1998).

Dynarski (1994) elaborou um estudo com estudantes inadimplentes, egressos do

ensino médio entre 1976 e 1985, e que tiveram seus estudos superiores financiados, sobre a

importância dos diversos fatores, muitos dos quais pós-escolares, que os levaram à

inadimplência, incluindo o desemprego, baixa renda, a existência de outros financiamentos

mais importantes para serem honrados, insatisfação com o seu programa educacional e

problemas pessoais relevantes. Quase 80% das respostas apontaram o desemprego ou a falta

de renda como sendo a razão mais importante para a inadimplência.

3.3.6.2 Renda

Não é surpresa que alunos egressos que tiveram seus estudos financiados e com uma

renda alta estejam menos propensos à inadimplência após o término dos estudos. Este fato

subscreve o risco que o estudante assume ao financiar altas somas e posteriormente se engajar

numa carreira de baixos salários. Mas, para a previsão da inadimplência, esta variável de

renda teve apenas a metade da importância das variáveis desemprego e evasão (WOO, 2002).

Flint (1997) e Volkwein et al. (1998) detectaram que a incongruência entre a área de

conhecimento do curso e o emprego atual e valor da renda (QUADRO 5), estavam associados

às altas taxas de inadimplência.

Renda em US$ Grau de Inadimplência Acima de 25.000 Baixa Inadimplência Abaixo de 10.000 Alta Inadimplência

Quadro 5 � Relação Renda X Inadimplência. Fonte: Volkwein et al., 1988.

Para Flint (1997), ter uma renda adequada é condição necessária, mas não suficiente

para honrar os termos de um financiamento escolar. Renda baixa aumenta o risco da

inadimplência; entretanto, muitos dos que aparentavam a habilidade para honrar seus

compromissos com o financiamento escolar não o fizeram. No estudo apresentado, 11,6% dos

inadimplentes tinham renda superior ao valor financiado e mesmo assim não honraram seus

compromissos, ao passo que 83% com renda menor estavam adimplentes.

63

3.3.6.3 Fatores Pessoais e Familiares

Segundo Volkwein e Szelest (1995), o fato de ser separado, divorciado ou viúvo

aumenta a probabilidade de inadimplência em 7% e no caso de ter filhos ou dependentes a

probabilidade de inadimplência aumenta em 4,5% por cada dependente. Combinando a

existência de dependentes com a condição de solteiro, separado, divorciado ou viúvo produz

taxas de inadimplência superiores a 35% (VOLKWEIN et al., 1998).

Volkwein et al. (1998) também explicam que as variáveis que reduzem a

inadimplência são substancialmente as mesmas em uma mesma raça, porém sua influência em

não-brancos é superior do que em brancos: �... entre todas as populações, ser mulher e casada

reduz a taxa de inadimplência e a redução é ainda mais dramática no caso de mulheres não-

brancas�.

3.3.6.4 Fator de Refinanciamento

Segundo Woo (2002), aqueles estudantes financiados que nunca atrasaram, pediram

adiamento ou não se abstiveram de efetuar os pagamentos são menos propensos à

inadimplência, talvez em virtude de que aqueles tomadores de empréstimo que são

organizados o suficiente para evitar atrasos também são mais capazes de gerenciar os

pagamentos em geral.

Ao passo que tomadores de empréstimos que delinqüiram ou atrasaram em mais de

uma oportunidade estão mais propensos à inadimplência. Cada período de delinqüência

aumenta as chances de inadimplência em 4,8%, o que representa quase 50% da probabilidade

original.

3.3.6.5 Conhecimento das Obrigações

Para Volkwein et al. (1998), a falta de conhecimento sobre as obrigações de efetuar o

pagamento, não é um argumento forte para a inadimplência: 93% dos estudantes com

financiamento, consultados, tinham conhecimento da necessidade de quitar seus

financiamentos. Contudo, um em quatro estava confuso quanto ao processo de pagamento, e

três em quatro não tinham qualquer conhecimento sobre as opções a cerca de adiamentos de

pagamentos.

64

Estudos complementares de Volkwein e Cabrera (1998) revelaram que dois em cada

três inadimplentes retomaram os pagamentos após início da primeira inadimplência, como

também 31% os quitaram.

3.3.7 Características Antecedentes dos Estudantes

Volkwein e Szelest (1995) definem as características antecedentes dos estudantes

como sendo aquelas trazidas para a escola nas quais a instituição tem pouca ou nenhuma

habilidade para intervir, tais como: idade, sexo, raça, grau de instrução dos pais, renda

familiar, histórico no ensino médio, capacidade de pagamento e a atitude do estudante diante

de uma variedade de fatores que poderiam afetar sua predisposição para a inadimplência,

incluindo empréstimos e dívidas anteriores ou outras responsabilidades financeiras.

3.3.7.1 Sexo

Não existe um consenso, entre os pesquisadores, sobre a influência do sexo do

estudante e o risco de inadimplência.

Woo (2002), Podgursky et al. (2002) e Flint (1997) detectaram que o sexo feminino é

menos propenso à inadimplência.

Entretanto, Volkwein e Szelest (1995) não encontraram uma diferença significativa

nas taxas de inadimplência entre homens e mulheres.

Knapp e Seaks (1992) corroboram este último ponto de vista, ao referirem-se a um

estudo realizado nos anos 80 no estado da Pennsylvania que não encontrou qualquer ligação

entre o sexo e a taxa de inadimplência.

3.3.7.2 Idade

Estudantes mais velhos estão mais propensos à inadimplência. Para Woo (2002), esta

constatação talvez se deva ao enfraquecimento dos laços que os uniam aos pais e à família,

que os poderiam prestar auxílio, no caso de dificuldades financeiras.

Podgursky et al. (2002), em estudo realizado no estado do Missouri, também

verificaram que estudantes mais velhos estavam mais propensos a inadimplir.

Segundo Flint (1997), para cada ano após a idade de 21 anos, representa um acréscimo

3% na probabilidade de inadimplir.

65

3.3.7.3 Raça e fatores familiares

Volkwein et al. (1998) argumentam que a raça e algumas características familiares têm

um papel na inadimplência. Estudantes descendentes de asiáticos ou brancos, que tenham pais

com nível superior de educação e uma renda familiar superior à US$ 30 mil anuais, estão

relacionados com taxas mais baixas de inadimplência. Ao passo que, sendo afro-americanos

ou índios, com uma família com pouca ou nenhuma instrução, representariam um maior fator

de risco de inadimplência (TABELA 7).

Tabela 7 � Inadimplência e Renda entre alunos casados Por Raça

Raça Renda Taxa Asiáticos 44067 8% Afro-americanos 45625 10% Indígenas 44311 7% Hispanicos 43911 8% Brancos 40985 7%

Fonte: Volkwein et al., 1998.

O estudo de Flint (1997), também verificou que sendo o estudante afro-americano

elevaria a probabilidade de inadimplência em 11,7%.

0%5%

10%15%20%25%30%35%40%45%50%

Asiático Afro-americano

Indígena Hispanico Branco

Taxa Não Casados

Casados

Gráfico 4 � Taxa de Inadimplência entre alunos não casados e casados.

Fonte: Volkwein et al., 1998.

Entretanto, Volkwein et al. (1998) detectaram que em todos os grupos étnicos que

tenham grau de instrução similar, o mesmo estado civil e tamanho de família apresentam

registros quase idênticos de renda e histórico de pagamentos (GRÁFICO 4). Portanto, o status

sócio-econômico, o tipo de instituição, as notas obtidas, e a área de conhecimento escolhida

aparentam ter menos importância do que se o aluno conclui seus estudos, é casado ou solteiro,

ou se tem filhos. Estudantes afro-americanos ou hispânicos têm um menor poder aquisitivo,

menores níveis de realizações acadêmicas, quase duas vezes o número de filhos, e duas vezes

66

a taxa de separação e divórcio, se comparado aos estudantes brancos. Estas circunstâncias,

muito mais do que a raça, aparentam explicar as diferenças das taxas de inadimplência.

Inadimplentes afro-americanos e hispânicos, segundo Volkwein e Cabrera (1998), são

significantemente mais propensos ao desemprego, à insatisfação com os programas

educacionais e a ter problemas pessoais que interferem na capacidade de pagamento.

Entre todos os grupos étnicos, os inadimplentes continuam devendo cerca de 50% do

total financiado, quatro anos após a conclusão dos estudos (LOCHNER e MONGE-

NARANJO, 2004).

O estudo de Knapp e Seaks (1992) demonstra que a presença de ambos os pais reduz a

probabilidade de inadimplência em 2,7%, enquanto que a ausência do pai aumenta a

probabilidade em 2,5 pontos percentuais.

Segundo Volkwein et al. (1998), as variáveis redutoras da inadimplência são

substancialmente as mesmas entre populações étnicas, mas suas influências em não-brancos

são maiores que entre os brancos: em todas as populações, ser mulher e casada reduz a taxa de

inadimplência, e com maior intensidade entre os não-brancos.

3.3.7.4 Preparação Acadêmica

Segundo Steiner e Teszler (2003), em geral quanto melhor tiver sido a classificação do

estudante no ensino médio, menor será sua propensão para a inadimplência. Dentre os alunos

da Texas A&M, aqueles que estiveram abaixo do 25º percentil, na classificação do ensino

médio, tinham uma taxa de inadimplência de 12,8% comparada a uma taxa de 3,2% daqueles

alunos que pertenciam ao 90º percentil ou superiores. Entretanto, a relação demonstrou ser

muito fraca comparada a outras no estudo. Não existe, virtualmente, qualquer diferença entre

as taxas de inadimplência daqueles alunos que atingiram os critérios mínimos requeridos para

ingressar na instituição e aqueles que não os atingiram.

Dentre os alunos dos cursos de dois anos de duração, aqueles oriundos do ensino

supletivo detinham taxas de inadimplência maiores do que os portadores de diploma do

ensino médio regular (CHRISTMAN, 2000).

67

3.3.8 Atitude do Estudante

Um estudo feito sobre os financiamentos estudantis sem garantias do governo federal,

realizado nos Estados Unidos, junto a estudantes de direito no início dos anos 90, desafia a

noção de que existem explicações de caráter institucional assim como do aluno para a

inadimplência. Neste estudo, as variáveis associadas com as características do estudante,

como a raça e renda familiar, foram incluídas por primeiro no modelo, seguidas pelas

variáveis institucionais. Segundo Monteverde (2000), o estudo verificou que, depois de

consideradas as características do estudante trazidas para o ensino superior, muito pouca

capacidade de previsão pode ser adicionada ao modelo ao considerar também as

características e práticas da instituição freqüentada pelo estudante. Ou seja, o estudo verificou

que a inadimplência está relacionada primordialmente com a predisposição e capacidade de

pagamento do estudante, e não com qualquer atividade ou recurso que a instituição possa

oferecer.

Estudos quantitativos, como também entrevistas com alunos, funcionários e docentes,

indicam que os estudantes possuem certas características que independem da instituição e que

causam a inadimplência, incluindo a atitude do estudante perante o débito, a inadimplência e a

insatisfação com a instituição (CHRISTMAN, 2000).

3.4 A Dívida

3.4.1 Nível de Endividamento

Apesar de o oposto aparentar fazer mais sentido, Woo (2002) apresenta que estudantes

mais endividados estão na realidade menos propensos à inadimplência do que os estudantes

de baixo nível de endividamento. Este paradoxo talvez se justifique pelo fato de que alto nível

de endividamento está associado com uma maior escolaridade, portanto com um maior

sucesso acadêmico, que é a principal variável associada à baixa inadimplência.

Segundo Steiner e Teszler (2003), estudantes com dívidas de até US$ 5 mil estão entre

aqueles com taxas de inadimplência mais elevadas. Não surpreendentemente, aqueles com

uma dívida menor estão mais aptos a se manterem na escola por um breve período e têm

níveis de conclusão mais baixos. Isto é, o valor da dívida é um concentrador parcial para a

capacidade educacional.

68

Outros estudos também encontraram que o valor financiado ou tem nenhum efeito ou

um efeito benéfico no pagamento. Um maior endividamento está associado com menores

taxas de inadimplência, talvez, porque maiores níveis de endividamento resultam de um maior

número de anos de estudo e a capacidade adquirida permite aos estudantes financiados

competirem com maior sucesso no mercado de trabalho por melhores empregos e maiores

rendimentos (VOLKWEIN et al., 1998).

Woo (2002) corrobora: �Alunos financiados com menores dívidas tendem a inadimplir

mais do que aqueles com maiores dívidas�. Aparentemente a decisão de incorrer em uma

dívida adicional não é uma conseqüência da decisão inicial de tomar um empréstimo, em

primeiro lugar.

Um estudo sobre como o estudante percebe sua dívida com a educação indica que,

apesar dos estudantes que receberam descontos (estudantes de baixa renda) tenham dívidas e

pagamentos de empréstimos semelhantes à média geral, eles demonstram ter um salário

inicial e uma renda atual inferior aos outros estudantes, resultando em um comprometimento

maior de sua renda e dificultando o pagamento (BAUM e O´MALLEY, 2002).

3.4.2 Percepção da Dívida

A carga de endividamento e certo temor ao solicitar financiamento estudantil

influenciam as decisões dos estudantes, quer seja esta a escolha da instituição, da área de

conhecimento ou outras decisões pessoais. Examinando a influência da carga de

endividamento na permanência na escola, Cofer e Somers (1999) verificaram que ao efetuar o

pagamento os estudantes expressavam raiva ao ter que assumir uma dívida maior do que os

estudantes da geração anterior.

Na Pesquisa Nacional Sobre Financiamentos Estudantis de 2002, os alunos

beneficiados com descontos que abandonaram os estudos comunicaram, muito mais do que

outros evadidos, que a dívida referente ao financiamento teve um papel relevante na decisão

de abandono (BAUM e O´MALLEY, 2002).

Segundo Cofer e Somers (1999), os estudantes e suas famílias estão mais dispostos a

investir tempo e dinheiro e a assumir dívidas estudantis quando os alunos são recompensados

com prêmios e boas notas e se sentem socialmente integrados no ambiente do campus.

69

3.5 Variáveis pelo Tipo de Escola

Para Volkwein et al. (1998), os estudantes que freqüentam instituições que possuem

cursos de doutorado tendem a ter uma taxa mais baixa de inadimplência, enquanto estudantes

que freqüentam instituições, com ênfase somente na graduação, tendem a ter taxas de

inadimplência mais elevadas. Não obstante, apesar da política de financiamento estudantil e a

legislação nacional serem baseadas substancialmente na crença de que faculdades e

universidades exercem uma considerável influência nas ações dos seus alunos, os autores

verificaram pouca evidência deste fato. As diferenças nas taxas de inadimplência por

instituição são baseadas mais na natureza dos estudantes e nas suas realizações do que na

natureza das instituições freqüentadas. Os autores sugerem que diferentes instituições

simplesmente atraem diferentes tipos de estudantes.

Woo (2002) também verificou que o fato dos estudantes de cursos de curta duração

(dois anos) terem uma taxa de inadimplência mais elevada do que nos cursos de longa

duração (quatro ou mais anos) aparenta ser em função do tipo de estudante que opta por estes

tipos de cursos, e não em função dos programas de curso ou da instituição propriamente dita.

Apesar de que estudos anteriores reflitam o contrário, Volkwein e Szelest (1995)

comentam que, existe uma pequena evidência de que as características institucionais têm um

impacto na inadimplência. Preferencialmente, o pagamento dos empréstimos e o

comportamento da inadimplência podem ser mais bem previstos pelas características

individuais do estudante, incluindo sua opção pela área de conhecimento, desempenho

acadêmico e realizações e comportamentos posteriores à graduação. Permanecendo na escola,

obtendo boas notas, concluindo o curso, constituindo matrimônio e não tendo filhos são todas

ações que reduzem a probabilidade de inadimplência.

O tamanho do corpo discente da instituição não aparenta ter um papel na

inadimplência. Se o acompanhamento pessoal e personalizado de alunos reduzisse a

inadimplência, então pequenas escolas teriam baixas taxas de inadimplência, com o que não

concordam os pesquisadores. A relação é na verdade inversa e não significante (KNAPP e

SEAKS, 1992).

70

3.6 Fatores Relacionados à Oferta de Financiamentos

Flint (1997) afirma que ter muitas opções de financiamento estudantil favorece o

aumento da inadimplência.

De fato, Woo (2002) comenta que aqueles estudantes que tinham acesso a várias

formas de financiamento estudantil estavam mais propensos à inadimplência, sendo que para

cada nova opção a probabilidade de inadimplência crescia em 18%. Além disso, o número de

financiamentos � e não o valor financiado - está relacionado à inadimplência, com mais

financiamentos sinalizando maiores riscos.

3.7 Mapeando o Risco de Inadimplência

Sendo a inadimplência estudantil um fenômeno real e mensurável, as instituições de

ensino superior privadas no Brasil deveriam seguir o exemplo das instituições britânicas.

O HEFCE17 elaborou uma lista de fatores de riscos de inadimplência, auxiliado com

informações fornecidas por várias instituições. As instituições inglesas realizaram um

processo completo de identificação de riscos, que teve início com o estabelecimento de

objetivos.

Segundo o relatório do HEFCE (2004), a definição do objetivo deve ser estabelecida

antes do processo de identificação do risco, particularmente naquelas instituições que ainda

não tenham seus objetivos bem definidos. O alinhamento dos riscos com os objetivos da

instituição é uma boa forma de estruturar o mapa de riscos da instituição. O reconhecimento

de que os riscos podem estar inter-relacionados também é importante. Por exemplo: o foco no

desempenho acadêmico dos alunos pode impactar o foco na qualidade de ensino, através de

uma ênfase demasiada durante a pesquisa.

A lista elaborada pelo HEFCE contém 51 exemplos de elementos de risco

potencialmente significativos, e os classifica em oito categorias (Quadro 6).

A categoria �Reputação da IES� refere-se ao reconhecimento da comunidade de que a

instituição oferece excelência acadêmica e pesquisa inovadora. Fatores como a estratégia de

captação de novos alunos, atração e retenção de docentes de alta qualidade, aspectos de

17 HIGHER EDUCATION FUNDING COUNCIL FOR ENGLAND. Conselho que administra as verbas destinadas ao financiamento do ensino superior na Inglaterra.

71

comunicação com a sociedade, atração de investimentos externos e gerenciamento da

segurança e da saúde no campus são analisados.

Quadro 6 � Elementos de Risco de Inadimplência Fonte: HEFCE (2004).

Na categoria �Experiência Estudantil�, são analisadas as falhas relativas ao

atendimento das expectativas dos alunos, a qualidade do ensino na visão do aluno, a evasão de

alunos, conflitos ocorridos entre a IES e os alunos e o relacionamento entre a comunidade e os

alunos da IES.

Os �Fatores de Recursos Humanos� correspondem à categoria onde são analisados os

aspectos relacionados ao quadro docente e discente, qualidade do corpo de funcionários,

políticas de desenvolvimento profissional na IES e atendimento à legislação trabalhista.

A categoria �Estrutura Física e Acadêmica� analisa o espaço físico oferecido aos

estudantes, estrutura de laboratórios, nível de adequação da estrutura física aos cursos

ofertados, perda de ativos, implantação de novos projetos, políticas de manutenção de

equipamentos e segurança dos edifícios e equipamentos.

A análise realizada na categoria �Aspectos Financeiros� aborda as políticas utilizadas

na administração dos recursos financeiros da IES, a habilidade na condução dos orçamentos

elaborados, o custeio dos projetos, existência de fraudes e estratégias financeiras.

Os �Aspectos Comerciais� correspondem à habilidade apresentada pela IES no trato

da comercialização dos resultados obtidos na pesquisa como uma fonte de renda alternativa, a

elaboração de contratos comerciais e a propriedade intelectual.

A categoria dos �Aspectos Organizacionais� analisa as atividades relacionadas à

política da IES quanto ao envolvimento do staff e dos alunos nas atividades acadêmicas, a

Categoria Qtd de ElementosReputação da IES 5 Experiência Estudantil 6 Fatores de Recursos Humanos 4 Estrutura Física e Acadêmica 7 Fatores Financeiros 11 Fatores Comerciais 5 Fatores Organizacionais 7 Informação e Tecnologia 6

72

responsabilidade social, o investimento em novas estruturas, a atuação nos casos de falhas

organizacionais, o planejamento estratégico e a adequação da política corporativa.

E finalmente, a categoria da �Informação e Tecnologia�, onde é analisado o trato da

informação na instituição, a utilização de recursos tecnológicos no processamento da

informação, a segurança e a perda da informação.

A lista do HEFCE foi elaborada para servir como um guia a elaboração do quadro de

riscos da IES; não é um estudo exaustivo, mas apenas indicativo. A elaboração do quadro de

riscos possibilitará à instituição definir os processos de controle e mecanismos de prevenção.

De qualquer forma, a instituição deverá analisar cuidadosamente seus riscos de acordo suas

características próprias.

3.8 Evidências Estatísticas da Inadimplência Educacional

Analisando as modelagens e a seleção de variáveis, na literatura pesquisada, verifica-

se a incorporação de cinco perspectivas diferentes, corroborando a pesquisa de Volkwein et

al. (1998).

Tomando-se por base o comportamento econômico, demonstrado na literatura, as três

primeiras perspectivas estão relacionadas à teoria do capital humano, ao subsídio público e a

habilidade do tomador de pagar o empréstimo; a quarta perspectiva está fundamentada na

abordagem organizacional e estruturalista-funcional; e a quinta incorpora a adaptação dos

estudantes ao sistema acadêmico superior.

A Teoria do capital humano enfatiza as variáveis que refletem o desejo do aluno em

investir em educação e treinamento de modo a obter um maior retorno ou compensação

financeira no futuro (BECKER, 1964 e FREEMAN, 1983 apud VOLKWEIN et al., 1998).

Volkwein et al. (1998) também citam Manski e Wise (1983), ao comentarem que as pessoas

são motivadas a buscar um nível superior de estudos ou treinamento quando os benefícios são

maiores que os custos. Os benefícios incluem o aperfeiçoamento das habilidades e o potencial

de obtenção de melhores salários. Os custos envolvem não apenas as mensalidades escolares e

despesas de manutenção, como também custos indiretos por não trabalhar. Ao passo que os

custos devem ser pagos no presente, os benefícios podem ser usufruídos apenas no futuro.

Devido ao fato de que os benefícios econômicos da educação variam conforme o nível de

73

treinamento e a carreira escolhida espera-se que o comportamento da inadimplência varie de

acordo com a titulação obtida e a área de conhecimento estudada (VOLKWEIN et al., 1998).

3.8.1 Os Primeiros Estudos

O primeiro estudo estatístico sobre os padrões da inadimplência escolar com uma ampla

leitura acadêmica foi o artigo intitulado �Whose Fault is Default?�, que resumiu a agenda de

pesquisa da maior literatura do campo de estudo (WILMS et al., 1987 apud MONTEVERDE,

2000). O estudo foi iniciado pelo poder legislativo do estado americano da Califórnia, o qual

estava especialmente interessado em investigar as características e práticas das instituições de

ensino superior do estado que tinham taxas de inadimplência �excessivelmente altas� (15% ou

maior). A pesquisa foi realizada em 233 instituições de ensino superior, onde foram

escolhidos para análise 3.155 estudantes que freqüentaram o ano acadêmico de 1982-1983. Os

dados foram examinados se utilizando uma Análise Discriminante passo a passo hierárquica.

A variável dependente foi a medida dicotômica de �inadimplência ou não� com as variáveis

independentes ou preditoras divididas em duas classes gerais: (1) características dos alunos, e

(2) características e práticas da escola freqüentada. A abordagem passo a passo hierárquica

tinha em vista que as primeiras variáveis independentes a serem utilizadas foram as

características dos alunos, procedidas pelos fatores institucionais. Utilizando esta abordagem,

foi verificado que, após se levar em consideração às características trazidas pelos alunos para

o ensino superior, muito pouca previsibilidade foi acrescentada ao modelo quando se levou

em consideração as características e práticas da instituição. Resumindo suas conclusões, os

autores enfatizaram os preditores, predeterminados e não institucionais, da inadimplência

escolar: a raça, a renda familiar, nacionalidade/naturalidade e o programa acadêmico

escolhido.

Não obstante, o estudo não apresentou a distribuição dos inadimplentes por escola, as

características e práticas institucionais escolas foram utilizadas para prever a inadimplência.

Esta abordagem foi criticada por Monteverde (2000), ao observar que teria sido interessante

verificar se determinadas escolas privadas estavam relacionadas aos índices de inadimplência

verificados. Questiona ainda se o modelo foi corretamente especificado; ou seja, se os fatores

institucionais, apesar de tudo, consistiam-se realmente em preditores de inadimplência, se

fossem mensurados de uma forma diferente.

Uma extrapolação dos resultados de Wilms et al. (1987 apud MONTEVERDE, 2000)

deve ser utilizada com cautela ao tentar explicar o comportamento da inadimplência entre

74

diferentes tipos de estudantes, tendo em vista que a amostra utilizada consistia de alunos de

diferentes tipos de escolas e cursos, além de que os tipos de financiamentos utilizados pelos

alunos eram substancialmente diferentes.

Contudo, os estudos que se seguiram empregaram amostras mais elaboradas, tendo

geralmente confirmado a principal conclusão de Wilms et al. (1987 apud MONTEVERDE,

2000) - que as características dos estudantes, muito mais do que as características

institucionais, eram melhores preditores para a inadimplência.

Utilizando como fonte dados, mais ampla, a publicação patrocinada pelo governo

americano, conhecida como �NPSAS�, edição de 1987 18, Flint (1997) utilizou a analise

discriminante passo-a-passo, de forma similar ao estudo de Wilms et al. (1987 apud

MONTEVERDE, 2000), para analisar blocos de possíveis preditores. Conclui que, apesar das

características pessoais dos estudantes estarem fortemente ligadas à inadimplência, existe uma

contribuição muito pequena dos blocos de variáveis analisados após as características pessoais

dos estudantes.

Outros estudos semelhantes, realizados por Volkwein, Szelest, Cabrera e Napierski-

Prancl (1998), concluíram que as diferenças nas taxas de inadimplência estavam baseadas

mais substancialmente nas características dos estudantes e em suas conquistas do que nas

características das instituições freqüentadas. Vale frisar que o foco desses estudos estava na

compreensão do relacionamento entre a raça e a inadimplência e não na correlação entre

instituição e estudantes como preditores da inadimplência.

3.8.2 O Estudo de Knapp e Seaks

Através de uma metodologia diferente, Knapp e Seaks (1992) analisaram

aproximadamente 2.000 alunos, de cursos com duração entre dois e quatro anos, que tenham

freqüentado uma das 26 instituições tradicionais do estado da Pennsylvania-USA e que eram

beneficiários de financiamentos governamentais, durante o ano acadêmico 1985-1986.

Utilizando a técnica de probabilidade máxima �PROBIT� (Regressão Probabilística),

os autores concluíram que as seguintes características pessoais tinham uma associação

estatística significante com uma menor probabilidade de inadimplência: (1) Renda familiar,

18 NPSAS � National Post-Secondary Student Aid Study. Publicação anual do Governo Americano que demonstra os financiamentos concedidos para o ensino superior.

75

(2) Presença dos pais no lar, (3) Sucesso acadêmico e (4) Raça (taxa de inadimplência maior

entre negros). As variáveis consideradas mais importantes foram: o sucesso acadêmico e a

raça.

Como exemplo os autores apresentaram que um estudante branco, bem sucedido

academicamente, com uma família bem estruturada (pais não separados) e uma renda familiar

de US$ 10 mil, apresentava uma probabilidade de inadimplência da ordem de 2,4%, enquanto

que o mesmo estudante, com um rendimento escolar insuficiente tinha um risco de 15,1%.

Um estudante negro, com ambos os pais e US$ 10 mil de renda familiar, tinha uma

probabilidade de 14,2%. O mesmo estudante negro, com baixo rendimento escolar

apresentava um risco de 44,1%.

Os autores consideraram o risco específico para qualquer uma das 26 instituições de

onde a amostra foi coletada, incluindo explicitamente 25 variáveis dummy19 nos modelos. E

concluíram que as 25 variáveis dummy, quando tomadas como um grupo, não aumentavam

significativamente o poder de previsão dos modelos; nem qualquer uma das variáveis mudas

indicou que qualquer instituição tinha uma probabilidade de inadimplência significativamente

diferente das demais, após considerarem-se as características individuais dos estudantes. E

concluíram, enfaticamente, que na amostra analisada nada existia relacionado a uma

instituição em particular que causasse impacto na taxa de inadimplência. Da mesma forma

que o estudo anterior de Wilms et al. (1987, apud MONTEVERDE, 2000), a amostra dos

estudantes analisada por Knapp e Seaks (1992, apud MONTEVERDE, 2000), foi coletada

exclusivamente entre instituições com cursos de dois a quatro anos de duração, o que

potencialmente limitou a generalização das conclusões (MONTEVERDE, 2000).

3.8.3 A Contribuição de Volkwein e Szelest

Utilizando como fonte de informação o NPSAS de 1987, Volkwein e Szelest (1995)

apresentaram dois modelos para possibilitar a previsão da inadimplência. O trabalho analisou

uma amostra de 4000 estudantes financiados que concluíram ou abandonaram seus estudos

até 1994, e que seus dados estivessem relativamente completos e disponíveis no NPSAS de

1987.

19 A variável dummy representa um termo de uma condição imposta e a ser atendida pelo modelo formulado, geralmente seu valor é igual a 1 (um) se a condição é atendida e igual a 0 (zero) se não atendida

76

No primeiro modelo, as características pessoais dos estudantes foram analisadas para

verificar a associação com a inadimplência, conjuntamente com um grupo de variáveis

utilizadas na tentativa de encontrar alguma associação do tipo de instituição com a

inadimplência. O teste realizado foi bem simples, com a categorização do tipo de instituição

freqüentada como sendo universidade ou, o equivalente no Brasil a, faculdade integrada com

cursos 4 anos, faculdade integrada com cursos de 2 anos ou ainda escola vocacional de nível

superior (Proprietary School)20 . Em uma de suas conclusões, os autores demonstraram que,

quando utilizado uma regressão logística multivariada, o conjunto de variáveis dummy

utilizadas para capturar o efeito da instituição �não� foi capaz de adicionar à habilidade do

modelo de prever a inadimplência após as características pessoais dos estudantes terem sido

consideradas.

Em contraste, várias características pessoais � considerando todos os tipos de

estudantes � foram definidas como de alto poder de previsão do risco de inadimplência (raça,

estado civil, quantidade de filhos, titulação obtida, desempenho acadêmico, suporte familiar e

renda atual).

O segundo modelo, devido à limitação dos dados, excluiu as escolas vocacionais, e um

conjunto mais exaustivo de descritores da instituição foi testado para verificar a associação

com o risco de inadimplência. Apesar de dois fatores terem demonstrado ser estatisticamente

significantes (proporção das minorias estudantis e gasto com serviços de suporte aos

estudantes), os autores concluíram que existia pequena evidência de que as características

institucionais impactavam na inadimplência.

Entretanto, de forma oposta ao estudo de Knapp e Seaks, nenhum dos modelos de

Volkwein e Szelest incorporou variáveis dummy. Para Monteverde (2000), este fato deixa em

aberto a possibilidade de que, individualmente, uma instituição em suas pesquisas possa

apresentar índices de inadimplência mais elevados do que a média, mesmo após ter levado em

consideração as características saudáveis dos estudantes atraídos.

Em resumo, baseado nas evidências estatísticas disponíveis, Monteverde (2000)

considera haver um consenso, entre os pesquisadores, de que os determinantes da

20 Proprietary School é um tipo de instituição de ensino superior nos Estados Unidos, dedicada ao ensino de vocações ou ocupações. Este tipo de instituição treina pessoas em uma grande variedade de ocupações como: administração de redes, paramédicos, corretores de seguros e de imóveis, mecânicos de aviões, massagistas, esteticistas de animais etc.

77

inadimplência educacional estão antes de mais nada relacionados às características dos alunos

do que tendo alguma relação com a instituição freqüentada. Onde exista uma relação

detectada entre um tipo de instituição de ensino e os altos índices de inadimplência, o fato não

é causado pelas características da instituição. Instituições que têm altos índices de

inadimplência são aquelas que atraem estudantes com alta probabilidade de risco de

inadimplência. A tendência de inadimplência é uma condição pré-existente.

Desta forma, Monteverde (2000) desafia a abordagem usual de desenvolver modelos

de previsão de inadimplência estudantil, que busquem explicações institucionais e estudantis,

e propõe um returno ao �velho�, porém mais simples paradigma bancário da disposição e da

habilidade de pagamento do empréstimo efetuado.

78

4 METODOLOGIA DA PESQUISA

Por se tratar de uma pesquisa científica, se faz necessária a utilização de critérios

metodológicos e técnicas específicas para dar suporte à solução das questões estabelecidas

(LEITE, 2004, P. 36-37).

As questões de pesquisa estabelecidas exigem uma coleta de dados através de

perguntas específicas colocadas em um questionário, para serem respondidas sem a presença

do entrevistador (LEITE, 2004, P. 85).

A utilização do questionário proporciona padronização e uniformidade no processo de

coleta de dados. O questionário é, portanto, um dispositivo de controle e exerce papel crítico

no levantamento dos dados a serem analisados (McDANIEL e GATES, 2003, p.322-323).

Questões da pesquisa:

a) Quais as características que diferenciam os estudantes inadimplentes daqueles

adimplentes em uma instituição de ensino superior?

b) O perfil do novo estudante do ensino superior, assim como seu desempenho

acadêmico está relacionado à taxa de inadimplência escolar?

c) O valor da mensalidade cobrada está relacionado à taxa de inadimplência?

d) Existe relação entre renda e a inadimplência escolar?

e) Existem características relacionadas à instituição que influenciem na taxa de

inadimplência?

f) Caso positivo, que instrumentos apoiariam os gestores das IES na prevenção da

inadimplência?

Tomando como base as questões da pesquisa, estabeleceram-se as variáveis (ver seção

4.2) e foi então elaborado o questionário.

4.1 Tipo de pesquisa e Processo de Amostragem

Segundo Lakatos e Marconi (1991), Cooper e Schindler (2003) e Leite (2004), o

tratamento do objeto de estudo deve estar relacionado a um referencial teórico; no caso

específico deste trabalho, requer o conhecimento dos conceitos de crédito, risco e de seu

delineamento, bem como a verificação da relação entre os fatores intervenientes e o grau de

inadimplência em uma IES, visando uma previsão do risco de que esta ocorra. Suscita a

79

necessidade de Pesquisa Aplicada, quanto à natureza, Pesquisa Quantitativa, quanto à forma

de abordagem do problema, Pesquisa Exploratória, com o objetivo de maior compreensão do

problema e Pesquisa Descritiva, através de estudo de caso, para delinear, registrar, analisar e

interpretar tanto a predisposição para inadimplir como a inadimplência real, segundo o perfil

do aluno de uma instituição de ensino de nível superior.

4.1.1 População e Instituição Pesquisada

A população objeto deste estudo consistiu dos alunos de uma Instituição de Ensino

Superior Privada, localizada em Fortaleza-CE, classificada pelo MEC como faculdade

integrada21, que oferta cursos de graduação em nível de bacharelado, licenciatura, e graduação

tecnológica, além de cursos de pós-graduação lato sensu, nas áreas de Ciências Sociais

Aplicadas, Comunicação Social, Ciências Jurídicas, Ciências da Saúde e Tecnologia. Os

dados foram obtidos a partir da aplicação do questionário, junto a uma amostra de alunos

adimplentes e inadimplentes, e de relatórios gerenciais fornecidos pela IES pesquisada,

referentes ao segundo semestre letivo de 2004 e ao primeiro semestre letivo de 2005.

A IES pesquisada, em atividade desde 1998, concedeu diplomas de nível superior a

3.250 formados até o final de 2004. O Quadro 7 demonstra os ativos e infra-estrutura da

instituição no início do primeiro semestre de 2005.

Ativos Acadêmicos Infra-estrutura 12 Cursos de Bacharelado e Licenciatura 02 Campi 08 Cursos de Graduação Tecnológica 02 Bibliotecas (49.117 volumes e 159 periódicos) 30 Cursos de Pós-Graduação Lato Sensu 03 Publicações Científicas 9.900 Alunos 77 Laboratórios 358 Docentes (25D, 168M, 154E, 11G) 700 microcomputadores

Quadro 7 � Ativos Acadêmicos e Infra-estrutura da IES pesquisada Fonte: O Autor (2005).

O discurso da instituição ressalta uma preocupação com a qualidade e com o

posicionamento no mercado da educação superior. Sua estratégia de captação de alunos é

reforçada por ações concretas, desenvolvidas através de importantes programas de

Responsabilidade Social. Como estratégia de combate à inadimplência a instituição pratica

21 O MEC define as faculdades integradas como instituições de educação superior públicas ou privadas, com propostas curriculares em mais de uma área do conhecimento. Tem o regimento unificado e é dirigida por um diretor geral. Pode oferecer cursos em vários níveis sendo eles de graduação, cursos seqüenciais e de especialização e programas de pós-graduação (mestrado e doutorado).

80

descontos diferenciados para aqueles alunos que pagarem suas mensalidades de forma

antecipada ou no vencimento.

O reconhecimento da preocupação pela qualidade se deu através de 36 comissões de

especialistas do MEC, quando da verificação in loco nos processos de autorização e

reconhecimento dos cursos. A Instituição recebeu 7 conceitos finais �A� e 15 conceitos finais

�B�.

4.1.2 Amostra

Os alunos foram divididos em dois grupos, distintos entre si pela característica objeto

desta análise: estarem ou não inadimplentes com suas mensalidades escolares. Como

definição para o estudo, se considerou como inadimplente aqueles alunos que não honraram

os pagamentos de três ou mais mensalidades escolares durante o segundo semestre letivo do

ano de 2004. Tendo em vista que a aplicação do questionário estruturado seria efetuada

durante o primeiro semestre letivo do ano de 2005, foram excluídos aqueles alunos que não

renovaram sua matrícula ao final do ano de 2004. Para compor o grupo dos alunos não

inadimplentes, em função do alto índice de recusa para participar da pesquisa, foi retirada

uma amostra não probabilística, por conveniência, de igual tamanho ao grupo de

inadimplentes, observando a mesma quantidade de alunos inadimplentes e não inadimplentes

por curso.

Os alunos inadimplentes foram escolhidos, em número de 200, aleatoriamente, dentre

os 3257 alunos considerados inadimplentes no período acima definido. Desta forma, faz-se

necessário a aplicação de 400 questionários, sendo 200 para os alunos considerados

inadimplentes e 200 para aqueles adimplentes.

4.2 Definição das Variáveis e da Técnica de Coleta

Em face da falta de uma teoria consolidada, no cenário brasileiro, que forneça o

completo embasamento do problema e a conseqüente escolha das melhores variáveis para o

estudo da previsão da inadimplência escolar, foram utilizadas inicialmente como variáveis

independentes ou preditoras aquelas mais comuns em estudos que precederam a este e que

foram amplamente discutidas e utilizadas na literatura relativa ao tema.

81

Foi adotado o questionário estruturado, por tratar-se de uma pesquisa descritiva. Desta

forma será possível descrever o fenômeno estudado e verificar a correlação entre as variáveis,

permitindo se chegar a respostas do problema e alcançar os objetivos propostos.

As variáveis utilizadas neste estudo foram definidas a partir dos trabalhos de

Rodrigues (2004), Woo (2002), Steiner e Teszler (2003), Volkwein et al. (1998), Volkwein e

Cabrera (1998), Volkwein e Szelest (1995), Flint (1997), Dynarski (1994) e Monteverde

(2000). Algumas dessas variáveis demonstraram ser pouco úteis no que se refere à sua

capacidade de contribuir para o poder de previsão do modelo. Desta forma, estas variáveis

foram excluídas do modelo final, sendo a justificativa para tal demonstrada mais adiante.

Como viés à escolha das variáveis, existe o fato de que a inadimplência no Brasil

diferencia-se da inadimplência nos países abordados pela referencial teórico, no que concerne

ao período de sua ocorrência e identificação do credor. No Brasil, onde o financiamento da

educação superior é infinitamente inferior, a inadimplência ocorre durante o período de

duração do curso, o principal credor é a própria instituição de ensino; ao passo que nos países

apresentados, a inadimplência ocorre após a conclusão dos cursos e como credores aparecem

o estado e diversas instituições especializadas em crédito estudantil.

As variáveis são concernentes ao risco de inadimplência, a fatores pessoais e sócio-

econômicos do aluno, a fatores acadêmicos e às características e práticas da instituição de

ensino. Foram codificadas em escala de Likert, para medir os itens relacionados aos grupos de

fatores considerados. São classificadas como variáveis dependentes, e variáveis independentes

ou preditoras, a saber:

a) Variável dependente ou de explicação: A medida dicotômica de �inadimplência ou

adimplência�;

b) Variáveis independentes ou preditoras: As características dos estudantes do ensino

superior, as características e práticas da IES e os fatores acadêmicos que influenciam a

percepção dos alunos.

As variáveis foram, operacionalmente, definidas da seguinte forma: Variáveis

relacionadas a Fatores Pessoais, Variáveis relacionadas a Fatores Econômicos, Variáveis

relacionadas a Fatores Acadêmicos, e Variáveis relacionadas a Fatores Institucionais

(QUADRO 8).

82

Fator Ref. Variável Especificação ValoresX01 Idade Faixa etária em que situa o aluno 1 � 5X02 Sexo Gênero dos alunos 1 � 2X03 Raça Grupo racial a que pertence o aluno 1 � 5X04 Estado Civil Situação conjugal do aluno 1 � 5X05 Qtd de Filhos Número de filhos sob a guarda do aluno 0 � 4X06 Ocupação Tipo de emprego do aluno 1 � 5X07 Ensino Médio Tipo de escola onde cursou ensino médio 1 � 3X08 Ingresso Forma de ingresso no ensino superior 1 � 3X09 Motivação p/ pagar Grau de motivação para pagar as mensalidades 1 � 5

Fato

res P

esso

ais

X10 Incentivo familiar Incentivo da família para a educação superior 1 � 5X11 Renda Própria Faixa de renda pessoal do aluno 1 � 5X12 Renda Familiar Faixa de renda familiar do aluno 1 � 5X13 Responsável Financeiro Quem responde pelo pagamento das mensalidades 1 � 5X14 Celular Tipo de linha celular que utiliza 1 � 5X15 Cartão de Credito Limite do cartão de crédito 1 � 5X16 Veículo Próprio Veículo próprio e se existe ônus 1 � 5X17 Residência Imóvel próprio e se existe ônus 1 � 4X18 Padrão do Imóvel Padrão do imóvel em reside 1 � 5X19 Tempo de Residência Tempo que mora na atual residência 1 � 5X20 Referência Bancária Existência de referências bancárias 1 � 5X21 Membros no Ensino Médio Qtd de membros da família em escola privada 0 � 4

Fato

res E

conô

mic

os

X22 Membros no Ensino Superior Qtd de membros da família em IES privada 0 � 4X23 Tipo de Curso Tipo de curso freqüentado 1 � 2X24 Área de Conhecimento Área de conhecimento do curso freqüentado 1 � 4X25 Duração do Curso Tempo normal de conclusão do curso 1 � 4X26 Importância do Conhecimento Importância do conhecimento adquirido 1 � 5X27 Contribuição do Curso Contribuição do curso para ascensão profissional 1 � 5X28 Tempo de Estudo Tempo dedicado aos estudos 1 � 4X29 Estímulo Intelectual Freqüência de estimulação intelectual 1 � 5X30 Satisfação em Sala Freqüência de satisfação com as aulas 1 � 5X31 Satisfação no Campus Freqüência de satisfação no Campus 1 � 5X32 Novos Conhecimentos Freqüência de aquisição de novos conhecimentos 1 � 5X33 Atividades Extracurriculares Freqüência de participação extracurricular 1 � 5X34 Preparação das aulas Freqüência de percepção de aulas bem preparadas 1 � 5X35 Comunicação Docente Freqüência de percepção de boa comunicação 1 � 5X36 Desempenho Desempenho acadêmico no semestre 1 � 5

Fato

res A

cadê

mic

os

X48 Freqüência Semestral Percentual de Freqüência às aulas no semestre 1 � 5X37 Escolha da IES O que influenciou na escolha da IES 1 � 5X38 Reputação da IES Reputação da IES na sociedade 1 � 5X39 Satisfação com a IES Grau de satisfação para com a IES 1 � 5X40 Qualidade do Corpo Docente Percepção da qualidade do corpo docente da IES 1 � 5X41 Qualidade do Programa Percepção da qualidade do programa do curso 1 � 5X42 Estrutura da IES Qualidade da estrutura física da IES 1 � 5X43 Qualidade dos Serviços Qualidade dos serviços prestados na IES 1 � 5X44 Respeito Percepção do respeito da IES ao aluno 1 � 5X45 Acompanhamento Pedagógico Percepção do acompanhamento pedagógico 1 � 5X46 Controle Financeiro Percepção do nível de controle financeiro da IES 1 � 5Fa

tore

s Ins

tituc

iona

is

X47 Mensalidade Valor da mensalidade cobrada 1 � 5Quadro 8 � Variáveis Independentes da Pesquisa

Fonte: Elaborado pelo Autor.

Variáveis relacionadas a Fatores Pessoais são variáveis que compõem o grupo dos

indicadores dos fatores pessoais objetivam caracterizar o perfil pessoal e social do aluno;

Variáveis relacionadas a Fatores Econômicos são variáveis que compõem o grupo dos

indicadores dos fatores econômicos objetivam caracterizar o perfil econômico e situação

financeira do aluno; variáveis relacionadas a Fatores Acadêmicos são variáveis que compõem

83

o grupo dos indicadores dos fatores acadêmicos que objetivam caracterizar os fatores

relacionados com a vida acadêmica que possam influenciar o comportamento do aluno; e

Variáveis relacionadas a Fatores Institucionais são variáveis que compõem o grupo dos

indicadores dos fatores institucionais que objetivam caracterizar os fatores relacionados com a

IES que possam influenciar o comportamento do aluno, são fatores passíveis de

gerenciamento por parte da IES.

4.3 Técnica de Análise de Dados Empregada

Tendo em vista a natureza da pesquisa e os objetivos já descritos, a análise de dados

será efetuada seguindo-se as seguintes etapas:

1. Análise estatística descritiva, comparando os resultados com os discutidos no

referencial teórico;

2. Análise multivariada de dados, para definição das variáveis com maior poder

de discriminação entre os alunos adimplentes e inadimplentes;

Várias são as técnicas de análise multivariada de dados utilizadas nas pesquisas

aplicadas em ciências sociais ou em outras áreas técnicas. Dentre as técnicas estatísticas mais

utilizadas estão a Análise Discriminante Linear ou ADL, a Regressão Logística e as Redes

Neurais Artificiais.

Para o presente estudo optou-se por utilizar a técnica de Análise Discriminante Linear

passo a passo (stepwise), a mesma utilizada no primeiro estudo estatístico sobre a

inadimplência educacional, realizada por Wilms et al. (1987, apud MONTEVERDE, 2000).

Cada técnica estatística apresenta pressupostos que não raro são violados quando de

suas aplicações em problemas como o aqui proposto. Desta forma, é conveniente que seja

feito um esclarecimento a respeito da técnica, assim como dos testes estatísticos subjacentes.

4.3.1 Análise Discriminante

Segundo Afifi e Clark (1984, p. 547), análise discriminante é uma técnica utilizada

para classificar indivíduos em um de dois ou mais grupos alternativos (ou populações),

baseado em um conjunto de medidas. As populações são conhecidas e distintas, e cada

indivíduo pertence a uma população. A técnica também pode ser utilizada para identificar

84

quais variáveis melhor contribuem para realizar a classificação. Desta forma, existem duas

aplicações para a técnica, previsão e descrição.

Segundo Cooper e Schindler (2003, p.458) a análise discriminante reúne uma variável

dependente com escala nominal, com uma ou mais variáveis independentes que têm escala

intervalar ou de razão.

A análise discriminante é capaz de lidar com dois ou mais grupos. A técnica envolve a

derivação de uma variável que é a combinação linear de duas ou mais variáveis independentes

que melhor discriminam os grupos definidos a priori. Essa discriminação é atingida com a

atribuição de pesos para as variáveis de forma a maximizar a variância entre os grupos em

relação à variância dentro dos grupos. O resultado dessa combinação linear produz a chamada

função discriminante, que é uma função com a seguinte forma:

kk XbXbXbXbbZ +++++= ...3322110 Onde:

Z = escore Z discriminante

b0 = Intercepto ou constante

bk = coeficiente ou peso discriminante para a variável k.

Xk = variável independente ou prognosticadora

Segundo Malhotra (2001, p. 584), os coeficientes ou pesos bk são estimados de modo

que os grupos difiram tanto quanto possível em relação aos valores da função discriminante.

Isto ocorre quando a razão da soma de quadrados entre grupos para a soma de quadrados

dentro de grupos para os escores discriminantes for máxima. Qualquer outra combinação

linear dos prognosticadores resultará em uma razão menor.

4.3.1.1 Pressupostos da Análise Discriminante

Com o objetivo de se obter condições favoráveis para o uso da técnica de análise

discriminante, uma série de pressupostos deve ser atendida pelo subconjunto de alunos que

compõem os casos estudados.

85

Segundo Malhotra (2001, p. 584) e Hair et al. (2005, p. 206-208), alguns termos-chave

estão associados à análise discriminante, os quais devem ser conhecidos para compreender a

análise e seus pressupostos. Os termos utilizados neste trabalho estão a seguir:

Correlação canônica: Mede o alcance da associação entre os escores discriminantes e

os grupos. É uma medida de associação entre a função descriminante isolada e o conjunto de

variáveis dummy que definem a integração do grupo. O quadrado desta medida representa o

percentual de explicação da variância na variável dependente.

Tolerância: Proporção da variação nas variáveis independentes, não explicada pelas

variáveis que já estão no modelo. É utilizada para verificar a multicolinariedade. Valores

próximos de 1 significam independência estatística das outras variáveis presentes no modelo.

Centróide: É a média dos valores dos escores discriminantes de um determinado

grupo. Há tantos centróides quantos são os grupos � um para cada grupo. As médias para um

grupo sobre todas as funções são centróides de grupo.

Matriz de validação: Também chamada de �matriz de confusão� ou �matriz de

classificação�, contém o total de casos classificados corretamente e mal classificados. Os

casos classificados corretamente aparecem na diagonal, porque os grupos preditos e efetivos

são os mesmos. Os elementos fora da diagonal representam casos que foram classificados

incorretamente. A soma dos elementos da diagonal dividida pelo número total de casos

representa a proporção de acertos.

Coeficientes da função discriminante: Os coeficientes da função descriminantes

(não-padronizados) são os multiplicadores de variáveis, quando as variáveis estão nas

unidades de medida originais.

Escores discriminantes: Escores definidos pela função discriminante para cada objeto

na análise. Os coeficientes não-padronizados são multiplicados pelos valores das variáveis.

Esses produtos são somados e adicionados ao termo constante, dando os valores

discriminantes.

Escore de Corte: Critério (escore) contra o qual cada escore Z discriminante

individual é comparado para determinar a pertinência prevista em um grupo. Elementos com

86

escore Z abaixo dessa marca são designados a um grupo, enquanto aqueles com escore acima

são classificados no outro.

Autovalores: Para cada função discriminante, o autovalor é a razão da soma de

quadrados entre grupos para a mesma soma dentro de grupos. Grandes autovalores indicam

funções superiores.

Coeficientes da função discriminante padronizada: São usados como multiplicadores

quando as variáveis foram padronizadas para média 0 e variância 1.

Correlações estruturais: Também chamadas �cargas discriminantes� (discriminant

loadings), as correlações de estrutura representam as correlações simples entre os

prognosticadores e a função discriminante.

M de Box: Teste estatístico para igualdade das matrizes de covariância das variáveis

independentes nos grupos da variável dependente. Se houver significância estatística, então a

igualdade das matrizes de covariância encontra sustentação.

Medida D2 de Mahalanobis: Medida de distância generalizada, baseada na distância

euclidiana generalizada que se adapta a variâncias desiguais.

λ de Wilks: Também chamado de estatística U, o λ de Wilks para cada prognosticador

é a razão da soma de quadrados dentro dos grupos para a soma total de quadrados. Seu valor

varia entre 0 e 1. Grandes valores de λ (próximos de 1) indicam que as médias dos grupos não

parecem diferentes umas das outras. Pequenos valores de λ (próximos de 0) indicam que as

médias de grupos parecem diferentes.

Segundo Aaker, Kumer e Day (2001, p. 563), as premissas que embasam a análise

discriminante são que cada grupo seja uma amostra de uma população normal multivariada e

que todas as populações tenham a mesma matriz de covariância. Desta forma, variáveis

independentes devem possuir uma distribuição aproximadamente normal. Para testar a

hipótese nula de que as variáveis independentes pré-selecionadas para o estudo seguem uma

distribuição aproximadamente normal, o λ de Wilks é utilizado. O M de Box verifica a

igualdade das matrizes de covariância.

87

Segundo Hair et al. (1998, p. 245 apud CASTRO JÚNIOR, 2003) a Análise

Discriminante, além de possibilitar a separação de grupos, pode ser usada para testar a

hipótese nula de que as médias para um conjunto de variáveis independentes são iguais. A

análise discriminante multiplica cada variável independente por seu respectivo peso e soma

essas parcelas, obtendo o escore Z de discriminação para cada indivíduo analisado. A média

de um grupo é fornecida pela média dos indivíduos que compõem o grupo. Para cada grupo

envolvido na análise discriminante será obtido um centróide. Os centróides indicam a

localização mais provável de um indivíduo de um determinado grupo. Comparando-se os

centróides dos grupos é possível definir o afastamento de um grupo em relação a outro ao

longo da dimensão testada.

O teste de significância estatística da função discriminante é uma medida generalizada

da distância entre os centróides dos grupos. O cálculo é feito comparando-se a distribuição

dos escores discriminantes de cada um dos grupos. Se a sobreposição da distribuição de grupo

sobre o outro for pequena, então a função discriminante separa adequadamente os grupos.

Caso contrário, se a sobreposição das distribuições for grande, a função discriminante não é

uma boa opção para a separação dos grupos. O Gráfico 5 reflete a adequação da função

discriminante: a parte mais à direita do gráfico demonstra uma discriminação adequada,

enquanto que a parte mais à esquerda apresenta uma discriminação inadequada, já que a

sobreposição das funções é grande.

Gráfico 5 � Distribuição dos escores discriminantes.

Fonte: Hair et al. (2005, p. 209)

A construção de um modelo discriminante, segundo Malhotra (2001, p.484) pode ser

feita em cinco etapas (Figura 2), descrita nas subseções que se seguem:

Figura 2 � Como fazer Análise Discriminante. Fonte: Malhotra (2001, p. 484)

Formular o problema

Estimar os Coeficientes da Função

Discriminante

Determinar a Significância

da Função Discriminante

Interpretar os

Resultados

Avaliar a Validade da

Análise Discriminante

88

4.3.1.2 Formulação do Problema da Pesquisa

O primeiro estágio em qualquer pesquisa que utilize técnicas multivariadas é a

formulação do problema. É durante esta etapa que os objetivos da pesquisa são ressaltados,

esclarecendo a natureza da aplicação do método. Este trabalho utiliza a análise discriminante

objetivando determinar quais variáveis independentes são responsáveis pelas diferenças entre

os dois grupos de alunos: adimplentes e inadimplentes; e desenvolver um modelo de

classificação dos alunos em um dos dois grupos.

Inicialmente, devem-se definir adequadamente as variáveis dependentes e

independentes que serão aplicadas no modelo. No presente estudo, os alunos são classificados

em dois grupos mutuamente exclusivos e exaustivos: alunos adimplentes e inadimplentes. Ou

seja, cada aluno só poderá ser classificado em um único grupo.

O próximo passo é a definição das variáveis independentes. As variáveis foram

selecionadas tomando-se como base às pesquisas, realizadas anteriormente, que abordaram o

assunto e que foram discutidas no referencial teórico desenvolvido sobre o tema.

A importância do tamanho da amostra também é considerado por Hair et al.(2005, p.

219-220), ao destacar que a análise discriminante é muito sensível à proporção entre o

tamanho da amostra e o número de variáveis preditoras. O tamanho mínimo recomendado

para a amostra é de cinco observações para cada variável independente. Além do tamanho da

amostra geral, deve ser considerado, também, o tamanho da amostra de cada grupo. O menor

grupo deve exceder pelo menos o número de variáveis independentes selecionadas. E cada

grupo deve conter pelo menos 20 observações. Também é importante que uma amostra de

validação seja adotada para se aferir a confiabilidade dos resultados obtidos a partir do

modelo desenvolvido. Segundo Malhotra (2001, p. 485), a amostra coletada deve ser dividida

em duas partes de igual tamanho, sendo uma parte chamada de amostra de análise ou amostra

de estimação e a outra parte denominada amostra de validação ou amostra retida (holdout).

Sugere-se que a proporcionalidade dos casos presentes na amostra coletada seja mantida na

divisão das amostras de análise e de estimação.

Não é raro se encontrar casos em que o tamanho da amostra não é suficientemente

grande para fazer uma divisão entre amostra de análise e amostra de validação. Nestes casos,

a solução é utilizar uma abordagem de cross-validation (validação cruzada) do tipo leave-one-

out, onde a função discriminante é desenvolvida para n-1 casos, e o caso n é utilizado para a

89

validação do modelo obtido. Repete-se este procedimento para todos os n casos da amostra. A

abordagem cross-validation produz um viés para cima nos resultados preditos do modelo,

porém é uma solução melhor do que não validar de forma alguma os resultados alcançados.

4.3.1.3 Estimação dos Coeficientes da Função Discriminante

Após a identificação da amostra de análise, podem-se estimar os coeficientes da

função discriminante. O processo de estimação começa com a seleção das variáveis que

compõem o modelo final. Segundo Malhotra (2001) e Hair et al.(2005, p. 221-222), existem

duas abordagens que podem ser adotadas para a seleção dos indicadores: (a) o método direto

ou all-possible-regressions procedure, (b) o método passo-a-passo ou stepwise.

O método direto consiste em estimar a função discriminante de modo que todos os

prognosticadores sejam incluídos simultaneamente. Neste caso, todas as variáveis

independentes serão incluídas, independentemente de seu poder discriminatório. No método

passo-a-passo, as variáveis prognosticadoras são introduzidas seqüencialmente, com base em

sua capacidade de discriminar entre os grupos. O método passo-a-passo é útil quando se

deseja considerar um número relativamente grande de variáveis independentes para inclusão

na função. Selecionando-se sequencialmente a próxima melhor variável discriminante em

cada passo, as variáveis que não são úteis na discriminação entre os grupos são eliminadas e

um conjunto reduzido de variáveis é identificado. O conjunto reduzido de variáveis é quase

tão bom quanto � e às vezes melhor que � o conjunto completo de variáveis (HAIR et al.,

2005, p. 221).

Neste trabalho, optou-se por adotar o método passo-a-passo, em razão de que o

objetivo é encontrar dentre as variáveis pré-estabelecidas, quais as que têm o poder de melhor

classificar os alunos inadimplentes. Utilizou-se o software Statistical Package for Social

Sciences (SPSS) para Windows versão 11.0, para realizar a análise discriminante.

4.3.1.4 Determinação da Significância da Função Discriminante

Segundo Malhotra (2001, p.486), não teria sentido interpretar a análise se as funções

discriminantes estimadas não fossem significativas. A hipótese nula, de que as médias de

todas as funções discriminantes em todos os grupos são iguais, pode ser testada

estatisticamente. Este teste pode ser feito através do λ de Wilks. Testando-se simultaneamente

várias funções, a estatística λ de Wilks é o produto dos λ univariados de cada função. O nível

de significância é estimado com base na transformação qui-quadrado da estatística. Segundo

90

Malhotra (2001, p. 487) é significante acima do nível 0,05. Se a hipótese nula for rejeitada,

pode-se passar à interpretação dos resultados.

Segundo Hair et al. (2005, p. 222), se um método passo-a-passo é utilizado, as

medidas D2 de Mahalanobis e V de Rao são mais adequadas. O procedimento D2 de

Mahalanobis é baseado em distância euclidiana quadrada generalizada que se adapta a

variâncias desiguais. A maior vantagem desse procedimento é que ele é computado no espaço

original das variáveis preditoras, em vez de ser computado como uma versão colapsada usada

em outras medidas. O critério de significância convencional de 0,05 ou acima é

freqüentemente utilizado, contudo se maiores níveis de risco para incluir resultados não-

significantes são aceitáveis, pode-se reter funções discriminantes que são significantes no

nível 0,2 ou até mesmo 0,3.

4.3.1.5 Interpretação dos Resultados

A interpretação dos pesos, ou coeficientes discriminantes, é uma tarefa relativamente

fácil. O valor do coeficiente para um determinado prognosticador depende dos outros

prognosticadores incluídos na função discriminante. Os sinais dos coeficientes são

arbitrários, porém, indicam que valores da variável resultam em grandes ou pequenos valores

da função, associando-os a grupos particulares (AAKER, KUMER e DAY, 2001, p. 558).

Havendo multicolinariedade nas variáveis prognosticadoras, inexiste medida não

ambígua da importância relativa dos prognosticadores na discriminação entre os grupos.

Desta forma, pode-se ter uma idéia da importância relativa das variáveis, examinando a

magnitude absoluta dos coeficientes padronizados da função discriminante. De modo geral, os

prognosticadores com coeficientes padronizados relativamente grandes contribuem mais para

o poder de discriminação da função, comparando-se com prognosticadores com coeficientes

menores (HAIR et al., 2005, p. 228).

Malhotra (2001, p. 489) também afirma que se pode ter uma idéia da importância

relativa dos prognosticadores através do exame das correlações estruturais (cargas canônicas

ou cargas discriminantes). Estas correlações simples entre cada prognosticador e a função

discriminante representam a variância que o preditor compartilha com a função. Contudo, o

autor sugere cautela na sua interpretação, dado o caráter ambíguo das variáveis

prognosticadores, em face da multicolinariedade.

91

4.3.1.6 Validação da Análise Discriminante

Segundo Aaker, Kumer e Day (2001, p. 559), a validação da função discriminante é

necessária para evitar conclusões amostrais ou sobre dados específicos no caso dos resultados

não serem generalizáveis. Os resultados devem ser válidos para outras amostras da mesma

população.

Como explicado anteriormente (ver seção 4.3.1.3), os dados são submetidos em duas

sub-amostras, caso exista uma quantidade suficiente para tal. Uma delas, a amostra de análise,

é utilizada para estimar a função discriminante; a amostra de validação serve para desenvolver

a matriz de classificação. Os pesos discriminantes, estimados com auxilio da na amostra de

análise, são multiplicados pelos valores das variáveis prognosticadoras da amostra de

validação, para gerar escores discriminantes para casos da segunda amostra. Os casos são

então atribuídos a grupos, com base em seus escores discriminantes e proximidade com o

centróide de um dos grupos; será atribuído ao grupo cujo centróide estiver mais próximo.

Determina-se, então, a proporção de acertos ou percentagem de casos classificados

corretamente, através de uma matriz de classificação, que contém os números que revelam a

capacidade previsora da função discriminante. Os números na diagonal da matriz representam

as classificações corretas e os números fora da diagonal representam classificações incorretas.

A proporção de sucesso, ou a porcentagem de casos classificados corretamente é determinado

através da razão entre a soma dos elementos da diagonal e o resultado do número total de

casos (AAKER, KUMER e DAY, 2001, p. 559),.

4.4 Período da Pesquisa

A coleta dos dados secundários essenciais para a pesquisa exploratória foi realizada

entre os meses de setembro de 2004 e Fevereiro de 2005. A coleta de dados primários da

pesquisa descritiva foi realizada no mês de abril de 2005 para a realização do pré-teste, e entre

os meses de maio e junho de 2005 para a pesquisa em si, através da aplicação do questionário

estruturado junto aos alunos definidos para constituírem a amostra.

4.5 Pré-Teste

Após a definição do problema, objetivos e pressupostos, e as variáveis a serem

estudados, culminando com a elaboração do questionário estruturado, existe a necessidade de

92

efetuar um pré-teste, a fim de confirmar a compreensão por parte do respondente, assim como

verificar se os objetivos da pesquisa estão em consonância com os pressupostos e vice-versa.

Segundo Cooper e Schindler (2003, p. 295), o pré-teste não é apenas uma prática

estabelecida para descobrir erros, mas também é útil para treinar a equipe de pesquisa. Um

objetivo importante do pré-teste é descobrir as reações dos respondentes às perguntas, a sua

compreensão no que se referem as perguntas, problemas de omissão de respostas etc. Assim, é

crucial que o instrumento de coleta seja testado em indivíduos com as mesmas características

da população-alvo da pesquisa.

O pré-teste foi realizado com 51 estudantes, sendo 19 do grupo dos inadimplentes e 32

do grupo dos adimplentes. Em face da quantidade reduzida de indivíduos, utilizou-se a

abordagem de cross-validation (validação cruzada) do tipo leave-one-out, onde a função

discriminante é desenvolvida para n-1 casos, e o caso n foi utilizado para a validação do

modelo obtido.

Com a aplicação do pré-teste, verificou-se a necessidade melhorar algumas perguntas

com o objetivo de facilitar a compreensão e evitar a omissão de respostas. Excluiu-se as

variáveis X02 e X03, referente a raça do respondente, tendo em vista que a constituição

brasileira impede a discriminação em termos de sexo, raça e credo. As variáveis X36, X47 e

X48 referentes ao desempenho acadêmico no semestre, valor da mensalidade e freqüência

semestral não foram utilizadas em virtude da falta de dados disponíveis, no momento do pré-

teste. Após a coleta dos dados, estes foram tabulados utilizando-se o software SPSS.

Verificou-se que 9 respondentes omitiram a resposta de pelo menos uma das perguntas. Estes

registros foram então identificados para não serem considerados na análise discriminante.

4.6 Análise do resultado do Pré-Teste

Os resultados do processamento passo-a-passo no software SPSS são os seguintes:

4.6.1 Sumário do Processamento

Da amostra de 51 questionários, 42 foram utilizados, tendo em vista que nove não

foram considerados por omitirem a resposta de pelo menos uma das perguntas. Destes 42

questionários considerados, apenas sete foram validados e realmente utilizados na análise,

para estimação da função discriminante, indicando a necessidade de uma amostra maior.

93

4.6.2 Análise da Matriz de Correlação Combinada

A matriz de correlação combinada dentro dos grupos indicou baixas correlações entre

as variáveis independentes: das 47 variáveis pré-definidas apenas 28 foram consideradas na

análise, e destas apenas quatro foram validadas pela abordagem stepwise após quatro passos

(Tabela 8).

Tabela 8 � Variáveis validadas Variável λ de Wilks

Respeito da IES para com o aluno 0,664 Responsável Financeiro 0,233 Idade 0,030 Estímulo Intelectual 0,050

Fonte: Dados da Pesquisa.

4.6.3 Sumário da Função Discriminante Canônica

Tendo em vista que existem somente dois grupos, apenas uma função discriminante foi

estimada. O autovalor associado a esta função é 1632,929, e responde por 100% da variância

explicada. A correlação canônica associada a esta função é 1, e indica que 100% da variância

na variável dependente são explicados pelo modelo. Este resultado indica ser esta uma função

superior.

O teste de significância da função, através do λ de Wilks, indica que o valor associado

à função é 0,001, que se transforma em um qui-quadrado 22,196 com 4 graus de liberdade, e

coeficiente de significância 0,000. Comprovando a alta significância da função discriminante.

4.6.4 Interpretação dos Coeficientes da Função Discriminante Estimada

Os coeficientes da função discriminante canônica estimada, representada na Tabela 9,

indicaram que a variável mais importante é aquela que indica a percepção do aluno com

relação ao respeito da IES para com o aluno. A variável de menor importância é o estímulo

intelectual obtido durante as aulas.

Tabela 9 � Coeficientes da Função Discriminante Variável Função

Idade 8,153 Responsável Financeiro 17,303 Estímulo Intelectual -2,928 Respeito da IES para com os alunos -18,055


94

4.6.5 A Função Discriminante Estimada

A Tabela 10 demonstra a função de classificação estimada para os dois grupos de

alunos classificados. Tabela 10 � Coeficientes da Função de Classificação

Ficou Inadimplente ? Variáveis Não Sim Idade -295,000 -705,000 Responsável Financeiro -1052,500 -2515,000 Estímulo Intelectual 197,500 470,000 Respeito da IES ao aluno 2013,750 4800,000 Constante (Intercepto) -1502,068 -8486,943


4.6.6 Validação da Função Discriminante Estimada

A validação da função discriminante estimada utilizou a validação cruzada, onde cada

case é classificado pelas funções derivadas de todos os outros casos. Observou-se que 61,9%

dos casos dos grupos originalmente selecionados foram classificados corretamente, 50% dos

casos não selecionados anteriormente foram classificados corretamente e 90,5% dos casos

agrupados pela validação cruzada foram classificados corretamente (Tabela 11).

Tabela 11 � Classificação dos Resultados

Resultado Prognosticado Dados Situação Adimplente Inadimplente

Total

Adimplente 15 11 26 Qtd Inadimplente 5 11 16 Adimplente 57,7% 42,3% 100,00%

Original %

Inadimplente 31,3% 68,7% 100,00% Adimplente 23 3 26 Qtd Inadimplente 1 15 16 Adimplente 88,50% 11,5% 100,00%

Validação Cruzada %

Inadimplente 6,30% 93,8% 100,00% Fonte: Dados da Pesquisa.

4.7 Conclusão do Pré-Teste

Tendo em vista o problema descrito, objetivos e pressupostos da pesquisa e os

resultados encontrados, o pré-teste não permitiu conclusões, tendo sido, entretanto útil para

ajuste do questionário da pesquisa.

95

5 Análise dos Resultados da Pesquisa

A análise dos resultados, como definida anteriormente, foi dividida em duas etapas,

onde a primeira analisou os dados de forma descritiva, obtendo uma caracterização dos alunos

respondentes quanto ao seu perfil pessoal, sócio-econômico, acadêmico e quanto a sua

percepção da IES. Foi feito um comparativo com os resultados demonstrados no referencial

teórico.

A segunda etapa consistiu de uma análise multivariada dos dados, através da análise

discriminante linear, para definição das variáveis que melhor classificam os alunos entre

grupos de adimplentes e inadimplentes e posterior constatação se estas variáveis são passíveis

de gerenciamento pelos alunos e pela IES pesquisada. Desta forma, será possível trabalhar,

junto a estes alunos, as variáveis definidas como melhor classificadoras.

Foram aplicados 400 questionários, sendo 200 para alunos considerados inadimplentes

(mais de 90 dias de atraso) e 200 para alunos considerados adimplentes, constituindo uma

amostragem não probabilística (por conveniência). Dentre alunos inadimplentes 43

recusaram-se a responder à pesquisa e 57 preencheram o questionário de forma incorreta ou

incompleta, inviabilizando sua utilização; no grupo de alunos adimplentes, 12 recusaram-se a

participar e 26 preencheram o questionário de forma incorreta ou incompleta. Assim, o

número de questionários utilizados na tabulação e análise foi de 262, sendo 162 questionários

referentes aos alunos adimplentes e 100 questionários de alunos inadimplentes.

Embora 138 questionários (34,5%) da amostra não probabilística definida não tenham

participado da tabulação, o número de questionários remanescentes atendeu aos critérios

mínimos para a utilização da análise discriminante (ver item 4.3.1.3).

5.1 Análise Descritiva

Dentre os alunos pesquisados observaram-se fatos que corroboraram as pesquisas

descritas no capítulo 3 deste trabalho; outros fatos contrapuseram-se.

Tabela 12 � Sexo dos Respondentes Respondentes

Válidos Freqüência % % Acum.

MAS 129 49,2 49,2 FEM 133 50,8 100,0 Total 262 100,0

Fonte: Dados da Pesquisa

96

A distribuição de freqüência com relação ao sexo dos alunos pesquisados apresentou

normalidade, com participações aproximadamente iguais (TABELA 12).

Os respondentes do sexo feminino representaram 56% do total de inadimplentes

(TABELA 13), indicando uma ligeira propensão do sexo feminino à inadimplência. Um

contraponto às conclusões de Woo (2002), Podgursky et al. (2002) e Flint (2002) que

detectaram que o sexo feminino é menos propenso à inadimplência (ver item 3.3.7.1).

Tabela 13 � Sexo x Condição de Inadimplência Ficou Inadimplente? Respondentes Válidos

Não Sim Total

QTD 85 44 129 % Sexo 65,9% 34,1% 100,0%

% Condição 52,5% 44,0% 49,2% MAS

% do Total 32,4% 16,8% 49,2% QTD 77 56 133

% 57,9% 42,1% 100,0% % Condição 47,5% 56,0% 50,8%

Sexo

FEM

% do Total 29,4% 21,4% 50,8% QTD 162 100 262 Total % 61,8% 38,2% 100,0%


Esta propensão se refletiu em todas as faixas etárias estudadas (GRÁFICO 6). Volkwein

e Szelest (1995) e Knapp e Seaks (1992) não encontraram evidências significativas entre os

sexos nas taxas de inadimplência.

Faixa Etária

+ de 40 Anos

31 a 40 Anos

27 a 30 Anos

22 a 26 Anos

Até 21 Anos

Nº d

e A

luno

s

30

20

10

0

MAS

FEM

Gráfico 6 � Inadimplentes x Sexo.


97

Com relação à raça dos respondentes, verificou-se uma superioridade no número de

respondentes que se declararam da raça branca (61,08%), e apenas três respondentes não

declararam sua raça (TABELA 14).

Tabela 14 � Raça dos Respondentes Respondentes Freqüência % % Acum.

Índio 2 0,76 0,76 Negro 6 2,29 3,05 Pardo 89 34,00 37,05

Asiático 2 0,76 37,81 Branco 160 61,08 98,90

Não Responderam 3 1,10 100,00 Total 262 100,00


Volkwein et al. (1998) relacionaram a raça e o estado civil às taxas de inadimplência.

Na presente pesquisa esta relação não ficou evidenciada (TABELA 15).

Tabela 15 � Estado Civil x Raça x Condição de Inadimplência

Raça

Estado Civil Inadimplente Índio Negro Pardo Asiático Branco Total

Qtd 2 2 46 1 67 118 Não % na Raça 100,0% 50,0% 65,7% 50,0% 58,3% 61,1% Qtd 2 24 1 48 75 Sim % na Raça 50,0% 34,3% 50,0% 41,7% 38,9% Qtd 2 4 70 2 115 193

Solteiro

Total % na Raça 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Qtd 1 11 22 34 Não

% na Raça 50,0% 64,7% 66,7% 65,4% Qtd 1 6 11 18 Sim % na Raça 50,0% 35,3% 33,3% 34,6% Qtd 2 17 33 52

Casado

Total % na Raça 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Qtd 3 3 Não

% na Raça 60,0% 50,0% Qtd 1 2 3 Sim % na Raça 100,0% 40,0% 50,0% Qtd 1 5 6

Tem Companheiro

Total % na Raça 100,0% 100,0% 100,0% Qtd 1 4 5 Não

% na Raça 100,0% 57,1% 62,5% Qtd 3 3 Sim % na Raça 42,9% 37,5% Qtd 1 7 8

Separado

Total % na Raça 100,0% 100,0% 100,0% Fonte: Dados da Pesquisa

Através de uma tabulação cruzada entre a condição de inadimplência, o estado civil e o

número de filhos, verificou-se uma relação inversa entre o estado de inadimplência e o fato de

98

ter filhos. O percentual de inadimplentes entre aqueles respondentes com filhos foi menor do

que àqueles sem filhos (TABELA 16).

Tabela 16 � Tabulação Cruzada Condição de Inadimplência x Ter Filhos

Tem Filhos? Respondentes Não 1 filho (a) 2 filhos (as) 3 filhos (as)

Total

Qtd 123 25 7 7 162 % na condição 75,9% 15,4% 4,3% 4,3% 100,0%

% Filhos 63,4% 73,5% 41,2% 41,2% 61,8% Não

% Total 46,9% 9,5% 2,7% 2,7% 61,8% Qtd 71 9 10 10 100

% na condição 71,0% 9,0% 10,0% 10,0% 100,0% % Filhos 36,6% 26,5% 58,8% 58,8% 38,2%

Inad

impl

ente

Sim

% Total 27,1% 3,4% 3,8% 3,8% 38,2% Qtd 194 34 17 17 262 Total % 74,0% 13,0% 6,5% 6,5% 100,0%


Rodrigues (2004) afirmou que, segundo a ACSP22, o desemprego é a maior causa da

inadimplência (ver item 3.1). Esta afirmação não é corroborada pela presente pesquisa.

Analisando a Tabela 17 verifica-se que 85,5% dos alunos respondentes, e que estavam

inadimplentes, têm uma renda familiar superior à R$ 1.000 e, somente, pouco mais de 2% da

inadimplência corresponderam a alunos com renda familiar até R$ 500.

Tabela 17 � Inadimplência x Renda Familiar Renda Familiar

Até R$ 500 R$ 501 a

R$ 1000 R$ 1001 a R$ 2000

R$ 2001 a R$ 3000

+ de R$ 3000

Total

Qtd 7 25 39 22 64 157 % na Condição 4,5% 15,9% 24,8% 14,0% 40,8% 100,0%

% na Renda Familiar 77,8% 67,6% 62,9% 52,4% 61,5% 61,8% Não

% do Total 2,8% 9,8% 15,4% 8,7% 25,2% 61,8% Qtd 2 12 23 20 40 97

% na Condição? 2,1% 12,4% 23,7% 20,6% 41,2% 100,0% % na Renda

Familiar 22,2% 32,4% 37,1% 47,6% 38,5% 38,2%

Inad

impl

ente

Sim

% do Total ,8% 4,7% 9,1% 7,9% 15,7% 38,2% Qtd 9 37 62 42 104 254

% na Condição 3,5% 14,6% 24,4% 16,5% 40,9% 100,0% % na Renda

Familiar 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Total

% do Total 3,5% 14,6% 24,4% 16,5% 40,9% 100,0% Fonte: Dados da Pesquisa

22 ACSP � Associação Comercial de São Paulo.

99

Observou-se, também, que o percentual de inadimplentes, dentro de cada faixa de renda

familiar, cresceu com o aumento da renda (TABELA 17), sugerindo que o risco de

inadimplência é maior entre aqueles com um maior poder aquisitivo.

A Tabela 18 também demonstra que a afirmação de Rodrigues (2004) não é corroborada

pela presente pesquisa. Os alunos sem ocupação profissional respondem por 28% da

inadimplência, contudo têm uma participação de mais de 38% no grupo dos adimplentes. O

maior percentual de inadimplentes correspondeu aos trabalhadores do setor privado/ONG.

Tabela 18 � Inadimplência x Tipo de Ocupação Tipo de Ocupação

Sem Emprego Func. Público Setor

Privado/ONG Autônomo Empresário Total

Qtd 62 7 66 18 9 162 % na Condição 38,3% 4,3% 40,7% 11,1% 5,6% 100,0% % na Ocupação 68,9% 53,8% 63,5% 60,0% 36,0% 61,8%

Não

% do Total 23,7% 2,7% 25,2% 6,9% 3,4% 61,8% Qtd 28 6 38 12 16 100

% na Condição 28,0% 6,0% 38,0% 12,0% 16,0% 100,0% % na Ocupação 31,1% 46,2% 36,5% 40,0% 64,0% 38,2% In

adim

plen

te

Sim

% do Total 10,7% 2,3% 14,5% 4,6% 6,1% 38,2% Qtd 90 13 104 30 25 262

% Condição 34,4% 5,0% 39,7% 11,5% 9,5% 100,0% % na Ocupação 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Total


Podgursky et al. (2002) verificaram em seu estudo que estudantes mais velhos estavam

mais propensos a inadimplir (item 3.3.7.2). Este fato é corroborado pela pesquisa, onde se

verifica um aumento do percentual de alunos inadimplentes dentro da faixa, para faixas

etárias mais altas (TABELA 19).

Tabela 19 � Inadimplência x Faixa Etária Faixa Etária

Respondentes Até 21 Anos

22 a 26 Anos

27 a 30 Anos

31 a 40 Anos

+ de 40 Anos

Total

Qtd 51 58 18 26 9 162 % na Condição 31,5% 35,8% 11,1% 16,0% 5,6% 100,0%

% na Faixa Etária 65,4% 62,4% 58,1% 65,0% 45,0% 61,8% Não

% do Total 19,5% 22,1% 6,9% 9,9% 3,4% 61,8% Qtd 27 35 13 14 11 100

% na Condição 27,0% 35,0% 13,0% 14,0% 11,0% 100,0% % na Faixa Etária 34,6% 37,6% 41,9% 35,0% 55,0% 38,2% Inad

impl

ente

Sim

% do Total 10,3% 13,4% 5,0% 5,3% 4,2% 38,2% Qtd 78 93 31 40 20 262

% na Condição 29,8% 35,5% 11,8% 15,3% 7,6% 100,0% % na Faixa Etária 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Total


100

Dos alunos respondentes oriundos do ensino supletivo 33,3% fazem parte do grupo de

inadimplentes nos cursos até 2,5 anos de duração. Este percentual salta para 75% nos cursos

de 3 anos e 40% nos cursos 4 anos ou mais. Dentre os alunos oriundos da escola pública este

percentual foi de 28,2% em cursos de 2,5 anos e 36,8% nos cursos de 4 anos ou mais. De uma

forma geral, verificou-se que quanto maior for a duração do curso, maior será o percentual de

alunos inadimplentes, salvo para o curso da área de saúde com duração maior que 4 anos, que

apresentou uma inadimplência menor (TABELA 20).

Tabela 20 � Inadimplência x Duração do Curso Duração Normal do curso

2,5 anos 3 anos 4 anos + de 4 anos Total

Qtd 68 8 71 15 162 % Condição 42,0% 4,9% 43,8% 9,3% 100,0% % Duração 71,6% 61,5% 52,6% 78,9% 61,8% Não

% do Total 26,0% 3,1% 27,1% 5,7% 61,8% Qtd 27 5 64 4 100

% Condição 27,0% 5,0% 64,0% 4,0% 100,0% % Duração 28,4% 38,5% 47,4% 21,1% 38,2% In

adim

plen

te

Sim

% do Total 10,3% 1,9% 24,4% 1,5% 38,2% Qtd 95 13 135 19 262

% Condição 36,3% 5,0% 51,5% 7,3% 100,0% % Duração 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%

Total

% do Total 36,3% 5,0% 51,5% 7,3% 100,0% Fonte: Dados da Pesquisa

Monteverde (2000) e Christman (2000) relataram correlações entre a inadimplência e a

atitude do estudante perante o débito. O presente estudo demonstrou que 7% dos

inadimplentes têm conhecimento dos benefícios da �Lei do Calote�, 58,6% dos inadimplentes

afirmaram que �atrasam somente se necessário� (TABELA 21), levando a crer que a

inadimplência estaria relacionada a uma momentânea falta de condições financeiras.

O estudo apresentou um viés nas respostas dos alunos entrevistados: 32,4% dos

inadimplentes afirmaram que nunca atrasam as mensalidades ou sempre as pagam de forma

antecipada ao vencimento e 2% atrasam em até 15 dias (TABELA 21). Este viés, contudo,

não invalida as suposições decorrentes.

Desta forma, se a inadimplência é maior entre os estudantes pertencentes às famílias com

rendas mais altas, conforme demonstrado na Tabela 21, é lógico supor que a momentânea

dificuldade financeira seja oriunda dos gastos realizados com outras contas consideradas mais

importantes pelos estudantes e/ou suas famílias. Esta lógica foi contestada no estudo de Woo

(2002), quando apresentou que estudantes mais endividados estariam menos propensos à

inadimplência do que estudantes menos endividados.

101

Tabela 21 � Inadimplência x atitude de pagamento Qual sua atitude quanto ao pagamento das mensalidades do

curso?

Atraso sempre, a Lei me Protege.

Atraso até 15 dias

Atraso somente o necessário

Nunca atraso

Sempre pago

antecipado

Total

Qtd 2 1 43 63 53 162 % na Condição 1,2% 0,6% 26,5% 38,9% 32,7% 100,0% % na Atitude 22,2% 33,3% 42,6% 79,7% 76,8% 62,1% Não

% do Total 0,8% 0,4% 16,5% 24,1% 20,3% 62,1% Qtd 7 2 58 16 16 99

% na Condição 7,0% 2,0% 58,6% 16,2% 16,2% 100,0% % na Atitude 77,8% 66,7% 57,4% 20,3% 23,2% 37,9% In

adim

plen

te

Sim

% do Total 2,7% 0,8% 22,2% 6,1% 6,1% 37,9% Qtd 9 3 101 79 69 261

% na Condição 3,4% 1,1% 38,7% 30,3% 26,4% 100,0% % na Atitude 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Total


O Gráfico 7, referente à propriedade de veículos, demonstra um grau de inadimplência

maior entre que àquelas famílias que não possuem veículo ou que possuem veículos sem ônus

financeiros e com maior renda familiar.

Renda Familiar

+ de

R$

3000

R$

2001

à R

$ 30

00

R$

1001

à R

$ 20

00

R$

501

à R

$ 10

00

Até

R$

500

Qtd

de

Alu

nos

Inad

impl

ente

s

30

20

10

0

Veículo

Não Possui

Moto quitada

Carro quitado

Motofinanciada

Carro Financiado

Gráfico 7 � Inadimplência x Posse de Veículos x Renda

Fonte: Dados da Pesquisa. Elaborado pelo autor.

Dívidas com financiamento da casa própria ou despesas com aluguel também não

demonstraram ter relação com a inadimplência, a quantidade de inadimplentes que moram em

102

residências sem ônus (própria ou emprestada) é maior que o número de inadimplentes que

residem em imóveis alugados ou financiados (GRÁFICO 8).

Renda Familiar

+ de

R$

3000

R$

2001

à R

$ 30

00

R$

1001

à R

$ 20

00

R$

501

à R

$ 10

00

Até

R$

500

Qtd

de

Alu

nos

Inad

impl

ente

s

40

30

20

10

0

Residência

Emprestador

Alugada

Própria financiada

Própria sem ônus

Gráfico 8 � Inadimplência x Residência x Renda Fonte: Dados da Pesquisa. Elaborado pelo autor.

Segundo Rodrigues (2004), despesas com financiamentos de imóvel, financiamento de

automóvel, despesas básicas (telefone, água, luz etc.) e despesas com cartão de crédito são

prioritárias em relação à educação. O resultado da pesquisa aponta que para aqueles alunos

com limites de cartão de crédito mais elevados, portanto com um maior potencial de dívida,

existe uma menor propensão à inadimplência (TABELA 22).

Tabela 22 � Inadimplentes com Cartão de Crédito Possui cartão de crédito?

Não Possui Cartão

Limite R$ 500

Limite até R$ 1000

Limite até R$ 2000

Limite + de R$ 2000

Total

Qtd 37 27 17 11 8 100 % na

Condição 37,0% 27,0% 17,0% 11,0% 8,0% 100,0%


Analisando as variáveis que correspondem aos fatores geradores de dívidas, verificou-

se um paradoxo: alunos com menores dívidas e maiores rendas estão mais propensos à

inadimplência, quando o oposto faria mais sentido, segundo Woo (2002). Desta forma, a

afirmativa de Rodrigues (2004), em que a educação teria menor prioridade, fica contestada

103

por este estudo, considerando que aqueles com menor renda, mesmo tendo financiamentos

e/ou aluguel para pagar ficam inadimplentes em menor número.

Segundo Steiner e Teszler (2003), Woo (2002), Christman (2000), Flint (1997) e

Volkwein e Szelest (1995), o desempenho acadêmico estaria relacionado com a

inadimplência. A presente pesquisa parece corroborar com os citados autores, tendo em vista

que a taxa de inadimplência sofre reduções à medida que um melhor desempenho acadêmico

é obtido (TABELA 23).

Tabela 23 � Inadimplência por Desempenho Acadêmico


Verificou-se também que o sucesso acadêmico tem alguma relação: a taxa de

inadimplência para aqueles alunos que não obtiveram desempenho acadêmico inferior à

média mínima exigida para dispensa do exame final em cada disciplina23 representou 50% dos

alunos naquela condição.

Tabela 24 � Inadimplência por Área de Conhecimento Área de

Conhecimento Duração Taxa de Inadimplência

Humanas 4 anos 26,5% Tecnológicas 2,5 � 3 anos 34,6% Saúde 4 � 4,5 anos 36,4% Sociais Aplicadas 4 anos 41,8%


Steiner e Teszler (2003) também apontaram para um papel moderado da área de

conhecimento do curso e o caráter dos cursos nos índices de inadimplência. A Tabela 24

demonstra que os alunos matriculados nos cursos da área de ciências sociais aplicadas

apresentam uma maior propensão para inadimplir, enquanto que a área de ciências humanas

tem uma menor propensão; as áreas de tecnologia e saúde apresentaram resultados

semelhantes entre si.

23 Segundo o regimento interno da IES pesquisada, os alunos que obtiverem desempenho acadêmico semestral, por disciplina, igual ou superior a sete, considerando as notas parciais, ficam dispensados de se submeterem à prova final para obter a aprovação na disciplina.

Desempenho Acadêmico

Taxa de Inadimplência

0 � 6,9 50,0% 7,0 � 8,0 42,1% 8,1 � 9,0 30,1% 9,1 � 10,0 25,0%

104

Com referência ao tipo de curso, observou-se que os cursos de Graduação Tecnológica

apresentaram uma menor propensão à inadimplência com 28,8% dos alunos, desta

modalidade, entrevistados considerados inadimplentes. Dentre os cursos de Bacharelado e

Licenciatura, onde se encontram os cursos de ciências sociais aplicadas, a participação dos

inadimplentes foi de 45,0%.

Verificou-se também que a taxa de inadimplência era maior entre aqueles alunos com

uma menor dedicação aos estudos, ou seja, alunos com menor quantidade de horas semanais

dedicadas ao estudo tiveram uma maior propensão à inadimplência (TABELA 25).

Tabela 25 � Inadimplência por Dedicação ao Estudo

Tempo Dedicado Ao Estudo


Até 10 h/Sem 43,3% Até 15 h/Sem 38,2% Até 20 h/Sem 32,6% + de 20 h/Sem 35,0%


A correlação entre a dedicação ao estudo e a inadimplência é comprovada ao verificar-

se que a participação de alunos inadimplentes é reduzida à medida que a freqüência às aulas

aumenta (TABELA 26).

Tabela 26 � Inadimplência por Freqüência às Aulas Freqüência Às Aulas


0 � 74,9% 51,54% 75 � 82,5% 57,1% 82,6-90,0% 45,8% 90,1 � 95% 40,0% 95,1 � 100% 18,5%


Outros fatores relacionados com aspectos acadêmicos, como estimulação intelectual

com o conteúdo ministrado durante as aulas, grau de satisfação com experiências adquiridas

no meio acadêmico, aquisição de novos conhecimentos, participação em atividades

extracurriculares, percepção do nível de preparo das aulas e comunicação com os docentes,

não apresentaram resultados conclusivos sobre alguma correlação direta com a inadimplência.

Contudo verificou-se uma correlação entre a freqüência às aulas e a estimulação intelectual

com o conteúdo ministrado: 85% dos alunos que compareceram a mais de 82% das aulas,

responderam que �sempre� ficavam estimulados com o conteúdo ministrado.

105

O resultado da pesquisa apresentou um fato curioso, porém já esperado, dentre os

alunos inadimplentes: a taxa de inadimplência decresce com o aumento do valor das

mensalidades (TABELA 17). Isto sugere que mensalidades mais baratas atrairiam alunos com

um menor poder aquisitivo, portanto, com um maior risco para a inadimplência em função da

renda. Tabela 27 � Inadimplência por Valor da Mensalidade

Valor da Mensalidade


Até R$ 300 44,0 % R$ 301 a R$ 500 32,0 % R$ 501 a R$ 700 24,0 % Acima de R$ 700 0,00 %


Entretanto, apresentou-se um paradoxo: 71,7 % dos alunos com mensalidades até R$

300 pertencem a famílias com renda superior à R$ 1.000 (TABELA 28), e conforme já

demonstrado na Tabela 17, 85,5% dos inadimplentes pertencem à mesma faixa de renda,

contrariando a hipótese de que mensalidades menores atraem alunos com rendas familiares

menores.

Tabela 28 � Inadimplentes por Valor da Mensalidade e Renda Familiar

Mensalidade

Até R$ 300 R$ 301 a R$ 500 R$ 501 a R$ 700 + de R$ 700 Total

Qtd 7 1 1 9 % Renda Familiar 77,8% 11,1% 11,1% 100,0% Até R$

500 % Mensalidade 5,5% 1,4% 2,0% 3,5% Qtd 29 4 4 37

% Renda Familiar 78,4% 10,8% 10,8% 100,0% R$ 501 à R$ 1000 % Mensalidade 22,8% 5,4% 7,8% 14,6%

Qtd 35 17 10 62 % Renda Familiar 56,5% 27,4% 16,1% 100,0% R$ 1001 à

R$ 2000 % Mensalidade 27,6% 23,0% 19,6% 24,4% Qtd 24 11 6 1 42

% Renda Familiar 57,1% 26,2% 14,3% 2,4% 100,0% R$ 2001 à R$ 3000 % Mensalidade 18,9% 14,9% 11,8% 50,0% 16,5%

Qtd 32 41 30 1 104 % Renda Familiar 30,8% 39,4% 28,8% 1,0% 100,0%

Ren

da F

amili

ar

+ de R$ 3000 % Mensalidade 25,2% 55,4% 58,8% 50,0% 40,9%


Dentro dos fatores institucionais, as variáveis relativas à escolha pela instituição e grau

de satisfação percebido não apresentaram indícios de contribuir para a inadimplência. A

opinião dos alunos sobre a reputação da instituição perante a sociedade apresentou algum

indício de influir na inadimplência apenas entre aqueles que opinaram que a sociedade

percebe a IES como de �péssima� reputação; dentre estes alunos, 60% ficaram inadimplentes

(TABELA 29).

106

Tabela 29 � Inadimplência X Reputação da IES Como definiria a reputação acadêmica da sua IES, perante a sociedade?

Péssima, pagou passou.

Regular, não tem diferença

para as demais.

Boa, é a IES do momento.

Muito boa, está entre as melhores

da região.

Excelente, não existem melhores.

Total

Qtd 2 26 34 95 4 161 % Condição 1,2% 16,1% 21,1% 59,0% 2,5% 100,0% N

ão

% Opinião 40,0% 63,4% 63,0% 60,9% 80,0% 61,7% Qtd 3 15 20 61 1 100

% Condição 3,0% 15,0% 20,0% 61,0% 1,0% 100,0% Inad

impl

ente

Sim

% Opinião 60,0% 36,6% 37,0% 39,1% 20,0% 38,3% Qtd 5 41 54 156 5 261

% Condição 1,9% 15,7% 20,7% 59,8% 1,9% 100,0% Total % Opinião 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%


A opinião dos alunos sobre o programa de seus respectivos cursos apresentou alguns

indícios de influência na inadimplência. Alunos que classificaram os programas de seus

cursos como péssimo, fraco ou regular apresentaram maiores percentuais de inadimplência, ao

passo que os alunos que classificaram os programas dos cursos como bom ou excelente

apresentaram menores percentuais de inadimplência (TABELA 30).

Tabela 30 � Inadimplência X Opinião sobre o Programa Qual a opinião sobre o programa das disciplinas do

curso? Péssimo Fraco Regular Bom Excelente

Total

Qtd 2 3 14 109 32 160 % Condição? 1,3% 1,9% 8,8% 68,1% 20,0% 100,0% N

ão

% Opinião 40,0% 50,0% 46,7% 64,5% 64,0% 61,5% Qtd 3 3 16 60 18 100

% Condição? 3,0% 3,0% 16,0% 60,0% 18,0% 100,0% Inad

impl

ente

Sim

% Opinião 60,0% 50,0% 53,3% 35,5% 36,0% 38,5% Qtd 5 6 30 169 50 260

% Condição? 1,9% 2,3% 11,5% 65,0% 19,2% 100,0% Total % Opinião 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%


A opinião dos alunos sobre a qualidade do corpo docente e a estrutura física da IES

tiveram resultados semelhantes; entre 67% e 70% dos alunos que consideraram estas variáveis

como desempenho �Fraco�, situaram-se no grupo dos inadimplentes, entretanto, a

participação desses alunos, entre os inadimplentes, é mínima.

Os serviços de apoio aos alunos, prestados pela IES, o nível de respeito da IES para

com os alunos, segundo suas percepções, e a atitude da IES em relação ao aprendizado dos

alunos não apresentaram indícios de influir na inadimplência.

Quando solicitada a opinião dos alunos sobre a atitude da IES quanto ao controle

financeiro das mensalidades, a resposta surpreendeu: 82% dos alunos inadimplentes

107

consideraram a atitude da IES como �BOA� ou �EXCELENTE�, destacando que 52,9% dos

alunos que opinaram a atitude da IES como �BOA� situaram-se no grupo dos inadimplentes.

Este resultado levar a crer que falta de cobrança ou até mesmo a �Lei do Calote�24 têm pouca

influência na inadimplência, o oposto do que se esperava (TABELA 31).

Tabela 31 � Inadimplência X Controle Financeiro Qual a atitude da IES quanto ao controle financeiro das mensalidades?

Péssima, não tem controle.

Fraca, a cobrança é

falha.

Regular, não pode fazer muito, pois a

lei não permite.

Boa, avisa aos alunos

quando estão

atrasados.

Excelente, sempre

incentiva os pagamentos antecipados.

Total

Qtd 6 17 22 40 74 159 % Condição 3,8% 10,7% 13,8% 25,2% 46,5% 100,0%N

ão

% Opinião 75,0% 89,5% 61,1% 47,1% 66,7% 61,4%Qtd 2 2 14 45 37 100

% Condição 2,0% 2,0% 14,0% 45,0% 37,0% 100,0%Inad

impl

ente

Sim

% Opinião 25,0% 10,5% 38,9% 52,9% 33,3% 38,6%Fonte: Dados da Pesquisa.

Observou-se que vários fatores, quando analisados de forma individual, demonstraram

ter alguma influência na inadimplência registrada na IES pesquisada. Contudo tais

observações não são suficientes para afirmar se estes fatores, quando combinados, realmente

têm influência no fenômeno da inadimplência.

Com o intuito de analisar a atuação conjunta de todos os fatores pesquisados, e

determinar quais fatores em conjunto melhor caracterizam os elementos participantes de cada

grupo, procedeu-se com uma análise discriminante dos dados coletados.

A aplicação da técnica da Análise Discriminante deveu-se ao fato que, como

demonstrado anteriormente, esta auxilia na determinação estatística dos fatores que

diferenciam os elementos entre dois ou mais grupos. Além de que, foi a técnica utilizada na

metodologia aplicada em vários dos estudos realizados e aqui apresentados.

5.2 Análise Discriminante

A análise discriminante foi realizada para 262 respondentes, sendo 100 do grupo dos

inadimplentes e 162 do grupo dos adimplentes. Utilizou-se o software SPSS (Statistical

Package for Social Sciences) para Windows, versão 11.0, com um procedimento passo-a-

passo (stepwise), para o processamento das variáveis, tendo em vista que o objetivo é

24 Ver item 3.1.5

108

determinar quais das variáveis dependentes explicam o máximo de diferenças nos perfis de

escore médio dos dois grupos (adimplentes e inadimplentes). Em face da quantidade de

indivíduos respondentes ter sido inferior ao inicialmente estipulado, optou-se por utilizar a

abordagem de cross-validation (validação cruzada), com divisão da amostra em duas sub-

amostras aleatórias denominadas amostra de análise e amostra de teste (amostra de validação).

A primeira sub-amostra foi utilizada para desenvolver a função discriminante, enquanto a

segunda sub-amostra foi utilizada para testar a função discriminante.

5.2.1 Tamanho e divisão da amostra

Da amostra inicial de 262 casos tabulados, 126 (48,1%) foram selecionados e

utilizados como amostra de análise, 15 casos (5,7%) foram excluídos do processamento, por

não terem apresentado resposta válida em pelo menos uma variável. 121 (46,9%) casos não

foram selecionados para análise, pois participaram da amostra de teste (TABELA 32).

Tabela 32 � Sumário da Análise dos casos processados Casos Não Balanceados Qtd %

Válidos 126 48,1 Ao menos uma pergunta não respondida

15 5,7

Não Selecionados 121 46,2

Excluídos

Total 136 51,9 Total 262 100,0


A distribuição dos grupos dentre os 126 casos da amostra de análise ficou assim

composta: 78 adimplentes (61,9%) e 48 inadimplentes (38,1%). A amostra de teste ficou

assim composta: 73 adimplentes (60,3%) e 48 inadimplentes (39,7%).

5.2.2 Verificação dos Pressupostos da Análise Discriminante

Segundo Hair et al. (2005, p. 236), as principais suposições inerentes à análise

discriminante envolvem a formação da variável estatística (normalidade, linearidade e

multicolinariedade) e a estimação da função discriminante (matrizes de variância e

covariância iguais).

A Tabela 33 demonstra os valores dos Log determinantes dentro de cada grupo e entre

os grupos. Para cada grupo, seu log determinante é o produto dos autovalores dentro da matriz

de covariância do grupo. A ordem refere-se ao número máximo de linhas ou colunas

linearmente independentes. Os resultados aqui apresentados comprovam que as covariâncias

dentro dos grupos e entre os grupos são iguais (log determinantes).

109

Tabela 33 � Logaritmos Determinantes Ficou

Inadimplente? Ordem Log Determinante

Não 5 -3,610 Sim 5 -3,368

Covariância entre os grupos 5 -3,314


Para verificar a suposição de matrizes de covariância iguais utilizou-se o teste M de

Box. Este teste estatístico verifica a igualdade das matrizes de covariância das variáveis

independentes nos grupos da variável dependente. Se a significância estatística é maior que o

nível crítico (0,01), então a igualdade das matrizes de covariância encontra sustentação.

O resultado do teste M de Box verificou a hipótese nula de que as matrizes de

covariância são iguais. A significância da estatística M de Box é baseada em uma

transformação F. A hipótese nula será rejeitada se o nível de significância for pequeno (menor

que 0,01). O resultado apresentou uma significância igual a 0,063 (maior que 0,01), indicando

uma igualdade entre as matrizes de covariância. Desta forma, verificou-se que a amostra de

análise atendeu aos pressupostos da análise discriminante.

5.2.3 Estimação da Função Discriminante

Como anteriormente comentado, utilizou-se a estimação stepwise (passo-a-passo) para

determinar a função discriminante. Segundo Hair et al. (2005, p.221), pode-se utilizar dois

métodos computacionais este fim: o método simultâneo (direto) e o método stepwise. A

estimação simultânea envolve a computação da função discriminante, de modo que todas as

variáveis independentes são consideradas conjuntamente. Este método é mais apropriado

quando se deseja incluir todas as variáveis independentes na análise e não existe o interesse

pelos resultados intermediários baseados apenas nas variáveis mais discriminantes.

A alternativa à abordagem simultânea é a estimação stepwise, que envolve a inclusão

das variáveis independentes na função discriminante, uma por vez, com base em seu poder

discriminante. Esta abordagem é útil quando se objetiva considerar um número relativamente

grande de variáveis independentes para inclusão na função. Seleciona-se seqüencialmente a

próxima melhor variável discriminante em cada passo, as variáveis que não são úteis na

discriminação entre os grupos são eliminadas e um conjunto reduzido de variáveis é

identificado. Para determinar o poder de discriminação de cada variável, utilizou-se o

110

procedimento D2 de Mahalonabis, que procura maximizar a distância euclidiana quadrada

entre os grupos, cujo resultado pode ser observado no Quadro 9.

Passo Variáveis Tolerância F para Remover

D2 Min.

1 Qual sua atitude quanto ao pagamento das mensalidades do curso? 1,000 19,291 Qual sua atitude quanto ao pagamento das mensalidades do curso? ,968 22,072 ,0972 Tipo de curso ,968 5,469 ,649Qual sua atitude quanto ao pagamento das mensalidades do curso? ,965 22,125 ,355Tipo de curso ,819 10,297 ,760

3

Área de conhecimento do curso ,846 7,572 ,864Qual sua atitude quanto ao pagamento das mensalidades do curso? ,948 17,672 ,663Tipo de curso ,814 8,664 ,999Área de conhecimento do curso ,843 7,873 1,031

4

Qual a atitude de sua família quanto ao seu curso superior? ,972 4,378 1,176Qual sua atitude quanto ao pagamento das mensalidades do curso? ,948 16,827 ,876Tipo de curso ,812 7,534 1,244Área de conhecimento do curso ,843 7,631 1,240Qual a atitude de sua família quanto ao seu curso superior? ,964 5,023 1,353

5

Com que freqüência participa de atividades extracurriculares? ,988 4,635 1,370 Quadro 9 � Resultado da estimação Stepwise

Fonte: Elaborado pelo Autor.

Observaram-se baixas correlações entre os prognosticadores. Os valores da tolerância

(próximos de 1), constantes no Quadro 7, indicam que as variáveis inseridas na função são

independentes entre si, portanto a multicolinariedade não se constitui em problema.

5.2.4 Significância Estatística

Após a estimação do modelo (inclusão das variáveis na função), seu nível de

significância deve ser avaliado. Para tal, foi utilizado o teste da medida lambda de Wilks. O

resultado do teste demonstrou que a função é altamente significante (0,000). O valor do

lambda de Wilks, próximo de 1, indica que as médias dos grupos não parecem diferentes

umas das outras (QUADRO 10).

Teste da Função

Lambda de Wilks

Qui-Quadrado gl Sig.

1 0,725 39,094 5 0,000 Quadro 10 � Lambda de Wilks


O Autovalor associado à função é 0,380 e responde por 100% da variância explicada.

A Correlação canônica associada à função é 0,525. O quadrado desta correlação, (0,525)2 =

0,276, indica que 27,6% da variância na variável dependente são explicados pelo modelo

estimado (QUADRO 11).

111

Função Autovalor % de Variância

% Acumulado

Correlação Canônica

1 0,380 100,0 100,0 0,525 Quadro 11 � Autovalor


Garantidos os pressupostos e verificada a significância da função, a próxima etapa

consistiu em analisar a função estimada.

5.2.5 A Função Discriminante Estimada

O Quadro 12 demonstra a função discriminante estimada para os dois grupos de

alunos analisados. Os coeficientes não padronizados foram usados para calcular os escores Z.

Função Variáveis 1 Qual sua atitude quanto ao pagamento das mensalidades do curso? 0,846

Qual a atitude de sua família quanto ao seu curso superior? 0,465 Tipo de curso -1,043 Área de conhecimento do curso ,616 Com que freqüência participa de atividades extracurriculares? -0,474 Constante (Intercepto) -3,069

Quadro 12 � Coeficientes não-padronizados da Função Discriminante Canônica Fonte: Dados da Pesquisa

Obtiveram-se também os centróides dos grupos, os quais representam a média dos

escores de funções discriminantes individuais para cada grupo (TABELA 34).

Tabela 34 � Centróide dos Grupos Função Ficou Inadimplente? 1

Não 0,479 Sim -0,779


Os centróides foram determinados através das médias de cada grupo, obtidas através

da das funções de classificação, também chamadas de funções discriminantes lineares de

Fisher (TABELA 35).

Tabela 35 � Funções Discriminantes Lineares de Fisher Ficou Inadimplente? Variáveis Não (Z0) Sim (Z1)

Qual sua atitude quanto ao pagamento das mensalidades do curso? 4,899 3,834 Qual a atitude de sua família quanto ao seu curso superior? 5,420 4,834 Tipo de curso 3,104 4,416 Área de conhecimento do curso 3,115 2,339 Com que freqüência participa de atividades extracurriculares? 4,970 5,567 Constante (Intercepto) -36,400 -33,212 Fonte: Dados da Pesquisa.

112

O Gráfico 9 mostra os centróides de cada grupo, com os desvios em relação à média

geral dos grupos.

Gráfico 9 � Dispersão da Média dos Grupos Fonte: Dados da Pesquisa. Elaborado pelo autor.

Tendo em vista que os tamanhos dos grupos são desiguais, o escore de corte dos

grupos é -0,41, e foi obtido através da equação:

BA

ABBACU NN

ZNZNZ++=

Onde:

ZCU= escore de corte crítico para tamanhos desiguais de grupos

NA = número de casos no Grupo A

NB = número de casos no Grupo B

ZA = centróide para Grupo A

ZB = centróide para Grupo B

5.2.6 Validação Função Discriminante

A função determinante foi obtida utilizando-se uma amostra de análise e pode ser

escrita matematicamente multiplicando-se os coeficientes do Quadro 38 pelo valor das

113

respectivas variáveis e acrescentando o valor da constante. Desta forma a função

discriminante encontrada pode ser escrita da seguinte maneira:

332423109 474,0616,0043,1465,0846,0069,3 XXXXXZ −+−++−=

Onde:

Z= escore discriminante

X9, X10, X23, X24 e X33 = variáveis introduzidas nos modelos, cujos valores são

obtidos através das respostas nos formulários da pesquisa.

A amostra de teste (amostra de validação) foi utilizada para desenvolver uma matriz

de classificação. Os pesos discriminantes, estimados com auxílio da amostra de análise, foram

multiplicados pelos valores das variáveis prognosticadoras na amostra de teste, para gerar

escores discriminantes para os casos nessa amostra. Os casos foram então atribuídos a grupos,

com base nos escores discriminantes calculados. Para classificar cada caso, tomou-se seu

escore discriminante e comparou-o com os centróides de cada grupo. O caso foi então

atribuído ao grupo cujo centróide fosse o mais próximo.

Procedeu-se com determinação da proporção de acertos, ou percentagem de casos

classificados corretamente, somando-se os elementos da diagonal da matriz de validação e

dividindo-se o resultado pelo número total de casos (TABELA 36).

Tabela 36 � Matriz de Validação

Resultado Prognosticado Dados Situação Adimplente Inadimplente

Total

Adimplente 64 14 78 Qtd Inadimplente 20 28 48 Adimplente 82,05% 17,95% 100,00%

Original %

Inadimplente 41,67% 58,33% 100,00% Adimplente 57 16 73 Qtd Inadimplente 32 16 48 Adimplente 78,08% 21,92% 100,00%

Validação Cruzada %

Inadimplente 66,67% 33,33% 100,00% Fonte: Dados da Pesquisa. Elaborado pelo autor.

O percentual de acertos verificado para os casos originalmente agrupados foi de

73,02%, (64 + 28)/126 = 0,7302. A amostra de validação obteve um percentual de acertos

ligeiramente menor, com um percentual de 60,33%, (57+16)/121. Segundo especialistas da

área bancária, a prática apresenta uma taxa de acertos da ordem de 70% na maioria das

114

análises de crédito efetuadas. Desta forma, a taxa de acertos obtida neste trabalho credencia o

modelo como aceitável, porém sugere-se cautela em sua utilização.

5.2.7 Interpretação dos Resultados

A interpretação dos coeficientes da função indica quais os fatores que têm maior

importância relativa das variáveis. Os sinais dos coeficientes são arbitrários, e indicam que

valores da variável resultam em grandes ou pequenos valores da função. Examinando a

magnitude absoluta dos coeficientes padronizados da função discriminante, verifica-se qual

variável tem maior poder discriminante.

Analisando os coeficientes do Quadro 13, verificou-se que a variável X9, relativa à

atitude do aluno quanto ao pagamento das mensalidades, tem o maior peso no

condicionamento da inadimplência. Em seguida aparece a variável X23, referente ao tipo de

curso; a variável X24, área de conhecimento do curso; variável X10, atitude da família quanto

ao curso superior; e, a variável X33, freqüência de participação do aluno em atividades

extracurriculares promovidas pela instituição.

Variáveis Função 1

Qual sua atitude quanto ao pagamento das mensalidades do curso? (X9) 0,687 Qual a atitude de sua família quanto ao seu curso superior? (X23) 0,389 Tipo de curso. (X24) - 0,514 Área de conhecimento do curso. (X10) 0,508 Com que freqüência participa de atividades extracurriculares? (X33) - 0,370

Quadro 13 � Coeficientes padronizados da função discriminante Fonte: Dados da Pesquisa. Elaborado pelo Autor.

De acordo com a função discriminante, de uma forma geral, os alunos classificados

como inadimplentes são aqueles que:

1. Não estão motivados a manter as mensalidades em dia;

2. Estudam em cursos que não condizem com suas aspirações profissionais;

3. Estudam em cursos diferentes de suas vocações;

4. Têm pouco incentivo da família; e

5. Têm pouca participação em atividades extracurriculares da instituição.

Assim, verificou-se que os fatores sócio-econômicos, quando combinados com fatores

sociais, acadêmicos e institucionais têm pouca importância no fenômeno da inadimplência do

ensino superior privado. Fatores institucionais, como estrutura física da instituição e qualidade

115

do corpo docente, também apresentaram pouca importância. Os principais fatores

condicionantes da inadimplência na instituição pesquisada apresentaram-se como sendo

fatores pessoais e acadêmicos, estando relacionados com o compromisso e o incentivo dado

ao aluno na busca da melhoria da qualidade de vida.

O resultado da pesquisa aponta para a Teoria do capital humano, como já exposto por

Volkwein et al. (1998) 25, que enfatizam as variáveis que refletem o desejo do aluno em

investir em educação como forma de obter um maior retorno financeiro no futuro.

O resultado, também, corrobora o trabalho de Flint (1997), quando detectou que

quanto maior a incongruência entre a área de conhecimento e o trabalho atual, maior o risco

de inadimplência.

25 Ver item 3.8-Evidências Estatísticas da Inadimplência Educacional, neste estudo.

116

Conclusão

O objetivo deste estudo foi o de identificar os fatores mais importantes que contribuem

e melhor expliquem a inadimplência em uma instituição de ensino superior privado, na cidade

de Fortaleza-CE. Utilizando uma metodologia quantitativa, por meio de análise discriminante,

este objetivo foi atingido. Contudo, os resultados obtidos, resultantes de indicadores oriundos

da instituição estudada, deverão ser utilizados com cautela em outras IES, dado que o cenário

gerador dos indicadores poderá ser completamente diferente.

Os fatores mais importantes, determinados pelo modelo discriminante, por grau de

importância, foram:

1. A motivação do aluno com respeito ao ato de pagar a mensalidade escolar;

2. O tipo de curso escolhido pelo aluno;

3. A área do conhecimento na qual deverão empreender seus estudos;

4. O grau de incentivo proporcionado pela família do aluno, com respeito ao

estudo de nível superior; e

5. A freqüência das participações do aluno em atividades extracurriculares

proporcionadas pela IES.

Todos os objetivos específicos foram atingidos:

� A relação entre o perfil sócio-econômico e acadêmico dos alunos da instituição

pesquisada não apresentou grande importância na inadimplência ocorrida na instituição,

embora conclusões interessantes possam tiradas, analisando-se individualmente os fatores;

� A relação entre as características, percebidas pelos alunos, da instituição de ensino

superior estudada e a inadimplência, não demonstrou ser relevante, ou seja, a percepção da

qualidade estrutural da instituição não demonstrou influenciar a inadimplência;

� Um modelo estatístico que identifique os alunos com o maior risco de inadimplência

foi elaborado e utilizado, não como previsor, mas como ferramenta para compreensão da

inadimplência.

O fato de que os alunos não estão motivados a manter suas mensalidades em dia não

significa necessariamente que a IES não os incentive a pagar suas mensalidades. O resultado

117

da pesquisa leva a crer que a estratégia utilizada pela IES não está sendo eficazmente

absorvida pelos alunos. A própria análise estatística descritiva já apontara um viés na

avaliação dos alunos, quando vários daqueles que alegaram o pagamento em dia ou

antecipado, estavam incluídos no rol dos inadimplentes. Este fator é plenamente gerenciável

pela IES.

Os fatores Tipo de Curso e Área de Conhecimento também são gerenciáveis. A título

de orientação vocacional, a IES pode, sob pena de comprometer seu negócio, participar na

decisão do aluno sob qual tipo de curso (Tecnológico ou Graduação) deverá ser cursado e em

que área do conhecimento deverá realizar seus estudos. Desta forma, é possível realizar um

acompanhamento mais minucioso dos alunos, de forma estratificada, por tipo de curso e área

do conhecimento, dando uma maior ênfase naqueles grupos estatisticamente mais

problemáticos.

Com respeito à falta de incentivo da família, suspeita-se da baixa prioridade dada, pela

família do aluno, à educação superior. Talvez, não sendo a educação percebida como um

instrumento de melhoria da qualidade de vida, não dando a devida importância no rol dos

investimentos ou das despesas prioritárias, consistindo um fator que pode ser trabalhado pela

instituição.

A pouca participação do aluno nas atividades extracurriculares sugere uma falta de

compromisso com os seus estudos, o que pode levá-lo a não priorizar a educação no rol dos

seus gastos ou investimentos.

Fatores como renda familiar, sexo, idade, tempo de residência e existência de outros

financiamentos, que normalmente são utilizados nas composições de credit scoring do

sistema de financeiro, apresentaram correlações, algumas até surpreendentes, com a

inadimplência, quando analisados de forma individual. Entretanto, estes mesmos fatores não

demonstraram importância ao serem analisados em conjunto com os demais.

Assim, a hipótese de que a inadimplência no ensino superior privado é função da

realidade sócio-econômica de cada aluno, do seu grau de comprometimento e desempenho

acadêmico, do conceito do curso e do nível dos serviços prestados pela instituição, os quais

têm influência junto ao responsável financeiro pelas mensalidades, para honrar ou não o

compromisso assumido, foi comprovada somente no que diz respeito a aspectos sociais e grau

de comprometimento do aluno, os demais fatores componentes da hipótese não foram

118

comprovados, havendo uma quebra no paradigma de que a inadimplência no ensino superior é

fruto apenas das realidades econômica e financeira do aluno.

O modelo estimado apresenta uma conotação social que sugere que o grau de

comprometimento do aluno é função do valor percebido da educação superior, que por sua

feita, seria determinada pelo convívio na sociedade pós-moderna.

Dada a limitação do estudo de caso, sugere-se a realização do estudo em outras

instituições congêneres, a fim de verificar se os fatores condicionantes aqui demonstrados têm

o mesmo papel nestas outras instituições.

O modelo estimado neste trabalho não é adequado para emitir previsões, tendo em

vista que foi oriundo de análise que incluiu vários fatores que só podem ser obtidos no

decorrer do semestre letivo, e outros ao final. Assim, sugere-se também a elaboração de um

modelo de previsão com a utilização somente de fatores sociais, que possam ser coletados no

ato da matrícula do aluno. Este modelo seria útil para identificar quais alunos teriam uma

maior probabilidade de inadimplir durante o semestre a iniciar, possibilitando à instituição

elaborar alternativas e trabalhar os principais fatores junto aos alunos no decorrer do período

letivo.

Ainda como sugestão a futuras pesquisas e complementação do presente estudo,

propõe-se uma investigação dos aspectos antropológicos, sociológicos e psicológicos que

determinam a baixa prioridade dada à educação em favorecimento de outros valores.

119

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125

Apêndice I � Questionário de Coleta de Dados QUESTIONÁRIO

Pesquisa: Fatores Condicionantes da Inadimplência em Instituição de Ensino Superior

Privada: Um estudo de Caso Objetivos: Coletar dados para modelagem de função discriminante que permita distinguir o perfil do aluno de nível superior.

Dados Gerais Aluno (Matrícula): ____________________________________________

Curso: _______________________________________________________

Média de Freqüência: _____________ Vlr. Mensalidade: ________

Uso Reservado ao Pesquisador Status do Aluno (0 ou 1)

Fatores Pessoais 1. Idade

Até 21 anos 22 a 26 anos 27 a 30 anos 31 a 40 anos + de 40 anos

2. Sexo Masculino Feminino

3. Etnia (Raça) Índio Negro Pardo Asiático Branco

4. Estado Civil Solteiro Casado Tem Companheiro Separado Viúvo

5. Tem Filhos? Não 1 Filho(a) 2 Filhos(as) 3 Filhos(as) + de 3 Filhos(as)

6. Tipo de Ocupação Sem Emprego Func. Público/ONG Setor Privado

Autônomo Empresário

7. Ensino Médio Escola Pública Escola Privada Supletivo

8. Tipo de Ingresso

Vestibular Transferência Portador de Diploma Superior

9. Qual sua atitude quanto ao pagamento das mensalidades do curso? Atraso sempre, a Lei me protege Atraso até 15 dias

Atraso somente se necessário Nunca atraso Sempre pago antecipado

126

10. Qual a atitude de sua família quanto ao seu curso superior? Quer que abandone É indiferente Incentiva pouco, mas não acompanha Incentiva e acompanha O estudo é prioritário

Fatores Econômicos

11. Renda Própria Sem Renda Até R$ 500 R$ 501 à R$ 1000 R$ 1001 à 2000 + de R$ 2000

12. Renda Familiar Até R$ 500 R$ 501 à R$ 1000 R$ 1001 à R$ 2000 R$ 2001 à R$ 3000+ de R$ 3000

13. Responsável Financeiro pela mensalidade escolar FIES/Bolsa Aluno Família Empresa

14. Possui Telefone Celular? Não Cartão Conta Empresarial + de 1 Cel.

15. Possui Cartão de Crédito? Não Limite até R$ 500 Limite até R$ 1000 Limite Até R$ 2000

Limite + R$ 3000

16. Possui Veículo Automotor? Não Moto Financiada Moto Quitada Carro Financiado Carro Quitado

17. Residência Emprestada Alugada Própria Financiada Própria sem ônus

18. Tipo de Residência Conjunto Habitacional Casa Apto Padrão

Condomínio Fechado Apto Luxo

19. Tempo de Residência Até 6 meses Até 1 Ano Até 3 Anos Até 5 Anos + de 5 Anos

20. Referência Bancária Não Conta Salário Poupança Conta Corrente Investimentos

21. Membros da família atualmente cursando escolas privadas de nível fundamental e/ou médio 0 1 2 3 + de 3

22. Membros da família atualmente escolas privadas de nível superior 0 1 2 3 + de 3

Fatores Acadêmicos

23. Tipo de Curso Graduação Tecnológica Graduação Plena

127

24. Área de Conhecimento do Curso Tecnologia Ciências Sociais Aplicadas Ciências da SaúdeCiências Humanas

25. Duração normal do Curso

2,5 anos 3 anos 4 anos + de 4 anos

26. Qual o grau de importância do conhecimento adquirido no curso para a atividade profissional atual?

Nula, não tem relação com a atividade atual Pouca, não será utilizado Média, auxiliará em aspectos não estratégicosMuito, o conhecimento será essencial para a atividade

27. De que forma o título adquirido com curso contribuirá para a ascensão profissional? (Informe o mais importante)

Não contribuirá Aumento salarial Promoção de cargo Mudança de emprego/atividade

28. Tempo dedicado ao estudo por semana (considerando as aulas presenciais) Até 10 horas Até 15 horas Até 20 horas + de 20 horas

29. Com que freqüência você é intelectualmente estimulado pelo conteúdo das aulas? NSR Nunca Raramente Frequentemente Sempre

30. Com que freqüência você fica satisfeito com as aulas ministradas? NSR Nunca Raramente Frequentemente Sempre

31. Com que freqüência você fica satisfeito com as experiências vivenciadas nesta IES? NSR Nunca Raramente Frequentemente Sempre

32. Com que freqüência você assistiu ou assiste aulas que lhe proporcionaram ou proporcionam novos conhecimentos?

NSR Nunca Raramente Frequentemente Sempre

33. Com que freqüência você participou ou participa de atividades extracurriculares que proporcionam excelente oportunidade de aprendizagem?

NSR Nunca Raramente Frequentemente Sempre

34. Com que freqüência você teve ou tem docentes que venham às aulas bem preparados? NSR Nunca Raramente Frequentemente Sempre

35. Com que freqüência você teve ou tem docentes que se comunicam eficazmente? NSR Nunca Raramente Frequentemente Sempre

Fatores Institucionais

36. O que determinou sua escolha por esta IES? (Informe o mais importante) Vestibular fácil Falta de opções nas outras IES Localização do Campus Estrutura física Reputação da IES

128

37. Como definiria a reputação acadêmica da sua IES, perante a sociedade? Péssima, pagou passou Regular, não tem diferença para as demais Boa, é a IES da momentoMuito boa, está entre as melhores da região Excelente, não existem melhores

38. Como definiria sua experiência acadêmica ou grau de satisfação nesta IES? Péssima, não estou à vontade Fraca, permaneço somente o tempo necessário Regular, alguns aspectos poderiam melhorar Bom, não tenho o que reclamar Excelente, superou minhas expectativas

39. Como classificaria a qualidade do Corpo Docente da sua IES? Péssimo Fraco Regular Bom Excelente

40. Qual sua opinião sobre o programa das disciplinas do seu curso? Péssimo Fraco Regular Bom Excelente

41. Qual sua opinião sobre a estrutura de laboratórios, bibliotecas e recursos audiovisuais da sua IES?

Péssimo Fraco Regular Bom Excelente

42. Qual sua opinião sobre os serviços de apoio e suporte aos alunos prestados pela IES? Péssimo Fraco Regular Bom Excelente

43. Qual sua opinião sobre o nível de respeito para com os alunos nesta IES? Péssimo Fraco Regular Bom Excelente

44. Qual sua opinião sobre a atitude da IES em relação ao aprendizado dos alunos? Não tem qualquer interesse O interesse é apenas financeiro Tem algum interesse, mas não faz acompanhamento Tem acompanhamento, mas depende do interesse do alunoProporciona acompanhamento eficaz

45. Qual a atitude da IES quanto ao controle financeiro das mensalidades? Péssima, não tem controle Fraca, a cobrança é falha

Regular, não pode fazer muito pois a Lei não permite

Boa, avisa aos alunos quando estão atrasados

Excelente, sempre incentiva os pagamentos em dia e até antecipados

129

Apêndice II � Relação das Variáveis Independentes

X01: Idade refere-se a faixa etária em que se situa o aluno, dividida em cinco faixas: até 21

anos, de 22 a 26 anos, de 27 a 30 anos, de 31 a 40 anos, e acima de 40 anos. Espera-se que

quanto maior a faixa etária, menor seja a inadimplência, valores: 1 a 5.

X02: Sexo, gênero dos alunos pesquisados, valores: 1 para masculino ou 2 para feminino.

X03: Raça, grupo racial a que mais se identifica o aluno pesquisado, entre os cinco

seguintes grupos: índio, negro, pardo, asiático ou branco, valores: 1 a 5.

X04: Estado civil, situação conjugal do aluno a ser definida entre quatro grupos: solteiro,

casado, tem companheiro, separado ou viúvo. Espera-se que pessoas solteiras estejam

mais sujeitas à inadimplência, valores: 1 a 5.

X05: Quantidade de Filhos refere-se ao número de filhos sob a responsabilidade de aluno

pesquisado, valores: 0 a 4, sendo que 0 significa que o aluno não tem filhos e 4 significa

mais de três filhos.

X06: Ocupação procura definir a ocupação do aluno no que se refere ao emprego, sendo

classificado como: sem emprego, funcionário publico, funcionário do setor privado/ONG,

profissional autônomo ou empresário, valores: 1 a 5.

X07: Ensino médio refere-se ao tipo de escola de ensino médio freqüentada pelo aluno,

podendo ser: escola pública, escola particular ou curso supletivo, valores: 1 a 3.

X08: Tipo de ingresso identifica a forma de acesso ao ensino superior, se através de

concurso vestibular, transferência entre IES ou como portador de diploma de nível

superior, valores: 1 a 3.

X09: Atitude do aluno quanto ao pagamento das mensalidades escolares, está relacionada à

motivação e caráter do aluno. Procura identificar a motivação do aluno com respeito ao

pagamento da mensalidade, se considera as benesses da Lei para não honrar o pagamento,

se procura pagar em dia, ou se aproveita as vantagens concedidas pela IES para

pagamentos em dia ou antecipados, valores: 1 a 5.

130

X10: Atitude da família no que diz respeito ao aluno freqüentar um curso superior. Procura

verificar o valor percebido pela família do aluno quanto a educação superior, indica se a

família incentiva o abandono dos estudos, se é indiferente, se dá pouco incentivo, de

incentiva e acompanha o desempenho ou se dá prioridade aos estudos, valores: 1 a 5.

X11: Renda Própria indica a renda pessoal do aluno. Valores: 1 indica que aluno não tem

renda, 2 - possui renda até R$ 500, 3 � possui renda de R$ 501 a R$ 1000, 4 � possui

renda de R$ 1001 a R$ 2000 ou 5 � possui renda superior a R$ 2000.

X12: Renda Familiar indica a renda familiar do aluno. Valores: 1 - renda familiar até R$

500, 2 � renda familiar de R$ 501 a R$ 1000, 3 � renda familiar de R$ 1001 a R$ 2000, 4

� renda familiar de R$ 2001 a R$ 3000 ou 5 � possui renda superior a R$ 3000.

X13: Responsável Financeiro. Indica quem é o responsável pelo pagamento das

mensalidades escolares. Valores: 1 � o aluno bolsa de estudos ou financiamento

estudantil, 2 � o aluno é o responsável pelo pagamento, 3 � a família responde pelos

pagamentos, ou 4 � o pagamento das mensalidades é responsabilidade da empresa na qual

o aluno trabalha.

X14: Possui Telefone Celular? Indica se o aluno possui e qual o tipo de contrato de

telefonia celular. Valores: 1 � Não possui telefone celular, 2 � possui telefone celular pré-

pago, 3 � possui telefone celular pós-pago, 4 � possui telefone celular empresarial ou

custeado pela empresa na qual trabalha, 5 � Possui mais de um celular.

X15: Possui Cartão de Crédito? Indica se o aluno possui e qual o limite do cartão de

crédito. Valores: 1 � não possui cartão de crédito, 2 � possui cartão com limite até R$ 500,

3 � possui cartão com limite até R$ 1000, 4 � possui cartão com limite até R$ 2000 ou 5 �

possui cartão com limite superior a R$ 2000.

X16: Possui veículo automotor? Indica se o aluno possui veículo próprio, qual o tipo e se

existe ônus financeiro sobre o mesmo. Valores: 1 � não possui veículo, 2 � possui

motocicleta com saldo a pagar, 3 � possui motocicleta sem ônus, 4 � possui automóvel

com saldo a pagar ou 5 � possui automóvel sem ônus.

131

X17: Residência. Indica a condição de propriedade da residência do aluno. Valores: 1 �

reside em imóvel emprestado, 2 � reside em imóvel alugado, 3 � reside em imóvel

financiado ou 4 � reside em imóvel próprio sem ônus financeiro.

X18: Tipo de Residência. Indica qual o tipo de imóvel em que o aluno reside. Valores: 1 �

imóvel em conjunto habitacional, 2 � casa, 3 � apartamento padrão, 4 � imóvel em

condomínio fechado ou 5 � apartamento de luxo.

X19: Tempo de residência. Indica há quanto tempo o aluno reside no atual imóvel.

Valores: 1 � até seis meses, 2 � até um ano, 3 � até três anos, 4 � até cinco anos ou 5 �

mais de cinco anos.

X20: Referência Bancária. Indica se o aluno possui referência ou conta em banco. Valores:

1 � não possui conta em banco, 2 � possui conta bancária somente para recebimento de

salário, 3 � possui conta caderneta de poupança, 4 � possui conta corrente com

movimentação financeira ou 5 � possui investimentos em bancos.

X21: Quantidades de membros da família atualmente cursando ensino fundamental/médio

em escola particular. Valores: 0 a 4, sendo que 0 significa que não existem membros da

família em escolas de nível fundamental/médio particular e 4 significa a existência de

mais de três membros.

X22: Quantidades de membros da família atualmente cursando ensino superior em IES

particular. Valores: 0 a 4, sendo que 0 significa que não existem membros da família em

IES particular e 4 significa a existência de mais de três membros.

X23: Tipo de Curso. Valores: 1 � graduação tecnológica (Tecnólogo), 2 � graduação plena

(Bacharelado / Licenciatura).

X24: Área de Conhecimento. Indica a área de conhecimento do curso freqüentado pelo

aluno. Valores: 1 � Área tecnológica, 2 � Ciências Sociais Aplicadas, 3 � Ciências da

Saúde ou 4 � Ciências Humanas.

X25: Duração do Curso. Indica o tempo normalmente necessário para graduação. Valores:

1 � cinco semestres, 2 � seis semestres, 3 � oito semestres ou 4 � mais de oito semestres.

132

X26: Importância do Conhecimento adquirido. Indica qual a importância do conhecimento

adquirido na instituição de ensino superior, para a atual atividade profissional do aluno.

Valores: 1 � Não sabe responder, 2 � o conhecimento adquirido não tem importância para

a atividade profissional, 3 � o conhecimento adquirido tem pouca importância e não será

utilizado na atividade profissional, 4 � o conhecimento adquirido tem média importância

para a atividade profissional e auxiliará em aspectos não estratégicos, 5 - o conhecimento

adquirido tem muita importância para a atividade profissional e será essencial para exercê-

la.

X27: Como o título adquirido contribuirá para a ascensão profissional? Valores: 1- Não

sabe responder, 2 � Não contribuirá, 3 � Permitirá um aumento salarial, 4 � Permitirá

promoção de cargo, 5 � Permitirá uma mudança de emprego ou atividade.

X28: Tempo dedicado ao estudo. Indica o tempo dedicado pelo aluno ao estudo por

semana. Valores: 1 � Até 10 horas/semana, 2 � até 15 horas/semana, 3 � até 20

horas/semana ou 4 � mais de 20 horas por semana.

X29: Estimulação intelectual. Indica a freqüência com que o aluno é estimulado

intelectualmente pelo conteúdo ministrado nas aulas. Valores: 1- Não sabe responder, 2-

Nunca fica estimulado, 3 � Raramente é estimulado, 4 � Freqüentemente é estimulado, ou

5 � Sempre é estimulado.

X30: Satisfação com as aulas. Indica a freqüência com que o aluno fica satisfeito com o

conteúdo ministrado nas aulas. Valores: 1 - Não sabe responder, 2 - Nunca fica satisfeito,

3 � Raramente fica satisfeito, 4 � Freqüentemente fica satisfeito, ou 5 � Sempre fica

satisfeito.

X31: Satisfação com as experiências vivenciadas. Indica a freqüência com que o aluno fica

satisfeito com as experiências vivenciadas no dia a dia da instituição. Valores: 1- Não sabe

responder, 2 - Nunca fica satisfeito, 3 � Raramente fica satisfeito, 4 � Freqüentemente fica

satisfeito, ou 5 � Sempre fica satisfeito.

X32: Aulas que proporcionam novos conhecimentos. Indica a freqüência com que o aluno

percebe que novos conhecimentos foram adquiridos nas aulas assistidas. Valores: 1 - Não

sabe responder, 2 - Nunca adquire ou adquiriu novos conhecimentos, 3 � Raramente

133

adquire ou adquiriu novos conhecimentos, 4 � Freqüentemente adquire ou adquiriu novos

conhecimentos, ou 5 � Sempre adquire ou adquiriu novos conhecimentos.

X33: Participação em atividades extracurriculares. Indica a freqüência com que o aluno

participa ou participou de atividades extracurriculares promovidas pela IES. Valores: 1 -

Não sabe responder, 2 - Nunca participa, 3 � Raramente participa, 4 � Freqüentemente

participa, ou 5 � Sempre participa.

X34: Aulas bem preparadas. Indica a freqüência com que o aluno percebe que os docentes

contribuem com aulas bem preparadas. Valores: 1- Não sabe responder, 2 - Nunca

contribuem com aulas bem preparadas, 3 � Raramente contribuem com aulas bem

preparadas, 4 � Freqüentemente contribuem com aulas bem preparadas, ou 5 � Sempre

contribuem com aulas bem preparadas.

X35: Comunicação do docente. Indica a freqüência com que o aluno percebe que os

docentes têm uma comunicação eficaz com o corpo discente. Valores: 1- Não sabe

responder, 2 - Nunca se comunicam eficazmente, 3 � Raramente se comunicam

eficazmente, 4 � Freqüentemente se comunicam eficazmente, ou 5 � Sempre se

comunicam eficazmente.

X36: Média Semestral do Aluno. Indica o desempenho acadêmico do aluno, obtido através

do somatório do produto do número de créditos da disciplina pela média final da

disciplina, dividido pelo somatório dos créditos cursados no semestre.

X37: Escolha da IES. Indica que fator influenciou determinantemente o aluno na escolha

da IES Valores: 1 � Nível de dificuldade do vestibular, 2 � Falta de opções de cursos em

outra IES, 3 � Localização do Campus, 4 � Estrutura física da IES ou 5 � a Reputação da

IES.

X38: Reputação da IES. Indica qual a definição do aluno para a reputação da IES, perante

a saciedade. Valores: 1 � Péssima, a IES tem fama de valorizar somente a mensalidade do

aluno, 2 � Regular, não se diferencia das demais IES, 3 � Boa, é bem conceituada, sendo a

preferência da maioria na atualidade, 4 � Muito boa, é uma das melhores IES da região ou

5 � Excelente, não existe IES melhor.

134

X39: Grau de satisfação para com a IES. Indica o quão satisfeito está o aluno, através da

percepção de sua experiência acadêmica na instituição. Valores: 1 � Péssima, o aluno não

está à vontade na IES, 2 � Fraca, o aluno não fica na IES além do tempo necessário para

as aulas, 3 � Regular, o aluno aponta aspectos a melhorar, 4 � Bom, o aluno está satisfeito

ou 5 � Excelente, a experiência na IES superou as expectativas do aluno.

X40: Qualidade do Corpo Docente. Indica qual a percepção, para o aluno, da qualidade do

corpo docente da IES. Valores: 1 � Péssima Qualidade, 2 � Qualidade Fraca, 3 �

Qualidade Regular, 4 � Boa Qualidade ou 5 � Excelente Qualidade.

X41: Qualidade do Programa das Disciplinas. Indica qual a percepção, para o aluno, da

qualidade dos programas das disciplinas nos cursos da IES. Valores: 1 � Péssima

Qualidade, 2 � Qualidade Fraca, 3 � Qualidade Regular, 4 � Boa Qualidade ou 5 �

Excelente Qualidade.

X42: Estrutura Física da IES. Indica qual a percepção, para o aluno, da qualidade da

estrutura física da IES, considerando-se os laboratórios, bibliotecas e recursos

audiovisuais. Valores: 1 � Péssima Qualidade, 2 � Qualidade Fraca, 3 � Qualidade

Regular, 4 � Boa Qualidade ou 5 � Excelente Qualidade.

X43: Serviços de Apoio e Suporte ao Aluno. Indica qual a percepção, para o aluno, da

qualidade dos serviços de apoio e suporte prestados pela IES. Valores: 1 � Péssima

Qualidade, 2 � Qualidade Fraca, 3 � Qualidade Regular, 4 � Boa Qualidade ou 5 �

Excelente Qualidade.

X44: Respeito para com o aluno. Indica qual a percepção, para o aluno, do respeito

demonstrado pela IES para com o corpo discente. Valores: 1 � Péssima, a IES não tem

respeito para com o aluno, 2 � Fraca, a IES tem pouco respeito para com o aluno, 3 �

Regular, a IES divulga mas não demonstra ter respeito efetivo, 4 � Boa, a IES divulga e

realmente respeita o corpo discente ou 5 � Excelente, tem o respeito para com o aluno

como uma prioridade.

X45: Atitude da IES para com o aprendizado. Indica qual a percepção do aluno da atitude

da IES para com o grau de aprendizado do corpo discente. Valores: 1 � Não tem interesse,

2- O interesse da IES é apenas financeiro, 3 � A IES demonstra algum interesse, porém

135

não acompanha efetivamente, 4 � A IES acompanha, conforme o interesse do aluno, 5 � A

IES preocupa-se e proporciona um aprendizado eficaz.

X46: Controle Financeiro. Indica qual a percepção do aluno de como a IES tem controle

financeiro das mensalidades. Valores: 1 � Péssima, a IES não tem controle sobre os

recebimentos, 2 � Fraca, o sistema de acompanhamento e cobrança é fraco, 3 � Regular, a

IES acompanha e controla, mas a legislação impede ações mais eficazes, 4 � Boa, a IES

acompanha e avisa os alunos em caso de atrasos nos pagamentos, ou 5 � Excelente, A IES

acompanha e incentiva os pagamentos em dia e antecipados.

X47: Mensalidade Cobrada. Indica o valor mensal cobrado do aluno no segundo semestre

letivo de 2004. 1 � Até R$ 300, 2 � R$ 301 a R$ 500, 3 � 501 a R$ 700, e 4 � Acima de

R$ 700.

X48: Freqüência Média Semestral do Aluno. Indica o percentual da freqüência média,

obtido pelo aluno durante o semestre. Percentuais de freqüência inferiores a 75%

reprovam o aluno. Esta variável é obtida através do somatório das freqüências obtidas,

dividido pelo somatório de aulas ministradas no semestre.

136

Apêndice III � Matriz Estrutural da Função Discriminante

Função Variáveis 1

Qual sua atitude quanto ao pagamento das mensalidades do curso? ,640 Qual a atitude de sua família quanto ao seu curso superior? ,435 Com que freqüência participa de atividades extracurriculares? -,335 Área de conhecimento do curso ,275 Tipo de curso -,248 Tipo de residência ,235 Tempo de residência ,210 Duração Normal do curso -,203 Mensalidade -,197 Com que freqüência fica satisfeito com as experiências vivenciadas na IES? -,172 Qual sua opinião sobre o nível de respeito para com os alunos na IES? -,129 Como definiria sua experiência acadêmica ou grau de satisfação na IES? -,126 Possui telefone celular? -,118 Tipo de imóvel -,109 Como definiria a reputação acadêmica da sua IES, perante a sociedade? -,107 Media Semestral ,102 Renda Própria -,101 Como classificaria a qualidade do corpo docente da IES? -,101 Qual a opinião sobre o programa das disciplinas do curso? -,091 Qual o grau de importância do conhecimento adquirido para a atividade profissional? -,091 Etnia -,085 Com que freqüência fica satisfeito com as aulas ministradas? -,084 Com que freqüência é intelectualmente estimulado pelo conteúdo das aulas? -,083 Freqüência Semestral ,080 Qtd de membros da família cursando ensino médio em escola privada -,078 Possui cartão de crédito? -,078 De que forma o título adquirido contribuirá para a ascensão profissional? ,076 Tem referência bancárias? ,074 Qual sua opinião sobre a estrutura de laboratórios, bibliotecas e recursos audiovisuais da IES? -,071 Onde cursou ensino médio? -,070 Tipo de ingresso -,069 Qual a atitude da IES quanto ao controle financeiro das mensalidades? -,059 Tipo de Ocupação -,050 Possui veículo automotor? -,048 Qual sua opinião sobre a atitude da IES em relação ao aprendizado dos alunos? -,047 Com que freqüência os docentes se comunicam eficazmente? ,042 Qual sua opinião sobre os serviços de apoio e suporte aos alunos prestados pela IES? ,037 Estado Civil -,036 O que determinou sua escolha pela IES? ,034 Faixa Etária -,029 Com que freqüência os docentes demonstram ter preparado as aulas? -,029 Qtd de membros da família cursando IES privada -,026 Sexo -,024 Tem Filhos? -,020 Tempo dedicado ao estudo por semana ,019 Com que freqüência assiste aulas que proporcionam novos conhecimentos? ,014 Renda Familiar -,010 Responsável financeiro pela mensalidade escolar -,006 Correlações combinadas entre grupos, das variáveis discriminantes e as funções discriminantes canônicas padronizadas. Variáveis ordenadas por tamanho absoluto da correlação dentro da função.

137

Apêndice IV � Matriz de Classificação da Função Discriminante

Matriz de Classificação

Caso Real Prev Acerto Z Z0 Z1 1 0 0 Sim 0,94 0,87 0,132 0 0 Sim 0,11 0,69 0,313 0 0 Sim 0,48 0,78 0,224 1 1 Sim -0,83 0,41 0,595 0 0 Sim -0,38 0,55 0,456 1 0 Não -0,39 0,55 0,457 0 0 Sim 0,56 0,80 0,208 1 0 Não 0,10 0,69 0,319 0 0 Sim -0,15 0,62 0,3810 0 0 Sim 1,16 0,89 0,1111 0 0 Sim 1,16 0,89 0,1112 1 0 Não -0,52 0,51 0,4913 1 1 Sim -0,99 0,36 0,6414 1 1 Sim -1,46 0,24 0,7615 0 0 Sim 1,64 0,94 0,0616 1 1 Sim -1,47 0,24 0,7617 0 0 Sim -0,16 0,62 0,3818 0 1 Não -0,99 0,36 0,6419 0 0 Sim 0,69 0,82 0,1820 1 1 Sim -3,15 0,04 0,9621 0 0 Sim 1,09 0,89 0,1122 0 0 Sim 1,09 0,89 0,1123 1 0 Não 0,71 0,83 0,1724 0 0 Sim 1,09 0,89 0,1125 0 0 Sim -0,22 0,60 0,4026 1 1 Sim -1,93 0,15 0,8527 0 0 Sim 1,56 0,93 0,0728 0 0 Sim 0,25 0,73 0,2729 0 0 Sim 2,41 0,98 0,0230 0 0 Sim 0,25 0,73 0,2731 0 0 Sim 1,46 0,92 0,0832 1 0 Não 1,18 0,90 0,1033 1 0 Não 1,18 0,90 0,1034 1 0 Não -0,08 0,64 0,3635 0 0 Sim 1,33 0,91 0,0936 0 0 Sim 3,49 0,99 0,0137 1 0 Não 3,13 0,99 0,0138 1 0 Não 0,86 0,85 0,1539 0 0 Sim 2,55 0,98 0,0240 0 0 Sim 1,33 0,91 0,0941 0 0 Sim -0,05 0,65 0,3542 1 0 Não -0,52 0,51 0,4943 0 1 Não -1,07 0,34 0,6644 0 0 Sim -0,05 0,65 0,3545 1 0 Não 0,42 0,77 0,2346 1 1 Sim -2,40 0,09 0,9147 1 1 Sim -0,99 0,36 0,6448 0 0 Sim 0,69 0,82 0,1849 0 0 Sim 0,79 0,84 0,1650 0 0 Sim 0,71 0,83 0,1751 0 0 Sim 0,32 0,75 0,25

Caso Real Prev Acerto Z Z0 Z1 52 0 1 Não -0,99 0,36 0,6453 1 0 Não -0,38 0,55 0,4554 0 0 Sim 1,78 0,95 0,0555 0 0 Sim 0,47 0,78 0,2256 0 0 Sim 0,94 0,86 0,1457 1 0 Não -0,37 0,55 0,4558 1 0 Não -0,38 0,55 0,4559 0 0 Sim 0,67 0,82 0,1860 0 0 Sim 0,66 0,82 0,1861 0 0 Sim 1,51 0,93 0,0762 1 0 Não 0,28 0,74 0,2663 1 0 Não 0,29 0,74 0,2664 1 0 Não -0,19 0,61 0,3965 0 0 Sim 1,51 0,93 0,0766 0 1 Não -1,40 0,25 0,7567 0 0 Sim 1,13 0,89 0,1168 0 0 Sim -0,19 0,61 0,3969 0 1 Não -0,58 0,49 0,5170 0 1 Não -0,58 0,49 0,5171 1 0 Não -0,20 0,60 0,4072 0 1 Não -1,03 0,35 0,6573 0 1 Não -0,58 0,49 0,5174 0 0 Sim -0,09 0,64 0,3675 1 1 Sim -0,94 0,37 0,6376 0 1 Não -0,58 0,49 0,5177 1 0 Não -0,48 0,52 0,4878 1 1 Sim -1,88 0,15 0,8579 1 0 Não 0,27 0,73 0,2780 1 0 Não 0,04 0,67 0,3381 0 1 Não -1,27 0,28 0,7282 1 0 Não 1,35 0,92 0,0883 0 1 Não -0,80 0,42 0,5884 0 1 Não -1,27 0,28 0,7285 1 1 Sim -1,28 0,28 0,7286 0 0 Sim 1,35 0,92 0,0887 0 1 Não -1,27 0,28 0,7288 0 0 Sim 0,04 0,67 0,3389 1 0 Não 0,28 0,74 0,2690 1 1 Sim -1,89 0,15 0,8591 1 1 Sim -3,58 0,02 0,9892 1 1 Sim -1,79 0,17 0,8393 0 1 Não -0,58 0,49 0,5194 0 0 Sim 0,27 0,73 0,2795 0 0 Sim 0,28 0,74 0,2696 0 1 Não -0,94 0,37 0,6397 1 1 Sim -1,04 0,35 0,6598 1 0 Não 0,37 0,76 0,2499 0 1 Não -1,88 0,15 0,85

100 1 1 Sim -0,94 0,37 0,63101 0 0 Sim -0,19 0,61 0,39102 1 0 Não -0,10 0,63 0,37

138

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4

141

Cas

o In

ad.

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X2

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X

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X

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3

142

Cas

o In

ad.

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X2

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145

Cas

o In

ad.

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Fatores Condicionantes da Inadimplencia em IES