UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA FACULDADE DE ECONOMIA ... Souza... · Fernando e Velosos (2003b) adota uma perspectiva nacional, Netto Junior e Figueirêdo (2008) apresenta uma comparação

UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA

FACULDADE DE ECONOMIA

CURSO DE GRADUAÇÃO EM ECONOMIA

LEONARDO DA CRUZ BARBOSA SOUZA

PERSISTÊNCIA INTERGERACIONAL DE EDUCAÇÃO E RENDA NO ESTADO

DA BAHIA

SALVADOR

2017



DA BAHIA

Versão preliminar do Trabalho de Conclusão de Curso de

Ciências Econômicas da Universidade Federal da Bahia.

Requisito parcial à obtenção do grau de Bacharel em Ciências

Econômicas.

Área de Concentração: Teoria do capital humano.

Orientador: Prof. Me. Rodrigo Carvalho Oliveira.

SALVADOR

2017

Ficha catalográfica elaborada por Vânia Cristina Magalhães CRB 5- 960

Souza, Leonardo da Cruz Barbosa

S729 Persistência intergeracional de educação e renda no estado da

Bahia./Leonardo da Cruz Barbosa Souza. – Salvador, 2017.

53 f.: il. quad.; graf.; tab.

Trabalho de conclusão de curso (Graduação) – Faculdade de

Economia, Universidade Federal da Bahia, 2017.

Orientador: Prof. Rodrigo Carvalho Oliveira.

1. Educação - Aspectos econômicos. 2. Emprego. 3. Renda familiar. I.

Oliveira, Rodrigo Carvalhos. II. Título. III. Universidade Federal da

Bahia.

CDD – 379.6



DA BAHIA

Trabalho de conclusão de curso apresentado ao curso de Ciências Econômicas da

Universidade Federal da Bahia, como requisito parcial para a obtenção do grau de bacharel

em Ciências Econômicas.

Aprovado em ____ de ______________ de ________.

Banca Examinadora

_____________________________________________________

Prof. Me. Rodrigo Carvalho Oliveira

Universidade Federal da Bahia - UFBA

_____________________________________________________

Prof. Dr. Vinicius de Araújo Mendes


______________________________________________________

Prof. Dra. Diana Lúcia Gonzaga da Silva


AGRADECIMENTOS

Agradeço a meu pai, Zinevaldo, que se esforçou a vida inteira por minha educação e foi

essencial para que essa conquista fosse possível. A minha mãe, Eunice, que sempre me apoiou

nos momentos de dúvida e fraqueza e sempre me fez acreditar no meu valor como ser

humano.

Aos meus colegas que estiveram do meu lado nessa longa batalha, Jadson, Rayane, Cairo,

Edilson, Carol e Kecia, que, entre muitos outros, sempre estiveram do meu lado para enfrentar

os obstáculos mais difíceis.

Aos professores que se dedicaram a transmitir seus conhecimentos em economia e em outras

áreas, permitindo que eu possa observar o mundo com mais clareza, em especial os

professores Oswaldo Guerra, Gisele Tyriaki e Uallace Lima.

Ao meu orientador Rodrigo, por dedicar seu tempo e paciência a conclusão desta monografia.

RESUMO

Esse trabalho é voltado a análise da influência da educação dos pais e da renda familiar na

renda e educação dos filhos no estado da Bahia. Os resultados são provenientes do modelo de

Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) e dos dados da Pesquisa Nacional de Amostra a

Domicílio (PNAD) de 1995 a 2014, realizada pelo Instituto Brasileiro de Geografia e

Estatística (IBGE). Esses resultados indicam que a Bahia apresenta inicialmente uma baixa

mobilidade, mas apresenta avanços na sua distribuição educacional ao longo dos anos. Esses

avanços são mais nítidos na Região Metropolitana de Salvador, enquanto o resto do estado

possui uma carência maior em educação, apresentando um número maior de analfabetos e

indivíduos com Ensino Fundamental incompleto do que nas proximidades da capital.

Palavras-Chave: Capital humano. Educação. Persistência intergeracional da educação.

ABSTRACT

This work is focused on the analysis of the influence of parents' education and family income

on the income and education of their children in the state of Bahia. The results are derived

from the Ordinary Least Squares (OLS) model and data from the National Household Sample

Survey (PNAD), from 1995 to 2014, conducted by the Brazilian Institute of Geography and

Statistics (IBGE). These results indicate that Bahia initially presents a low mobility rate, but

presents advances in its educational distribution over the years. These advances are clearer in

the Metropolitan Region of Salvador, while the rest of the state has a greater lack of

education, presenting a greater number of illiterates and individuals with incomplete

Elementary Education than in the vicinity of the capital.

Key-words: Human capital. Education. Intergenerational persistence of education.

LISTA DE FIGURAS

Quadro 1 - Lista de variáveis utilizadas 25

Gráfico 1 - Retorno da Educação sobre a renda por hora 37

Gráfico 2 - Retorno da Experiência no Trabalho Principal sobre a renda por hora 38

Gráfico 3 - Retorno da Idade sobre a renda por hora 39

Gráfico 4 - Impacto da diferença de cor na renda por hora 40

Gráfico 5 - Impacto da diferença de gênero na renda por hora 41

Gráfico 6 - Impacto da renda familiar, educação e educação dos pais na renda por

hora para o estado da Bahia

43

LISTA DE TABELAS

Tabela 1 - Distribuição das amostras do estado da Bahia por nível de ensino em 2014 27

Tabela 2 - Carteira assinada no trabalho principal na Bahia, 2014 28

Tabela 3 - Correlação entre as variáveis de educação e renda para a Bahia 29

Tabela 4 - Educação dos filhos em relação a educação dos pais por nível de

escolaridade na Bahia, 1995 (em %)

30


escolaridade na Bahia, 2014 (em %)

32


escolaridade na região metropolitana de Salvador, 2014 (em %)

32


escolaridade fora da região metropolitana de Salvador, 2014 (em %)

33

Tabela 8 - Efeito da educação na renda por hora no estado da Bahia 35

Tabela 9 - Efeito da educação na renda por hora com a inclusão das variáveis

educação dos pais e renda familiar para o estado da Bahia

42

Tabela 10 - Efeito da educação na renda por hora na região metropolitana de Salvador 49

Tabela 11 - Efeito da educação na renda por hora na região metropolitana de Salvador 50

Tabela 12 - Efeito da educação na renda por hora no Brasil 51

Tabela 13 - Efeito da educação na renda por hora com a inclusão das variáveis

educação do pai e educação da mãe no estado da Bahia

52

Tabela 14 - Efeito da educação na renda por hora com a inclusão da variável educação

dos pais no estado da Bahia

53

Tabela 15 - Efeito da educação na renda por hora com a inclusão da variável renda

familiar no estado da Bahia

54

LISTA DE EQUAÇÕES

Equação 1 24

Equação 2 25

Equação 3 25

SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO 10

2 REFERENCIAL TEÓRICO 12

2.1 EDUCAÇÃO COMO CAPITAL E INVESTIMENTO: PRINCÍPIOS DA TEORIA

DO CAPITAL HUMANO

12

2.2 INTERAÇÕES ENTRE O CAPITAL HUMANO E O MERCADO DE

TRABALHO

16

2.3 O PAPEL DA SINALIZAÇÃO NO MERCADO DE TRABALHO 17

3 EVIDÊNCIAS EMPÍRICAS: PERSISTÊNCIA EDUCACIONAL E DE

RENDA

19

3.1 INTRODUÇÃO ÀS EVIDÊNCIAS EMPÍRICAS 19

3.2 A PERSISTÊNCIA INTERGERACIONAL DA EDUCAÇÃO E RENDA NO

BRASIL

19

3.3 A INFLUÊNCIA DA EDUCAÇÃO NA EMPREGABILIDADE 21

4 METODOLOGIA E BASE DE DADOS 24

5 EVIDÊNCIAS INICIAIS 27

5.1 EDUCAÇÃO E O EMPREGO NO ESTADO DA BAHIA 27

5.2 PERSISTÊNCIA INTERGERACIONAL DE EDUCAÇÃO NO ESTADO DA

BAHIA

29

6 RESULTADOS 35

6.1 RETORNOS A EDUCAÇÃO NO ESTADO DA BAHIA 35

6.2 IMPACTO DA EDUCAÇÃO E DA RENDA DOS PAIS SOBRE A RENDA E

EDUCAÇÃO DOS FILHOS NA BAHIA

41

7 CONSIDERAÇÕES FINAIS 45

REFERÊNCIAS 46

APÊNDICE A – RESULTADOS DA REGRESSÃO PARA A REGIÃO

METROPOLITANA DE SALVADOR

49

APÊNDICE B – RESULTADOS DA REGRESSÃO PARA FORA DA

REGIÃO METROPOLITANA DE SALVADOR

50

APÊNDICE C – RESULTADOS DA REGRESSÃO PARA O BRASIL 51

APÊNDICE D – RESULTADOS DE EDUCAÇÃO DO PAI E DA MÃE NA

BAHIA

52

APÊNDICE E – RESULTADOS DE EDUCAÇÃO DOS PAIS PARA A

BAHIA

53

APÊNDICE F – RESULTADO DA RENDA FAMILIAR PARA O ESTADO

DA BAHIA

54

10

1 INTRODUÇÃO

A educação é um aspecto importante da economia, visto que possui impactos em diversas

áreas e a sua presença se reflete na sociedade através da melhoria da saúde, da produtividade,

dos salários, produção, liberdade, redução da criminalidade, etc. A existência dessas relações,

em um primeiro momento são claras e consensuais, o que levou a educação a atingir o status

de direito e, em geral, ser oferecida como um serviço público obrigatório ao Estado. No

Brasil, esse direito foi estabelecido pelo Artigo 205 da Constituição Federal de 1988.

Nessa perspectiva, é necessário, para elucidar os impactos da educação, recorrer a Teoria do

Capital Humano, que tem como objetivo estudar primeiramente como a educação afeta a

distribuição do produto do sistema econômico entre a população. Essa educação se tornou um

elemento de diferenciação produtiva, influenciando os ganhos, as decisões e comportamentos

sociais dentro da teoria econômica. Os estudos dessa corrente de pensamento têm como

objetivo compreender, explicar e encontrar meios para mensurar os efeitos da educação na

sociedade.

As condições precárias de educação no Brasil assim como a desigualdade social do país

estabelecem as condições que dificultam o processo de mobilidade social, condenando os

indivíduos a se reproduzirem dentro do estrato socioeconômico habitado por suas famílias. A

baixa mobilidade social no Brasil se traduz na persistência desses padrões socioeconômicos,

entre eles a educação, resultando em um processo de formação de capital humano

insuficiente, onde as pessoas não conseguem obter qualificação necessária para atender o

mercado de trabalho. Isso leva a discussão sobre as condições de empregabilidade dessa mão-

de-obra, que se depara com um mercado de trabalho que depende intrinsicamente do

progresso técnico e da reestruturação produtiva, um processo que leva ao aumento da

demanda por qualificação.

As perspectivas de trabalhos anteriores sobre persistência intergeracional de educação e renda

no Brasil são diversas. Fernando e Velosos (2003b) adota uma perspectiva nacional, Netto

Junior e Figueirêdo (2008) apresenta uma comparação mais extensa entre regiões e Gonçalves

e Silveira Neto (2013) fazem uma comparação entre Recife e outras regiões metropolitanas.

Todos esses artigos apontam que o Brasil possui uma baixa mobilidade e que esse problema

11

se ressalta ainda mais na região Nordeste. O foco deste trabalho será em analisar o estado da

Bahia, assim como a região metropolitana de Salvador e o resto do estado. O Objetivo

principal, portanto, será analisar se existe uma persistência intergeracional de educação e

renda no estado da Bahia. Isto é, filhos de mães e pais mais escolarizados e mais ricos

possuem renda mais elevada?

Os principais resultados deste estudo apontam que a Bahia apresentou uma diminuição

gradual da persistência intergeracional de educação entre os anos de 1995 e 2014. Essas

mudanças indicam que a maioria dos filhos com pais analfabetos possuem ensino médio

completo, uma significativa mudança do status educacional familiar. Ademais, a educação

fora da Região Metropolitana de Salvador se apresenta de forma mais desigual. Na capital, a

grande maioria dos filhos possui ensino médio completo enquanto que o resto do estado

apresenta uma porcentagem elevada de filhos com ensino fundamental incompleto.

Os principais resultados do modelo econométrico estimado, que utiliza a variável rendimento

hora do trabalho principal, como variável dependente, sugerem que a renda por hora aumenta

para cada ano adicional de educação e que este efeito varia pouco entre a Bahia, a região

metropolitana de Salvador e o Brasil. Os resultados também indicam que a renda familiar e a

educação dos pais têm efeito sobre a renda por hora dos filhos, que aumenta quando os pais

são mais ricos e mais escolarizados.

Além desta introdução, esta monografia possui seis outras seções. A seção 2 apresenta o

referencial teórico, composto por elementos da Teoria do Capital Humano presentes em

autores como Becker, Schultz e Mincer. A seção 3 apresenta evidências empíricas presentes

em outros trabalhos que tratam da persistência intergeracional da educação e da renda no

Brasil. Na seção 4 será apresentada a metodologia e a base de dados. Na seção 5 serão

apresentadas as evidências iniciais com base em dados estatísticos e na seção 6 serão

apresentados os resultados do modelo econométrico utilizado. A seção 7 será reservada para

as considerações finais.

12

2 REFERENCIAL TEÓRICO

2.1 EDUCAÇÃO COMO CAPITAL E INVESTIMENTO: PRINCÍPIOS DA TEORIA DO

CAPITAL HUMANO

A importância da Teoria do Capital Humano nesse trabalho está na possibilidade de

compreender melhor o retorno à educação e como esse processo se modifica, em termos de

custos e oportunidades para indivíduos e famílias de maior ou menor renda. As formulações

dos autores como Schultz, Becker, Mincer e Spencer são fundamentais ao entendimento da

influência que as diferenças de renda e educação exercem nos processos de transmissão de

Capital Humano, logo, justificam e dão base para o objetivo deste trabalho.

A discussão sobre o conceito Capital Humano (CH) é essencial para o avanço da análise

econômica e pode explicar várias lacunas presentes nas visões mais tradicionais, que

desconsideram essa forma de capital e seus efeitos econômicos e sociais. A percepção da

existência e da importância do Capital Humano foi apontada por Schultz (1960), que debate

essa omissão e procura estabelecer alguns pontos básicos em relação ao papel da educação na

dinâmica econômica. Ele trata principalmente da educação, sem se estender, ainda, a outras

formas de CH, apontando as dificuldades que se apresentam ao se referir a conhecimento

humano como uma forma de capital.

Uma dessas dificuldades básicas que Schultz (1960) apresenta é a indivisibilidade da

educação e da pessoa que a recebeu, tornando impossível trata-la como uma propriedade da

mesma forma que o capital físico. Os ganhos econômicos da educação estariam associados ao

aumento da produtividade do trabalho, e, a partir dessa consideração, poderia se caracterizar a

obtenção da educação como investimento. Entretanto, é destacada a dificuldade de separar

educação como consumo, que atende necessidades e preferências do indivíduo, sem ganhos

de produtividade; e educação como investimento, que é adquirida apenas pelo seu retorno

financeiro, sem atender as preferências do indivíduo; cuja conclusão atingida é que a

educação, em várias formas, se enquadra nas duas categorias.

Podemos retirar dessas afirmações iniciais a conclusão de que não é toda a educação que é, ou

precisa ser voltada a produtividade. Parte dessa educação é voltada para a transmissão de

aspectos culturais e comportamentais. Entretanto, é importante apontar que a internalização

13

desses aspectos também pode se traduzir em produtividade já que eles são essenciais para a

convivência em sociedade e, mais especificamente, no ambiente de trabalho. Muitos dos

aspectos sociais positivos, não diretamente relacionados a produtividade, que provém da

educação são absorvidos pela sociedade, logo, eles são geralmente considerados como

externalidades positivas.

Posteriormente, Schultz (1961) passa a uma análise mais geral do CH, indicando várias

formas de se investir no mesmo, o que pode ser feito não só através da educação formal, mas

também através da saúde, do treinamento profissional, da migração e da busca por informação

do mercado. O autor coloca o investimento em CH como uma característica distintiva da

economia ocidental e do crescimento econômico, apontando para seu papel no aumento de

salários e na contribuição do trabalhador para o aumento da riqueza.

Com relação a esse aumento de salários, Mincer (1958) fez uma abordagem mais específica,

sobre o impacto de elementos do CH na distribuição de salários. Como essa publicação é

anterior as discussões promovidas por Schultz, em sua modelagem inicial, Mincer utiliza

termos menos específicos como “chance”, “habilidade” e “choque aleatório” para definir

elementos do CH, já que o termo em questão ainda não tinha sido proposto. A partir dessa

modelagem, ele aponta para conclusões importantes, como a existência dos investimentos

após a escola, que passam a ser reconhecidos como experiência.

Mincer (1974) menciona a falta de poder explicativo de modelos que utilizam apenas a

escolaridade, representada por anos de educação formal, como determinante do salário,

apontando, novamente, para a existência de investimentos em capital humano antes e após

esse período. Ele constata que as pessoas com mais anos de escolaridade começam a ter

ganhos de salário e de experiência mais tarde, devido aos anos alocados para o estudo formal.

Ambos o investimento em educação e experiência possuem uma estrutura de custo de

oportunidade semelhante, fazendo com que os indivíduos escolham de forma equilibrada

entre um e outro.

Um ponto importante a se destacar de Mincer (1974) é a importância da distribuição de

empregos com base no nível de educação e experiência dos indivíduos. O autor propõe que

um maior nível de escolaridade e experiência aumenta não só o salário, mas também aumenta

14

as horas que o trabalhador dedica ao emprego. Ele apresenta duas perspectivas para ilustrar o

ponto, o lado da oferta (de mão-de-obra) e o lado da demanda (do empregador).

Pelo lado da oferta, Mincer (1974) aponta para a possibilidade de a educação aumentar os

ganhos por hora, fazendo com que o trabalhador se torne mais disposto a trocar horas de lazer

ou horas em casa por horas no emprego. Essa diferença é melhor refletida pelos ganhos anuais

do que o salário por hora. Pelo lado da demanda, é importante apontar para os diferenciais de

desemprego. Trabalhadores com mais escolaridade são menos vulneráveis ao desemprego,

primeiro por sua escolaridade permitir sua inserção em um número maior de setores,

aumentando a disponibilidade de vagas; segundo, por serem menos vulneráveis ao processo

de substituição da força de trabalho no processo de mecanização da produção. Isso ocorre pela

maior disposição dos empregadores em encontrar e manter trabalhadores que proporcionam

maior produtividade.

Para Becker (1962), os retornos da educação podem se dar por tempo indeterminado e se

estender por toda a vida do indivíduo. Logo, o autor recomenda que as análises a respeito dos

retornos da educação sejam feitas sem uma restrição de tempo devido as distorções que esse

tipo de restrição pode causar. Essas possíveis distorções são mais evidentes nos retornos de

pessoas com mais escolaridade, já que elas demoram mais para entrar no mercado de trabalho

e, consequentemente, realizam seus retornos em um espaço de tempo menor que pessoas com

menos escolaridade.

Ademais, Becker (1962) analisa os incentivos a se investir em educação. Ele primeiro trata do

tempo necessário para se obter o retorno, concluindo que o aumento no interesse em se

investir em educação se dá, em parte pela queda da mortalidade e o aumento da expectativa de

vida. Esses aspectos tornam possível o retorno do investimento da educação, principalmente

para as situações onde as exigências de CH são maiores, fazendo com que o indivíduo entre

mais tardiamente no mercado de trabalho. Nesse contexto, a idade se torna um fator

importante na decisão de se buscar CH, pois, quanto mais jovem o indivíduo, mais tempo ele

terá para obter retorno desse investimento e menor será o custo de oportunidade de abdicar da

renda do trabalho.

O investimento em capital humano tem benefícios e consequências quando observamos os

incentivos que levam os pais a investir na educação de seus filhos. Os pais, que possuem uma

15

idade maior e estão inseridos no mercado de trabalho, teriam que abdicar da totalidade ou de

parte de sua renda para obter educação e, além disso, teriam menos anos para obter os

retornos dessa educação em forma de renda. Os filhos, nesse caso, se tornam uma opção

melhor de investimento, devido ao seu custo de oportunidade mais baixo, por não estarem

abdicando de renda (considerando a presença de leis contra o trabalho infantil) e por terem

mais tempo para recuperar o retorno desse investimento. Nessa situação, a experiência e

informação obtida pelos pais podem sanar a desvantagem de se investir em educação,

providenciando auxílio nas decisões de investimento, que são compartilhadas entre os custos

pagos pelos pais e o esforço e tempo empreendido pelos filhos.

Quando se trata da diferença de renda entre as famílias, é possível apontar outras diferenças.

Quanto menor a renda disponível para se investir em educação, mais pronunciado são os

custos e os custos de oportunidade de se fazer investimentos em Capital Humano. O resultado

é que famílias de baixa renda possuem menores oportunidades para investir em educação e

menos informação para fazer um bom investimento, fazendo com que os retornos, se

possíveis, sejam reduzidos. Os filhos dessas famílias possuem uma decisão muito mais difícil

entre dedicar tempo a educação ou a uma atividade remunerada, já que eles se encontram em

uma situação onde abdicar renda não é possível. Nessas condições, a educação e o estudo são

exercidos simultaneamente, ou o estudo é negligenciado em favor de uma atividade

remunerada, abdicando completamente o ensino.

Famílias com mais renda disponível para investir em educação podem fazer esse investimento

tanto em qualidade como em quantidade de educação, já que não dependem da qualidade do

ensino público e possuem níveis variados de liberdade para selecionar melhores instituições

de ensino. Os custos de oportunidade que seus filhos têm quando se trata de abdicar renda do

trabalho tem uma importância relativa menor na decisão de investir em educação. Além disso,

essas famílias possuem e tem condições de investir em mais informações para tomar melhores

decisões de investimento educacional. Nesse último ponto, existe uma relação maior entre a

educação dos pais e filhos que vai além da renda, já que essa relação implica em como o

conhecimento dos pais pode afetar não só a renda familiar, mas as decisões de investimento

na educação dos filhos.

As diferenças de renda e educação nas famílias afetam os investimentos em educação feitos

nos seus filhos. Isso se torna importante para o tema desta monografia ao ponto que essas

16

diferenças têm efeito no aumento das desigualdades sociais, assim como tem efeito na

persistência dessas desigualdades ao passar das gerações. O alvo do estudo da Persistência

Intergeracional da Educação é quantificar os efeitos das diferenças de renda e educação das

famílias na educação de seus filhos.

2.2 INTERAÇÕES ENTRE O CAPITAL HUMANO E O MERCADO DE TRABALHO

Os retornos da educação se realizam a partir do emprego do capital humano nas atividades

remuneradas no mercado de trabalho. A influência do capital humano na atividade produtiva é

o principal ponto que diferencia a educação como investimento da educação como consumo,

que não tem influência na produtividade e não se traduz em renda. Podemos considerar

também o emprego desse conhecimento em maneiras autônomas de geração de renda, mas

esse não é o foco que será tomado nesse capítulo. O que será discutido é a visão de Becker

(1962) acerca do treinamento profissional e como as empresas lidam com a possibilidade de

qualificar seus empregados.

Como mais uma forma de investimento em capital humano, o treinamento profissional é

dividido por Becker (1962) em geral e específico. O treinamento geral resulta na melhora de

habilidades que beneficiam a empresa que fornece o treinamento e as demais empresas no

mercado. Logo, esses estabelecimentos possuem pouco interesse de pagar por esse tipo de

treinamento e os custos desse treinamento seriam todos internalizados pelos trabalhadores,

seja em custos diretos ou no recebimento de salários mais baixos. No caso de treinamento

específico, as empresas estariam dispostas a compartilhar ou pagar esses gastos com o

trabalhador, já que o benefício em termos de produtividade não se aplica ao resto do mercado,

fazendo com que esse trabalhador tenha menos interesse em arcar com todos os ricos de obter

um conhecimento cujo retorno ele não poderá internalizar completamente.

Becker (1962) aponta que muito do treinamento geral demandado pelas empresas, com o

passar do tempo, passou a ser oferecido pelas escolas e universidades, que passam a suprir a

demanda dos trabalhadores por esse conhecimento. As instituições de ensino também podem

ser voltadas para conhecimentos específicos. O papel dessas instituições, nesses casos, é

reduzir os custos dos indivíduos e das empresas de investir em capital humano, ainda que

exista um custo de oportunidade em termos de abdicação do salário, ou de parte dele, para

frequentá-las. Os incentivos que as empresas têm para investir em CH dependem de sua

17

posição em relação ao mercado de trabalho. Como exemplo, o autor aponta que empresas

monopsônicas teriam um incentivo maior para investir em treinamento, já que esse

treinamento não seria transmitido para outras firmas e o risco do funcionário treinado se

desligar da empresa seria menor.

2.3 O PAPEL DA SINALIZAÇÃO NO MERCADO DE TRABALHO

A relação entre o Capital Humano e o mercado de trabalho é essencial para explicar os

retornos e a preservação do estoque desse capital, um dos elementos desse mercado é o

processo de contratação. Dentro desse processo, Spence (1973) identificou o fenômeno da

sinalização. Spence analisa o mercado de trabalho considerando que o processo de contração

é marcado por uma situação de informação imperfeita. Nesse processo, os empregadores

buscam identificar a produtividade dos candidatos as vagas de emprego. A decisão de

contratar depende das expectativas de produtividade que o empregador possui com base nas

características individuais dos contratantes, que podem ser índices ou sinais que eles

apresentam.

Essas características individuais seriam índices quando se tratarem de características que não

podem ser alteradas pelo indivíduo, como cor, idade e sexo, enquanto sinais são

características como educação e treinamento, que podem ser obtidas pelos candidatos. De

acordo com Spence (1973), o modo como os empregadores farão uso dessas características

depende da disponibilidade de informação no mercado. Como contratar é um investimento

incerto, os empregadores investirão recursos para obter essa informação, o que é uma das

maneiras de se investir em CH.

Na impossibilidade de estabelecer testes e processos de seleção, os empregadores recorrem ao

que Spence (1973) denomina de estatísticas de mercado, que são informações generalizadas a

respeito da produtividade de indivíduos com uma determinada característica. Por exemplo,

uma pesquisa que determina que indivíduos mais velhos possuem menor produtividade. As

estatísticas de mercado são imprecisas pois não oferecem informações pertinentes aos

indivíduos como um processo de seleção, idealmente, ofereceria.

Em sua análise, Spence (1973) observa que pessoas podem ter custos diferentes de obter

sinalização, devido a suas habilidades individuais, que permitiriam alguns indivíduos obter

18

mais produtividade no processo educacional do que outros. O autor desconsidera essas

diferenças em análise de modo que ele estabelece sua teoria a partir do pressuposto que todos

os indivíduos possuem o mesmo custo de obter sinalização. Nestas condições a educação

funcionaria apenas como um sinal e essa seria a única fonte de aumento salarial. Barbosa

Filho e Pessôa (2010) apontam para isso como uma deficiência na teoria da sinalização e

recorrem as evidências dos autores Lange e Topel para complementar a crítica:

Neste mesmo trabalho bem como em Lange (2005), com base em pesquisas

empíricas que avaliam a velocidade de aprendizado do empregador, Lange e

Topel argumentam que a teoria de sinalização não pode responder por mais

de 15% dos retornos totais medidos para a educação. (Isto é, se cada ano de

escolaridade eleva o logarítmico do salário de 10% o retorno associado à

acumulação de capital humano é de pelo menos 8,5%.) Tal fato decorre da

elevada velocidade de aprendizado pelo empregador sobre as características

do trabalhador. Em aproximadamente três anos, o empregador tem 50% da

informação que precisa sobre a produtividade do trabalhador. (BARBOSA

FILHO; PESSÔA, 2010, p. 275). 1

Spence e os demais autores abordados neste capítulo contribuem para entender a relação entre

Capital Humano e renda. Com destaque para a educação, existem diversos elementos a serem

levados em consideração na decisão de se investir em Capital Humano. Idade, custos diretos e

custos de oportunidade são os principais fatores a serem considerados na busca por educação

e, como mostra Becker, esses fatores também determinam a decisão de investir na própria

educação ou na educação dos filhos. A possibilidade de se investir na educação dos filhos é a

base do objetivo desta monografia, que procura observar a influência que a renda e a

educação dos pais possui na renda dos filhos. Essa influência envolve a capacidade desses

pais investirem na educação dos seus filhos, que, devido a ela, terão rendas maiores no futuro.

1 Os artigos aos quais Barbosa Filho e Pessôa (2010) estão se referindo são:

LANGE, Fabian; TOPEL, Robert. The social value of education and human capital. In: HANUSHEK, E. A. ;

WELCH, F. Handbook of the economics of education. North-Holland, 2006. p. 459–509.

LANGE, Fabian. The speed of employer learning. Journal of Labor Economics, v. 25, n. 1, 2007.

19

3 EVIDÊNCIAS EMPÍRICAS: PERSISTÊNCIA EDUCACIONAL E DE RENDA

3.1 INTRODUÇÃO ÀS EVIDÊNCIAS EMPÍRICAS

A evolução do mercado de trabalho está intrinsicamente ligada a velocidade do progresso

técnico e da expansão do conhecimento. Ao incorporar esses elementos, as empresas

demandam uma qualificação maior da mão-de-obra, para que essa opere novos processos e

equipamentos. Isso torna a formação profissionalizante uma necessidade crescente quando se

quer conquistar e permanecer em um emprego.

A empregabilidade é a capacidade do indivíduo de conquistar, manter e crescer em sua

ocupação através das habilidades e competências adquiridas em sua formação. Em um

mercado que sofre com o desemprego e a constante reestruturação produtiva, essa capacidade

é constantemente testada (GOES; PILATTI, 2013).

As inadequações do indivíduo ao mercado de trabalho têm o potencial de excluir esse

indivíduo do processo de produção formal. Enquanto a dinâmica do processo produtivo pode

considerar um trabalhador não-qualificado como descartável e substituível, a existência de

uma parcela significativa da população com pouca qualificação tem o poder de ditar o rumo

(ou a estagnação) do processo produtivo através da pressão por empregos de baixa

produtividade e da dificuldade de preencher funções que exigem maior qualificação.

3.2 A PERSISTÊNCIA INTERGERACIONAL DA EDUCAÇÃO E RENDA NO BRASIL

A persistência intergeracional da educação representa a probabilidade do filho de replicar o

status educacional de seus pais. Ela é um dos elementos do estudo de mobilidade

intergeracional, que trata da influência das condições socioeconômicas da família na condição

social dos filhos. Se espera que esse conceito possa ser usado como ferramenta para entender

melhor o processo de formação de capital humano no Brasil (GONÇALVES; SILVEIRA

NETO, 2013).

Gonçalves e Silveira Neto (2013) apresentam tanto uma análise geral da persistência

intergeracional no Brasil através da revisão de outros autores, assim como um estudo da

20

região metropolitana de Recife, com base em dados da Fundação Joaquim Nabuco (FUNDAJ)

e da Pesquisa Nacional de Amostra a Domicílio (PNAD) de 2010. Os autores calculam o

índice de mobilidade intergeracional, que varia entre 0, para mobilidade total e 1, para

mobilidade nula. Esse índice apresenta valores entre 0,55 e 0,75 para o Brasil e diversas

regiões metropolitanas. A análise geral aponta o Brasil como um país com uma das mais

baixas taxas de mobilidade intergeracional apesar de demonstrar uma melhora em relação à

pesquisa de Ferreira e Veloso (2003), que apontou um índice de mobilidade de 0,85, que foi

considerada uma mobilidade baixa em comparação feita com valores encontrados para os

Estados Unidos na ordem de 0,25 a 0,35.

Ferreira e Veloso (2003), com base na PNAD de 1996, constatam que a mobilidade

intergeracional na região Nordeste é menor que na região Sudeste, os autores apontam como

motivo a maior persistência entre famílias de pais analfabetos, das quais 53,9% dos filhos

dessas famílias permanecem analfabetos no Nordeste contra 21,2% no Sudeste. Essa realidade

se torna ainda mais importante quando ela dialoga com Costa e Correa (2014) que evidenciou

uma proporção de analfabetismo funcional superior a 34% no Nordeste. Uma proporção que

pode ser tanto resultado da baixa mobilidade social assim como pode ser um indicador social

que irá se perpetuar por causa dessa baixa mobilidade (COSTA; CORREA, 2013).

Pero e Szerman (2005), estimam um modelo de variáveis instrumentais utilizando as PNADs

de 1996 e 1977. As bases de dados foram separadas, respectivamente, em uma amostra de

filhos e uma de pais. O foco dos resultados está na renda familiar per capita, para a qual foi

encontrada uma persistência intergeracional de 0,85, o que significa que, na média, os filhos

possuem uma renda familiar per capita de 85% em relação a dos seus pais. O estudo também

apontou para altas persistências nos extremos dos estratos de renda analisados, sendo 0,514

entre os mais pobres e 0,554 no estrato de renda mais elevado. Os autores consideram que

esses números ajudam a explicar a estabilidade das condições de desigualdade no Brasil.

Netto Junior e Figueirêdo (2008) apresenta uma comparação entre os estados brasileiros

através de um índice de Gini para Capital Humano, construído a partir da PNAD de 1986 a

2005, utilizando as rendas totais de todos os trabalhos e as médias de escolaridade. O

Nordeste apresentou valores de 0,28 a 0,25 para o índice, os piores resultados em comparação

com as outras regiões e com a média brasileira, que variou de 0,24 a 0,21. O Nordeste ainda

apresentou relações intergeracionais para a transmissão do analfabetismo mais altas, de

21

24,29%, frente a média nacional de 20,58% e a de 12,5% do Sudeste. Foram apontados como

os estados em pior situação no Nordeste, o Piauí, cuja a chance de filhos com pais analfabetos

de terem menos de 4 anos de escolaridade foi de 76,84% e, no caso de Pernambuco, de 68%.

Quando se trata do retorno da educação no Brasil, Barbosa Filho e Pessôa (2008) fazem um

cálculo da TIR da educação com base nos custos pecuniários e de oportunidade de estudar. A

análise, feita a partir de ciclos de educação de 4 anos cada, aponta para um alto retorno em

relação aos custos, que varia de 10% a 15% ao ano para um período de 30 anos de trabalho e

aumentam quando a análise se estende para 40 e 50 anos de trabalho. Também foi

evidenciado a presença de ganhos de diploma para os anos de conclusão de cada ciclo

estudado, fazendo com que o final do ciclo do Ensino Superior apresentasse mais de 33% de

retorno para os dados do ano de 2004.

Os resultados empíricos observados, resultantes de análises que utilizam metodologias

diferentes, apesar de diferenças em alguns resultados, chegam a conclusões semelhantes, que

apontam o Brasil como um país desigual e com índices de persistência intergeracional de

educação e de renda altos. Os altos retornos de educação apresentados e a dificuldade que as

parcelas mais pobres da população têm em obter essa educação são dois dos diversos motivos

que contribuem para a perpetuação das profundas diferenças sociais do país. Além disso, é

possível afirmar que essa característica é ainda mais acentuada na região Nordeste, da qual, a

Bahia será o foco desse trabalho.

3.3 A INFLUÊNCIA DA EDUCAÇÃO NA EMPREGABILIDADE

A discussão da empregabilidade geralmente está voltada para o resultado que a educação tem

na possibilidade de o indivíduo encontrar e manter o emprego. A evidência empírica dessa

relação é uma ponte necessária para demonstrar que a persistência intergeracional da

educação possui um impacto direto na reprodução das desigualdades socioeconômicas através

das diferenças geradas na distribuição de vagas no mercado de trabalho. Para isso, nesta

seção, serão abordados trabalhos que analisam de dois pontos extremos do processo de

aprendizagem – a alfabetização e o ensino superior e técnico.

Segundo Goes e Pillati (2013), após a crise de 2008 as empresas recorreram a uma

reestruturação produtiva, promovendo cortes severos em reação as políticas de austeridade

22

que se instalaram na Europa. Esse processo, junto ao despreparo dos trabalhadores, gerou uma

onda de desemprego, na qual a condição do trabalhador pode ser ilustrada pelo comentário

seguinte:

O integrante mais frágil desta equação continua sendo o trabalhador, que é

obrigado a adquirir novas competências que poderão até aumentar suas

chances de emprego, mas que se não tiverem um significado real serão

esquecidas tão logo deixem de ser utilizadas. (LEMOS, 2008; CAMPOS,

2011; CESARIO, 2012 apud GOES; PILLATI, 2013 p. 2). 2

No Brasil, há algumas décadas era possível garantir estabilidade de emprego com o diploma

de ensino superior, mas as mudanças do mercado de trabalho transformaram essa realidade e

o diploma se torna uma necessidade para se conseguir emprego. Não só isso, mas as empresas

exigem diplomas acompanhados de históricos escolares que demonstram um bom

aproveitamento do curso. Entretanto a responsabilidade da profissionalização se concentrou

nas Instituições de Ensino Superior. Uma visão que é compartilhada por alunos e empresas

(GUERRA, 2000).

O estudo de Casagrande e Henriques (2012), analisa a inserção no mercado de trabalho de

alunos egressos de um curso técnico em química de Minas Gerais, demonstrando como o

Ensino Técnico também toma parte dessa responsabilidade de formação profissional e, a

partir de uma retrospectiva histórica do Ensino Técnico, o artigo indica um sistema dualista

que reserva este ensino para a população menos favorecida, enquanto o Ensino Superior é, em

geral, destinado a famílias com uma melhor condição financeira. Outro ponto importante a ser

destacado nesse estudo é que ele aponta que o ensino técnico profissionalizante traz

benefícios a empregabilidade, apresentando dados que indicam que mais de 70% dos

entrevistados conseguiram empregos na área de especialização.

Outra pesquisa que também discute a eficácia de cursos e programas que focam na educação

superior e técnica é o de Felicetti, Cabrera e Costa-Morosini (2014). Os dados apresentados

pelo estudo indicam que 65,8% dos 123 respondentes encontraram ocupação na área de

formação, o que demonstra um resultado semelhante ao estudo de Casagrande e Henriques

(2012). Estes estudos indicam que a empregabilidade não é um problema exclusivo da

2 Comentário que Goes e Pillati (2003) constroem a partir das ideias de Lemos (2008). Empregabilidade dos

administradores: quais os perfis profissionais demandados pelas empresas?; Campos (2011). Construção de uma

escala de empregabilidade: definições e variáveis psicológicas.; e Cesario (2012). Contrato de trabajo,

compromiso y satisfacción: moderación de la empleabilidad.

23

disponibilidade de vagas no mercado de trabalho. Programas educacionais como o ProUni

podem trazer benefícios já que é demonstrado que existe a possibilidade do mercado absorver

a mão-de-obra qualificada gerada pelo Ensino Superior e Técnico.

Entretanto, além do Ensino Superior e Técnico, é oportuno oferecer uma visão que demonstra

as condições de outra parte da força de trabalho, que sofre com a falta de escolaridade. O

estudo de Costa e Correa (2014) é baseado no Indicador de Alfabetismo Funcional (Inaf),

resultado de uma pesquisa conjunta do Ibope e do Instituto Montenegro, em 2007, que

recolheu dados divididos em quatro níveis de alfabetização funcional: Analfabeto, rudimentar,

básico e pleno; determinados a partir da capacidade dos entrevistados de entender e interpretar

diferentes níveis de textos e informações.

O nível de analfabetos funcionais e indivíduos com educação rudimentar, “quando a pessoa é

considerada incapaz de utilizar a leitura, a escrita e suas habilidades matemáticas para fazer

frente às demandas de seu contexto social” (COSTA; CORREA, 2014, p. 8)3 superava 34%

em 2006. A empregabilidade dessas pessoas, analfabetas funcionais, segundo o artigo,

dependia de habilidades que os trabalhadores adquiriam durante suas carreiras, que não eram

explicadas pela educação formal (COSTA; CORREA, 2014). O estudo em questão também

indicou um acréscimo de 2 a 6 pontos percentuais na chance de uma pessoa alfabetizada estar

empregada, com variações de acordo com o sexo e o setor da economia, apresentando

resultados mais altos para mulheres no setor de comércio e mais baixos para homens nos

setores de serviço e indústria.

3 Costa e Correa (2014), para apontar o método de avaliação usado na criação de sua base de dados, se referem

aos critérios do documento INSTITUTO PAULO MONTENEGRO; AÇÃO EDUCATIVA (Org.). Indicador de

alfabetismo funcional – 5 anos: um balanço dos resultados de 2001 a 2005.

24

4 METODOLOGIA E BASE DE DADOS

Para realizar os objetivos propostos nesta pesquisa, será utilizada como base de dados, a

Pesquisa Nacional de Amostra a Domicílio (PNAD), realizada pelo IBGE. Desta pesquisa

serão utilizadas informações sobre a educação dos indivíduos e de seus países, assim como

dados de renda. A dimensão temporal é um aspecto importante na operacionalização desse

trabalho e foi definida segundo quatro critérios:

1. Permitir a possibilidade de comparação com os resultados da literatura (referências foram

publicadas em períodos entre 1996 e 2013 e utilizaram bancos de dados como a PNAD e o

INAF 2007, também incluídos nesse período).

2. Estabelecer um período que permita observar mudanças no processo de formação de capital

humano; com base nas referências, é prudente que se estude um período de pelo menos 10

anos.

3. Disponibilidade de dados; a PNAD 2016, que contém os dados de 2015, não estava

disponível quando a base a ser utilizada foi definida, portanto, é seguro afirmar que o limite

dessa pesquisa seja o ano de 2014.

Considerados esses critérios, é possível afirmar que o período de 1995 a 2014, indicado no

título do trabalho, é um período apropriado para que o trabalho ofereça uma contribuição

significativa ao entendimento do objeto. O estudo será feito de acordo com a disponibilidade

dos dados da PNAD para esses anos, sendo assim, os anos de 2000 e 2010 não estão

contemplados na base de dados, pois são anos em que foi realizado o censo demográfico, nos

quais o IBGE não realiza a PNAD.

Como modelo, será utilizado o método de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO), que

consiste na redução do quadrado dos resíduos das regressões e apresenta a seguinte forma:

(1) 𝒚 = 𝜷𝟎 + 𝜷𝟏𝒙𝟏 + 𝜷𝟐𝒙𝟐 + 𝜷𝟑𝒙𝟑 + ⋯ + 𝜷𝒌𝒙𝒌 + 𝒖

Onde 𝒚 é a variável dependente, enquanto 𝒙𝟏, 𝒙𝟐, 𝒙𝟑, … , 𝒙𝒌 são as variáveis independentes ou

explicativas. Na equação 𝜷𝟎 é o intercepto, enquanto 𝜷𝟏, 𝜷𝟐, 𝜷𝟑, … , 𝜷𝒌 são os parâmetros que

25

representam os efeitos de suas respectivas variáveis. O termo de erro é o 𝒖, que contém as

variáveis não especificadas no modelo, assim como aquelas que não tem relação com este.

(WOOLRIDGE, 2011)

Com base no MQO, inicialmente será feita uma análise dos retornos de variáveis como

educação, experiência e idade sobre a renda do trabalho de acordo com o modelo básico de

equação posposta por Mincer (1974) abaixo:

(2) 𝐥𝐧 𝒔𝒂𝒍á𝒓𝒊𝒐 = 𝜷𝟎 + 𝜷𝟏𝒆𝒅𝒖𝒄𝒂çã𝒐 + 𝜷𝟐𝒆𝒙𝒑𝒆𝒓𝒊ê𝒏𝒄𝒊𝒂 + 𝜷𝟑𝒆𝒙𝒑𝒆𝒓𝒊ê𝒏𝒄𝒊𝒂𝟐 + 𝒖

As variáveis que serão utilizadas são descritas no quadro abaixo:

Quadro 1 - Lista de variáveis utilizadas

Variável Descrição

lnRendaHora Logaritmo da Renda por hora no trabalho principal

educação Educação em anos

experiência Experiência no trabalho principal, em anos

experiência2 Experiência no trabalho principal ao quadrado

idade Idade, em anos

idade2 Idade ao quadrado

feminino Dummy: 1 para gênero Feminino, 0 para Masculino

nãobranco Dummy: 1 se não declarado branco, 0 se declarado branco

PessoasFamília Número de pessoas na família

EducaçãoPais Maior valor entre a educação do pai ou da mãe, em anos

lnRendaFamiliar Log da soma das rendas de todas as fontes para pai e mãe. Não

conta com a renda dos filhos e outros membros.

RM Dummy: 1 se residente da Região Metropolitana de Salvador, 0 para

resto da Bahia Fonte: Elaboração própria, 2017

Com isso, a equação a ser utilizada na regressão de retorno da educação terá a seguinte

configuração:

(3) 𝒍𝒏𝑹𝒆𝒏𝒅𝒂𝑯𝒐𝒓𝒂 = 𝜷𝟎 + 𝜷𝟏𝒆𝒅𝒖𝒄𝒂çã𝒐 + 𝜷𝟐𝒆𝒙𝒑𝒆𝒓𝒊ê𝒏𝒄𝒊𝒂 +

𝜷𝟑𝒆𝒙𝒑𝒆𝒓𝒊ê𝒏𝒄𝒊𝒂𝟐 + 𝜷𝟒𝒊𝒅𝒂𝒅𝒆 + 𝜷𝟓𝒊𝒅𝒂𝒅𝒆𝟐 + 𝜷𝟔𝒇𝒆𝒎𝒊𝒏𝒊𝒏𝒐 + 𝜷𝟕𝒏ã𝒐𝒃𝒓𝒂𝒏𝒄𝒐 +

𝜷𝟖𝑷𝒆𝒔𝒔𝒐𝒂𝒔𝑭𝒂𝒎𝒊𝒍𝒊𝒂 + 𝒖

26

A Equação 3 será estimada para a Bahia, assim como também será estimada para a Região

Metropolitana de Salvador. Em seguida, serão usadas novas especificações da equação

incluindo a educação dos pais, a renda familiar e a variável de localidade da região

metropolitana como foco na análise para a Bahia. Os dados utilizados foram limitados pela

idade, de 10 a 80 anos, e foram excluídas as observações para as quais o rendimento em

dinheiro do trabalho principal na semana de referência não é aplicável, de acordo com o

questionário da PNAD.

27

5 EVIDÊNCIAS INICIAIS

5.1 EDUCAÇÃO E O EMPREGO NO ESTADO DA BAHIA

Nesta seção pretende-se apresentar as evidências estatísticas iniciais que servem para

compreender melhor as características da educação e do tipo de trabalho predominante,

formal ou informal, tanto no estado da Bahia como um todo, quanto dentro e fora da Região

Metropolitana de Salvador (RMS). Essas evidências iniciais irão corroborar com os resultados

econométricos encontrados na seção a seguir e auxiliar na interpretação dos mesmos.

A Tabela 1 apresenta a distribuição da população segundo grupos de escolaridade para o

estado, e para as sub-regiões de análise. É possível observar que no estado da Bahia como um

todo, a maioria das pessoas tem Ensino Fundamental incompleto (37,85%) ou possui ensino

médio completo (37,18%). Esses dois grupos, entretanto, estão concentrados em diferentes

partes do estado. Fora da RMS, predomina o grupo de pessoas com Ensino Fundamental

incompleto, com 51,60%, enquanto dentro da região metropolitana de Salvador predomina o

grupo de pessoas com ensino médio completo, com 46,50%. Neste sentido, percebe-se que a

maior parcela da população qualificada do estado se concentra na região metropolitana de

Salvador.

Tabela 1 - Distribuição das amostras do estado da Bahia por nível de ensino em 2014

Nível de educação BA % BA RMS %

RMS

Fora da

RMS

% Fora da

RMS

Analfabeto e EF Incompleto 4644 37,85 1340 22,84 3304 51,60

EF Completo e EM Incompleto 1783 14,53 952 16,23 831 12,98

EM Completo e ES Incompleto 4562 37,18 2728 46,50 1834 28,64

Ensino Superior Completo 1281 10,44 847 14,44 434 6,78

Total 12270 100,00 5867 100,00 6403 100,00 RMS: Região Metropolitana de Salvador; BA: Bahia.

EF: Ensino Fundamental; EM: Ensino Médio; ES: Ensino Superior.

Fonte: Elaboração própria, 2017 com base nos dados da PNAD, 2014

Nota-se ainda que, ao analisar as pessoas com ensino superior completo, a RMS apresenta

uma porcentagem duas vezes maior de pessoas do que a outra sub-região. Isso mostra uma

distribuição de educação desigual no estado, apontando para uma deficiência maior do

28

sistema educacional fora da RMS ou por uma preferência migratória das pessoas qualificadas

em direção a capital.

Em 2014, dentre os que vivem fora da RMS, 48,37% declararam receber salário menor que

R$ 3,29 por hora de trabalho, valor referente ao salário mínimo de R$ 724,00, estabelecido

pelo decreto 8.166/2013, de 24/12/2013. Dentro da RMS, a porcentagem de trabalhadores que

recebiam abaixo do salário mínimo por hora é de 20,06% no mesmo ano. A análise da tabela

2 complementa esta evidência, pois permite verificar a distribuição da população com e sem

carteira assinada. De acordo com a Tabela 2, o trabalho informal prevalece fora da RMS

onde, em 2014, 58,61% dos trabalhadores não possuíam carteira assinada no trabalho

principal, o que está acima da proporção da Bahia, de 41,21%. Dentro da RMS, 72,30% dos

respondentes possuíam carteira assinada no emprego principal, indicando a prevalência do

emprego formal.

Tabela 2 - Carteira assinada no trabalho principal na Bahia, 2014

Carteira Assinada BA % BA RMS % RMS Fora da RMS % Fora da RMS

Sim 4.282 58,79 2.965 72,30 1.317 41,39

Não 3.001 41,21 1.136 27,70 1.865 58,61

Total 7.283 100,00 4.101 100,00 3.182 100,00 RMS: Região Metropolitana de Salvador; BA: Bahia.


A Tabela 3 apresenta as correlações entre as variáveis educação, educação dos pais e os

logaritmos da renda por hora e da renda familiar para os anos de 1995 e 2014. O ano de 1995

demonstra correlações fortes entre a educação e a renda por hora, de 0,599, assim como entre

a educação dos pais e a renda familiar, de 0,603. Isso mostra uma relação próxima entre renda

e capital humano. A correlação entre a educação dos pais e a educação, de 0,494, é maior que

a correlação entre renda familiar e educação, de 0,315. O que sugere uma influência maior da

educação dos pais na educação de seus filhos do que da renda familiar.

Em 2014, a correlação entre educação e renda por hora foi de 0,497, enquanto a correlação

entre educação dos pais e renda familiar foi de 0,481, ambas correlações moderadas que

apresentaram uma queda em relação a 1995, apontando para um enfraquecimento da relação

entre capital humano e renda. De 1995 para 2014, a correlação entre renda familiar e

29

educação se manteve estável, com 0,312, enquanto a correlação entre educação dos pais e

educação caiu para 0,417. Essa mudança sugere que, em comparação a educação dos pais, a

renda dos pais ganha um pouco mais de influência na educação dos filhos.

Tabela 3 - Correlação entre as variáveis de educação e renda para a Bahia

1995

Log da

Renda-Hora Educação

Educação dos

Pais

Log Renda

Familiar

Log da Renda-Hora 1

Educação 0,599 1

Educação dos Pais 0,389 0,494 1

Log Renda Familiar 0,247 0,315 0,603 1

2014

Log da

Renda-Hora Educação

Educação dos

Pais

Log Renda

Familiar

Log da Renda-Hora 1

Educação 0,497 1

Educação dos Pais 0,384 0,417 1

Log Renda Familiar 0,327 0,312 0,481 1 RM: Região Metropolitana.

Fonte: Elaboração própria, 2017 com base nos dados da PNAD, 1995, 2014

5.2 PERSISTÊNCIA INTERGERACIONAL DE EDUCAÇÃO NO ESTADO DA BAHIA

Dentre as evidencias empíricas presentes em outros artigos apresentados neste trabalho,

Ferreira e Veloso (2003), Pero e Szerman (2005) e Netto Junior e Figueirêdo (2008) apontam

para o Brasil como um país de alta persistência intergeracional de educação e de renda, assim

como um pais desigual, com o Nordeste como o maior afetado por estes problemas. As

tabelas que serão apresentadas foram feitas a partir da variável de educação dos pais, que

representa a maior escolaridade entre o pai e a mãe. Os dados utilizados foram limitados pela

idade, de 25 a 80 anos, e foram excluídas as observações para as quais o rendimento em

dinheiro do trabalho principal na semana de referência não é aplicável, de acordo com o

questionário da PNAD.

A Tabela 4 apresenta a relação entre a educação dos pais e a educação dos filhos, em níveis de

escolaridade, para o estado da Bahia em 1995. A primeira coluna indica a escolaridade dos

pais enquanto as linhas representam a escolaridade dos filhos. Por exemplo, o grupo EF

30

Incompleto representa, na primeira coluna, os pais que não concluíram o Ensino Fundamental

e, na linha, os filhos que não concluíram o Ensino Fundamental. Na tabela, o valor na

intersecção entre esses dois grupos significa que 65,77% dos filhos que possuem pais que não

completaram o Ensino Fundamental também não completaram o Ensino Fundamental.

Cada linha da Tabela 4 representa 100% dos filhos que possuem pais com a escolaridade

representada na primeira coluna, ou seja, todas as porcentagens na linha 1 são referentes aos

filhos que possuem pais com Ensino Fundamental incompleto, totalizando 100%. O mesmo é

válido para a linha 2, que representa os filhos com pais que tem o Ensino Fundamental

completo, a linha 3, dos filhos de pais que possuem o Ensino médio completo e a linha 4, dos

filhos de pais que possuem Ensino Superior completo.

Tabela 4 - Educação dos filhos em relação a educação dos pais por nível de escolaridade na Bahia, 1995 (em %)

Estratos Filhos Amostra

Pais EF Incompleto EF Completo EM Completo ES Completo

EF Incompleto 65,77 10,88 20,93 2,41 1.204

EF Completo 43,23 20,73 27,93 8,11 111

EM Completo 41,11 9,59 39,27 10,04 219

ES Completo 33,69 5,27 31,58 29,47 95



A diagonal destacada na tabela indica os filhos que possuem o mesmo nível de educação dos

pais. Acima dessa diagonal estão os filhos que conseguiram uma educação melhor que a dos

pais enquanto abaixo estão os filhos que conseguiram uma educação menor que a dos pais. Na

Tabela 4 é possível observar que porcentagens maiores de filhos possuem uma educação

menor do que os pais em comparação com os filhos que possuem uma educação melhor do

que os pais, com exceção da primeira linha.

Dentre os filhos com pais com Ensino Fundamental incompleto, 65,77% deles também

possuem Ensino Fundamental incompleto. É possível observar que 43,23% dos filhos com

pais com Ensino Fundamental completo, 41,11% dos filhos com pais que tinham o Ensino

Médio completo e 33,69% dos filhos cujos pais possuíam Ensino Superior completo, também

31

possuem Ensino Fundamental incompleto. Esses dados sugerem que, em 1995, mesmo para

filhos com pais de alta escolaridade, era difícil ter acesso à educação básica no estado da

Bahia.

Ainda assim, a Tabela 4 mostra que uma porcentagem maior de filhos cujos pais tinham

escolaridade mais alta conseguiam concluir o Ensino Médio e Superior em relação aos filhos

cujos pais tinham baixa escolaridade. É possível observar que 39,27% dos filhos cujos pais

possuíam Ensino Médio completo conseguiram, também, concluir o Ensino Médio, em

comparação com os filhos cujos pais não concluíram o Ensino Fundamental, dos quais

20,93% alcançaram o Ensino Médio completo. Os filhos com pais que concluíram o Ensino

Superior apresentam a maior porcentagem entre os filhos com Ensino Superior completo, de

29,47%.

Com algumas exceções, é possível observar que as porcentagens de filhos com Ensino

Fundamental incompleto e com Ensino Fundamental completo caem com o aumento da

escolaridade dos pais, enquanto as porcentagens de filhos com Ensino Médio e Ensino

Superior sobem com o aumento da escolaridade dos pais. Isso é um comportamento

esperando, considerando que pais com mais escolaridade possuam, em média, mais renda para

investir na educação de seus filhos e arcar com os custos diretos e indiretos de se obter

educação.

A Tabela 5 mostra a relação entre a educação dos pais e dos filhos para a Bahia em 2014. Em

comparação com 1995, as porcentagens de filhos que não concluíram o Ensino Fundamental

diminuíram. Por exemplo, a porcentagem de filhos com pais sem Ensino Fundamental que

conseguiram concluir o Ensino Fundamental é de 35,97%, uma redução em relação aos

65,77% apresentados em 1995. As porcentagens de filhos que concluíram o Ensino Médio e

Superior aumentaram. Dos filhos de pais que completaram o Ensino Fundamental, 50,6%

completaram o Ensino Médio e 16,87% completaram o Ensino Superior, ou seja, nesse caso

67,47% desses filhos obtiveram uma educação melhor que a dos seus pais.

Ainda na Tabela 5, para filhos de pais que tinham o Ensino Médio completo, 48,95% deles

concluíram o Ensino Médio e 30,54% alcançaram o Ensino Superior completo. Entre os filhos

com pais que concluíram o Ensino Superior, 56,9% também conseguiram Ensino Superior

completo. As mudanças observadas em 2014, na Bahia, indicam um maior acesso à educação

32

e um maior investimento dos pais na educação dos filhos. Esses dados também mostram uma

redução da persistência intergeracional entre filhos e pais de baixa escolaridade, pois menos

filhos de pais sem Ensino Fundamental completo estão reproduzindo a condição educacional

desses pais.

Tabela 5 - Educação dos filhos em relação a educação dos pais por nível de escolaridade na Bahia, 2014 (em %)



EF Incompleto 35,97 12,85 43,05 8,14 381

EF Completo 18,07 14,46 50,6 16,87 83

EM Completo 12,98 7,54 48,95 30,54 239

ES Completo 4,31 7,75 31,04 56,9 116



A Tabela 6 apresenta os dados de 2014 para a região metropolitana de Salvador. Dentro da

RMS, a relação entre filhos e pais com Ensino Fundamental incompleto, de 24,26%, é menor

que na Bahia. Em comparação com o estado, a proporção de filhos que completaram o Ensino

Médio é 12 pontos percentuais maior para aqueles com pais com Ensino Fundamental

incompleto, 10 pontos percentuais maior para os filhos de pais com Ensino Fundamental

completo e 5 pontos percentuais maior para filhos de pais com Ensino Médio completo.

Tabela 6 - Educação dos filhos em relação a educação dos pais por nível de escolaridade na região metropolitana

de Salvador, 2014 (em %)



EF Incompleto 24,26 12,88 55,31 7,58 132

EF Completo 10,86 10,86 60,87 17,4 46

EM Completo 12,21 7,55 53,49 26,74 172

ES Completo 3,84 6,41 25,64 64,1 78



33

Na RMS, a porcentagem de filhos de pais com Ensino Médio que conseguem completar o

Ensino Superior, de 26,74%, é menor do que no estado, enquanto a dos filhos de pais com

Ensino Superior que conseguem Ensino Superior completo é de 64,1%, maior que no estado

da Bahia. Esses dados mostram que, na capital, a persistência intergeracional de educação é

maior entre pais e filhos com Ensino Superior completo.

A Tabela 7 é referente a sub-região fora da região metropolitana de Salvador, em 2014. Essa

parcela do estado da Bahia apresenta porcentagens maiores de filhos que não completaram o

Ensino Fundamental. Dentre filhos de pais com Ensino Fundamental incompleto, 42,16%

deles também não conseguiram completar o Ensino Fundamental. As porcentagens de filhos

que conseguiram o Ensino Médio também são menores do que as da Bahia e da RMS. A

relação entre filhos e pais que completaram o Ensino Médio é de 37,31%, menor em

comparação aos 53,49% na RMS e aos 48,95% na Bahia.

Tabela 7 - Educação dos filhos em relação a educação dos pais por nível de escolaridade fora da região

metropolitana de Salvador, 2014 (em %)



EF Incompleto 42,16 12,85 36,55 8,43 249

EF Completo 27,03 18,92 37,84 16,22 37

EM Completo 14,93 7,46 37,31 40,3 67

ES Completo 5,26 10,52 42,1 44,73 38



Uma característica na qual a sub-região fora da RMS apresenta resultados melhores do que a

RMS e a Bahia como um todo é na porcentagem de filhos de pais com Ensino Médio que

conseguem Ensino Superior. A Tabela 7 mostra que 40,3% desses filhos conseguem

completar o Ensino Superior, obtendo uma educação melhor do que seus pais. Os dados

apontam que o acesso à educação básica fora da RMS é menor, visto o maior número de

filhos com Ensino Fundamental incompleto.

34

Muitas das mudanças observadas na distribuição da educação e na persistência educacional

entre pais e filhos podem ser consequências da ação de políticas como Bolsa Família e Prouni,

assim como da expansão de crédito estudantil, em parte proveniente do Fies. Esses programas

facilitaram a busca por educação e a permanência dos filhos na escola. Em conjunto,

mudanças demográficas como a redução da taxa de natalidade e a melhora na distribuição de

renda contribuem para que os pais possam investir na educação dos filhos.

35

6 RESULTADOS

6.1 RETORNOS A EDUCAÇÃO NO ESTADO DA BAHIA

Esta primeira parte será dedicada ao retorno da educação na Bahia e nas sub-regiões de

análise: Região Metropolitana de Salvador (RMS) e o resto do estado. Também serão

apresentados os resultados do Brasil para fins de comparação. Na Tabela 8, apresentamos os

resultados das regressões da Equação 3, estimadas através do método de Mínimos Quadrados

Ordinários (MQO) para a Bahia. Por limitações de espaço, apresentamos apenas os resultados

para os anos de 1995, 2001, 2007 e 2014. E reportaremos nos gráficos o comportamento

temporal de algumas variáveis selecionadas.

Tabela 8 - Efeito da educação na renda por hora no estado da Bahia

1995 2001 2007 2014

Variáveis lnRendaHora lnRendaHora lnRendaHora lnRendaHora

educação 0.110*** 0.107*** 0.102*** 0.103***

(0.002) (0.001) (0.001) (0.002)

experiência 0.003** 0.005*** -0.005*** 0.005***

(0.002) (0.001) (0.002) (0.002)

experiência2 -0.000*** -0.000*** -0.000 -0.000***

(0.000) (0.000) (0.000) (0.000)

idade 0.065*** 0.065*** 0.069*** 0.059***

(0.002) (0.002) (0.002) (0.003)

idade2 -0.001*** -0.001*** -0.001*** -0.001***

(0.000) (0.000) (0.000) (0.000)

feminino -0.421*** -0.355*** -0.319*** -0.337***

(0.011) (0.010) (0.011) (0.013)

nãobranco -0.083*** -0.124*** -0.093*** -0.083***

(0.015) (0.013) (0.014) (0.018)

PessoasFamília -0.021*** -0.024*** -0.040*** -0.038***

(0.002) (0.003) (0.003) (0.004)

Constante -0.388*** -0.493*** -0.518*** -0.225***

(0.035) (0.035) (0.042) (0.057)

Observações 12,860 14,884 16,574 12,706

R² 0.500 0.479 0.397 0.345

Desvio padrão robusto entre parênteses.

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Fonte: Elaboração própria, 2017 com dados da PNAD, 1995, 2001, 2007, 2014

36

A educação, como esperado, tem um retorno positivo de aproximadamente 10% em todos os

anos analisados. Por exemplo, em 2014, um ano a mais de escolaridade, gerava um aumento

da renda, em média, de 10,3%. A estabilidade do retorno a educação, que pode ser vista nesse

primeiro momento, é uma característica positiva, já que a busca por educação é, geralmente,

um investimento de longo prazo para aumentar a renda futura.

O retorno a experiência apresentou valores muito baixos, de 0,5% nos anos de 2001 e 2014 e

de -0,5% no ano de 2007, anos nos quais o parâmetro é estatisticamente significativo a 1%.

Isso significa que, em 2007, cada ano de experiência significa uma redução de 0,5% na renda

por hora. O retorno a idade é de aproximadamente 6,5% em todos os anos apresentados na

Tabela 9. Esse parâmetro, em 2014, representa 5,9% de aumento na renda por hora para um

ano adicional de idade. O número de pessoas na família também tem influência na renda por

hora. Os resultados indicam que, em 2014, para cada pessoa na família, a renda por hora sofre

uma redução de 3,8%.

A variável de gênero indica que ser do gênero feminino representa um impacto negativo na

renda por hora. Em 1995, o parâmetro associado a esta variável indica que mulheres possuem

uma renda 42% menor do que os homens. A mesma variável indica, em 2014, que as

mulheres ganham 33,7% a menos que os homens, na média. Isso representa uma redução da

desigualdade salarial de gêneros. Em uma comparação entre 1995 e 2014, a variável de cor

“nãobranco”, se manteve estável e indica que, na média, pessoas que não se declararam

brancas possuem um salário 8,3% menor do que as pessoas que se declararam brancas. A

desigualdade salarial devido a cor não se alterou, mas ela se mostra menor que a desigualdade

salarial devido ao gênero.

Adiante, serão usados gráficos para ilustrar as diferenças no comportamento das variáveis

entre o Brasil, a Bahia e as sub-regiões de análise. As tabelas com os resultados das

regressões da equação 3 para a região metropolitana de Salvador, para o resto da Bahia e para

o Brasil estão nos apêndices A, B e C, respectivamente.

Analisando o retorno a educação numa perspectiva temporal mais detalhada (GRÁFICO 1),

de um modo geral, os resultados indicam que a o retorno a educação tanto na RMS, quanto no

resto do estado possuem valores próximos, já o estado da Bahia apresenta valores mais

37

elevados deste retorno do que nas subdivisões, e apresenta valores inferiores ao que se

verificou no Brasil como um todo entre 1998 e 2008, invertendo posição nos anos seguintes.

O retorno a educação da sub-região fora da RMS é o menor entre todos até o ano de 2012,

quando esse retorno ultrapassa o da região metropolitana de Salvador.

Gráfico 1 - Retorno da Educação sobre a renda por hora

Fonte: Elaboração própria, 2017 com base nos dados da PNAD, 1995, 2001, 2007, 2014

No Gráfico 2, o retorno a experiência no trabalho principal apresenta, para a RMS, valores

menores que os da educação, mas positivos, que estão entre 1,5% e 3,5% de aumento da renda

por hora para cada ano adicional de experiência, com uma tendência de queda ao longo dos

anos. Para o resto da Bahia, o retorno dessa experiência se mostra negativo e varia entre -

0,7% e -1,7%. Esses resultados sugerem que dentro e fora da RMS existem diferentes padrões

de remuneração da experiência.

6%

7%

8%

9%

10%

11%

12%

13%

1995 1996 1997 1998 1999 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2011 2012 2013 2014

BA RMS Fora da RMS Brasil

38

Gráfico 2 - Retorno da Experiência no Trabalho Principal sobre a renda por hora


Para a Bahia como um todo, o retorno a experiência varia entre -0,5% e 0,5% sobre a renda

por hora para cada ano adicional de experiência, esse retorno perde significância estatística na

maioria dos anos entre 2003 e 2014. O Brasil apresenta, de 1995 a 2014, valores de

aproximadamente 1% de aumento da renda por hora para cada ano de experiência, com

significância estatística em todos os anos. Como a experiência usada é a do trabalho principal,

a diferença salarial entre pessoas que estão trocando de emprego pode ser maior que a

remuneração por experiência, levando a resultados negativos para a variável.

No Gráfico 3, o retorno a idade decresce na RMS, apresentando em 1995 um aumento de

5,7% na renda por hora por ano de idade até atingir 4% em 2014. Para o resto da Bahia, o

retorno da idade cresce até aproximadamente 8%, em 2011, ano em que todos os retornos a

idade sofrem uma queda acentuada, seguida de uma recuperação em 2013. Até o ano de 2006,

o Brasil apresentava o maior retorno a idade, o valor para o ano foi de 7,7% de aumento na

renda por hora para cada ano de idade. Em 2007, o Brasil é ultrapassado pela sub-região fora

da RMS.

-2%

-1%

0%

1%

2%

3%

4%

1995 1996 1997 1998 1999 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2011 2012 2013 2014


39

Gráfico 3 - Retorno da Idade sobre a renda por hora


Outro resultado a ser comentado são as diferenças de renda devido a cor e o gênero. Na RMS,

prevalecem a diferença de renda pela cor, representada no Gráfico 4, indicando que uma

pessoa não declarada branca recebe uma renda por hora que é, em média, de 23% a 35%

menor que o recebido por uma pessoa declarada branca. Nas demais categorias de análise,

essa diferença é menor. No Brasil, essa diferença está entre 10% e 17%; na Bahia, entre 7% e

13%; e fora da RMS, onde essa diferença é a menor, pessoas declaradas não brancas recebem

de 1% a 8,7% menos que pessoas declaradas brancas.

2%

3%

4%

5%

6%

7%

8%

9%


40

Gráfico 4 - Impacto da diferença de cor na renda por hora


A diferença de gênero, ilustrada no Gráfico 5, é maior fora da RMS. Em 1995 as mulheres

que viviam fora da região metropolitana de Salvador recebiam, em média, uma renda por hora

47,9% menor que a dos homens. Em 2014, essa diferença é de 38,7%, o que representa uma

diminuição na desigualdade de gênero. Essa diminuição está presente em todas as categorias

de análise presentes no Gráfico 5, sendo que a redução mais expressiva está entre os anos de

1999 e 2002. Na RMS, onde essa diferença é a menor entre as quatro categorias, as mulheres

recebiam, em média, uma renda por hora 32,9% menor que os homens em 1995, e 26,6%

menor em 2014.

-40%

-35%

-30%

-25%

-20%

-15%

-10%

-5%

0%


41

Gráfico 5 - Impacto da diferença de gênero na renda por hora


6.2 IMPACTO DA EDUCAÇÃO E DA RENDA DOS PAIS SOBRE A RENDA E

EDUCAÇÃO DOS FILHOS NA BAHIA

O referencial teórico, especialmente Becker (1962), apresentam razões em favor da influência

das condições socioeconômicas dos pais na educação e renda dos filhos. No Brasil,

especialmente para o Nordeste, essas condições possuem um grande peso na persistência

desses aspectos entre gerações, perpetuando a desigualdade social entre as famílias. Para

possibilitar uma análise da influência dos pais na educação e renda dos filhos, serão

discutidos, nessa seção, os resultados da equação 3 após adicionadas as variáveis de educação

dos pais e da renda familiar.

A Tabela 9 apresenta os resultados da Equação 3 para a Bahia após adicionadas as variáveis

de educação dos pais e o logaritmo da renda familiar. A educação dos pais representa a

educação mais alta entre o pai ou a mãe, ou seja, se o pai tiver mais educação que a mãe, a

educação do pai será o valor da variável e, se a mãe tiver uma educação maior, o valor da

variável será a educação da mãe. A variável renda familiar é a soma dos rendimentos totais do

pai e da mãe, sem o rendimento dos filhos ou de outros membros da família.

-50%

-45%

-40%

-35%

-30%

-25%

-20%


42

Tabela 9 - Efeito da educação na renda por hora com a inclusão das variáveis educação dos pais e renda familiar

para o estado da Bahia

1995 2001 2007 2014


educação 0.070*** 0.062*** 0.049*** 0.060***

(0.003) (0.003) (0.004) (0.005)

experiência -0.042*** -0.036*** -0.059*** -0.057***

(0.004) (0.004) (0.004) (0.006)

experiência2 0.001*** 0.001*** 0.001*** 0.001***

(0.000) (0.000) (0.000) (0.000)

idade 0.074*** 0.082*** 0.102*** 0.106***

(0.004) (0.004) (0.006) (0.010)

idade2 -0.001*** -0.001*** -0.001*** -0.001***

(0.000) (0.000) (0.000) (0.000)

feminino -0.183*** -0.173*** -0.087*** -0.073**

(0.018) (0.018) (0.022) (0.029)

nãobranco -0.018 -0.072*** 0.005 0.022

(0.024) (0.023) (0.027) (0.040)

PessoasFamília -0.009** -0.005 -0.025*** -0.027***

(0.003) (0.004) (0.005) (0.010)

EducaçãoPais 0.019*** 0.017*** 0.030*** 0.022***

(0.003) (0.003) (0.003) (0.003)

lnRendaFamiliar 0.021* 0.058*** 0.084*** 0.112***

(0.011) (0.011) (0.015) (0.019)

Constante -0.667*** -1.084*** -1.452*** -1.620***

(0.086) (0.082) (0.112) (0.176)

Observações 4,043 4,138 3,490 2,092

R² 0.485 0.494 0.475 0.422


*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Fonte: Elaboração própria, 2017 com dados da PNAD, 1995, 2001 2007, 2014

A variável de educação dos pais apresenta, no ano de 1995, um retorno de 1,9%. Isso significa

que, para cada ano de educação da mãe ou do pai, a renda por hora do filho aumenta em 1,9%.

Os demais parâmetros dessa variável são de 1,7% em 2001, 3% em 2007 e 2,2% em 2014. Já

para o logaritmo da renda familiar, é possível observar o aumento do efeito dessa variável

entre 1995 e 2014 no Gráfico 6. Ele mostra que o efeito da educação dos pais na renda por

hora dos filhos se manteve estável enquanto o efeito da renda familiar cresceu ao longo dos

43

anos. Ao se comparar 1995, quando o retorno sobre a renda por hora é de 2,1% para cada 1%

de renda familiar, com 2014, quando o retorno sobre a renda por hora é de 11,2%, é possível

observar que o efeito da renda familiar sobre a renda por hora dos filhos é 433% maior em

2014 em comparação a 1995.

Gráfico 6 - Impacto da renda familiar, educação e educação dos pais na renda por hora para o estado da Bahia


É possível observar uma alteração no comportamento das demais variáveis com a presença da

educação dos pais e do logaritmo da renda familiar na regressão. A educação, por exemplo,

apresenta no ano de 2014, na Tabela 9, um aumento na renda por hora de 6% para cada ano

adicional de educação. Esse retorno era de 10,3% para o mesmo ano, na Tabela 8. A

experiência apresenta mais claramente um impacto negativo na renda por hora que, em 2014,

indica que uma pessoa com um ano a mais de experiência terá uma renda por hora 5,7%

menor.

O retorno a idade, na Tabela 9, apresenta uma tendência crescente de 1995 a 2014. No

primeiro ano esse retorno é de 7,4% de aumento na renda por hora para cada ano de idade, no

último ano, o retorno é de 10,6% de aumento na renda por hora para cada ano de idade. A

variável que representa o gênero feminino indica que em 2014, mulheres recebem, em média,

uma renda 7,3% menor que os homens, com significância estatística a 5%. A variável que

0%

2%

4%

6%

8%

10%

12%

14%

16%

Educação dos Pais Renda Familiar Educação

44

representa cor, “nãobrancos”, indica que, em 2001, pessoas que não se declararam brancas

recebiam uma renda por hora 7,2% menor que pessoas declaradas brancas, entretanto, a

variável perde significância estatística nos outros três anos da Tabela 9.

Outras regressões foram feitas na confecção dessa seção, elas apresentam os efeitos da

educação na renda por hora com a adição das variáveis de educação do pai e educação da

mãe, separados; os efeitos da educação com a adição da variável educação dos pais; e os

efeitos da educação com a adição da variável renda familiar. As tabelas contendo esses

resultados estão, respectivamente, nos apêndices D, E e F.

45

7 CONSIDERAÇÕES FINAIS

Nesse trabalho foram observadas as diferenças na distribuição educacional da Bahia e como

as condições socioeconômicas das famílias, representadas na educação e na renda,

influenciam na perpetuação das desigualdades nas gerações seguintes. Esse exercício foi feito

através da observação das bases de dados da PNAD, de 1995 a 2014.

Foi possível perceber que a Bahia apresenta diferenças profundas entre a Região

Metropolitana de Salvador e o resto do estado, que apresenta o que seria esperado dado as

evidências empíricas de outros autores, como Veloso, Pero e Gonçalves. Um dos desafios é,

ao menos, igualar o padrão educacional de escolaridade e renda entre as duas regiões, cujas

características demandam políticas públicas diferentes. Enquanto a RMS parece se beneficiar

mais de investimentos no Ensino Técnico e Superior, por possuir uma população com mais

pessoas que possuem Ensino Médio completo, os investimentos em ensino básico ainda são

uma necessidade absoluta no resto da Bahia.

A análise da distribuição da educação dos filhos com base na educação dos pais permitiu

entender que houve uma melhora na educação em relação a 1995 e que esse processo pode

continuar. A expansão da educação, tanto em vagas como em qualidade, é uma necessidade a

longo prazo. Mas existe a possibilidade de avançar na educação na Bahia com medidas mais

imediatas, como o combate à evasão escolar, para se tirar o melhor proveito das verbas e

recursos disponíveis para permitir igualdade de oportunidades.

O aumento da influência da renda familiar na intergeracionalidade da renda coloca uma

perspectiva clara para a economia, que é a de promover a distribuição, seja pelo aumento

dessa renda, seja por melhorar o acesso e a qualidade dos serviços públicos. Aumentar os

padrões educacionais é uma necessidade para se promover o aumento da produtividade da

população brasileira, especialmente para compensar uma futura redução da população ativa e

enfrentar o processo de envelhecimento da população.

46

REFERÊNCIAS

BARBOSA FILHO, Fernando de Holanda; PESSÔA, Samuel. Retorno da educação no

Brasil. Pesquisa e Planejamento Econômico - PPE, v. 38, n. 1, abr. 2008.

________. Educação e crescimento: o que a evidência empírica e teórica mostra? EconomiA,

Brasília (DF), v.11, n. 2, p.265–303, maio/ago. 2010.

BECKER, Gary. Investment in human capital: a theoretical analysis. Journal of Political

Economy Part 2: Investment in Human Beings, v. 70, n. 5, p. 9–49, out. 1962.

CAMPOS, K. C. de L. Construção de uma escala de empregabilidade: definições e variáveis

psicológicas. Estudos de Psicologia I, Campinas, v.28, n.1, p.45-55, jan./mar. 2011.

CASAGRANDE, Elisabeth do Carmo Mendes; HENRIQUES, Francelino Alves Henriques.

Avaliação socioeconômica e a inserção no mercado de trabalho dos alunos egressos curso

técnico em química do IF SUDESTE MG-Campus Barbacena. In: ENCONTRO NACIONAL

DE ENSINO DE QUÍMICA, 16./ ENCONTRO DE EDUCAÇÃO QUÍMICA DA

BAHIA,10., 2012, Salvador. Anais... , Salvador: UFBA, 2012. Disponível em: <http://www.

portalseer.ufba.br/index.php/anaiseneq2012/article/view/7424/5246. Acesso em: 07 mar.

2016.

CESARIO, F.S.; GESTOSO, C. G.; PEREGRIN, F. M. M. Contrato de trabajo, compromiso y

satisfacción: moderación de la empleabilidad. RAE, São Paulo, v. 52, n. 3, p. 345-359,

maio/jun. 2012.

COSTA, Cristiano Machado; CORREA, José Guilherme Cardoso. Os efeitos do alfabetismo

funcional sobre a empregabilidade dos trabalhadores brasileiros. Revista Brasileira de

Estudos de População, v. 31, n.1, p.7-27, 01 jun. 2014. Disponível em: <http://www.scielo

.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-0982014000100002&lng=en &tlng=en> Acesso

em: 28 abr. 2016.

IBGE. Projeção da população - população por sexo e grupos de idade 1980 - 2050.

Disponível em: <http://www.ibge.gov.br/home/estatistica/populacao/projecao_da_populacao

/2008/piramide/piramide.shtm> . Acesso em: 26 jun. 2016.

FELICETTI, Vera-Lucia; CABRERA, Alberto F.; COSTA-MOROSINI, Marilia. Aluno

ProUni: impacto na instituição de educação superior e na sociedade. Revista Iberoamericana

de Educación Superior, v. 5, n. 13, p. 21-39, 2014. Disponível em: <http://linkinghub.

elsevier.com/retrieve/pii/S2007287214719511> Acesso em: 28 abr. 2016.

FIGUEIRÊDO, Erik Alencar de; NETTO JUNIOR, José Luis da Silva. Distribuição de capital

humano e desigualdade de renda: Mobilidade intergeracional educacional e mobilidade de

renda no Brasil. In: ENCONTRO NACIONAL DE ECONOMIA, 36., 2008, Salvador.

Anais... Niterói: ANPEC, 2008. Disponível em: <http://www.anpec.org.br/encontro2008/

artigos/200807211233150-.pdf>. Acesso em: 14 abr. 2016.

http://www.anpec.org.br/encontro2008/%20artigos/200807211233150-.pdf

http://www.anpec.org.br/encontro2008/%20artigos/200807211233150-.pdf

47

GOES, Pauline Balabuch de; PILLATI, Luiz Alberto. A interferência teórica da formação

profissional e das competências na empregabilidade. Nucleus, v.10, n. 2, p. 57-70, 01 out.

2013. Disponível em: <http://www.nucleus.feituverava.com.br/index.php/nucleus/article/view

/ 834/1184> . Acesso em: 28 abr. 2016.

GONÇALVES, Michela Barreto Camboim; SILVEIRA NETO, Raul da Mota. Persistência

intergeracional de educação no Brasil: o caso da Região Metropolitana do Recife. Estudos

Econômicos, v. 43, n. 3, p. 435-463, set. 2013. Disponível em:<http://www.scielo.br/scielo

.php?script=sci_arttext&pid=S0101-41612013000300001& lng=pt&nrm=iso>. Acesso em:

14 abr. 2016.

GUERRA, Renata de Souza. O papel do ensino superior na empregabilidade. Revista

PRETEXTO, v. l, n. 2, 01 ago. 2000. Disponível em: <http://www.fumec.br/revistas

/pretexto/article/view/336/332> . Acesso em: 28 abr. 2016.

LEMOS, A. H. da C.; PINTO, M. C. S. Empregabilidade dos administradores: quais os perfis

profissionais demandados pelas empresas? Cadernos EBAPE, Rio de Janeiro, v.6, n. 4, p.1-

15, dez. 2008.

MINCER, Jacob. Investment in human capital and personal income distribution. Journal of

Political Economy, v.66, n.4, p. 281–302, ago. 1958.

________. The distribution of labor incomes: A survey with special reference to the human

capital approach. Journal of Economic Literature, v. 8, n.1, p. 1–26, mar. 1970.

________. Schooling, experience and earnings. Nova York: National Bureau of Economic

Research, 1974. 152 p.

SCHULTZ, Theodore W.. Capital formation by education. The Journal of Political

Economy, v. 68, n.6, p. 571–583, dez. 1960.

________. Investment in human capital. American Economic Review, v. 51, n.1, p. 1–17,

mar. 1961.

PERO, Valéria; SZERMAN, Dimitri. Mobilidade intergeracional de renda no Brasil.

ENCONTRO NACIONAL DE ECONOMIA, 33., 2005, Natal. Anais... Niterói: ANPEC,

2005. Disponível em: <http://www.anpec.org.br/encontro2005/artigos/A05A146.pdf> .

Acesso em: 14 abr. 2016.

SEN, Amartya. Desenvolvimento como liberdade. São Paulo: Companhia das Letras, 2010.

p. 54-88.

SPENCE, Michael. Job market signaling. The Quarterly Journal of Economics, v. 87, n. 3,

p. 355 - 374, ago. 1973.

VELOSO, Fernando; FERREIRA, Sérgio Guimarães. Mobilidade Intergeracional de

Educação no Brasil. ENCONTRO NACIONAL DE ECONOMIA, 21., 2003, Porto Seguro.

Anais... Niterói: ANPEC, 2003. Disponível em: <http://www.anpec.org.br/encontro2003/

artigos/F25.pdf>. Acesso em: 14 abr. 2016

48

VRIES, W. de et al. Conclusiones a contrapelo. La aportación de distintas carreras

universitárias a la satisfacción em el empleo. Revista de la Educación Superior, v. 37, n.

146, p. 67-84, abr./jun. 2008.

WOOLDRIDGE, Jeffrey Marc. Introdução à econometria: uma abordagem moderna. São

Paulo: Cengage Learning, 2011.

49

APÊNDICE A – Resultados da regressão para a Região Metropolitana de Salvador

Tabela 10 - Efeito da educação na renda por hora na região metropolitana de Salvador

1995 2001 2007 2014


educação 0.101*** 0.096*** 0.100*** 0.088***

(0.002) (0.002) (0.002) (0.003)

experiência 0.034*** 0.031*** 0.018*** 0.022***

(0.003) (0.003) (0.003) (0.003)

experiência2 -0.001*** -0.000*** -0.000** -0.000**

(0.000) (0.000) (0.000) (0.000)

idade 0.057*** 0.057*** 0.050*** 0.040***

(0.004) (0.004) (0.004) (0.004)

idade2 -0.001*** -0.001*** -0.000*** -0.000***

(0.000) (0.000) (0.000) (0.000)

feminino -0.329*** -0.303*** -0.231*** -0.266***

(0.017) (0.016) (0.015) (0.017)

nãobranco -0.264*** -0.309*** -0.280*** -0.238***

(0.025) (0.024) (0.024) (0.028)

PessoasFamília -0.016*** -0.026*** -0.025*** -0.011*

(0.004) (0.004) (0.005) (0.006)

Constante -0.053 -0.086 0.026 0.426***

(0.074) (0.071) (0.075) (0.085)

Observações 5,500 6,133 7,139 6,092

R² 0.488 0.463 0.390 0.315


*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1


50

APÊNDICE B – Resultados da regressão para fora da Região Metropolitana de Salvador

Tabela 11 - Efeito da educação na renda por hora fora da região metropolitana de Salvador

1995 2001 2007 2014


educação 0.089*** 0.091*** 0.083*** 0.095***

(0.002) (0.002) (0.002) (0.002)

experiência -0.010*** -0.008*** -0.017*** -0.009***

(0.002) (0.002) (0.002) (0.002)

experiência2 0.000*** 0.000* 0.000*** -0.000

(0.000) (0.000) (0.000) (0.000)

idade 0.067*** 0.065*** 0.075*** 0.070***

(0.002) (0.002) (0.003) (0.003)

idade2 -0.001*** -0.001*** -0.001*** -0.001***

(0.000) (0.000) (0.000) (0.000)

feminino -0.479*** -0.387*** -0.382*** -0.387***

(0.014) (0.013) (0.014) (0.019)

nãobranco -0.014 -0.076*** -0.020 -0.059***

(0.018) (0.015) (0.017) (0.023)

PessoasFamília -0.017*** -0.018*** -0.039*** -0.041***

(0.003) (0.003) (0.004) (0.006)

Constante -0.415*** -0.485*** -0.584*** -0.443***

(0.040) (0.040) (0.051) (0.072)

Observações 7,360 8,751 9,435 6,614

R² 0.418 0.407 0.323 0.322


*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1


51

APÊNDICE C – Resultados da regressão para o Brasil

Tabela 12 - Efeito da educação na renda por hora no Brasil

1995 2001 2007 2014


educação 0.118*** 0.112*** 0.107*** 0.101***

(0.000) (0.000) (0.000) (0.000)

experiência 0.005*** 0.011*** 0.007*** 0.010***

(0.000) (0.000) (0.000) (0.000)

experiência2 -0.000*** -0.000*** -0.000*** -0.000***

(0.000) (0.000) (0.000) (0.000)

idade 0.077*** 0.074*** 0.073*** 0.064***

(0.001) (0.001) (0.001) (0.001)

idade2 -0.001*** -0.001*** -0.001*** -0.001***

(0.000) (0.000) (0.000) (0.000)

feminino -0.435*** -0.344*** -0.331*** -0.322***

(0.004) (0.003) (0.003) (0.004)

nãobranco -0.114*** -0.126*** -0.132*** -0.157***

(0.004) (0.003) (0.003) (0.004)

PessoasFamília -0.025*** -0.033*** -0.034*** -0.033***

(0.001) (0.001) (0.001) (0.001)

Constante -0.484*** -0.556*** -0.519*** -0.107***

(0.013) (0.013) (0.013) (0.015)

Observações 148,365 162,700 183,775 171,041

R² 0.476 0.448 0.399 0.328


*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1


52

APÊNDICE D – Resultados de educação do pai e da mãe na Bahia

Tabela 13 - Efeito da educação na renda por hora com a inclusão das variáveis educação do pai e educação da

mãe no estado da Bahia

1995 2001 2007 2014


educação 0.062*** 0.061*** 0.025*** 0.039***

(0.004) (0.003) (0.006) (0.009)

experiência -0.054*** -0.050*** -0.063*** -0.096***

(0.004) (0.004) (0.007) (0.010)

experiência2 0.001*** 0.001*** 0.001*** 0.002***

(0.000) (0.000) (0.000) (0.000)

idade 0.071*** 0.094*** 0.124*** 0.164***

(0.004) (0.005) (0.008) (0.015)

idade2 -0.001*** -0.001*** -0.002*** -0.002***

(0.000) (0.000) (0.000) (0.000)

feminino -0.170*** -0.157*** -0.083*** -0.065

(0.020) (0.021) (0.032) (0.048)

nãobranco 0.009 -0.084*** 0.021 0.018

(0.026) (0.027) (0.044) (0.066)

PessoasFamília 0.004 0.006 -0.017** -0.018

(0.004) (0.005) (0.008) (0.019)

EducPai 0.019*** 0.018*** 0.033*** 0.023***

(0.005) (0.004) (0.006) (0.006)

EducMãe 0.012** 0.010*** 0.030*** 0.018***

(0.005) (0.004) (0.005) (0.006)

Constante -0.610*** -0.922*** -1.213*** -1.540***

(0.062) (0.071) (0.100) (0.224)

Observações 2,842 2,696 1,424 760

R² 0.488 0.522 0.497 0.486


*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1


53

APÊNDICE E – Resultados de educação dos pais para a Bahia

Tabela 14 - Efeito da educação na renda por hora com a inclusão da variável educação dos pais no estado

da Bahia

1995 2001 2007 2014


educação 0.070*** 0.064*** 0.052*** 0.064***

(0.003) (0.003) (0.004) (0.005)

experiência -0.041*** -0.033*** -0.059*** -0.057***

(0.003) (0.004) (0.004) (0.006)

experiência2 0.001*** 0.001*** 0.001*** 0.001***

(0.000) (0.000) (0.000) (0.000)

idade 0.073*** 0.083*** 0.105*** 0.108***

(0.004) (0.004) (0.006) (0.009)

idade2 -0.001*** -0.001*** -0.001*** -0.001***

(0.000) (0.000) (0.000) (0.000)

feminino -0.182*** -0.171*** -0.091*** -0.077***

(0.017) (0.017) (0.022) (0.029)

nãobranco -0.027 -0.087*** -0.013 -0.013

(0.023) (0.023) (0.028) (0.040)

PessoasFamília -0.009*** -0.007* -0.024*** -0.023**

(0.003) (0.004) (0.005) (0.010)

EducaçãoPais 0.021*** 0.023*** 0.038*** 0.031***

(0.002) (0.002) (0.003) (0.003)

Constante -0.528*** -0.730*** -0.986*** -0.960***

(0.053) (0.056) (0.077) (0.133)

Observações 4,314 4,460 3,552 2,104

R² 0.489 0.487 0.470 0.410


*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Fonte: Elaboração, 2017 própria com dados da PNAD, 1995, 2001, 2007, 2014

54

APÊNDICE F – Resultado da renda familiar para o estado da Bahia

Tabela 15 - Efeito da educação na renda por hora com a inclusão da variável renda familiar no estado da Bahia

1995 2001 2007 2014


educação 0.068*** 0.061*** 0.056*** 0.053***

(0.002) (0.001) (0.001) (0.002)

experiência -0.003* 0.001 -0.005*** 0.001

(0.001) (0.001) (0.001) (0.002)

experiência2 0.000 -0.000*** 0.000 -0.000***

(0.000) (0.000) (0.000) (0.000)

idade 0.068*** 0.063*** 0.066*** 0.057***

(0.002) (0.002) (0.002) (0.003)

idade2 -0.001*** -0.001*** -0.001*** -0.001***

(0.000) (0.000) (0.000) (0.000)

feminino -0.402*** -0.314*** -0.283*** -0.278***

(0.010) (0.010) (0.010) (0.012)

nãobranco -0.025* -0.040*** -0.009 0.015

(0.014) (0.012) (0.013) (0.016)

PessoasFamília -0.031*** -0.031*** -0.053*** -0.059***

(0.002) (0.002) (0.003) (0.004)

lnRendaFamiliar 0.322*** 0.337*** 0.386*** 0.449***

(0.008) (0.007) (0.008) (0.009)

Constante -2.315*** -2.381*** -2.666*** -2.873***

(0.060) (0.050) (0.058) (0.073)

Observações 12,348 14,358 15,079 11,719

R² 0.596 0.594 0.534 0.524


*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Fonte: Elaboração, 2017 própria com dados da PNAD, 1995, 2001, 2007, 2014

Documents

UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA FACULDADE DE ECONOMIA ... Souza... · Fernando e Velosos (2003b) adota uma perspectiva nacional, Netto Junior e Figueirêdo (2008) apresenta uma comparação