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Análise da demanda pelo ensino superior no Brasil

Felipe dos Santos Martins

Universidade Federal Fluminense - UFF

fsmrj@hotmail.com

Danielle Carusi Machado

Universidade Federal Fluminense - UFF

dani_carusi@hotmail.com

Resumo

O objetivo do artigo é avaliar os principais determinantes do acesso ao ensino superior no

Brasil embasado na teoria do capital humano heterogêneo. Após breve revisão da literatura

teórica e empírica do tema, o trabalho apresenta uma adaptação do modelo proposto por

Montmarquetteet al (2002) ao sistema educacional brasileiro e a disponibilidade dos dados.

Nesta abordagem, utilizaram-se dados das Sinopses do Ensino Superior para os anos de

1991 a 2010, disponibilizados pelo Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais

Anísio Teixeira – INEP e dos Censos Demográficos dos anos 2000 e 2010, elaborado pelo

Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE. Com a primeira base de dados,

apresenta-se um panorama sobre a oferta e demanda de vagas para os diversos cursos de

ensino superior nos últimos 20 anos. Esses dados apontam a grande expansão do número de

vagas, principalmente na rede privada de ensino, assim como a elevação do número de

concluintes nos últimos anos 2000. A partir dos dados do Censo Demográfico, usando o

modelo multinomiallogit, identificamos os principais determinantes do acesso ao ensino

superior. Os resultados indicaram que os rendimentos médios das carreiras influenciam

mais os indivíduos do que a concorrência no processo seletivo. Os resultados também

mostram que a renda domiciliar per capita do indivíduo permanece como o principal

determinante do acesso ao ensino superior no Brasil.

Keywords: demanda por ensino superior; capital humano heterogêneo; escolha por curso; retorno

esperado; determinantes do acesso ao ensino superior.

JEL classification: J24; C35

Versão 17 de junho de 2015

1 Introdução

Existe uma forte influência da educação no nível de rendimentos no país, dentre os

motivos mais apontados estão a grande sensibilidade dos salários em relação à escolaridade do

trabalhador e a elevada desigualdade educacional da mão-de-obra brasileira. A partir de dados

do Censo Demográfico 2010, os indivíduos ocupados com o ensino superior completo recebem,

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em média, 2,5 vezes1 o rendimento médio dos trabalhadores com escolaridade de nível médio

completo. Além disso, trabalhadores com o ensino superior completo possuem menores taxas de

desemprego, dentre outras vantagens psicológicas e sociais. Todavia, em 2010, apenas 12,07%

da população ocupada entre 25 e 65 anos de idade possuía tal nível de formação.

O presente estudo deseja lançar luz sobre porquê, apesar de ser tão vantajoso o indivíduo

possuir o ensino superior completo, menos de 15% da população ocupada brasileira possui essa

formação. O objetivo do trabalho é avaliar os principais determinantes do acesso ao ensino

superior no Brasil embasado na teoria do capital humano heterogêneo, onde se discrimina a

demanda por ensino superior entre os diferentes tipos de curso.

Ao concluir o ensino médio, a pessoa precisa decidir qual carreira no mercado de trabalho

irá seguir. Isso engloba a escolha entre demandar ou não escolaridade de nível superior e, para

uma parcela dos indivíduos, qual o tipo do curso superior ingressar. Internacionalmente, muitos

estudos exploram o impacto da origem social e das características intrínsecas do indivíduo,

aptidões e remuneração esperada no mercado de trabalho na escolha por carreira e demanda por

escolaridade. Em geral, os resultados apontam que os homens preocupam-se mais com o retorno

esperado no mercado de trabalho enquanto as mulheres com a compatibilidade entre as suas

habilidades e a profissão escolhida.

No Brasil, este tema é usualmente estudado considerando o ensino superior como um

todo, ou seja, sem discriminar o tipo de cursosuperior escolhido pelo indivíduo, como o trabalho

de Carvalho (2011), ou através de estudos de casos em universidades específicas, por exemplo

os trabalhos de Emílio et. al. (2004), Casari (2006) e Bartalotti e Menezes-Filho (2007). Muitos

estudos, por sua vez, voltam-se à análise da oferta de vagas no ensino superior.

O presente trabalho pretende contribuir com a literatura sobre o tema no Brasil avançando

tanto na desagregação por diferentes cursos superiores quanto na abrangência nacional dos

dados. Para isso, utilizamos como base de dados os Censos Demográficos dos anos 2000 e

2010. Estas são as únicas bases de dados com informação detalhada sobre a formação superior

do indivíduo para todo o país, em conjunto com informações obtidas nas Sinopses do Ensino

Superior, fornecidas pelo INEP (2012). Investigamos o quanto as características individuais, os

rendimentos esperados e a concorrência por vagas nos cursos superiores influenciam a tomada

de decisão dos indivíduos com relação ao curso universitário.

Após esta introdução, o trabalho apresenta uma revisão da literatura sobre o tema,

seguido pela exposição do modelo teórico escolhido para o estudo da tomada de decisão por

qual curso superior demandar. A seção 4 apresenta as bases de dados utilizadas sendo precedida

1 Vale ressaltar também que as habilidades desenvolvidas durante cada curso superior é específico, implicando em um capital humano distinto, consequentemente, diferentes retornos no mercado de trabalho dentro do grupo de pessoas com o ensino superior completo.

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pela análise descritiva dos dados. Na sequência, tem-se a seção com a metodologia empírica. Na

seção 7apresentamos os principais resultados estimados. Por fim, na seção 8, as principais

conclusões.

2 Revisão da Literatura

No Brasil, o trabalho de Carvalho (2011) aborda os determinantes de acesso ao ensino

superior como um todo, ou seja, não faz diferenciação por cada curso superior. Com base nos

dados da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD) de 2009, a autora conclui que

a renda familiar e a idade são os principais determinantes do acesso.

Utilizando dados dos questionários socioeconômicos respondidos pelos candidatos do

processo seletivo da Universidade de São Paulo (USP) para diferentes anos, Emílio et. al.

(2004), Casari (2006) e Bartalotti e Menezes-Filho (2007) analisaram como diversos fatores

influenciavam o sucesso no acesso ao curso superior e a escolha pela área de estudo. Emílio et.

al. (2004) abordaram o efeito dos fatores socioeconômicos no processo seletivo e concluíram

que as variáveis com as maiores influências no resultado do processo seletivo eram a

escolaridade da mãe, a frequência de curso pré-vestibular e a conclusão do ensino médio em

escolas privadas.

Já Casari (2006) estudou o efeito do retorno esperado no mercado de trabalho sobre a

escolha do curso enquanto Bartalotti e Menezes-Filho (2007) analisaram se o desvio padrão dos

salários e se a taxa de desemprego de cada carreira influenciam a escolha profissional dos

futuros universitários. Controlando para gênero, idade, nota no processo seletivo e número de

televisores no domicílio, o retorno esperado da carreira não é estatisticamente significativo no

processo decisório do curso de graduação (CASARI, 2006). Todavia, segundo Bartalotti e

Menezes-Filho (2007), via mínimos quadrados ordinários generalizados, os dados apontaram

que o salário médio de cada carreira influencia positivamente a escolha dos indivíduos.

Associado a isso, a dispersão salarial e a taxa de desemprego influenciam negativamente a

decisão por qual carreira ingressar no ensino superior. Entretanto, seu efeito é muito pequeno.

Resultado semelhante ao de Bartalotti e Menezes-Filho (2007) foi obtido para a Universidade

Federal de Pernambuco e relatado no trabalho de Silva e Neto (2011).

Por último, baseado em uma pesquisa própria, realizada em quatro instituições de ensino

superior (IES) da cidade de Caxias do Sul, que entrevistou alunos dos dois primeiros períodos,

Soares (2007) encontrou que o principal determinante da escolha pelo curso superior foi a

necessidade de realização pessoal na carreira. Em seguida, os indivíduos consideraram as

oportunidades no mercado de trabalho, a possibilidade de ascensão financeira, o prestígio e a

qualidade da universidade, bem como a aptidão ou vocação para o curso.

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Na literatura internacional, um dos primeiros trabalhos sobre a temática foi o de Freeman

(1975). O autor introduziu a ideia de que os rendimentos no mercado de trabalho poderiam

influenciar o processo de decisão por qual curso ingressar. A partir de uma amostra de

estudantes do curso de Direito de uma universidade americana, Freeman (1975) mostra que os

indivíduos levam em conta a remuneração inicial esperada na carreira no processo de escolha.

Anos mais tarde, Berger (1988) mostrou que as pessoas são mais influenciadas pelo retorno

esperado ao longo de toda carreira do que apenas a remuneração inicial.

Mesclando a teoria de vantagens comparativas com a teoria do capital humano

heterogêneo, Paglin e Rufolo (1990) argumentam que as habilidades desenvolvidas antes do

ensino superior geram vantagens comparativas no processo seletivo dependendo do curso

superior. Dividindo-as em dois grupos, aptidões matemáticas e linguísticas, os dados apontam

que asprimeiras são mais importantes para a escolha da carreira a ser seguida. Também mostram

que a maior parte dos diferenciais de renda, controlando para o sexo do trabalhador e sua

carreira, é explicada pela maior destreza matemática.

No trabalho de Antonji (1993), o modelo é mais robusto, mas os resultados são similares

ao de Pablin e Rufolo (1990). Neste modelo, os retornos educacionais são supostos não lineares

e são adicionadas outras variáveis para explicar o processo de escolha educacional, tais como:(i)

histórico escolar (características do currículo do ensino médio e as notas individuais), (ii)

preferências profissionais,(iii) retorno esperado tanto de cada carreira de nível superior quanto o

do ensino médio, (iv) habilidades individuais, (v) background familiar e (vi) financiamento

educacional. As aptidões das pessoas influenciam a remuneraçãono mercado de trabalho bem

como a escolha da carreira. Altonji et al. (2013) concluíram que os homens são mais

influenciados pelos retornos esperados e as mulheres optam pelas formações as quais possuem

mais habilidades e preferências em comum com os seus gostos.

Assumindo que a escolha pela carreira é significativamente determinada pelo rendimento

no mercado de trabalho, que os riscos são maiores conforme os rendimentos crescem e que a

motivação do estudante depende da possibilidade de acesso a elevados retornos no mercado de

trabalho, Duro e Mingat (1979) incorporaram a probabilidade de sucesso no curso escolhido ao

modelo de tomada de decisão. O trabalho apontou que os alunos de classes mais elevadas da

sociedade francesa possuíam maior probabilidade de concorrerem a vagas nas escolas e

carreiras mais prestigiadas do que alunos com as mesmas notas obtidas nos processos seletivos,

contudo, oriundos de famílias mais humildes.

Segmentando o processo de tomada de decisão em probabilidade de sucesso na carreira e

na remuneração esperada de cada carreira, Montmarquette et al (2002) elaboraram um modelo.

Assim, antes de escolherem qual curso superior ingressar, as pessoas estimariam tanto o

rendimento futuro quanto a probabilidade de sucesso em cada carreira. Os resultados mostraram

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que há uma diferença significativa no impacto da renda esperada por cor e sexona hora da

escolha pelo curso de ensino superior e que mulheres se mostraram menos influenciadas pela

renda esperada do que os homens.

3 O Modelo Teórico Adaptado a realidade Brasileira

Como o interesse recai em entender como são feitas as estratégias individuais com

relação às escolhas educacionais, sobretudo no que tange aos distintos cursos universitários a

serem seguidos, tem-se que modelar este processo de escolha dinâmica.

O modelo proposto em Montmarquette et al. (2002) analisa a tomada de decisão dos

indivíduos com relação ao ingresso no ensino superior ou no mercado de trabalho. Uma vez

concluído o ensino médio, supõe-se que uma pessoa possui duas escolhas, ingressar no mercado

de trabalho com a escolaridade de ensino médio completo ou prosseguir os estudos em um curso

de ensino superior. Para tomar essa decisão, argumenta-se que o indivíduo maximizará sua

utilidade, baseando-se no retorno esperado e na utilidade gerada por cada curso superior. Caso a

pessoa prefira continuar estudando, precisará decidir em qual curso superior irá ingressar.

Nesta decisão, o indivíduo terá de considerar a utilidade esperada derivada do fato de ter

escolhido seguir uma carreira superior. Essa utilidade esperada depende da probabilidade pij, do

indivíduo i ter sucesso em concluir o curso j, e do retorno esperado weij do indivíduo i após

adquirir o diploma do curso j escolhido.

Dadas as preferências e as habilidades inatas, a utilidade esperada do indivíduo i fazer um

curso j é descrita conforme a equação (1) abaixo:

E (uij) = pij (x) weij (z) + (1-pij(x)) weio (z), (1)

Onde: i representa o indivíduo; j representa o curso escolhido; weio é o retorno esperado

do indivíduo i com a escolaridade anterior ao nível superior. No caso brasileiro, é o retorno

esperado de um indivíduo que tem, pelo menos, o nível médio completo. Sendo x e z os fatores

que influenciam a probabilidade de sucesso e os rendimentos do trabalho respectivamente.

O primeiro termo da equação (1), portanto, representa a utilidade dada pelo retorno de um

indivíduo i graduado no curso j; dada pela probabilidade de sucesso no curso j vezes o retorno

esperado na nova carreira.

Neste modelo, considera-se que o indivíduo que entra no curso j e não consegue finalizar

o curso, terá retorno esperado igual ao retorno esperado de um indivíduo que decidiu parar de

estudar ao concluir o ensino médio. O segundo termo da equação (1) corresponde aos ganhos do

indivíduo i caso ele não conclua o ensino superior, seja pela decisão de não ingressar ou pelo

fracasso na conclusão do curso superior. Isto é, a probabilidade de fracasso do indivíduo no

curso j e o retorno esperado do ensino médio completo, o nível educacional anterior.

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Dado que o indivíduo i escolheu continuar estudando, deverá decidir qual curso superior

seguir. Ele escolherá o curso cuja utilidade esperada auferida é a maior dentre todas outras

utilidades geradas pelos demais m cursos possíveis. Ou seja, se ele escolher o curso j:E(uij) >

E(uik) para qualquer curso k ≠ j. Nesse caso, ele escolherá j se e somente se:pij (x) weij (z) + (1-

pij(x)) weio (z) >pik (x) weik (z) + (1-pik(x)) weio (z)o que pode ser simplificado para:

pij (x) (weij(z) – weik(z)) + (pij(x) – pik(x)) ( weik(z) – weio(z)) > 0. (2)

De acordo com a equação (2), caso a probabilidade entre concluir os cursos j e k sejam

muito diferentes, essa desempenhará um papel determinante na escolha do curso. O indivíduo

optará pelo curso em que ele possui uma maior probabilidade de completar com sucesso,

suposto que os rendimentos esperados de alguém com o ensino superior completo sejam,

sempre, maiores do que os rendimentos esperados no ensino médio completo, (weio<weij para

qualquer curso j).

Analogamente, caso a diferença mais significativa seja nos rendimentos esperados, e a

variação das probabilidades seja pequena, o indivíduo optará pela carreira com maior

rendimento esperado. Para estudantes muito talentosos, cuja probabilidade de sucesso é

praticamente igual a 1, independente do curso que ingressarem, o olhar no processo decisório

recairá, sobretudo no rendimento esperado. Quando a diferença das probabilidades entre os

cursos for muito pequena, o indivíduo optará pelo curso com o maior retorno esperado no

mercado de trabalho (MONTMARQUETTEet al., 2002).

Supondo-se que dentre todos os cursos, o indivíduo concluiu que existe, pelo menos, um

curso j em que acredita valer a pena ingressar, esse precisa decidir se demandará o curso

superior ou se ingressará no mercado de trabalho com a escolaridade de nível médio. Para

auxiliar essa tomada de decisão, compara a utilidade de ingressar na universidade com a de

permanecer no nível médio, com base nos valores presentes estimados para ambos os casos

possíveis.

Primeiramente, o indivíduo precisa analisar se a utilidade esperada dos n anos no

mercado de trabalho com a escolaridade obtida em algum curso superior j, trazida para valor

presente é maior ou igual que a soma de todos os custos, diretos ou indiretos, que o indivíduo

incorrerá para realizar o curso j.

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O lado esquerdo da equação (3) demonstra o valor presente dos benefícios de ter

ingressado no curso superior j, considerando a probabilidade de terminar ou não tal curso. Ele

comparará esse total com o retorno esperado com escolaridade de ensino médio completo por

todo o período e os custos totais do ensino superior, o lado direito da equação (3).

� [p��(x)w���(z) +(1 − p��(x))w���(z)]e(���)dt���� >� w���(z)e(���)dt�

� +

� sc��e(���)dt�� , (3)

Onde, r é a taxa de desconto intertemporal, t o tempo e s o período de duração do curso

superior, supondo 0 o período onde o indivíduo possui o ensino médio completo e decidiria

ingressar em uma IES ou no mercado de trabalho.

Resolvendo a equação (4), chega-se a:

Pij(x) >(�� (!�)�")#�$%(&)��$'(&)(

[eio(z) + scij / (1-exp(-rn))] = pij (4)

De posse do rendimento esperado pelo indivíduo para cada carreira, é possível calcular as

utilidades esperadas e tomar a decisão sobre qual caminho seguir. Para analisar a tomada de

decisão por qual curso o indivíduo demandará, controlando para uma série de características

pessoais, serão estimadas regressões logarítmicas condicionais. A técnica foi escolhida por se

tratar de uma tomada de decisão com mais de duas opções e não ordenada. Isso porque existem

diversos cursos superiores que podem ser escolhidos e o indivíduo escolherá a opção que lhe

oferece uma maior utilidade. Como todos são cursos de graduação, não há uma ordem, estão

todos no mesmo nível educacional.

Não há informação sobre a probabilidade dos indivíduos concluírem o curso superior,

nem sobre a expectativa dos rendimentos de determinada carreira por parte de cada indivíduo.

Usualmente esta informação é agregada por tipo de curso, variando de região e universidade.

Segundo Montmarquette et al. (2002), u*ij é o nível de utilidade esperada de um

indivíduo i ao escolher fazer o curso superior j. De acordo com a equação (3), essa utilidade é

uma função linear dos rendimentos esperados do indivíduo por ter concluído o curso j, (y*ij), de

um conjunto de características individuais, (hi) e de um componente aleatório não observado

(εij) conforme a equação (5):

u*ij = β' y*ij + α' hi + εij (5)

Onde: o número de indivíduos varia de 1 até n, o número de cursos varia de 1 até m. Os

rendimentos esperados pelo trabalhador na carreira dependem da probabilidade dele concluir o

curso superior e do rendimento esperado na carreira referente ao curso ingressado, conforme

visto na equação (1). Não há informação sobre pij e sobre o retorno esperado, logo, y*ij não é

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observado. Faz-se necessário, que no processo de tomada de decisão, sejam estimadas as

variáveis referentes à probabilidade e aos rendimentos esperados. Podemos estimar a

probabilidade esperada do sucesso seguindo a forma funcional apresentada na equação (6):

P*ij = γj’xi + µij, (6)

Onde, µ é o termo de erro e xi representa um conjunto de variáveis conhecidas pelo

indivíduo, como as habilidades, preferências, escolaridade dos pais, background familiar, dentre

outras que influenciam a probabilidade de sucesso em ingressar no curso superior j.

Os rendimentos esperados pelo trabalhador que conclui o curso superior j pode ser escrito

como função de suas características individuais (zi) é um vetor de características que o

indivíduo i possui que influenciam o seu rendimento no mercado de trabalho na carreira j, como

idade, experiência profissional, network familiar, produtividade, dentre outros conhecidos pelo

indivíduo e o termo de erro (ξ) conforme a equação (5):

Weij = λ'jzi+ ξij, (7)

De posse do resultado das equações (6) e (7) é possível calcular o rendimento médio

esperado pelo indivíduo i ao ingressar a carreia j, y*ij. Para calcular a equação (5), também

precisamosde um conjunto de características individuais, que influenciam a utilidade do

indivíduo, como gostos, preferências, estilo de vida, dentre outros fatores que influenciam o

valor dado pelo indivíduo ao retorno monetário (hi) Uma vez de posse de ambos, o indivíduo

pode estimar a utilidade de cada um dos m cursos e optar pelo curso j que lhe oferece uma

maior utilidade esperada.

Assim, o curso que tem a maior probabilidade de maximizar a utilidade do indivíduo será

o escolhido. Caso a escolha seja pelo curso j, isso é devido ao curso j gerar mais utilidade que

qualquer outro curso, Prob (Uij>Uik), para qualquer k diferente de j. A probabilidade do

indivíduo i escolher o curso j é dada por:

Prob (Yi = j) = exp(Uj) / Σm

j=1 exp(Uk) (8)

Onde (Yi = j) representa a escolha do indivíduo i pelo curso superior j, dentre todos os m

possíveis cursos. A utilidade do indivíduo é dada por uma regressão linear, Uij = βxij + εij sendo

xij um vetor de características individuais do indivíduo no curso j e εijo termo de erro.

4 As Bases de Dados

A análise descritiva da oferta e demanda de vagas no nível superior é realizada com base

nas Sinopses do Ensino Superior, fornecidas pelo INEP2para todo o país, entre os anos de 1991

a 2010. A Sinopse é elaborada com base no Censo do Ensino Superior, realizado anualmente, e

22 Disponível em: http://portal.inep.gov.br/superior-censosuperior-sinopseAcesso em: 30-agosto-2013.

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apresenta um conjunto de tabelas contendo informações sobre os cursos superiores nacionais. O

trabalho utiliza dados do número de cursos, de matrículas, de vagas oferecidas, de candidatos

inscritos e de ingressantes, segmentadas por unidades da federação, categorias administrativas e

áreas dos cursos presenciais.

Também são utilizados os dados dos Censos Demográficos de 2000 e de 2010 do IBGE.

Nos censos, além do questionário básico, aplicado para toda a população do país, há um

questionário mais completo, com perguntas sobre diversos temas, restrito a uma amostra da

população. Dentre as perguntas feitas, para os indivíduos com o ensino superior completo,

pergunta-se qual o curso superior concluído. Apenas nos Censos Demográficos existe esta

informação individual via pesquisa domiciliar. Logo, esta base permite investigar características

relativas à escolha do curso superior em conjunto com o perfil dos indivíduos em termos de

mercado de trabalho e situação familiar. Apesar de a pergunta ser feita apenas para os que

concluíram seus estudos no nível superior, admita-se que a sua análise pode lançar luz sobre

alguns aspectos do processo de escolha dos indivíduos com relação aos cursos superiores.

A partir da amostra completa dos anos 2000 e 2010, foram criados alguns filtros

considerando o objetivo principal do trabalho, analisar o acesso ao ensino superior.

Primeiramente, excluímos da amostra os indivíduos com menos de 18 anos e com mais de 65

anos de idade, pois os mais jovens, em sua maioria, estariam cursando o ensino médio e,

portanto, não possuiriam escolaridade suficiente para acessar o ensino superior. Já os mais

velhos, estariam se retirando do mercado de trabalho e dificilmente demandariam uma melhoria

em seu estoque de capital humano.

Além do corte por idade, retiraram-se também os indivíduos cujo rendimento domiciliar

per capita foi igual à zero (redução da amostra em 4,13%, em 2000, e, em 3,60%, em 2010) e

aqueles que tinham como rendimento do trabalho principal valores cinco desvios padrão acima

da média, resultando em uma redução da amostra de 0,25% para o ano 2000 e de 0,22% para o

ano 2010. O tamanho da amostra para o ano 2000 é de 2.447.000 e para o ano 2010 é de

4.319.671 indivíduos. Após esses cortes, foi realizado um panorama sobre a escolaridade da

população brasileira, exposto na seção descritiva.

Em seguida, para a parte econométrica do trabalho, dado a necessidade de estimar o

efeito do rendimento esperado de cada carreira na tomada de decisão, foram extraídos da base

do Censo 2000 os rendimentos esperados para cada curso superior. Com base na Sinopse, foram

extraídos a relação candidato vaga para o ano 2000, em cada um dos cursos. Esses foram

imputados na base do Censo 2010 a fim de serem variáveis na estimação. Ressalta-se que a

estimação foi realizada apenas para o ano de 2010.

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Desse modo, o primeiro corte feito para a análise econométrica foi restrito a idade, como

só foi possível estimar o rendimento esperado para o ano 2000, considerou-se apenas os

indivíduos que estavam em idade de prestar vestibular em 2000, ou seja, as pessoas com idades,

em 2010, entre 26 e 28 anos. Dado que só responderam as questões referentes ao curso superior

escolhido, os indivíduos que concluíram o ensino superior, permaneceram na amostra apenas os

indivíduos com o ensino superior completo. Por último, como a pergunta do questionário do

Censo informa a área do curso mais avançado concluído, foram retirados pessoas com mestrado

ou doutorado. Assim, a amostra econométrica do trabalho contou com 86.299 indivíduos, cerca

de 0,4% da total dos indivíduos que responderam o questionário expandido do Censo

Demográfico de 2010.

As ariáveis utilizadas na análise foram separadas em dois grupos que detalhamos, a

seguir:Grupo 1: variáveis do curso, com relação às áreas de formação, destacamos que os

Censos Demográficos disponibilizam três níveis de detalhamento, o nível mais detalhado, com

100 áreas de formação, um nível intermediário, com 23 áreas específicas e o nível mais

agregado, com 8 áreas gerais.

Para uma análise mais rica e estatisticamente representativa, criou-se uma nova tipologia

de formação com 17 grupos. Além das variáveis disponíveis para cada Censo, foi imputado, nos

17 cursos selecionados, o rendimento esperado para cada carreira no ano 2000 e a concorrência

no ano 2000, como mencionado acima.

Grupo 2: variáveis individuais e familiares, como a região de moradia pode influenciar

de alguma forma as escolhas ocupacionais e o tipo de curso realizado, dada à heterogeneidade

regional da formação superior, esta informação é inserida na análise. São consideradas as cinco

macrorregiões brasileiras. Além disto, consideramos as características pessoais dos

trabalhadores, tais como gênero, construída com 1 para as mulheres e 0 para homens, idade,

idade ao quadrado, cor, construída com 1 para pretos e pardos e 0 para brancos e amarelos, e

renda domiciliar per capita (RDPC) a qual foi construída com base nos quartis de rendimento, 1

para as pessoas que estavam no quartil de 0% a 25% até 4, com as pessoas no quartil entre 75%

e 100%. Para comparar os valores dos censos Demográficos dos anos de 2000 e 2010, foi

calculado um deflator com base no índice nacional de preços ao consumidor, INPC.

5 Análise descritiva dos dados

Dentre os fatores que podem influenciar o acesso ao ensino superior, deve-se destacar o

número de vagas nas Instituições de Ensino Superior (IES). Dessa maneira, essa seção

apresentará informações descritivas sobre este número, à concorrência pelas vagas, o número de

ingressantes e a taxa de ocupação para os anos 2000 e 2010 nas universidades públicas e

privadas de todo o Brasil.

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O número de vagas ofertadas no ensino superior brasileiro sofreu uma forte expansão na

década de 2000, atingindo 3,1 milhões de vagas ofertadas anualmente em 2010, como mostra a

coluna (a) da Tabela 1, um crescimento de 156,53% em dez anos. Tal fato ocorreu puxado pelas

IES privadas, que cresceram 176,57% contra 81,30% das instituições públicas, dessa forma, a

participação percentual das instituições privadas saiu de 79,80%, em 2000, para 85,73%, em

2010, vide coluna (b) da Tabela 1.

Tabela 1: Dados descritivos sobre as IES no Brasil – anos 2000 e 2010.

Na coluna (c) da Tabela 1 é possível observar a quantidade de alunos inscritos nos

processos seletivos para as IES. No ano de 2010, tiveram 6.698.902 indivíduos concorrendo as

vagas em diferentes instituições, um aumento de 65,82% no intervalo de 10 anos. Nota-se que

as IES federais foram as que apresentaram a maior taxa de expansão no número de inscritos,

94,83%. Vale ressaltar que um único indivíduo pode estar inscrito em mais de um processo

seletivo e que a taxa de crescimento das vagas foi superior a taxa de crescimento das inscrições.

A consequência imediata disso está exposta na queda da relação candidato/vaga, na coluna (e)

da Tabela 1. De um modo geral, a relação candidato/vaga caiu de 3,32, em 2000, para 2,15, em

2010. Tal queda foi mais acentuada nas instituições privadas e nas IES municipais, com queda

de 0,67 e 0,84 candidatos/vaga, respectivamente.

Mesmo com a redução da concorrência, o número de ingressos ao ensino superior cresceu

77,17%, passando de 897 mil pessoas em 2000 para 1,59 milhões de pessoas em 2010, como

apresenta a coluna (f) da Tabela 1. A distribuição desses inscritos se manteve relativamente

constante, 25% para instituições públicas e 75% para IES privadas. Contudo, dentro do grupo

das IES públicas, nota-se uma expansão da participação das escolas federais mais aceleradas do

que as demais, fazendo com que a participação das IES federais sai-se de 13,09% para 15,79%,

vide coluna (g) da Tabela 1.

Como o esperado, dado que a taxa de crescimento da oferta de vagas foi superior a taxa

de crescimento da demanda por vagas (156,53% contra 77,17%), a taxa de ocupação, número de

ingressos dividido pelo número de vagas ofertadas, no ensino superior caiu de 73,79%, em

Total 2010 3,120,192 6,698,902 2.15 1,590,212 50.97%

Pública 445,337 14.27% 3,364,843 50.23% 7.56 408,562 25.69% 91.74%

Federal 248,534 7.97% 2,252,459 33.62% 9.06 251,059 15.79% 101.02%

Estadual 138,318 4.43% 1,041,445 15.55% 7.53 130,035 8.18% 94.01%

Municipal 58,485 1.87% 70,939 1.06% 1.21 27,468 1.73% 46.97%

Privada 2,674,855 85.73% 3,334,059 49.77% 1.25 1,181,650 74.31% 44.18%

Total 2000 1,216,287 4,039,910 3.32 897,557 73.79%

Pública 245,632 20.20% 2,178,918 53.93% 8.87 233,083 25.97% 94.89%

Federal 120,486 9.91% 1,156,096 28.62% 9.60 117,507 13.09% 97.53%

Estadual 96,179 7.91% 963,113 23.84% 10.01 91,727 10.22% 95.37%

Municipal 28,967 2.38% 59,709 1.48% 2.06 23,849 2.66% 82.33%

Privada 970,655 79.80% 1,860,992 46.07% 1.92 664,474 74.03% 68.46%

Fonte: MEC-Inep; Tabela elaborada pela DEED – INEP (2012).

Inscritos

(c.)

Participação na

inscrição (d)

Candidato

vaga (e)

2010

2000

Vagas (a)Participação

vagas (b)Ingressos (f)

Participação

ingressos (g)

Taxa de

ocupação (h)

12

2000, para 50,97%, em 2010, como traz a coluna (h) da Tabela 1. Em outras palavras,

praticamente a metade das vagas no ensino superior ofertadas no país em 2010 não foram

ocupadas. Destacam-se as quedas nas IES privadas, de 24,28 pontos percentuais (p.p.) e

municipais, de 35,37 p.p.. Apenas as instituições federais que apresentaram uma leve alta de

3,49 p.p. no nível de ocupação, com praticamente todas as vagas ocupadas.

No tocante a cursos específicos, a Tabela 2 apresenta a variação do número de vagas,

inscrições no processo seletivo, ingressantes, relação candidato/vaga e taxa de ocupação para

cada um dos cursos a selecionados. Na coluna (a) da Tabela 2 nota-se que os cursos de Línguas

e de Enfermagem foram os que apresentaram as maiores variações no número de vagas

ofertadas, alta de, respectivamente, 424,26% e 488,42%.Enquanto os cursos de Economia e de

Matemática foram os únicos que apresentaram uma redução no número de vagas, queda de

respectivamente 9,63% e 51,09%. Em absoluto, o curso de Educação possui o maior número de

vagas, com 570 mil em 2010.

Tabela 2: Variação dos dados descritivos das IES Brasil – 2000 a 2010.

Com exceção do curso de Matemática, Jornalismo e Economia, todos os demais

apresentaram uma taxa de crescimento do número de pessoas inscritas no processo seletivo e de

ingressos no curso inferior à taxa de crescimento do número de vagas, como mostram as

colunas (b) e (c). O curso de Direito teve a menor taxa de crescimento no processo seletivo,

3,76% e o curso de Publicidade teve a maior expansão, 281,13%. Em absoluto, o curso de

Línguas apresentou a maior expansão do número de inscritos, superando um milhão de pessoas.

CursosVagas

(a)

Inscritos

(b)

Ingressos

(c).

Candidatos

Vaga (d)

Taxa de

Ocupação (e)

Administração 242,29% 127,85% 128,57% -0,73 -23,91%

Arquitetura 220,88% 250,31% 219,89% 0,29 -0,21%

Biologia 197,56% 59,16% 74,65% -2,12 -31,53%

Computação 161,41% 50,54% 67,02% -1,13 -24,55%

Contabilidade 142,62% 73,01% 82,25% -0,57 -16,69%

Direito 64,14% 3,76% 43,76% -1,68 -10,33%

Economia -9,63% 12,09% -17,19% 0,51 -4,84%

Educação 104,66% 50,35% 25,02% -0,64 -29,46%

Enfermagem 488,42% 158,70% 288,37% -2,82 -26,75%

Engenharias 249,05% 171,19% 208,93% -0,79 -8,33%

Física 72,14% 122,98% 92,11% 0,97 8,94%

Fisioterapia 177,04% 28,76% 50,06% -2,04 -33,67%

Jornalismo 51,60% -30,68% -22,66% -1,76 -34,41%

Línguas 424,26% 269,34% 411,89% -1,16 -1,20%

Matemática -51,09% -68,61% -55,02% -1,26 -5,86%

Medicina 66,24% 67,60% 78,85% 0,27 7,52%

Publicidade 815,32% 281,13% 359,48% -1,61 -35,63%

Fonte: MEC-Inep; Tabela elaborada pela DEED – INEP (2012).

13

O curso de Medicina, com cerca de 550 mil inscritos, foi o segundo em quantidade absoluta.

Quanto aos ingressos, os cursos de Matemática, Jornalismo e Economia apresentaram redução

de respectivamente 55,02%, 22,66% e 17,19% no número de pessoas adentraram em 2010, com

relação a 2000.

Em sua maioria, o resultado para a relação candidato/vaga e a taxa de ocupação das vagas

foi de queda. As exceções ficaram com os cursos de Arquitetura, Economia, Física e Medicina

quanto a relação candidato vaga, com respectivas altas de 0,29 p.p., 0,51 p.p., 0,97p.p. e 0,27

p.p., vide coluna (e) da Tabela 2. Vale destacar que o curso de Medicina possui a maior

concorrência, com 32,91 candidatos por vaga, em 2010. O curso com a menor relação

candidato/vaga, em 2010, foi o de Educação, com 1,76. Quanto à taxa de ocupação, Medicina

possui praticamente 100% das vagas ocupadas e os cursos de Biologia e fisioterapia, Jornalismo

e Publicidade apresentaram quedas na taxa de ocupação superiores a 30,00p.p., conforme

coluna (f) da Tabela 2. O curso de Biologiapossui menos da metade das vagas ocupadas.

Ou seja, de um modo geral, expandiu-se o número de vagas ofertadas e a concorrência

pelas mesmas entre os anos de 2000 e 2010, contudo, a depender do curso superior, menos da

metade das vagas são ocupadas anualmente no país. Em geral, existe um excesso de vagas de

nível superior no país. Observando as taxas de cobertura3 por região, dispostos na Tabela 3 têm

que a oferta de vaga é uniformemente distribuída nas regiões Sul (15,70%), Sudeste (20,73%) e

Centro-Oeste (21,53%) enquanto as regiões Norte (8,45%) e Nordeste (8,33%) parecem um

pouco atrás. Porém, válido destacar o elevado crescimento na taxa de cobertura para todas as

regiões do país, que saiu de 5,97% em 2000 para 15,32% em 2010, vide Tabela 3.

Tabela 3: taxa de cobertura para as macrorregiões brasileiras – 2000 e 2010.

Por sua vez, o percentual de pessoas com idade entre 25 e 65 anos e o ensino superior

completo na população brasileira, como o esperado pelos dados de ingresso e relação

candidato/vaga, cresceu na década de 2000, saindo de 7,04%, em 2000, para 12,07%, em 2010.

Destaca-se também a elevada queda no percentual de indivíduos que não concluíram o

ensino fundamental, passando de 59,96%, em 2000, para 45,06%, em 2010, além de uma suave

elevação do percentual de pessoas com escolaridade entre o fundamental completo e o médio 3 A taxa de cobertura é calculada com base na razão entre a quantidade de vagas oferecidas pela IES e o número de indivíduos, de 18 a 24 anos de idade.

Região 2000 2010

Norte 3,00 8,45

Nordeste 2,37 8,33

Sudeste 8,33 20,73

Sul 7,72 15,70

Centro Oeste 7,01 21,51

Brasil 5,97 15,32

Fonte: MEC-Inep; Tabela elaborada pela DEED – INEP (2012).

Taxa de Cobertura

14

incompleto, que saiu de 13,99%, em 2000, para 15,68%, em 2010, vide gráfico 1. Vale ressaltar

que o percentual de pessoas que pararam de estudar entre concluírem o ensino médio e antes de

concluírem o ensino superior teve a maior alta em pontos percentuais, 8,19 p.p., fenômeno esse

que aconteceu para todas as regiões do Brasil.

Gráfico 1: Distribuição percentual das pessoas de 25 a 65 anos de idade por nível de

escolaridade: Brasil 2000 – 2010.

Fonte: Elaboração própria a partir dos microdados dos Censos Demográficos de 2000 e 2010. IBGE (2000) e (2010)

Conforme a teoria do capital humano e como ilustra o gráfico 2, os rendimentos no

mercado de trabalho são altamente influenciados pela escolaridade no Brasil. Os indivíduos com

o ensino superior completo recebiam, em média, 2,42 vezes mais do que os trabalhadores com o

ensino médio completo em 2010, que por sua vez recebiam mais do que os trabalhadores com,

pelo menos, o fundamental completo os quais ganhavam mais do que os trabalhadores sem nem

o ensino fundamental completo.

Gráfico 2: Diferencial de rendimentos no mercado de trabalho por grau de escolaridade,

Brasil 2000 – 2010. (Retorno médio = 1 para ensino médio completo).

Fonte: Elaboração própria a partir dos microdados dos Censos Demográficos de 2000 e 2010. IBGE (2000) e (2010).

Valores em reais de 2010.

Pela Tabela 4, nota-se que os rendimentos médios por hora trabalhada dentro do ensino

superior apresentam elevada variação dependendo do curso completado pelo indivíduo.

Profissionais formados em Medicina, Engenharias e Economia ganhavam, em média, cerca de

três vezes mais do que pessoas formadas em cursos de Educação, Biologia e Línguas, em 2000

e essa diferença aumentou para 2010. Ressalta-se que no período, a remuneração média para

15

profissionais de Medicina elevou-se 43,31% enquanto a remuneração média de pessoas

formadas em Línguas caiu 3,64%.

Os rendimentos domiciliares per capita dos domicílios também apresentam elevada

variação quanto à formação do indivíduo. Nota-se pela última coluna da Tabela 4, que todos os

domicílios com residentes de escolaridade de nível superior completo aumentaram entre 2000 e

2010, contudo, tal aumento foi maior com profissionais formados em Medicina e Engenharia do

que os formados em Biologia e Administração.

Tabela 4: Dados sobre os indivíduos com o ensino superior completo – por curso

Analisando as características os indivíduos formados em cada um dos cursos superiores,

percebe-se o maior percentual de mulheres em cursos como Biologia, Educação, Enfermagem,

Fisioterapia e Línguas, e um maior percentual de homens em cursos como Computação,

Economia, Engenharia e Medicina, apesar de na média, em 2010, 61,20% dos indivíduos com o

ensino superior completo eram mulheres. Todavia, no período analisado observa-se uma

expansão no percentual de mulheres na maioria dos cursos superiores, com exceção dos cursos

de Computação, Publicidade e dos cursos onde o percentual de mulheres era superior a 80% dos

alunos em 2000.

Além de uma expansão no percentual de mulheres com o ensino superior completo,

aumento de 11,14 p.p. em 10 anos, o número de negros com o ensino superior completo

registrou um aumento de 12,32 p.p. e ocorreu uma redução da idade média do pessoal com o

ensino superior completo da ordem de 1,43 anos. Observando o percentual de negros nos

cursos, nota-se um crescimento de 16,60p.p. no curso de Línguas enquanto que nos cursos de

Curso 2000 (R$) 2010 (R$) ∆ % 2000 (R$) 2010 (R$) ∆ %

Administração 17,06 17,40 1,95 2105,10 2816,81 33,81Arquitetura 17,24 21,36 23,89 2009,66 3376,32 68,00Biologia 12,84 12,73 -0,80 1359,13 1837,59 35,20Computação 15,96 17,70 10,90 1959,62 2911,61 48,58Contabilidade 14,45 16,44 13,71 1750,44 2668,65 52,46Direito 21,28 25,14 18,15 2385,02 3790,66 58,94Economia 20,84 24,89 19,44 2467,75 3867,78 56,73Educação 10,11 11,27 11,38 997,15 1536,17 54,06Enfermagem 13,00 13,04 0,26 1401,32 1972,74 40,78Engenharia 23,20 28,40 22,39 2927,31 4711,99 60,97Física 13,82 15,13 9,45 1507,86 2232,87 48,08Fisioterapia 13,17 14,61 10,96 1269,44 1937,97 52,66Jornalismo 17,17 17,87 4,04 1932,37 2688,49 39,13Linguas 12,99 12,52 -3,64 1213,19 1726,74 42,33Matemática 13,19 14,79 12,14 1432,94 2119,03 47,88Medicina 28,14 40,33 43,31 3045,98 6529,00 114,35Publicidade 15,87 17,50 10,23 1941,20 2805,41 44,52Nota: Valores em reais de jul-2010Fonte: Censo Demográfico de 2000 e 2010

Rendimento médio por hora trabalhada Rendimento domiciliar per capita

16

Economia e Medicina tal crescimento foi de apenas 4,23p.p. e 3,01p.p.. Quanto à idade média

do profissional, as pessoas formadas em Fisioterapia apresentaram a menor média, com 32,41

anos em 2010, queda de 2,29 anos no período observado, os profissionais formados em

Economia continuaram com a maior média de idade, 44,44 anos, apresentando uma alta de 1,68

anos em relação ao observado em 2000, vide tabela 5.

Tabela 5: Características dos indivíduos com o ensino superior completo – por curso.

De modo geral, as diferenças entre os diferentes cursos superiores analisados intensificam

a necessidade de uma análise segmentada para cada curso, valorizando a ideia defendida pela

teoria do capital humano heterogêneo, onde a habilidade desenvolvida em cada curso superior é

distinta e diferentemente valorada pelo mercado de trabalho.

6 Metodologia econométrica

A equação (7) pode ser estimada considerando a modelagem de escolhas discretas. Logo,

podemos estimar a probabilidade utilizando a especificação da equação (9) abaixo:

Prob (Yi = j) = exp(Uj) / (1 + Σmj=1exp(Uk)) (9)

A estimação econométrica do processo de tomada de decisão por qual curso de ensino

superior demandar será feita via um modelo de escolha discreta, dado que o conjunto de cursos

é caracterizado por suas alternativas serem exaustivas e mutuamente excludentes, sob a

perspectiva do tomador de decisão.

Curso 2000 2010 ∆ p.p. 2000 2010 ∆ p.p. 2000 2010 ∆ anos

Administração 38,19 47,35 9,15 12,05 21,45 9,41 39,17 37,06 -2,11 Arquitetura 44,94 49,57 4,63 9,20 13,23 4,03 38,98 38,03 -0,95 Biologia 73,26 73,30 0,04 15,06 26,33 11,27 39,21 36,46 -2,76 Computação 37,38 27,65 -9,73 11,46 21,03 9,57 31,99 33,18 1,19Contabilidade 41,75 47,06 5,31 17,71 24,99 7,28 39,69 40,17 0,49Direito 41,54 46,83 5,29 13,43 18,55 5,12 41,67 39,03 -2,64 Economia 33,16 39,43 6,26 13,67 17,90 4,23 42,76 44,44 1,68Educação 91,01 83,60 -7,41 19,27 35,37 16,09 41,82 40,41 -1,41 Enfermagem 91,43 85,95 -5,48 24,65 32,05 7,39 38,64 34,09 -4,55 Engenharia 13,53 15,05 1,51 10,71 17,05 6,34 41,30 40,59 -0,71 Física 56,83 57,17 0,33 19,71 30,62 10,90 41,26 40,55 -0,71 Fisioterapia 86,85 84,87 -1,99 12,70 18,52 5,82 34,71 32,41 -2,29 Jornalismo 58,92 60,10 1,19 12,83 20,56 7,73 37,66 36,32 -1,34 Linguas 86,73 86,11 -0,62 14,82 31,42 16,60 41,93 40,95 -0,98 Matemática 59,09 59,45 0,36 17,21 28,19 10,98 40,01 41,17 1,16Medicina 37,56 43,24 5,68 11,79 14,80 3,01 41,45 42,11 0,67Publicidade 57,89 54,03 -3,86 8,34 16,88 8,54 35,02 34,17 -0,85 Nota: Valores em reais de jul-2010Fonte: Censo Demográfico de 2000 e 2010

% de mulheres % de negros Idade

17

Como no caso dos distintos cursos de ensino superior existem regressores que variam

entre os cursos, como o caso do rendimento esperado, o modelo apresentará variações entre as

alternativas. Nesse caso, o modelo escolhido foi um Logit condicional com alternativas

especificadas.

A idéia é que a escolha depende das características dos indivíduos, mas também dos

atributos das escolhas, ou seja, do rendimento esperado dos cursos e da relação candidato vaga

do mesmo.

A amostra é expandida em função dos 17 cursos possíveis de serem escolhidos e

controlamos para as variáveis relativas aos diferentes cursos e diferentes características

pessoais, conforme equação (10).

Prob (Yj) = βSj + β1Xi (10)

Onde Yj representa o curso j, Sj o conjunto de fatores que variam em função do curso,

rendimento esperado e a relação candidato vaga, e Xi representa o conjunto de fatores que

variam em função do indivíduo, o sexo, cor, idade, idade ao quadrado, faixa de renda domiciliar

per capita e região de residência.

Posteriormente àestimação, extraímos os efeitos marginais das características individuais,

para analisarmos o impacto de cada uma no processo de escolha dos indivíduos por curso

superior.

7 Resultados Econométricos

Como resposta do logit condicional tem-se um resultado geral para os regressores que

variam em função do curso e outro para cada curso das características individuais. Os resultados

são reportados na tabela 6.

O primeiro resultado mostrou que os indivíduos com idade entre 26 e 28 anos e com o

ensino superior completo foram positivamente influenciados pelo o rendimento esperado de

cada curso na hora da tomada de decisão do curso a ingressar, ou seja, quanto maior o retorno

esperado, maior a probabilidade de escolherem tal curso. Já variável de concorrência não

apresentou um resultado significativo para a análise, vide tabela 6.

Para as características individuais, como sexo, os resultados são reportados para cada

curso superior separadamente. Para cursos como o de Biologia, Economia, Engenharia e

Medicina, o sinal da variável de sexo indica que uma mulher tem menores chances de acesso a

tais cursos do que um homem, comparativamente ao curso de referência, o curso de Educação.

Uma pessoa do sexo feminino possui maiores chances de acesso do que no curso de Educação,

apenas para os cursos de Enfermagem, Fisioterapia e Línguas.

18

O resultado também mostrou que os indivíduos declarados negros possuem menores

chances de acesso para todos os cursos analisados em relação ao curso de Educação do que os

nãos negros. Além disso, os coeficientes da renda domiciliar per capita indicam que os

indivíduos que pertencem a famílias do 4º quartil de rendapossuem maiores chances de acesso

em todos os cursos.

Tabela 6: Estimação dos determinantes do acesso ao ensino superior brasileiro.

Os gráficos abaixo apresentam uma comparação entre os efeitos marginais de cada

variável referente às características individuais e a probabilidade de acesso ao ensino superior

de cada conjunto de indivíduos. A categoria de referência é formada pelos homens, brancos,

pertencente à metade inferior de distribuição de renda domiciliar per capita. Cabe lembrar que

pela análise dos efeitos marginais, é possível ter uma Proxy média do efeito de cada variável na

(x) B(x) dp

Rendimento Esperado2,8197 (1,098)***Concorrência 1,8593 (1,287)Cursos

(x) B(x) dp B(x) dp B(x) dp B(x) dp

Feminino -1,075 (0,023)*** -0,858 (0,051)*** -0,333 (0,050)*** -2,421 (0,039)***Negro -0,394 (0,025)*** -1,148 (0,077)*** -0,417 (0,054)*** -0,428 (0,042)***Idade -1,926 (0,778)** -2,154 (0,710)*** -0,785 (0,227)*** -1,376 (0,484)***Idade ao quadrado 0,034 (0,014)** 0,039 (0,013)*** 0,012 (0,004)*** 0,024 (0,008)***3º quartil de renda 0,117 (0,047)*** -0,471 (0,167)*** -0,067 (0,092) 0,207 (0,098)**4º quartil de renda 0,826 (0,041)*** 1,258 (0,129)*** 0,344 (0,079)*** 1,194 (0,085)***Cursos

(x) B(x) dp B(x) dp B(x) dp B(x) dp

Feminino -1,098 (0,037)*** -1,116 (0,027)*** -1,352 (0,071)*** 0,422 (0,045)***Negro -0,353 (0,043)*** -0,813 (0,032)*** -0,533 (0,090)*** -0,235 (0,039)***Idade -1,061 (0,425)** -3,336 (1,130)*** -2,872 (1,079)*** -1,003 (0,280)***Idade ao quadrado 0,018 (0,007)** 0,061 (0,020)*** 0,052 (0,020)*** 0,016 (0,005)***3º quartil de renda 0,300 (0,084)*** -0,048 (0,068) 0,125 (0,188) -0,043 (0,075)4º quartil de renda 0,807 (0,074)*** 1,247 (0,057)*** 0,945 (0,162)*** 0,744 (0,064)***Cursos

(x) B(x) dp B(x) dp B(x) dp B(x) dp

Feminino -2,610 (0,039)*** -1,218 (0,056)*** 0,357 (0,046)*** -0,765 (0,052)***Negro -0,542 (0,042)*** -0,044 (0,062) -0,646 (0,044)*** -0,541 (0,063)***Idade -3,491 (1,262)*** -0,972 (0,277)*** -1,002 (0,264)*** -2,433 (0,845)***Idade ao quadrado 0,063 (0,023)*** 0,016 (0,005)*** 0,016 (0,004)*** 0,042 (0,015)***3º quartil de renda -0,256 (0,096)*** 0,002 (0,107) 0,190 (0,100)* 0,154 (0,158)4º quartil de renda 1,101 (0,078)*** 0,230 (0,094)** 1,372 (0,087)*** 1,455 (0,135)***Cursos

(x) B(x) dp B(x) dp B(x) dp B(x) dp

Feminino 0,422 (0,046)*** -0,992 (0,060)*** -1,166 (0,050)*** -1,053 (0,040)***Negro -0,074 (0,038)* -0,140 (0,067)** -0,928 (0,069)*** -0,697 (0,050)***Idade -0,949 (0,227)*** -0,953 (0,250)*** -7,651 (2,804)*** -1,720 (0,594)***Idade ao quadrado 0,017 (0,004)*** 0,017 (0,004)*** 0,141 (0,051)*** 0,030 (0,011)***3º quartil de renda 0,193 (0,064)** 0,013 (0,111) -0,292 (0,202) 0,098 (0,116)4º quartil de renda 0,314 (0,058)*** 0,203 (0,098)** 1,856 (0,158)*** 1,343 (0,099)***Fonte: Censos Demográficso de 2000 e 2010

Nota: Amostra de indivíduos entre 26 e 28 anos com o ensino superior completo.

Nota2: Erro padrão entre parênteses. *** p<0.001, ** p< 0.05, * p<0.10

Línguas Medicina Publicidade

Arquitetura

Enfermagem

Matemática

Administração Biologia Computação

Contabilidade Direito Economia

Engenharia Física Fisioterapia Jornalismo

19

probabilidade de escolha do indivíduo por determinado curso. Ressalta-se que a idade do grupo

de referência é a idade média da amostra, 27,04 anos.

O gráfico 3 apresenta a probabilidade da categoria de referência e a probabilidade das

mulheres, brancas, pertencentes à metade inferior de renda domiciliar per capita. Existe uma

significativa diferença entre ambos, observando o curso de Educação, por exemplo, tem-se que

a probabilidade de sucesso do indivíduo da categoria de referência é de 0.20 pontos e para a

mulher, branca da metade de renda domiciliar per capita mais baixa passa para 0.40 pontos.

Para os cursos de Biologia, Enfermagem, Fisioterapia e Línguas, ocorrem acréscimos nas

probabilidades com para as mulheres, em comparação aos homens com as demais características

iguais. Os maiores aumentos ocorrem nos cursos de Enfermagem e Línguas, ambos com 198%

a mais.

Gráfico 3: Probabilidade de sucesso dos homens e mulheres brancas pertencentes a metade de

renda domiciliar per capita (RDPC) mais baixa.

Fonte: Elaboração própria a partir dos microdados dos Censos Demográficos de 2000 e 2010. IBGE (2000) e (2010).

Por outro lado, para os demais cursos, os homens possuem maiores chances nos demais

cursos, sendo as principais variações referentes aos cursos de Engenharias e Computação, onde

os homens, brancos pertencentes aos 50% mais baixo de renda domiciliar per capita possuem,

respectivamente, 596% e 477% mais chances do que as mulheres com as mesmas

características.

O gráfico 4 apresenta uma comparação similar ao gráfico 3, o gráfico traz a probabilidade

da categoria de referência e dos indivíduos do sexo masculinos, negros e pertencentes a metade

inferior da distribuição de renda domiciliar per capita. Graficamente algumas diferenças entre

ambos são claras, como o caso dos cursos de Educação Arquitetura e Medicina. No primeiro

20

curso, os negros possuem 40% mais chances do que os não negro, enquanto outros dois cursos,

os indivíduos brancos possuem, respectivamente, 80% e 124% mais chances de sucesso do que

a categoria dos negros.

Gráfico 4: Probabilidade de sucesso dos homens brancos e negros pertencentes a metade de

renda domiciliar per capita (RDPC) mais baixa.

Fonte: Elaboração própria a partir dos microdados dos Censos Demográficos de 2000 e 2010. IBGE (2000) e (2010).

O gráfico 5 faz uma comparação análoga aos últimos 2 gráficos, ele apresenta a

probabilidade da categoria de referência e dos indivíduos do sexo masculinos, brancos e

pertencentes ao quartil mais elevado de distribuição de renda domiciliar per capita. Observando

o curso de Educação, que era recorrentemente o que apresentava a maior probabilidade para as

categorias destacadas anteriormente, nota-se que foi deslocada para a quinta maior

probabilidade, no grupo com o rendimento domiciliar per capita mais elevado. Para esses, as

probabilidade de concluírem os cursos de Administração (0.23), Computação (0.10), Direito

(0.16) e Engenharia (0.12) são maiores do que a de concluírem o ensino superior em Educação

(0.09). Os cursos com as maiores variações na probabilidade de sucesso, em termos percentuais,

foram os de Medicina, com alta de 172% e o de Jornalismo, com 82%.

Gráfico 5: Probabilidade de sucesso dos homens brancos pertencentes aos 50% de renda

domiciliar per capita (RDPC) mais baixa e entre os 75% e 100% da distribuição de RDPC.

21

Fonte: Elaboração própria a partir dos microdados dos Censos Demográficos de 2000 e 2010. IBGE (2000) e (2010).

Por outro lado, as probabilidades da categoria de referencia concluir o curso de Educação,

Física, Línguas e Matemática são significativamente superiores, respectivamente, 135%, 87%,

72% e 92% a mais do que o grupo com os maiores rendimentos domiciliar per capita.

8 Considerações Finais

Conforme o apresentado por nossas estimações baseadas nos dados dos Censos de 2000 e

2010, as pessoas são influenciadas positivamente pelo retorno esperado na hora da escolha por

qual curso superior demandar. Já a concorrência pela vaga não apresentou um resultado

significativo para essa decisão. Além disso, a depender do curso superior escolhido, os fatores

individuais influenciam positivamente ou negativamente a probabilidade de escolha do curso.

Tomando como exemplo ilustrativo o caso do curso de Biologia, a probabilidade de uma

mulher branca do pertencente aos 50% mais baixos da distribuição de renda escolher esse curso

é de 4,04%, enquanto as probabilidades de homens negros da mesma faixa de renda domiciliar

per capita escolhê-lo é de 2,68%. Por outro lado, tomando como referência o curso de

Engenharia, a probabilidade dos homens brancos dos quartis mais elevados de RDPC

escolherem o curso é de 12,47%, e das mulheres brancas dos quartis mais baixos de RDPC é de

1,40%.

No tocante aos efeitos das variáveis individuais, idade, gênero, cor, faixa de renda

domiciliar per capita, encontramos significativas variações para cada curso superior. O que

mostra que na tomada de decisão dos indivíduos por qual carreira seguir, os brasileiros levam

em consideração, não apenas o rendimento esperado, como suas características e essas possuem

efeitos positivos ou negativos a depender do curso.

22

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