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
LEONARDO DA CRUZ BARBOSA SOUZA
PERSISTÊNCIA INTERGERACIONAL DE EDUCAÇÃO E RENDA NO ESTADO
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
LEONARDO DA CRUZ BARBOSA SOUZA
PERSISTÊNCIA INTERGERACIONAL DE EDUCAÇÃO E RENDA NO ESTADO
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
Universidade Federal da Bahia - UFBA
______________________________________________________
Prof. Dra. Diana Lúcia Gonzaga da Silva
Universidade Federal da Bahia - UFBA
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
Tabela 5 - Educação dos filhos em relação a educação dos pais por nível de
escolaridade na Bahia, 2014 (em %)
32
Tabela 6 - Educação dos filhos em relação a educação dos pais por nível de
escolaridade na região metropolitana de Salvador, 2014 (em %)
32
Tabela 7 - Educação dos filhos em relação a educação dos pais por nível de
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.
Fonte: Elaboração própria, 2017 com base nos dados da PNAD, 2014
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
EF: Ensino Fundamental; EM: Ensino Médio; ES: Ensino Superior.
Fonte: Elaboração própria, 2014 com base nos dados da PNAD, 1995
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 %)
Estratos Filhos Amostra
Pais EF Incompleto EF Completo EM Completo ES Completo
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
EF: Ensino Fundamental; EM: Ensino Médio; ES: Ensino Superior.
Fonte: Elaboração própria, 2017 com base nos dados da PNAD, 2014
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 %)
Estratos Filhos Amostra
Pais EF Incompleto EF Completo EM Completo ES Completo
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
EF: Ensino Fundamental; EM: Ensino Médio; ES: Ensino Superior.
Fonte: Elaboração própria, 2017 com base nos dados da PNAD, 2014
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 %)
Estratos Filhos Amostra
Pais EF Incompleto EF Completo EM Completo ES Completo
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
EF: Ensino Fundamental; EM: Ensino Médio; ES: Ensino Superior.
Fonte: Elaboração própria, 2017 com base nos dados da PNAD, 2014
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
Fonte: Elaboração própria, 2017 com base nos dados da PNAD, 1995, 2001, 2007, 2014
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
BA RMS Fora da RMS Brasil
39
Gráfico 3 - Retorno da Idade sobre a renda por hora
Fonte: Elaboração própria, 2017 com base nos dados da PNAD, 1995, 2001, 2007, 2014
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%
BA RMS Fora da RMS Brasil
40
Gráfico 4 - Impacto da diferença de cor na renda por hora
Fonte: Elaboração própria, 2017 com base nos dados da PNAD, 1995, 2001, 2007, 2014
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%
BA RMS Fora da RMS Brasil
41
Gráfico 5 - Impacto da diferença de gênero na renda por hora
Fonte: Elaboração própria, 2017 com base nos dados da PNAD, 1995, 2001, 2007, 2014
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%
BA RMS Fora da RMS Brasil
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
Variáveis lnRendaHora lnRendaHora lnRendaHora lnRendaHora
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
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
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
Fonte: Elaboração própria, 2017 com base nos dados da PNAD, 1995, 2001, 2007, 2014
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
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48
VRIES, W. de et al. Conclusiones a contrapelo. La aportación de distintas carreras
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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
Variáveis lnRendaHora lnRendaHora lnRendaHora lnRendaHora
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
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
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
Variáveis lnRendaHora lnRendaHora lnRendaHora lnRendaHora
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
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
51
APÊNDICE C – Resultados da regressão para o Brasil
Tabela 12 - Efeito da educação na renda por hora no Brasil
1995 2001 2007 2014
Variáveis lnRendaHora lnRendaHora lnRendaHora lnRendaHora
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
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
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
Variáveis lnRendaHora lnRendaHora lnRendaHora lnRendaHora
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
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
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
Variáveis lnRendaHora lnRendaHora lnRendaHora lnRendaHora
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
Desvio padrão robusto entre parênteses.
*** 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
Variáveis lnRendaHora lnRendaHora lnRendaHora lnRendaHora
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
Desvio padrão robusto entre parênteses.
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Fonte: Elaboração, 2017 própria com dados da PNAD, 1995, 2001, 2007, 2014
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