Para esta análise, a proposta foi transportar os dados coletados e mantidos no software
Excel para dentro do software Eviews, com o objetivo de testar estatisticamente as 145 redes
municipais de ensino gaúchas, durante os períodos de 2009, 2011, 2013 e 2015, que não atingiram o IDEB projetado para os anos iniciais, do 1º ao 5º, tampouco para os anos finais, do 6º ao 9º, no intuito de evidenciar se estão investindo mais ou menos recursos financeiros per
capita aluno/aluno em relação aos demais municípios da amostra.
O modelo econométrico empírico utilizado, cuja fórmula e variáveis dependentes e independentes encontram-se demonstradas na metodologia deste trabalho, foi um modelo estatístico com dados multivariáveis em painel por meio de regressão logaritmizada, cujos resultados e a análises geradas pelo modelo serão apresentados a seguir. Para que essa análise se tornasse possível, foi necessário criar 2 (duas) variáveis dummy, representadas pela sigla “D”, popularmente chamadas binárias, pois não possuem valores numéricos. Geralmente, servem para indicar a presença ou a ausência de alguma característica, e, em geral, atribui-se o valor 0 ou 1.
As variáveis dummy foram criadas para identificar e separar, dentre as 145 redes públicas municipais de ensino gaúchas, as que atingiram/superaram a meta projetada pelo IDEB em relação às demais, utilizando o seguinte fator:
1 - para as redes públicas municipais de ensino gaúchas do Ensino Fundamental –
anos iniciais, do 1º ao 5º, que não atingiram a meta projetada pelo IDEB. D 1º ao 5º ano –
D_15 INF
0 - para as redes públicas municipais de ensino gaúchas do Ensino Fundamental –
anos iniciais, do 1º ao 5º, que atingiram e/ou superaram a meta projetada pelo IDEB.
1 - para as redes públicas municipais de ensino gaúchas do Ensino Fundamental –
anos finais, do 6º ao 9º, que não atingiram a meta projetada pelo IDEB. D 6º ao 9º ano –
D_69 INF
0 - para as redes públicas municipais de ensino gaúchas do Ensino Fundamental –
anos finais, do 6º ao 9º, que atingiram e/ou superaram a meta projetada pelo IDEB.
A criação das variáveis dummy permitiu que fossem selecionadas as redes públicas municipais de ensino gaúchas que não atingiram as metas projetadas do IDEB, em relação às demais redes que atingiram/superaram, durante os períodos de análise, associadas ao investimento per capita aluno/ano. A Tabela 5 que segue mostra os resultados extraídos do modelo econométrico proposto.
Tabela 5 – Resultado do modelo com as variáveis
VARIÁVEIS COEFICIENTES PROBABILIDADE*
Constante 8.283628 0.0000 Dummy 1º ao 5º anos 0.024787 0.0233 Dummy 6º ao 9º anos 0.064692 0.0000 LOG(IDEB15OBS) 0.423136 0.0001 LOG(IDEB69OBS) 0.173204 0.0000 LOG(IDESE_GERAL) 1.336655 0.0001 R²14 0.879468
Fonte: Elaborado pelo autor por meio dos dados extraídos do Software Eviews. * - Significativo ao nível de 1% (0,01) de probabilidade
- Significativo ao nível de 5% (0,05) de probabilidade. - Significativo ao nível de 10% (0,10) de probabilidade. - NS - Não significativo
Das análises preliminares extraídas do Software Eviews, os resultados apresentaram-se em um alto grau de significância, em relação à correlação entre todas as variáveis, conglomeradas ao modelo econométrico. Em muitas pesquisas, quando a probabilidade de erro do modelo estatístico utilizado se mantiver no patamar de 5% (nível de significância de 0,05), são considerados estatisticamente relevantes. Os dados tornaram-se ainda mais consistentes quando inseridos os índices do IDESE na composição do modelo.
Chama a atenção que o R2 apresentou, nesse modelo atual, um valor muito expressivo de 0,8794 = 87,94%, o que vale dizer que, quanto mais próximo de 1, mais forte se torna a
14 O R² é um coeficiente de determinação. O R² varia de 0 a 1, apontando, em percentual, quanto o modelo de
regressão com dados em painel consegue explicar os valores observados. Quanto maior o R², mais representativo é o modelo. No resultado da pesquisa, o R² apresentou um coeficiente de 0,879468, o que vale dizer que 87,94% da variável dependente consegue ser explicada pelas variáveis independentes.
relação entre as variáveis. No modelo econométrico apresentado na etapa de qualificação desta pesquisa, o R2 tinha sido de 0,3397=33,97%, pois, naquele modelo, constavam apenas duas variáveis (investimento per capita aluno/ano versus IDEB). Com a sugestão da banca qualificadora, outra variável foi incluída no modelo, a saber: o IDESE.
Com a inserção da variável IDESE geral (que conglomera em sua composição educação, saúde e renda), na base do modelo econométrico, o coeficiente de determinação R2 foi elevado significativamente. Essa ascensão/melhora justifica-se pelo fato de o IDESE possuir, em seu conjunto, 3 (três) componentes socioeconômicos relacionados à renda, à saúde e à educação, que caracterizam aspectos quanti e qualitativos do processo de desenvolvimento dos municípios gaúchos.
Por meio do novo resultado do modelo econométrico apresentado na Tabela 5, torna-se evidente que não é somente o fato de investir mais em educação para ter melhores desempenhos escolares, ou seja, não é apenas o investimento público em educação que influencia na qualidade do ensino, mas também outros elementos/fatores não utilizados nos modelos estatísticos são determinantes para se alcançar um melhor desempenho escolar.
O resultado do modelo apresentou, para aquelas redes municipais de ensino gaúchas do Ensino Fundamental – anos iniciais, do 1º ao 5º, que não atingiram a meta projetada pelo IDEB, que elas estão gastando mais - na proporção de 0,0248 = 2,48% a mais em relação às outras redes que atingiram e/ou superaram as metas projetadas pelo IDEB. Já, para as redes municipais de ensino gaúchas do Ensino Fundamental – anos finais, do 6º ao 9º, que não atingiram a meta projetada pelo IDEB, o modelo estatístico resultou que estão dispendendo mais valores financeiros per capita aluno/ano, na razão de 0,0647 = 6,47%, em detrimento das outras redes de ensino gaúchas que atingiram e/ou superaram as metas projetadas pelo IDEB.
Os resultados são significativos e demonstram que as redes municipais de ensino gaúchas, contempladas pela amostra, que não alcançaram o IDEB projetado durante os períodos analisados, estão no caminho adequado em deliberar mais recursos financeiros para o Ensino Fundamental, seja para os anos iniciais e finais, objetivando-se, assim, atingir as metas previstas. Por outro lado, em uma visão mais negativa, percebe-se que essas redes públicas municipais de ensino gaúchas, pertencentes à amostra, não estão sendo eficientes no fim almejado, dispendendo mais recursos, mas, mesmo assim, continuam apresentando índices abaixo do projetado no IDEB.
No entanto, os resultados apresentados/gerados pelo método estatístico modelado vão ao encontro do entendimento da comunidade científica brasileira, a qual investiga as políticas educacionais, no sentido de que não há uma relação unilateral entre investimento e qualidade,
ou seja, as variáveis investimento e desempenho, por si só, não exprimem uma produção de melhor desempenho escolar, pois há outras variáveis em disputa nesse campo, como, por exemplo, background familiar, ordem cultural, capital social, dentre várias outras, como já mencionado.