UNIVERSIDADE FEDERAL DO CEARÁ
FACULDADE DE ECONOMIA, ADMINISTRAÇÃO, ATUÁRIA,
CONTABILIDADE E SECRETARIADO EXECUTIVO (FEAACS)
DEPARTAMENTO DE TEORIA ECONÔMICA
CURSO DE CIÊNCIAS ECONÔMICAS
ANA ROBERTA RAMOS DA SILVA
A INFLUÊNCIA DA EDUCAÇÃO NO CRESCIMENTO DE UM PAÍS: UMA ANÁLISE COMPARATIVA ENTRE BRASIL, CHILE E CORÉIA DO SUL
FORTALEZA
ANA ROBERTA RAMOS DA SILVA
A INFLUÊNCIA DA EDUCAÇÃO NO CRESCIMENTO DE UM PAÍS: UMA ANÁLISE COMPARATIVA ENTRE BRASIL, CHILE E CORÉIA DO SUL
Monografia
apresentada
à
Faculdade
de
Economia,
Administração,
Atuária,
e
Contabilidade, para obtenção do
grau de Bacharel em Ciências
Econômicas.
Aprovada em:____/____ /____
BANCA EXAMINADORA
_______________________________________________
Prof. Dr. Marcelo de Castro Callado (Orientador) Universidade Federal do Ceará (UFC)
_______________________________________________
Prof. Dr. Ricardo Antônio de Castro Pereira Membro da Banca Examinadora Universidade Federal do Ceará (UFC)
_______________________________________________
AGRADECIMENTOS
A Deus por me sustentar, por me proporcionar ter tanto a agradecer e por seu infinito amor de todos os segundos. À Maria, Miguel, Pio e Faustina.
À minha amada família, por serem todos tão solícitos. A minha mãe por ser minha amiga e a melhor mãe do mundo, pelos desafios que temos enfrentado e por ter me inspirado a ter fé e não desistir nas grandes lutas da vida. Ao Vovô por ser meu pai, amigo, professor e são paulino predileto, infelizmente, não está presente fisicamente, mas nunca deixará o meu coração. A minha Madrinha, por ser tão presente desde sempre, prestativa e tão generosa. Aos meus primos-irmãos Geraldo e Renata Ramos pelo apoio, generosidade e amor em toda e qualquer circunstância. À Vanessa pelos incentivos. Agradeço à Dodô por ser tão prestativa. Ao meu pai por sua disponibilidade.
Aos meus melhores amigos. Renata Lima, grato presente de Deus na minha vida, por ser minha irmã do coração e minha eterna dupla. Ao João Paulo, meu amigo de longa data, por sua fidelidade e bondade e por estar comigo em todos os momentos.
Ao Janus, a quem eu perturbei semanalmente para me ajudar com os cálculos econométricos, agradeço a sua solicitude. À Mayara e à Cecília por toda cumplicidade e diversão proporcionada.
A todos os que rezaram por mim na minha enfermidade. Obrigada à Adriana, Maria e Marly.
Agradeço ao Professor Dr. Marcelo por aceitar ser meu orientador e por ter sido tão paciente comigo, ao Professor Dr. Henrique Félix e ao professor Dr. Ricardo Pereira por aceitarem fazer parte da minha banca, à Professora. Dra. Cristina Melo e ao Professor Dr. Jair do Amaral por terem compreendido minhas limitações.
“Se a educação sozinha não pode transformar a sociedade, tampouco sem ela a sociedade muda.”
RESUMO
Este estudo verificou a influência dos anos médios de estudo das populações do Brasil, do Chile e da Coréia do Sul nas suas respectivas taxas de crescimentos. Foi utilizada uma base de dados do Penn World Table de 1970 a 2009, sendo os testes t-studart e jaque-bera significantes, o que mostra a eficácia dos MQO, embora o Brasil tenha apresentando a menor previsibilidade da produção per capita com base nos anos médio de estudo. Foi feita uma análise comparativa entre as notas do PISA dos três países para analisar a qualidade do ensino, verificando que enquanto a Coréia do Sul e o Chile apresentam uma maior média nos exames, o Brasil ainda mostra uma série de deficiências na qualidade dos seus anos de estudo, mostrando a necessidade de maiores investimentos na área educacional e melhoria no controle de qualidade da educação ofertada a fim de se melhorar a produtividade da economia brasileira.
RESUMEN
Este estudio ha verificado la influencia de los años promedio de escolaridad de las poblaciones de Brasil, Chile y Corea del Sur y sus respectivas tasas de crecimiento. Empleada una base de datos de Penn World Table de 1970 hasta 2009, resultó significativos los tests t-studart y jaque-bera, lo que demuestra la eficacia de la MCO, aunque Brasil presentando producción menos predecible per cápita basada en el promedio de años de estudio. Hecho un análisis comparativo entre las notas de PISA de los tres países para analizar la calidad de la educación, mientras que Corea del Sur y Chile presente un mayor promedio de calificaciones, Brasil sigue mostrando una serie de deficiencias en la calidad de sus años de estudio.
LISTA DE GRÁFICOS, FIGURAS E TABELAS
Gráfico 1: PIB per capita do Brasil, do Chile e da Coréia do Sul...………...…17
Gráfico 2: Anos de Estudo e PIB por Hora Trabalhada no Brasil... 18
Gráfico 3: Anos de Estudo e PIB por Hora Trabalhada no Chile…... 19
Gráfico 4: Anos de Estudo e PIB por Hora Trabalhada na Coréia do Sul... 20
Figura 1:Resultados para o Brasil...…………23
Figura 2: Resultados para o Chile……….…...………..…………24
Figura 3: Resultados para a Coréia do Sul ...…………...……...……….24
Tabela 1: Média Geral do Pisa: Brasil, Chile e Coréia do Sul….. ... 25
Tabela 2: PIB per capita do Brasil, do Chile e da Coréia do Sul………..30
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
MQO – MÍNIMOS QUADRADOS ORDINÁRIOS
PISA -PROGRAMME FOR INTERNATIONAL STUDENT ASSESSMENT
SUMÁRIO
LISTA DE GRÁFICOS, FIGURAS E TABELAS...…. ..8
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS ... ….9
1INTRODUÇÃO...… 11
2 REFERENCIAL TEÓRICO...……... 11
2.1. Capital Humano...………...11
2.2 Educação como prioridade. ...15
2.3 A discursão dos países em análise….…...…....…...17
2.3.1Brasil……….17
2.3.2 Chile……….18
2.3.3 Coreia do Sul………..19
3 METODOLOGIA... 21
3.1 Descrição dos Dados...…...21
3.2 Processamento dos Dados...22
4 ANÁLISE DOS RESULTADOS.………23
6 CONSIDERAÇÕES FINAIS...…... 26
REFERÊNCIAS... 27
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1. INTRODUÇÃO
O presente trabalho tem por tema a influência da educação no crescimento de um país, será feita uma análise comparativa entre o Brasil, o Chile e a Coréia do Sul. Esses países tiveram uma trajetória inicial muito semelhante, porém as suas atuais conjecturas tornaram-se distintas. Por esta razão será feito um breve estudo investigativo a fim de analisar comparativamente o uso da educação como ferramenta para o crescimento econômico destes países. Baseia-se em pesquisas bibliográficas que identificam o contexto histórico da educação no Brasil, no Chile e na Coréia do Sul.
Além do método comparativo dos anos de estudo, serão analisados os dados quantitativos do Programme for International Student Assessment (PISA), que se
apoiam em estatísticas descritivas, utilizando técnicas padronizadas de coleta de dados sobre o PIB dos países.
Nos últimos tempos, tem-se notado uma maior cobrança por parte da população às autoridades brasileiras por causa dos resultados negativos do país nos mais importantes indicadores de educação. A partir da Teoria do Capital Humano, observa-se como os anos dispendidos em estudos têm sido importantes para o crescimento econômico e essa Teoria dá razão às demandas brasileiras.
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2 REFERENCIAL TEÓRICO
A Ciência Econômica reconhece a importância do conhecimento para o crescimento e desenvolvimento de um país. O processo de busca de aprimoramento educacional exerce uma diferença significativa sobre diversos setores de uma economia, como a diminuição da taxa de mortalidade, a queda da taxa de analfabetismo e uma série de outras variáveis econômicas e sociais. O objetivo desse artigo é fazer uma análise comparativa da influência dos investimentos em educação na economia dos seguintes países: Chile, Coréia do Sul e o Brasil.
2.1 Capital Humano
O conceito de capital humano encontrou grande relevância para alguns economistas clássicos e neoclássicos, entre eles Adam Smith e Alfred Marshall, ganhando cada vez mais importância para explicar as desigualdades entre diferentes países. Para eles, o investimento do individuo em si mesmo, ao longo da sua vida, gerava benefícios para ele próprio e para toda a economia, ou seja, gerava impactos positivos diretos e indiretos, em sua maioria de longo prazo e de amplitude maior que a individual.
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Segundo ele:
O esforço natural de cada indivíduo no sentido de melhorar sua própria condição, quando sofrido para exercer-se com liberdade e segurança, é um princípio tão poderoso, que ele é capaz, sozinho e sem qualquer ajuda, não somente de levar a sociedade à riqueza e à prosperidade, mas de superar centenas de obstáculos impertinentes com os quais a insensatez das leis humanas muitas vezes obstacula seus atos. (SMITH, 1776, p.49)
Para Alfred Marshall (1890) as qualidades e habilidades pessoais são capital humano e é uma responsabilidade do estado e dos pais incentivar e investir em educação. O mais valioso de todos os capitais é aquele investido em seres humanos e nenhuma mudança conduziria a um rápido aumento da riqueza nacional como uma melhoria das escolas, especialmente dos ginásios, desde que essa melhoria venha combinada com um sistema extensivo de bolsas de estudo, até que tenham adquirido a melhor educação teórica e prática que a sua época é capaz de oferecer.
Segundo Theodore Schultz (1961), economista que consolida a Teoria do Capital Humano, o conhecimento é uma forma do individuo melhorar sua condição social, sua renda e sua produtividade. É um conjunto de capacidades e habilidades que afetam positivamente a sua produtividade, mas que requer a condição do investimento para, dessa forma, aumentar o estoque de conhecimentos, a produção per capita e superar o atraso econômico.
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“Embora a educação seja, em certa medida, uma atividade de consumo que oferece satisfações às pessoas no momento em que obtém um tipo de educação, é predominantemente uma atividade de investimento realizado para o fim de aquisição de capacitações que oferece satisfações futuras ou que incrementa rendimentos futuros da pessoa como agente produtivo.” (SCHULTZ, 1961)
Estes investimentos são comparáveis à aquisição de meios de produção (capital físico) na medida em que aumentam a produtividade. A diferença é que o capital humano é indissociável do indivíduo (SCHULTZ, 1961).
Lucas (1988), inspirado por Schultz propôs o capital humano como motor do crescimento. Da mesma forma, Romer (1990) coloca o investimento em capital humano como um determinante da taxa de crescimento dos países desenvolvidos e subdesenvolvidos.
O modelo de Solow, expandido para incorporar a educação, prevê que um aumento da taxa de acumulação de capital humano eleva o nível do produto por trabalhador efetivo no estado estacionário, modificando tal estado para um mais economicamente satisfatório. A acumulação do capital humano estimula a acumulação de capital físico ao elevar a sua rentabilidade (produtividade marginal do capital).
Solow (1957) focalizou a importância da educação para o crescimento econômico. Para ele, o crescimento da renda de uma nação é resultado de três fatores: o aumento no seu estoque de capital físico, o aumento de sua força de trabalho e um residual representando outros fatores. Este residual foi denominado por Solow de “progresso tecnológico” e notou que aumentos no nível de educação foram um dos fatores que contribuiu para o crescimento econômico.
Gary Becker publicou em 1964 “Human capital: a theoretical and empirical analysis with special reference to education” com uma visão mais sistemática,
14
15
2.2 A educação como prioridade
A presença de potenciais externalidades positivas é a principal justificativa governamental para sua participação na alocação de recursos em educação, na medida em as pessoas ou outros entes privados não levariam em consideração tais efeitos ao decidirem por investimentos em anos de estudo ou ainda qualidade educacional.
De acordo com Young (1995) o expressivo crescimento na escolaridade da força de trabalho foi um dos principais determinantes das taxas de crescimento dos Tigres Asiáticos (Coréia do Sul, Hong Kong e Cingapura). Seus estudos mostraram um impacto positivo do crescimento do capital humano na taxa de crescimento econômico.
Segundo Easterly (1994) os efeitos da educação são diferentes em cada país. Ele cita países da África que investiram em educação e obtiveram resultados opostos. Para ele, a educação só terá um efeito significativo sobre o crescimento se obtiver investimentos na qualidade de ensino. A economia seria responsável por fornecer os incentivos corretos para que as qualificações dos trabalhadores sejam utilizadas de forma mais eficiente.
Giambiagi (2005) apresentou evidências empíricas de que a educação afeta a desigualdade de renda no Brasil por dois motivos. Uma razão é a elevada desigualdade educacional da força de trabalho. A segunda razão é o fato de que a taxa de retorno à educação no país é bastante elevada.
Benhabib e Spiegel (1994) observaram também que além do aumento na produtividade do trabalhador, o investimento em capital humano está associado a uma elevação da taxa de acumulação de capital físico.
16
O nível educacional da população adulta de um país é o resultado de décadas de investimento em educação, da mesma forma que o estoque de capital físico da economia é o resultado de décadas de investimento em máquinas, equipamentos e infraestrutura, de acordo com Paes de Barros (1997).
Para Klenow e Rodrigez-Clare (1997), o investimento em capital humano também significa um aumento da taxa de crescimento total de todos os fatores. Uma explicação para tal fato seria que a acumulação de capital humano estimula a acumulação de capital físico ao elevar sua rentabilidade.
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2.3 A Discursão Teórica dos Países em análise
Os países estudados serão Brasil, Chile e Coréia do Sul, sua escolha se deu devido as suas semelhanças no início da década de 1970 entre suas economias.
Gráfico 1: PIB per capita do Brasil, Chile e Coréia
Fonte: Elaborado pela própria autora baseado em dados do PWT 7.1
2.3.1 Brasil
No caso brasileiro, vários autores demonstraram através de evidências empíricas que o nível educacional do Brasil ainda está muito baixo, e sua produtividade média por trabalhador é menor não apenas se comparada a dos países desenvolvidos, mas também quando comparada a países com nível de desenvolvimento semelhante ao do Brasil.
Em 2000, o Brasil apresentava uma taxa de analfabetismo de 13,6%; taxa esta muito superior a de países desenvolvidos e ultrapassa até mesmo a taxa de alguns países em desenvolvimento como a Argentina, Chile, Colômbia e México.
5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 30,000
1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020
Brazil
Chile
18
Gráfico 2: Anos de Estudo e PIB por Hora Trabalhada na Brasil
Fonte: Elaborado pela própria autora baseado em dados do Gapminder.
2.3.2 Chile
O Chile passou por uma revolução educacional nas últimas décadas. O empenho chileno foi para melhorar a qualidade do ensino e garantir o acesso das crianças e dos jovens à educação, preocupando-se também em assegurar bons resultados na aprendizagem para todos os alunos.
Uma série de ações se iniciou na década de 1990 e continuou nas décadas seguintes.
Ações como:
Aumento da participação da rede privada subvencionada de ensino
Administração municipal de escolas e liceus (ensino profissionalizante)
Reforma curricular do ensino básico
Avaliação e melhoramento gradual do sistema educacional
Maior apoio aos educadores
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010
ANOS DE ESTUDO
19
Gráfico 3: Anos de Estudo e PIB por Hora Trabalhada na Chile
Fonte: Elaborada pela própria autora baseado em dados do Gapminder.
2.3.3 Coréia do Sul
A Coréia do Sul, em 1945, contava com 80% da sua população dentro da condição de analfabetismo e apenas 2% possuía o ensino secundário e, portanto, tinha um baixo capital humano capacitado. O forte incentivo do governo ao liberar os estudantes universitários de serem convocados para o exército é apontado como o inicio do entusiasmo da população para criar a conhecida sociedade do conhecimento. O investimento do governo foi aumentando com o decorrer do tempo, contando também com a iniciativa privada para auxiliar o processo. Já no inicio dos anos 80 o país conseguiu acabar com o analfabetismo. Ocupa, hoje, as primeiras posições no Programa Internacional de Avaliação de Alunos (PISA).
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18
1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010
ANOS DE ESTUDO
20
Gráfico 4: Anos de Estudo e PIB por Hora Trabalhada na Coréia
Fonte: Elaborado pela própria autora baseado em dados d Gapminder
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18
1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010
ANOS ESTUDO
21
3. Metodologia
3.1 Descrição dos Dados
Este trabalho é de caráter quantitativo e comparativo e baseiam-se nos dados do Penn World Table e do Gapminder. O Penn World Table é um conjunto de dados desenvolvidos e mantidos pela Universidade da Pensilvânia a fim de comparar o PIB, a qualidade de vida e a capacidade produtiva das economias. A média dos anos de estudo do Brasil, Chile e Coréia do Sul no período de1970 a 2009 foram extraídos do Gapminder ferramenta estatística de aglutinação de dados mundiais. Os países sob análise são Brasil, Chile e Coréia do Sul. A escolha de tais países se deu por conta de suas semelhanças macroeconômicas nas décadas de 1960 e 1970 e suas diferenças na atualidade.
Para medir a influência da educação sobre o crescimento econômico dos países utilizamos as seguintes variáveis:
a. Anos de Estudo – Como proxy para capital humano foram utilizados os anos de estudo médio da população economicamente ativa no período de 1970 a 2009.
22
3.2 Processamentos dos Dados
Para verificar importância do capital humano sob o PIB, foi utilizado um pacote econométrico como ferramenta de análise. A variável dependente das equações foi o PIB per capita e a variável independente utilizada foi os anos médios de estudo da população do Brasil, Chile e Coréia do Sul.
Para processamento dos dados foi utilizado o método dos Mínimos Quadrados Ordinários a fim de verificar a qualidade da equação abaixo e confirmar a importância dos anos de estudo sobre o PIB de cada um dos países estudados:
X = α + βY + Ԑ
Sendo:
X = PIB per capita do país
α = Intercepto da equação estimada
β = coeficiente angular da equação estimada Y = Anos de estudo
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4. ANÁLISE DOS RESULTADOS
A estatística t-student dos resultados apresentou-se significante ao nível de 1% e o teste Jarque-bera dos resíduos não rejeitou a hipótese nula (normalidade) para todos os países analisados, sendo assim o MQO é eficaz na análise realizada.
Seguem abaixo os resultados:
Figura 1: Resultados para o Brasil
Para o Brasil, a previsibilidade da produção per capita com base nos anos médio de estudo é baixa, demostrada através do indicador R ao quadrado que apresentou eficiência abaixo de 70%.
24
Quanto ao Chile e a Coréia do Sul, seguem os resultados:
Figura 2: Resultados para o Chile
Figura 3: Resultados para a Coréia do Sul
25
talvez indique que o grau de instrução do trabalhador brasileiro esteja menos vinculado a sua produtividade do que o visto em outros países.
Temos a situação da Coréia do Sul como avessa ao caso brasileiro, pois esta mostrou um ajustamento de 96% da evolução do PIB vinculado aos anos de estudos médio de sua população.
Analisando os dados da tabela abaixo, podemos ainda confirmar que as diferenciações entre esses países analisados não se manifesta apenas na quantidade de anos de estudo de sua população, mas também na qualidade de ensino e aprendizado:
Tabela 1: Média Geral do PISA
Ano Brasil Chile Coréia
2000 368 410 525
2003 353 526 542
2006 384 430 552
2009 401 449 539
2012 402 423 554
Fonte: Elaboração de autoria própria baseado em dados da OCDE.
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5. CONSIDERAÇÕES FINAIS
Com a análise feita nas seções anteriores, confirmamos a relação apontada na teoria do capital humano entre nível educacional (analisado sob a forma de anos de estudo) de uma população e sua capacidade produtiva (analisado sob a forma de PIB per capita). Sendo percebido que quanto maior o nível educacional médio de um grupo de indivíduos, mais clara e forte será a relação que este mantem com produção per capita.
Além da quantidade de ensino (anos de estudo), viu-se que a qualidade geral da educação brasileira pode ser melhor a fim de alcançar os outros países analisados, informação obtida através da análise dos dados do PISA, o que talvez tenha tornado a série de anos médios de estudo brasileira menos correlacionada com o seu PIB per capita.
Estas afirmações indicam que avanços na quantidade e qualidade da educação no Brasil influenciariam positivamente o seu PIB, tendendo a alçar o país a uma posição mais confortável quanto a sua produtividade geral.
27
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
MARSHALL, Alfred. Principles of economics. 8.ed. London, Ap.E., 1930, p.787-8.
SCHULTZ, Theodore W. Investment in human capital. American Economic Review, 1961, v.51, p.1-171983, p.59.
SMITH, A. A Riqueza das Nações. Coleção Os Economistas, São Paulo,1983.
TENANI, P. (2003). Human Capital and Growth. São Paulo, Makron Books.
LUCAS, R. On the mechanics of economic development. Journal of Monetary Economics, n.22, p.03-42, 1988.
EASTERLY, W., 2004. O espetáculo do crescimento. Ediouro: Rio de Janeiro, 2004.
ROMER, P. Increasing returns and long run growth. Journal of Political Economy, n.94, p.1002-1037, 1986.
BARROS, R. P., HENRIQUES, R. E MENDONÇA, R. Pelo fim das décadas perdidas:
educação e desenvolvimento sustentado no Brasil. IPEA, Texto para Discussão n.857, 2002.
AMSDEM, Alice. Big Business - Focused Industrialization in South Korea. International Economic History Congress. Milan, August, 1993
YOUNG, A. “The Tyranny of numbers: Confronting Statistical Realities of the East Asian Growth Experience”. Quartely Journal of Economics 110 (3): 641-680. 19995.
BENHABIB, J e Spiegel, M. “The Role of Human Capital in Economic Development: Evidence from Aggreggate Cross-Country Data”. Journal of Monetary Economics 34 (2): 143-173, 1994.
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APÊNDICE
Como dito anteriormente, neste trabalho serão utilizados dados
quantitativos. A forma mais simples de relação estocástica entre duas variáveis
X e Y, chama-se modelo de regressão linear simples, é descrito segundo Kmenta
(1988), da seguinte forma:
(1)
(2)
Em que, é a variável dependente PIB e é a variável explicativa, anos
de estudo, é conhecido com o termo de distúrbio estocástico ou termo de erro
estocástico
e α e β são os parâmetros da regressão, desconhecidos. Os valores
das variáveis X e Y são observávei
s mais os de ε não são.
A natureza estocástica do modelo de regressão linear implica que para
cada valor de X haja uma distribuição de probabilidade dos valores de Y.
A especificação plena do modelo de regressão inclui não só a forma da
equação de regressão, mas também a especificação da distribuição de
probabilidade de ε e dos pressupostos apresentados a seguir:
(i)
Normalidade, ou seja, possui distribuição normal;
(ii)
Média zero, E( )=0;
(iii)
Homocedasticidade, E(
) = σ
2;
(iv)
não auto-correlação, E(
)=0
i ≠ j; e
(v)
X não estocástico, X
ié uma variável não estocástica com valores
29
30
Tabela 2 – PIB per capita
ANO PIB Brasil PIB Chile PIB Coréia 1970 3844.639389 4465.287324 2829.284387 1971 4207.017861 4763.324713 3041.489928 1972 4596.795165 4603.785002 3106.702107 1973 5101.697847 4283.285687 3411.533106 1974 5418.662856 4352.292134 3700.824703 1975 5519.1292 3628.834266 3812.613466 1976 6007.107615 3693.872615 4168.213126 1977 6087.000136 4021.237417 4566.704064 1978 6237.178288 4313.861043 5051.163258 1979 6537.063977 4656.125806 5497.380259 1980 6943.075253 4970.359559 5203.74394 1981 6372.424387 5199.291002 5413.114675 1982 6292.724942 4307.614306 5731.209106 1983 5911.127779 4076.237991 6301.212942 1984 5997.65245 4279.968001 6786.569622 1985 6140.161137 4265.458389 7220.594677 1986 6749.926259 4436.598288 7915.523334 1987 6757.844135 4666.047143 8713.309635 1988 6543.250686 4940.3731 9673.042799 1989 6486.05788 5415.084838 10574.83909 1990 6162.645972 5528.700294 11633.12618 1991 6116.774957 5871.728645 12675.93425 1992 6010.723287 6527.277157 13056.49597 1993 6121.934722 6897.657422 13703.19131 1994 6377.019874 7235.458038 14788.42867 1995 6649.070834 7968.437272 15850.57104 1996 6693.84515 8496.305109 16856.64719 1997 6823.768621 8978.14041 17364.55696 1998 6714.463383 9175.57466 15482.13098 1999 6627.246532 9024.452926 17333.7821 2000 6834.342885 9338.363395 18723.83262 2001 6818.131323 9577.335411 19271.74907 2002 6854.748192 9664.193995 20558.96559 2003 6816.502558 9937.514303 21007.60393 2004 7118.303054 10514.22816 21806.93977 2005 7234.049669 11068.38508 22577.33468 2006 7432.303928 11490.12961 23653.96143 2007 7789.215944 11976.83832 24788.4718 2008 8085.59636 12426.65368 25279.24151 2009 7975.769257 11832.70017 24873.91304
31
Tabela 3 – Média dos anos de estudo
ANOS BRASIL ANOS CHILE ANOS COREIA
2.1 5.3 4.8
2.2 5.4 5
2.3 5.5 5.1
2.4 5.6 5.3
2.5 5.8 5.5
2.6 5.9 5.7
2.7 6 5.9
2.8 6.1 6.1
2.9 6.3 6.3
3 6.4 6.5
3.1 6.5 6.7
3.2 6.6 6.9
3.3 6.8 7
3.5 6.9 7.2
3.6 7 7.4
3.7 7.1 7.6
3.8 7.3 7.8
4 7.4 8
4.1 7.5 8.2
4.2 7.7 8.4
4.4 7.8 8.6
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7 10.1 12
