Estudos dos determinantes da educação
Mother’s or teacher’s education? Educational stratification and grade
progression in Brazil
Eduardo Luiz G. Rios-Neto, Juliana de Lucena Ruas Riani e Cibele
Comini César
Determinação de fatores ligados às taxas de distorção idade/série, taxa
de evasão escolar e taxa de repetência
Cézar Augusto Cerqueira
Syntax SPSS
as bases de dados do IBGE (Censos Demográficos e PNADs) e criar a variável
“anos de estudo”.
Mother’s or teacher’s education? Educational stratification and grade
progression in Brazil
Eduardo Luiz Gonçalves Rios-Neto, Juliana de Lucena Ruas Riani e
Cibele Comini César
Determinação de fatores ligados às taxas de distorção idade/série, taxa
de evasão escolar e taxa de repetência
Cézar Augusto Cerqueira
Syntax SPSS
censo2000.SPS
censo91.SPS
educacao Censo 1991.SPS
educacao Censo 2000.SPS
educacao PNAD 1981-90.SPS
educacao PNAD 1992-1999.SPS
educacao PNAD 2001.SPS
Pnad81.SPS
Pnad82.SPS
Pnad83.SPS
Pnad84.SPS
Pnad85.SPS
Pnad86.SPS
Pnad87.SPS
Pnad88.SPS
Pnad89.SPS
Pnad90.SPS
Pnad91.SPS
Pnad92.SPS
Pnad93.SPS
Pnad94.SPS
Pnad95.SPS
Pnad96.SPS
Pnad97.SPS
Pnad98.SPS
Pnad99.SPS
Pnad2001.SPS
DETERMINAÇÃO DE FATORES LIGADOS ÀS TAXAS DE DISTORÇÃO
IDADE/SÉRIE, TAXA DE EVASÃO ESCOLAR E TAXA DE REPETÊNCIA
Cézar Augusto Cerqueira
1
1-INTRODUÇÃO
Este trabalho tem como objetivo principal: investigar os principais determinantes do
desempenho escolar no Brasil, representado pela taxa de distorção idade-série, taxa de
repetência e taxa de abandono, a partir de um amplo conjunto de variáveis que procuram
caracterizar principalmente os aspectos ligados à infra-estrutura educacional dos
municípios, entre outros.
2-ASPECTOS METODOLÓGICOS
Os dados utilizados foram obtidos do Censo Escolar 1999 do INEP – Ministério da
Educação e da Pesquisa de Informações Básicas Municipais 1999, da Fundação IBGE.
As variáveis dependentes, utilizadas como indicadores do desempenho escolar,
foram: a taxa de distorção idade-série, taxa de repetência e taxa de abandono. Por outro
lado, as variáveis explicativas foram selecionadas com base em estudos de determinantes
educacionais. Para uma melhor compreensão, as variáveis explicativas foram agrupadas em
categorias a saber: i) variáveis de infra-estrutura da escola, tais como percentagem de
escolas do municípios com quadra, biblioteca, laboratório de informática e laboratório de
ciências; ii) variáveis municipais, associadas à infra-estrutura do município tais como:
existência de teatro, ginásio de esportes, biblioteca, cinema, conselho municipal de
educação e se este conselho administra fundos para educação. Foram obtidas ainda
informações sobre atual partido político do prefeito. As demais variáveis são de controle,
como é o caso da Unidade da Federação (UF), percentagem de escolas urbanas, entre
outras.
Para determinar os principais fatores explicativos associados ao desempenho escolar
foram construídos modelos de mínimos quadrados ordinários tendo como variável
dependente uma transformação logital das respectivas taxas de interesse. O modelo
utilizado foi:
i ki k i i i iX
X
X
p
p
ε
β
β
β
β
+
+
+
+
+
=
−
....
1
ln
0 1 1 2 2, (1)
onde p
i
corresponde à respectiva taxa no município i e X
i
são as covariáveis explicativas.
As variáveis utilizadas na modelagem encontram-se descritas no Quadro 1. Para as
Unidades da Federação (UF’s) e para a variável tamanho de município foram criadas
variáveis indicadoras (dummies), as primeiras tendo como referência o Estado de São Paulo
enquanto para a segunda, a categoria de referência foram os municípios com até 5 mil
habitantes.
QUADRO 1. Variáveis utilizadas na modelagem
Codigo
Significado do código
UF
Código da UF segundo IBGE (2 dígitos)
Munic
Código do município segundo IBGE (4 dígitos)
municipal
Proporção de escolas municipais dentre as públicas
publica
Proporção de escolas públicas dentre o total de escolas
urbanas
Proporção de escolas urbanas dentre o total de escolas
rurais
Proporção de escolas rurais dentre o total de escolas
total
Total de escolas
atu_f58
Média de alunos por turma (Ensino Fundamental de 1ª a 4ª séries)
atu_f14
Média de alunos por turma (Ensino Fundamental de 5ª a 8ª séries)
atu_med
Média de alunos por turma (Ensino Médio)
tdi_f14
Taxa de distorção idade-série (Ensino Fundamental de 1ª a 4ª séries)
tdi_f58
Taxa de distorção idade-série (Ensino Fundamental de 5ª a 8ª séries)
tdi_med
Taxa de distorção idade-série (Ensino Médio)
tre_f14
Taxa de reprovação (Ensino Fundamental de 1ª a 4ª séries)
tre_f58
Taxa de reprovação (Ensino Fundamental de 5ª a 8ª séries)
tre_med
Taxa de reprovação (Ensino Médio)
tab_f14
Taxa de abandono (Ensino Fundamental de 1ª a 4ª séries)
tab_f58
Taxa de abandono (Ensino Fundamental de 5ª a 8ª séries)
tab_med
Taxa de abandono (Ensino Médio)
dsu_f14
Docentes com ensino superior (Ensino Fundamental de 1ª a 4ª séries)
dsu_f58
Docentes com ensino superior (Ensino Fundamental de 5ª a 8ª séries)
dsu_med
Docentes com ensino superior (Ensino Médio)
had_f14
Número médio de horas aula (Ensino Fundamental de 1ª a 4ª séries)
had_f58
Número médio de horas aula (Ensino Fundamental de 5ª a 8ª séries)
had_med
Número médio de horas aula (Ensino Médio)
probib
Proporção de escolas com biblioteca
proquadra
Proporção de escolas com quadras
prolabinfo
Proporção de escolas com laboratório de informática
prolabcien
Proporção de escolas com laboratório de ciências
BIBLI2
Município tem biblioteca
CINE2
Município tem cinema
TEAT2
Municipio tem teatro
GINAS1
Municipio tem ginasio
LIVRARI1
Municipio tem livraria
CONSELHO
Municipio tem conselho
CONADMFU conselho administra fundo
POP5000
Minicípios com 5000 a 10000 habitantes
POP10000
Minicípios com 10000 a 15000 habitantes
POP15000
Minicípios com15000 a 20000 habitantes
POP20000
Minicípios com 20000 a 50000 habitantes
POP50000
Minicípios com 50000 a 100000 habitantes
POP100000
Minicípios com 100000 a 200000 habitantes
POP200000
Minicípios com 200000 a 500000 habitantes
POP500000
Minicípios com 500000 a 1000000 habitantes
POP1000000 Minicípios com mais de 1000000 habitantes
Visando obter uma melhor visualização do efeito das variáveis explicativas nas
taxas foram feitas simulações gráficas do impacto de variáveis selecionadas sobre as taxas
de interesse. O procedimento adotado foi, inicialmente, calcular o valor médio (
x ) e o
1desvio-padrão (S
1
) de cada variável explicativa; em seguida foi simulado e efeito de cada
variável ou grupo de variáveis selecionadas, em três situações: no valor médio, um desvio
padrão abaixo e um desvio padrão acima deste valor médio. No caso da simulação um
desvio padrão acima do valor médio, o procedimento partiu da equação (1):
ki k i i i i
X
X
X
p
p
β
β
β
β
)
+
)
+
)
+
+
)
=
−
...
1
ln
0 1 1 2 2, (2)
De onde se obtém:
,
)
...
(
1
)
...
(
2 2 1 1 0 2 2 1 1 0 ki k i i ki k i i iX
X
X
Exp
X
X
X
Exp
p
β
β
β
β
β
β
β
β
)
)
)
)
)
)
)
)
)
+
+
+
+
+
+
+
+
+
=
(3)
O efeito de um desvio padrão acima da média, para a variável X
1
, por exemplo, é
obtido por:
,
)
...
)
(
(
1
)
...
)
(
(
2 2 1 1 1 0 2 2 1 1 1 0 ki k i i ki k i i iX
X
S
X
Exp
X
X
S
X
Exp
p
β
β
β
β
β
β
β
β
)
)
)
)
)
)
)
)
)
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
=
(4)
De forma semelhante são obtidos os efeitos para as demais variáveis e nas situações
na média e um desvio padrão abaixo da média, com as devidas adaptações no caso de
variáveis indicadoras, como no caso da variável de partido político atual do prefeito.
3-RESULTADOS DAS REGRESSÕES
3.1-Taxa de distorção Idade-Série
Os Quadros 2 a 4 apresentam resultados relativos às regressões com as taxas de
distorção idade-série no Ensino Fundamental (1
ª
a 4
ª
séries), Ensino Fundamental (5
ª
a 8
ª
Séries) e Ensino Médio, respectivamente. São apresentadas as estimativas dos coeficientes
dos parâmetros da regressão, seu erro-padrão, valor-p (significância), além do valor médio
e desvio-padrão.
3.1.1-Primeira a quarta séries
Considerando o ensino fundamental de primeira a quarta séries (Tabela 1), as
variáveis ligadas à escola que apresentaram associação significativa com a taxa de distorção
idade-série foram: percentual de docentes com ensino superior e número médio de
horas-aula, com efeito negativo. Das variáveis de infra-estrutura, destacaram-se o percentual de
escolas com quadra e percentual de escolas com laboratório de ciências, que apresentaram
efeito redutor. Dentre as variáveis consideradas de controle, destacam-se com efeito
significativo, o percentual de escolas públicas e de escolas urbanas, com efeito positivo e o
percentual de escolas municipais, que apresentou efeito negativo nas taxas de distorção. No
tocante às UFs a única que apresentou efeito inferior ao grupo de referência (São Paulo), foi
o Paraná; já no caso do tamanho de população os efeitos foram significativos para todos os
grupos investigados.
Este ajuste apresentou um bom poder explicativo, com um coeficiente de
determinação da ordem de 66%.
TABELA 1 – Variável dependente: taxa de distorção – Ensino Fundamental (1ª a 4ª séries).
Variable Coeficiente StdErr p-valor média desvio padrão
Intercept -1,5107 0,2129 0,0000 atuf14 0,0078 0,0013 0,0000 25,5160 5,8174 BIBLI2 -0,0381 0,0099 0,0001 0,9078 0,6675 CINE2 -0,0588 0,0300 0,0498 0,0723 0,2590 CONADMFU 0,0022 0,0131 0,8689 0,3708 0,4831 CONSELHO 0,0238 0,0165 0,1482 0,8081 0,3939 dsuf14 -0,0067 0,0004 0,0000 19,0206 22,3194 GINAS1 -0,1048 0,0149 0,0000 0,6499 0,4770 hadf14 -0,2124 0,0378 0,0000 4,2434 0,3295 LIVRARI1 -0,0601 0,0160 0,0002 0,3536 0,4781 DepMun_F14 0,1860 0,0385 0,0000 0,8205 0,2011 PDT 0,0327 0,0286 0,2534 0,0588 0,2353 PFL -0,0099 0,0200 0,6211 0,1905 0,3927 PL 0,0240 0,0343 0,4832 0,0394 0,1946 PMDB -0,0031 0,0190 0,8696 0,2310 0,4215 InfBib_F14 -0,0310 0,0213 0,1450 0,5966 0,3652 InfCie_F14 -0,1095 0,0263 0,0000 0,2152 0,3182 InfInf_F14 0,0251 0,0298 0,3985 0,1576 0,2700 InfQua_F14 -0,1290 0,0208 0,0000 0,4689 0,3786 PSDB -0,0059 0,0203 0,7725 0,1956 0,3967 PT -0,1094 0,0450 0,0150 0,0200 0,1399 PTB -0,0072 0,0261 0,7816 0,0801 0,2714 DepPub_F14 0,7211 0,0929 0,0000 0,9496 0,0937 TEAT2 -0,0248 0,0215 0,2490 0,1367 0,3436 urbanas 0,1337 0,0425 0,0017 0,9585 0,1486 POP5000 0,0729 0,0181 0,0001 0,2397 0,4269 POP10000 0,0817 0,0217 0,0002 0,1562 0,3630 POP15000 0,1179 0,0259 0,0000 0,0966 0,2954 POP20000 0,1531 0,0251 0,0000 0,1649 0,3711 POP50000 0,1137 0,0377 0,0026 0,0507 0,2193 POP100000 0,2027 0,0538 0,0002 0,0192 0,1374 POP200000 0,2435 0,0677 0,0003 0,0123 0,1104 POP500000 0,2666 0,1246 0,0325 0,0027 0,0521 POP1000000 0,3682 0,1427 0,0099 0,0022 0,0466 RO 0,8037 0,0736 0,0000 0,0094 0,0967 AC 1,6867 0,1040 0,0000 0,0040 0,0631 AM 1,7802 0,0717 0,0000 0,0113 0,1055 RR 1,3898 0,1340 0,0000 0,0027 0,0521 PA 1,7179 0,0574 0,0000 0,0260 0,1591 AP 1,2830 0,1188 0,0000 0,0029 0,0538 TO 1,6348 0,0590 0,0000 0,0252 0,1569 MA 1,8136 0,0539 0,0000 0,0394 0,1946 PI 1,9521 0,0563 0,0000 0,0401 0,1963 CE 1,3653 0,0577 0,0000 0,0334 0,1797 RN 1,4761 0,0504 0,0000 0,0301 0,1710 PB 1,9401 0,0515 0,0000 0,0405 0,1971 PE 1,5985 0,0502 0,0000 0,0336 0,1802 AL 1,8612 0,0638 0,0000 0,0183 0,1342 SE 1,7793 0,0646 0,0000 0,0136 0,1159 BA 1,7832 0,0547 0,0000 0,0754 0,2640 MG 0,6475 0,0375 0,0000 0,1549 0,3618 ES 0,5212 0,0601 0,0000 0,0140 0,1174 RJ 1,0411 0,0574 0,0000 0,0165 0,1275 PR 0,0321 0,0465 0,4903 0,0725 0,2593 SC 0,0648 0,0472 0,1698 0,0532 0,2245 RS -0,4398 0,0472 0,0000 0,0848 0,2786 MS 1,1299 0,0641 0,0000 0,0140 0,1174 MT 0,8629 0,0572 0,0000 0,0229 0,1495 GO 1,1466 0,0458 0,0000 0,0439 0,2050 DF 0,0000 0,0002 0,0135 R2 - 0,8528 R2 ajust - 0,8511
3.1.2-Quinta a oitava séries
No ensino fundamental de quinta a oitava séries (Tabela 2), as variáveis de escola
que apresentaram efeito significativo na taxa de distorção foram o número médio de horas
aula e o percentual de docentes com curso superior, que apresentaram associação negativa.
As variáveis de infra-estrutura municipal com efeito significativo foram: existência de
biblioteca e ginásio de esportes e de quadra, com associação negativa. Entre as variáveis de
controle, destacaram-se apenas o percentual de escolas municipais e de escolas públicas,
ambas com associação positiva com as taxas de distorção. Apenas o estado do Paraná
apresentou efeito não significativo em relação ao estado de São Paulo, tendo os demais
taxas de distorção superiores a este estado.
O poder explicativo do modelo ajustado foi muito bom, com um coeficiente de
determinação da ordem de 81%.
TABELA 2 – Variável dependente: taxa de distorção – Ensino Fundamental (5ª a 8ª séries).
Variable Coeficiente StdErr p-valor média desvio padrão
Intercept 0,4823 0,1901 0,0112 atuf58 0,0008 0,0014 0,5716 31,2328 7,7427 BIBLI2 -0,0557 0,0127 0,0000 0,9078 0,6675 CINE2 -0,0249 0,0360 0,4904 0,0723 0,2590 CONADMFU 0,0165 0,0168 0,3261 0,3708 0,4831 CONSELHO -0,0072 0,0217 0,7401 0,8081 0,3939 dsuf58 -0,0020 0,0004 0,0000 57,3988 35,8598 GINAS1 -0,1369 0,0192 0,0000 0,6499 0,4770 hadf58 -0,2433 0,0294 0,0000 4,2780 0,3935 LIVRARI1 -0,0308 0,0204 0,1309 0,3536 0,4781 DepMun_F58 0,2406 0,0369 0,0000 0,5899 0,2559 PDT 0,0340 0,0371 0,3590 0,0588 0,2353 PFL 0,0066 0,0250 0,7932 0,1905 0,3927 PL 0,0622 0,0441 0,1586 0,0394 0,1946 PMDB -0,0015 0,0238 0,9494 0,2310 0,4215 InfBib_F58 -0,0498 0,0307 0,1045 0,5966 0,3652 InfCie_F58 -0,0391 0,0492 0,4276 0,2152 0,3182 InfInf_F58 -0,0744 0,0603 0,2174 0,1576 0,2700 InfQua_F58 -0,1713 0,0312 0,0000 0,4689 0,3786 PSDB 0,0163 0,0262 0,5327 0,1956 0,3967 PT -0,0130 0,0534 0,8074 0,0200 0,1399 PTB 0,0245 0,0347 0,4801 0,0801 0,2714 DepPub_F58 0,4939 0,0801 0,0000 0,9191 0,1384 TEAT2 -0,0114 0,0267 0,6703 0,1367 0,3436 urbanas -0,0571 0,0490 0,2441 0,9585 0,1486 POP5000 0,0521 0,0264 0,0482 0,2397 0,4269 POP10000 0,0470 0,0298 0,1153 0,1562 0,3630 POP15000 0,0719 0,0337 0,0328 0,0966 0,2954 POP20000 0,1119 0,0334 0,0008 0,1649 0,3711 POP50000 0,0426 0,0462 0,3562 0,0507 0,2193 POP100000 0,1442 0,0643 0,0249 0,0192 0,1374 POP200000 0,1506 0,0766 0,0494 0,0123 0,1104 POP500000 -0,0255 0,1437 0,8592 0,0027 0,0521 POP1000000 0,1270 0,1448 0,3807 0,0022 0,0466 RO 0,8629 0,0822 0,0000 0,0094 0,0967 AC 0,9334 0,1161 0,0000 0,0040 0,0631 AM 1,3116 0,1017 0,0000 0,0113 0,1055 RR 1,4292 0,2586 0,0000 0,0027 0,0521 PA 1,2217 0,0699 0,0000 0,0260 0,1591 AP 0,7967 0,2019 0,0001 0,0029 0,0538 TO 1,3111 0,0792 0,0000 0,0252 0,1569 MA 1,3654 0,0675 0,0000 0,0394 0,1946 PI 1,6239 0,0658 0,0000 0,0401 0,1963 CE 1,1233 0,0645 0,0000 0,0334 0,1797 RN 1,0464 0,0648 0,0000 0,0301 0,1710 PB 1,6828 0,0638 0,0000 0,0405 0,1971 PE 1,2628 0,0614 0,0000 0,0336 0,1802 AL 1,4950 0,0730 0,0000 0,0183 0,1342 SE 1,2757 0,0820 0,0000 0,0136 0,1159 BA 1,4587 0,0609 0,0000 0,0754 0,2640 MG 0,6145 0,0483 0,0000 0,1549 0,3618 ES 0,2048 0,0699 0,0034 0,0140 0,1174 RJ 0,9155 0,0642 0,0000 0,0165 0,1275 PR -0,0245 0,1081 0,8206 0,0725 0,2593 SC -0,1837 0,0609 0,0026 0,0532 0,2245 RS -0,5827 0,0518 0,0000 0,0848 0,2786 MS 0,8391 0,0731 0,0000 0,0140 0,1174 MT 0,7091 0,0654 0,0000 0,0229 0,1495 GO 0,8948 0,0650 0,0000 0,0439 0,2050 DF 0,0000 0,0002 0,0135 R2 - 0,8142 R2 ajust - 0,8108
3.1.3-Ensino Médio
De acordo com os resultados apresentados na Tabela 3, a única variável de escola
que apresentou efeito significativo nas taxas de distorção, no ensino médio, foi o número de
alunos por turma, com efeito de incremento. Dentre as variáveis de infra-estrutura
municipal apenas a existência de ginásio apresentou coeficiente significativo, positivo.
Considerando as demais variáveis, observou-se que o percentual de escolas municipais
dentre as públicas e de escolas públicas apresentaram efeito positivo. Ao contrário do que
foi observado no ensino fundamental, nenhuma das variáveis de tamanho de população
também foi significativa em relação ao grupo de referência. Entre as dummies de estado
apenas os estados da região Sul apresentaram valores superiores ao grupo de referência, no
caso o Estado de São Paulo. Este ajuste apresentou um bom poder explicativo, refletido em
um coeficiente de determinação da ordem de 69%.
TABELA 3 – Variável dependente: taxa de distorção – Ensino Médio.
Variable Coeficiente StdErr p-valor média desvio padrão
Intercept -1,1564 0,3376 0,0007 atumed 0,0108 0,0035 0,0025 32,5454 10,9947 BIBLI2 0,0210 0,0306 0,4942 0,9078 0,6675 CINE2 -0,0119 0,0728 0,8706 0,0723 0,2590 CONADMFU -0,0443 0,0422 0,2948 0,3708 0,4831 CONSELHO -0,0318 0,0545 0,5601 0,8081 0,3939 dsumed 0,0016 0,0009 0,0948 71,3621 33,9528 GINAS1 -0,1793 0,0487 0,0003 0,6499 0,4770 hadmed -0,0410 0,0407 0,3143 3,8730 1,1139 LIVRARI1 0,0060 0,0505 0,9051 0,3536 0,4781 DepMun_Med 0,2345 0,1068 0,0284 0,6709 0,3264 PDT 0,2643 0,1033 0,0108 0,0588 0,2353 PFL -0,0084 0,0612 0,8907 0,1905 0,3927 PL -0,0458 0,0921 0,6187 0,0394 0,1946 PMDB 0,0271 0,0631 0,6683 0,2310 0,4215 InfBib_MED 0,0033 0,0986 0,9734 0,9219 0,1690 InfCie_MED -0,1591 0,1056 0,1323 0,3454 0,4280 InfInf_MED -0,0661 0,1052 0,5296 0,2852 0,3945 InfQua_MED -0,0026 0,0572 0,9635 0,5915 0,4389 PSDB 0,0570 0,0647 0,3787 0,1956 0,3967 PT 0,0575 0,1611 0,7211 0,0200 0,1399 PTB 0,1376 0,0797 0,0848 0,0801 0,2714 DepPub_Med 0,5851 0,1278 0,0000 0,8810 0,2064 TEAT2 0,0427 0,0567 0,4514 0,1367 0,3436 urbanas 0,2404 0,1389 0,0842 0,9585 0,1486 POP5000 -0,0820 0,0952 0,3892 0,2397 0,4269 POP10000 -0,1129 0,1036 0,2760 0,1562 0,3630 POP15000 -0,0828 0,1078 0,4426 0,0966 0,2954 POP20000 -0,0525 0,1128 0,6419 0,1649 0,3711 POP50000 -0,0225 0,1405 0,8727 0,0507 0,2193 POP100000 -0,0837 0,1646 0,6113 0,0192 0,1374 POP200000 -0,0385 0,1767 0,8276 0,0123 0,1104 POP500000 -0,3090 0,2738 0,2595 0,0027 0,0521 POP1000000 -0,2870 0,2522 0,2555 0,0022 0,0466 RO 0,9017 0,3010 0,0028 0,0094 0,0967 AC 1,0147 0,4963 0,0413 0,0040 0,0631 AM 1,7264 0,4974 0,0006 0,0113 0,1055 RR 0,0000 0,0027 0,0521 PA 1,7183 0,3063 0,0000 0,0260 0,1591 AP 0,0000 0,0029 0,0538 TO 1,6026 0,2608 0,0000 0,0252 0,1569 MA 1,7529 0,1351 0,0000 0,0394 0,1946 PI 1,5930 0,1674 0,0000 0,0401 0,1963 CE 1,2100 0,1257 0,0000 0,0334 0,1797 RN 1,6750 0,1483 0,0000 0,0301 0,1710 PB 1,3886 0,1397 0,0000 0,0405 0,1971 PE 1,1736 0,1116 0,0000 0,0336 0,1802 AL 1,7125 0,1344 0,0000 0,0183 0,1342 SE 1,5888 0,1947 0,0000 0,0136 0,1159 BA 1,5139 0,1081 0,0000 0,0754 0,2640 MG 0,6967 0,0893 0,0000 0,1549 0,3618 ES 0,4034 0,1743 0,0210 0,0140 0,1174 RJ 0,8518 0,1185 0,0000 0,0165 0,1275 PR 0,0267 0,5173 0,9588 0,0725 0,2593 SC -0,0336 0,1609 0,8344 0,0532 0,2245 RS -0,1558 0,1676 0,3529 0,0848 0,2786 MS 0,6137 0,2636 0,0202 0,0140 0,1174 MT 0,9350 0,1652 0,0000 0,0229 0,1495 GO 0,9811 0,1412 0,0000 0,0439 0,2050 DF 0,0000 0,0002 0,0135 R2 - 0,6866 R2 ajust - 0,6582
3.1.4-Resultados das simulações para a taxa de distorção idade-série
De acordo com o que foi descrito na seção metodológica, são apresentados a seguir
os Gráficos de 1 a 15 (em anexo), resultantes das simulações feitas, a partir dos resultados
das regressões, visando a obtenção de um efeito visual do impacto de determinada variável
ou grupo de variáveis sobre a taxa de distorção idade-série.
A taxa de distorção idade-série na 1
ª
a 4
ª
séries do ensino fundamental apresentou
uma associação positiva com o número de alunos por turma (tamanho de classe), enquanto
as variáveis de infra-estrutura, percentagem de professores com ensino superior e variáveis
municipais apresentaram um impacto redutor na citada taxa. O efeito dos partidos políticos
parece não apresentar grandes diferenciais na referida taxa.
Entre a 5
ª
a 8
ª
séries, não se verificou um impacto do número de alunos por turma.
As variáveis de infra-estrutura das escolas municipais e percentagem de professores com
curso superior têm um efeito redutor. No tocante aos partidos políticos parece não haver
grandes diferenças.
O número médio de alunos por turma e de forma mais discreta o percentual de
professores com curso superior, apresentaram um efeito de aumento na taxa de distorção
idade-série, no ensino médio. De modo semelhante aos demais níveis de ensino, as
variáveis de infra-estrutura, municipais apresentam um efeito redutor para a taxa de
distorção. Dentre as variáveis de partido político destaca-se um ligeiro efeito de incremento
para prefeituras comandadas pelo PDT.
3.2-Taxa de repetência
3.2.1-Primeira quarta séries
De acordo com os dados apresentados na Tabela 4, a única variável de escola que
apresentou associação significativa com a taxa de repetência foi o: percentual de docentes
com curso superior com efeito negativo. Dentre as variáveis de infra-estrutura de escola, o
percentual de escolas com biblioteca apresentou efeito positivo, enquanto o percentual de
escolas com quadra apresentou associação negativa com a referida taxa. Dentre as variáveis
de partido político apenas o PT teve um efeito redutor na citada taxa, enquanto dentre as
variáveis de controle, o percentual de escolas públicas e municipais dentre as públicas
apresentaram efeito positivo com a repetência.
TABELA 4 - Variável dependente: taxa de repetência – Ensino Fundamental (1ª a 4ª séries)
Variable Coeficiente StdErr p-valor média desvio padrão
Intercept -3,5435 0,3532 0,0000 atuf14 0,0024 0,0021 0,2679 25,5160 5,8174 BIBLI2 0,0134 0,0164 0,4134 0,9078 0,6675 CINE2 -0,0379 0,0497 0,4458 0,0723 0,2590 CONADMFU 0,0417 0,0218 0,0558 0,3708 0,4831 CONSELHO -0,0513 0,0274 0,0608 0,8081 0,3939 dsuf14 -0,0040 0,0007 0,0000 19,0206 22,3194 GINAS1 -0,0218 0,0247 0,3765 0,6499 0,4770 hadf14 -0,0948 0,0628 0,1308 4,2434 0,3295 LIVRARI1 -0,0501 0,0265 0,0585 0,3536 0,4781 DepMun_F14 0,5552 0,0639 0,0000 0,8205 0,2011 PDT -0,0262 0,0475 0,5814 0,0588 0,2353 PFL -0,0140 0,0332 0,6734 0,1905 0,3927 PL 0,0203 0,0568 0,7205 0,0394 0,1946 PMDB -0,0291 0,0315 0,3565 0,2310 0,4215 InfBib_F14 0,0704 0,0353 0,0461 0,5966 0,3652 InfCie_F14 -0,0791 0,0436 0,0698 0,2152 0,3182 InfInf_F14 -0,0072 0,0494 0,8837 0,1576 0,2700 InfQua_F14 -0,1193 0,0344 0,0005 0,4689 0,3786 PSDB -0,0581 0,0337 0,0849 0,1956 0,3967 PT -0,1577 0,0746 0,0346 0,0200 0,1399 PTB -0,0381 0,0434 0,3793 0,0801 0,2714 DepPub_F14 0,4943 0,1541 0,0013 0,9496 0,0937 TEAT2 0,0253 0,0357 0,4782 0,1367 0,3436 urbanas 0,1212 0,0706 0,0859 0,9585 0,1486 POP5000 0,0398 0,0301 0,1853 0,2397 0,4269 POP10000 0,0609 0,0360 0,0909 0,1562 0,3630 POP15000 0,0815 0,0429 0,0574 0,0966 0,2954 POP20000 0,0729 0,0417 0,0803 0,1649 0,3711 POP50000 0,0451 0,0626 0,4707 0,0507 0,2193 POP100000 0,1767 0,0893 0,0478 0,0192 0,1374 POP200000 0,0233 0,1123 0,8358 0,0123 0,1104 POP500000 0,1522 0,2068 0,4616 0,0027 0,0521 POP1000000 0,1648 0,2367 0,4861 0,0022 0,0466 RO 0,8015 0,1221 0,0000 0,0094 0,0967 AC 1,3802 0,1725 0,0000 0,0040 0,0631 AM 1,2980 0,1190 0,0000 0,0113 0,1055 RR 0,9464 0,2224 0,0000 0,0027 0,0521 PA 1,2193 0,0952 0,0000 0,0260 0,1591 AP 1,8919 0,1971 0,0000 0,0029 0,0538 TO 0,8463 0,0979 0,0000 0,0252 0,1569 MA 0,9972 0,0894 0,0000 0,0394 0,1946 PI 1,4324 0,0934 0,0000 0,0401 0,1963 CE 0,4941 0,0957 0,0000 0,0334 0,1797 RN 1,2939 0,0836 0,0000 0,0301 0,1710 PB 1,1012 0,0854 0,0000 0,0405 0,1971 PE 1,4421 0,0833 0,0000 0,0336 0,1802 AL 1,4266 0,1059 0,0000 0,0183 0,1342 SE 1,6275 0,1073 0,0000 0,0136 0,1159 BA 0,9843 0,0907 0,0000 0,0754 0,2640 MG 0,4547 0,0622 0,0000 0,1549 0,3618 ES 0,9352 0,0996 0,0000 0,0140 0,1174 RJ 1,2833 0,0952 0,0000 0,0165 0,1275 PR 0,6419 0,0771 0,0000 0,0725 0,2593 SC 0,7546 0,0783 0,0000 0,0532 0,2245 RS 0,9591 0,0783 0,0000 0,0848 0,2786 MS 1,0248 0,1063 0,0000 0,0140 0,1174 MT 0,5239 0,0949 0,0000 0,0229 0,1495 GO 0,7012 0,0759 0,0000 0,0439 0,2050 DF 0,0000 0,0002 0,0135 R2 - 0,3762 R2 ajust - 0,3693
3.2.2-Quinta a oitava séries
Apenas a variável percentual de docentes com curso superior foi significativa,
dentre as variáveis de escola, apresentando um efeito positivo com a repetência nesse nível
de ensino, um resultado não esperado (Tabela 5). Do ponto de vista da infra-estrutura
municipal, os indicadores de presença de biblioteca e de teatro apresentaram associação
com a citada taxa, também com efeito positivo. Dentre as variáveis de infra-estrutura da
escola, o percentual de escolas com biblioteca, apresentou efeito positivo e o percentual de
escolas com laboratório de informática apresentou efeito negativo. Do ponto de vista das
demais variáveis de controle, o percentual de escolas municipais apresentou associação
positiva, bem como as variáveis de tamanho populacional, nas faixas de 20000 a 100000
habitantes, com efeito de incremento na taxa à medida que o tamanho da população
aumenta. No que se refere às indicadores de UFs, com exceção de Ceará e Minas Gerais,
cujos efeitos não foram significativos, as demais foram significativas e apresentaram um
efeito superior ao Estado de São Paulo, tomado como referência.
TABELA 5 - Variável dependente: taxa de repetência – Ensino Fundamental (5ª a 8ª séries)
Variable Coeficiente StdErr p-valor média desvio padrão
Intercept -4,3869 0,3432 0,0000 atuf58 0,0034 0,0025 0,1746 31,2328 7,7427 BIBLI2 0,0679 0,0230 0,0031 0,9078 0,6675 CINE2 -0,0280 0,0650 0,6672 0,0723 0,2590 CONADMFU -0,0251 0,0303 0,4074 0,3708 0,4831 CONSELHO -0,0011 0,0391 0,9768 0,8081 0,3939 dsuf58 0,0030 0,0007 0,0000 57,3988 35,8598 GINAS1 0,0463 0,0346 0,1815 0,6499 0,4770 hadf58 0,0939 0,0531 0,0770 4,2780 0,3935 LIVRARI1 0,0078 0,0368 0,8326 0,3536 0,4781 DepMun_F58 0,3704 0,0666 0,0000 0,5899 0,2559 PDT 0,0172 0,0670 0,7968 0,0588 0,2353 PFL 0,0382 0,0452 0,3981 0,1905 0,3927 PL 0,1462 0,0797 0,0666 0,0394 0,1946 PMDB 0,0775 0,0429 0,0709 0,2310 0,4215 InfBib_F58 0,2001 0,0554 0,0003 0,5966 0,3652 InfCie_F58 0,0480 0,0891 0,5898 0,2152 0,3182 InfInf_F58 -0,4792 0,1095 0,0000 0,1576 0,2700 InfQua_F58 0,1010 0,0565 0,0738 0,4689 0,3786 PSDB -0,0102 0,0473 0,8292 0,1956 0,3967 PT -0,0557 0,0964 0,5636 0,0200 0,1399 PTB 0,0757 0,0627 0,2273 0,0801 0,2714 DepPub_F58 -0,1889 0,1446 0,1915 0,9191 0,1384 TEAT2 0,0992 0,0481 0,0394 0,1367 0,3436 urbanas -0,0612 0,0884 0,4890 0,9585 0,1486 POP5000 0,0254 0,0476 0,5944 0,2397 0,4269 POP10000 0,0721 0,0538 0,1803 0,1562 0,3630 POP15000 0,0972 0,0608 0,1099 0,0966 0,2954 POP20000 0,1631 0,0603 0,0069 0,1649 0,3711 POP50000 0,1763 0,0833 0,0344 0,0507 0,2193 POP100000 0,2940 0,1160 0,0113 0,0192 0,1374 POP200000 0,1840 0,1382 0,1832 0,0123 0,1104 POP500000 0,1953 0,2593 0,4515 0,0027 0,0521 POP1000000 0,2325 0,2614 0,3738 0,0022 0,0466 RO 1,1722 0,1486 0,0000 0,0094 0,0967 AC 0,6817 0,2098 0,0012 0,0040 0,0631 AM 0,8313 0,1837 0,0000 0,0113 0,1055 RR -0,8902 0,4668 0,0566 0,0027 0,0521 PA 0,4547 0,1265 0,0003 0,0260 0,1591 AP 1,4386 0,3644 0,0001 0,0029 0,0538 TO 0,6273 0,1432 0,0000 0,0252 0,1569 MA 1,2841 0,1221 0,0000 0,0394 0,1946 PI 1,3816 0,1191 0,0000 0,0401 0,1963 CE -0,0918 0,1168 0,4319 0,0334 0,1797 RN 1,5128 0,1173 0,0000 0,0301 0,1710 PB 0,7077 0,1155 0,0000 0,0405 0,1971 PE 0,8428 0,1111 0,0000 0,0336 0,1802 AL 1,2887 0,1321 0,0000 0,0183 0,1342 SE 1,3296 0,1482 0,0000 0,0136 0,1159 BA 1,1285 0,1102 0,0000 0,0754 0,2640 MG 0,0750 0,0876 0,3921 0,1549 0,3618 ES 0,5088 0,1263 0,0001 0,0140 0,1174 RJ 1,4507 0,1161 0,0000 0,0165 0,1275 PR 1,0890 0,1952 0,0000 0,0725 0,2593 SC 1,0251 0,1100 0,0000 0,0532 0,2245 RS 1,4274 0,0939 0,0000 0,0848 0,2786 MS 1,5241 0,1321 0,0000 0,0140 0,1174 MT 0,9354 0,1184 0,0000 0,0229 0,1495 GO 0,8922 0,1176 0,0000 0,0439 0,2050 DF 0,0000 0,0002 0,0135 R2 - 0,3332 R2 ajust - 0,3211
3.2.3-Ensino Médio
No tocante ao ensino médio, as variáveis de escola que apresentaram resultados
significativos, para as regressões com as taxas de repetência, foram (Tabela 6): alunos por
turma e docentes com ensino superior, ambas com efeito positivo. Considerando as
variáveis de infra-estrutura municipal, apenas a existência de teatro foi significativa, com
associação positiva.
TABELA 6 – Variável dependente: taxa de repetência – Ensino Médio.
Variable Coeficiente StdErr p-valor média desvio padrão
Intercept -3,7037 0,7013 0,0000 atumed 0,0216 0,0074 0,0034 32,5454 10,9947 BIBLI2 -0,0158 0,0636 0,8044 0,9078 0,6675 CINE2 -0,1306 0,1512 0,3880 0,0723 0,2590 CONADMFU 0,0604 0,0877 0,4914 0,3708 0,4831 CONSELHO -0,1571 0,1132 0,1658 0,8081 0,3939 dsumed 0,0086 0,0019 0,0000 71,3621 33,9528 GINAS1 -0,0385 0,1011 0,7037 0,6499 0,4770 hadmed -0,1486 0,0845 0,0791 3,8730 1,1139 LIVRARI1 0,0761 0,1049 0,4684 0,3536 0,4781 DepMun_Med 0,1396 0,2217 0,5293 0,6709 0,3264 PDT -0,2460 0,2147 0,2522 0,0588 0,2353 PFL -0,0678 0,1272 0,5939 0,1905 0,3927 PL 0,0998 0,1912 0,6019 0,0394 0,1946 PMDB -0,0449 0,1311 0,7321 0,2310 0,4215 InfBib_MED 0,2503 0,2047 0,2218 0,9219 0,1690 InfCie_MED 0,0242 0,2192 0,9123 0,3454 0,4280 InfInf_MED -0,0870 0,2185 0,6906 0,2852 0,3945 InfQua_MED 0,0509 0,1189 0,6687 0,5915 0,4389 PSDB -0,1607 0,1344 0,2322 0,1956 0,3967 PT -0,2609 0,3346 0,4359 0,0200 0,1399 PTB 0,0334 0,1656 0,8402 0,0801 0,2714 DepPub_Med -0,5025 0,2654 0,0588 0,8810 0,2064 TEAT2 0,2329 0,1177 0,0484 0,1367 0,3436 urbanas -0,5611 0,2886 0,0523 0,9585 0,1486 POP5000 0,0167 0,1977 0,9326 0,2397 0,4269 POP10000 0,2297 0,2151 0,2860 0,1562 0,3630 POP15000 0,4441 0,2239 0,0477 0,0966 0,2954 POP20000 0,3519 0,2342 0,1335 0,1649 0,3711 POP50000 0,5238 0,2918 0,0731 0,0507 0,2193 POP100000 0,6034 0,3419 0,0780 0,0192 0,1374 POP200000 0,5773 0,3671 0,1163 0,0123 0,1104 POP500000 0,6375 0,5686 0,2626 0,0027 0,0521 POP1000000 0,7546 0,5238 0,1502 0,0022 0,0466 RO 0,1152 0,6251 0,8539 0,0094 0,0967 AC -0,0776 1,0309 0,9400 0,0040 0,0631 AM 0,6159 1,0332 0,5513 0,0113 0,1055 RR 0,0000 0,0027 0,0521 PA 0,3920 0,6362 0,5380 0,0260 0,1591 AP 0,0000 0,0029 0,0538 TO 0,0459 0,5417 0,9325 0,0252 0,1569 MA -0,0029 0,2807 0,9918 0,0394 0,1946 PI 0,4190 0,3477 0,2286 0,0401 0,1963 CE -0,4811 0,2612 0,0659 0,0334 0,1797 RN -0,1290 0,3080 0,6756 0,0301 0,1710 PB -0,3563 0,2901 0,2198 0,0405 0,1971 PE -0,5747 0,2319 0,0135 0,0336 0,1802 AL -0,0282 0,2792 0,9196 0,0183 0,1342 SE 0,2563 0,4045 0,5265 0,0136 0,1159 BA 0,1746 0,2246 0,4373 0,0754 0,2640 MG 0,0053 0,1856 0,9772 0,1549 0,3618 ES 0,1880 0,3620 0,6036 0,0140 0,1174 RJ 0,8039 0,2461 0,0011 0,0165 0,1275 PR 0,8391 1,0745 0,4352 0,0725 0,2593 SC 0,6158 0,3341 0,0658 0,0532 0,2245 RS 1,4066 0,3481 0,0001 0,0848 0,2786 MS 1,0292 0,5475 0,0606 0,0140 0,1174 MT 0,2004 0,3432 0,5595 0,0229 0,1495 GO 0,4813 0,2932 0,1012 0,0439 0,2050 DF 0,0000 0,0002 0,0135 R2 - 0,2879 R2 ajust - 0,2234
3.2.4- Resultados das simulações para a taxa de repetência
Os resultados das simulações do impacto das variáveis ou grupo de variáveis sobre
as taxas de repetência encontram-se nos Gráficos 16 a 30. No ensino de primeira a quarta
séries observa-se que o número de alunos médio por turma parece não apresentar efeito
sobre esta taxa, enquanto as variáveis de infra-estrutura escolar, municipal e percentagem
de professores com ensino superior apresentam um impacto de redutor nas taxas de
repetência. No tocante ao partido político do prefeito, valores menos elevados foram
encontrados para o PT.
No ensino de quinta a oitava séries observa-se um impacto positivo para as variáveis
de alunos por turma, percentual de professores com curso superior e variáveis municipais,
enquanto as variáveis de infra-estrutura da escola parecem não ter impacto nesta taxa. No
tocante aos partidos políticos, destacam-se valores menos elevados para prefeituras
governadas pelo PT .
No que se refere ao ensino médio, o impacto nas taxas de repetência foi bem mais
acentuado para o número médio de alunos por turma, o que vem mais uma vez reforçar o
poder preditivo desta variável. No tocante aos partidos políticos, destaca-se o impacto
redutor para o PT com impacto de incremente PL e PTB.
3.3-Taxa de abandono
3.3.1-Primeira a quarta séries
As variáveis percentual de docentes com curso superior e número de horas-aula
diárias foram as variáveis de escola que apresentaram efeito significativo para a taxa de
abandono, com efeito redutor na citada taxa (Tabela 8). Dentre as variáveis de
infra-estrutura da escola, o percentual de escolas com laboratório de ciências e com quadra
também apresentaram um efeito redutor. Considerando o partido político do prefeito do
município, foi encontrado resultado significativo apenas para o PTB, com efeito positivo.
TABELA 7 – Variável dependente: taxa de abandono – Ensino Fundamental (1ª a 4ª séries)
Variable Coeficiente StdErr p-valor média desvio padrão
Intercept -3,2402 0,3635 0,0000 atuf14 0,0025 0,0022 0,2588 25,5160 5,8174 BIBLI2 -0,0115 0,0169 0,4964 0,9078 0,6675 CINE2 -0,0302 0,0512 0,5557 0,0723 0,2590 CONADMFU -0,0168 0,0224 0,4530 0,3708 0,4831 CONSELHO -0,0247 0,0281 0,3809 0,8081 0,3939 dsuf14 -0,0082 0,0007 0,0000 19,0206 22,3194 GINAS1 -0,0294 0,0254 0,2472 0,6499 0,4770 hadf14 -0,1881 0,0646 0,0036 4,2434 0,3295 LIVRARI1 -0,0200 0,0272 0,4622 0,3536 0,4781 DepMun_F14 -0,1683 0,0657 0,0105 0,8205 0,2011 PDT 0,1865 0,0489 0,0001 0,0588 0,2353 PFL 0,0531 0,0342 0,1203 0,1905 0,3927 PL 0,0069 0,0585 0,9060 0,0394 0,1946 PMDB 0,0354 0,0324 0,2750 0,2310 0,4215 InfBib_F14 0,0243 0,0363 0,5029 0,5966 0,3652 InfCie_F14 -0,2556 0,0449 0,0000 0,2152 0,3182 InfInf_F14 0,0817 0,0508 0,1080 0,1576 0,2700 InfQua_F14 -0,1154 0,0354 0,0011 0,4689 0,3786 PSDB 0,0383 0,0347 0,2699 0,1956 0,3967 PT -0,0530 0,0767 0,4898 0,0200 0,1399 PTB 0,0967 0,0446 0,0302 0,0801 0,2714 DepPub_F14 0,4655 0,1586 0,0033 0,9496 0,0937 TEAT2 -0,0505 0,0367 0,1695 0,1367 0,3436 urbanas 0,1635 0,0726 0,0244 0,9585 0,1486 POP5000 0,1740 0,0309 0,0000 0,2397 0,4269 POP10000 0,2025 0,0371 0,0000 0,1562 0,3630 POP15000 0,2455 0,0441 0,0000 0,0966 0,2954 POP20000 0,3146 0,0429 0,0000 0,1649 0,3711 POP50000 0,3123 0,0644 0,0000 0,0507 0,2193 POP100000 0,4800 0,0919 0,0000 0,0192 0,1374 POP200000 0,4926 0,1156 0,0000 0,0123 0,1104 POP500000 0,4771 0,2128 0,0250 0,0027 0,0521 POP1000000 0,6853 0,2435 0,0049 0,0022 0,0466 RO 1,0471 0,1256 0,0000 0,0094 0,0967 AC 1,8326 0,1776 0,0000 0,0040 0,0631 AM 1,6349 0,1224 0,0000 0,0113 0,1055 RR 1,0825 0,2288 0,0000 0,0027 0,0521 PA 1,8141 0,0980 0,0000 0,0260 0,1591 AP 1,1645 0,2028 0,0000 0,0029 0,0538 TO 1,8985 0,1008 0,0000 0,0252 0,1569 MA 1,3920 0,0920 0,0000 0,0394 0,1946 PI 1,5168 0,0961 0,0000 0,0401 0,1963 CE 1,1343 0,0985 0,0000 0,0334 0,1797 RN 1,3980 0,0861 0,0000 0,0301 0,1710 PB 1,7143 0,0879 0,0000 0,0405 0,1971 PE 1,7105 0,0857 0,0000 0,0336 0,1802 AL 1,8668 0,1089 0,0000 0,0183 0,1342 SE 1,6570 0,1104 0,0000 0,0136 0,1159 BA 1,6366 0,0934 0,0000 0,0754 0,2640 MG 0,7716 0,0641 0,0000 0,1549 0,3618 ES 0,6729 0,1025 0,0000 0,0140 0,1174 RJ 1,0178 0,0980 0,0000 0,0165 0,1275 PR -0,0577 0,0794 0,4671 0,0725 0,2593 SC -0,2203 0,0806 0,0063 0,0532 0,2245 RS -0,6277 0,0806 0,0000 0,0848 0,2786 MS 0,8556 0,1094 0,0000 0,0140 0,1174 MT 1,4835 0,0976 0,0000 0,0229 0,1495 GO 1,6972 0,0781 0,0000 0,0439 0,2050 DF 0,0000 0,0002 0,0135 R2 - 0,6578 R2 ajust - 0,654
Dentre as demais variáveis, foram obtidos maiores valores para municípios com
maior percentual de escolas urbanas e no caso da variável de tamanho de população foram
encontrados valores significativos até o grupo de 500.000 habitantes, todas com efeito
superior ao grupo de referência.
3.3.2-De quinta a oitava séries
Os resultados para este grupo (Tabela 8) mostram uma associação positiva e
significativa para as variáveis de escola: alunos por turma, com efeito positivo e número
médio de horas aula, com efeito redutor na taxa de abandono. Entre as variáveis de
infra-estrutura da escola, apenas o percentual de escolas com laboratório de ciências apresentou
efeito significativo e redutor para esta taxa. Foi encontrada uma associação com o tamanho
de população até 100.000 habitantes, com efeito de aumento, em relação ao grupo de
referência.
TABELA 8 – Variável dependente: taxa de abandono – Ensino Fundamental (5ª a 8ª séries)
Variable Coeficiente StdErr p-valor média desvio padrão
Intercept -2,3655 0,2594 0,0000 atuf58 0,0038 0,0019 0,0437 31,2328 7,7427 BIBLI2 -0,0027 0,0174 0,8762 0,9078 0,6675 CINE2 -0,0008 0,0492 0,9870 0,0723 0,2590 CONADMFU -0,0087 0,0229 0,7044 0,3708 0,4831 CONSELHO -0,0196 0,0296 0,5063 0,8081 0,3939 dsuf58 0,0001 0,0005 0,8616 57,3988 35,8598 GINAS1 0,0132 0,0262 0,6142 0,6499 0,4770 hadf58 -0,1729 0,0401 0,0000 4,2780 0,3935 LIVRARI1 0,0339 0,0278 0,2236 0,3536 0,4781 DepMun_F58 -0,0468 0,0503 0,3527 0,5899 0,2559 PDT 0,0396 0,0506 0,4345 0,0588 0,2353 PFL 0,0379 0,0342 0,2676 0,1905 0,3927 PL 0,0027 0,0602 0,9644 0,0394 0,1946 PMDB 0,0201 0,0324 0,5356 0,2310 0,4215 InfBib_F58 0,0559 0,0419 0,1818 0,5966 0,3652 InfCie_F58 -0,1546 0,0673 0,0217 0,2152 0,3182 InfInf_F58 -0,0141 0,0828 0,8644 0,1576 0,2700 InfQua_F58 -0,0285 0,0427 0,5047 0,4689 0,3786 PSDB 0,0315 0,0357 0,3789 0,1956 0,3967 PT -0,1049 0,0728 0,1499 0,0200 0,1399 PTB 0,0227 0,0474 0,6323 0,0801 0,2714 DepPub_F58 0,1116 0,1093 0,3070 0,9191 0,1384 TEAT2 0,0195 0,0364 0,5919 0,1367 0,3436 urbanas 0,0677 0,0668 0,3108 0,9585 0,1486 POP5000 0,1950 0,0360 0,0000 0,2397 0,4269 POP10000 0,2251 0,0407 0,0000 0,1562 0,3630 POP15000 0,2407 0,0459 0,0000 0,0966 0,2954 POP20000 0,2861 0,0456 0,0000 0,1649 0,3711 POP50000 0,2324 0,0630 0,0002 0,0507 0,2193 POP100000 0,2903 0,0877 0,0009 0,0192 0,1374 POP200000 0,1344 0,1045 0,1983 0,0123 0,1104 POP500000 0,1120 0,1960 0,5679 0,0027 0,0521 POP1000000 0,1299 0,1976 0,5107 0,0022 0,0466 RO 1,1241 0,1123 0,0000 0,0094 0,0967 AC 1,0401 0,1585 0,0000 0,0040 0,0631 AM 1,0598 0,1388 0,0000 0,0113 0,1055 RR 1,1916 0,3528 0,0007 0,0027 0,0521 PA 1,1422 0,0956 0,0000 0,0260 0,1591 AP 0,1351 0,2754 0,6238 0,0029 0,0538 TO 1,2846 0,1082 0,0000 0,0252 0,1569 MA 0,6623 0,0923 0,0000 0,0394 0,1946 PI 0,7641 0,0900 0,0000 0,0401 0,1963 CE 0,4764 0,0882 0,0000 0,0334 0,1797 RN 0,9467 0,0887 0,0000 0,0301 0,1710 PB 1,0283 0,0873 0,0000 0,0405 0,1971 PE 1,0719 0,0840 0,0000 0,0336 0,1802 AL 0,9842 0,0999 0,0000 0,0183 0,1342 SE 0,9107 0,1120 0,0000 0,0136 0,1159 BA 0,9231 0,0833 0,0000 0,0754 0,2640 MG 0,9645 0,0662 0,0000 0,1549 0,3618 ES 0,7591 0,0954 0,0000 0,0140 0,1174 RJ 0,6422 0,0878 0,0000 0,0165 0,1275 PR 0,4200 0,1475 0,0044 0,0725 0,2593 SC -0,0316 0,0832 0,7040 0,0532 0,2245 RS -0,2606 0,0710 0,0002 0,0848 0,2786 MS 0,9153 0,0998 0,0000 0,0140 0,1174 MT 1,2658 0,0895 0,0000 0,0229 0,1495 GO 1,2507 0,0888 0,0000 0,0439 0,2050 DF 0,0000 0,0002 0,0135 R2 - 0,4523 R2 ajust - 0,4423
3.3.3-Ensino Médio
A variável docentes com ensino superior foi a única das variáveis de escola que
apresentou efeito significativo para as taxas de abandono, com coeficiente positivo (Tabela
9). Dentre as variáveis de infra-estrutura municipal, apenas a presença de ginásio de
esportes foi significativa, também com um sentido não esperado, no caso de maior taxa
para municípios com ginásio. Dentre as variáveis de infra-estrutura da escola, apenas o
percentual de escolas com laboratório de ciências apresentou efeito significativo e redutor
na referida taxa. Considerando as demais variáveis, encontrou-se um efeito significativo de
tamanho de população, até o grupo de até 100.000 habitantes, com efeitos superiores ao
grupo de referência.
TABELA 9 – Variável dependente: taxa de abandono – Ensino Médio.
Variable Coeficiente StdErr p-valor média desvio padrão
Intercept -2,2917 0,4908 0,0000 atumed -0,0023 0,0052 0,6519 32,5454 10,9947 BIBLI2 0,0178 0,0445 0,6897 0,9078 0,6675 CINE2 0,0155 0,1058 0,8832 0,0723 0,2590 CONADMFU -0,0583 0,0614 0,3422 0,3708 0,4831 CONSELHO -0,0985 0,0792 0,2140 0,8081 0,3939 dsumed 0,0041 0,0014 0,0029 71,3621 33,9528 GINAS1 0,1773 0,0708 0,0125 0,6499 0,4770 hadmed -0,1162 0,0591 0,0498 3,8730 1,1139 LIVRARI1 0,0491 0,0734 0,5042 0,3536 0,4781 DepMun_Med -0,2963 0,1552 0,0567 0,6709 0,3264 PDT 0,0585 0,1502 0,6972 0,0588 0,2353 PFL 0,0629 0,0890 0,4798 0,1905 0,3927 PL 0,0020 0,1338 0,9881 0,0394 0,1946 PMDB -0,0733 0,0917 0,4244 0,2310 0,4215 InfBib_MED -0,0681 0,1433 0,6348 0,9219 0,1690 InfCie_MED -0,5098 0,1534 0,0009 0,3454 0,4280 InfInf_MED -0,0142 0,1529 0,9260 0,2852 0,3945 InfQua_MED -0,0723 0,0832 0,3851 0,5915 0,4389 PSDB -0,0266 0,0940 0,7774 0,1956 0,3967 PT -0,2959 0,2342 0,2068 0,0200 0,1399 PTB 0,0770 0,1159 0,5068 0,0801 0,2714 DepPub_Med 0,1255 0,1858 0,4997 0,8810 0,2064 TEAT2 -0,0174 0,0824 0,8331 0,1367 0,3436 urbanas 0,3506 0,2020 0,0831 0,9585 0,1486 POP5000 0,1155 0,1383 0,4041 0,2397 0,4269 POP10000 0,4013 0,1505 0,0079 0,1562 0,3630 POP15000 0,6075 0,1567 0,0001 0,0966 0,2954 POP20000 0,4960 0,1639 0,0026 0,1649 0,3711 POP50000 0,5388 0,2042 0,0085 0,0507 0,2193 POP100000 0,4995 0,2393 0,0372 0,0192 0,1374 POP200000 0,4277 0,2569 0,0965 0,0123 0,1104 POP500000 0,3837 0,3979 0,3354 0,0027 0,0521 POP1000000 0,3302 0,3666 0,3681 0,0022 0,0466 RO 0,9480 0,4375 0,0306 0,0094 0,0967 AC 0,6960 0,7215 0,3350 0,0040 0,0631 AM 0,6118 0,7231 0,3978 0,0113 0,1055 RR 0,0000 0,0027 0,0521 PA 0,9046 0,4452 0,0426 0,0260 0,1591 AP 0,0000 0,0029 0,0538 TO 0,8946 0,3791 0,0186 0,0252 0,1569 MA 0,2736 0,1964 0,1642 0,0394 0,1946 PI 0,1431 0,2434 0,5566 0,0401 0,1963 CE 0,2048 0,1828 0,2630 0,0334 0,1797 RN 0,6076 0,2156 0,0050 0,0301 0,1710 PB 0,6517 0,2031 0,0014 0,0405 0,1971 PE 0,2759 0,1623 0,0896 0,0336 0,1802 AL 0,3297 0,1954 0,0920 0,0183 0,1342 SE 0,4107 0,2831 0,1473 0,0136 0,1159 BA -0,0482 0,1572 0,7590 0,0754 0,2640 MG 0,8575 0,1299 0,0000 0,1549 0,3618 ES 0,0876 0,2533 0,7295 0,0140 0,1174 RJ 0,1833 0,1722 0,2877 0,0165 0,1275 PR 0,7071 0,7520 0,3475 0,0725 0,2593 SC 0,0549 0,2338 0,8145 0,0532 0,2245 RS 0,0276 0,2437 0,9098 0,0848 0,2786 MS 0,1505 0,3831 0,6945 0,0140 0,1174 MT 0,7000 0,2402 0,0037 0,0229 0,1495 GO 0,7425 0,2052 0,0003 0,0439 0,2050 DF 0,0000 0,0002 0,0135 R2 - 0,282 R2 ajust - 0,2169
3.3.4- Resultados das simulações para a taxa de abandono
As simulações gráficas com as taxas de abandono na primeira à quarta séries do
ensino fundamental, mostram pouca variação para o numero de alunos por turma, um efeito
redutor para variáveis de infra-estrutura da escola, percentual de docentes com curso
superior e variáveis municipais. Do ponto de vista dos partidos políticos, dois casos opostos
chamam a atenção: por um lado às elevadas taxas em prefeituras PDT e por outro as taxas
menos elevadas em prefeituras do PT.
Para as séries de quinta a oitava observa-se um impacto positivo para a variável de
alunos por turma, por outro lado, um discreto efeito redutor para variáveis de infra-estrutura
da escola. Dentre os partidos políticos, destacam-se valores menos elevados para o PT.
Considerando o ensino médio, os resultados das simulações revelam um impacto
positivo para a variável número de alunos por turma e professores com curso superior e um
efeito redutor para as variáveis de infra-estrutura da escola. No tocante a partidos políticos,
destacando-se apenas com valores mais elevados o PTB, PDT e PFL e menores taxas
correspondentes às prefeituras do PT.
4-CONCLUSÕES
Considerando a taxa de distorção idade-série no ensino fundamental verificou-se, de
uma maneira geral, taxas mais elevadas para municípios com maior número médio de
alunos por turma. Por outro lado, melhores indicadores de infra-estrutura municipal e
escolar foram associados com taxas menores, destacando-se ainda, no ensino de primeira a
quarta séries que, municípios onde foi maior a presença de escolas públicas e municipais
entre as públicas, tenderam a apresentar taxas mais elevadas. Os dados do ensino médio
para taxas de distorção, apresentaram alguns aspectos que concordam com os resultados
anteriores, destacando-se a associação positiva com o indicador de tamanho de classe e a
associação negativa com indicadores de infra-estrutura municipal, enquanto escolas
municipais ou públicas de maneira geral, tenderam a apresentar taxas mais elevadas.
O exame dos fatores preditores das taxas de repetência, salienta a importância da
qualificação docente e percentual de escolas com quadra com efeito redutor nesta taxa, no
nível de primeira a quara séries. No ensino de quinta a oitava séries, há um efeito positivo
inesperado de variáveis de variáveis de infra-estrutura municipal e de percentual de escolas
co biblioteca, enquanto a variável percentual de escolas com laboratório de informática
apresenta um efeito redutor. Por outro lado, um maior número alunos por turma foi
associado a taxas mais elevadas nos níveis de quinta a oitava e no ensino médio,
destacando-se ainda neste último taxas menores associadas com qualificação docente.
Uma investigação dos principais aspectos verificados nas taxas de abandono, no
ensino fundamental, destaca na primeira a quarta séries, um efeito redutor para as variáveis
de qualificação docente, com maior número de horas-aula diárias e maior infra-estrutura.
No caso da quinta a oitava séries a variável tamanho de classe aparece com efeito positivo,
enquanto a infra-estrutura escolar, representada pela variável percentual de escolas com
laboratório de ciências, apresenta um efeito redutor na referida taxa. No ensino médio este
efeito do percentual de escolas com laboratório de ciências também se verifica, juntamente
com um efeito redutor do número de horas-aula diários.
De uma maneira geral, com base nestes resultados, pode-se inferir pela importância
da infra-estrutura escolar e qualificação docente, como elementos associados a menores
taxas de eficácia escolar, juntamente com o efeito positivo encontrado por outro lado, com
a variável de tamanho de classe.
5-REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Albernaz, Â. F., Francisco H.G. E Franco, Creso. A Escola Importa? Determinantes da
eficiência e equidade no ensino fundamental brasileiro. Maio, 2002. 2002. (Mimeo)
Barbosa, M. L. Efeitos da qualidade da escola sobre o desempenho dos alunos. Setembro,
2001. 2001. (Mimeo)
Barros, R. P., Mendonça, R.S.P.De, Shope, J.A. Regional disparities in education within
Brazil: the role of quality of education. Textos para discussão - IPEA, v.311, Agosto, 1993,
p.1-9. 1993.
Buchmann, C., Hannum, E.,. Education and stratification in developing countries: a review
of theories and research. Rev. Sociol., v.27, p.77-102. 2001.
Cunha, J. M. P. Dinâmica Demográfica e seus impactos na trajetória da população escolar.
Textos NEPO, v.38, outubro-2000, p.6-31. 2000.
Schwartzman, S. The challlenges of education in Brazil. University of Oxford Centre for
Brazilian Studies, v.CBS 38/2003, Jan-Mar, 2003, p.1-40. 2003.
Willms, J. D. A. S., M.A. Schooling outcomes in Latin America. UNESCOAgosto, 1999,
p.1-43. 1999
Gráfico 1: Simulação do impacto da variação do número médio de alunos por turma na taxa de
distorção idade/série de 1ª a 4ª série
Gráfico 2: Simulação do impacto da variação da infra-estrutura da escola na taxa de distorção
idade/série de 1ª a 4ª série
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do INEP
0,00 0,05 0,10 0,15 0,20 0,25 0,30 0,35 0,40 0,45 0,50
1 desvio padrão abaixo média 1 desvio padrão acima
variação na infraestrutura da escola
% 0,00 0,05 0,10 0,15 0,20 0,25 0,30 0,35 0,40 0,45 0,50
1 desvio padrão abaixo média 1 desvio padrão acima
variação no número médio de alunos por turma
%
Gráfico 3: Simulação do impacto da variação da porcentagem de professores com ensino superior na
taxa de distorção idade/série de 1ª a 4ª série
Gráfico 4: Simulação do impacto da variação das variáveis municipais na taxa de distorção idade/série
de 1ª a 4ª série
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do INEP
0,00 0,05 0,10 0,15 0,20 0,25 0,30 0,35 0,40 0,45 0,50
1 desvio padrão abaixo média 1 desvio padrão acima
variação da porcentagem de professores com ensino médio superior
%
0,00 0,05 0,10 0,15 0,20 0,25 0,30 0,35 0,40 0,45 0,501 desvio padrão abaixo média 1 desvio padrão acima
variação das variáveis municipais
Gráfico 5: Simulação do impacto do partido político na taxa de distorção idade/série de 1ª a 4ª série
Gráfico 6: Simulação do impacto da variação do número médio de alunos por turma sobre a taxa de
distorção idade/série de 5ª a 8ª série
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do INEP
0,00 0,05 0,10 0,15 0,20 0,25 0,30 0,35 0,40 0,45 0,50 PT PSDB PTB PDT PFL PL PMDB OUTROS
variação do partido político
%
0,000 0,100 0,200 0,300 0,400 0,500 0,6001 desvio padrão abaixo média 1 desvio padrão acima
variação no núm ero m édio de alunos por turm a
Gráfico 7: Simulação do impacto da variação da infra-estrutura da escola sobre a taxa de distorção
idade/série de 5ª a 8ª série
Gráfico 8: Simulação do impacto da variação da porcentagem de professores com ensino superior sobre
a taxa de distorção idade/série de 5ª a 8ª série
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do INEP
0,000 0,100 0,200 0,300 0,400 0,500 0,6001 desvio padrão abaixo média 1 desvio padrão acima
variação na infraestrutura da escola
% 0,000 0,100 0,200 0,300 0,400 0,500 0,600
1 desvio padr ão abaixo média 1 desvio padr ão acima
Gráfico 9: Simulação do impacto da variação das variáveis municipais sobre a taxa de distorção
idade/série de 5ª a 8ª série
Gráfico 10: Simulação do impacto do partido político sobre a taxa de distorção idade/série de 5ª a 8ª
série
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do INEP
0,000 0,100 0,200 0,300 0,400 0,500 0,600
1 desvio padrão abaixo média 1 desvio padrão acima
variação das variáveis m unicipais
% 0,000 0,100 0,200 0,300 0,400 0,500 0,600 PT PSDB PTB PDT PFL PL PMDB OUTROS
variação no coeficiente do partido político
Gráfico 11: Simulação do impacto da variação do número médio de alunos por turma sobre a taxa de
distorção idade/série do ensino médio
Gráfico 12: Simulação do impacto da variação da infra-estrutura da escola sobre a taxa de distorção
idade/série do ensino médio
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do INEP
0,000 0,200 0,400 0,600 0,800
1 desvio padr ão abaixo média 1 desvio padr ão acima
variação no núm ero m édio de alunos por turm a
% 0,000 0,200 0,400 0,600 0,800
1 desvio padrão abaixo média 1 desvio padrão acima
variação na infraestrutura da escola
Gráfico 13: Simulação do impacto da variação da porcentagem de professores com ensino superior
sobre a taxa de distorção idade/série do ensino médio
Gráfico 14: Simulação do impacto da variação das variáveis municipais sobre a taxa de distorção
idade/série do ensino médio
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do INEP
0,000 0,200 0,400 0,600 0,800
1 desvi o padr ão abai xo médi a 1 desvi o padr ão aci ma
v a r i a ç ã o d a p o r c e n t a g e m d e p r o f e sso r e s c o m e n si n o m é d i o su p e r i o r 0,000 0,200 0,400 0,600 0,800
1 desvio padrão abaixo média 1 desvio padrão acima
variação das variáveis municipais
Gráfico 15: Simulação do impacto do partido político sobre a taxa de distorção idade/série do ensino
médio
Gráfico 16: Simulação do impacto da variação do número médio de alunos por turma na taxa de
repetência de 1ª a 4ª série
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do INEP
0,000 0,200 0,400 0,600 0,800 PT PSDB PTB PDT PFL PL PMDB OUTROS
variação no coeficiente do partido político
%
0,000
0,020
0,040
0,060
0,080
0,100
0,120
1 desvio padrão abaixo
média
1 desvio padrão acima
variação no número médio de alunos por turma
Gráfico 17: Simulação do impacto da variação da infraestrutura da escola na taxa de repetência de 1ª a
4ª série
Gráfico 18: Simulação do impacto da variação da porcentagem de professores com ensino médio
superior na taxa de repetência de 1ª a 4ª série
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do INEP
0,000
0,020
0,040
0,060
0,080
0,100
0,120
1 desvio padrão abaixo
média
1 desvio padrão acima
variação na infraestrutura da escola
%
0,000
0,020
0,040
0,060
0,080
0,100
0,120
1 desvio padrão abaixo
média
1 desvio padrão acima
variação da porcentagem de professores com ensino médio
superior
Gráfico 19: Simulação do impacto da variação das variáveis municipais na taxa de repetência de 1ª a 4ª
série
Gráfico 20: Simulação do impacto do partido político na taxa de repetência de 1ª a 4ª série
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do INEP
0,000
0,020
0,040
0,060
0,080
0,100
0,120
1 desvio padrão abaixo
média
1 desvio padrão acima
variação das variáveis municipais
%
0,000
0,020
0,040
0,060
0,080
0,100
0,120
PT
PSD
B
PT
B
PD
T
PF
L
PL
PM
D
B
OU
T
R
OS
variação do partido político
Gráfico 21: Simulação do impacto da variação do número médio de alunos por turma sobre a taxa de
repetência de 5ª a 8ª série
Gráfico 22: Simulação do impacto da variação da infra-estrutura da escola sobre a taxa de repetência
de 5ª a 8ª série
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do INEP
0,000
0,020
0,040
0,060
0,080
1 desvio padrão abaixo
média
1 desvio padrão acima
variação no número médio de alunos por turma
%
0,000
0,020
0,040
0,060
0,080
1 desvio padrão abaixo
média
1 desvio padrão acima
variação na infraestrutura da escola
Gráfico 23: Simulação do impacto da variação da porcentagem de professores com ensino médio
superior sobre a taxa de repetência de 5ª a 8ª série
Gráfico 24: Simulação do impacto da variação das variáveis municipais sobre a taxa de repetência de 5ª
a 8ª série
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do INEP
0,000
0,020
0,040
0,060
0,080
1 desvio padrão abaixo
média
1 desvio padrão acima
variação da porcentagem de professores com ensino médio
superior
%
0,000
0,020
0,040
0,060
0,080
1 desvio padrão abaixo
média
1 desvio padrão acima
variação das variáveis municipais
Gráfico 25: Simulação do impacto do partido político sobre a taxa de repetência de 5ª a 8ª série –
modelo 3
Gráfico 26: Simulação do impacto da variação do número médio de alunos por turma sobre a taxa de
repetência do ensino médio
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do INEP
0,000
0,020
0,040
0,060
0,080
PT
PSD
B
PT
B
PD
T
PF
L
PL
PM
D
B
OU
T
R
OS
variação no coeficiente do partido político
%
0,0000000 0,0200000 0,0400000 0,0600000 0,08000001 desvio padrão abaixo média 1 desvio padrão acima
variação no número médio de alunos por turma
Gráfico 27: Simulação do impacto da variação da infra-estrutura da escola sobre a taxa de repetência
do ensino médio
Gráfico 28 : Simulação do impacto da variação da porcentagem de professores com ensino médio
superior sobre a taxa de repetência do ensino médio
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do INEP
0,00000000,0200000 0,0400000 0,0600000 0,0800000
1 desvio padrão abaixo média 1 desvio padrão acima
variação na infraestrutura da escola
% 0,0000000 0,0200000 0,0400000 0,0600000 0,0800000
1 desvio padrão abaixo média 1 desvio padrão acima
variação da porcentagem de professores com ensino médio superior
Gráfico 29 : Simulação do impacto da variação das variáveis municipais sobre a taxa de repetência do
ensino médio
Gráfico 30 : Simulação do impacto do partido político sobre a taxa de repetência do ensino médio
Fonte: Elaboração própria a partir de dados do INEP
0,00000000,0200000 0,0400000 0,0600000 0,0800000
1 desvio padrão abaixo média 1 desvio padrão acima
variação das variáveis municipais
% 0,0000000 0,0200000 0,0400000 0,0600000 0,0800000 PT PSDB PTB PDT PFL PL PMDB OUTROS
variação no coeficiente do partido político
