Julho de 2019
Escola de Economia e Gestão
Ana Raquel Martins da Silva
Efeito da educação dos pais no
desempenho escolar dos filhos
Dissertação de Mestrado
Mestrado em Economia
Trabalho efetuado sobre a orientação do
Professor Doutor Miguel Portela
e da
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DIREITOS DE AUTOR E CONDIÇÕES DE UTILIZAÇÃO DO TRABALHO POR TERCEIROS
Este é um trabalho académico que pode ser utilizado por terceiros desde que respeitadas as regras e boas práticas internacionalmente aceites, no que concerne aos direitos de autor e direitos conexos.
Assim, o presente trabalho pode ser utilizado nos termos previstos na licença abaixo indicada. Caso o utilizador necessite de permissão para poder fazer um uso do trabalho em condições não previstas no licenciamento indicado, deverá contactar o autor, através do RepositóriUM da Universidade do Minho.
Licença concedida aos utilizadores deste trabalho
Atribuição-NãoComercial-SemDerivações CC BY-NC-ND
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AGRADECIMENTOS
Chegado o momento de finalizar esta dissertação, gostaria de expressar meus mais sinceros agradecimentos a todos aqueles que me acompanharam no processo de execução deste trabalho. Em primeiro lugar, gostaria de agradecer aos meus orientadores, Professor Doutor Miguel Portela e Professora Doutora Carla Sá, por todo o apoio, paciência e disponibilidade demonstrados desde sempre. Agradeço ainda todos os preciosos ensinamentos e conselhos prestados, que foram fundamentais para o enriquecimento desta dissertação.
Um obrigado muito especial aos meus pais e à minha irmã pelo encorajamento e apoio incondicional prestado ao longo dos anos. Obrigada pelos inúmeros sacrifícios para que eu pudesse hoje estar aqui.
Em seguida, gostaria de agradecer aos meus amigos que caminharam comigo nesta jornada académica, agradeço-os pelo apoio persistente e por proporcionarem momentos de alegria e de distração.
Termino, assim, de profunda gratidão a todos aqueles que de forma, direta ou indireta, contribuíram para a concretização desta etapa. A todos, muito obrigada.
IV
DECLARAÇÃO DE INTEGRIDADE
Declaro ter atuado com integridade na elaboração do presente trabalho académico e confirmo que não recorri à prática de plágio nem a qualquer forma de utilização indevida ou falsificação de informações ou resultados em nenhuma das etapas conducente à sua elaboração.
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RESUMO
O desempenho escolar dos alunos encontra-se condicionado por diversos fatores, tais como as características da escola, dos professores, ou mesmo do próprio indivíduo e do seu contexto familiar. Esta dissertação centra-se no impacto do nível de escolarização dos pais/encarregado de educação sobre o nível de educação dos filhos.
Com vista à prossecução deste objetivo, foram utilizados os dados longitudinais disponibilizados pelo Sistema de Informação do Ministério da Educação (MISI) referentes aos alunos que em 2007/2008 e 2008/2009 frequentavam o 9º ano de escolaridade, que são os mesmos alunos que em 2010/2011 e 2011/2012 frequentavam o 12º ano, observando assim cada estudante em dois momentos de tempo.
Considerando as diferentes metodologias adotadas, concluímos que o High-Dimensional Fixed Effects (HDFE) é o modelo conceptualmente mais adequado, uma vez que inclui efeitos fixos ao nível do aluno e da escola. Os principais resultados revelam que controlando para a heterogeneidade não observada ao nível do aluno e da escola, os alunos que têm um agregado familiar com ensino básico em média, obtêm melhores classificações nos exames em relação aos alunos que têm um agregado familiar com o ensino secundário. Neste sentido, os nossos resultados não apoiam os estudos de que um nível de escolarização elevado dos pais seja benéfico para o desempenho do seu filho.
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ABSTRACT
Students' school performance is conditioned by several factors, such as the characteristics of the school, the teachers, or even the individual and his family context. This dissertation focuses on the impact of the level of schooling of the parents/guardian on the level of education of the children. In order to achieve this goal, the longitudinal data provided by Sistema de Informação do Ministério da Educação (MISI) were used for students who were in the 2007/2008 and 2008/2009 years of the 9th grade, who are the same students as in 2010/2011 and 2011/2012 attended the 12th grade, thus observing each student in two moments of time.
Considering the different methodologies adopted, we conclude that the High-Dimensional Fixed Effects (HDFE) is the conceptually more appropriate model since it includes fixed effects at the level of the student and the school. The main results show that by controlling for heterogeneity not observed at student and school level, pupils who have a family with basic education on average, get better scores on the exams than students who have a household with secondary education. In this regard, our findings do not support studies that a high level of schooling of parents is beneficial to the performance of their child.
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ÍNDICE GERAL
1. INTRODUÇÃO ... 1
2. REVISÃO DE LITERATURA ... 4
2.1. CARATERÍSTICAS DA ESCOLA ... 4
2.2. CARATERÍSTICAS DO ALUNO E CONTEXTO FAMILIAR ... 8
3. SISTEMA DE EDUCAÇÃO EM PORTUGAL ... 15
4. DADOS ... 17
4.1. A BASE DE DADOS ... 17
4.2. VARIÁVEIS E ESTATÍSTICA DESCRITIVA ... 18
5. METODOLOGIA ECONOMÉTRICA ... 23
5.1. ESTIMADOR DE MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS (MMQ) ... 25
5.2. DADOS EM PAINEL ... 26
5.2.1. MODELO DE EFEITOS FIXOS (EF) ... 27
5.2.2. MODELO DE EFEITOS ALEATÓRIOS (EA) ... 28
5.2.3. MODELO DE EFEITOS FIXOS OU MODELO DE EFEITOS ALEATÓRIOS? ... 30
5.2.4. HIGH-DIMENSIONAL FIXED EFFECTS (HDFE) ... 31
6. ANÁLISE E DISCUSSÃO DOS RESULTADOS ... 32
6.1. NOTAS DOS EXAMES NACIONAIS ... 33
6.2. NOTAS INTERNAS ... 44
6.3. DISCUSSÃO DOS RESULTADOS ... 53
7. CONCLUSÃO ... 58
8. REFERÊNCIAS ... 61
ANEXO A - Síntese da legislação portuguesa ... 69
ANEXO B - Estatística descritiva ... 70
VIII
ÍNDICE DE TABELAS
Tabela 1: Organização do Sistema Educativo Português obrigatório ... 16
Tabela 2: Variáveis usadas na análise econométrica e a sua definição ... 24
Tabela 3: Resultados da estimação por MMQ utilizando as notas de exame de Matemática e de Português como variável dependente ... 33
Tabela 4: Modelos em dados em painel utilizando as notas de exame de Matemática e de Português como variável dependente ... 39
Tabela 5: Resultados da estimação por MMQ utilizando a nota interna de Matemática e de Português como variável dependente ... 44
Tabela 6: Modelos em dados em painel utilizando a nota interna de Matemática e de Português como variável dependente ... 49
Tabela A1: Descrição/síntese da legislação portuguesa ... 69
Tabela B1: Sexo, recursos informáticos e contexto socioeconómico, 9º e 12º anos de escolaridade, disciplina de Matemática (em percentagem) ... 70
Tabela B2: Sexo, recursos informáticos e contexto socioeconómico, 9º e 12º anos de escolaridade, disciplina de Português (em percentagem) ... 70
Tabela B3: Nota média dos alunos nos exames nacionais de Matemática ... 70
Tabela B4: Nota média dos alunos nos exames nacionais de Português ... 70
Tabela B5: Nota interna média dos alunos para a disciplina de Matemática ... 71
Tabela B6: Nota interna média dos alunos para a disciplina de Português ... 71
Tabela B7: Encarregado de educação, disciplina de Matemática (em percentagem) ... 71
Tabela B8: Encarregado de educação, disciplina de Português (em percentagem) ... 71
Tabela B9: Nível de escolarização do encarregado de educação, disciplina de Matemática (em percentagem) ... 72
Tabela B10: Nível de escolarização do encarregado de educação, disciplina de Português (em percentagem) ... 72
Tabela B11: Nível de escolarização da mãe, disciplina de Matemática (em percentagem) ... 72
Tabela B12: Nível de escolarização da mãe, disciplina de Português (em percentagem) ... 72
Tabela B13: Nível de escolarização do pai, disciplina de Matemática (em percentagem) ... 73
IX
Tabela B15: Situação no mercado de trabalho dos pais/encarregado de educação, disciplina de Matemática (em percentagem) ... 73 Tabela B16: Situação no mercado de trabalho dos pais/encarregado de educação, disciplina de
Português (em percentagem) ... 73 Tabela B17: Composição da turma, 9º e 12º anos de escolaridade, Matemática (em percentagem) ... 74 Tabela B18: Composição da turma, 9º e 12º anos de escolaridade, Português (em percentagem) ... 74 Tabela B19: Dimensão da turma, disciplina de Matemática (em percentagem) ... 74 Tabela B20: Dimensão da turma, disciplina de Português (em percentagem) ... 74 Tabela C1: Nível de escolarização dos pais/encarregado de educação, disciplina de Matemática
(em percentagem) ... 75 Tabela C2: Nível de escolarização dos pais/encarregado de educação, disciplina de Português (em
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1.
INTRODUÇÃO
Os benefícios da educação são já amplamente reconhecidos, situando-se quer ao nível individual quer ao nível social, podendo ser pecuniários ou mesmo não pecuniários. São, em geral, os indivíduos mais escolarizados aqueles que auferem maiores salários e enfrentam menores probabilidades de desemprego (Almeida et al., 2017). Mas são também os indivíduos mais escolarizados aqueles que apresentam melhor saúde (seja percecionada, seja efetiva), maior participação política e cívica e menor probabilidade de se envolverem em atividades criminosas (Bennett, 2018; Cutler e Lleras-Muney, 2006; Webbink et al., 2010).
O reconhecimento de todos estes benefícios tem estado na base de discussões públicas que apontam no sentido de ser individual e socialmente desejável que os indivíduos tenham mais e melhor educação. São vários os exemplos de países em que a escolaridade obrigatória tem vindo a aumentar, precisamente para garantir que todos os indivíduos estão um período mínimo no sistema de ensino. Por exemplo, em Portugal, o ensino obrigatório vai já até ao 12º ano ou até aos 18 anos de idade, desde a aprovação da Lei nº 85, de 27 de agosto em 2009.
Em muitos países, tendo-se já atingido níveis muito elevados de participação no ensino, as preocupações têm-se situado não tanto na questão do número de anos de escolaridade, mas na qualidade da educação recebida. Esta qualidade é muitas vezes aferida através do desempenho dos estudantes. Alunos com desempenhos escolares diferentes têm depois experiências muito diversas no mercado de trabalho, pelo que há cada vez maior preocupação em garantir o maior sucesso académico possível dos estudantes.
Neste contexto, muito se tem discutido sobre os fatores sobre os quais atuar, no sentido de minimizar as desigualdades ao nível do desempenho escolar, que várias condições podem perpetuar. O contexto socioeconómico, nomeadamente, a escolaridade e rendimento dos pais, parece ser um determinante incontornável do desempenho. Pais mais escolarizados e com rendimento mais elevado põem, regra geral, uma série de recursos ao dispor dos seus filhos, desde idades muito precoces, que vão promover o seu desenvolvimento cognitivo (Carneiro et al., 2007; Heckman, 2008; Hill e Duncan, 1987). Se isto pode parecer razoável, não será menos razoável pensar que a escola tem como tarefa compensar este facto e colmatar diferenças. Isso pode depender das características da escola que o indivíduo frequenta, do tamanho da turma em que está inserido, dos professores que o ensinam, dos colegas de turma e da sua composição, das atividades extracurriculares e de apoio que as escolas proporcionam aos seus alunos.
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No entanto, nos estudos que se têm debruçado sobre esta questão, surge muitas vezes a ideia de que as escolas acabam por fazer muito pouco pelos seus alunos e que grande parte do seu desempenho é determinada pelas características individuais e familiares (Carneiro, 2008; Hanushek, 1997). O Relatório Coleman, publicado em 1966 pelo Governo dos EUA, foi, provavelmente, um dos mais influentes estudos ao nível da Economia da Educação. O grupo de trabalho coordenado por James Coleman avaliou os fatores que determinam o desempenho escolar de quase 650000 alunos americanos, tendo constatado que este é condicionado essencialmente pelas variáveis socioeconómicas e pelas caraterísticas familiares dos indivíduos, sendo maior a diferença de desempenho entre alunos da mesma escola, do que entre alunos de escolas diferentes. Além disso, as variações da qualidade da escola não têm impacto sobre o desempenho académico dos alunos (Coleman et al., 1966).
No que concerne aos determinantes do desempenho escolar, vários estudos têm vindo a salientar a importância do contexto familiar, atribuindo menor importância ao papel da escola, embora nem sempre haja consenso. Este projeto surge assim num contexto de crescente interesse pelos fatores que determinam o sucesso escolar dos alunos, nomeadamente o impacto do contexto familiar. Será que a educação dos pais/encarregado de educação influencia o desempenho escolar dos filhos? Será que há diferenças de impacto entre o encarregado de educação ser o pai ou a mãe? A primeira questão é bastante relevante para a tomada de decisões em matéria de políticas de educação. Caso se confirme que a escolarização do agregado familiar e o nível de rendimentos da família condicionam o desenvolvimento cognitivo da criança, e consequentemente o seu sucesso escolar, significa que estamos perante um ciclo vicioso que é necessário interromper (OCDE, 2017). Se esta premissa se verificar válida poderá ser imprescindível implementar novas políticas de promoção do desempenho dos alunos. Caso contrário, os jovens que pertencem a famílias com um nível de educação elevado estarão em vantagem em termos de acesso ao ensino superior e, por conseguinte, vão conseguir alcançar empregos mais complexos e com salários mias elevados do que os indivíduos provenientes de famílias menos escolarizadas.
Relativamente a Portugal, ainda que já exista evidência sobre os fatores que contribuem para a determinação do sucesso escolar do aluno, os estudos direcionados essencialmente para o impacto da educação dos pais/encarregado de educação no desempenho dos filhos são em menor número. Neste sentido, com esta análise pretendo contribuir para a literatura existente desta temática.
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Em termos do estudo que é feito, analisamos simultaneamente o efeito do contexto familiar e das caraterísticas do aluno e da escola, sobre as classificações de Matemática e Português do 9º e 12º anos obtidas pelos alunos nos exames nacionais. Além disso, separadamente, também é analisado o impacto das mesmas variáveis explicativas sobre a nota interna de Matemática e de Português do 9º e 12º ano, que permitem obter uma medida de natureza um pouco diferente da capacidade do aluno. Para isso, utilizamos a base de dados do Sistema de Informação do Ministério da Educação, designada por MISI, que permite seguir o mesmo aluno desde o 9º ano até ao 12º ano.
Numa primeira fase, foram estimados três modelos, do mais simples ao mais completo, para destacar a importância de determinadas variáveis sobre o desempenho escolar, através do Método dos Mínimos Quadrados (MMQ). No entanto, as estimativas obtidas por MMQ podem estar enviesadas devido a problemas de endogeneidade, e por isso, não refletem o efeito causal no desempenho escolar do estudante. No nosso estudo, salientamos que a endogeneidade poderá resultar da omissão de variáveis não observáveis do aluno que afetam o seu desempenho, mas não se encontram incluídas no modelo. Além disso, a endogeneidade também pode resultar de um efeito de autosseleção, onde os melhores estudantes se auto selecionam para determinadas escolas. Neste sentido, utilizando diferentes metodologias, consideramos que o HDFE (High-Dimensional Fixed Effects) é o modelo conceptualmente mais adequado. O modelo HDFE para além de permitir controlar para as especificidades do aluno, também controla para a alocação dos alunos entre escolas, uma vez que inclui efeitos fixos ao nível do aluno e da escola.
O presente estudo encontra-se dividido nas seguintes secções. Na Secção 2 é apresentada de forma sucinta a literatura relevante para o desenvolvimento do tema principal, bem como as escolhas dos indicadores posteriormente utilizados. Na Secção 3 é feita uma breve descrição histórica do Sistema de Ensino Português. A Secção 4 refere-se à descrição da base de dados MISI cedida pela Direção Geral de Estatísticas da Educação e Ciência (DGEEC) do Ministério da Educação, bem como a explicação do tratamento e algumas estatísticas descritivas. Nas Secções 5 e 6 é apresentada a metodologia econométrica e a análise e discussão dos resultados empíricos, respetivamente. A Secção 7 conclui com algumas considerações finais.
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2.
REVISÃO DE LITERATURA
Na literatura existe algum consenso relativamente ao facto das decisões em matéria de escolaridade dos indivíduos serem entendidas como investimentos em capital humano. Surgem múltiplos trabalhos de investigação que têm como principal objetivo compreender as diferenças e identificar os determinantes do stock de capital humano de cada indivíduo.
São vários os fatores que explicam que indivíduos diferentes adquiram diferentes níveis de capital humano e que o capital humano obtido varie em qualidade. Pode haver diferenças explicadas por características da escola, nomeadamente a composição e a dimensão das turmas e as caraterísticas dos professores (Subsecção 2.1), ou mesmo do próprio indivíduo e do seu contexto familiar (Subsecção 2.2).
2.1. CARATERÍSTICAS
DA
ESCOLA
Apesar dos esforços levados a cabo pelo Estado para combater a desigualdade de oportunidades na educação, atualmente esta é uma preocupação presente na nossa sociedade. Tipicamente estas diferenças podem estar relacionadas com assimetrias no acesso à educação, quer em termos de qualidade, quer em termos de quantidade de recursos disponibilizados pela escola (Alderman et al., 2001). Todavia, fatores exteriores ao ambiente escolar, como o índice de desenvolvimento social, taxa de desemprego e o acesso a cuidados de saúde também influenciam a eficiência das escolas (Oliveira e Santos, 2005).
A segregação das escolas pode condicionar as futuras oportunidades de sucesso dos alunos (Bêa, 2018). Contrariamente, aos alunos mais desfavorecidos, os alunos cujos pais são instruídos e possuem rendimentos mais elevados têm uma maior probabilidade de frequentar escolas com melhores condições, facto que pode ser determinante para o seu rendimento escolar. Este fator contribui assim, para aumentar a desigualdade de oportunidades em termos de escolaridade, uma vez que vai originar um aumento da concentração de alunos mais vulneráveis em escolas com baixo desempenho (Nunes et al., 2012).
O estudo de Pereira e Reis (2012) baseado na base de dados do PISA (Programme for International Student Assessment) 2009, para Portugal, revelou que as escolas têm um papel determinante nos resultados académicos dos alunos. Além disso, a qualidade da escola e os recursos educativos contribuem significativamente para o desempenho escolar dos alunos. No entanto, não há
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consenso na literatura. Corroborando as conclusões do trabalho de Coleman et al. (1966), Carneiro (2008) revelou que os recursos escolares não são determinantes para as classificações do PISA 2000. Semelhantes conclusões foram obtidas por Pereira, M. (2010), com exceção da quantidade de horas de aulas que tem um impacto positivo e estatisticamente significativo no rendimento escolar dos alunos. Além do mais, Sousa (2016), recorrendo à base de dados do Sistema de Informação do Ministério da Educação (MISI), apurou que na maior parte dos casos, o valor acrescentado da escola é nulo.
Ao nível da escola, a composição e dimensão da turma são apontadas como um dos principais determinantes relevantes do sucesso dos estudantes (Collins e Gan, 2013; Duflo et al., 2001; Fischer, 2017), embora os resultados dos estudos não estejam sempre em concordância. Becker e Powers (2001) e Mandel e Süssmuth (2011), por exemplo, argumentaram que o tamanho da turma se encontra negativamente relacionado com os resultados escolares. O argumento que turmas mais pequenas sejam contextos mais favoráveis para a aprendizagem e melhoria do desempenho escolar dos alunos, pode decorrer do facto dos professores conseguirem dedicar mais tempo a cada aluno individualmente e de terem um maior controlo da disciplina na sala de aula.
Mucharreira et al. (2017) recorrendo à base de dados MISI, para 2014 e 2015, concluem que turmas mais pequenas permitem um aumento da qualidade de aprendizagem, contribuindo para melhorar os resultados nos exames nacionais de Matemática e de Português no ensino básico. São alunos mais desfavorecidos em termos socioeconómicas, nomeadamente aqueles que frequentam o 6º e 9º ano quem mais beneficiam de reduções da turma. Recorrendo à mesma base de dados, para os anos de 2010 a 2012, Sousa (2016) confirmou que a dimensão das turmas é um dos fatores mais relevantes para o desempenho dos alunos, sobretudo na disciplina de Matemática para os alunos do 9º e do 12º ano.
Por seu lado, Cheng (2011) utilizando um modelo para dados em painel de efeitos fixos, apurou que para algumas disciplinas, a dimensão da turma não é um determinante primário da aprendizagem do aluno. Os resultados de Hoxby (2000a) vão no mesmo sentido, mostrando que as reduções no tamanho das turmas não afetam o desempenho dos alunos. Num estudo realizado para os alunos do 6º e do 9º ano, Firmino et al. (2016) utilizaram os dados da MISI relativos ao ano letivo 2011/2012, e concluíram que o tamanho da turma não produz efeitos significativos
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nos resultados escolares,sendo estes medidos através das notas obtidas nos exames nacionais de Matemática e de Português.
No que diz respeito à composição da turma, Kirjavainen (2012) e Pereira, M. (2010) constataram que é benéfico para o sucesso escolar se as turmas possuírem mais alunos do sexo feminino. No entanto, segundo Hill (2017) a fração de alunas na turma influencia positivamente o desempenho escolar dos rapazes, no entanto, não tem nenhum impacto nas raparigas.
Ainda sobre a composição da turma, Hanushek et al. (2003) e Hoxby (2000b) comprovaram que esta tem um efeito substancial positivo no aproveitamento escolar do aluno que partilhe a sala de aula com colegas com um elevado desempenho escolar. Em todos os sistemas educativos os alunos são agrupados conforme os anos que frequentam. Esta alocação tende a ser aleatória, o que poderá ser um erro, uma vez que os estudantes possuem diferentes caraterísticas genéticas, sociais e financeiras, que podem fazer toda a diferença quando se agrupam numa turma. O estatuto socioeconómico dos alunos e das turmas influencia negativamente os resultados académicos (Firmino et al., 2016; Sousa, 2016; Mucharreira et al., 2017). Neste sentido, parece ser mais benéfico haver uma maior preocupação na alocação ótima dos estudantes do que uma política que promova a diminuição do rácio de alunos por professor na sala de aula.
Firmino et al. (2016) concluem que dado que uma alteração considerável no tamanho da turma que pudesse surtir efeito no desempenho escolar dos alunos, exigia um esforço financeiro elevado, uma medida alternativa eficiente e menos dispendiosa seria a reconfiguração da composição das turmas. De acordo com estes investigadores, as turmas devem ser constituídas de forma heterogénea, com alunos desfavorecidos financeiramente e outros com elevados rendimentos, alunos intelectualmente talentosos com outros com dificuldades de aprendizagem. Todavia este processo deve ser seletivo, uma vez que existem alocações que são desfavoráveis para um conjunto de alunos, como é o caso dos alunos repetentes.
Vários investigadores têm-se debruçado sobre a influência das caraterísticas dos professores no desempenho académico dos alunos. Normalmente, quando se realizam estudos sobre esta problemática é necessário ter em conta o valor agregado do professor. Esta medida é fundamental para avaliar a qualidade do professor e a sua contribuição para a progressão dos seus alunos. Pedroso (2018) concluiu, para o caso Português, que existem caraterísticas nos professores que podem condicionar as classificações dos alunos. De forma a poder calcular o valor agregado do professor, a amostra foi restringida a alunos que tiveram o mesmo professor durante o 5º e 6º
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ano de escolaridade, tendo-se observado que cerca de 10% dos resultados dos exames nacionais de Matemática podem ser explicados pela qualidade do professor.
Uma vez que os professores são uma componente importante no desempenho aluno (Ferreira, 2017), será extramente positivo estes manterem uma boa relação com os estudantes (Azevedo, 2011). Conjuntamente, a raça, a experiência e o género do professor, bem como a abordagem adotada na sala de aula também têm vindo a ser apontados como fatores explicativos do sucesso académico.
Nomeadamente, Egalite et al. (2015) constataram que os alunos beneficiam se partilharem a mesma raça que o seu professor, além disso Domizio (2008) afirma que um bom professor fornece não apenas um bom ambiente de apoio aos seus alunos, mas também dedica tempo e esforço a preparar as aulas.
No que concerne ao impacto da experiência do professor, verifica-se que esta possui um efeito positivo no desempenho académico do aluno, todavia, os ganhos mais importantes na qualidade do professor só ocorrem nos seus primeiros anos de experiência (Clotfelter et al., 2006; Rivkin et al., 2005; Rockoff, 2004; Wiswall, 2013).
Um estudo realizado para a Inglaterra e para os Estados Unidos concluiu que os alunos têm um maior retorno quando são ensinados por professores do mesmo género (Ammermüller e Dolton, 2006). Também Aslam e Kingdon (2011) e Dee (2007) obtiveram resultados semelhantes para o Paquistão e os Estados Unidos, respetivamente. Por outro lado, a evidência empírica existente para Portugal indica que os alunos têm melhores classificações em Matemática e Português se forem ensinados por uma professora, em vez de um professor (Sousa, 2016). Além disso, a partir dos 17 anos de experiência de ensino, os professores do sexo masculino manifestam um declínio na sua eficiência, o que não se verifica no caso dos professores do sexo feminino (Ferreira, 2017). O seu empenho, que muitas vezes depende do regime contratual que os liga à escola, é tido como um fator influenciador do desempenho dos alunos. Similarmente, os incentivos individuais ao desempenho dos professores também têm retornos positivos sobre o rendimento escolar dos seus alunos (Figlio e Kenny, 2007). Todavia, um estudo realizado para Portugal mostrou que os incentivos individuais aos professores vinculados aos resultados dos alunos, leva-os a trabalhar em conjunto e a não querer partilhar os seus conhecimentos com outros professores, o que consequentemente origina um decréscimo no desempenho escolar dos seus estudantes (Martins, 2009).
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2.2. CARATERÍSTICAS
DO
ALUNO
E
CONTEXTO
FAMILIAR
Ao nível do indivíduo destacam-se aspetos como dedicação, motivação, esforço, facilidade de aprendizagem e autoeficácia, como alguns dos fatores capazes de influenciar o seu desempenho académico (Salavera et al., 2017). Pedroso (2018) considera que as caraterísticas dos estudantes são determinantes para os seus resultados escolares, principalmente na disciplina de Matemática. Similarmente, Ghazvini e Khajehpour (2011) e Pereira, M. (2010) concluíram que as caraterísticas individuais dos alunos impactam no seu desempenho escolar, particularmente o género do aluno. No contexto português, um resultado frequentemente encontrado é que as raparigas têm um melhor desempenho em Português e os rapazes em Matemática (Azevedo, 2011; Pereira, M., 2010; Faria e Portela, 2016). No entanto, Sousa (2016) constatou que as raparigas são as que possuem melhores resultados nas duas disciplinas. Importa ainda notar que as raparigas têm, regra geral, uma menor probabilidade de retenção do que os rapazes (Ferrão, 2015; Nunes et al., 2018).
Sendo as decisões de aquisição de capital humano tomadas em momentos diferentes do tempo e desde idades muito precoces, são na sua maioria tomadas pelos pais e, por isso, potencialmente muito condicionadas pelo seu próprio nível de escolaridade.
Normalmente os estudos que envolvem análise e compreensão do impacto da escolarização dos pais sobre o desempenho escolar de seus filhos, exigem uma distinção entre os efeitos de origem genética que perduram de geração em geração e os efeitos prevenientes das características da família (Silles, 2011; Taubman, 1976). Estudos realizados com crianças adotadas, em que a componente genética não está presente, revelam que embora se verifique uma relação positiva entre o nível de educação dos pais adotivos e a escolarização de seus filhos adotivos, os efeitos são menores comparativamente com os encontrados para famílias biológicas (Bjorklund et al., 2004; Sacerdote, 2004).
Contudo, o contexto familiar e o ambiente no qual a criança se insere também podem ser determinantes para o seu desenvolvimento. Deste modo, além do investimento em educação pelos pais é essencial que a criança beneficie de um ambiente doméstico enriquecedor para conseguir adquirir novas competências que, consequentemente, se refletem em melhor desempenho escolar (Taubman, 1976).
O desenvolvimento das crianças em ambientes adversos, principalmente no início de vida, tem um efeito negativo no desenvolvimento das suas capacidades e competências. Cunha et al. (2006)
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afirmam que o momento decisivo para moldar o desempenho da criança é do nascimento até aos 5 anos de idade, visto que, é o momento em que o cérebro se está a desenvolver e o indivíduo está a adquirir habilidades essenciais para o seu desempenho futuro. Geralmente, as crianças de famílias com baixos rendimentos são as que têm um maior risco de pertencerem a ambientes onde a estimulação do desenvolvimento das capacidades nos primeiros anos de vida é menor. Segundo o relatório da OCDE (2018), as crianças com idades inferiores a 3 anos que provém de famílias com elevados rendimentos e cujas mães possuem o ensino superior têm uma maior probabilidade de participar em programas de educação e desenvolvimento na primeira infância, que são extremamente importantes para as crianças começarem desde cedo a ganhar bases para o sucesso escolar.
Além disso, apesar das famílias mais instruídas passarem menos tempo com os seus filhos (Behrman e Rosenzweig, 2002), uma vez que, regra geral, possuem um horário de trabalho mais exigente, tendem a investir mais na educação das crianças, proporcionando-lhes muitos recursos e contextos de aprendizagem, de modo que as consequências da ausência parental sejam compensadas pelos recursos disponíveis em casa, tal como o acesso a um maior número de livros, instrumentos musicais e aulas particulares (Carneiro et al., 2007; Heckman, 2008; Hill e Duncan, 1987). Por outro lado, Guryan et al. (2008) afirmam que os pais com maior escolaridade tendem a valorizar o tempo dedicado aos filhos (mesmo que seja pouco), uma vez que consideram que é um mecanismo importante de transmissão de capital humano.
Também em Portugal são os pais com profissões mais exigentes e intelectuais que têm uma maior probabilidade em proporcionar um ambiente doméstico impulsionador e enriquecedor para o desenvolvimento cognitivo dos seus filhos, contribuindo para que estes se tornem no futuro bons alunos (Pereira, M., 2010). Em contrapartida, os alunos mais desfavorecidos cujos pais são menos instruídos encontram-se em desvantagem, sendo assim provável que a desigualdade persista de geração em geração (Carneiro, 2008).
De notar que os estudos que investigam o impacto do ambiente familiar no desempenho da criança usam diversas proxies. Por exemplo, o número de livros em casa é uma das proxies utilizadas por Pereira, M. (2010).
A escolaridade dos pais também se reflete na importância que dão à escola traduzindo-se, por exemplo, em taxas de absentismo muito baixas para indivíduos filhos de pais mais escolarizados. Na verdade, um fator essencial na determinação do sucesso escolar dos alunos é a frequência
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das aulas, que se encontra correlacionada com as caraterísticas da família (Tharmmapornphilas, 2013), nomeadamente o seu rendimento. São as famílias mais pobres as que, normalmente, têm uma maior volatilidade de rendimentos, possivelmente, porque encontram maior instabilidade no mercado de trabalho. Por exemplo, Gennetian et al. (2018) através de um modelo para dados em painel de efeitos fixos, analisaram a relação entre a frequência escolar e a volatilidade do rendimento familiar nos momentos mais decisivos para o futuro escolar dos estudantes, i.e., nos 4º, 7º e 9º anos, entre 2007 e 2011. O 4º ano refere-se à transição para o ensino médio, o 7º ano corresponde à passagem dos alunos do ensino médio para o ensino secundário e no final do 9º ano os alunos transitam para o ensino secundário. Os autores constataram que existe uma correlação positiva entre os níveis de rendimento familiar e a frequência escolar dos alunos em todos os níveis de escolaridade. Além do mais, os estudantes dos 4º e 7º anos que pertencem a famílias detentoras de rendimentos com alta volatilidade encontram-se associados a uma menor frequência escolar.
Estes resultados são consistentes com os estudos realizados para Portugal. Sousa (2016) concluiu que os alunos cujos pais/encarregado de educação possuem o ensino secundário ou o ensino superior obtêm melhores classificações académicas comparativamente com os restantes alunos, sendo assim a escolaridade dos pais/encarregados de educação é um determinante crucial do desempenho. Além disso, os rendimentos familiares que muitas vezes estão condicionados pelas qualificações académicas dos pais, influenciam positivamente o desempenho escolar dos seus filhos. Tavares (2015) usou os dados base de dados MISI relativamente aos alunos dos 7º, 8º e 9º anos das escolas básicas e das escolas secundárias e utilizou como proxy dos rendimentos familiares a atribuição do subsídio escolar, tendo concluído que quanto maior for o subsídio, menor é a nota do aluno, principalmente no exame de Matemática. Segundo o estudo da DGEEC (2016a), os alunos classificados no escalão a que correspondo o nível de apoio da Ação Social Escolar mais elevado, possuem uma percentagem de sucesso no 3º ciclo de 20%, enquanto que para os alunos sem apoio da Ação Social Escolar esta percentagem é consideravelmente superior (49%). Neste sentido, uma política que promova e ofereça melhores oportunidades de educação aos alunos mais desfavorecidos é vista como uma medida imprescindível para uma redução da desigualdade (Arnold e Rodrigues, 2015).
Azevedo (2011) desenvolveram um estudo baseado dos resultados dos exames nacionais dos alunos do 9º ano (2005-2010) em que mostrou que o rendimento, a educação e a estrutura familiar influenciam o desempenho escolar dos alunos. Este desempenho tende a ser maior
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quanto maior for a percentagem de indivíduos na família com elevados níveis de educação. As mesmas conclusões foram encontradas por Pereira, M. (2010), para Portugal e vários países da União Europeia, utilizando os dados do PISA 2006. O seu estudo relevou que o contexto familiar e as variáveis socioeconómicas são os principais fatores geradores das desigualdades na classificação dos testes. No entanto, para Portugal, o nível de escolarização dos pais apresenta-se como não estatisticamente significativo.
Carneiro (2008) procurou aplicar a metodologia do relatório Coleman ao contexto português, a partir dos dados do PISA de 2000. Mais uma vez as conclusões vão no mesmo sentido: o contexto familiar é fundamental e decisivo para o desempenho escolar do aluno. Segundo Pereira e Reis (2014), os alunos que não repetem têm uma percentagem mais elevada de pais mais instruídos e melhores condições socioeconómicas (medidas pela variável livros em casa).
O que a literatura, em geral, tem concluído é que a família desempenha um papel muito importante na formação das habilidades, quer por meio da genética, quer pelos investimentos, quer pela escolha dos ambientes nos quais a criança se insere. Mais, as diferenças de desempenho escolar entre crianças de famílias de rendimento elevado e de rendimento baixo tendem a manter-se e até agravar-se ao longo do ciclo de vida. Cameron e Heckman (1998) constatam, assim, que o argumento relacionado com as limitações no curto-prazo é pouco significativo, sendo que os fatores de longo-prazo desempenham um papel central na explicação das decisões em relação à escolaridade. Esta constatação indica mais uma vez a importância de intervenções precoces e favorece a importância do ensino pré-escolar (Carneiro, 2008; Heckman, 2008; Gertler et al., 2013; OCDE, 2018).
Há também uma linha de trabalhos onde se procura distinguir o efeito dos dois progenitores. Estes trabalhos procuram perceber se a escolarização da mãe influencia de forma diferente o desempenho da criança, comparativamente à educação do pai. Existe evidência no sentido da educação da mãe desempenhar um papel muito importante para a educação de seus filhos, sendo este efeito superior ao da educação paterna (Holmlund et al., 2008). Há também estudos que revelam que o efeito da escolaridade da mãe é maior para as filhas, enquanto a educação paterna é mais relevante para a decisão em matéria de educação dos filhos (Chevalier, 2004; De Walque, 2005).
Carneiro et al. (2007) mostraram que o efeito do nível de educação materna varia com a idade dos filhos: tem um impacto benéfico no desempenho escolar da criança entre os 7 e 8 anos,
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sendo este refletido na classificação final em Matemática e leitura, mas este efeito não está presente nos alunos com 12 e 14 anos. Também os comportamentos problemáticos e a taxa de reprovação tendem a reduzir-se com o aumento dos anos de educação da mãe. Segundo Silles (2011), um nível mais elevado de educação da mãe tem um impacto benéfico ligeiramente maior no desenvolvimento cognitivo e não cognitivo das crianças, do que um nível mais elevado da escolaridade do pai, sobretudo durante os primeiros anos de vida. No entanto, o impacto que os pais têm sobre o desenvolvimento cognitivo dos seus filhos tende a aumentar à medida que as crianças crescem.
Mas não há consenso nos resultados. Por exemplo, Behrman e Rosenzweig, (2002) contradizem as evidências teoricamente aceites, afirmando que um aumento na escolaridade das mães não tem efeitos benéficos sobre a escolarização das crianças, enquanto que a educação do pai tem efeitos positivos sobre este resultado. Quando se tem em conta a hereditariedade e o acasalamento seletivo (i.e., o efeito causal da educação da mãe sobre o desempenho escolar do aluno pode advir do facto desta escolher um parceiro com um nível de escolarização semelhante ao seu), o efeito da educação materna sobre a escolarização do filho desaparece (Plug, 2004). Existem trabalhos de investigação semelhantes para o contexto português. Pereira, P. (2010) verificou que de facto existe uma discrepância de género quando se analisa o efeito do nível de escolarização dos pais. A qualificação materna tem um maior impacto no desempenho do aluno do que a qualificação paterna. Uma explicação válida para o efeito predominante da mãe comparativamente aos restantes familiares pode ser o simples facto de esta dedicar mais tempo às necessidades e atividades relacionadas com os seus filhos.
De acordo com os dados da DGEEC (2016a), a percentagem de percursos de sucessodos alunos no 3º ciclo1 depende do nível de habilitação escolar de suas mães. Segundo a análise os alunos
cujas mães obtiveram apenas o 1º ciclo do ensino básico (equivalente ao 4º ano completo) têm uma percentagem de percursos de sucesso de cerca de 19%, por outro lado existe uma vantagem, traduzida em cerca de 71% de sucesso no 3º ciclo, para os alunos cujas mães são licenciadas e cerca de 75% quando a mãe possui o mestrado ou doutoramento. Relativamente aos percursos de sucesso dos alunos do 2º ciclo2, os resultados publicados pela DGEEC (2016b) são similares
1Um aluno com um percurso de sucesso no 3º ciclo é um aluno que obtém positiva nas duas provas finais de 9º ano (Português e Matemática)
após um percurso sem retenções no 7º e 8º ano.
2Um aluno com um percurso de sucesso no 2º ciclo é um aluno que obteve positiva nas duas provas finais do 6º ano do ano letivo 2014/2015
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aos dos alunos do 3º ciclo.Os alunos têm apenas 26% de probabilidade de sucesso quando o nível de escolaridade da mãe é baixo (equivalente ao 4º ano completo), em contrapartida existe uma percentagem de sucesso no 2º ciclo de cerca de 80% e 83% para os alunos cujas mães usufruem da licenciatura e do mestrado ou doutoramento, respetivamente.
O nível de escolarização da mãe pode influenciar o desempenho académico das crianças, porém também pode influenciar outros fatores não observados. Convém notar que, ao nível metodológico, muitos estudos reconhecem a possível endogeneidade da educação da mãe, pelo que recorrem a variáveis instrumentais no sentido de resolver os problemas que daí advêm.
As escolhas dos pais em termos de educação desempenham um papel importante na transmissão da desigualdade (Ermisch e Francesconi, 2001), logo, há necessidade de serem implementadas políticas educativas que permitam uma maior equidade na educação. Em termos da qualidade de seu sistema educativo, a Áustria é considerada um dos países da OCDE que maior apoio fornece às famílias desfavorecidas, nomeadamente às famílias monoparentais (Hampden-Thompson, 2013).
Finalmente, outro fator central da desigualdade na educação é a localização geográfica. Muitas das vezes o desempenho escolar dos alunos não é homogéneo no território nacional, uma vez que diferentes regiões têm populações e tecidos económicos distintos.
Em Portugal, a estratificação educativa é pertinente especialmente quando se comparam áreas urbanas com áreas rurais. Geralmente, as pessoas com mais altos níveis de qualificação e com melhores condições económicas, encontram-se concentradas nas cidades principais do país, onde também se observa melhor desempenho dos estudantes (Pereira, 2012). Nesta linha, segundo os Censos 2011, na Área Metropolitana do Porto e na Área Metropolitana de Lisboa existe uma maior percentagem de pessoas (com pelo menos 15 anos de idade) com níveis de escolarização elevados e uma menor percentagem de habitantes sem qualquer escolaridade, comparativamente com as outras regiões. Neste sentido, o que se tem observado é que os alunos bem-sucedidos são predominantemente provenientes das cidades do Porto e de Lisboa e das Regiões do Litoral, enquanto que os piores alunos provêm do Interior Norte, Alentejo e das Regiões Autónomas em maior números (INE, 2012a; INE, 2012b; INE, 2012c; INE, 2012d; INE, 2012e; INE, 2012f; INE, 2012g; e INE, 2012h). Isto decorre sobretudo das caraterísticas do próprio indivíduo e do seu contexto familiar (Pereira e Reis, 2012). Num estudo exclusivamente realizado para as escolas primárias e públicas de Lisboa entre os anos 2007 e 2012, foi possível observar que existe
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estratificação social, sendo esta prejudicial para as classificações dos alunos cujos pais possuem menores habilitações (Azevedo, 2015). Para reduzir esta segregação residencial, os autores Pereira e Reis (2012) acreditam que será imprescindível promover políticas de combate à pobreza, uma vez que estas produzem mais efeitos comparativamente com as medidas que se centram unicamente em questões relacionadas com a educação.
Existem inúmeros estudos que se têm debruçado sobre a questão do papel da educação dos pais no desempenho escolar dos filhos. A literatura apresentada aponta, em geral, para uma a correlação positiva entre o nível de educação dos pais e o investimento em capital humano dos filhos, resultando num aumento do seu desempenho académico, o que se procura estudar no presente trabalho. Sendo este efeito acompanhado de outros efeitos ao nível da escola, do indivíduo e da família, há uma série de dimensões para as quais importa controlar.
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3.
SISTEMA DE EDUCAÇÃO EM PORTUGAL
Tendo em vista o objetivo de estudar o impacto da educação dos pais no desempenho académico dos filhos, importa ter presente a organização do sistema educativo português na sua configuração atual.
O Sistema Educativo em Portugal sofreu várias alterações (ver Tabela A1, Anexo A, para resumo das alterações legislativas relevantes) até chegar àquilo que hoje conhecemos. É, antes de mais, regulado pela Lei de Bases do Sistema Educativo, encontrando-se organizado em 4 grupos, designadamente a educação pré-escolar, o ensino básico, o ensino secundário e o ensino superior. Todavia, nesta descrição será dado um maior destaque aos níveis de ensino básico e secundário, uma vez que são os níveis de ensino relevantes no presente trabalho.
A educação pré-escolar destina-se habitualmente a crianças dos 3 aos 5 anos e não tem natureza obrigatória. Este nível de ensino tem como objetivo promover a interação social, a autonomia, a formulação dos próprios juízos de valor de cada criança, sendo vista como uma complementação da ação educativa desenvolvida pela família. A escolaridade deixa de ser opcional e passa a ser obrigatória no momento em que a criança atinge os 6 anos de idade. Nesta fase a criança deverá frequentar o ensino básico e mais tarde deverá ingressar no ensino secundário. A obrigatoriedade do ensino apenas cessa quando o aluno concluir o 12º ano ou completar os 18 anos de idade. O ensino básico tem uma duração de 9 anos e compreende 3 ciclos sequenciais, podendo o aluno frequentar o ensino básico geral e os cursos artísticos especializados, que incluem os 1º, 2º e 3º ciclos; os cursos de educação e formação (CEF) e os cursos vocacionais que abrangem os 2º e 3º ciclos; e os cursos profissionais que apenas surgem no 3º ciclo. O 1º ciclo do ensino básico abrange os 4 primeiros anos de escolaridade, no qual os alunos têm tipicamente entre 6 a 9 anos de idade. O 5º e 6º anos dizem respeito ao 2º ciclo do ensino básico. O último ciclo deste nível de ensino é o 3º ciclo e compreende 3 anos de escolaridade. A Tabela 1 apresenta a idade típica de cada ano, ciclo e nível de ensino.
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Tabela 1: Organização do Sistema Educativo Português obrigatório
Nível de ensino Idade mínima/típica de acesso Ano de escolaridade
Ensino secundário 17 12º ano 16 11º ano 15 10º ano Ensino básico 3º ciclo 14 9º ano 13 8º ano 12 7º ano 2º ciclo 11 6º ano 10 5º ano 1º ciclo 9 4º ano 8 3º ano 7 2º ano 6 1º ano
Fonte: Construção própria.
Durante o percurso escolar os alunos que frequentam o ensino básico terão que realizar provas de aferição no final dos 2º, 5º e 8º anos (de aplicação universal e obrigatória) e provas finais do ensino básico no final do 9º ano.
Quando o aluno completa o 9º ano de escolaridade terá que obrigatoriamente ingressar no ensino secundário, com a duração de 3 anos. O aluno pode inscrever-se em diferentes cursos, direcionados para o ensino posterior denominados por cursos científico-humanísticos (ensino secundário geral), ou em cursos artísticos especializados, CEF, cursos científico-humanísticos, cursos de aprendizagem, cursos profissionais, cursos tecnológicos e cursos vocacionais orientados para uma melhor integração no mercado de trabalho, sem que tal prejudique a possibilidade de prosseguimento de estudos. Para os cursos científico-humanísticos estão disponíveis 5 áreas de estudo diferentes: ciências e tecnologias, ciências socioeconómicas, ciências sociais e humanas, línguas e literaturas e artes visuais.
A conclusão do ensino secundário está dependente da realização de exames finais nacionais (nos cursos científico-humanísticos), provas de aptidão artística (nos cursos artísticos especializados) e provas de aptidão profissional (nos cursos profissionais). Após a obtenção de um diploma ou certificado equivalente ao 12º ano, se o aluno optar por prosseguir os estudos, pode ingressar no ensino pós-secundário não superior ou no ensino superior.
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4. DADOS
4.1. A
BASE
DE
DADOS
A análise empírica proposta foi realizada com base nos dados disponibilizados pelo Sistema de Informação do Ministério da Educação (MISI) provenientes da Direção Geral de Estatísticas da Educação e Ciência (DGEEC). Este é o conjunto de dados mais completo no que concerne ao Sistema de Educação em Portugal, no qual contém informações referentes às escolas públicas localizadas no continente de Portugal tuteladas pelo Ministério da Educação e Ciência (MEC), incluindo informação relativa à educação pré-escolar, aos ensinos básico e secundário e ao ensino pós-secundário.
Os dados administrativos fornecidos pela MISI são baseados em informações relativas aos programas de gestão escolar certificados pelo MEC existentes nos estabelecimentos de ensino que servem como base de suporte à produção de estatísticas da educação. As exportações dos dados ocorrem em 5 momentos diferentes (durante as matrículas, no início do ano letivo, no final do 1º período e do 2º período, e por último no final do ano letivo), de modo a que a base de dados seja a mais completa e atualizada possível.
A coleta de dados baseia-se em informações sobre os registos biográficos dos discentes e das caraterísticas da escola. No que respeita aos dados pessoais dos alunos e a sua filiação são exportados elementos, como o sexo, data de nascimento, nacionalidade, naturalidade, classificação académica, adequabilidade para apoio social, número de matriculas do aluno no ano de escolaridade, escola em que se encontra matriculado, modalidade de ensino, tipo de ensino, curso, residência, disponibilidade de computador e internet em casa, formação académica do encarregado de educação, situação perante o emprego e escolaridade dos pais/encarregado de educação, parentesco do encarregado de educação, entre outros. Ao nível da escola são recolhidos dados relativos à sua localização e recursos da escola, bem como a identificação do diretor de turma/professor titular/educador da turma, indicação do(s) docente(s) que lecionam cada disciplina e os respetivos tempos letivos semanais.
Uma vantagem desta base de dados micro é o facto de os estudantes serem identificados com o mesmo número anónimo, permitindo tirar partido do carácter longitudinal dos dados para verificar se existem alterações ao longo do percurso académico dos estudantes. Todavia, existem variáveis relacionadas com a identificação do aluno e do professor que são confidenciais.
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A MISI oferece um conjunto alargado de informação essencial para a construção de análises relacionadas com o ensino em Portugal, contudo tendo como fundamento os objetivos enunciados anteriormente, apenas serão utilizadas as variáveis relevantes para os objetivos deste estudo. 3
4.2. VARIÁVEIS
E
ESTATÍSTICA
DESCRITIVA
Atendendo ao objetivo de identificar os efeitos do nível de escolaridade dos pais sobre o desempenho escolar do aluno, no presente estudo, optamos por utilizar como proxy do desempenho escolar, as pontuações obtidas nos exames nacionais padronizados de Matemática e de Português para os 9º e 12º anos, o que se encontra em conformidade com vários estudos realizados (e.g., Firmino et al., 2016; Sousa, 2016; Tavares, 2015). Esta é uma das medidas mais usadas, uma vez que permite avaliar as competências e as capacidades do aluno, bem como o seu aproveitamento escolar ao longo do percurso académico usando um indicador que é igual para todos.
No entanto, a nota obtida no exame nacional como medida externa do desempenho escolar do aluno ignora algumas dimensões do desempenho, nomeadamente, o que respeita a valores e atitudes. Por esse motivo, também iremos utilizar a nota interna de Matemática e de Português para os 9º e 12º anos, uma medida interna da performance escolar do estudante, que resulta da avaliação contínua ao longo de todo o ano letivo.4 Aliás, de acordo com Cerdeira et al. (2018) as
notas dadas pelos professores ao longo do ensino médio são melhores preditores de sucesso escolar posterior do aluno do que as pontuações obtidas nos exames nacionais.
Na literatura existe consenso relativamente ao fato das decisões em matéria de escolaridade dos alunos poderem ser influenciadas por caraterísticas associadas ao próprio indivíduo e ao seu contexto familiar (e.g., Chevalier, 2004; De Walque, 2005; Pedroso, 2018; Pereira, M., 2010). Deste modo, incluímos variáveis de controlo que caracterizam cada aluno individualmente, bem como aspetos representativos das caraterísticas familiares e socioeconómicas. As características da escola também foram consideradas, dado que, existe evidência empírica da sua influência no desempenho académico do aluno (e.g., Collins e Gan, 2013; Duflo et al., 2001; Fischer, 2017;
3Utilizamos uma subamostra criada pela Pimenta, A. (2018).
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Sousa, 2016). Neste sentido, foram identificas variáveis de interesse ao nível da dimensão e composição das turmas.
Atendendo à necessidade de previamente explorar com detalhe os dados disponíveis, optamos, nesta secção, por analisar em termos de estatística descritiva toda a informação existente, mesmo que depois, para efeitos de estimação dos modelos, seja usado um conjunto menor dessa informação.
Em face disso foram utilizadas duas bases de dados que contêm informação pormenorizada para os alunos que frequentam os 9º, 10º, 11º e 12º anos de escolaridade. Com base nesta informação foram construídos dois conjuntos de dados: um que respeita às classificações obtidas na disciplina de Matemática e que inclui 72635 observações, outro com a informação relativa à disciplina de Português e que engloba 84352 observações. Importa notar que, para o ano letivo 2007/2008, a informação disponível contempla apenas 1145 alunos para Matemática e 1214 alunos para Português.
As Tabelas B1 à B20 do Anexo B, reportam as estatísticas descritivas relevantes das variáveis explicativas a usar. As primeiras tabelas referem-se ao sexo, à disponibilidade de recursos informáticos e ao contexto socioeconómico dos alunos, dos 9º e 12º anos, nas disciplinas de Matemática (Tabelas B1) e de Português (Tabela B2). Nas duas disciplinas, a proporção média de mulheres matriculadas é igual ou superior a 50% em todos os anos letivos e anos de escolaridade. No que concerne às variáveis que indicam a disponibilidade de recursos informáticos em casa, disponibilidade de computador e de internet em casa, ambas assumem valores mais elevados (próximos dos 80%) para os anos mais recentes. Há uma correlação positiva entre as duas variáveis (o coeficiente de correlação é de 0,8 para Matemática e para Português), possivelmente devido ao seu grau de complementaridade. Por esse motivo, apenas se considerou na estimação dos modelos a variável “Computador”. A fração de alunos beneficiários do Sistema de Ação Social Escolar apresenta valores próximos dos 20%, em média, alcançando um valor máximo de 26% no conjunto de dados da disciplina de Matemática e 27% no conjunto de dados da disciplina de Português, no ano letivo 2008/2009, no 9º ano de escolaridade. Cabe salientar que estes valores para o ano letivo 2007/2008 em ambas as disciplinas são bastante inferiores (próximos dos 3%), porém tal como anteriormente mencionado, neste ano letivo ambas as bases de dados possuem poucos alunos comparativamente com os restantes anos letivos, o que resulta em valores pouco consistentes.
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Os alunos no 9º ano de escolaridade têm, em média, melhores classificações nos exames de ambas as disciplinas comparativamente com o 12º ano de escolaridade, sendo este diferencial maior no caso da Matemática, cuja classificação média compreende os 15 valores. Ao longo dos anos ocorre um ligeiro aumento da nota média dos alunos nos exames nacionais de Matemática e de Português do 12º ano (ver Tabelas B3 e B4, Anexo B).
A par da nota no exame, é também analisada a nota interna (a classificação final da avaliação contínua). Para efeitos de comparação das classificações dos 9º e 12 º anos, foi necessário traduzir ambas na mesma escala, pois a nota do 9º ano é tipicamente definida entre 1 e 5 ao passo que a nota do 12º ano é traduzida numa escala de 0 a 20. Assim, os valores referentes à nota interna do ensino básico foram convertidos para uma escala de 0 a 20. Para isso, foi usada a mediana do intervalo associado a cada resultado, i.e., os alunos com classificações na nota interna de 1, 2, 3, 4 e 5, numa escala de 0 a 20, ficaram com 2,2; 6,95; 11,45; 15,45 e 18,75 valores, respetivamente. Observando as Tabelas B5 e B6 (Anexo B), verificamos que, em média, as classificações internas em ambas as disciplinas são aproximadamente 14 valores, não havendo uma diferença significativa ao longo do tempo.
Como podemos constatar nas Tabelas B7 e B8 (Anexo B), os encarregados de educação dos alunos considerados nos conjuntos de dados das disciplinas de Matemática e Português são maioritariamente as mães (quase ¾ dos alunos têm a mãe como encarregado de educação), independentemente do ano letivo considerado.
De forma a melhor perceber o papel do encarregado de educação/pais no desempenho escolar dos alunos, prestamos especial atenção à sua escolaridade. Para esse efeito, foi criada uma variável categórica representativa do nível de escolaridade do encarregado de educação, com cinco categorias: ensino básico, ensino secundário; licenciatura/bacharelato; ensino de pós-graduação/mestrado/doutoramento; escolarização desconhecida/outra. De acordo com as Tabelas B9 e B10 (Anexo B), o nível de escolarização modal dos encarregados de educação para ambas as disciplinas corresponde ao ensino básico. É interessante ressaltar ainda que os resultados podem estar enviesados, uma vez que se observa uma elevada proporção de alunos cujo encarregado de educação não reportou o seu nível de escolarização ou mencionou um nível tal que foi classificado como outra.
Assumindo as mesmas categorias para a educação do pai e da mãe, foram construídas as Tabelas B11 a B14 (Anexo B). Estas mostram a distribuição da escolaridade da mãe e do pai
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separadamente. Em ambas as disciplinas, apesar da proporção média de alunos cujo pai ou mãe possui no máximo o 3º ciclo ser superior às restantes subclasses, ao longo do período em análise, verificamos que subsiste uma tendência crescente do seu nível de escolarização. Um outro ponto a evidenciar é o facto da proporção média de alunos cuja mãe possui pós-graduação/mestrado/doutoramento apresentar valores próximos da proporção média de alunos cujo pai possui pós-graduação/mestrado/doutoramento, no entanto, o mesmo não acontece quando as habilitações são equivalentes à licenciatura/bacharelato: o grupo de mães com licenciatura/bacharelato tem um peso relativo maior que o grupo dos pais com o mesmo nível de escolaridade, em todos os anos letivos. À semelhança do que se verifica para o nível de escolarização do encarregado de educação, estes resultados também podem estar enviesados, uma vez que se observa uma elevada proporção de alunos cujo progenitor não reportou o seu nível de escolarização ou mencionou um nível ao qual foi atribuído como outra.
Também foi analisada a situação no mercado de trabalho do agregado familiar do aluno. Para o efeito foi criada uma variável categórica. Esta encontra-se compreendida em 3 categorias: pelo menos um dos progenitores/encarregado de educação trabalha5; pelo menos um dos
progenitores/encarregado de educação não trabalha 6 ; situação no mercado de trabalho
desconhecida/outra. Para ambas as disciplinas, é possível constatar que a proporção média de alunos cujo encarregado de educação/progenitor trabalha é maior que a proporção média de alunos cujo encarregado de educação/progenitor não trabalha, em todos os anos letivos (ver Tabela B15 e B16 (Anexo B)). Importa mais uma vez reforçar a ideia de que os resultados podem estar enviesados, devido a uma elevada proporção de alunos cujo progenitor/encarregado de educação não reportou a sua situação de emprego ou mencionou uma situação à qual foi atribuída a designação outra.
Estes alunos inserem-se em turmas cujas características importa estudar. Analisando as Tabelas B17 e B18 (Anexo B), é possível constatar que a proporção média de mulheres matriculadas na turma é igual ou superior a 50% em todos os anos letivos e anos de escolaridade, para a disciplina de Matemática e de Português. Relativamente à fração média de bons alunos na turma verificamos
5Compreende trabalhadores por conta de outrem, trabalhadores por conta própria como isolado e trabalhadores por conta própria como
empregador.
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que esta é superior para o 9º ano de escolaridade comparativamente com o 12º ano de escolaridade.
Finalmente, observando a evolução da dimensão das turmas ao longo dos anos, verificamos que em ambas as disciplinas, as turmas são em média maioritariamente constituídas por 26 a 30 alunos. Contudo, subsiste uma propensão de crescimento do tamanho médio das turmas com mais de 31 alunos (ver Tabelas B19 e B20 (Anexo B)).
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5.
METODOLOGIA ECONOMÉTRICA
A função de produção da educação é crucial para determinar quais os fatores que contribuem para o aproveitamento escolar do aluno. Neste sentido, com o intuito de avaliar o efeito da educação dos pais no desempenho dos filhos e considerando a literatura anteriormente mencionada, o modelo a estimar assume a seguinte especificação:
𝑦𝑖𝑡 = 𝑥´𝑖𝑡β + 𝛼𝑖 + ε𝑖𝑡, (1)
onde o desempenho é a variável dependente(y), que diz respeito ao desempenho escolar do aluno 𝑖, avaliado através da classificação nos exames nacionais de Matemática e de Português para o 9º e 12º ano. O vetor de variáveis explicativas 𝑥´𝑖𝑡, compreende as características observáveis do aluno, tais como as características demográficas (e.g., género), aspetos representativos das caraterísticas familiares e do seu contexto socioeconómico (e.g., nível de educação pais/encarregado de educação, 7 identificação do encarregado de educação, situação no mercado
de trabalho dos pais/encarregado de educação, elegibilidade para Apoio Social Escolar e disponibilidade de computador em casa), características da turma (e.g., fração de mulheres na turma, fração de bons alunos na turma e dimensão da turma) e a identificação da disciplina (ser ou não Matemática).Por fim, 𝛼𝑖 corresponde às caraterísticas especificas do aluno e o ε𝑖𝑡 refere-se ao termo erro, na qual compreendem um conjunto de fatores (não obrefere-servados) que influenciam o desempenho escolar do aluno. É preciso considerar também o vetor de parâmetros a estimar definido por 𝛽 e os índices 𝑖 e 𝑡 que se referem, respetivamente, ao aluno e ao período de tempo. Tal como mencionada anteriormente, a nota de exame nacional apenas é uma medida externa do desempenho escolar do aluno, e por esse motivo, também vamos estimar o modelo (2):
i𝑖𝑡 = 𝑥´𝑖𝑡β + 𝛼𝑖 + ε𝑖𝑡, (2)
onde assume os mesmos componentes do modelo (1) com a exceção da variável dependente ser a nota interna.
Ver Tabela 2 para a definição das variáveis.
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Tabela 2: Variáveis usadas na análise econométrica e a sua definição
Variáveis Descrição
y (variável dependente) Notas de exame de Matemática e de Português (0-20 valores) i (variável dependente) Notas internas de Matemática e de Português (0-20 valores) Matemática 1=Matemática, 0=Português
Mulher 1=mulher
Ensino básico 1=pais/encarregado de educação têm o ensino básico Ensino secundário
(categoria base)
1=pais/encarregado de educação têm o ensino secundário Ensino superior 1=pais/encarregado de educação têm o ensino superior
Esc.desconhecida/outra 1=escolarização dos pais/encarregado de educação desconhecida/outra
Mãe (categoria base) 1= encarregado de educação é a mãe
Pai 1= encarregado de educação é o pai
Outro 1= encarregado de educação é outro familiar
Trabalha (categoria base) 1=pelo menos um dos indivíduos do agregado familiar trabalha Não trabalha 1=pelo menos um dos indivíduos do agregado familiar não trabalha Sit.desconhecida/outra 1=situação no mercado de trabalho dos pais/encarregado de
educação desconhecida/outra
Beneficiário SASE 1= aluno beneficiário do Sistema de Ação Social Escolar Computador 1= aluno com computador em casa
% Mulheres na turma Fração de mulheres na turma (0-100) % Bons alunos (p90) na
turma
Fração de bons alunos (caso a sua classificação no exame nacional seja superior ao percentil 90) na turma (0-100)
Até 19 alunos 1= dimensão da turma até 19 (inclusive) alunos Entre 20 a 25 alunos 1= dimensão da turma entre 20 a 25 alunos Entre 26 a 30 alunos
(categoria base)
1= dimensão da turma entre 26 a 30 alunos
Superior a 31 alunos 1= dimensão da turma superior a 31(inclusive) alunos
Nota: Algumas variáveis constantes da tabela são binárias, por exemplo, a variável “mulher" assume o valor igual a 1 para indivíduos do sexo feminino e 0 para indivíduos do sexo masculino.
Fonte: Construção própria.
Na discussão seguinte vamos usar apenas o modelo (1), nota externa. No entanto, toda a discussão é igualmente valida para a nota interna. Na presente tese consideramos três estimadores para a estimação dos parâmetros dos modelos (1) e (2), especificamente o Método dos Mínimos Quadrados, o Modelo de Efeitos Aleatórios, o Modelo de Efeitos Fixos e a sua extensão no formato de High-Dimensional Fixed Effects.
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5.1. ESTIMADOR
DE
MÉTODO
DOS
MÍNIMOS
QUADRADOS
(MMQ)
O MMQ é um procedimento de estimação que assenta na minimização da soma dos quadrados dos resíduos. Um pressuposto basilar deste procedimento é a ausência de correção entre as variáveis explicativas e o termo de perturbação. No caso concreto no modelo traduzido no modelo (1), o MMQ ignora a existência do α𝑖, pelo que assume a existência de um termo de perturbação único do tipo v𝑖𝑡 = α𝑖 + ε𝑖𝑡.
Quando um modelo é estimado a partir do MMQ é assumido o pressuposto da homoscedasticidade, que postula que a variância dos termos de erro é constante independentemente dos valores das variáveis explicativas do modelo. Caso não se verifique este pressuposto, estamos perante um problema de heteroscedasticidade, que afetará negativamente a estimação e a inferência estatística. Neste sentido, utilizamos o Teste de White, para deteção da presença de heteroscedasticidade.
Um outro problema que condiciona a validade das estimativas obtidas pelo MMQ é a presença de endogeneidade (Wooldridge, 2015). Esta decorre quando a correlação entre alguma variável explicativa e o erro é diferente de zero, muitas vezes devido à omissão de variáveis não observáveis, como é o caso das capacidades cognitivas do aluno; i.e., por exemplo se omitirmos a capacidade cognitiva do aluno, e esta afetar simultaneamente a dimensão da turma (variável endógena) e o seu desempenho escolar, então as estimativas obtidas pelo MMQ não refletem o verdadeiro efeito causal da dimensão da turma no desempenho.
Para além dos efeitos específicos dos alunos, a endogeneidade também pode advir de um efeito de autosseleção por parte dos bons alunos, por exemplo, em se matricularem em escolas onde os alunos apresentam melhores notas. Isto pode, por exemplo, levar a uma sobreestimação de um eventual impacto positivo da variável “fração de bons alunos na turma” relativamente ao desempenho escolar. Se não tivermos em consideração estes condicionantes toda a análise estará comprometida (Greene, 2012).
De forma a resolver o problema do enviesamento dos estimadores, alguma da literatura recorre ao Método das Variáveis Instrumentais (IV), no qual fornece estimadores consistentes quando uma variável explicativa se encontra correlacionada com o termo de erro. Este método, baseia-se na adição de uma variável instrumental Z, que satisfaça as condições de relevância (i.e., a variável instrumental deve ser correlacionada com a variável explicativa) e de exogeneidade (i.e., a variável instrumental não pode estar correlacionada com o termo de erro).
