A ALOCAÇÃO DO TEMPO DOS ADOLESCENTES BRASILEIROS ENTRE O TRABALHO E A ESCOLA

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A ALOCAÇÃO DO TEMPO DOS ADOLESCENTES BRASILEIROS

ENTRE O TRABALHO E A ESCOLA*

Maria Carolina da Silva Leme** Simone Wajnman***

1) Introdução

Diversos estudos procuram investigar as causas da pobreza e da má distribuição de renda no Brasil, avaliando a importância relativa de variáveis demográficas, econômicas e sociais sobre a renda dos indivíduos. Em geral, a educação, que reflete a acumulação de capital humano, e a desigualdade da distribuição das oportunidades educacionais têm sido identificadas como as variáveis mais importantes para explicar a má performance brasileira (ver, por exemplo, Barros e Mendonça, 19951).

A educação pode ser vista como o resultado do processo de decisão das famílias sobre a alocação do tempo de seus membros mais jovens, e as escolhas (não-excludentes) de estudar e/ou trabalhar tornam-se cruciais à medida em que os jovens vão alcançando idades compatíveis com a atividade econômica. Como discutido em Barros, Mendonça e Velazco (1994)2, estas decisões são tomadas procurando maximizar o bem-estar da família, mas estão sujeitas a restrições financeiras e interagem com as oportunidades de consumo e investimento abertas a cada geração, assim como dependem dos incentivos ou restrições determinados pelo ambiente macro-econômico. Estas escolhas têm impacto direto sobre os ganhos familiares no curto prazo, mas, como também são decisões sobre o investimento em capital humano de seus filhos, também afetam a renda da próxima geração.

Em termos de investigação empírica, no entanto, os estudos tendem a ser mais parciais, abordando ora a questão dos possíveis efeitos deletérios do trabalho precoce

*

Este trabalho apresenta resultados parciais da pesquisa Adolescentes in Latin America and Caribbean:

examining time allocation decisions with cross-country micro data, elaborada por pesquisadores da USP

(coordenação), IPEA, Cedeplar/UFMG e Cebrap, na 8O Ronda do Banco Interamericano de Desenvolvimento (BID).

**

Cebrap e FGV/SP.

***

Cedeplar/UFMG.

1_{Paes de Barros R. & Mendonça R. Os determinantes da desigualdade no Brasil, Rio de}

Janeiro, Texto para Discussão No 377, IPEA, 1995.

2

Paes de Barros, R, Mendonça, R., Velazco, T, Is poverty the main cause of child work in

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sobre a formação de capital humano dos jovens, ora o efeito das diversas variáveis (micro e macros) que explicam os níveis da escolaridade. Barros et al (1999)3, por exemplo, analisam a decisão familiar de alocação de tempo entre trabalhar e não trabalhar de seus membros mais jovens, sem considerar a decisão de estudar ou não. Behman, Duryea, Szekely (1999)4 investigam, por outro lado, o papel das variáveis tanto do âmbito da família (onde se inclui o trabalho do jovem) , quanto do ambiente macro-social, na determinação da freqüência à escola. Neste trabalho, pretendemos analisar estas escolhas em conjunto, isto é, procurando identificar os determinantes da decisão de alocação de tempo entre quatro possíveis formas de alocação do tempo: (i) apenas estudar, (ii) apenas trabalhar, (iii) ambas, ou (iv) nenhuma; procurando dar conta da simultaneidade da relação entre a freqüência à escola e o trabalho dos jovens e adolescentes no Brasil.

2) Evidências recentes

A participação de jovens na força de trabalho é bastante alta no Brasil quando comparada a países com background econômico similar. A posição relativa do Brasil na América Latina pode ser identificada nos gráficos 1.a e 1.b. A Argentina e o Chile, países com renda per capita semelhante a do Brasil, têm taxa de participação ao redor de 1%, para os jovens entre 10 e 14 anos, enquanto no Brasil esta taxa é de 17%. O quadro piora quando observamos os jovens entre 15 e 19 anos, para quem a taxa brasileira de participação é de 53%, enquanto a do Chile é de 10% e da Argentina, de 15%. Constata-se, além disso, que a proporção dos que trabalham e estudam simultaneamente no Brasil é uma das mais altas do continente.

3

Barros, R et all. Family structure and Family Behavior over the Life Cycle in Brazil. Relatório

final de trabalho elaborado no âmbito da 7O Ronda do BID, agosto de 1999.

4

Behman, J., Duryea, S., Székely, M. Scholing investments and aggregate conditions: a household-survey-based approach for Latin America and the Caribbean. (mimeo), 1999.

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Gráfico1.a Gráfico 1.b

Analisando a evolução destes dados no Brasil no período 1981/98 (gráfico 2) observamos variações muito pequenas. Para aqueles entre 10 e 14 anos de idade, a taxa de participação na força de trabalho permaneceu ao redor de 20% até 1991, elevando-se para 22% até 93 e voltando a declinar e se estabilizando ao redor de 17%. Para os com idade entre 15 e 19, a taxa esteve em todo o período acima de 53%, atingindo um pico de 60% em 1992, mas estabilizando-se no patamar inicial. Estes parecem ser resultados pouco animadores mas, felizmente, não contam a estória toda.

Gráfico 2

Labor Force Participation 1981 to 1998

0 10 20 30 40 50 60 70 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 year % 10 to 14 15 to 19

Quando analisamos os dados de freqüência à escola (gráfico 3) temos um quadro mais otimista. A porcentagem de crianças entre 10 e 14 anos que freqüenta a escola cresceu sistematicamente neste período, passando de 79% para 95% e para os jovens com idade entre 15 e 19 anos, esta taxa passou de 46% para 66%. Os números atuais são próximos aos do Chile e Argentina. que são ao redor de 99% para crianças entre 10 a 14 anos de idade, e de 70% para aqueles entre 15 e 19 anos. Analisando os dados para

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diferentes idades (gráfico 4), observamos que o aumento na taxa de freqüência à escola foi generalizado, mas ocorreu principalmente para os jovens na faixa de 15 a 17 anos de idade.

Gráfico 3

School Attendance by Age 1981 to 1998

0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 year % 10 to 14 15 to 19 Gráfico 4

Estes resultados podem ser melhor compreendidos separando-se os jovens que apenas trabalham, os que apenas estudam, os que fazem ambas as coisas e os que não fazem nenhuma das duas. Para as crianças entre 10 e 14 anos (gráfico 4.1) a porcentagem do que apenas estudam passa de 70% para 80%, mas aumenta também a porcentagem dos que trabalham e estudam, que sobe de 9% para 15%. Na faixa de 15 a 19 (gráfico 4.2), a proporção dos que apenas estudam aumenta de 30% para 36% e a dos que trabalham e estudam (forma de alocação de tempo esperada para esta faixa etária) se eleva de 16% para 30%.

Crescimento na Frequência a Escola 1998-1981 (pontos percentuais)

0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 12 13 14 15 16 17 18 19 Idade %

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Gráfico 4.1 Gráfico 4.2

Quando analisamos estes dados separando pos decis de renda, podemos observar que, como seria de se esperar, os ganhos são relativamente maiores no primeiro decil (gráficos 5.1 e 5.2) quando comparado com o décimo (gráficos 5.3 e 5.4): a porcentagem de crianças que apenas estuda aumenta em 14 pontos percentuais e a de crianças que trabalham e estudam em 13 pontos percentuais. Assim, no decil mais pobre, a porcentagem de crianças que estuda passou de 63% para 90%. No 10o decil, a porcentagem de crianças que estuda passou de 90 para 99%, sendo que este resultado se deve apenas ao aumento na categoria só estuda, já que a trabalha e estuda permaneceu constante. Para os jovens na faixa de 15 a 19 anos a comparação dos decis é um pouco distinta: a porcentagem de jovens estudando sobe de 28% para 43% mas este resultado é basicamente pelo aumento dos que trabalham e estudam e da diminuição dos que apenas trabalham. Nesta faixa de idade, apesar da redução, é ainda muito elevada a porcentagem de jovens que só trabalha, e a porcentagem dos que nem trabalham nem estudam se manteve constante - em torno de 18%-, que é também um índice elevado. No 10o decil observamos um aumento na categoria só estuda, que passa de 55% para 65%, enquanto a trabalha e estuda aumenta de 18% para 24%.

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A comparação de todos os decis, em 1996 (gráficos 6.1 e 6.2), tem o resultado esperado: na faixa de 10 a 14 anos de idade, a porcentagem de jovens que apenas estudam cresce sistematicamente com o decil de renda, a porcentagem dos que trabalham e estudam cai com a renda, assim como a dos que só trabalham e não fazem nenhuma das duas coisas. Na faixa de 15 a 19, é bem menor a porcentagem dos que apenas estudam, mas esta fração aumenta com a renda, especialmente no 10o decil, o que não se observou para a faixa mais jovem. Já a porcentagem de jovens que trabalham e estudam não apresenta um comportamento monótono com a renda; surpreendentemente é mais baixa nos decis extremos. A situação mais crítica de só trabalhar é maior entre os mais pobres enquanto não estudar nem trabalhar atinge igualmente os jovens nos cinco primeiros decis de renda. .

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3) Determinantes da Decisão de Alocação de Tempo

Para estimar o modelo de alocação do tempo foram utilizados os dados das PNADS de 1981 a 1998. Para cada indivíduo da amostra foram levantadas as seguintes informações:

Alocações:

0 = o jovem não estuda e não está na força de trabalho, 1 = o jovem estuda e não está na força de trabalho, 2 = o jovem não estuda e está na força de trabalho, 3 = o jovem estuda e está na força de trabalho.

Regressores:

-renda familiar total exclusive da renda do jovem que trabalha. -sexo =1 se homem

= 0 se mulher

-ocupação do chefe = 1 se ocupação do chefe é conta própria ou empregador =0 demais

-urbano =1 se área urbano =0 se rural

-# crianças = número de crianças na família com até 7 anos de idade

-# adultos = número de pessoas na família com mais de 8 anos, exclusive o próprio jovem.

- composição familiar: família estendida ou nuclear.

Alocação de Tempo por Decil de Renda Familiar per capita - Pessoas de 10 a 14 anos - Brasil - Pnad 1996

0.60 0.64 0.71 0.73 0.78 0.81 0.85 0.87 0.90 0.93 0.23 0.19 0.16 0.15 0.13 0.12 0.10 0.09 0.07 0.06 0.07 0.08 0.04 0.04 0.03 0.03 0.02 0.01 0.01 0.00 0.10 0.10 0.09 0.07 0.06 0.04 0.03 0.03 0.02 0.01 0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 0.70 0.80 0.90 1.00

1º decil 2º decil 3º decil 4º decil 5º decil 6º decil 7º decil 8º decil 9º decil 10º decil

Apenas estuda Trabalha e estuda Apenas trabalha Não trabalha / Não estuda

Alocação de Tempo por Decil de Renda Familiar per capita - Pessoas de 15 a 19 anos - Brasil - Pnad 1996

0.23 0.26 0.28 0.32 0.31 0.35 0.39 0.45 0.63 0.20 0.24 0.24 0.23 0.26 0.28 0.28 0.29 0.29 0.24 0.44 0.36 0.33 0.33 0.28 0.28 0.26 0.22 0.18 0.08 0.18 0.16 0.17 0.16 0.15 0.12 0.11 0.10 0.08 0.05 0.18 0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 0.70 0.80 0.90 1.00

1º decil 2º decil 3º decil 4º decil 5º decil 6º decil 7º decil 8º decil 9º decil 10º decil

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O modelo de decisão de alocação de tempo, considera que os indivíduos i=1,...,N, fazem a escolha j=0,1,2,3 que é determinada pelos regressores p=1,...,P. Assim, temos o preditor linear para a família i, Xiβj e a probabilidade da família i

escolher a alocação j é:

∑

= + = = _j k k j i ij i X X P j Y 0 ) exp( 1 ) exp( ) Pr(

β

As equações estimadas fornecem um conjunto de probabilidades para as J+1 escolhas para o indivíduo com características Xi :

∑

= + = = _j k k j j X X P j Y 0 ) exp( 1 ) exp( ) Pr(

β

Os coeficientes neste modelo são difíceis de interpretar, mas diferenciando a equação acima, encontramos que o efeito marginal do atributo na probabilidade é :

] [β −β = ∂ ∂ j j i j P X P

Em particular, note que para qualquer Xk,, ∂Pj/∂Xk não têm necessariamente o mesmo

sinal que βjk. (Greene, 1997). O mais adequado é computar as probabilidades médias

preditas ao invés de computar as probabilidades nos valores médios dos regressores. Para tanto, foi calculada a média das probabilidades individuais:

∑

= = N i j j P N P 1 ˆ 1 ˆ

onde Pˆ_j é calculado para cada família utilizando os valores dos regressores. Para

computar o efeito marginal do regressor Xp, fixamos as demais variáveis em seus

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determinar a probabilidade de cada uma das escolhas associada a cada uma das variáveis condicionadas nas demais.

Resultados do modelo, em 1981 e 1996, para todas as idades

O grupo de gráficos abaixo indica, para cada uma das variáveis do modelo, a probabilidade de cada uma das escolhas:

a) Sexo – Tanto em 1981 como em 1996, a alocação mais provável para as mulheres (primeira barra) era apenas estudar sem trabalhar. Para os homens, em 1981, eram muito próximas as probabilidades de estudar e não trabalhar e trabalhar e não estudar e, em 1996, apenas estudar passou a ser a mais alta. Para as mulheres, uma diferença importante entre 81 e 96 foi a redução na probabilidade de não trabalhar nem estudar. Para os homens, foi a inversão entre não estudar e trabalhar - maior em 81 - e trabalhar e estudar, que cresceu em 96. Em geral podemos dizer que a diferença entre os sexos se reduziu neste período.

b) Idade – A idade diminui fortemente a probabilidade de não trabalhar e estudar e

aumenta o seu inverso, trabalhar e não estudar. Por outro lado, tem papel menos marcante na probabilidade de não ter nenhuma atividade e trabalhar e estudar simultaneamente, sendo que este resultado se observa em ambos os anos. Por outro

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lado, diminui para todas as idades a probabilidade de trabalhar sem estudar e aumenta a de fazer ambos simultaneamente.

c) urbano – Em 1981, viver no meio urbano implica maior probabilidade de estudar,

trabalhando ou não, enquanto no meio rural as chances de apenas trabalhar ou apenas estudar eram as opções mais prováveis e com valores próximos. Entre 1981 e 1996, as diferenças entre rural e urbano reduzem-se notoriamente; apenas estudar passa a ter a maior probabilidade no meio rural, seguido de estudar e trabalhar, que em 81 era a opção menos provável.

d) Ocupação do chefe – Em 1981, nas idades mais velhas, a probabilidade de estudar

sem trabalhar era maior para os filhos de conta própria ou empregadores. Em 1996, P ro b a b ilitie s R ela te d to U rb a n , 1 9 8 1 , A g e 1 2 -1 9 no t w o rking,no t t d i E s t ma e d P ro ba bilit y urba n 0 .5 1 pro bs 0 1 0 1

no t w o rking, s tudy ing

E s t ima te d P ro ba bilit y urba n 0 .5 1 pro bs 1 1 0 1

w o rking,no t s tudy ing

E s t ma e d P ro ba bilit y urba n 0 .5 1 pro bs 2 1 0 1

w o rking, s tudy ing

E s t ima te d P ro ba bilit y urba n 0 .5 1 pro bs 3 1 0 1

Probabilities Related to Urban , 1996, Age 12-19

not working,not studying

Es ti m at ed Pr ob ab urban 0 .5 1 probs01 0 1

not working, studying

Es ti m at ed Pr ob ab urban 0 .5 1 probs11 0 1 working,not studying Es ti m at ed Pr ob ab urban 0 .5 1 probs21 0 1 working, studying Es ti m at ed Pr ob ab urban 0 .5 1 probs31 0 1

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porém, ser filho deste tipo de ocupados, diminui a probabilidade de não trabalhar e estudar e aumenta a de trabalhar e estudar, o que é mais nítido para as idades mais jovens.

e) # de Crianças – o número de crianças no domicílio têm o resultado esperado e

muda pouco entre os dois períodos: quanto mais crianças abaixo de 7 anos, menor é a probabilidade de estudo (principalmente sem trabalho) e maior probabilidade do jovem não ter nenhuma atividade visível (provavelmente em função do cuidado com os irmãos).

f) # Adultos – o número de componentes acima de 8 anos no domicílio tem efeito

menos evidente e de mais difícil interpretação. Este número aumenta a probabilidade do trabalho em 1981, mas em 1996 aumenta a probabilidade de estudar sem trabalhar.

P ro b a bilitie s R ela te d to O cup , 1 9 8 1 , A g e 1 2 -1 9

no t w o rking,no t s tudy ing

E s t m a te d P ro ba bilit y o c up 0 .5 1 pro bs 0 1 0 1

no t w o rking, s tudy ing

E s t im a te d P ro ba bilit y o c up 0 .5 1 pro bs 1 1 0 1

w o rking,no t s tudy ing

E s t m a te d P ro ba bilit y o c up 0 .5 1 pro bs 2 1 0 1

w o rking, s tudy ing

E s t im a te d P ro ba bilit y o c up 0 .5 1 pro bs 3 1 0 1

Probabilities Related to Ocup , 1996, Age 12-19

Es ti m at ed Pr ob b ocup 0 .5 1 probs01 0 1

Es ti m at ed Pr ob b ocup 0 .5 1 probs11 0 1 working,not studying Es ti m at ed Pr ob b ocup 0 .5 1 probs21 0 1 working, studying Es ti m at ed Pr ob b ocup 0 .5 1 probs31 0 1

Probabilities Related to Nchild, 1996, Age 12-19

E st imate d P ro b a bili ty nchild 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 0 .5 1

Estimated Probability nchild 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 0 .5 1 working,not studying E st imate d P ro b a bili ty nchild 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 0 .5 1 working, studying Estimated Probability nchild 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 0 .5 1

Pro ba bilitie s R elate d to Nc hild, 1 98 1, Age 1 2 -19

not work ing,not s tudyi ng

E s ti ma te d P ro b a bi li ty nc hild 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0 .5 1

not work ing, s tudy i ng

E s ti m a te d P ro b a b il ity nc hild 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0 .5 1

work ing,not s tudyi ng

E s ti ma te d P ro b a bi li ty nc hild 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0 .5 1

work ing, s tudyi ng

E s ti m a te d P ro b a b il ity nc hild 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0 .5 1

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g) Educação dos pais – a educação dos pais tem relação fortemente positiva com

estudar e não trabalhar e negativa com as demais alocações. Nos dois anos, o comportamento é semelhante mas em 96, para qualquer escolaridade dos país, aumenta a probabilidade de apenas estudar e se reduz a de apenas trabalhar

h) Renda familiar – a renda familiar também tem o efeito esperado, afetando

positivamente a probabilidade de estudar (principalmente sem trabalhar) e negativamente a de trabalhar sem estudar e também a de não ter nenhuma atividade. Duas mudanças são observadas entre 1981 e 1996; a relação ligeiramente positiva entre renda e trabalhar e estudar torna-se ligeiramente negativa e para qualquer nível P r o b a b i l i t i e s R e l a t e d t o N a d u l t s , 1 9 8 1 , A g e 1 2 - 1 9 n o t w o r k i n g , n o t s t u d y i n g E st imate d P ro b a bili ty n a d u l t s 123456789 1 0 1 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 1 7 1 8 1 9 2 0 0 .5 1 n o t w o r k i ng , s t u d y i n g Estimated Probability n a d u l t s 1234567891 0 1 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 1 7 1 8 1 9 2 0 0 .5 1 w o r k i n g , n o t s t u d y i n g E st imate d P ro b a bili ty n a d u l t s 123456789 1 0 1 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 1 7 1 8 1 9 2 0 0 .5 1 w o r k i n g , s t u d y i n g Estimated Probability n a d u l t s 1234567891 0 1 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 1 7 1 8 1 9 2 0 0 .5 1 n o t w o r k i n g , n o t s t u d y i n g E st imate d P ro b a bili ty n a d u l t s 1 234 567 891 0 1 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 1 7 1 8 1 9 2 0 0 .5 1 n o t w o r k i n g , s t u d y i n g Estimated Probability n a d u l t s 12 345 67891 0 1 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 1 7 1 8 1 9 2 0 0 .5 1 w o r k i n g , n o t s t u d y i n g E st imate d P ro b a bili ty n a d u l t s 1 234 567 891 0 1 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 1 7 1 8 1 9 2 0 0 .5 1 w o r k i n g , s t u d y i n g Estimated Probability n a d u l t s 12 345 67891 0 1 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 1 7 1 8 1 9 2 0 0 .5 1 P r o b a b i l i t i e s R e l a t e d t o E d u c p a r , 1 9 8 1 , A g e 1 2 - 1 9

Estimated Probability e d u c p a r 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 .5 1

Estimated Probability e d u c p a r 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 .5 1 working,not studying Estimated Probability e d u c p a r 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 .5 1 working, studying Estimated Probability e d u c p a r 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 .5 1 n o t w o r k i n g , n o t s t u d y i n g E st imate d P ro b a bili ty e d u c p a r 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 . 5 1 n o t w o r k i n g , s t u d y i n g Estimated Probability e d u c p a r 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 . 5 1 w o r k i n g , n o t s t u d y i n g E st imate d P ro b a bili ty e d u c p a r 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 . 5 1 w o r k i n g , s t u d y i n g Estimated Probability e d u c p a r 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 . 5 1

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de renda aumenta a probabilidade de apenas estudar e diminui a de apenas trabalhar e não fazer nenhuma destas atividades.

Vale mencionar que estas mesmas regressões foram estimadas para as quatro faixas de idade: 12 e 13 anos, 14 e 15 anos, 16 e 17 anos e 18 e 19 anos. Evidentemente, para quase todas as variáveis a idade altera em algo os resultados, portanto só nos atemos em comentar os casos em que a diferença é marcante. Tanto em 1981 como em 1996, a renda familiar era menos importante na decisão de só estudar para os grupos mais jovens do que para os mais velhos, sendo que para os primeiros a probabilidade aumentava a taxas decrescentes, enquanto que para os últimos crescia de forma linear. Este padrão linear tende a se acentuar em 1996.

A escolaridade dos pais também tem impacto diferenciado conforme o grupo etário e bastante semelhante entre os dois anos da análise: é menos importante na decisão de só estudar, para os grupos mais jovens e, novamente, para estes a relação é côncava.

Quanto ao sexo, para o grupo mais jovem é semelhante a probabilidade de apenas estudar, mas esta diferença aumenta com a idade, em favor das mulheres. Por outro lado, só para os mais jovens são próximas as probabilidades de não trabalhar e nem estudar; para os grupos mais velhos as mulheres têm mais probabilidade de estar

Probabilities Related to Fincome, 1981 , Age 12-19

Estimated Probability fincome, R$*100 0 1 0 2 0 3 0 4 0 5 0 6 0 7 0 8 0 9 0 1 0 0 0 .5 1

Estimated Probability fincome, R$*100 0 1 0 2 0 3 0 4 0 5 0 6 0 7 0 8 0 9 0 1 0 0 0 .5 1 working,not studying Estimated Probability fincome, R$*100 0 1 0 2 0 3 0 4 0 5 0 6 0 7 0 8 0 9 0 1 0 0 0 .5 1 working, studying Estimated Probability fincome, R$*100 0 1 0 2 0 3 0 4 0 5 0 6 0 7 0 8 0 9 0 1 0 0 0 .5 1

Estimated Probability f i n c o m e , R $ * 1 0 0 0 1 0 2 0 3 0 4 0 5 0 6 0 7 0 8 0 9 0 1 0 0 0 .5 1

Estimated Probability f i n c o m e , R $ * 1 0 0 0 1 0 2 0 3 0 4 0 5 0 6 0 7 0 8 0 9 0 1 0 0 0 .5 1 working,not studying Estimated Probability f i n c o m e , R $ * 1 0 0 0 1 0 2 0 3 0 4 0 5 0 6 0 7 0 8 0 9 0 1 0 0 0 .5 1 working, studying Estimated Probability f i n c o m e , R $ * 1 0 0 0 1 0 2 0 3 0 4 0 5 0 6 0 7 0 8 0 9 0 1 0 0 0 .5 1

(14)

nesta categoria, assim como no caso geral, o que poderia ser explicado pelo maior comprometimento destas com tarefas domésticas. O número de crianças no domicílio afeta a probabilidade de não trabalhar e estudar de forma semelhante para todas as idades mas afeta mais fortemente e de forma negativa a decisão de só estudar para o grupo mais jovem.

Resultados do modelo para o período 1981-1998 por grupos de idade

O segundo modelo estimado considerou as mesmas variáveis do modelo anterior, mas para todos os anos (1981 a 1998) conjuntamente, tendo sido estimado separadamente para 4 grupos de idade: 12 a13 anos, 14 a 15 anos, 16 a 17 anos e 18 a 9 anos.

O efeito da passagem do tempo pode ser visto nos gráficos abaixo:

(15)

Como se constata, a probabilidade de apenas estudar se mostrou relativamente constante ao longo do tempo para todas as idades, ainda que seja menor quanto mais velho for o jovem. Também não fazer nenhuma das duas atividades apresentou comportamento constante no tempo, e bastante semelhante entre as diferentes idades. As alterações mais marcantes estão nas duas outras categorias: em todas as faixas de idade, a probabilidade do jovem trabalhar e estudar cresce enquanto que a de só trabalhar declina.

Observando o comportamento ao longo do tempo apenas para os homens constatamos um comportamento semelhante ao geral, ainda que haja uma leve tendência a declinar a probabilidade de apenas estudar em todas as idades.

Pro babilitie s R e la ted to Y e a r, M e n-1 9 8 1 -1 9 9 8 ,Age1 2 -1 3

n ot working ,not s tudyi ng

E s timat ed Pr o b ab il it y year 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 92 93 95 96 97 98 0 .5 1

not work ing, s tudyi ng

working ,not s tudyi ng

E s timat ed Pr o b ab il it y year 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 92 93 95 96 97 98 0 .5 1 P ro ba bilitie s R e la te d to Y e a r, M e n-19 8 1 -1 9 98 ,Age 1 4 -1 5

not work ing,not s tud yi ng

E s ti m a ted P roba b ili ty yea r 81828384858687888990 9293 95969798 0 .5 1

not work ing, s tud yi ng

work ing,not s tud yi ng

work ing, s tud yi ng

Pro ba bilitie s R e la te d to Ye ar,M e n-1 9 8 1 -1 9 9 8 ,Age1 6 -1 7

Probabilities Related to Year, Men-1981-1998,Age18-19

E sti m at ed Pr ob ab lit year 81 82 8384 85 86 87 88 89 90 92 93 95 96 9798 0 .5 1

E sti m at ed Pr ob ab ilit year 81 8283 84 85 86 87 8889 90 92 93 95 9697 98 0 .5 1 working,not studying E sti m at ed Pr ob ab lit year 81 82 8384 85 86 87 88 89 90 92 93 95 96 9798 0 .5 1 working, studying E sti m at ed Pr ob ab ilit year 81 8283 84 85 86 87 8889 90 92 93 95 9697 98 0 .5 1

(16)

Para as mulheres, observa-se um comportamento semelhante, com exceção do fato da probabilidade de apenas estudar apresentar uma ligeira tendência de crescimento.

Comparando as tendências temporais nos setores rural e urbano notamos diferenças significativas. Para os jovens urbanos, ao longo do tempo ocorre pouca mudança no comportamento das probabilidades das diferentes alocações para as diferentes idades, ainda que haja um pequeno aumento na probabilidade de trabalhar e estudar e uma ligeira tendência declinante na probabilidade de só trabalhar, principalmente para os mais velhos. Os dados rurais são bem mais reveladores: verifica-se um forte aumento na probabilidade de estudar e trabalhar, em contrapartida ao forte declínio na probabilidade de não estudar, principalmente entre aqueles que trabalham.

P ro babilitie s R e late d to Y ear, W omen-19 81 -19 98 ,Age1 2 -1 3

not work ing, not s tudy ing

E st ima te d P ro b a bi li ty y ear 81 82 83 84 85 8687 88 89 90 92 93 95 9697 98 0 .5 1

not work i ng, s tudy ing

Es ti m a te d Pr o b a b il it y y ear 81 82 8384 85 86 87 8889 90 92 93 95 96 97 98 0 .5 1

work ing, not s tudy ing

E st ima te d P ro b a bi li ty y ear 81 82 83 84 85 8687 88 89 90 92 93 95 9697 98 0 .5 1

work i ng, s tudy ing

Es ti m a te d Pr o b a b il it y y ear 81 82 8384 85 86 87 8889 90 92 93 95 96 97 98 0 .5 1

P roba bilitie s Rela ted to Ye ar, W o me n-1 98 1-1 99 8,Age 1 4 -15

not w ork ing,no t s tudyi ng

E s ti m at ed P rob a b il it y year 81 82 83 84 85 8687 88 89 90 92 93 95 9697 98 0 .5 1

not w ork ing , s tudyi ng

w ork ing,no t s tudyi ng

w ork ing , s tudyi ng

E s ti m at ed P rob a b il it y year 81 82 8384 85 86 87 8889 90 92 93 95 96 97 98 0 .5 1 P ro babilitie s Re la te d to Y e a r,W o me n-1 98 1 -1 9 9 8 ,Age1 6 -1 7

not work ing ,not s tudyi ng

E st ima te d P ro b a bi li ty yea r 81 82 83 84 85 8687 8889 90 92 93 95 9697 98 0 .5 1

Es ti m a te d Pr o b a b il it y yea r 81 82 8384 8586 87 8889 90 92 93 95 96 9798 0 .5 1

work ing ,not s tudyi ng

E st ima te d P ro b a bi li ty yea r 81 82 83 84 85 8687 8889 90 92 93 95 9697 98 0 .5 1

Es ti m a te d Pr o b a b il it y yea r 81 82 8384 8586 87 8889 90 92 93 95 96 9798 0 .5 1

P ro ba bilitie s R e late d to Y e a r, W o me n-1 9 8 1 -1 9 9 8 ,Age 1 8 -1 9

not wo rk ing,not s tudyi ng

E s tim a ted P ro b ab il it y yea r 81 82 83 84 85 8687 88 89 90 92 93 95 9697 98 0 .5 1

n ot work ing, s tudyi ng

E s tim a ted P ro b ab il it y yea r 81 82 8384 85 86 87 8889 90 92 93 95 96 97 98 0 .5 1 wo rk ing,not s tudyi ng E s tim a ted P ro b ab il it y yea r 81 82 83 84 85 8687 88 89 90 92 93 95 9697 98 0 .5 1

E s tim a ted P ro b ab il it y yea r 81 82 8384 85 86 87 8889 90 92 93 95 96 97 98 0 .5 1

(17)

Deste modo, é possível concluir que o crescimento da escolaridade verificado no Brasil, ocorreu graças ao aumento do número de jovens que passou à freqüentar a escola,

mesmo estando trabalhando, e que a ampliação dessa prática deveu-se sobretudo ao

generalização do acesso à escola pelos jovens do meio rural.

P robabilitie s Related to Y ea r,Urban-1981 -1998 ,Age12 -1 3

E s ti m a te d P ro b a bil it y year 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 92 93 95 96 97 98 0 .5 1

P ro ba bilitie s Re la te d to Y e a r,Urba n-19 8 1 -1 9 98 ,Age 1 4 -1 5

E s ti m a te d P ro b a b il ity yea r 81 82 83 84 85 8687 88 89 90 92 93 95 9697 98 0 .5 1

P ro ba bilitie s Re la te d to Y e a r,Urba n-19 8 1 -1 9 98 ,Age 1 6 -1 7

E s ti m a te d P ro b a bi li ty yea r 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 92 93 95 96 97 98 0 .5 1

P ro ba bilitie s R ela ted to Y e a r, Urba n-19 8 1-1 9 9 8 ,Age 1 8 -1 9

not w orkin g,not s tud yi ng

E st ima te d P ro b a bi li ty year 81 82 83 84 85 8687 88 89 90 92 93 95 9697 98 0 .5 1 n ot wo rk ing, s tud yi ng E s ti ma ted P roba bi li ty year 81 82 8384 85 86 87 8889 90 92 93 95 96 97 98 0 .5 1

w orkin g,not s tud yi ng

E st ima te d P ro b a bi li ty year 81 82 83 84 85 8687 88 89 90 92 93 95 9697 98 0 .5 1 wo rk ing, s tud yi ng E s ti ma ted P roba bi li ty year 81 82 8384 85 86 87 8889 90 92 93 95 96 97 98 0 .5 1

(18)

Resultados do Modelo com variáveis macroeconômicas para os diferentes grupos de idade

Finalmente, a regressão foi re-estimada substituindo os anos por algumas variáveis macroeconômicas que poderiam afetar de maneira particular a escolha dos indivíduos. Foram incluídas as seguinte variáveis macroeconômicas: taxa de crescimento do PIB, salário mínimo, taxa de desemprego, gastos com educação, tamanho relativo da coorte e taxa de urbanização, mas apenas a taxa de desemprego, a taxa de urbanização e os gastos com educação mostraram efeitos substantivos.

a) Taxa de desemprego - como podemos ver pelos gráficos abaixo, a taxa de desemprego afeta as decisões de alocação. Para todas as idades a probabilidade de apenas estudar é crescente com o desemprego, enquanto a de apenas trabalhar é levemente crescente. Desta forma, o efeito das dificuldades no mercado de trabalho P ro babilitie s R e la te d to Y e a r,Not Urba n-1 9 8 1 -1 9 9 8 ,Age 1 2 -1 3

E st ima te d P ro b a bi li ty yea r 81828384858687888990 9293 95969798 0 .5 1

E s ti m a te d P ro b a b il it y yea r 81828384858687888990 9293 95969798 0 .5 1 wo rk ing,not s tudyi ng E st ima te d P ro b a bi li ty yea r 81828384858687888990 9293 95969798 0 .5 1

E s ti m a te d P ro b a b il it y yea r 81828384858687888990 9293 95969798 0 .5 1

P ro babilitie s R e la te d to Ye a r,Not Urba n-1 9 8 1 -1 9 9 8 ,Age 1 4 -1 5

E s tim a ted P ro b ab il it y yea r 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 92 93 95 96 97 98 0 .5 1

E s tim a ted P ro b ab il it y yea r 81 82 83 84 85 86 87 8889 90 92 93 95 96 97 98 0 .5 1 wo rk ing,not s tudyi ng E s tim a ted P ro b ab il it y yea r 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 92 93 95 96 97 98 0 .5 1

E s tim a ted P ro b ab il it y yea r 81 82 83 84 85 86 87 8889 90 92 93 95 96 97 98 0 .5 1

P ro ba bilitie s Re la te d to Ye a r,Not Urba n-1 9 8 1 -1 9 9 8 ,Age 1 6 -1 7

E s ti m a te d P ro b a b il it y year 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 92 93 95 96 97 98 0 .5 1

not worki ng, s tudyi ng

E s ti m a te d P ro b a b il it y year 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 92 93 95 96 97 98 0 .5 1 wo rk ing,not s tudyi ng E s ti m a te d P ro b a b il it y year 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 92 93 95 96 97 98 0 .5 1 worki ng, s tudyi ng E s ti m a te d P ro b a b il it y year 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 92 93 95 96 97 98 0 .5 1

P ro babilitie s R e la te d to Y e a r,Not Urba n-1 9 8 1 -1 9 9 8 ,Age 1 8 -1 9

E st ima te d P ro b a bi li ty yea r 81 82 83 84 85 8687 88 89 90 92 93 95 9697 98 0 .5 1

E s ti m a ted P ro b ab il it y yea r 81 82 8384 85 86 87 8889 90 92 93 95 96 97 98 0 .5 1 wo rk ing,not s tudyi ng E st ima te d P ro b a bi li ty yea r 81 82 83 84 85 8687 88 89 90 92 93 95 9697 98 0 .5 1

E s ti m a ted P ro b ab il it y yea r 81 82 8384 85 86 87 8889 90 92 93 95 96 97 98 0 .5 1

(19)

acabam trazendo os jovens para a escola. É interessante que este efeito se faz notar mais nos grupos mais jovens.

b) Taxa de urbanização – esta é a variável que tem o efeito mais marcante tanto sobre a decisão de apenas estudar quanto de trabalhar e estudar. É interessante observar que na análise microeconômica anterior, estar em área urbana tinha um efeito apenas ligeiramente declinante sobre a decisão de somente estudar e positivo com respeito a estudar e trabalhar. Com os dados macro, os resultados são mais marcados e mais fortes para os grupos de idade mais jovens.

P ro ba bilities R e la te d to Une mp, 1 9 8 1 - 1 99 8 , Age 1 2 -13

no t work ing ,not s tu dyi ng

E st ima te d P ro b a b ili ty u nem p 3 8 0 .5 1

not work ing, s tu dyi ng

E s ti m a te d P ro b a b ili ty u nem p 3 8 0 .5 1

work ing ,not s tu dyi ng

E st ima te d P ro b a b ili ty u nem p 3 8 0 .5 1

work ing, s tu dyi ng

E s ti m a te d P ro b a b ili ty u nem p 3 8 0 .5 1

P rob abilities R elated to U nem p, 19 81 - 1 99 8 , A ge 16-1 7

not w orking,no t study ing

Es t m a te d Pro ba bilit y une m p 3 8 0 .5 1 n ot w o rking , study in g Es t im a te d Pro ba bilit y une m p 3 8 0 .5 1

wo rkin g,no t study in g

Es t m a te d Pro ba bilit y une m p 3 8 0 .5 1

w o rking , study ing

Es t im a te d Pro ba bilit y une m p 3 8 0 .5 1

P ro ba bilitie s R e la te d to Une mp, 1 9 81 - 1 9 9 8 , Age 1 4 -1 5

not working ,not s tu dyin g

E s ti m a te d P ro ba b ility u nemp 3 8 0 .5 1 n ot wo rk i ng, s tu dyin g E s ti m a te d P ro ba b ility u nemp 3 8 0 .5 1

working ,not s tu dyin g

E s ti m a te d P ro ba b ility u nemp 3 8 0 .5 1 wo rk i ng, s tu dyin g E s ti m a te d P ro ba b ility u nemp 3 8 0 .5 1

P rob abilities R elated to U nem p, 19 81 - 1 998 , A ge 18-1 9

n ot w o rk ing,n o t st udy in g Es t m ate d P ro ba bi lit y un e m p 3 8 0 .5 1

not w orking , st udy in g

Es t im ate d P ro ba bi lit y un e m p 3 8 0 .5 1 w o rk ing,n o t st udy in g Es t m ate d P ro ba bi lit y un e m p 3 8 0 .5 1 w orking , st udy in g Es t im ate d P ro ba bi lit y un e m p 3 8 0 .5 1

(20)

c) Gastos públicos com educação. Os gastos com educação, finalmente, afetam positivamente a probabilidade de apenas estudar, principalmente para os mais jovens e às expensas de apenas trabalhar, principalmente para os grupos mais velhos

P ro ba bilitie s R e la te d to Urb, 1 9 8 1 - 1 9 9 8 , Age 1 2 -13

E st ima te d P ro b a bi li ty urb .6 .7 .8 0 .2 .4 .6 .8 1

E s ti m a ted P roba bi li ty urb .6 .7 .8 0 .2 .4 .6 .8 1

E st ima te d P ro b a bi li ty urb .6 .7 .8 0 .2 .4 .6 .8 1

E s ti m a ted P roba bi li ty urb .6 .7 .8 0 .2 .4 .6 .8 1

Pro ba bilitie s R elate d to Expende d, 198 1 - 19 9 8 , Age 12 -13

E st ima te d P ro b a bi li ty ex pended 20 25 30 35 40 0 .2 .4 .6 .8 1

E s ti m a te d P roba b il it y ex pended 20 25 30 35 40 0 .2 .4 .6 .8 1

E s tim a te d P roba b il it y ex pended 20 25 30 35 40 0 .2 .4 .6 .8 1

P roba bilitie s R e la te d to Urb, 1 9 81 - 1 9 9 8 , Age 1 4 -1 5

not w orkin g,not s tud yi ng

E s ti m a te d P ro b a b il it y urb .6 .7 .8 0 .2 .4 .6 .8 1 n ot wo rk ing, s tud yi ng E s ti m a te d P ro b a b il it y urb .6 .7 .8 0 .2 .4 .6 .8 1

w orkin g,not s tud yi ng

E s ti m a te d P ro b a b il it y urb .6 .7 .8 0 .2 .4 .6 .8 1 wo rk ing, s tud yi ng E s ti m a te d P ro b a b il it y urb .6 .7 .8 0 .2 .4 .6 .8 1

Proba bilities Re late d to Expende d, 1981 - 199 8 , Age1 4-15

not w ork ing,not s tu dyi ng

E s ti m a ted P roba bi li ty ex pended 20 25 30 35 40 0 .2 .4 .6 .8 1

w ork ing,not s tu dyi ng

E s ti m a ted P roba bi li ty ex pended 20 25 30 35 40 0 .2 .4 .6 .8 1

P ro ba bilities R e late d to Urb, 1 98 1 - 19 9 8 , Age 1 6 -1 7

E s ti m a te d P roba b il ity urb .6 .7 .8 0 .2 .4 .6 .8 1

not w ork ing, s tud yi ng

w ork ing, s tud yi ng

P ro ba bilitie s R e la te d to Urb, 1 98 1 - 19 9 8 , Age1 8 -1 9

E s ti m a te d P ro b a b il it y urb .6 .7 .8 0 .2 .4 .6 .8 1

(21)

4) Conclusões

O Brasil, ainda que continue atrás de grande parte dos países latino-americanos, tem melhorado sua performance educacional para os jovens entre 12 e 19 anos, principalmente na década de noventa. Por outro lado, as taxas de participação têm se mantido relativamente estáveis nestes anos, indicando que a mudança mais relevante é o crescimento da proporção dos que estudam e trabalham simultaneamente. A análise com dados dos indivíduos e de suas famílias indica que as variáveis têm impacto diferenciado nas decisões de alocação de tempo. Na decisão de apenas estudar, as variáveis que se mostraram mais importantes foram, tal como sugere a literatura, a educação dos país e a renda familiar: pais mais educados e famílias mais ricas aumentam a probabilidade do jovem freqüentar a escola. Esta relação se mantém nos dois períodos observados e é menos importante para os grupos mais jovens. O número de crianças na família e o sexo do jovem também afetam a probabilidade de só estudar: ser homem e ter muitas crianças em casa reduz esta probabilidade, para todas as idades e nos dois pontos do tempo examinados. Estas mesmas variáveis são as que mais afetam, mas em sentido oposto, a decisão de só trabalhar. A forma de alocação que mais cresce no período, trabalhar e estudar, responde fortemente à localização do domicílio: em 1981, no meio rural, esta era a opção menos provável, tornando-se a segunda mais provável em 1996. Não trabalhar e não estudar é mais provável para as meninas, nas famílias com maior número de crianças, o que, parece claro, estaria associado ao maior tempo dedicado às tarefas domésticas e aos cuidados dos irmãos pequenos.

P ro ba bilitie s R e la te d to Expe nde d, 1 9 81 - 1 9 9 8 , Age 1 6 -1 7

not w ork ing,not s tu dyi ng

E s ti m a te d P rob a b il it y ex pended 20 25 30 35 40 0 .2 .4 .6 .8 1

w ork ing,not s tu dyi ng

Pro ba bilitie s R e la te d to Expe nde d, 1 9 81 - 1 9 9 8 , Age 1 8 -1 9

E s ti m at ed P roba b ili ty ex p end ed 20 25 30 35 40 0 .2 .4 .6 .8 1

(22)

Tendo sido feita também a análise para o conjunto de anos - de 1981 a 1998 -, a passagem do tempo mostrou ter afetado pouco a probabilidade de apenas estudar, enquanto declinava a probabilidade dos indivíduos apenas trabalharem. Em contrapartida, confirmou-se o marcante crescimento da categoria trabalha e estuda. Este comportamento foi especialmente forte entre os mais pobres, os mais jovens e sobretudo no meio rural. Assim, é possível caracterizar o crescimento da escolaridade que se processou no Brasil no período, como o resultado da generalização do ensino básico e da ampliação do acesso às escolas, particularmente nas áreas rurais mais pobres, o que permitiu que crianças e adolescentes antes apenas trabalhando, passassem a combinar as atividades escolares com as econômicas.

Uma outra especificação, incluindo variáveis macroeconômicas também foi estimada, mostrando que a probabilidade de apenas estudar é afetada de forma positiva, embora não muito forte, pela taxa de desemprego e pelos gastos em educação e negativamente pela taxa de urbanização. A probabilidade de trabalhar e estudar foi afetada positivamente pela taxa de urbanização e a de apenas trabalhar pelos gastos em educação. Nenhuma das variáveis incluídas teve impacto sobre a probabilidade de não estudar nem trabalhar.