Analfabetismo funcional no Brasil: Um estudo em pseudo-painel

Insper Instituto de Ensino e Pesquisa

ANALFABETISMO FUNCIONAL NO BRASIL: UM ESTUDO EM PSEUDO-PAINEL

DISSERTAÇÃO DE MESTRADO

Tassyo Clemente De Pietro

SÃO PAULO 2014

Tassyo Clemente De Pietro

ANALFABETISMO FUNCIONAL NO BRASIL: UM ESTUDO EM PSEUDO-PAINEL

Dissertação apresentada ao Insper Instituto de Ensino e Pesquisa, como requisito para obtenção do grau de Mestre em Economia. Área de concentração: Microeconomia aplicada.

Prof. Ph.D. Naercio Aquino Menezes-Filho – Insper Orientador

SÃO PAULO 2014

Tassyo Clemente De Pietro

ANALFABETISMO FUNCIONAL NO BRASIL: UM ESTUDO EM PSEUDO-PAINEL

Dissertação apresentada ao Insper Instituto de Ensino e Pesquisa, como requisito para obtenção do grau de Mestre em Economia.

BANCA EXAMINADORA

Prof. Dr. Naercio Aquino Menezes-Filho Orientador

Prof. Dra. Regina CarlaMadalozzo Examinadora

Prof. Dra. Priscila Albuquerque Tavares Examinadora

Agradecimentos Gostaria de agradecer primeiramente aos meus pais, Dinah e José Francisco, meus avós Rosa e Waldomiro (in memoriam) por todo o apoio durante esta jornada. Ao professor Naercio pelo tempo, conhecimento compartilhado e pelas críticas construtivas ao longo da elaboração deste estudo. Aos meus amigos

Davi, Max, Leonardo e Tilman pela

convivência e pelas noites em claro fazendo trabalhos. Finalmente, gostaria de agradecer minha namorada Camila pelo apoio incondicional e por estar ao meu lado mesmo nos piores momentos.

1

Resumo Este estudo utiliza dados do INAF Brasil (Indice de Alfabetismo Funcional) de 2001 a 2011 para examinar o impacto da educação e da renda sobre o nível de alfabetismo funcional dos indivíduos, através de um modelo em pseudo-painel. Os resultados revelamque o nível educacional da mãe tem impacto significativo na determinação do grau de alfabetismo funcional, porém seu efeito é reduzido ao incluirmos a escolaridade do prório entrevistado no modelo. Essa informação se mostra esssencial, contribuindo de forma considerável para a explicação da variabilidade dos scores de alfabetismofuncional do INAF. O estudo ainda conclui que a influência da educação dos paissobre o alfabetismo é indireta, uma vez que ela se dá pela escolaridade atingida pelo indivíduo.

2

Abstract This study uses data from INAF Brazil (Functional Literacy Index) from 2001 to 2011 in order to examine the impact of education and income on the level of functional literacy of individuals, using a pseudo panel data model. The results show that the educational level of the mother has a significant impact in determining the degree of functional literacy, but its effect is reduced when we include the education of the individual its elfin the model. This information is shown essential, contributing significantly to the explanation of the variability of the INAF literacy scores. The study also concludes that the influence of parental education on functional literacy is indirect, since it is by education attained by the individual.

3

Sumário executivo Assim como em uma empresa que almeja se manter no mercado e, para isso, traça estratégias de melhoria contínua de seus processos e promove capacitação de seus funcionários, um país também possui ambições parecidas, porém numa escala exponencialmente maior. Em um país, para se tentar alterar um panorama vigente, o primeiro passo é analisar os indicadores relacionados ao assunto de interesse. Um desses assuntos é a educação e um dos indicadores que a compõe é o indicador de alfabetismo funcional. Uma pessoa alfabetizada funcionalmente é aquela que consegue fazer uso pleno de habilidades básicas de matemática e interpretação de textos em seu dia a dia. Obviamente, uma pessoa dita analfabeta funcional é aquela que não consegue realizar as mesmas atividades de forma satisfatória. Como mencionado neste estudo, o nível de analfabetismo funcional de um indivíduo não está necessariamente relacionado ao seu grau escolar (um argumento para isso é que existem analfabetos funcionais inclusive no ensino superior), embora este tenha se mostrado um fator determinante neste estudo. O presente estudo se propôs a entender o quanto a educação formal e a renda são importantes na determinação do nível de alfabetismo funcional de um indivíduo, levando-se em conta que podem existir fatores como geração, idade ou sexo que também podem exercer influência. Para que o estudo pudesse ser feito foi utilizado o banco de dados do INAF Brasil (do Instituto Paulo Montenegro em parceria com o IBOPE) de 2001 a 2011. Neste banco de dados é calculada uma métrica que define o nível de alfabetismo funcional nos quesito letramento enumera mento para amostras de indivíduos entre 15 e 64 anos. Atualmente, o Brasil não consta com muitos outros dados públicos e dispostos de forma analítica sobre o tema em questão. Talvez justificado por este fato, não existem muitas pesquisas relacionadas. O presente estudo, optou por utilizar a metodologia denominada “modelo de pseudo-painel” - em que são analisados grupos ou coortes com características similares levando-se em consideração a dimensão “tempo” - para tentar obter o efeito que as variáveis comentadas neste texto (educação formal e renda) exercem sobre o nível de alfabetismo funcional do indivíduo.

4

Foi encontrado, de início, que a educação formal da mãe tinha bastante influência no nível de alfabetismo do entrevistado, no entanto, ao se levar em conta a escolaridade do próprio indivíduo este efeito se reduziu drasticamente. Foi encontrado que quanto maior o nível de educação formal atingido pelo indivíduo, maior seu nível médio de alfabetismo funcional, já levando em consideração a geração e idade do mesmo. A informação de renda também se mostrou importante: quanto maior a proporção de indivíduos com baixa renda (até 2 salários mínimos) no grupo/coorte, maior a redução sobre o nível médio de alfabetismo funcional. Por fim, foi feita a consideração de que a influência da educação formal da mãe no nível de alfabetismo é indireta, por meio da educação do próprio indivíduo e fez se a inferência de que o mesmo ocorre para a renda. De forma pragmática, pode-se dizer que quanto menor for a mobilidade (de educação e renda) maior será a influência, mesmo que direta, dos pais no nível de alfabetismo funcional do indivíduo.

5

Lista de Tabelas Tabela 1: Escolaridade e alfabetismo funcional ................................................................... 15 Tabela 2: Score de letramento ao longo do tempo ............................................................... 15 Tabela 3: Score de numeramento ao longo do tempo .......................................................... 16 Tabela 4: Quantidade de indivíduos por geração, sexo e faixa etária .................................. 17 Tabela 5: Score médio de letramento por geração, sexo e faixa etária ................................ 18 Tabela 6: Score médio de numeramento por geração, sexo e faixa etária............................ 19 Tabela 7: Score de letramento vs escolaridade da mãe e do entrevistado ............................ 20 Tabela 8: Score de numeramento vs escolaridade da mãe e do entrevistado ....................... 20 Tabela 9: Descrição das variáveis ........................................................................................ 22 Tabela 10: Resultados das regressões de letramento ............................................................ 24 Tabela 11: Resultados das regressões de numeramento ....................................................... 25

6

Sumário Agradecimentos .................................................................................................................... 1 Resumo .................................................................................................................................. 2 Abstract ................................................................................................................................. 3 Sumário executivo ................................................................................................................ 4 1.

Introdução........................................................................................................................ 8

2.

Revisão bibliográfica....................................................................................................... 9

3.

Base de dados ................................................................................................................ 11

4.

Metodologia .................................................................................................................. 13 4.1.

Dados longitudinais (painel e pseudo-painel) ........................................................ 13

5.

Análise exploratória ...................................................................................................... 15

6.

Resultados ..................................................................................................................... 22

7.

Considerações finais ...................................................................................................... 26

8.

Referências bibliográficas ............................................................................................. 27

7

1. Introdução Em 1958, a UNESCO definia como alfabetizada uma pessoa capaz de ler ou escrever um enunciado simples, relacionado à sua vida diária. Vinte anos depois, a mesma UNESCO sugeriu a adoção do conceito de alfabetismo funcional. É considerada alfabetizada no sentido funcional a pessoa capaz de utilizar a leitura e a escrita para fazer frente às demandas de seu contexto social e usar essas habilidades para continuar aprendendo e se desenvolvendo ao longo da vida (Soares, 1995). Ao contrário de outros indicadores1, atualmente não existe uma métrica oficial, em termos globais, sobre o nível de alfabetismo funcional. Os Estados Unidos foram os primeiros a realizar medições, em meados de 1917, conforme Stich e Armstrong (apud MOREIRA, 2006). Os primeiros testes de leitura foram introduzidos por psicólogos das forças armadas dos Estados Unidos. Na época, começava-se a acreditar que a pessoa podia ser muito inteligente, porém pouco alfabetizada ou mesmo não proficiente em inglês. Possivelmente como ponto de partida, outros estudos e medições começaram a surgir décadas depois, como é o caso do Brasil. Atualmente no Brasil há a pesquisa INAF (Indicador de Alfabetismo Funcional), realizada em uma parceira do Instituto Paulo Montenegro com o Ibope, em que são conduzidasentrevistaspara se definir o nível de alfabetismo funcional nos quesitos linguagem (letramento) e habilidades matemáticas (numeramento) de uma amostra de indivíduos entre 15 e 64 anos. A análise dessa métrica, em conjunto com outras relacionadas à educação, é uma importante ferramenta para se obter, por exemplo, o panorama da força de trabalho de um país. De forma intuitiva, consideramos que o uso pleno de instrumentos básicos de leitura e escrita e operações matemáticas sãoum importante primeiro passo para o desenvolvimento de qualquer indivíduo. Sem essas habilidades, oportunidades de crescimento profissional, por exemplo, tornam-se bastante limitadas. Além disso, visto que um país é movido em grande parte por sua força de trabalho, assume-se que, quanto mais preparada esta estiver, maiores serão os recursos de desenvolvimento à disposição do respectivo país. Com tais considerações em mente, levantar possíveis determinantes que possam influenciar o nível de alfabetismo funcional de um indivíduo se torna uma questão 1

Como por exemplo PIB e renda per capita.

8

fundamental, tanto para se compreender melhor o cenário atual comopara se definir estratégias para um cenário futuro. Nesta dissertação abordaremosa maneira como os fatores educação (materna e do próprio indivíduo) e renda influenciam o nível de alfabetismo, controlando por idade, geração e sexo.Por fim, o presente estudo tem também o intuito de se colocarcomo complemento a estudosrealizados em temas correlatos nessa área.

2. Revisão bibliográfica Quando se verifica os dados da PNAD (Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios) nota-se um aumento no grau de instrução da população brasileira (Instituto Paulo Montenegro, 2006): de 2002 à 2005 a proporção de brasileiros entre 15 e 64 anos sem escolaridade caiu de 9,5% para 8,7%, e a proporção daqueles com ensino médio ou superior aumentou de 35,5% para 40,8%. Ao comparar os mesmos dados da PNAD com dados do INAF, observa-se que a melhoria no alfabetismo funcional no mesmo períodotambém progrediu, porém numa escala menor que a da escolarização (o percentual da população alfabetizada funcionalmente foi de 61% para 64% no mesmo período). Uma das razões mais claras para isto é que a quantidade de exposição ao ensino não bastará caso sua qualidade também não seja levada em consideração. Menezes-Filho (2011) afirma que a partir da década de 1990 o Brasil começou a ampliar o acesso à educação de forma acelerada, mas a qualidade do ensino nas escolas públicas seguiu no caminho inverso. O autor utiliza dados do SAEB (Sistema de Avaliação do Ensino Básico) de 2003 para avaliar os fatores determinantes do desempenho escolar e encontra que, com relação à qualidade da educação do sistema público (utilizando critérios do ministério da educação, através do INEP2), 52% dos indivíduos cursando a 4ª série na pesquisa estão com aprendizado considerado crítico ou muito crítico em matemática3, sendo que, no grupo complementar, apenas 8% se enquadrou no estágio adequado e nenhum no avançado. Sendo assim, 52% das crianças na quarta série não conseguem realizar simples tarefas, como operações de divisão e multiplicação. Para a 8ª série essa proporção é de 60% e para o 3º ano do ensino médio, 70%. 2 3

Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira As categorias são: muito crítico, crítico, intermediário, adequado e avançado

9

O estudo de fatores que influenciam o alfabetismo funcional, ou mesmo do impacto deste em outros indicadores, são de extrema importância na discussão e implementação de políticas públicas. Costa e Correa (2014) utilizam os dados do INAF para mostrar a relação entre o score(que mede o nível de alfabetismo funcional) e a empregabilidade dos trabalhadores brasileiros. Os pesquisadores revelaram que o efeito do aumento em um desvio-padrão no score do INAF resulta em um crescimento de 6,10 pontos percentuais na probabilidade de a mulher estar empregada e, para homens do setor comercial (em que habilidades de comunicação são imprescindíveis), que esse efeito é de 4 pontos percentuais. Ferreira et. al (2014) discorrem sobre como e em que aspectos a escolaridade materna pode influenciar a aprendizagem da escrita do filho. Os autores realizaram um experimento em duas partes, primeiramente entrevistando as mães (de uma amostra de 30 crianças pertencentes ao 3º ano do ensino fundamental) a fim de se obter seu nível de escolaridade, e em seguida aplicando um teste de escrita às crianças. Ferreira et al. argumentam que muitas das crianças se apropriavam da linguagem escrita, por meio do contato com diferentes gêneros textuais e de interações com adultos alfabetizados, mesmo antes de estarem alfabetizadas de forma convencional e, neste sentido, a figura da mãe se faz muito importante. O estudo conclui que quanto maior o grau de instrução da mãe, maior é a habilidade que a criança tem em narrar e produzir histórias, porém essa conclusão vem com a ressalva de uma amostra pequena e possivelmente não representativa da sociedade em sentido amplo. De todo modo, tal consideração representa um possível argumento para que escolaridade da mãe seja considerada um fator determinante no desenvolvimento cognitivo do filho. Por fim, Paschoal (2008) analisa a questão da mobilidade intergeracional de educação no Brasil. A autora encontra que a mobilidade tende a ocorrer em maior magnitude nas caudas da distribuição de escolaridade e, em menor magnitude, no centro dela. Paschoal verifica ainda que a educação das mães influencia mais na educação de um indivíduo do que a dos pais. Para a informação de renda, Ferreira e Veloso (2003) utilizam dados da PNAD de 1996 e encontram que filhos de pais com baixa renda possuem pequena mobilidade, exceto ao considerar o topo da distribuição. Também indicam um crescimento da mobilidade para coortes mais jovens. Esse tema da mobilidade intergeracional está diretamente ligado à questão da desigualdade de renda bem como de educação no Brasil, que, por sua vez, está associada ao 10

alfabetismo funcional. Como será discutido no presente estudo, educação e renda são fatores de influência sobre o nível de alfabetismo de um indivíduo, e o nível de mobilidade de uma sociedade nos informa bastante a respeito do que esperar do futuro.

3. Base de dados Os dados doINAF Brasil que utilizamos no presente estudo foram coletados por meio de entrevistas e testes cognitivos, aplicados a partir de uma amostra nacional de 2000 brasileiros e brasileiras entre 15 e 64 anos de idade, residentes em zonas urbanas e rurais de todas as regiões do país. A pesquisa, criada em 2001, mede a capacidade de leitura, escrita e cálculo da população brasileira adulta. OINAF foi divulgado anualmente no período de 2001 a 2005, alternando as habilidades avaliadas pela pesquisa.Dessa maneira, em 2001, 2003 e 2005 foram medidas as habilidades de leitura e escrita (letramento) e em 2002 e 2004, as habilidades matemáticas (numeramento). A partir de 2007 a pesquisa passou a ser bienal, avaliandosimultaneamente as habilidades de letramento e numeramento, e mantendo a análise da evolução dos índices a cada dois anos. Toda a parte de planejamento, coleta e processamento foi conduzido pelo IBOPE, em apoio ao Instituto Paulo Montenegro Os itens que compõem o teste de alfabetismo envolvem a leitura e interpretação de textos do cotidiano(bilhetes, notícias, instruções, textos narrativos, gráficos, tabelas, mapas, anúncios, etc.). Além do teste, aplica-se um questionário que aborda características sócio demográficas e práticas de leitura, de escrita e de cálculo que os sujeitos realizam em seu dia a dia.

O INAF define quatro níveis de alfabetismo: 

Analfabetismo: corresponde à condição dos indivíduos que não conseguem realizar tarefas simples envolvendo a leitura de palavras e frases, ainda que uma parcela destes consiga ler números familiares (números de telefone, preços, etc.).

11



Nível rudimentar: corresponde à capacidade de localizar uma informação explícita em textos curtos e familiares (como, por exemplo, um anúncio ou uma pequena carta), ler e escrever números usuais e realizar operações simples, como manusear dinheiro para o pagamento de pequenas quantias ou fazer medidas de comprimento usando a fita métrica.



Nível básico: as pessoas classificadas neste nível podem ser consideradas funcionalmente alfabetizadas, pois já leem e compreendem textos de média extensão, localizam informações mesmo que para isso seja necessário realizar pequenas inferências, leem números na casa dos milhões, resolvem problemas envolvendo

uma

sequência

simples

de

operações,

e

têm

noção

de

proporcionalidade. Demonstram, no entanto, limitações quando as operações requeridas envolvem maior número de elementos, etapas ou relações.



Nível pleno: classificadas nesse nível estão as pessoas cujas habilidades não mais impõem restrições para compreender e interpretar textos em situações usuais: leem textos mais longos, analisando e relacionando suas partes, comparam e avaliam informações, distinguem fato de opinião, realizam inferências e sínteses. Quanto à matemática, resolvem problemas que exigem maior planejamento e controle, envolvendo percentuais, proporções e cálculo de área, além de interpretar tabelas de dupla entrada, mapas e gráficos.

Os níveis de alfabetismo acima definidos descrevem habilidades medidas por meio da escala de alfabetismo, no que se inclui leitura, escrita e cálculo matemático. Foram mantidas também subescalas de letramento e de numeramento de modo a possibilitar estudos com foco específico. Por fim, vale ressaltar que este trabalho utilizou o resultados de todos os anos disponíveis da pesquisa até o momento.

12

4. Metodologia

4.1.Dados longitudinais (painel e pseudo-painel)

Em econometria, dados em painel descrevem um conjunto de dados que possui uma dimensão temporal e uma dimensão de corte transversal. Para que seja possível utilizar um modelo de painel é necessário que os dados sejam coletados sempre dos mesmos indivíduos ao longo do tempo. Isso não é um problema quando os objetos de estudo pertencem à um número relativamente pequeno de entidades, como países, e as questões são não-ambíguas, como a população de cada país (Fraas e Russel, 2005). Porém, isso pode ser um problema quando o objeto de estudo são cidadãos ou famílias, pois o acompanhamento dos mesmos indivíduos ao longo do tempo se torna mais dispendioso e sujeito à perda de dados (devido à falha na hora de responder, indivíduos que deixam o estudo por algum motivo, etc). Em casos como o supracitado, a metodologia de pseudo-painel pode ser utilizada em substituição ao painel tradicional. O pseudo-painel também trata da análise de dados ao longo do tempo, porém o acompanhamento dos mesmos indivíduos não se faz necessária, ao invés disso são definidos coortes utilizando características dos indivíduos que são estáveis ao longo do tempo (Deaton, 1985). Para cada coorte é calculada a média para cada variável e para cada período de tempo, e esses valores médios se tornam as observações. A especificação do modelo (Fraas e Russel, 2005) se dá da seguinte forma: considereum modelo em painel tradicional de efeitos fixos: 𝒚𝒊𝒕 = 𝜶 + 𝜷𝒙𝒊𝒕 + 𝝁𝒊 + 𝒗𝒊𝒕

i = 1, . . . , N e t = 1, . . . , T

ondei representa a dimensão de corte transversal e t a dimensão temporal. Na parte sistemática, 𝛼 é um escalar, 𝛽 é um vetor de K variáveis explicativas e 𝑥𝑖𝑡 é a i-ésima observação no período t nas K variáveis explicativas. Emrelação aos termos de erro, 𝜇𝑖 representao efeito específico do indivíduo e que não muda ao longo do tempo e 𝑣𝑖𝑡 representa o restante dos efeitos não observáveis que podem variar tanto na dimensão “tempo” quanto na dimensão “indivíduo”.

13

Para construir um conjunto de dados em pseudo-painel, um conjunto de C coortes é definido de forma que qualquer indivíduo i sempre pertencerá ao mesmo coorte em qualquer período. Calculando-se a média em cada coorte e em cada período, obtêm-se: ̅𝒄𝒕 = 𝜶 + 𝜷𝒙 ̅𝒄𝒕 + 𝝁 ̅𝒄𝒕 𝒚 ̅𝒄+ 𝒗

c = 1, . . . , C e t = 1, . . . , T

Onde 𝝁 ̅ 𝒄 é tratado com um efeito específico do coorte. Na ausência de migração e com tamanhos suficientemente grandes de células, essa especificação controla por efeitos fixos individuais (Deaton, 1985). No caso deste trabalho, serão conduzidos dois conjuntos de regressões, onde em um ̅𝒄𝒕 será a média dos scores de letramento e no outro a média dos scores de deles 𝒚 numeramento nas células de coorte. As variáveis que serão testadas como regressoras (𝑥̅𝑐𝑡 ) serão basicamente escolaridade (da mãe e do próprio indivíduo), renda, sexo, geração em que nasceu e idade. Algumas das variáveis serão binárias e auxiliarão na criação das células de coorte e outras serão binárias e serão agrupadas como uma média dentro dos coortes, virando uma variável de proporção (como no caso da variável “baixa renda”, que será definida na seção 6).

14

5. Análise exploratória Nesta seção é feita a análise exploratória dos dados do INAF, a fim de extrair informações úteis para o desenvolvimento do modelo de regressão e facilitar a interpretação das conclusões.

Tabela 1: Escolaridade e alfabetismo funcional

Ano Até 4a entrevista série

Escolaridade 5a a 8a Ensino série médio

Classificação mista INAF Superior

2001 44,0% 28,0% 20,4% 7,7% 2002 44,1% 28,0% 20,3% 7,7% 2003 43,7% 28,5% 20,1% 7,8% 2004 37,9% 26,7% 26,0% 9,4% 2005 38,2% 26,4% 25,9% 9,5% 2007 34,3% 25,1% 30,0% 10,6% 2009 30,5% 25,4% 32,0% 12,0% 2011 26,8% 23,8% 35,0% 14,4% Fonte: INAF 2001-2011. Elaboração própria.

Analf.

Rudim.

Básico

Pleno

9,0% 8,4% 7,8% 7,2% 6,7% 9,3% 7,0% 5,9%

30,9% 31,1% 30,0% 27,4% 28,9% 24,9% 19,9% 21,2%

34,4% 37,7% 38,4% 39,8% 39,5% 38,1% 45,9% 47,3%

25,8% 22,9% 24,0% 25,7% 24,9% 27,7% 27,2% 25,6%

Tabela 2: Score de letramento ao longo do tempo Score de letramento Ano entrevista

Mínimo

Média

Máximo

2001 1,7 98,7 141,1 2002 2003 1,7 99,8 141,1 2004 2005 1,7 101,5 141,1 2007 10,0 99,5 142,7 2009 38,5 105,2 164,1 2011 37,1 108,7 170,3 Fonte: INAF 2001-2011. Elaboração própria.

Desvio padrão 33,5 31,3 30,2 33,8 27,1 26,7

15

Tabela 3: Score de numeramento ao longo do tempo Score de numeramento Ano entrevista

Mínimo

Média

Máximo

Desvio padrão

2001 2002 -14,7 97,8 166,1 2003 2004 -14,7 100,9 166,1 2005 2007 29,3 102,0 176,1 2009 28,6 104,8 163,5 2011 27,2 104,8 170,0 Fonte: INAF 2001-2011. Elaboração própria.

33,5 31,3 30,2 33,8 27,1 26,7

Pela Error! Reference source not found. podemos ver que ao longo dos anos houve uma redução do percentual de indivíduos entre 15 e 64 anos da amostra que frequentaram até a quarta série (de 44% a 26,8%) e um aumento naqueles que frequentaram ensino médio ou superior (de 28,1% a 49,4%). Com relação ao alfabetismo funcional estão sendo mostrados na tabela o percentual de indivíduos em cada nível de acordo com a classificação mista do INAF, que leva em consideração as habilidades de letramento e numeramento simultaneamente (através de metodologia interna). Através desse índice geral nota-se que a proporção de indivíduos no nível pleno manteve-se praticamente constante ao longo do tempo. Pelas tabelas 2 e 3Error! Reference source not found., em que ao invés de proporção, temos o score (nota) médio amostral, é possível notar mais claramente a evolução no nível de alfabetismo para as habilidades individuais. Conforme mencionado na Seção 1, será feita uma análise sobre a geração em que pertence o indivíduo. Na Tabela 4 estão representadas as 50 células de coorte e suas respectivas quantidades.

16

Tabela 4: Quantidade de indivíduos por geração, sexo e faixa etária

21-25

26-30

31-35

36-40

Homem nascido em: 1941-1945 1946-1950 1951-1955 1956-1960 1961-1965 1966-1970 317 1971-1975 334 312 1976-1980 375 391 177 1981-1986 516 228 Mulher nascida em: 1941-1945 1946-1950 1951-1955 1956-1960 1961-1965 1966-1970 346 1971-1975 429 343 1976-1980 404 422 212 1981-1986 528 238 Fonte: INAF 2001-2011. Elaboração própria.

329 332 200

360 325 207

Idade 41-45

238 267 138

265 288 174

46-50

221 245 144

246 281 154

51-55

184 204 126

214 235 145

56-60

61-64

165 165 133

151 112

174 184 121

144 120

A

Tabela 5 e Tabela 6 mostram os scores médios de letramento e numeramento

(respectivamente) para cada uma das 50 células. Apenas pelas tabelas já se pode ter alguma noçãodo que esperar do retorno do score sobre essas características: para ambas as métricas e ambos os sexos as maiores faixas etárias apresentam as menores notas e, além disso, dentro da mesma faixa etária, as gerações mais novas (ou, mais precisamente, as gerações que atingiram essas faixas mais recentemente) apresentam em média maiores notas do que as gerações mais antigas. .

17

Tabela 5: Score médio de letramento por geração, sexo e faixa etária

21-25

26-30

31-35

36-40

Idade 41-45

46-50

51-55

56-60

61-64

78,5 79,9 84,0

73,3 86,5

77,2 84,6 91,7

73,9 80,6

Homem nascido em: 1941-1945 1946-1950 1951-1955 1956-1960 1961-1965 1966-1970 1971-1975 1976-1980 1981-1986

105,4 110,8

105,8 101,7 115,5

95,5 99,4 110,1

85,2 96,7 105,0

94,0 93,2 102,9

87,9 88,5 101,7

79,3 90,3 92,1

Mulher nascida em: 1941-1945 1946-1950 1951-1955 1956-1960 1961-1965 102,2 1966-1970 103,5 101,2 1971-1975 109,3 108,0 106,2 1976-1980 113,6 110,6 111,6 1981-1986 114,6 115,9 Fonte: INAF 2001-2011. Elaboração própria.

91,8 96,6 105,8

93,5 93,3 101,1

81,6 85,8 97,6

18

Tabela 6: Score médio de numeramento por geração, sexo e faixa etária

21-25

26-30

31-35

36-40

Idade 41-45

46-50

51-55

56-60

61-64

97,1 90,4 84,9

83,8 87,8

82,0 80,5 84,3

72,8 74,1

Homem nascido em: 1941-1945 1946-1950 1951-1955 1956-1960 1961-1965 1966-1970 1971-1975 1976-1980 1981-1986

108,8 112,7

106,9 106,2 116,3

101,8 107,5 113,8

103,1 104,6 104,6

99,0 102,0 103,7

98,8 94,1 104,0

94,7 90,7 91,8

Mulher nascida em: 1941-1945 1946-1950 1951-1955 1956-1960 1961-1965 94,5 1966-1970 99,3 100,0 1971-1975 98,6 104,7 103,1 1976-1980 104,9 111,1 109,1 1981-1986 111,3 110,7 Fonte: INAF 2001-2011. Elaboração própria.

90,0 93,1 105,2

88,4 89,6 96,4

80,2 83,2 91,2

Ao observar a Tabela 7 e Tabela 8, em que é analisada a relação entre escolaridade da mãe, escolaridade do entrevistado e os scores de letramento e numeramento (sendo que no primeiro nível da hierarquia da tabela está a escolaridade da mãe e no segundo nível a do entrevistado), pode-se notar que para ambas as habilidades, o fato de a mãe ter passado pela 4ª série parece ser uma influência positiva sobre o nível de alfabetismo dos entrevistados. No que se refere à escolaridade do próprio entrevistado,talrelação também se mostra clara:para cada nível de escolaridade da mãe, quanto maior a escolaridade do entrevistado, maior a nota, em média, para ambas as habilidades.

19

Tabela 7: Score de letramento vs escolaridade da mãe e do entrevistado Score de letramento Escolaridade da mãe (1º nível) e Escolaridade do entrevistado (2º nível) Não teve Até quarta série Pós - quarta série Analf Analf Analf ou ou sem Fund. Médio Sup. ou sem Fund. Médio Sup. Fund. Médio Sup. sem esc. esc. esc. 2001 28,2 81,6 109,0 120,6 34,8 2003 25,2 82,5 106,5 115,9 19,6 2005 21,3 80,7 106,1 118,4 14,4 2007 31,0 76,2 106,3 119,7 27,3 2009 52,4 87,3 105,1 114,5 56,2 2011 54,3 90,4 106,7 114,7 69,4 Fonte: INAF 2001-2011. Elaboração própria.

89,3 89,4 85,9 86,7 93,9 97,5

112,6 111,1 107,7 109,7 109,4 111,7

121,5 121,0 120,2 118,1 120,3 122,6

14,8 54,1 26,6 38,9 64,9

95,3 96,6 87,8 91,9 97,4 98,0

116,2 115,2 114,1 114,1 112,9 116,4

126,4 125,2 123,6 123,1 124,9 125,2

Tabela 8: Score de numeramento vs escolaridade da mãe e do entrevistado Score de numeramento Escolaridade da mãe (1º nível) e Escolaridade do entrevistado (2º nível) Não teve Até quarta série Pós - quarta série Analf Analf Analf ou sem Fund. Médio Sup. ou sem Fund. Médio Sup. ou sem Fund. Médio Sup. esc. esc. esc. 2002 36,8 79,2 101,7 111,3 70,0 2004 44,4 79,6 103,3 119,2 46,5 2007 43,1 78,6 100,9 125,0 50,4 2009 48,8 85,9 101,7 114,6 49,8 2011 49,4 81,8 101,2 110,4 60,1 Fonte: INAF 2001-2011. Elaboração própria.

86,3 84,0 87,1 91,3 91,0

105,5 105,5 107,3 108,3 108,3

121,1 125,2 123,9 123,7 118,9

51,4 36,0 41,6 50,7 54,2

93,3 86,0 89,9 92,3 93,4

108,4 108,1 110,9 114,0 111,1

126,9 126,1 131,1 127,8 126,6

Ao analisar a informação de renda(Figuras 1 e 2), é claramente observável sua relação com o score (para ambas as habilidades). Quanto maior a faixa de renda, maior é o score, em média, exceto para as duas maiores faixas. Consequentemente, desconsiderando outros fatores, a informação de renda parece estar bastante relacionada ao nível de alfabetismo funcional.

20

Figura 1: Score de letramento por faixa de renda

Figura 2: Score de numeramento por faixa de renda

21

6. Resultados

Para se analisar mais precisamente a influência dos fatores, foram criadas as seguintes variáveis descritas na Tabela 9. Tabela 9: Descrição das variáveis Tipo

Geração em que nasceu

Sexo do entrevistado

Faixa etária do entrevistado

Escolaridade do entrevistado

Escolaridade da mãe

Renda

Variável 1941-1945 1946-1950 1951-1955 1956-1960 1961-1965 1966-1970 1971-1975 1976-1980 1981-1986 Masculino Feminino 21-25 26-30 31-35 36-40 41-45 46-50 51-55 56-60 61-64

Notação c1941 c1946 c1951 c1956 c1961 c1966 c1971 c1976 c1981 SexoM SexoF age21 age26 age31 age36 age41 age46 age51 age56 age61

Analfabeto ou sem escolaridade

efd1

Até 4a série

efd2

a

Até 8 série

efd3

Ensino médio/superior

efd4

Analfabeto/sem escolaridade/sem info

esc_mae_nenhuma

Até 4a série Pós 4a série

esc_mae_ate4s esc_mae_pos4s

Indivíduos que recebem até 2 salários mínimos

baixa_renda

Valor

1 se o indivíduo está nessa faixa; 0 se não

Proporção de indivíduos no coorte

Para a estimação dos modelos, foram omitidas as variáveis c1981, SexoF,age21, efd1 e esc_mae_nenhuma. Uma ressalva a ser feita é que como a faixa etária é uma das 22

variáveis explicativas o efeito da dimensão temporal estará confundido com o efeito dessa variável, além disso a especificação deste modelo será como o de um modelo linear múltiplo, com estimação via Mínimos Quadrados Ordinários. Uma última consideração é sobre a variável baixa_renda: apesar de o banco de dados possuir várias categorias para a quantidade de salários mínimos que o entrevistado recebe, foi criada esta variável para destacar o efeito daqueles considerados de baixa renda pelo nosso estudo. Serão conduzidos dois conjuntos de regressões, onde a variável dependente em uma será o score médio de letramento e na outra o score médio de numeramento. O resultado encontra-se nas Tabelas 9 e 10. Pode-se notar que a escolaridade da mãe -desconsideradas todas as demais variáveis -é estatisticamente significante. O fato da mãe do entrevistado ter alguma escolaridade indica um retorno médio positivo sobre o scorede ambas as habilidades. Ainda, este efeito é maior para a categoria de maior escolaridade:o entrevistado cuja mãe cursou além da quarta série possui um score médio de letramento de 116,99 ante um score de 104,23 daquele cuja mãe cursou até a quarta série (considerando os scores de letramento do banco de dados do INAF com um todo, a pontuação 116,99 está próxima do percentil 60) . Para a habilidade de numeramento essa relação é de 119,35 ante 104,07 (119,35 está proximo do percentil 70 dos scores de numeramento no banco de dados do INAF). Ao incluir as variáveis de geração e de idade no modelo pode-se notar uma ligeira diminuição no efeito da escolaridade da mãe para ambas as habilidades. O retorno da geração sobre o score de letramento é estatisticamente significante até a geração de 19661970 e mais negativo para gerações mais antigas (quanto mais antiga a geração, maior a magnitude da redução sobre o score médio), levando em conta que a categoria de base é a da geração de 1981 a 1986. Para a habilidade de numeramento, isso se mantém, porém a magnitude do efeito é menor, além disso as gerações de 1941-1945 e 1976-1960 não se mostram significantes. A informação de idade (que, juntamente com a variável de geração, caracteriza a dimensão temporal do pseudo-painel) praticamente não se mostra estatisticamente significante. Ao incluirmos as variáveis de escolaridade do entrevistado, nota-se uma diminuição brusca no efeito da escolaridade da mãe para ambas as habilidades. Essa variável tem efeito positivo (lembrando-se que a categoria de base é “analfabeto ou sem escolaridade”) e de maior magnitude quanto maior a escolaridade. Vale ressaltar que, ao incluir estas

23

informação no modelo, o R-quadrado aumenta de forma considerável ( de 0,4186 para 0,9322 no caso de letramento e de 0,4285 para 0,9072 no caso de numeramento). Por fim, são incluídas as informações de sexo e renda do entrevistado no modelo: a variável referente à proporção de indivíduos de baixa renda no coorte se mostrou estatisticamente significante ao nível de 10%para letramento e 1% para numeramento, com efeito negativo para ambas as habilidades. A variável sexoM (que assume 1 se o entrevistado pertence ao sexo masculino) se mostrou estatisticamente significante ao nível de 1% para ambas as habilidades, porém com efeito negativo no caso de letramento e positivo no caso de numeramento.

Tabela 10: Resultados das regressões de letramento Variáveis explicativas esc_mae_a~4s esc_mae_p~4s c1941 c1946 c1951 c1956 c1961 c1966 c1971 c1976 age26 age31 age36 age41 age46 age51 age56 age61 efd2 efd3 efd4 sexoM baixa_renda constante R-squared Prob>F

Variável Resposta: score de letramento Coef. 19,37*** 32,13***

EP 2,06 1,91

Coef. 16,37*** 26,35*** -33,06*** -27,34*** -21,60*** -17,88*** -13,83*** -8,46** -4,07 -4,18 -0,36 -0,15 -0,32 2,93 4,96 4,94 5,59 5,37

EP 1,77 1,67 8,42 7,36 6,21 5,51 5,14 3,76 2,97 2,33 2,28 3,11 3,74 4,86 5,54 6,26 7,41 8,73

Coef. 6,15*** 8,90*** -19,16*** -11,00*** -7,05*** -6,32*** -4,34* -1,78 0,01 -1,44 -0,53 -0,55 -0,67 1,66 2,79 3,93 7,77*** 10,91*** 44,18*** 62,92*** 74,46***

EP 0,73 0,68 3,18 2,88 2,66 2,4 2,33 1,4 1,16 0,88 0,88 1,21 1,45 2,06 2,5 2,62 2,95 3,18 1,53 1,55 1,54

84,86*** 1,55 96,75*** 2,19 41,78*** 1,61 0,3274 0,4186 0,9322 0,0000 0,0000 0,0000 Tamanho da amostra: 574 Fonte: INAF 2001-2011. Elaboração própria. Significância dos coeficientes: *** 1%, ** 5%, *10%

Coef. 5,79*** 8,30*** -21,64*** -13,24*** -8,92*** -7,89*** -5,61*** -2,89* -0,77 -1,91** -0,35 -0,16 0,01 2,30 3,66 4,92* 9,14*** 12,27*** 43,42*** 61,38*** 71,96*** -2,46*** -4,24* 47,48*** 0,9346 0,0000

24

EP 0,73 0,78 3,42 3,12 2,82 2,54 2,38 1,55 1,2 0,85 0,81 1,22 1,5 2,05 2,48 2,64 2,94 3,22 1,62 1,8 2,1 0,57 2,41 3,20

Tabela 11: Resultados das regressões de numeramento Variável Resposta: score de numeramento Coef. EP Coef. EP Coef. EP Coef. EP 19,57*** 2,10 17,44*** 1,88 7,32*** 0,80 6,47*** 0,7 34,85*** 1,96 30,52*** 1,83 11,51*** 0,82 9,75*** 0,82 -13,14 8,75 0,12 4,51 -3,83 4,12 -13,97* 7,72 3,52 0,82 4,01 -2,55 -15,01** 6,5 2,86 -0,73 3,25 -3,76 -13,40** 5,94 -1,85 2,93 -4,25* 2,48 -10,34** 5,05 2,02 -1,13 2,29 -3,01 -7,36* 4,41 1,76 0,27 2,01 -1,26 -6,48** 3,3 -1,40 1,68 -2,39* 1,33 -3,49 2,74 0,96 -0,55 1,24 -1,12 1,22 2,57 0,92 1,04 1,23 1,41 4,72 3,32 4,2*** 1,57 4,85*** 1,16 4,47** 4,31 1,65 3,91** 1,91 4,83*** 5,07 1,93 5,02 4,41** 2,24 5,49*** 4,60 5,75 2,99 2,82 4,46*** 2,32 1,84 6,48 2,5 1,49 3,05 3,32 -1,29 7,59 3,14 2,32 3,63 4,59 -6,34 9,23 0,60 4,37 2,76 3,75 35,49*** 1,58 34,63*** 1,41 53,59*** 1,59 51,75*** 1,56 70,41*** 1,60 67,38*** 1,95 5,89*** 0,58 -7,56*** 2,66 84,50*** 1,49 91,93*** 2,25 43,17*** 1,64 47,53*** 3,10 0,3719 0,4285 0,9072 0,9275 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 Tamanho da amostra: 563 Fonte: INAF 2001-2011. Elaboração própria. Significância dos coeficientes: *** 1%, ** 5%, *10% Variáveis explicativas esc_mae_a~4s esc_mae_p~4s c1941 c1946 c1951 c1956 c1961 c1966 c1971 c1976 age26 age31 age36 age41 age46 age51 age56 age61 efd2 efd3 efd4 sexoM baixa_renda constante R-squared Prob>F

Ao analisar essa dinâmica, que ocorre tanto para letramento quanto para numeramento, nota-se que a escolaridade da mãe parece ter grande influência sobre o nível de alfabetismo do indivíduo. No entanto, ao se incluir sua própria escolaridade, a influência da escolaridade da mãe é bastante reduzida, mostrando que talvez essa influência seja indireta. Podemos supor uma conclusão parecida quando tratamos da renda. Apesar de não possuir a informação de renda dos pais no modelo, é de se esperar igualmente uma influência indireta (a renda dos pais afetando a renda dos filhos, e esta afetando seu nível de alfabetismo). Essas duas questões (educação e renda) permeiam o tema da desigualdade. Segundo relatório do PNUD (Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento) de 2006, o Brasil ocupa a décima posição entre os países com maior desigualdade de renda. Paschoal 25

(2008) argumenta que a mobilidade intergeracional de educação contribuem para o processo de desigualdade de renda uma país. Portanto, pode-se dizer que o nível de alfabetismo funcional de um indivíduo é principalmente determinado por duas características: sua escolaridade e sua renda, porém estes são influenciados pela escolaridade e renda de seus pais. Quanto menos mobilidade com relação a esses dois fatores uma sociedade tiver, menos chances de mudanças existirão para minimização do alfabetismo funcional de seus indivíduos.

7. Considerações finais Esse estudo revelou que o nível de instrução da mãe é um importante fator de influência no desenvolvimento de um indivíduo. Apenas o fato da mãe ter cursado alguma série escolar já indica um retorno médio positivo sobre o score de alfabetismo funcional para ambas as habilidades, porém esse efeito é bastante reduzido ao incluir a escolaridade do prório indivíduo. Foi encontrado também que a geração em que o indivíduo nasceu exerce alguma influência sobre o nível de alfabetismo, principalmente no que concerne a habilidade de letramento. Esse efeito é negativo e de maior magnitude para as gerações mais antigas. No entanto, ao controlar pelas informações de educação, o efeito das gerações perde uma pouco sua magnitude e significância para alguns casos. A variável de faixa etária não se mostrou significante. Sobre a informação de educação, foi encontrado que ela é talvez a principal influência sobre o nível de alfabetismo, como já era esperado. O efeito dela é positivo e aumenta conforme a faixa de escolaridade. Quando incluímos essa variável no modelo, a estatística R-quadrado aumenta consideravelmente, ou seja, uma porção maior da variabilidade é explicada pelo modelo. Foi também encontrado que a informação de renda é estatisticamente significante: a proporção de indivíduos de baixa renda no coorte teve retorno negativo para ambas as habilidades. Por fim, a análise foi finalizada com uma associação ao tema da desigualdade e da mobilidade de renda. A educação da mãe influencia o nível de alfabetismo funcional de um indivíduo de forma indireta, atráves da influência sobre a educação do mesmo(mobilidade 26

intergeracional de educação). A baixa mobilidade para este indicador afeta a mobilidade de renda, e esta dinâmica contribui para a desigualdade social.

8. Referências bibliográficas

Costa, C. M.; Correa, J. G. C. Os efeitos do alfabetismo funcional sobre a empregabilidade dos trabalhadores brasileiros.Rev. brasileira de estudos de população, SãoPaulo, v. 31, n. 1, Junho 2014. Deaton, A. Panel data from time series of cross-sections. Journalof Econometrics,3, 109126, 1985. Ferreira, A. A.; Silva, A. C.F.; Queiroga, B. A. M. A aprendizagem da escrita e a escolaridade materna. Rev. CEFAC, SãoPaulo, v. 16, n. 2, Abril 2014 . Instituto Paulo Montenegro. Indicador de alfabetismo funcional - 5 anos: um balanço dos resultados de 2001 a 2005. São Paulo, 2006. IBGE. Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios - Síntese de Indicadores 2011. Rio de Janeiro, 2011. Disponível em: Ferreira, S. G.; Veloso, F. Mobilidade intergeracional de educação no brasil. in: Xxxi encontro da associação nacional de centros de pós graduação em economia, 2003, porto seguro - bahia. Anais do XXXI Encontro da Associação Nacional de Centros de Pós Graduação em Economia, 2003. Menezes-Filho, N.A.: “Os Determinantes do Desempenho Escolar no Brasil”, in, Duarte, Silber e Guilhoto (eds), O Brasil do Século XXI. São Paulo: Saraiva, 2011 Moreira, D. A. Analfabetismo Funcional: o mal nosso de cada dia. São Paulo: Pioneira, 2006.

27

Paschoal, I. P. Mobilidade intergeracional de educação no Brasil. Dissertação (Mestrado em Economia Aplicada) - Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade de Ribeirão Preto, University of São Paulo, Ribeirão Preto, 2008. PNUD, Programa das nações unidas para o desenvolvimento: Relatório do desenvolvimento humano. Disponível em: www.pnud.org.br/arquivos/rdh/rdh2006/rdh2006_brasil.pdf Soares, M. Língua escrita, sociedade e cultura. Revista Brasileira deEducação, Belo Horizonte, v. 0, p. 5-16, set./dez. 1995. Wooldridge, J. M. Introductory Econometrics: A ModernApproach, 4th ed., South-Western Cengage Learning, 2009.

28