MPT em Pernambuco promoverá capacitação sobre combate ao trabalho infantil no Sertão

2

Trabalho infantilO Ministério Público do Trabalho (MPT) em Pernambuco promoverá de amanhã (28) até quinta-feira (30) uma série de atividades no Sertão do estado voltadas à capacitação de conselheiros tutelares e coordenadores dos Centros de Referência Especializados de Assistência Social (CRAS e CREAs).

Sob a coordenação do procurador do Trabalho, Ulisses Dias de Carvalho, a programação terá como temática o combate ao trabalho infantil.

O objetivo da capitação é a promoção de debates relativos aos direitos da criança e do adolescente, especialmente na identificação desses casos. O evento será descentralizado, com polos em Ouricuri (Araripe), Salgueiro (Sertão Central) e Floresta (Itaparica). A expectativa é que, ao todo, compareçam cerca de 200 profissionais.

A programação completa é a seguinte:

– Polo Ouricuri (Terça-feira, 28, às 16h30)

Municípios convidados: Araripina, Bodocó, Exu, Granito, Ipubi, Ouricuri, Santa Cruz, Santa Filomena e Trindade.

Local: Auditório da 9ª Gerência Regional de Saúde (Geres).

– Polo Salgueiro (Quarta-feira, 29, às 9h)

Municípios convidados: Cedro, Cabrobó, Carnaubeira da Penha, Mirandiba, Moreilândia, Orocó, Parnamirim, Salgueiro, São José do Belmonte, Serrita, Terra Nova e Verdejante.

Local: Auditório da Câmara de Diretores Lojistas.

– Polo Floresta (Quinta, 30, às 9h)

Municípios convidados: Belém do São Francisco, Floresta, Inajá, Itacuruba, Jatobá, Manari, Petrolândia e Tacaratu.

Local: Auditório da Escola Nestor Valgueiro.

2 COMENTÁRIOS

  1. DETERMINANTES DA DECISÃO ENTRE TRABALHAR E ESTUDAR PARA
    CRIANÇAS E ADOLESCENTES DA REGIÃO NORDESTE DO BRASIL: 2002 E 2011

    Marcos Falcão Gonçalves
    UFV – Universidade Federal de Viçosa / BNB – Banco do Nordeste do Brasil
    [email protected]
    Mateus Carvalho dos Reis Neves
    UFV – Universidade Federal de Viçosa
    [email protected]
    João Eustáquio de Lima
    UFV – Universidade Federal de Viçosa
    [email protected]
    Januzia Souza Mendes
    UNEB – Universidade do Estado da Bahia / FAT – Faculdade Anísio Teixeira
    [email protected]

    Resumo: O trabalho infantil reduziu-se no Brasil, no período de 2002 a 2011, passando de 8,9% para 5,4% das crianças e adolescentes brasileiros em idade escolar. Contudo, a Região Nordeste ainda apresenta números acima dessa média, registrando 12,1% de crianças/adolescentes trabalhando, em 2002, e 6,5%, no período seguinte. Dessa forma, o objetivo desse trabalho é verificar os fatores determinantes do trabalho infantil na Região Nordeste do Brasil, nos anos de 2002 e 2011, verificando possíveis mudanças nos mesmos entre os períodos estudados. Para tanto, foram utilizados os dados da PNAD, analisados por meio dos efeitos marginais de cada variável, obtidos pelo modelo logit multinomial. Os resultados mostram que morar em áreas urbanas, ser do sexo feminino, frequentar a maior tempo a escola e presença da mãe no domicílio tendem a aumentar a probabilidade de que a criança/adolescente apenas estude nos dois períodos analisados.

    Palavras-chave: Trabalho Infantil; Região Nordeste; PNAD; Modelo logit multinomial

    1. INTRODUÇÃO
    Apesar dos avanços recentes da economia brasileira, a desigualdade regional persiste no país. Quando se observa a taxa de crescimento do Produto Interno Bruto (PIB) do Brasil, este cresceu numa média de 8,6% a.a. na década de 1970, marcada pelo “milagre econômico”, 1,6% a.a. na década de 1980, a chamada “década perdida”, aumentando para 2,5% a.a. na década seguinte (IBGE, 2010).
    Ainda de acordo com IBGE (2010), nos primeiros cinco anos da década de 2000, a taxa média de crescimento do PIB brasileiro ficou em 2,8%, atingindo 7,5% em 2010.
    A evolução, contudo, dos indicadores sociais foi mais modesta. O Índice de
    Desenvolvimento Humano variou de 0,706, em 1991 (primeiro ano a ser calculado), para 0,749, em 2007, e 0,810, em 2010 (PNUD, 2010).
    Estimativa de Barros et al. (2007), com base na Pesquisa Nacional por Amostra de
    Domicílios – PNAD, mostra que o coeficiente de Gini1 correspondia a 0,623, em 1977, permanecendo estável durante a década de 1980, próximo a 0,600, atingindo seu máximo em 1989, chegando a 0,634.
    Soares (2010) corrobora Barros et al.. (2007), observando estabilidade do coeficiente
    de Gini na década de 1990, variando de 0,580, no início da década, para 0,599, em 1995, e para 0,594, em 2001. A ampliação de programas de transferência de renda, proporcionada pela estabilização da economia, pode ter contribuído para a redução de tal coeficiente para 0,559, em 2006, e para 0,536, em 2010 (IPECE, 2011).
    Quando se decompõe regionalmente o coeficiente de Gini, IPECE (2011) mostra-se que a Região Nordeste apresenta maior desigualdade, tendo como base o rendimento mensal dos domicílios, registando índice de 0,555.
    Ao observar o Índice Firjan de Desenvolvimento Municipal (IFDM), verifica-se que,
    além da desigualdade inter-regional, o Brasil apresenta também uma desigualdade intraregional. A Região Nordeste, por exemplo, abriga o município de Eusébio-CE e Recife-PE, com IFDM igual a 0,8315 e 0,8258, respectivamente (186º e 207º colocados entre os municípios brasileiros), e Tremedal-BA, que registra valor correspondente a 0,3671 para o índice, deixando-o na 5514º posição no mesmo ranking (FIRJAN, 2012). Segue a tendência exposta anteriormente o comportamento do trabalho infantil que, de maneira geral, tem diminuído no Brasil nas últimas décadas. Quando se observa os dados da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílio (PNAD), verifica-se que o percentual de crianças e adolescentes que trabalham mais de uma hora por semana fora de casa variou de 14,6%, em 1992, para 8,9% em 2002 e 5,4% em 2011.
    Essa redução pode, em parte, ser creditada ao novo formato dos programas
    redistributivos de renda, adotados a partir da década de 1990, baseados em transferências diretas de renda, condicionadas à determinadas regras, conforme discutido por Pedrozo (2007). Assim, 1 O Índice de Gini é comumente utilizado para calcular a desigualdade de distribuição de renda, mas pode ser usada também para qualquer distribuição, como concentração de terra, riqueza entre outras. Quanto mais os valores do coeficiente de Gini, se afastarem de 0, maior será a desigualdade.
    Programas brasileiros, como o Programa de Erradicação do Trabalho Infantil (PETI) e o Bolsa Família (que tem sua origem no Bolsa Escola), condicionam o recebimento do benefício à matrícula e frequência escolar das crianças e adolescentes. É o mesmo formato adotado por outros programas internacionais, tais como o Progresa ou Oportunidad no México, Red de Protección Social na Nicarágua, Food for Education em Bangladesh, Mid-day Meal Schemes na Índia e School Constructione Back to School na Indonésia, citados por Kassouf (2007).
    Contudo, a desigualdade regional brasileira se faz presente também nos índices de
    trabalho infantil. A Região Nordeste, por exemplo, ainda de acordo com a PNAD, em 2002, apresentava 12,1% de suas crianças e adolescentes trabalhando, e reduziu essa taxa para 6,5%, em 2011, ainda acima da média nacional.
    A persistente desigualdade regional deixa as crianças e adolescentes mais vulneráveis ao ingresso no mercado de trabalho de forma precoce. Assim, o objetivo desse trabalho é verificar os fatores determinantes do trabalho infantil na Região Nordeste do Brasil, a partir de dados da PNAD 2002 e 2011.
    Especificamente, espera-se i) identificar os fatores determinantes para o trabalho infantil na Região Nordeste do Brasil, com base na PNAD 2002 e 2011; e ii) analisar possíveis alterações nesses determinantes entre os dois períodos analisados.
    Este artigo se justifica pela necessidade de aprimorar o entendimento sobre o tema nesta porção do Brasil, com vistas a subsidiar ações de políticas públicas que melhor contribuam para erradicação do trabalho infantil e elevação na condição de vida das famílias. Ademais, o período selecionado coincide com a fase de consolidação e universalização de políticas públicas voltadas para esse público.
    Além desta introdução, o presente artigo é composto de uma revisão de literatura, de
    seção que explicita a metodologia utilizada, seguida dos resultados e discussão, e culmina com as considerações finais.

    2. REVISÃO DE LITERATURA
    Em todo o mundo, trabalho infantil não é um fenômeno recente. Kussmaul (1990)
    demonstrou elevada percentagem de jovens trabalhando na produção agrícola, já no século XVI. No caso do setor secundário da economia, as duras condições de trabalho de crianças, durante a Revolução Industrial Inglesa, são retratadas em Tuttle (1999). De acordo com Kassouf (2007), os primeiros relatos do trabalho infantil no Brasil ocorrem na época da escravidão, que perdurou por quase quatro séculos no País. Os filhos de escravos acompanhavam seus pais nas mais diversas atividades em que se empregava mão de obra escrava e exerciam tarefas que exigiam esforços muito superiores às suas possibilidades físicas.
    A Organização Internacional do Trabalho (OIT) define trabalho infantil como toda
    forma de trabalho exercido por crianças e adolescentes, abaixo da idade mínima legal permitida, que é dada pela legislação de cada país (LIMA; PAIXÃO, 2011). No Brasil, a Constituição Federal de 1988, em seu Art. 7º, § XXXIII, proíbe qualquer trabalho a menores de dezesseis anos, salvo na condição de aprendiz, a partir de quatorze anos. Assim, no decorrer desse artigo, consideraremos trabalho infantil todo aquele exercido por crianças e adolescentes entre 5 e 15 (inclusive) anos de idade, com duração mínima de uma hora por semana.
    Segundo Barros e Mendonça (1990), o trabalho precoce tende a elevar a evasão
    escolar. Além disso, Barros e Santos (1991) o consideram como um dos fatores de transmissão da pobreza entre gerações: a pobreza é uma das causas do trabalho precoce, que por sua vez é uma das causas da pobreza futura. Assim, dada a importância do tema, outros trabalhos também procuraram identificar os determinantes do trabalho infantil, nos mais diversos cortes temporais e regiões, com o objetivo de contribuir para melhor focalização das políticas públicas direcionadas a equacionar essa questão.
    Leite e Silva (2002), utilizando o modelo logit multinomial, analisaram a influência
    das características individuais e das famílias de crianças e adolescentes entre 5 e 17 anos residentes nas regiões Sudeste e Nordeste do Brasil, sobre as escolhas ocupacionais, demonstrando que a atividade da criança está relacionada com as condições de vida e o nível de pobreza aos quais está submetida. Quanto menos instruída for sua mãe, maior a chance de uma criança abandonar a escola, sendo que viver no Nordeste implica uma maior chance de realizar ambas as atividades, ao passo que residir no Sudeste implica uma maior chance de permanecer fora da força de trabalho.
    Utilizando o mesmo modelo econométrico, Lima e Paixão (2011) analisaram os
    determinantes do trabalho infantil nas famílias tocantinenses no período de 2007 a 2009. Constataram que variáveis individuais, como idade e anos de estudo, desempenham papéis importantes para algumas escolhas, sendo também afetadas pelo tipo da família. Observaram, ainda, que a variável relativa a área de residência (urbana e rural) apresentou significância para a escolha de só estudar e de estudar e trabalhar.
    Araújo et al. (2010), ao analisar os fatores que influenciam a decisão das famílias na
    alocação do tempo das crianças entre estudo e trabalho, com base na PNAD 2006, utilizaram o modelo logístico multinomial, investigando duas faixas etárias: 5 a 9 anos e 10 a 15 anos. A conclusão dos autores demonstra que tanto fatores sociais como econômicos são importantes para a decisão das famílias na alocação do tempo das crianças entre trabalhar e estudar.
    Como descrito na seção seguinte, o modelo escolhido nesse artigo foi o logit
    multinomial, por entendermos que melhor se adequa para atingir os objetivos propostos. Tal método será explicitado no próximo tópico.

    3. METODOLOGIA
    Expõe-se neste tópico, uma discussão sobre os determinantes considerados na pesquisa, que levaram a criança/adolescente a ingressar no mercado de trabalho, além do modelo econométrico utilizado e fonte dos dados do estudo.

    3.1 O Modelo Econométrico A decisão sobre o trabalho infantil normalmente é tomada pelo núcleo familiar e envolve uma série de fatores, que ocorrem simultaneamente. Além disso, tal decisão apresenta diferentes alternativas de escolha, conforme já observado em Araújo et al.. (2010), Pedrozo (2007), Kassouf (2007), Lima e Paixão (2011) e Carvalho (2006):
    (i) apenas estudar; (ii) trabalhar e estudar; (iii) apenas trabalhar; ou (iv) não estudar nem trabalhar. Pelo desenho do problema, envolvendo diferentes alternativas, no presente trabalho, se utilizou o modelo logit multinomial, definido por Greene (2003):
    Dessa forma, o modelo logit descreverá a probabilidade de ocorrência de: (1) apenas
    estudar; (2) apenas trabalhar; e (3) estudar e trabalhar. Para resolver o problema de
    indeterminação, a categoria 0 (não estudar e não trabalhar) foi normalizada, obtendo-se as seguintes probabilidades (GREENE, 2003):

    Conforme observado por Araújo et al. (2010), os efeitos marginais não
    necessariamente possuem o mesmo sinal dos coeficientes estimados. Para as variáveis binárias, o efeito marginal ilustra a variação da probabilidade do acontecimento j entre dois grupos considerados e, para variáveis contínuas, o efeito marginal é a variação da probabilidade de ocorrência de um acontecimento j, em resposta ao aumento do valor da variável independente, avaliada em seu ponto médio. A abordagem dos efeitos marginais pode ser complementada por uma forma alternativa de análise conhecida como odds-ratio ou razão de risco relativo (RRR). Define-se esta razão como a probabilidade de dado evento ocorrer em relação a outro. Deste modo, considerando como probabilidade de ocorrência do evento e 1 6, probabilidade de não ocorrência, a razão de chances a favor de o evento ocorrer será dada pela razão: 1 6 Com a transformação do logit, a expressão (5) passa a ser conhecida como antilog do logit. Essa interpretação é idêntica a do logit binário. A interpretação de variáveis quantitativas é feita pelo incremento de uma unidade e pela comparação da categoria analisada com a categoria base. Já a interpretação para uma variável qualitativa é dada pela relação de uma categoria com a outra (Mendonça et al., 2012).
    Segundo Powers; Xie (2000), o conceito de risco relativo assemelha-se ao de odds ratio, sendo o risco definido como a probabilidade de ocorrência de determinado evento em um intervalo de tempo. Visando facilitar a sua interpretação, o odds ratio pode ser convertido em incremento percentual, que oferece a probabilidade de mudança da categoria base para a categoria em análise como fruto de variações das características dos indivíduos.
    3.2 Dados
    Para alcançar os objetivos propostos no presente estudo, foram considerados os dados agrupados dos estados que compõem a Região Nordeste do Brasil, constantes na base de dados da PNAD, do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) para os anos de 2002 e 2011.
    Conforme ressaltado por Silva et al. (2002), a PNAD é uma pesquisa amostral
    complexa, isto é, caracterizada por possuir aspectos de estratificação das unidades de amostragem, conglomeração e probabilidades desiguais de seleção em um ou em mais estágios. Dessa forma, os dados não podem ser tratados como observações independentes e identicamente distribuídas (IID), tendo em vista não terem sido gerados por amostra aleatória simples (AAS) com reposição. Ainda segundo Silva et al. (2002), essa informação é importante, uma vez que erros de amostragem em uma amostra complexa são muito mais elevados do que os mesmos erros para uma AAS com o mesmo tamanho, e a variância dos estimadores aumenta, em relação à mesma variância de uma AAS, na medida do chamado fator do desenho da amostra.
    Não podendo tratar os dados como observações IID, o modelo logit multinomial,
    estimado pelo método da Máxima Verossimilhança (MV), pode levar a distorções nos erros padrão.
    Assim, a estimação do modelo será feita por meio do método de Máxima
    Pseudoverossimilhança que, de acordo com Skinner et al. (1989), possibilita a obtenção apropriada dos erros padrão.
    No Quadro 1, apresenta-se a variável dependente, bem como as variáveis explicativas utilizadas no modelo, selecionadas a partir da literatura estudada.
    Quadro 1 – Descrição das variáveis utilizadas Variáveis Descrição Variável Dependente: Yi = 0 se não estuda e não trabalha
    = 1 se estuda e não trabalha
    = 2 se não estuda e trabalha
    = 3 se estuda e trabalha
    Variáveis Explicativas:
    Idade Idade
    Sexo* Gênero do indivíduo (0 = feminino; 1 = masculino)
    Raça* Raça do indivíduo (0 = não branca; 1 = branca)
    Instrução Número de anos de estudo
    Tamanho Tamanho da família do indivíduo i
    Presença materna* Mãe presente no domicílio (0 = não; 1 = sim)
    Renda per capita Renda domiciliar per capita (em logaritmo)
    Área* Região da residência (0 = rural; 1 = urbana)
    Fonte: Elaboração própria, a partir de PNAD (2002) e PNAD (2011).
    Nota: * variáreis dummies.
    A variável Idade procura captar o efeito da mesma sobre a decisão do indivíduo entre trabalhar e estudar. Nesse artigo, foram considerados indivíduos entre 5 e 15 anos. Sexo é uma variável binária para avaliar o efeito do gênero sobre a referida escolha. Raça, também uma variável binária, serve para verificar a influência de o fato do indivíduo ser branco na decisão entre trabalhar e estudar.
    Instrução tenta captar o efeito da escolaridade do indivíduo na escolha da
    criança/adolescente. Tamanho da Família reflete o número de indivíduos no domicílio, enquanto Presença Materna mostra se o indivíduo analisado possui ou não a mãe morando no domicílio.
    A Renda per capita domiciliar foi logaritmizada e a variável Área reflete se o indivíduo
    reside na zona rural ou na zona urbana.
    A média, os valores máximos e mínimos de cada observação, bem como o desviopadrão para as amostras utilizadas para estimar as equações são apresentados no Quadro 2.
    Quadro 2 – Média, Desvio-padrão, Valor Mínimo e Valor Máximo das Variáveis utilizadas nas Equações Estimadas – 2002 e 2011
    Variável
    2002 2011
    Média Desvio-Padrão Mínimo Máximo Média Desvio-PadrãoMínimo Máximo
    Idade 10,076830 3,188903 5 1510,219240 3,151820 5 15
    Sexo 0,501059 0,500008 0 1 0,506735 0,499967 0 1
    Raça 0,283754 0,450827 0 1 0,276223 0,447139 0 1
    Instrução 3,306958 2,339546 1 8 1,763470 0,585254 1 8
    Tamanho 5,111402 1,954458 2 16 4,609903 1,663040 1 17
    Presença materna 0,865921 0,340743 0 1 0,858617 0,348425 0 1
    Área 0,726354 0,445837 0 1 0,739301 0,439027 0 1
    Renda 4,803351 3,031228 0,773189 26,93787 6,303017 4,7366381,60943827,631020
    Fonte: Elaboração própria, a partir de PNAD (2002) e PNAD (2011).
    Partindo-se de uma amostra de 28.789 indivíduos para o ano de 2002, observa-se no Quadro 2, que a idade média equivale a 10 anos de idade, sendo aproximadamente 50,1% do sexo masculino e 28,4% declarados brancos, com 3,3 anos de estudo, em média, as famílias compostas por 5 membros, com a mãe presente em 86,6% desses domicílios, localizados preponderantemente da zona urbana (72,6%).
    Em 2011, a amostra foi composta por 20.936 indivíduos, com perfil semelhando ao
    período anterior analisado: média de 10 anos de idade, sendo 50,7% do sexo masculino e 27,6% brancos, mãe presente em 85,9% dos domicílios, sendo que 73,9% residem em áreas urbanas.
    Vale salientar a redução da escolaridade média, de 3,3 para 1,8 anos.
    A seguir serão discutidos os principais resultados encontrados nesta pesquisa.

    4. RESULTADOS E DISCUSSÕES
    Nesta seção, apresentam-se os resultados estimados pelo modelo logit multinomial,
    para identificar os determinantes para a decisão entre i) estudar e não trabalhar; ii) não estudar e trabalhar; e iii) estudar e trabalhar, para crianças e adolescentes entre cinco e 15 anos, moradores da Região Nordeste do Brasil.
    Na Tabela 1, apresentam-se os coeficientes estimados, que, de uma forma geral foram significativos, apresentando apenas oito coeficientes não significativos. Observa-se, ainda, a razão relativa de risco (RRR), que mostra a variação na razão de probabilidades de escolha entre as diversas alternativas, dada uma alteração na variável explicativa (coeteris paribus).
    Contudo, os coeficientes apresentados na Tabela 1 são de difícil interpretação, por não representarem diretamente as respostas marginais como no Método dos Mínimos Quadrados Ordinários. Assim, foi obtido o efeito marginal das variáveis, estimando oito coeficientes e três equações de determinação. Vale ressaltar que a alternativa não trabalha e não estuda foi utilizada como categoria base.

    Tabela 1 – Coeficientes estimados do modelo Logit Multinomial e resultado do RRR para a estimativa do modelo, Nordeste – 2002 Variáveis Estuda e Não Trabalha Não Estuda e Trabalha Estuda e Trabalha Coeficiente RRR Coeficiente RRR Coeficiente RRR Idade
    -0,0243528 0,9759413 0,7814342 2,184603 0,398489 1,489572
    (-1.77)* (20.51)*** (23.60)***
    Sexo
    -0,0359600 0,9646789 0,6140221 1,847849 0,794233 2,212743
    (-0.70)+ (4.62)*** (12.09)***
    Raça
    0,1580619 1,1712390 0,3416352 1,407247 0,045649 1,046707
    (2.65)*** (2.37)** (0.61)+
    Instrução
    0,4219872 1,5249890 0,0058784 1,005896 0,328947 1,389505
    (16.05)*** (0.15)+ (11.64)***
    Tamanho
    -0,0164859 0,9836492 0,0094466 1,009491 0,089908 1,094073
    (-1.26)+ (0.30)+ (5.59)***
    Presença
    materna
    0,5807655 1,7874060 -0,1448817 0,865125 0,808346 2,244192
    (8.88)*** (-0.96)+ (8.95)***
    Área
    0,4745037 1,6072160 -0,6832442 0,504976 -1,016865 0,361727
    (8.59)*** (-5.13)*** (-14.72)***
    Renda
    0,0621383 1,0641100 0,0930789 1,097548 0,070619 1,073173
    (4.21)*** (4.47)*** (4.45)***
    Fonte: Elaboração própria, a partir de PNAD (2002).
    Nota: Estatística t entre parênteses. * significante a 10%. ** significante a 5%. *** significante a 1%. + não significante.
    Dessa forma, a Tabela 2 apresenta as estimativas dos efeitos marginais para as
    variáveis selecionadas, considerando o ano de 2002.
    Tabela 2 – Estimativas dos Efeitos Marginais, Nordeste – 2002
    Variáveis Não Estuda e Não TrabalhaEstuda e Não TrabalhaNão Estuda e Trabalha Estuda e Trabalha Coeficiente Estatística t Coeficiente Estatística t Coeficiente Estatística t Coeficiente Estatística t Idade -0,0001528 -0,26 + -0,0248542 -28,25 *** 0,0020271 9,75 *** 0,0229799 36,27 ***
    Sexo* -0,0007425 -0,34 + -0,0469225 -14,13 *** 0,0015704 4,24 *** 0,0460946 17,96 ***
    Raça* -0,0062838 -2,62 *** 0,0114254 3,27 *** 0,0005344 1,4 + -0,0056760 -2,19 **
    Instrução -0,0176856 -18,11 *** 0,0226435 18,68 *** -0,0010182 -6,54 *** -0,0039397 -5,49 ***
    Tamanho 0,0004233 0,76 + -0,0062547 -7,79 *** 0,0000494 0,66 + 0,0057820 10,03 ***
    Materna* -0,0309322 -7,47 *** 0,0200623 3,9 *** -0,0024201 -3,64 *** 0,0132900 4,27 ***
    Área* -0,0152455 -5,66 *** 0,1300152 25,51 *** -0,0033672 -5,34 *** -0,1114025 -24,45 ***
    Renda -0,0026725 -4,29 *** 0,0019650 2,84 *** 0,0000863 2,15 ** 0,0006211 1,75 *
    Fonte: Elaboração própria, a partir de PNAD (2002).
    Nota: Estatística t entre parênteses. * significante a 10%. ** significante a 5%. *** significante a 1%. + não significante.
    Ao se analisar a influência da Idade na decisão familiar para que a criança/adolescente trabalhe ou estude, observa-se que esta variável é significativa para três das quatro alternativas. Para cada ano de vida do indivíduo, há uma tendência de diminuição em 0,02 pontos percentuais (p.p.) da probabilidade de apenas estudar e tende a aumentar, na mesma proporção, a probabilidade de estudar e trabalhar. Esse resultado segue a tendência encontrada por Araújo et al. (2010) e Carvalho (2006), que afirmam que o aumento da idade diminui a porcentagem de pessoas que apenas estudam e aumenta, por sua vez, a porcentagem de jovens que participam da força de trabalho. Barros e Mendonça (1990) também observam que quanto maior a idade do jovem, mais atraído pelo mercado de trabalho ele é. O gênero (Sexo) da criança/adolescente também se mostrou significativo para as três alternativas. Ser do sexo masculino tende a reduzir em aproximadamente 0,05 p.p. a probabilidade de apenas estudar, e aumenta a chance de estudar/trabalhar na mesma magnitude. Carvalho (2006) afirma que o mercado de trabalho é bem mais atrativo para o homem, principalmente devido aos diferenciais salariais e à discriminação sofrida, ainda hoje, pelas mulheres. Esse resultado vai diverge daquele verificado por Araújo et al. (2010), para crianças de 5 a 9 anos, mas corrobora os resultados encontrados por esses mesmos autores para a faixa etária de 10 a 15 anos. No que tange à Raça, mostrou-se significativa em apenas três alternativas. Ser branco tende a aumentar a probabilidade de apenas estudar em 0,01 p.p.. Carvalho (2006) afirma que a população não branca conta com um menor estímulo e um menor amparo familiar para se dedicar apenas aos estudos.
    A cada ano frequentado na escola (variável Instrução), tende a aumentar em 0,02 p.p. as chances da criança/adolescente permanecer apenas estudando e tende a reduzir a probabilidade de não estudar nem trabalhar, na mesma proporção. Carvalho (2006) afirma ser bem razoável a ideia de que jovens que não conseguiram avançar, em termos de escolaridade, se sintam desestimulados a prosseguir na escola e acabem por se dedicar apenas ao trabalho.
    Hasenbalg (2003) completa, alertando ser preocupante o fato de que estes jovens,
    provavelmente, não regressarão à escola. O Tamanho da família mostrou-se significativo apenas para as categorias estuda/não trabalha e estuda/trabalha. A cada novo membro na família, há tendência em reduzir a probabilidade da criança/adolescente apenas estudar e aumentar a alternativa de estudar e
    trabalhar. Esse resultado corrobora aquele encontrado por Araújo et al. (2010), que identificou menor chance do indivíduo apenas estudar em famílias mais numerosas.
    É importante salientar a relevância da mãe no domicílio (variável Presença materna).
    Sua presença foi estatisticamente significativa em todas as alternativas, com uma tendência a aumentar em 0,02 p.p. a chance da criança/adolescente apenas estudar e reduzir em 0,03 p.p. a chance de não estudar nem trabalhar, fato que reforça decisão dos programas de transferência de renda em eleger a mãe como fonte recebedora dos benefícios. Quanto à localização da moradia (Área), crianças/adolescentes que vivem em áreas urbanas são mais propensas a apenas estudar (0,13 p.p.), menos propensas a estudar e trabalhar (0,11 p.p.) e apenas trabalhar (0,02 p.p.), em relação àqueles que moram na zona rural. Essa
    tendência também foi verificada por Araújo et al. (2010).
    A variável Renda (logaritmo da renda per capita domiciliar) foi significativa para
    todas as alternativas, contudo, contrariando outros estudos, como Carvalho (2006), Araújo et al. (2010) e Lima e Paixão (2011), seu efeito foi muito reduzido.
    Ainda tendo como base a categoria “não trabalha e não estuda”, na Tabela 3,
    apresentam-se os coeficientes estimados, bem como a razão relativa de risco (RRR), para o ano de 2011.

    Tabela 3 – Coeficientes estimados do modelo Logit Multinomial e resultado do RRR para a estimativa do modelo, Nordeste – 2011 Variáveis
    Estuda e Não Trabalha Não Estuda e Trabalha Estuda e Trabalha
    Coeficiente RRR Coeficiente RRR Coeficiente RRR
    Idade -0,2723142 0,7616149 0,9458705 2,575054 0,187963 1,206789
    (-14,15)*** (7.80)*** (7.65)***
    Sexo
    -0,0409748 0,9598533 0,3655708 1,441337 0,894151 2,445260
    (-0.46)+ (1.57)+ (8.16)*** Raça
    0,0472403 1,0483740 -0,4509213 0,637041 -0,053805 0,947617
    (0.47)+ (-1.49)+ (-0.44)+ Instrução
    2,4898130 12,059020 1,4806910 4,395983 2,259388 9,577224
    (19.63)*** (5.32)*** (15.87)***
    Tamanho -0,0495822 0,9516269 -0,0811439 0,922061 0,065296 1,067475
    (-1.94)* (-1.21)+ (2.19)**
    Presença materna
    0,8658306 2,376980 -0,2744317 0,760004 0,683732 1,981257
    (8.48)*** (-1.11)+ (5.26)***
    Área -0,1055249 0,8998521 -1,4143510 0,243083 -1,677714 0,186801
    (-1.01)+ (-5.90)*** (-13.92)***
    Renda 0,0201180 1,0203220 0,0529083 1,054333 0,027352 1,027730
    (1.76)* (2.60)*** (2.11)** Fonte: Elaboração própria, a partir de PNAD (2011).
    Nota: Estatística t entre parênteses. * significante a 10%. ** significante a 5%. *** significante a 1%. + não significante.
    Tal como procedido para o ano de 2002, foram calculados os valores marginais para o ano de 2011, que são apresentados na Tabela 4.
    Tabela 4 – Estimativas dos Efeitos Marginais, Nordeste – 2011
    Variáveis Não Estuda e Não Trabalha Estuda e Não Trabalha Não Estuda e Trabalha Estuda e Trabalha Coeficiente Estatística t Coeficiente Estatística t Coeficiente Estatística t Coeficiente Estatística t
    Idade 0,0045837 13,16 *** -0,0151215 -26,93 *** 0,0001587 2,35 ** 0,0103791 23,82 ***
    Sexo 0,0003163 0,20 + -0,0222137 -9,47 *** 0,0000506 1,34 + 0,0218468 12,37 ***
    Raça -0,0007791 -0,45 + 0,0030742 1,29 + -0,0000591 -1,38 + -0,0022360 -1,37 +
    Instrução -0,0435926 -20,80 *** 0,0479321 17,69 *** -0,0001266 -1,70 * -0,0042129 -2,49 **
    Tamanho 0,0008222 1,84 * -0,0034168 -5,67 *** -0,0000046 -0,54 + 0,0025992 6,59 ***
    Materna -0,0208664 -6,35 *** 0,0249448 6,31 *** -0,0002307 -1,72 * -0,0038476 -1,75 *
    Área 0,0027646 1,65 * 0,0528568 13,50 *** -0,0002359 -1,84 * -0,0553855 -15,56 ***
    Renda -0,0003561 -1,78 * 0,0001785 0,71 + 0,0000044 1,39 + 0,0001733 1,15 +
    Fonte: Elaboração própria, a partir de PNAD (2011).
    Nota: Estatística t entre parênteses. * significante a 10%. ** significante a 5%. *** significante a 1%. + não significante.
    Para o ano de 2011, observa-se que a variável Idade é significativa para três das quatro alternativas. Para cada ano vivido pelo indivíduo, há uma tendência de diminuição em 0,02 p.p. da probabilidade de apenas estudar e tende a aumentar, na mesma proporção a probabilidade de estudar e trabalhar. Ratifica-se, assim, resultado encontrado para o ano de 2002, já discutido neste artigo.
    Também corroborando os valores mostrados em 2002, ser do sexo masculino tende a reduzir em 0,02 p.p. a probabilidade de apenas estudar, e aumenta a chance de estudar/trabalhar na mesma magnitude.
    A variável relacionada à raça do indivíduo não se apresentou estatisticamente
    significativa em nenhuma das alternativas para o ano 2011. Contudo, a cada ano adicional frequentando a escola, tende a aumentar em aproximadamente 0,05 p.p. as chances da criança/adolescente permanecer apenas estudando e tende a reduzir em 0,04 p.p. a probabilidade de não estudar nem trabalhar. Estes valores mostram a mesma tendência apontada para o ano de 2002, confirmando também o que a literatura sobre o assunto afirma.
    Quanto ao tamanho da família, três alternativas apresentaram significância estatísticas, mas todas com efeito muito pequeno, conforme também verificado por Lima e Paixão (2011).
    A presença materna permaneceu estatisticamente significativa em todas as
    alternativas, com uma tendência a aumentar em 0,02 p.p. a chance da criança/adolescente apenas estudar e reduzir, na mesma proporção, a chance de não estudar nem trabalhar, tal como verificado para o ano de 2002.
    Crianças/adolescentes que vivem em áreas urbanas tendem apenas a estudar
    (0,5 p.p.) e são menos propensos a estudar e trabalhar (0,6 p.p.), pelas questões já discutidas quando analisado o período anterior desse estudo.
    A variável Renda (logaritmo da renda per capita domiciliar) foi significativa apenas
    para a alternativa não trabalhar nem estudar, mas seu efeito, como em 2002, permaneceu muito reduzido.

    5. CONSIDERAÇÕES FINAIS
    Neste estudo, procurou-se, por meio do modelo logit multinomial, estimar os fatores
    determinantes na decisão entre estudar/trabalhar para crianças e adolescentes, de 5 a 15 anos, na Região Nordeste do Brasil, nos anos de 2002 e 2011.
    Apesar das mudanças estruturais na economia brasileira no período analisado, bem
    como ampliação e consolidação verificada nos programas de transferência de renda e erradicação do trabalho infantil, os fatores determinantes observados em 2002 pouco se alteraram para o ano 2011. As variáveis idade, gênero do indivíduo, anos de escolaridade, presença materna no domicílio e a região de moradia (urbana ou rural) tem relevante influência na decisão entre estudo/trabalho para o público analisado. Morar em áreas urbanas, ser do gênero feminino, estar a maior tempo na escola e a presença da mãe no domicílio tendem a aumentar a probabilidade de que a criança/adolescente apenas estude. Em contrapartida, morar na zona rural e ser do sexo masculino aumentam a chance do indivíduo estudar e trabalhar.
    Ao contrário do esperado, a variável renda domiciliar per capita, apesar de apresentar significância estatística para todas as alternativas em 2002 e para uma alternativa (não trabalhar nem estudar) em 2011, demonstrou efeito diminuto.
    Dados os resultados obtidos, apresenta-se acertada a decisão dos formuladores de
    políticas e programas sociais, para erradicação do trabalho infantil, em concentrar esforços para atrair a criança o quanto antes para a escola, bem como estratégias visando minimizar a evasão escolar. Direcionar o recebimento de benefícios sociais à mulher também se mostrou acertado, uma vez que verificamos que sua presença nos domicílios aumenta as chances do indivíduo permanecer na escola.
    Assim, de modo geral, neste estudo aponta-se direcionamentos que podem subsidiar a formulação de políticas públicas com melhor focalização, ao compreender melhor as razões que levam à inserção de crianças/adolescentes no mercado de trabalho, na região estudada.

    REFERÊNCIAS
    ARAÚJO, A.A.; LIMA, J.E. de; LIMA, J.R.F.; GOMES, M.F.M. Trabalho infantil no Brasil: análise dos principais determinantes. Ensaios FEE, Porto Alegre, v. 31, n. 2, p. 373-394, dez. 2010.
    BARROS, R. P. de; MENDONÇA, R. S. P. de. Determinantes da participação de menores na força de trabalho. Rio de Janeiro: IPEA, 1990.
    BARROS, R. P. de; SANTOS, E. C. O menor no mercado de trabalho. Rio de Janeiro: Cadernos CEAP, 1991.
    BARROS, R. P. de; CARVALHO, M. de; FRANCO, S.; MENDONÇA, R. A Queda Recente da Desigualdade de Renda no Brasil. Rio de Janeiro: IPEA (Texto para Discussão n. 1258), jan.2007.
    BRASIL. Constituição da República Federativa do Brasil, de 5 de outubro de 1988.
    Disponível em: http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/constituicao constituicaocompilado.htm. Acesso em: 18.mai 2013.
    CARVALHO, V.S.F. Os Jovens e o Mercado de Trabalho: mudanças na decisão de
    ingresso entre 1992 e 2004 (Dissertação de Mestrado). Rio de Janeiro: Escola Nacional de Ciências Estatísticas, 2006.
    FIRJAN (2012). Índice Firjan de Desenvolvimento Municipal. Disponível em:
    http://www.firjan.gov.br. Acesso em: 18.mai 2013.
    GONÇALVES, M.F. Agricultores familiares produtores de mamona no Ceará: nível
    tecnológico e seus determinantes (Dissertação de Mestrado). Fortaleza: Universidade Federal do Ceará, Departamento de Economia Agrícola, 2011.
    GREENE, William H. Econometric analysis. 5. ed. Londres: Prentice Hall, 2003.
    HASENBALG, C. A transição da escola ao mercado de trabalho. In: HASENBALG, C.; SILVA, N. V. Origens e destinos: desigualdades sociais ao longo da vida. Rio de Janeiro: Topbooks, 2003.
    IBGE (2010). Censo Demográfico. Disponível em: http://www.ibge.gov.br. Acesso em: 24.abr 2013.
    IPECE (2011). A Evolução da Desigualdade de Renda entre os anos de 2000 e 2010 no Ceará e Estados Brasileiros Quais foram os avanços? Fortaleza: IPECE, Informe n. 19, nov.2011.
    KASSOUF, A. L. O que conhecemos sobre o Trabalho Infantil? Nova Economia. vol.17 n.2 Belo Horizonte Mai/Ago. 2007.
    KUSSMAUL, A. A General View of the Rural Economy of England, 1538-1840.
    Cambridge: Cambridge University Press, 1990.
    LEITE, P.G. e SILVA, D.B.N. Análise da situação ocupacional de crianças e adolescentes nas regiões Sudeste e Nordeste do Brasil utilizando informações da PNAD 1999. Revista Brasileira de Estudos de População, v.19, n.2, jul./dez. 2002.
    LIMA, J.C.M.; PAIXÃO, A.N. da. Análise dos Determinantes do Trabalho Infantil para
    Famílias Tocantinenses Utilizando o Modelo Logit Multinomial. In: Informe Gepec,
    Toledo, v. 15, n. 2, p. 88-104, jul./dez. 2011.
    MENDONÇA, G.M.; LIMA, J.E.; LIMA, J.R.F.; LÍRIO, V.S.; PEREIRA, V.F. Determinantes da Inserção de Mulheres Jovens no Mercado de Trabalho Nordestino. Revista de Economia do Nordeste, v.43, n.4, p. 161-174, 2012.
    PEDROZO, E. (2007). Uma avaliação ex-ante dos impactos do Bolsa Família na redução do trabalho infantil. ANPEC. Disponível em: http://www.anpec.org.br/encontro2003/artigos/F32.pdf. Acesso em: 18.mai 2013.
    POWERS, D. A.; XIE, Y. statistical methods for categorical data analysis. San Diego:
    Academic, 2000. 305 p. PNAD. Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, Rio de Janeiro: IBGE, 2002.
    PNAD. Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, Rio de Janeiro: IBGE, 2011.
    PNUD (2010). Índice de Desenvolvimento Humano. Disponível em: http://www.pnud.org.br. Acesso em: 24.abr 2013.
    SILVA, P. L. do N.; PESSOA, D. G. C.; LILA, M. F. Análise estatística de dados da PNAD: incorporando a estrutura do plano amostral. Ciência & Saúde Coletiva, v. 7, n. 4, p. 659-670, 2002.
    SOARES, S. S. D. O Ritmo na Queda da Desigualdade no Brasil é Aceitável? Revista de Economia Política, vol. 30, nº 3 (119), pp 364-380 julho-setembro/2010.
    SKINNER, C. J.; HOLT, D.; SMITH, T. M. F. Analysis of complex surveys. Chichester, UK: John Wiley & Sons Inc. 1989.
    TUTTLE, C. Hard at work in factories and mines: the economics of child labor during the British industrial revolution. Westview Press, 1999.

  2. Aprender um ofício no governo do PT não pode, mas mudar de sexo e ter “autonomia sexual” pode, de acordo com o “grande” deputado Jean Willis pode, não é?
    Está explicado a perdição da juventude, jogaram fora os princípios que impediam a degeneração juvenil. Parabéns aos “progressistas”, vocês conseguiram.

DEIXE UMA RESPOSTA

Comentar
Seu nome