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Desempenho dos estudantes no Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM): uma análise a partir da Função de Produção Educacional

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Autor Souza, Flávio Eliziario de;
Lattes do autor http://lattes.cnpq.br/7420365865575650;
Orientador Alves, Tiago Wickstrom;
Lattes do orientador http://lattes.cnpq.br/2532605739636568;
Instituição Universidade do Vale do Rio dos Sinos;
Sigla da instituição Unisinos;
País da instituição Brasil;
Instituto/Departamento Escola de Gestão e Negócios;
Idioma pt_BR;
Título Desempenho dos estudantes no Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM): uma análise a partir da Função de Produção Educacional;
Resumo O objetivo desta pesquisa foi avaliar a contribuição dos insumos da função de produção educacional para o desempenho acadêmico dos estudantes no Exame Nacional do Ensino Médio (Enem). O estudo defende a tese de que tanto os recursos de capital físico como os recursos de capital humano são determinantes do desempenho acadêmico, porém, que os recursos de capital humano são mais relevantes para o desempenho dos estudantes. A Análise Envoltória de Dados (DEA) orientada a produto e com retornos variáveis de escala foi utilizada como metodologia para a determinação da eficiência dos Institutos Federais (IFs). A estatística descritiva foi aplicada e também empregado o modelo denominado DEA geral com os insumos de capital humano, capital físico e nível socioeconômico dos estudantes e como produto as notas do Enem. Além disso, foi usado o modelo denominado de DEA espacial, acrescido de indicadores regionais no nível dos estados. A análise abrangeu os dados do Enem de 2019 e contou com uma amostra de 460 campi dos Institutos Federais distribuídos em todas as unidades da federação. Os resultados permitiram identificar que há diferença na distribuição dos recursos de capital humano, tendo a região Norte o menor nível de titulação e experiência docente, seguida da região Nordeste com o segundo menor nível de titulação. Ademais, ambas as regiões concentraram os menores níveis socioeconômicos em relação aos estudantes. Apesar disso, as regiões Norte e Nordeste destacam-se pelo maior número relativo de unidades eficientes. Com a análise do modelo DEA geral, apenas um terço dos IFs alcançaram a eficiência. Com a inclusão das variáveis no nível dos estados, modelo DEA espacial, o número de IFs eficientes aumentou para 54,78%, indicando que o efeito do contexto regional impacta nos IFs de modo a torná-los mais eficientes ao mesmo tempo que altera o aproveitamento de seus insumos. Esse efeito revela que devem ser levados em consideração, na composição da função de produção educacional, não apenas os insumos no nível das instituições de ensino e no nível dos estudantes, mas, sobretudo, as diferenças regionais no nível dos estados. Além disso, foi possível identificar que os IFs ineficientes apresentam folgas em todos os insumos, contudo, de forma mais acentuada para os indicadores de infraestrutura geral e titulação, indicando que esses insumos não estão sendo utilizados de modo a ampliar o desempenho. Com isso, a pesquisa permitiu concluir que não há como precisar se o capital humano é mais relevante do que o capital físico para explicar o desempenho, porque ambos os insumos contribuem tanto para a eficiência quanto para a ineficiência dos IFs quando não são utilizados na sua totalidade.;
Abstract The objective of this research was to evaluate the contribution of inputs from the educational production function to the academic performance of students in the National High School Exam (Enem). The study brings the thesis that both physical capital resources and human capital resources are determinants of academic performance, however, that human capital resources are specifically more relevant to student performance. Data Envelopment Analysis focused on the product (DEA) with variable returns to scale was used as a methodology to determine the efficiency of Federal Institutes (IFs). Descriptive statistics were applied, and the model called general DEA was also used with the inputs of human capital, physical capital and socioeconomic level of students and as a product the Enem grades. Furthermore, the model called spatial DEA was used, added to regional indicators considering the States level. The analysis covered Enem data from 2019 and included a sample of 460 campuses of Federal Institutes distributed across all units of the federation. The results allowed us to identify that there is a difference in the distribution of human capital resources, with the North region having the lowest level of qualifications and teaching experience, followed by the Northeast region with the second lowest level of qualifications. Furthermore, both regions had the lowest socioeconomic levels in relation to students. Despite this, the North and Northeast regions stand out for the greater relative number of efficient units. With the overall DEA model analysis, only a third of IFs achieved efficiency. With the inclusion of variables at the state level, spatial DEA model, the number of efficient IFs increased to 54.78%, indicating that the effect of the regional context impacts on IFs in order to make them more efficient while changing the utilization of its inputs. This effect reveals that, in the composition of the educational production function, not only inputs at the level of educational institutions and at the level of students must be considered, but, above all, regional differences at the level of states. Additionally, it was possible to identify that inefficient IFs present gaps in all inputs, however, more significantly for the general infrastructure and titling indicators, showing that these inputs are not being used in order to increase performance. As a result, the research allowed us to conclude that there is no way to determine whether human capital is more relevant than physical capital in explaining performance, because both inputs contribute to both the efficiency and inefficiency of IFs when they are not used in their full capacity.;
Palavras-chave DEA; Eficiência; Enem; Função de Produção Educacional; Efficiency; Educational Production Function;
Área(s) do conhecimento ACCNPQ::Ciências Sociais Aplicadas::Economia;
Tipo Tese;
Data de defesa 2023-09-27;
Agência de fomento Nenhuma;
Direitos de acesso openAccess;
URI http://repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/12811;
Programa Programa de Pós-Graduação em Economia;


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