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Projeções de mão de obra qualificada no Brasil: cenários para a disponibilidade de engenheiros até 2020

Introdução Dado o nível de amadurecimento do campo de estudos sobre projeções e estimativas populacionais no Brasil, o uso de projeções demográficas pode trazer importantes contribuições para o planejamento de atividades dos setores privado e público no país. O cálculo dessas projeções pode ser extremamente útil, por exemplo, para estimar o volume e a estrutura de uma população num momento futuro, informações importantes para se antecipar às demandas por serviços ou para estimar o público-alvo de políticas públicas.

Entretanto, quando se trata de projetar um grupo populacional muito específico, como as pessoas com determinada formação acadêmica/profissional, há ainda amplo espaço para aprimoramentos metodológicos. O presente estudo objetiva contribuir nesse sentido, ao apresentar uma proposta metodológica de projeção populacional com vistas a estimar, para determinado momento futuro, a disponibilidade de mão de obra qualificada (isto é, com formação de nível superior em áreas específicas do conhecimento) no mercado de trabalho brasileiro.

Construir cenários prospectivos sobre a disponibilidade da força de trabalho ganha especial relevância no atual contexto econômico-demográfico do Brasil, marcado, por um lado, pelo acelerado processo de envelhecimento populacional em curso e, por outro, pelo forte ritmo de crescimento da economia observado nos últimos anos.

Segundo os dados oficiais de projeções populacionais elaboradas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE, 2008), no Brasil, a População em Idade Ativa (PIA) - entre 15 e 65 anos - deverá atingir seu pico, em termos relativos, em 2023, quando corresponderá a aproximadamente 71% da população do país e, em termos absolutos, por volta de 2028, com pouco menos de 151 milhões de pessoas. A partir deste ano, deve, então, verificar-se o declínio deste grupo populacional, o que terá efeitos relevantes sobre a disponibilidade de mão de obra no mercado de trabalho nacional.

Do ponto de vista econômico, o Brasil vem experimentando um desempenho mais vigoroso nos últimos anos. Embora possa parecer um paradoxo, este ritmo de crescimento tem acentuado as preocupações de empresários e estudiosos acerca de um possível "apagão de mão de obra especializada".

Para colaborar com esse debate, o Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea) iniciou, em 2010, um projeto de pesquisa sobre o tema visando compreender as perspectivas da demanda e da oferta de mão de obra qualificada no Brasil nas próximas décadas.1  Como parte desse esforço, o presente estudo traz uma proposta metodológica para projeção demográfica da disponibilidade de profissionais especializados - com destaque, neste momento, para a população com ensino superior em cursos de engenharia. Para os fins deste trabalho, são denominados profissionais de engenharia (ou engenheiros) todos aqueles indivíduos com formação em cursos de nível superior nas áreas de engenharia, produção e construção, conforme classificação oficial adotada pelo Censo da Educação Superior do Ministério da Educação (MEC).2 A metodologia proposta utiliza um conjunto de bases públicas de dados, envolvendo o Censo da Educação Superior (divulgado pelo Ministério da Educação - MEC), as Pesquisas Nacionais por Amostra de Domicílios (PNAD) e o Censo Demográfico (ambos do IBGE), além de dados do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM/Datasus) do Ministério da Saúde (MS).

A seguir é feita uma breve revisão de literatura sobre projeções populacionais e de força de trabalho. Posteriormente, apresentam-se a metodologia e os resultados obtidos com a aplicação do método na simulação de cenários sobre a disponibilidade no mercado de trabalho brasileiro, até 2020, da população com diploma nas áreas de engenharias. Por fim, são tecidas algumas reflexões e recomendações para estudos futuros.

Revisão de literatura - projeções demográficas e de força de trabalho O campo de estudos demográficos tem longa tradição em discussão dos métodos e técnicas de projeção populacional (ONU, 1956). Particularmente ao longo das últimas décadas no Brasil, podem ser encontrados avanços nas diversas metodologias de projeções populacionais em estudos como os de Beltrão et al.

(2000), Arriaga (2001), O'Neill et al. (2001), Jannuzzi (2007) e Oliveira, Albuquerque e Lins (2004), além das projeções demográficas oficiais realizadas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE, 2002; 2008).

O trabalho de O'Neill et al. (2001) faz uma síntese dos diversos métodos alternativos para se calcularem projeções populacionais. É importante observar que não existe um método que seja o melhor em todas as situações, mas sim métodos que são mais adequados para cada contexto de disponibilidade de dados e de qualidade das informações. No entanto, o método das componentes demográficas (cohort-component method) costuma ser apontado como o mais consagrado para projeção populacional (ARRIAGA, 2001; O'NEILL et al., 2001; ONU, 1956), tendo como vantagem de se projetar, isoladamente, o comportamento de cada uma das três variáveis demográficas (fecundidade, mortalidade e migrações).

Em linhas gerais, a projeção de populações por sexo e idade, a partir do método das componentes demográficas, consiste na aplicação das taxas projetadas (fecundidade, mortalidade e migrações) por idade para cada coorte de pessoas em cada ano do período de projeção. A interação entre níveis e padrões de cada uma destas componentes fornece os resultados desagregados por sexo e grupos etários do número de óbitos, do saldo migratório e do número de nascimentos estimados a cada ano.

A partir dessas informações projetadas, utiliza-se a equação compensadora (também conhecida como equação de equilíbrio populacional) para se estimar a população no momento seguinte. Trata-se de uma equação de fácil intuição, na qual a população final de determinado território no momento t+n equivale à sua população inicial no momento t, acrescida de seu crescimento vegetativo (nº de nascimentos menos nº de óbitos por idade nesse período) e de seu saldo migratório (nº de imigrantes menos nº de emigrantes durante esse mesmo período).

Sua expressão analítica é representada na seguinte fórmula: P(t + n)= P(t)+ B(t, t + n) - D(t, t + n) + I(t, t + n) - E(t, t + n)                                      (1) Onde: P(t + n) = população no ano t+n; P(t) = população no ano t; B(t, t + n) = nascimentos ocorridos entre o período t e t+n; E(t, t + n) = emigrantes entre o período t e t+n; D(t, t + n) = óbitos ocorridos entre o período t e t+n; I(t, t + n) = imigrantes entre o período t e t+n; t = momento inicial da projeção; n = intervalo projetado.

Por meio desse método, apresentado aqui de maneira muito sucinta, é possível simular o crescimento e a composição que determinada população vivenciará caso se concretizem as suposições assumidas quanto ao comportamento futuro de cada uma das componentes demográficas em termos de seus níveis e padrões por sexo e idade (CEPAL, 2009). A construção de cenários acerca das perspectivas futuras dessas variáveis, em si, constitui uma das mais delicadas etapas da projeção populacional, na medida em que a formulação de hipóteses necessita, ao mesmo tempo, manter a coerência com as informações disponíveis observadas nas tendências passadas e lidar com a sensibilidade na alteração dos resultados da projeção diante das trajetórias estimadas.

Projeções de força de trabalho e de mão de obra qualificada Projeções demográficas também podem fornecer importantes contribuições em questões ligadas ao contexto econômico de um país e às suas políticas educacionais e de formação profissional. Estimativas populacionais dessa natureza permitem, por exemplo, avaliar situações futuras de maior ou menor disponibilidade de profissionais com determinadas formações acadêmicas no mercado de trabalho, sinalizando sobre eventuais necessidades de ajustes em programas de formação profissional (JANNUZZI, 2000; NEUGART; SCHÖMANN, 2002; JANNUZZI; VANETI, 2010).

No Brasil, desde a década de 1980, existe uma trajetória de estudos prospectivos sobre a disponibilidade de força de trabalho na economia do país, entre os quais podem ser destacados os de Henriques (1985), Camarano (1986), Neupert, Calheiros e Theodoro (1989), Januzzi (2000), Wajnman e Rios Neto (1999; 2000) e Ipea (2006). Essa linha de pesquisa tem por foco as projeções da População Economicamente Ativa (PEA) do país, a partir das quais é possível estimar o tamanho, a estrutura e o ritmo de crescimento da população disponível para o trabalho. Na bibliografia internacional, merecem destaque as experiências consolidadas dos Estados Unidos (BLS, 2010) e do Canadá (HRSDC, 2008), com suas pesquisas periódicas sobre o tema. O trabalho de Bijak et al.

(2007) também traz importante contribuição ao construir projeções da PEA para 27 países europeus, incorporando reflexões sobre questões como migração internacional e envelhecimento populacional.

Em linhas gerais, tais projeções são realizadas a partir da estimação dos futuros níveis das taxas específicas de atividade (TEA), que representam a proporção de uma população tida como "economicamente ativa", por sexo, em cada grupo etário. Assim, a projeção da PEA seria resultado da aplicação dessas taxas específicas de atividade estimadas sobre uma projeção populacional desagregada por sexo e idade.3 Apesar de a literatura citada avançar nas projeções de força de trabalho no Brasil, o cálculo de projeções de pessoas com determinada formação acadêmica/ profissional não parece tão disseminado no país. Eijis (1994) destaca que, mesmo em nível internacional, projeções do lado da oferta do mercado de trabalho constituem elemento relativamente pouco explorado em projeções de força de trabalho. Normalmente, apenas uma projeção do total da disponibilidade de força de trabalho é feita, sem nenhuma segmentação que as remeta ao tipo de formação desses profissionais. Segundo  Eijis (1994, p. 17), os métodos mais comumente utilizados para projetar disponibilidades futuras de mão de obra são dois: • Método por contabilidade de estoque (em inglês, stock accounting method) - equivalente à projeção da PEA, parte de estimativas das taxas de participação de subgrupos específicos (tais como por idade, gênero e/ou etnia) no mercado de trabalho, a fim de projetar o crescimento populacional desses subgrupos, tendo por foco descrever a População Economicamente Ativa em termos de perfis etário, étnico e de gênero, entre outros; • Método do fluxo de entrada e saída - utiliza estimativas da evolução do fluxo de entrada e de saída no mercado de trabalho, em geral por gênero e faixa etária, para obter projeções da composição da força de trabalho.

Eijis (1994) enumera quatro institutos que liderariam, no mundo ocidental, a aplicação de métodos de projeção de força de trabalho: o norte-americano Bureau of Labor Statistics (BLS); o alemão Institute of Employment Research (IAB, na sigla original); o britânico Institute for Employment Research (IER); e o holandês Research Centre for Education and the Labour Market (ROA, na sigla original). No que diz respeito a projeções do lado da oferta, o autor assevera que a prática adotada por esses quatro institutos varia entre um e outro dos métodos mencionados anteriormente, inclusive utilizando aspectos de ambos.

Em publicação mais recente, organizada por Neugart e Schömann (2003), é fornecida uma visão geral de projeções feitas em uma gama maior de institutos de pesquisa, que abrangem Alemanha, Áustria, Canadá, Espanha, Estados Unidos, França, Holanda, Irlanda, Japão e Reino Unido. Cada um dos estudos realizados nesses países adapta os métodos de stock accounting e de fluxos de entrada e saída às especificidades da formação e do mercado de trabalho em seus países, bem como à disponibilidade de dados. Buscando desenvolver uma metodologia global capaz de realizar comparações entre países, KC et al. (2010) apresentam uma compreensiva pesquisa em que são construídas projeções demográficas por nível educacional (o que os autores chamam de education-specific population projections) para 120 países (abrangendo 93% da população mundial em 2005), com resultados desagregados por sexo, grupos etários e nível de escolaridade.

Um grande desafio de projeções de força de trabalho, contudo, é associar o tipo de qualificação obtida nos bancos escolares à função desempenhada no mercado de trabalho. Neugart e Schömann (2002), assim como Freeman (2007), argumentam que o alcance de tal objetivo enriquece o nível de informação que se toma como referência para formulação e planejamento de políticas educacionais mediadas pelas perspectivas da evolução do mercado de trabalho.

Não obstante, convém ressalvar que, via de regra, não existe uma correspondência exata entre a área de formação acadêmica de uma pessoa e o tipo de ocupação que ela irá exercer no mercado de trabalho. Modelos que assumem uma relação unívoca entre ocupação e qualificação acadêmica pecam por desconsiderar os mecanismos de ajuste que operam no mercado de trabalho, em especial a substituição comumente observada entre concluintes de variados cursos técnicos e superiores nas diversas ocupações (BLAUG, 1967 apud CÖRVERS; HEIJKE, 2004).

Assim, para a construção de projeções sobre a disponibilidade de um perfil profissional específico, devem ser considerados: requerimento técnico suficientemente especializado para o exercício de tal função (por exemplo, gerenciamento de obras é uma função típica do engenheiro civil em razão de especificidades técnicas); delimitação legal acerca das qualificações que habilitam para determinada ocupação (por exemplo, atualmente, professores de educação básica precisam ser licenciados na área que ensinam); e agregação dos dados de áreas de formação e/ou de ocupações até o limite em que se incorporem a contento as diversas qualificações e funções substituíveis entre si. Nesse caso, dependendo do nível de agregação que se faça necessário, a agregação tende a aproximar a projeção de estimativas da disponibilidade futura da PEA, e não de um tipo de profissional específico.

Focado no setor elétrico e preocupado com as perspectivas de envelhecimento populacional no país, o Departamento de Energia dos Estados Unidos preparou um relatório para o Congresso norte-americano acerca da oferta e demanda, até 2015, de engenheiros de energia e de profissionais instaladores e reparadores de linhas elétricas aéreas (UNITED STATES, 2006). Nesse relatório, o método empregado para projetar o número de engenheiros que se formariam até 2015 tomou como base a projeção global do número de concluintes universitários, realizada pelo Instituto de Educação e Ciências (IES) norte-americano. Considerando a proporção desses diplomas que foram conferidos nos cursos de engenharia elétrica em relação ao total, o estudo assumiu como constante para todo o período projetado a proporção observada em 2002 (um pouco acima de 1%). Em termos metodológicos, no entanto, o relatório não apresenta em detalhes o método utilizado na consideração de questões como a migração, aposentadoria ou mortalidade desses profissionais.

Na América Latina, podem ser destacados os estudos de Goic (1994; 1999) durante a década de 1990. No primeiro trabalho, o autor calculou uma estimativa da disponibilidade de médicos no Chile, para 1994, e a projetou para 1998 e 2003, enquanto, no segundo,  atualizou os resultados para o ano de 2008.4 O método aplicado pelo autor parte de um modelo simplificado de entrada e saída da atividade profissional, em que o número de médicos num ano t+1 depende do estoque já existente desses profissionais no ano t, bem como do número de concluintes em cursos de nível superior nesse período e daqueles médicos que deixarão a atividade profissional por razões de falecimento ou de aposentadoria no mesmo período. A metodologia utilizada fornece resultados sem desagregação por sexo ou idade, tratando apenas do contingente total de médicos ativos no Chile.

O número de médicos que saem das universidades e ingressam na carreira foi projetado com base nos dados de contingente de ingressos e egressos nas universidades entre 1977 e 1992 (considerando uma mortalidade acadêmica de 20%). O autor não especifica, contudo, o método de projeção aplicado. Para estimar as saídas do mercado de trabalho, Goic (1994; 1999) estimou os óbitos dos médicos levando em conta uma taxa de mortalidade de cinco por mil (ligeiramente inferior àquela observada para a população chilena em geral). A saída por motivos de aposentadoria foi estimada aplicando-se uma taxa de aposentadoria anual de 0,5% (definida ad hoc) e uma idade de corte de 70 anos, a partir da qual todos os médicos eram considerados aposentados. Nas projeções, o autor incorporou a imigração dos médicos que se graduaram no exterior habilitados para exercer a profissão no país, sem, contudo, especificar o método de projeção ou tecer considerações sobre a emigração de médicos chilenos.

Um dos poucos estudos brasileiros com foco na projeção de profissionais com formação específica é a dissertação de mestrado de Rodrigues (2008). Nesse trabalho, a autora projeta o número de médicos que deverão estar em exercício no Estado de Minas Gerais, para 2010, 2015 e 2020, dando importante contribuição para os estudos de projeções de profissionais no Brasil, ao sistematizar a literatura e trazer reflexões sobre o tema.

Em linhas gerais, o método empregado pela autora baseia-se numa combinação da equação compensadora com o modelo simplificado das entradas e saídas no mercado de trabalho utilizado por Goic (1994, 1999), posteriormente sistematizado por Bastías et al. (2000). A ideia central subjacente a essa metodologia foi incorporada ao presente estudo e será apresentada com mais detalhes a seguir.

Em termos dos dados empregados, o trabalho de Rodrigues utiliza algumas fontes públicas, como as Tábuas de Vida, do IBGE, calculadas para o Estado de Minas Gerais, e informações sobre ensino superior do Ministério da Educação (MEC). No entanto, a projeção elaborada pela autora toma como principal fonte de dados uma série de informações obtidas no Sistema Integrado de Entidades Médicas (Siem), que constitui um registro administrativo ligado ao Conselho Federal de Medicina (CFM) - não sendo, portanto, uma fonte pública de dados, o que dificulta eventuais replicações futuras do modelo por ela desenvolvido.

Além disso, o tratamento dos dados teve de considerar algumas particularidades próprias à profissão médica (regulamentação e o papel desempenhado pelos conselhos estadual e federal da profissão), bem como a disponibilidade de dados sobre a profissão. A estimativa do número de profissionais que se formaram e ingressam na carreira, por exemplo, foi feita com base na relação entre o número de novas inscrições no Conselho Regional de Medicina de Minas Gerais (CRM/MG) num ano t e o número de vagas ofertadas pelas universidades no ano t- 6 (mantendo essa razão constante para todo período da projeção). As taxas líquidas de migração (TLM) projetadas até 2020 supuseram constantes as TLMs registradas pelo Siem/CRM/MG em 2007.5 Dadas essas particulares enfrentadas por Rodrigues (2008), pode ser extremamente difícil, e em alguns casos até inviável, replicar a metodologia da autora para outras categorias profissionais sem que sejam feitas algumas adaptações no método e nas fontes de dados envolvidas.

Metodologia A metodologia utilizada neste estudo concentra-se na produção (output) do sistema educacional em termos da formação de indivíduos com habilidades e competências específicas, tanto cognitivas quanto profissionais. Tem-se como foco, portanto, a projeção do volume e da estrutura etária da população disponível no mercado de trabalho que tenha sido formada pelo sistema educacional brasileiro.6 A abordagem é a mesma adotada pelos estudos de Goic (1994; 1999), Bastías et al. (2000) e Rodrigues (2008). Em linhas gerais, o método baseia-se numa combinação da equação compensadora com o modelo simplificado das entradas e saídas no mercado de trabalho utilizado por esses autores. Essa combinação contribui com um importante ponto de partida para projeções do estoque de força de trabalho com nível superior de escolaridade, ao adaptar a equação de equilíbrio populacional tradicional com variáveis mais adequadas para se analisar a entrada e saída de profissionais no mercado de trabalho, de forma a considerar sua composição demográfica.

A informação do número de nascimentos - que exercia papel de entrada na população total na versão original da equação compensadora - é substituída pelo fluxo de egressos de cursos universitários na área de conhecimento considerada. Por sua vez, a informação do número de óbitos - que exercia papel de saída da população total - passa a contabilizar aquelas pessoas que deixam o mercado de trabalho por razões tanto de óbito quanto de aposentadoria. A projeção pode ser calculada ano a ano com resultados desagregados por sexo e grupos quinquenais de idade. A Figura_1 apresenta um esquema do modelo.

A lógica por trás da equação compensadora em sua versão original é mantida. Ou seja, o tamanho da população com diploma em uma área específica de formação dentro de determinado território no momento t+n equivale ao seu estoque inicial de pessoas formadas naquela área no momento t, acrescido do número de egressos do sistema educacional naquela área durante esse período, subtraindo-se o número de pessoas com tal diploma que saíram do mercado de trabalho no período (por razões de aposentadoria ou óbito) e acrescendo-se o saldo migratório desse território (nº de imigrantes menos nº de emigrantes no mesmo período, considerados apenas aqueles com formação na especialidade em questão).

Com base nesse método, será possível simular − a partir dos pressupostos assumidos para o comportamento futuro das componentes de mortalidade e migração (variáveis de natureza demográfica) e das componentes de aposentadorias e egressos do sistema de ensino superior (variáveis com naturezas mais política e econômica) − o ritmo de crescimento, a composição etária e o tamanho da população que estará disponível no mercado de trabalho brasileiro com determinada formação educacional.

As subseções a seguir apresentam os procedimentos metodológicos e as fontes de dados tomados como base para aplicação da metodologia no estudo de caso dos profissionais formados em cursos de nível superior classificados pelo Ministério da Educação como sendo da área de engenharia, produção e construção.7 Dado que estão incluídos nessa mesma categoria cursos com grau tanto de bacharelado como tecnólogo, que possuem diferentes dinâmicas de funcionamento e expansão, as etapas de projeção descritas a seguir foram realizadas considerando-se separadamente esses tipos de curso. A apresentação dos resultados, contudo, será feita para o agregado dos profissionais de engenharia.

População no ano base Na presente metodologia, a população no ano base equivale ao estoque inicial de pessoas com determinada credencial - isto é, com formação específica em uma área do conhecimento. No caso, a credencial de interesse é o diploma de nível superior em cursos da área de engenharia, produção e construção. A população detentora dessa credencial no ano base pode ser obtida no Censo Demográfico 2000, do IBGE (variável v4355 - Código do curso mais elevado concluído). A forma de organização dos dados permite fácil acesso a essa informação, de forma desagregada por sexo e grupos quinquenais de idade. A data de referência do Censo é 1º de agosto de 2000.

Conforme afirmado anteriormente, não existe uma correspondência exata entre a área de formação acadêmica de uma pessoa e o tipo de ocupação que essa pessoa irá exercer no mercado de trabalho. Assim, é necessário reconhecer que uma parcela dessa população obtida para o ano base da projeção encontra-se empregada em ocupações outras que não as típicas de sua área de formação.

No caso do presente trabalho, foi possível observar que, em 2000, 24% das pessoas empregadas em ocupações típicas de engenharia não possuíam diploma nas áreas relacionadas à engenharia.8 Da mesma maneira, verificou-se que 69% dos diplomados nas áreas de engenharia não estavam empregados em ocupações típicas da área, naquele ano. Nesses casos, pode-se esperar encontrá-los numa das seguintes situações: inseridos em outras ocupações; desempregados; exercendo atividades como profissionais não assalariados; emigrantes para outros países; ou simplesmente fora do mercado de trabalho.

Nos Estados Unidos, por exemplo, a porcentagem de engenheiros trabalhando fora de suas ocupações típicas, em 1999, era de aproximadamente 68% (NSF, 2003, p.

250). Essa proporcionalidade pode ser entendida como uma taxa de desvio e ocorre em função do ajuste do próprio mercado de trabalho, em termos do que as oportunidades de emprego exigem dos profissionais disponíveis, bem como das ofertas salariais que esses profissionais recebem em cada tipo de ocupação.

Em princípio, essas taxas de desvio não comprometem os resultados da presente metodologia. Isso porque a metodologia se presta a projetar a quantidade de pessoas disponíveis no mercado de trabalho com uma formação universitária específica, ou seja, aquelas pessoas que receberam uma formação voltada para determinadas habilidades e competências cognitivas e profissionais específicas para exercer determinado grupo de ocupações. A proporção da população projetada que efetivamente se "desviará" (e acabará por atuar em ocupações diferentes daquelas próprias à sua área de formação) dependerá do futuro ajuste do mercado de trabalho em função dos atrativos salariais que estarão vigentes dentro e fora do ramo de atividade.

A entrada no mercado de trabalho como função fecundidade As informações sobre os egressos universitários podem ser obtidas no Censo da Educação Superior, realizado anualmente pelo Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (Inep) do Ministério da Educação (MEC), cujos dados estão disponíveis para o período de 1995 a 2009. Por meio deste Censo, é possível obter informações acerca do número de vagas, inscrições, matrículas, ingressantes e concluintes dos cursos de nível superior autorizados pelo MEC e oferecidos por instituições de ensino superior (IES) de todo o país.

Para fins deste trabalho, serão utilizados os dados referentes aos ingressantes e concluintes dos cursos de bacharelado e de tecnologia nas áreas de engenharias.

Volume de concluintes do ensino superior A informação sobre volume do fluxo de concluintes do ensino superior para o período de 2000 a 2009 foi obtida a partir dos registros do Censo da Educação Superior (Inep/MEC). Para os anos posteriores a 2009, o método utilizado consistiu em estimar a taxa de sucesso acadêmico geral do curso e aplicá-la sobre o número de ingressantes entre 2005 e 2009 e sobre os ingressantes projetados para o período de 2010 a 2015.

As estimativas do índice de titulação (que seria o complemento da taxa de evasão) têm papel importante para o presente estudo, por se tratar de uma variável diretamente relacionada à quantidade de alunos que se formam nas instituições de ensino superior e, consequentemente, à quantidade de profissionais que estarão futuramente disponíveis no mercado de trabalho. Além disso, trata-se de uma questão passível de ser objeto de política pública que, se bem desenhada e implementada, pode modificar significativamente o fluxo de concluintes no médio prazo.

Estudando a evasão no ensino superior brasileiro, Silva Filho et al. (2007) definem a evasão total de um curso como a porcentagem de alunos que, tendo entrado no ano t, não obtiveram o diploma ao final de determinado número de anos. O complemento dessa taxa é que os autores definem como o "índice de titulação". Tomando como base os dados disponibilizados no Censo da Educação Superior, este índice seria calculado como a proporção do número de formados em certo ano em relação ao número de ingressantes quatro anos antes.

No presente estudo, entende-se que o índice de titulação deve ser calculado tendo-se como referência o número de anos que um aluno levaria, em média, para se formar no curso analisado. Dessa forma, sua fórmula de cálculo seria: [/img/revistas/rbepop/v30n2/a10img01.jpg] Onde: T é o índice de titulação do curso; i refere-se ao curso analisado; t corresponde ao ano de ingresso dos alunos de referência; C é o número de alunos que concluíram o curso; n refere-se ao número médio de anos que um aluno levaria para se formar no curso; I é o número de alunos ingressantes.

Como reconhecem Silva Filho et al. (2007), essa forma de cálculo da titulação do curso apresenta algumas limitações, em especial por utilizar uma análise de período que mistura alunos concluintes provenientes de diferentes anos de ingresso. Em termos ideais, esse índice deveria ser calculado a partir de uma análise longitudinal que acompanharia a evolução de uma coorte de estudantes desde seu ingresso no curso até a sua saída. Contudo, os dados disponíveis no Censo da Educação Superior até a sua edição de 2008 não permitem esse tipo de análise por estarem agregados ao nível do curso e não do aluno. A partir de 2009, o Censo da Educação Superior passou a dispor de uma identificação de cada estudante matriculado, o que permitirá, no futuro, estimar de forma mais precisa as taxas de evasão e de titulação para aqueles que tenham ingressado a partir de 2009.

Considerando o período de 2000 a 2009, utilizou-se a equação (2) para calcular o índice de titulação dos alunos, por sexo, dos cursos de bacharelado e de tecnologia nas áreas de engenharia, produção e construção. O tempo médio de graduação desses alunos foi estimado com base na diferença média entre o ano de ingresso e o de conclusão de todos os alunos que foram considerados concluintes no Censo da Educação Superior em 2009. Dessa forma, n assumiu valores de quatro anos para os cursos de tecnologia e de seis para os de bacharelado.

Como o número de observações não permitiria identificar uma tendência consistente desses índices de titulação, optou-se por aplicar índices fixos para todo o período da projeção. Dessa forma, os índices de titulação utilizados nas projeções foram calculados por meio de regressão linear simples por mínimos quadrados ordinários, em que o número de alunos concluintes no ano t+n-1 é considerado variável dependente, enquanto o número de estudantes que ingressaram no ano t é considerado variável explicativa. Para a utilização do método dos mínimos quadrados, empregou-se o seguinte modelo: [/img/revistas/rbepop/v30n2/a10img02.jpg] Onde: C é o número de concluintes; I  corresponde ao número de ingressantes; i refere-se ao tipo de curso (bacharelado ou curso superior de tecnologia); trefere-se ao ano em que é contado o número de concluintes; né o número de anos que se assume terem levado os ingressantes do ano t para finalizar seu curso, sendo n=6 quando i=bacharelado en=4 quando i=curso superior de tecnologia.

Neste caso, interessa-nos o índice de titulação dado pela estimativa obtida para o parâmetro βi na equação (3). A partir do número de alunos ingressantes e concluintes a cada ano entre 2000 e 2009, o método é aplicado separadamente para o curso de bacharelado e o superior de tecnologia. Os resultados obtidos são apresentados na Tabela_1.

[/img/revistas/rbepop/v30n2/a10tab01.jpg]

Os índices de titulação βi foram aplicados sobre o número de ingressantes registrado nos Censos da Educação Superior de 2005 até 2009 para projetar o volume de concluintes no intervalo de 2010 até 2014. Para os anos posteriores a 2014, as mesmas taxas foram mantidas constantes e aplicadas ao número de ingressantes projetado de acordo com diferentes cenários.

A projeção desse volume do fluxo de concluintes pode ser realizada utilizando- se distintos conjuntos de hipóteses com diferentes tendências para o comportamento da expansão do ensino superior no país. A depender do objetivo perseguido, por exemplo, podem ser calculadas projeções que comparem a dinâmica da formação de recursos humanos nas intuições públicas e nas privadas. A construção de cenários dessa natureza pode ser útil para simulação dos possíveis resultados que seriam obtidos diante de eventuais alterações na política educacional brasileira.

No presente estudo, cada cenário foi construído supondo diferentes ritmos de expansão do número de ingressantes nos cursos de engenharia, produção e construção.

• Cenário 1 (congelamento): a título de ilustração, esse cenário assume que haveria um congelamento na expansão dos alunos ingressantes nos cursos de engenharia. Assim, até 2020, o número de ingressantes a cada ano seria igual àquele observado em 2009. Embora seja um cenário irrealista, sua trajetória pode servir de referencial analítico para uma situação extremamente dramática em que não haveria expansão do ensino superior nessas áreas.

1º cenário: Pt = P2009  • Cenário 2 (esfriamento): tomou-se como hipótese que o ensino superior nas áreas de engenharia repetiria, entre 2010 e 2020, o menor ritmo de expansão no número de alunos ingressantes observado em cinco anos consecutivos registrados de 2000 a 2009.

2º cenário: Pt = Menor taxa observada em cinco anos consecutivos *Pt-1  • Cenário 3 (manutenção): o cenário intermediário foi construído supondo-se que a expansão dos ensinos em engenharia conseguiria manter, entre 2010 e 2020, o mesmo ritmo de expansão observado de 2000 a 2009. Partiu-se, portanto, da taxa média de crescimento geométrico observada em todo o período, que foi de aproximadamente 10% para os cursos de bacharelado e 17% para os de tecnólogo.

3º cenário: Pt = Taxa média *Pt-1 (para 2010 < t< 2015) • Cenário 4 (aquecimento): tomou-se como hipótese que o ensino superior nas áreas de engenharia repetiria, entre 2010 e 2020, o mesmo ritmo de expansão recorde no número de alunos ingressantes observado em cinco anos consecutivos registrados de 2000 a 2009.

4º cenário: Pt = Maior taxa observada em cinco anos consecutivos *Pt-1 (para 2010 < t < 2015) Composição por sexo e idade do fluxo de concluintes do ensino superior O nível de desagregação dos dados do Censo da Educação Superior permite identificar a composição demográfica (em termos de sexo e estrutura etária por grupos quinquenais) apenas dos alunos que ingressaram nas IES entre 2000 e 2009. A única informação sobre o perfil dos alunos concluintes é a sua composição por sexo. Para estimar a estrutura etária dos egressos em um ano t, assumiu-se que sua composição etária seria igual àquela observada no grupo de ingressantes no ano t-5 somados seis anos de diferença, no caso dos cursos de bacharelado, e no ano t-2 somados três anos de diferença, para os cursos de tecnólogo. Este procedimento, portanto, assume como pressuposto que o tempo médio para um aluno se formar seria de seis anos para bacharéis e três anos para tecnólogos, além de considerar que a idade não afetaria as taxas de evasão ao longo do curso.

No caso dos alunos de bacharelado, por exemplo, a estrutura etária daqueles que concluem o curso superior entre 2005 e 2014 diz respeito aos ingressantes registrados entre 2000 e 2009. Para os alunos que o concluíram antes de 2005, contudo, foi necessário adotar um procedimento alternativo, já que não existem informações sobre a estrutura etária dos estudantes que ingressaram nas IES antes de 2000. Nesses casos, foi atribuída a esses egressos a estrutura etária média dos alunos que ingressaram em 2000 e 2001.

A composição etária do quantitativo esperado de concluintes para o período de 2015 a 2020 dependeria da estrutura etária observada para os ingressantes entre 2010 e 2015. Como ainda não existe observação disponível para esses anos, procedeu-se de forma análoga à descrita no parágrafo anterior: aos ingressantes entre 2010 e 2015 foi atribuída a estrutura etária média dos dois últimos anos para os quais há observações disponíveis, ou seja, 2008 e 2009, para o caso do ano de 2010 e assim sucessivamente.

A saída do mercado de trabalho como função mortalidade Como a metodologia ora descrita destina-se à análise e projeção da disponibilidade de força de trabalho com formação em áreas específicas do conhecimento, a função mortalidade da equação compensadora passa a ser calculada em termos da saída do mercado de trabalho por razões tanto de óbito como de aposentadoria. Para os fins do presente trabalho, são desconsideradas as saídas temporárias do mercado de trabalho, uma vez que estas pouco impactam o estoque geral da força de trabalho disponível (BASTÍAS et al., 2000).9 Mortalidade Uma ampla bibliografia discute os diferenciais de morbidade e mortalidade entre grupos populacionais segundo suas características socioeconômicas (CORDEIRO; SILVA, 2001; MESSIAS, 2003; MULLER, 2002; PÉREZ; TURRA, 2008; SILVA; PAIM; COSTA, 1999). Apesar das dificuldades para realização de estudos conclusivos, as evidências empíricas disponíveis tendem a apontar que indivíduos com maiores níveis de escolaridade tenderiam a apresentar nível da mortalidade inferior à média do total da população em geral. Isso ocorreria na medida em que seu nível educacional estaria relacionado com menores chances de esses indivíduos passarem por privações de condições econômicas e materiais, estarem expostos a riscos de acidentes de trabalho e adotarem comportamentos de risco relacionados a alimentação, acompanhamento médico, etc. (MULLER, 2002; PÉREZ; TURRA, 2008).