Desigualdades sociais na entrada no emprego formal entre graduados da educação superior

Social inequalities in entry into formal employment among higher education graduates

Resumo

O artigo analisa a relação entre a origem familiar dos graduados de diferentes áreas de estudo e setores da educação superior e dois resultados no mercado de trabalho: a entrada no emprego formal e o emprego em ocupações consideradas típicas para área de formação. Para realizar a análise, utilizamos dados do Exame Nacional de Desempenho de Estudantes (Enade) 2009 a 2011 e da Relação Anual de Informações Sociais (Rais) 2013 a 2015, e calculamos modelos logísticos e multinomiais. Os resultados principais mostram que as diferenças qualitativas da educação superior importam para a relação entre a origem social dos graduados e a posição que ocupam no mercado de trabalho.

Palavras-chave:
Estratificação horizontal; Educação superior; Mercado de trabalho; Transição escola-trabalho

Abstract

The article analyzes the relationship between social background of graduates from different areas of study and sectors of higher education and two outcomes in the labor market: entry into formal employment and employment in occupations considered typical for their area of study. We used data from the National Exam for the Assessment of Student Performance (Enade) 2009 to 2011 and the Annual Social Information Report (Rais) 2013 to 2015, and calculated logistic and multinomial models. The main results show that qualitative differences in higher education matter for the relationship between graduates’ social origin and their position in the labor market.

Keywords:
Horizontal stratification; Higher education; Labor market; School-work transition

Introdução

Um dos resultados mais consistentes da literatura sobre estratificação e mobilidade social é que a educação exerce papel de mediação entre a origem socioeconômica e a posição do indivíduo na hierarquia social. Desde o livro seminal de Blau e Duncan (1967), um conjunto farto de estudos tem perguntado se e em que medida a origem social afeta, direta ou indiretamente, a entrada no mercado de trabalho e etapas posteriores da vida profissional (Breen e Jonsson, 2005). No entanto, não apenas essa relação varia entre diferentes arranjos institucionais do sistema educacional e do mercado de trabalho, como a educação, em particular, de nível superior, pode apresentar capacidades distintas de anular ou não o efeito da origem sobre o destino social. Assim, há tanto evidências de que origem social pode garantir vantagens na inserção em ocupações de elite do mercado de trabalho (Rivera, 2015), quanto de que a educação superior pode equalizar oportunidades de entrada dos graduados nesse mercado (Torche, 2011; Karlson, 2019).

A associação supostamente reduzida entre origem social e realização de status entre indivíduos com diploma de graduação tem sido tentativamente explicada utilizando-se diferentes abordagens teóricas. As abordagens credencialistas e de sinalização, ao focarem em mecanismos meritocráticos de alocação no trabalho, deixam pouco espaço para o efeito da origem social, sobretudo no início da carreira profissional. Em contraste, tanto teorias da reprodução social (Bourdieu, 1986; Coleman, 1988), quanto da escolha racional (Boudon, 1974; Breen e Goldthorpe, 1997), embora com ênfases diferentes, oferecem contribuições valiosas sobre mecanismos que levariam à desigualdade em pontos-chave da vida dos indivíduos, seja no acesso ou transcurso da educação superior, seja na transição da educação para o trabalho.

A atenção crescente à diferenciação interna da educação superior em diversos países tem permitido que a literatura adicione nuances às explicações convencionais sobre as disparidades sociais entre graduados no mercado de trabalho. Os estudos têm analisado o efeito direto da origem social sobre os destinos ocupacionais dos graduados tanto no início, quanto ao longo da carreira, considerando variados tipos de resultados, como status ocupacional (Roksa e Levey, 2010; Jacob e Klein, 2019), posição de classe (Sullivan et al., 2018) e salários (Laurison e Friedman 2016). Além disso, a literatura tem documentado variações de acordo com dimensões institucionais da educação superior, como área de estudo e tipo de instituição, indicando que mesmo sistemas em expansão podem reforçar distinções qualitativas internas e, dessa forma, reproduzir desigualdades (Jacob et al., 2015). Entretanto, em que pese o avanço registrado na literatura brasileira sobre desigualdade social na inserção profissional dos graduados (Ribeiro e Schlegel, 2015; Reis e Machado, 2015; Caseiro e Maciente, 2019), desconhecemos estudo que tenha se concentrado sobre a heterogeneidade dessa inserção por origem social dos graduados considerando o universo das áreas de estudo da educação superior.

Neste artigo, analisamos a relação entre a origem familiar dos egressos de diferentes áreas de estudo e setores da educação superior e dois resultados no mercado de trabalho: a entrada no emprego formal e o emprego em ocupações consideradas típicas para área de formação. Este estudo contribui de três formas para a literatura: (1) a análise desagregada por segmentos da educação superior permite que observemos disparidades sociais específicas a carreiras e instituições do sistema, o que é ignorado quando se considera o conjunto de graduados como uma população homogênea; (2) ao observarmos a relação entre origem social e resultados no emprego formal no início da carreira profissional, podemos entender em que medida as diferenças qualitativas da educação superior estão associadas a transições mais ou menos desiguais para o mercado de trabalho; (3) por último, a ênfase sobre resultados ocupacionais permitirá explorar diferentes padrões de relação entre origem social e retornos ao diploma de graduação, contribuindo para uma literatura muitas vezes limitada a salários e rendimentos. Para as nossas análises, usamos dados do Exame Nacional de Desempenho de Estudantes 2009 a 2011 e da Relação Anual de Informações Sociais 2013 a 2015, e modelos logísticos e multinomiais sobre a entrada dos graduados no emprego formal e em diferentes tipos de ocupação.

Revisão da literatura

A alocação dos graduados no mercado de trabalho pode ser entendida como um processo de ligação entre candidatos e vagas de trabalho que depende, em última instância, de três componentes: (1) os ativos dos candidatos (qualificações, habilidades, experiência etc.), (2) o grau de competição pelo trabalho e (3) as decisões de contratação dos empregadores (Jacob et al., 2015). Esse processo, que se desenrola em meio ao arranjo institucional entre sistema educacional e mercado de trabalho, adquire centralidade para o problema clássico da estratificação social: a correspondência entre o candidato ao emprego e a vaga de trabalho é o mecanismo causal básico subjacente à relação entre educação e realização de status (Bills, 2003). Diferentes abordagens teóricas foram propostas para dar conta dessa relação, quatro das quais têm relevância particular para a nossa análise: as teorias credencialistas e de sinalização, com ênfase em processos meritocráticos na alocação no trabalho, e as teorias de reprodução social e escolha racional, que se dedicam a explicar a persistência da desigualdade.

As abordagens credencialistas assumem que a distribuição de posições no mercado de trabalho é governada, não pela busca por trabalhadores mais habilidosos ou produtivos, como prevê a teoria do capital humano (e.g. Becker, 1964), mas pelo controle que os mais escolarizados detêm sobre o acesso às posições de elite (e.g. Collins, 1979; Weeden, 2002). De acordo com essa perspectiva, que também é chamada de modelo de fechamento social (Di Stasio et al., 2016), as qualificações educacionais e posições ocupacionais estão estreitamente ligadas - sobretudo em profissões tradicionais, setor público e grandes organizações - deixando pouco espaço para que empregadores considerem fatores relacionados à origem social no momento da contratação. Essa abordagem tem pelo menos duas implicações relevantes para a nossa análise: quanto mais forte a ligação entre diplomas e ocupações, menor a disparidade social nos resultados obtidos pelos graduados no mercado de trabalho e menor a prevalência de sobre-educação, isto é, quando o empregado está mais qualificado do que exige a sua ocupação.

As teorias da sinalização entendem que a educação exerce sobretudo uma função de sinalizar produtividade futura, ou custos menores de treinamento, e não de entregar efetivamente habilidades produtivas. A informação limitada sobre a produtividade dos potenciais empregados disponível para o empregador no momento da contratação é sanada por meio de sinais enviados pelos trabalhadores, entre os quais o diploma é especialmente relevante (Arrow, 1973; Spence, 1973). Em uma das suas formulações, conhecida como a teoria das filas de trabalho (Thurow, 1975), propõe-se que a educação cumpre um papel de bem posicional na competição pelas vagas de trabalho, de modo que os candidatos a ocupá-las têm incentivos para investir continuamente em mais educação, aumentando os riscos de estarem sobre-educados. Assim como proposto pelos credencialistas, a sinalização seria especialmente importante no início da carreira profissional, quando informações como experiência de trabalho e produtividade não estão disponíveis para os empregadores.

Em contraposição a essas abordagens, teóricos da reprodução social argumentam que a origem social continua a importar na alocação dos graduados no mercado de trabalho, na medida em que a escolarização é considerada um mecanismo de reprodução das relações de dominação entre classes sociais. O sistema escolar privilegiaria as famílias de estratos sociais mais elevados, que empregam os seus recursos (econômicos, culturais e sociais) em estratégias para garantir a transmissão de status para os filhos. Diversos estudos têm documentado como os graduados oriundos dessas famílias beneficiam-se não apenas da frequência a cursos e instituições socialmente valorizadas, mas dos recursos parentais para acessarem as posições mais vantajosas também no mercado de trabalho (Triventi, 2013; Jacob e Klein, 2019). Embora a importância dos recursos familiares dependa das demandas dos empregadores e da estrutura ocupacional, espera-se que seja maior na entrada dos graduados no mercado de trabalho, diminuindo à medida que avançam ao longo da vida produtiva.

As teorias de escolha racional, por outro lado, concebem um maior espaço para a agência dos indivíduos e suas famílias na tomada de decisão sobre quais cursos de ação seguir, considerando as restrições e oportunidades disponíveis. Assim, com base em avaliações de custos e benefícios de cada opção presente, os indivíduos podem decidir ou não continuar estudando depois da escola, o que, por sua vez, afeta as suas chances de obter um diploma de graduação ou de acessar os destinos ocupacionais correspondentes. Embora apontem para mecanismos distintos, tanto as teorias da escolha racional como de reprodução social preveem que, em comparação com seus pares de origem privilegiada, os graduados de origem social desfavorecida são mais propensos a escolherem cursos que minimizem os custos e o risco de não conclusão ou segmentos menos prestigiados, que se traduzem em oportunidades limitadas no mercado de trabalho (e.g. Duta, 2021).

As teorias precedentes têm sido qualificadas por estudos atentos à diferenciação crescente dos sistemas da educação superior e o seu impacto nas trajetórias profissionais dos graduados. Para derivar as nossas hipóteses sobre o efeito da origem social dos graduados sobre o acesso ao emprego formal e a ocupações equivalentes à sua formação, acrescentamos à discussão precedente os estudos sobre diferenças qualitativas da educação superior e estratificação horizontal nessa etapa de ensino (e.g. Carvalhaes e Ribeiro, 2019; Knop e Collares, 2019).

Essa literatura tem mostrado que a graduação em áreas que mobilizam sobretudo habilidades econômicas (e.g. ciências econômicas, administração) e técnicas (e.g. Ciências e Matemática, engenharias) está associada ao alcance de ocupações com salários e status médios maiores, em comparação àquelas com ênfase em habilidades culturais (e.g. artes e humanidades) (Van de Werfhorst e Kraaykamp, 2001; Jacob e Klein, 2019). Além disso, as áreas caracterizadas por graus variados de especificidade ocupacional, o que é medido pela proporção de graduados que trabalham em ocupações correspondentes à sua formação, apresentam pontos distintos de entrada no mercado de trabalho: enquanto as mais específicas têm vantagens nessa transição, com ligação proporcionalmente maior com ocupações melhor remuneradas, as menos específicas oferecem oportunidades mais amplas de inserção profissional (Roksa e Levey, 2010). Como indicado por estudos anteriores, é precisamente nas áreas mais específicas, portanto, mais “vocacionais”, isto é, naquelas com maior capacidade de sinalização, que se espera que seja menor o efeito da origem social sobre a inserção profissional dos graduados (Jacob e Klein, 2019).

Em conjunto com os estudos sobre desigualdades na educação superior e inserção dos graduados no mercado de trabalho no Brasil (e.g. Ribeiro e Schlegel, 2015; Maciente et al., 2015; Vaz e Vaz, 2019), a literatura discutida acima sugere algumas hipóteses.

Considerando, portanto, que a inserção no emprego logo após a graduação é tipicamente uma necessidade observada sobretudo entre estudantes de estratos sociais mais baixos (e.g. Mullen et al., 2003; Quadlin, 2017), esperamos que egressos de classes mais baixas estejam empregados em proporção maior do que os seus pares de estratos sociais mais altos, independentemente da área de formação (Hipótese 1a). Conforme antecipado pelas teorias reprodutivistas e de escolha racional, para os estudantes de origem privilegiada, os recursos familiares podem atuar como um “lubrificante” no início da carreira profissional, permitindo-lhes navegar por caminhos mais promissores, concentrar-se no desenvolvimento de redes valiosas, resistir a empregos precários ou assumir oportunidades arriscadas - estratégias que podem trazer retornos no longo prazo (Friedman e Laurison, 2020)¹.

Além desse padrão geral, podemos esperar que as disparidades sociais variem entre áreas e setores da educação superior: primeiro, as áreas menos específicas em termos ocupacionais, como humanidades e ciências sociais aplicadas, devem apresentar as maiores desigualdades sociais na probabilidade de possuir um emprego formal (Hipótese 1b); segundo, levando em conta que o prestígio institucional tende a exercer maior efeito nas áreas menos técnicas e específicas (Mihut, 2021), esperamos que graduados de IES públicas tenham probabilidades maiores de possuírem um emprego formal do que os seus pares de instituições privadas, sobretudo nas áreas de humanidades e ciências sociais aplicadas (Hipótese 1c).

Levando em conta a literatura sobre as disparidades sociais no acesso às posições ocupacionais de maior remuneração ou status (Roksa e Levey, 2010; Triventi, 2013), cabe testar a hipótese de que os graduados de estratos sociais mais elevados tenham vantagem no acesso às ocupações típicas, independentemente da área de estudo (Hipótese 2a). Em particular, a classe de origem deve importar menos naquelas áreas que mobilizam habilidades de tipo considerado técnico, como Ciências e Matemática e Engenharias, ou nas quais os graduados costumam ingressar em ocupações com especificidade técnica relativamente alta, como a área de Saúde, em que se espera que a produtividade dependa sobretudo do que foi ensinado durante os estudos, e menos de habilidades ou recursos pré-existentes (Hipótese 2b). Além disso, em decorrência de processos de estratificação horizontal na educação superior, pode-se esperar que a graduação em instituições tradicionalmente mais seletivas e prestigiadas, como é o caso de grande parte das públicas, esteja associado a um aumento nas chances de emprego nas ocupações típicas, sobretudo nas áreas mais fechadas ou menos específicas em termos ocupacionais (hipótese 2c).

Dados e método

Dados

Os dados utilizados neste artigo provêm do Enade (Exame Nacional de Desempenho de Estudantes) 2009 a 2011 e da Rais (Relatório Anual de Informações Sociais) 2013 a 2015. Ambos os conjuntos de dados, embora de naturezas distintas, têm em comum o fato de pretenderem ser levantamentos censitários - no primeiro caso, dos concluintes dos cursos de graduação; no segundo, dos empregados formais. Para a análise deste artigo, obtivemos o acesso às versões identificadas das respectivas bases de dados, o que nos permitiu ligá-las por meio de uma chave única de identificação dos indivíduos. Apesar dos limites já documentados (OCDE, 2018; De Negri et al., 2001), o uso combinado desses dados oferece a oportunidade relativamente rara de analisar como uma educação superior crescentemente diversificada está associada a resultados heterogêneos dos graduados no mercado de trabalho.

A amostra analítica deste estudo é composta de concluintes que atenderam a três condições: (1) tinham até 34 anos no fim da graduação; (2) tinham menos de cinco anos de experiência de trabalho formal em tempo integral no fim da graduação; e (3) não tinham pós-graduação entre o ano da graduação e o ano em que o emprego é mensurado. O primeiro filtro, que eliminou da amostra 14% das observações, foi realizado com o fim de tornar a amostra mais homogênea. Embora os egressos com mais experiência de trabalho sejam interessantes em si mesmos, a presença deles na base comprometeria a análise dos resultados iniciais no emprego formal. Também não foram considerados na análise os indivíduos que possuíam remuneração nula ou não declarada na Rais.

Para o cruzamento das bases, optamos por considerar apenas as informações dos vínculos empregatícios dos profissionais declaradas quatro anos após a graduação destes. Essa escolha é justificada por três motivos: (1) apesar de haver poucas evidências nacionais, estudos têm mostrado que os graduados começam a trabalhar em um emprego que corresponde à sua formação somente de três a cinco anos depois de formados (Paul, 2015); (2) a situação ocupacional observada nesse intervalo é considerada um indicador mais “estável” da posição alcançada pelos graduados em início de carreira do que aquela observada logo após a graduação (Triventi, 2013); (3) trabalhos nacionais que utilizaram dados de egressos no mercado de trabalho no ano subsequente à graduação obtiveram percentuais consideravelmente baixos de egressos com empregos formais, sobretudo em edições com concluintes de cursos de Saúde (Maciente et al., 2015; Vaz e Vaz, 2019). A Tabela A2 no Apêndice mostra como os concluintes se distribuem entre os cursos e anos da amostra, bem como os percentuais de empregados formais e em ocupação típica para a área de formação.

Variáveis

As variáveis dependentes são de dois tipos: (1) binária indicando se estão empregados formalmente ou não quatro anos após a conclusão do curso de graduação; e (2) categórica informando o tipo de ocupação do emprego principal dos graduados, com três categorias: ocupação típica, ocupação não típica de nível superior e ocupação não típica que não requer educação superior. Esses dois tipos de resultados permitem ao nosso estudo avançar em relação a uma literatura muitas vezes limitada a salários e rendimentos, iluminando outras dimensões importantes da estratificação entre os trabalhadores graduados. A nossa opção dialoga, portanto, com um conjunto extenso de estudos indicando padrões divergentes de retornos à educação de acordo com diferentes medidas de status socioeconômico (e.g. Beller e Hout, 2006; Torche, 2015). Por último, embora medidas contínuas de posição ocupacional, como o International Socio-Economic Index of Occupational Status (Isei), sejam relevantes em si mesmas e devam ser objeto de estudos futuros, a relação entre curso e tipo de ocupação alcançada permite entender o grau de especificidade ocupacional dos diferentes diplomas de graduação, o que é particularmente relevante para a política pública para educação superior no país.

Para a construção da categoria de “ocupação típica”, utilizaram-se como referência classificações anteriores (Fernandes e Narita, 2001; Menezes Filho, 2012; Vaz e Vaz, 2019), além dos requisitos técnicos descritos no manual da Classificação Brasileira de Ocupações (cbo) e no catálogo de cursos tecnológicos, e a frequência relativa com que cada ocupação apareceu entre os egressos empregados. A segunda categoria compreendeu o grande grupo ocupacional 2 da CBO, que exige educação superior completa, enquanto os demais grandes grupos foram classificados na terceira categoria. Os graduados ocupados nesta última estão, portanto, sobre-educados em relação ao nível de competência requerido para o exercício da ocupação.

Consideramos como variável explicativa o maior grau de escolaridade concluído pelos pais dos graduados, que foi codificada como: menos que ensino médio completo (categoria de referência), ensino médio completo e educação superior ou mais. Os cursos avaliados no Enade foram agrupados em nove áreas de formação: (1) Ciências Sociais Aplicadas, (2) Ciências e Matemática, (3) Direito, (4) Educação, (5) Engenharia (incluindo arquitetura e urbanismo), (6) Humanidades e Letras, (7) Medicina, (8) Saúde e Bem-Estar e (9) Tecnológicos. A agregação utilizada baseia-se na literatura que aponta retornos divergentes de acordo com os tipos de habilidades mobilizadas pelas áreas de estudo (Van de Werfhorst e Kraaykamp, 2001; Quadlin, 2017), além dos diferenciais sociais e econômicos nas carreiras “imperiais” (Medicina, Engenharia e Direito), justificando a decisão de separar esses cursos dos demais das respectivas áreas de conhecimento (Vargas, 2010). Por último, foram consultadas as diretrizes do Enade para a avaliação dos cursos, em que constam os perfis, competências e conteúdo de cada área avaliada. A seguir reportamos os cursos classificados em cada área:

1. Ciências Sociais Aplicadas (SOC): administração, arquivologia, biblioteconomia, ciências contábeis, ciências econômicas, comunicação social, relações internacionais, secretariado executivo, turismo, ciências sociais, psicologia.

2. Ciências e Matemática (C&M): agronomia, biologia, computação, estatística, física, matemática, medicina veterinária, química, geografia, zootecnia.

3. Direito (DIR): direito.

4. Educação (EDU): Pedagogia e todas as licenciaturas.

5. Engenharia (ENG): todas as engenharias, arquitetura e urbanismo.

6. Humanidades e Letras (HUM): design, filosofia, história, letras, música, teatro.

7. Medicina (MED): medicina.

8. Saúde e bem-estar (SAU): biomedicina, educação física, enfermagem, farmácia, fisioterapia, fonoaudiologia, nutrição, odontologia, serviço social, terapia ocupacional.

9. Tecnológicos: todos os cursos tecnológicos.

A idade com que os egressos se graduaram foi recodificada em três categorias: 24 anos ou menos, 25-29 anos e 30-34 anos. A variável sexo foi codificada como feminino e masculino. A raça foi codificada como brancos e negros (pretos e pardos) - não consideramos amarelos e indígenas por representarem apenas 2,3% da amostra de graduados. A região do curso seguiu a codificação: Norte&Nordeste, Centro-Oeste, Sul e Sudeste. As variáveis de desempenho no componente de formação geral e de conhecimento específico do Enade foram divididas em quartis de notas e construiu-se uma variável categórica informando se o concluinte estava trabalhando em tempo integral, parcial ou não estava trabalhando no fim da graduação.

A Tabela 1 apresenta estatísticas descritivas para os indivíduos na amostra de graduados do Enade 2009 a 2011 encontrados na Rais 2013 a 2015, para cada uma das nove áreas de formação. Um desafio para a utilização dos dados do Enade é o número de informações faltantes em algumas variáveis. Após a harmonização das variáveis e junção dos bancos de dados, havia observações faltantes nas variáveis de cor/raça, escolaridade dos pais, situação de trabalho no fim da graduação e desempenho nos componentes específico e de formação geral do Enade. Nas três primeiras, havia entre 15% e 20% de missing, enquanto as duas últimas possuíam menos de 2%. Para seguirmos a análise sem a perda de informações que a exclusão desses casos implicaria, realizamos imputação múltipla utilizando o método Multivariate Imputation by Chained Equations (mice), implementado por meio do pacote “mice” no software R (Buuren e Groothuis-Oudshoorn, 2011)².

Tabela 1
Estatísticas descritivas por área de formação e setor da IES (em %)

Área de estudo	Feminino	Negros	Superior ou mais	Até 29 anos	Sudeste	CE: 25% maiores	FG: 25% maiores	Trabalho integral
Ciências Sociais Aplicadas
Privada	61,2	22	26,7	87,7	54,7	19,7	20,1	38,8
Pública	58,3	23,7	32,7	92	30,8	33,9	28,4	27,6
Ciências e Matemática
Privada	31,4	23,2	40,1	89,1	59,7	9,4	25,2	39,5
Pública	42,4	26,8	46	94,2	36,3	30,2	30	10,9
Direito
Privada	55,9	20,7	40,7	86,6	48,7	42,1	26,4	17,5
Pública	52	19,4	46,3	94,1	33,8	68,2	42,1	13
Educação
Privada	76,2	37,3	20,2	75,7	53	24,8	28,3	29,4
Pública	68,6	48,9	25,5	85	22,7	24,9	30,5	17,7
Engenharia
Privada	34,2	22,5	50,5	85,6	63,1	9,8	34	40,6
Pública	33,9	24,9	65,1	95,1	46,1	24,9	40,9	12,4
Humanidades
Privada	56,9	14,7	43	93,6	72,1	31,4	22,8	20,3
Pública	52,8	26,1	45,5	91,1	45	41,3	28,2	10,8
Medicina
Privada	57,8	14,6	69,8	93,2	68,4	52,6	40	0,2
Pública	51	24,3	59,8	94,5	32,8	71,1	55,8	0,3
Saúde e Bem-Estar
Privada	76,7	24,2	27,9	85,5	56,1	19,8	17,2	10,4
Pública	79,2	22,1	30,6	88,5	30,1	35,4	26	6,4
Tecnológicos
Privada	55,2	25,2	18,8	80,4	58,1	21,7	17,1	42
Pública	46,1	31,6	30,9	90,7	44,4	25,5	31,9	35,2

• Fonte: Elaboração própria a partir dos dados do Enade 2009-2011, Rais 2013-2015.

Estratégia analítica

Estimamos modelos de regressão logística para analisar a relação entre a origem social e as chances de o graduado possuir um emprego formal quatro anos após a conclusão do curso. Para a análise das desigualdades sociais nas chances de estar empregado nos diferentes tipos de ocupação, estimamos modelos multinomiais com o tipo de ocupação do emprego principal como variável dependente. Ambos os modelos foram estimados em duas etapas: na primeira, não consideramos a área de estudo como variável dependente, o que permitiu observar padrões gerais para a população de graduados considerada; na segunda, estimamos modelos separados por área de estudo, com o fim de analisar o comportamento da variável de origem social dentro de cada área. As estatísticas de ajuste dos modelos gerais são apresentadas na Tabela A3 no Apêndice.

Para facilitar a visualização dos resultados dos modelos por área de estudo, optamos por apresentá-los com base no cálculo dos valores preditos das respectivas variáveis dependentes, fixando as covariáveis em suas médias ou valores mais frequentes, que é a forma canônica de estimação de efeitos médios das variáveis independentes de interesse.

Análise e discussão dos resultados

Probabilidade de estar empregado formalmente

A Tabela 2 apresenta o modelo completo que estima as chances de os graduados possuírem um emprego formal. Como previsto em nossa hipótese 1A, os resultados apontam que as chances de os egressos estarem empregados formalmente diminuem à medida que suas famílias se situam nos estratos elevados, com aqueles provenientes de famílias com educação superior completa tendo cerca de um terço a menos de chances do que os seus pares de famílias sem ensino médio. A introdução no modelo de características da trajetória acadêmica, como habilidades e experiência de trabalho, reduz levemente o efeito da origem social sobre a chance de possuir um emprego formal, que, no entanto, continua significativo, indicando mediação bastante modesta do efeito da origem por meio dessas variáveis.

Esse padrão médio para o universo dos graduados, ainda que pareça contra-intuitivo, pode ser interpretado de acordo com o que indica a literatura prévia sobre diferenciais sociais na transição entre educação superior e mercado de trabalho. Em linhas gerais, esses estudos têm documentado as diferentes estratégias de manutenção do status que os graduados de origem social privilegiada podem adotar: (1) ocupar-se em outras posições, como trabalhador por conta própria ou empregador, que possuem rendimentos médios mais altos em algumas áreas, e que nossos dados não captam; (2) escolher cursos e especialidades mais acadêmicas, frequentando em proporção maior cursos de pós-graduação (Mullen et al., 2003; Quadlin, 2017); e (3) por não precisarem lidar com constrangimentos financeiros em suas famílias, podem suportar períodos prolongados sem uma fonte de renda, adiando portanto a sua entrada no mercado de trabalho (Quadlin, 2017). Por outro lado, esses mesmos grupos de graduados privilegiados, uma vez participando do mercado de trabalho, tendem a obter vantagens em processos de admissão para os postos de trabalho de maior retorno e estima social. A posse de recursos culturais e sociais e, especialmente, de habilidades não cognitivas direta ou indiretamente transmitidas pelos pais, tem se mostrado particularmente útil para entrar em posições ou empresas com altos salários, sobretudo se a competição entre graduados for elevada (Rivera, 2015; Jackson et al., 2005).

Tabela 2
Modelos logísticos de emprego formal

	M1	M2	M3
Intercepto	1,036 (0,008)***	0,803 (0,011)***	0,679 (0,013)***
Masculino	-0,061 (0,006)***	-0,128 (0,006)***	-0,134 (0,006)***
Branco	-0,06 (0,007)***	-0,08 (0,007)***	-0,134 (0,007)***
25-29 anos	-0,057 (0,007)***	-0,107 (0,007)***	-0,099 (0,007)***
30-34 anos	-0,168 (0,009)***	-0,26 (0,009)***	-0,242 (0,009)***
Ensino Médio	-0,135 (0,008)***	-0,1 (0,008)***	-0,091 (0,008)***
Superior ou mais	-0,481 (0,008)***	-0,392 (0,009)***	-0,384 (0,008)***
CE: Q2		-0,047 (0,009)***	-0,048 (0,009)***
CE: Q3		-0,096 (0,009)***	-0,103 (0,009)***
CE: Q4		-0,152 (0,009)***	-0,162 (0,009)***
FG: Q2		0,046 (0,009)***	0,053 (0,009)***
FG: Q3		0,112 (0,009)***	0,112 (0,009)***
FG: Q4		0,148 (0,009)***	0,145 (0,009)***
Trabalha integral		0,629 (0,008)***	0,615 (0,008)***
Trabalha parcial		0,274 (0,008)***	0,271 (0,008)***
IES Privada			-0,072 (0,007)***
Região CO			0,149 (0,011)***
Região Sul			0,23 (0,009)***
Região SE			0,321 (0,008)***

• N = 543.509. *p < .05 **p < .01 ***p < .001 (testes bicaudais; erro-padrão entre parêntesis). Fonte: Elaboração própria a partir dos dados do Enade 2009-2011 e Rais 2013-2015.

Permanece a questão de como variam as probabilidades de estar empregado no mercado de trabalho, em comparação a não estar, por origem social no interior das diferentes áreas de estudo. A Figura 1 apresenta essas probabilidades preditas com base nos modelos separados por área, considerando também se a IES frequentada pelo egresso era pública ou privada. A leitura do gráfico pode ser feita da seguinte forma: as diferenças observadas entre os círculos vermelho e verde ou entre o azul e roxo indicam probabilidades desiguais por origem social dentro dos setores; aquelas observadas entre os círculos vermelho e azul ou entre o verde e roxo indicam probabilidades desiguais por setor da IES (a significância estatística das diferenças é apresentada na Tabela A4 e os coeficientes dos modelos por área, na Tabela A5 no Apêndice).

Figura 1
Probabilidades preditas de estar empregado formalmente, por escolaridade dos pais, área de estudo e setor da IES

Suportando a nossa hipótese 1b, as áreas menos específicas em termos ocupacionais ou que mobilizam sobretudo habilidades culturais, como humanidades, educação e ciências sociais aplicadas, são aquelas que apresentam as maiores diferenças entre as probabilidades de estudantes de estratos sociais altos e baixos de IES públicas e privadas possuírem um emprego formal: cerca de 7 pp. nas duas primeiras áreas, em ambas as redes, e 6,4 pp. e 6,5 pp. nos setores público e privado da última área.

No entanto, diferentemente do que se esperava, a área de Saúde e Bem-estar, uma das mais específicas da educação superior, aparece com uma diferença expressiva e significativa de 6,7 pp. na probabilidade de possuir um emprego formal entre os estratos sociais de graduados de IES públicas e privadas. Em uma área caracterizada por forte presença do trabalho por conta própria e como empregador (26,1%, segundo dados do Censo Demográfico 2010), com remuneração média superior àquela do emprego formal, é possível que um contingente substancial de graduados de origem social favorecida adote estratégias para ingressar no mercado de trabalho em posições mais vantajosas do que como empregados.

No outro extremo, observamos diferenças na probabilidade de estar empregado por origem social bastante reduzidas no Direito, C&M e Engenharia e Medicina, que estão entre as mais seletivas e socialmente fechadas ou, como é o caso da C&M, consideradas mais técnicas. No conjunto, portanto, os resultados oferecem evidências favoráveis à nossa hipótese 1b, apontando, conforme as teorias da reprodução, a persistência de desigualdades sociais na inserção profissional dos egressos da educação superior, sobretudo naquelas áreas menos específicas e cuja ligação com o mercado de trabalho é mais permeável aos efeitos da origem familiar dos graduados.

Além das diferenças por origem social, a análise por setor da IES permite entender em que medida as dimensões institucionais da educação superior afetam as chances de graduados de diferentes estratos sociais acessarem o emprego formal. Os resultados indicam, de um lado, que a graduação no setor público aumenta a probabilidade média de os egressos estarem empregados nas áreas, sobretudo, de Direito e Engenharia, e, de outro, que a conclusão do curso de graduação em IES privadas está associado ao aumento das probabilidades nas áreas de Ciências e Matemática e Educação. Assim como observado em outros estudos e previsto na hipótese 1c, encontramos evidências de que as IES públicas têm capacidades distintas de sinalização para os empregadores, especialmente, nas áreas “imperiais” da educação superior brasileira, tradicionalmente caracterizadas por fechamento social. Por outro lado, a diferença não esperada em Ciências e Matemática sugere que mecanismos análogos, mas de sinal trocado, também estejam associados com resultados dos graduados em áreas técnicas e moderadamente específicas.

Emprego em ocupação típica

A Tabela 3 apresenta o modelo adotado para estimar, entre os egressos empregados, as chances de que o seu vínculo principal fosse em ocupação típica, não típica que requer educação superior ou outra não típica. Os egressos dos estratos sociais favorecidos, independentemente de sua área de formação, têm chances maiores de estarem empregados em ocupações típicas, em relação às não típicas de nível superior e às demais ocupações, quando comparados aos seus pares menos favorecidos. Para efeito de ilustração, o primeiro grupo tem 15,7% menos chances do que o segundo de que o seu emprego principal seja em ocupação não típica que não exige diploma superior, ou seja, de estar sobre-educado em ocupações com piores salários, perspectivas de carreira e proteção em momentos de queda da atividade econômica.

Tabela 3
Modelo multinomial de emprego em ocupações típicas, não típicas que exigem educação superior e demais ocupações

	Não Típica: Superior	Não Típica: Outras
Intercepto	-0.481 (0.022)***	0.804 (0.017)***
Masculino	0.213 (0.011)***	0.211 (0.008)***
Branco	-0.104 (0.012)***	-0.046 (0.009)***
25-29 anos	-0.133 (0.012)***	-0.151 (0.009)***
30-34 anos	-0.089 (0.016)***	-0.253 (0.012)***
Ensino Médio	-0.054 (0.014)***	-0.036 (0.01)***
Superior ou mais	-0.081 (0.014)***	-0.171 (0.01)***
CE: Q2	-0.082 (0.016)***	-0.19 (0.011)***
CE: Q3	-0.138 (0.016)***	-0.417 (0.012)***
CE: Q4	-0.243 (0.016)***	-0.613 (0.012)***
FG: Q2	0.016 (0.016)	-0.023 (0.012)*
FG: Q3	0.018 (0.016)	-0.146 (0.012)***
FG: Q4	0.069 (0.016)***	-0.143 (0.012)***
Trabalha integral	0.439 (0.013)***	0.606 (0.011)***
Trabalha parcial	0.484 (0.013)***	0.163 (0.01)***
IES Privada	-0.341 (0.012)***	0.124 (0.009)***
Região CO	0.277 (0.021)***	0.21 (0.016)***
Região Sul	0.07 (0.017)***	-0.119 (0.013)***
Região SE	-0.093 (0.014)***	-0.186 (0.011)***

• N = 361.296. *p < .05 **p < .01 ***p < .001 (testes bicaudais; erro-padrão entre parêntesis). Fonte: Elaboração própria a partir dos dados do Enade 2009-2011 e Rais 2013-2015.

Os resultados para o conjunto de egressos empregados apoiam, portanto, a nossa hipótese 2a, sugerindo que os recursos familiares têm um efeito independente da trajetória educacional dos egressos na posição que obtêm no mercado de trabalho, podendo ser utilizados por aqueles de origem privilegiada para garantir as posições mais vantajosas. Como apontam estudos anteriores (Jacob et al., 2015; Klein, 2019; Jacob e Klein, 2019), esses recursos mostram-se particularmente importantes para os resultados dos graduados no início de carreira no mercado de trabalho, quando os empregadores tipicamente dispõem de informações limitadas sobre a produtividade potencial dos candidatos ao emprego. Em outras palavras, assume-se que, na falta de informações confiáveis sobre o desempenho profissional dos candidatos no momento da admissão, os empregadores recorrem ao filtro da posse de recursos sociais ou culturais, que estão fortemente associados à origem social dos candidatos.

A Figura 2 apresenta as probabilidades preditas de estar empregado em cada um dos três tipos de ocupação, por escolaridade dos pais, área de estudo e setor da instituição. A leitura do gráfico segue a mesma regra da Figura 1 (a significância estatística das diferenças é apresentada na Tabela A6 e os coeficientes dos modelos por área, na Tabela A7 do Apêndice). Os egressos dos estratos sociais mais elevados têm vantagens consistentes no acesso às ocupações típicas em relação aos seus pares menos favorecidos, em todas as áreas de formação, com exceção das Engenharias e Saúde, em que as diferenças não são estatisticamente significativas. Como esperado em nossa hipótese 2b, as áreas de Humanidades e Direito estão entre aquelas que apresentam as maiores diferenças em favor dos estudantes de origem privilegiada. Entretanto, merece atenção o fato de que a maior diferença foi registrada na área de Ciências e Matemática, tanto entre egressos de instituições públicas como privadas, o que contradiz a nossa expectativa.

Figura 2
Probabilidades preditas de estar empregado em ocupação típica, não típica que requer educação superior ou outra não típica, por escolaridade dos pais, área de estudo e setor da IES

A distância entre graduados de estratos sociais altos e baixos é ainda mais pronunciada entre aqueles que concluíram a educação superior em IES públicas, particularmente em Direito, Ciências Sociais Aplicadas e Engenharias. Em áreas mais específicas, como Saúde e Bem-Estar e C&M, a vantagem no emprego em ocupações típicas se inverte entre os setores, com aqueles de IES privadas possuindo probabilidade maior do que os egressos das públicas. Diferentemente do que esperávamos, não encontramos diferenças significativas por setor da IES na área de Humanidades. Como um todo, contradizendo a nossa hipótese 2c, as evidências apontam para dinâmicas credencialistas reforçando desigualdades na entrada dos graduados em ocupações típicas, mesmo em áreas de especificidade ocupacional elevada.

Além de observar as desigualdades no acesso às ocupações típicas, é relevante analisar como se comportam os egressos dos diferentes estratos sociais e setores da educação superior no acesso àquelas ocupações que não são típicas, mas requerem diploma universitário, e nas demais ocupações. Começamos por aquelas áreas que, contradizendo a tendência geral (Vaz e Vaz, 2019), obtêm os maiores retornos salariais médios precisamente nas ocupações do segundo tipo, como é o caso dos cursos de Educação e Humanidades (Maciente et al., 2015). Em ambos os casos, observamos que os graduados de instituições públicas têm probabilidades significativamente maiores de acessar as ocupações que melhor remuneram o diploma, mas sobretudo entre aqueles de Humanidades, com os egressos das IES públicas, independentemente da sua origem social, tendo quase o dobro de probabilidade de estar empregado do que os seus pares do setor privado.

Por último, cabe ressaltar a desvantagem sistemática dos egressos dos estratos sociais mais populares, sobretudo de instituições privadas, que são aqueles que apresentam as maiores probabilidades de estarem sobre-educados no seu emprego principal. Entre as áreas, o fosso que os separa dos seus pares socialmente favorecidos é ainda maior nas Ciências Sociais Aplicadas, C&M e Tecnológicos, enquanto a desvantagem dos egressos de IES privadas é notavelmente maior nas Humanidades e Engenharias.

Considerações finais

Este estudo buscou avançar no entendimento da relação entre a origem social e a transição dos egressos da educação superior para o emprego formal. A diferenciação entre as áreas de estudo e setores da educação superior permitiu compreender em que medida as crescentes diferenças qualitativas nessa etapa estão associadas a padrões desiguais de inserção profissional. A nossa análise baseou-se na discussão, bem mais adiantada na literatura internacional, sobre como os resultados ocupacionais dos graduados podem refletir processos complementares de ligação entre educação e trabalho, além daqueles relacionados ao capital humano. Em outras palavras, buscamos oferecer evidências para avaliar o quão meritocrática é a disputa pelo emprego entre os graduados ou, o seu inverso, em que medida a expansão da educação superior tem reforçado o papel das diferenças qualitativas na reprodução das desigualdades sociais.

Encontramos disparidades sociais expressivas tanto na entrada no emprego formal, quanto no destino ocupacional dos graduados. Os egressos dos estratos sociais mais baixos são mais propensos a estarem empregados do que os seus pares de famílias de classes mais altas, sobretudo nas áreas menos específicas ocupacionalmente. Como aponta a literatura, é possível que, especialmente em áreas com status ocupacional inicial médio mais baixo, os graduados de origem privilegiada recorram a estratégias de manutenção de status que adiem a sua entrada no emprego ou se ocupem em posições eventualmente mais vantajosas, como empregador ou por conta própria, que podem oferecer benefícios monetários (incluindo tributários) ou de outra ordem (e.g. autonomia no trabalho). Nas áreas mais seletivas ou “vocacionais”, como aquelas “imperiais” e Ciências e Matemática, pelo contrário, a distância social se estreita, o que indica que a entrada no emprego formal parece uma estratégia mais aceitável para graduados de elite de IES públicas, nas primeiras áreas, e de privadas, na segunda.

A origem social também importa para o tipo de ocupação que os graduados obtêm no mercado de trabalho. Em linha com estudos anteriores, os resultados indicaram que aqueles de estratos sociais favorecidos, independentemente de sua área de formação, têm chances médias maiores do que os seus pares de classe baixa de acessarem as ocupações típicas para a sua área de formação. Esse padrão foi mais pronunciado em áreas ocupacionalmente menos específicas, tipicamente mais permeáveis à influência dos recursos familiares dos graduados. Por outro lado, encontramos desvantagens sistemáticas dos egressos de classe baixa, mais propensos a estarem sobre-educados no emprego formal, especialmente em áreas menos específicas e menor retorno salarial. Além das áreas de estudo, o tipo de IES exerce efeito independente sobre o destino ocupacional, com variações notáveis entre as áreas: a graduação em IES pública parece favorecer os egressos principalmente em áreas menos específicas ou mais prestigiadas, enquanto a graduação nas privadas amplia o acesso a ocupações típicas nas áreas mais específicas.

Os resultados fornecem evidências favoráveis, portanto, às previsões das teorias da reprodução e escolha racional de que, sobretudo no início da carreira profissional, os recursos familiares podem, por meio de mecanismos distintos, garantir vantagens àqueles graduados de estratos sociais mais altos no acesso às posições ocupacionais mais valorizadas. Além disso, sugere que os diplomas emitidos por instituições públicas e privadas podem ter valores informacionais particulares no mercado de trabalho de acordo com a área de estudo do graduado, o que sugere nuances para o papel posicional da educação superior: com informações limitadas sobre a produtividade dos graduados, os empregadores podem assumir que as IES públicas são mais eficazes na transmissão de habilidades requeridas em áreas mais gerais ou naquelas tradicionalmente mais seletivas, enquanto o setor privado sinaliza maior aptidão em áreas técnicas intensivas. Em outras palavras, os diferentes segmentos da educação superior parecem sinalizar qualidades distintas para os empregadores, posicionando desigualmente os graduados na fila pelas ocupações mais vantajosas. Conclusões mais assertivas nesse sentido requerem evidências adicionais, incluindo pesquisas qualitativas, de que não dispomos.

O nosso estudo tem implicações não apenas para a pesquisa sobre as desigualdades sociais entre os graduados, mas também para a discussão sobre a formação dos estudantes na educação superior. O aumento da participação da população brasileira nessa etapa de ensino, em combinação com a diferenciação institucional observada no interior do sistema, está levando a novas formas de estratificação social. Como assinalado por outros autores (Bexley, 2016), o debate em torno de noções de equidade no sistema não pode se dar mais apenas em torno de quem participa ou não dele, mas de quem participa onde e como. Em particular, a capacidade desigual das diferentes credenciais universitárias de estruturar a transição para o mercado de trabalho tem consequências profundas para o grau de mobilidade de estudantes de estratos sociais mais baixos. As evidências acumuladas pela literatura, para o que este estudo contribui, mostram que a eficácia do diploma de graduação em “equalizar” o campo de jogo no mercado de trabalho pode variar entre áreas de estudo e tipos de instituição.

A preocupação crescente em torno da função da educação superior de preparar os graduados para o mercado de trabalho tem estimulado discussões em torno da “vocacionalização” do sistema em diversos países (Roksa e Levey, 2010; Grubb e Lazerson, 2005). No Brasil, o avanço das matrículas em cursos considerados mais “vocacionais”, a presença massiva de trabalhadores estudantes no sistema, e a concentração progressiva dos ingressantes em cursos à distância, adicionam camadas específicas ao debate nacional. Os nossos resultados indicam que diferentes tipos de habilidades buscadas pelos empregadores podem estar associados a distintos pontos de entrada no mercado de trabalho e que, embora áreas menos específicas estejam associadas a uma transição menos igualitária no mercado de trabalho, oferecem oportunidades mais amplas de entrada no emprego formal para egressos de origem desfavorecida. Por outro lado, também é possível que o caráter pouco vocacional da educação superior brasileira (Prates e Barbosa, 2015) aumente a prevalência de sobre-educação, especialmente danosa para esse grupo de graduados.

O nosso estudo tem várias limitações. Primeiro, é descritivo na análise da entrada dos graduados no emprego formal, carecendo de variáveis não observadas (como motivações e habilidades prévias à educação superior), que influenciam tanto a conclusão do curso de graduação, como os resultados ocupacionais, sendo, portanto, possíveis fontes de vieses de seleção. Segundo, a ausência de informações sobre outras formas de participação dos graduados na força de trabalho, ou que indicassem a sua não participação, permite apenas interpretações tentativas sobre padrões divergentes de inserção profissional. Estudos futuros que implementem técnicas apropriadas para lidar com os vieses de seleção mencionados acima ou que utilizem dados mais abrangentes do mercado de trabalho poderão fornecer um retrato mais preciso da relação entre origem, diplomas e trajetória ocupacional.

Além disso, embora a agregação dos cursos em áreas de estudos permita dialogar com uma ampla literatura reportando variações nos resultados ocupacionais dos graduados entre áreas, análises focalizando cursos específicos podem oferecer descrições mais matizadas da heterogeneidade dessa população. Por último, cabe destacar que os resultados que examinamos (assim como outros, incluindo salários e status ocupacional) podem seguir trajetórias divergentes ao longo da carreira dos graduados, variando tanto de acordo com as áreas de estudo, como com o grupo social considerado.

Os diferenciais sociais na relação entre educação superior e trabalho ainda compõem um extenso terreno a ser explorado pelos estudos de estratificação social no Brasil, carecendo da disponibilidade ampla de dados que permitam relacionar as diferenças qualitativas do sistema aos resultados obtidos pelos egressos no mercado de trabalho. A realização de trabalhos teóricos e empíricos nessa linha de pesquisas é fundamental para obtermos uma melhor compreensão dos mecanismos subjacentes a padrões desiguais de inserção profissional, em cuja mitigação a política pública possa atuar.

Agradecimentos

Este trabalho não existiria sem a contribuição dos pesquisadores que fazem parte do Laboratório de Pesquisas em Ensino Superior (Lapes), ligado ao Departamento de Sociologia da UFRJ. Agradecemos também aos pesquisadores Maria Lígia Barbosa, Flavio Carvalhaes, Jean-Jacques Paul, André Salata, Murillo Marschner de Brito e Felícia Picanço, cujos comentários feitos a versões anteriores deste artigo foram fundamentais à sua elaboração.

Referências Bibliográficas

• Arrow, Kenneth J. (1973), “Higher education as a filter”. Journal of Public Economics 3(2): 193-216.
• Becker, Gary S. (1964), Human Capital: A Theoretical and Empirical Analysis, with Special Reference to Education New York: Columbia University Press.
• Beller, Emily; Hout, Michael. (2006), “Intergenerational Social Mobility: The United States in Comparative Perspective”. The Future of Children, 16(2): 19-36.
• Bexley, Emmaline. (2016), “Further and Higher? Institutional Diversity and Stratification”. In: Harvey, Andrew et al Student Equity in Australian Higher Education Singapore: Springer.
• Bills, David B. (2003), “Credentials, Signals, and Screens: Explaining the Relationship Between Schooling and Job Assignment”. Review of Educational Research, 4(73): 441-449
• Blau, Peter Michael; Duncan, Otis Dudley. (1967), The American occupational structure New York: John Wiley and Sons.
• Boudon, Raymond (1974), Education, Opportunity and Social Inequality: Changing Prospects in Western Society New York: John Wiley and Sons .
• Bourdieu, Pierre. (1986), “The forms of capital”. In: Richardson, John G. Handbook for Theory and Research for the Sociology of Education New York: Greenwood Press.
• Breen, Richard; Goldthorpe, John H. (1997), “Explaining Educational Differentials Towards a Fomal Rational Action Theory”. Rationality and Society, 9(3): 275-305.
• Breen, Richard; Jonsson, Jan O. (2005), “Inequality of Opportunity in Comparative Perspective: Recent Research on Educational Attainment and Social Mobility”. Annual Review of Sociology, 1(31): 223-243.
• Buuren, Stef Van; Groothuis-Oudshoorn, Karin. (2011), “Mice: Multivariate Imputation by Chained Equations in R”. Journal of Statistical Software, 45(1): 1-67.
• Carvalhaes, Flavio; Ribeiro, Carlos Antonio Costa. (2019), “Estratificação horizontal da educação superior no Brasil: desigualdades de classe, gênero e raça em um contexto de expansão educacional”. Tempo Social, 31(1): 195-233.
• Caseiro, Luiz Carlos Zalaf; Maciente, Aguinaldo Nogueira. (2019), Estratificação horizontal da educação superior e inserção no mercado formal de trabalho dos recém-egressos dos cursos de Ciências, Tecnologia, Engenharia e Matemática (CTEM) Caxambu, 2019, 43 Encontro Anual da Anpocs.
• Collins, Randall. (1979), The Credential society: An historical sociology of education and stratification New York: Academic Press.
• De Negri, João Alberto et al (2001), Mercado Formal de Trabalho: Comparação entre os Microdados da Rais e da Pnad Texto para Discussão nº 840. Rio de Janeiro: Ipea.
• Di Stasio, Valentina et al (2016), “What makes education positional? Institutions, overeducation and the competition for jobs”. Research in Social Stratification and Mobility, 43: 53-63.
• Duta, Adriana et al (2021), “Different degrees of career success: Social origin and graduates’ education and labour market trajectories”. Advances in Life Course Research, 47.
• Fernandes, Reynaldo; Narita, Renata Del Tedesco. (2001), “Instrução superior e mercado de trabalho no Brasil”. Economia aplicada, 5(1): 7-32.
• Friedman, Sam; Laurison, Daniel. (2020), The Class Ceiling: Why it Pays to be Privileged Chicago: Policy Press.
• Grubb, W. N; Lazerson, M. (2005), “Vocationalism in Higher Education: The Triumph of the Education Gospel”. The Journal of Higher Education, 1(76): 1-25.
• Jackson, Michelle et al (2005), “Education, Employers and Class Mobility”. Research in Social Stratification and Mobility . 23: 3-33.
• Jacob, Marita; Klein, Markus. (2019), “Social origin, field of study and graduates’ career progression: does social inequality vary across fields?”. The British Journal of Sociology, 5(70): 1850-1873.
• Jacob, Marita et al (2015), “The Impact of Social Origin on Graduates’ Early Occupational Destinations - An Anglo-German Comparison”. European Sociological Review, 4(31): 460-476.
• Karlson, Kristian Bernt. (2019), “College as equalizer? Testing the selectivity hypothesis”. Social Science Research, 80: 216-229.
• Klein, Markus. (2019), When and for Whom Does It Pay to Attend a Prestigious University? Social Origin, Elite Education and Graduates’ Career Trajectories Brisbane: The University of Queensland.
• Knop, Márcia; Collares, Ana Cristina Murta. (2019), “A influência da origem social na probabilidade de concluir os diferentes cursos de ensino superior”. Sociedade e Estado, 34(2): 351-380.
• Laurison, Daniel; Friedman, Sam. (2016), “The Class Pay Gap in Higher Professional and Managerial Occupations”. American Sociological Review, 4(81): 668-695.
• Maciente, Aguinaldo Nogueira et al (2015), “A Inserção de recém-graduados em engenharias, medicina e licenciaturas no mercado de trabalho formal”. Radar, 38. Rio de Janeiro: Ipea .
• Macmillan, Lindsey et al (2015), “Who Gets the Top Jobs? The Role of Family Background and Networks in Recent Graduates’ Access to High-status Professions”. Journal of Social Policy, 3(44): 487-515.
• Menezes Filho, Naercio. (2012), “Apagão de mão de obra qualificada? As profissões e o mercado de trabalho brasileiro entre 2000 e 2010”. BraIn Investimento e Negócios: São Paulo.
• Mihut, Georgiana. (2021), “Does university prestige lead to discrimination in the labor market? Evidence from a labor market field experiment in three countries”. Studies in Higher Education, 6(47): 1227-1242.
• Mullen, Ann L. et al (2003), “Who Goes to Graduate School? Social and Academic Correlates of Educational Continuation after College”. Sociology of Education, 2(76): 143-169.
• OECD. (2018), Rethinking Quality Assurance for Higher Education in Brazil Paris: Oecd.
• Paul, Jean-Jacques. (2015), “Acompanhamentos de egressos do ensino superior: experiência brasileira e internacional”. Caderno CRH, 74(28): 309-326.
• Prates, Antonio Augusto Pereira; Barbosa, Maria Ligia de Oliveira. (2015), “A expansão e as possibilidades de democratização do ensino superior no Brasil”. Caderno CRH, 28(74): 327-340.
• Quadlin, Natasha. (2017), “Funding Sources, Family Income, and Fields of Study in College”. Social Forces, 1(96): 91-120.
• Reis, Maurício Cortez; Machado, Danielle Carusi. (2015), Uma análise dos rendimentos do trabalho entre indivíduos com ensino superior no Brasil Texto para Discussão nº 1220. Rio de Janeiro: Ipea .
• Ribeiro, Carlos Antonio Costa; Schlegel, Rogerio. (2015), “Estratificação horizontal da educação superior no Brasil (1960 a 2010)”. In: Arretche, Marta. Trajetórias das desigualdades: Como o Brasil mudou nos últimos cinquenta anos São Paulo: Editora Unesp.
• Rivera, Lauren A. (2015), Pedigree: how elite students get elite jobs Princeton: Princeton Univ. Press.
• Roksa, Josipa; Levey, Tania. (2010), “What Can You Do with That Degree? College Major and Occupational Status of College Graduates over Time”. Social Forces, 89(2): 389-415.
• Spence, Michael. (1973), “Job Market Signaling”. The Quarterly Journal of Economics, 3(87): 355-374.
• Sullivan, Alice et al (2018), “The path from social origins to top jobs: social reproduction via education”. The British Journal of Sociology, 3(69): 776-798.
• Thurow, Lester. (1975), Generating inequality New York: Basic Books.
• Torche, Florencia. (2011), “Is a College Degree Still the Great Equalizer? Intergenerational Mobility across Levels of Schooling in the United States”. American Journal of Sociology, 3(117): 763-807.
• Torche, Florencia. (2015), “Intergenerational Mobility and Equality of Opportunity”. European Journal of Sociology, 56(03): 343-371.
• Triventi, Moris. (2013), “The role of higher education stratification in the reproduction of social inequality in the labor market”. Research in Social Stratification and Mobility, 32: 45-63.
• Werfhorst, Herman G. Van De; Kraaykamp, Gerbert. (2001), “Four Field-Related Educational Resources and Their Impact on Labor, Consumption, and Sociopolitical Orientation”. Sociology of Education, 4(74): 296-317.
• Vargas, Hustana Maria. (2010), “Sem perder a majestade: ‘profissões imperiais’ no Brasil”. Estudos de Sociologia, 28(15): 107-124.
• Vaz, Katia Cristina da Silva; Vaz, Fabio Monteiro. (2019), Inserção Profissional dos Jovens Concluintes da Educação Superior Florianópolis, 19, Congresso Brasileiro de Sociologia, 2019.
• Weeden, Kim A. (2002), “Why Do Some Occupations Pay More than Others? Social Closure and Earnings Inequality in the United States”. American Journal of Sociology, 108(1): 55-101.

• 1
  Essa primeira hipótese é reforçada pelo fato de que a nossa análise se concentra sobre os graduados que possuem um vínculo de emprego formal após a graduação. Esse subgrupo de graduados, embora consista na maioria da população de graduados ocupados no país, está presente com proporções variadas no total de ocupados dos cursos ou áreas de estudo (ver Tabela A1 no Apêndice).
• 2
  A implementação dessa técnica permitiu a criação de cinco bases de dados completas com valores imputados para as variáveis com informações faltantes. Esses valores foram estimados por meio de modelos específicos utilizando as demais variáveis como preditoras. Em seguida, os modelos estatísticos foram aplicados às bases de dados geradas, sendo os resultados combinados em estimativas médias.

Apêndices - Tabelas

Tabela a1
Distribuição de graduados por situação de ocupação e posição na ocupação no trabalho principal, por área de estudo (Brasil, 2010)

Área de Formação	Situação Ocupacional	Posição na Ocupação
	Ocupado	Conta própria	Empregado com carteira assinada	Militar e funcionário público	Empregado sem carteira assinada	Empregador
Ciências Sociais Aplicadas	87,5	10,1	73,5	5,4	6,7	4,3
ctem	84,6	11,3	62,4	12,4	10,6	3,2
Direito	81,5	29,2	36,3	18,9	11,1	4,5
Educação	86,3	6,1	50,5	26,8	15,5	1,1
Engenharia	86,7	12,6	71,2	5,4	7,3	3,6
Humanidades e Artes	83,2	12,8	53,5	17,8	13,9	2
Medicina	87,3	17,7	44,9	14,8	20,7	1,8
Saúde e Bem-Estar	83	18,2	52,5	12,3	13,8	3,1
Serviços	82,4	11,8	63,7	12,6	8,7	3,2
Total	85,2	13,2	59,5	13,3	10,9	3,2

• Nota: Amostra de indivíduos com idade entre 18 e 34 anos e com nível superior completo. Não é possível separar cursos tecnológicos no Censo Demográfico 2010. Fonte: Censo Demográfico 2010 (IBGE).

Tabela a2
Número de inscritos no Enade 2009-2011 e situação empregatícia na Rais 2013-2015

2009
	Total	soc	C&M	dir	hum	tec	-
Número de concluintes com identificador no Enade	271.119	168.930	367	64.437	8.492	28.893
% vínculo empregatício quatro anos após a graduação	63,3	70,6	78,5	41,8	56,4	70,2
% empregado em ocupação considerada típica	19,2	19,2	10,1	25,8	23,5	9,3
2010
	Total	C&M	med	sau	tec	-	-
Número de concluintes com identificador no Enade	141.278	13.425	11.377	107.988	8.488
% vínculo empregatício quatro anos após a conclusão do curso	60,6	46,9	51	62,9	65,4
% empregado em ocupação considerada típica	51,1	27,3	87,8	54,2	1,5
2011
	Total	soc	C&M	edu	eng	hum	tec
Número de concluintes com identificador no Enade	236.558	1.889	26.356	147.614	44.983	2.436	13.370
% vínculo empregatício quatro anos após a conclusão do curso	69,1	51,8	67,5	70,9	64	53,4	74,7
% empregado em ocupação considerada típica	41,2	2,9	31	30,6	37,1	7,6	11,7

• Fonte: Elaboração própria a partir dos dados do Enade 2009-2011 e Rais 2013-2015.

Tabela a3
Estatísticas de ajuste dos modelos logísticos e multinomiais

	M1	M2	M3
Modelo logístico (vd = emprego)
Log-Lik Apenas Intercepto	-345760,5	-345760,5	-345760,5
Deviance	686073,138	677618,712	675885,659
R2 McFadden	0,008	0,02	0,023
aic	686087,138	677648,712	675923,659
bic	686165,579	677816,799	676136,569
Log-Lik Modelo Completo	-343036,569	-338809,356	-337942,830
N. Obs.	543509	543509	543509
Modelo multinomial (vd = ocupação típica)
Log-Lik Apenas Intercepto	-353042,2	-353042,2	-353042,2
Deviance	702920,687	692160,791	689816,004
R2 McFadden	0,004	0,02	0,023
aic	702948,687	692220,791	689892,004
Log-Lik Modelo Completo	-351455,3	-346039	-344867
N. Obs.	361296	361296	361296

• Fonte: Elaboração própria a partir dos dados do Enade 2009-2011 e Rais2013-2015.

Tabela a4
Probabilidades preditas de estar empregado formalmente, por área de estudo, setor da ies e origem social

área de estudo	privada		pública
	Menos que em	Superior ou mais	Menos que em	Superior ou mais
Ciências e Matemática	0.575 (0.011)	0.535 (0.01)	0.544 (0.012)	0.504 (0.01)
Direito	0.425 (0.009)	0.393 (0.007)	0.526 (0.011)	0.492 (0.01)
Educação	0.733 (0.005)	0.664 (0.006)	0.719 (0.006)	0.647 (0.006)
Engenharia	0.703 (0.01)	0.656 (0.008)	0.773 (0.008)	0.732 (0.007)
Humanidades	0.637 (0.019)	0.566 (0.017)	0.657 (0.021)	0.587 (0.019)
Medicina	0.599 (0.021)	0.548 (0.014)	0.605 (0.023)	0.555 (0.017)
Saúde	0.681 (0.005)	0.614 (0.005)	0.68 (0.006)	0.613 (0.006)
Ciências Sociais Aplicadas	0.779 (0.004)	0.713 (0.004)	0.785 (0.005)	0.722 (0.005)
Tecnológicos	0.763 (0.008)	0.707 (0.009)	0.754 (0.01)	0.697 (0.011)

• Nota: Diferenças por origem social entre setores não são significativas em Humanidades, Medicina, Saúde e Tecnológicos. Erro-padrão entre parêntesis. Fonte: Elaboração própria a partir dos dados do Enade 2009-2011 e Rais 2013-2015.

Tabela a5
Modelos logísticos de emprego formal por área de estudo

	C&M	dir	edu	eng	hum	med	sau	soc	tec
Intercepto	0.246 (0.05) ***	0.023 (0.049)	0.44 (0.025) ***	0.336 (0.055) ***	0.409 (0.098) ***	-0.035 (0.164)	0.442 (0.035) ***	1.031 (0.027) ***	0.815 (0.059) ***
Masculino	0.261 (0.023) ***	-0.121 (0.018) ***	-0.051 (0.016) **	0.469 (0.023) ***	-0.111 (0.043) **	-0.149 (0.039) ***	-0.156 (0.017) ***	-0.249 (0.012) ***	0 (0.024)
Branco	-0.115 (0.03) ***	-0.086 (0.028) **	-0.058 (0.015) ***	-0.085 (0.027) **	-0.047 (0.053)	-0.04 (0.054)	-0.106 (0.019) ***	-0.147 (0.018) ***	-0.114 (0.031) ***
25- 29 anos	-0.056 (0.024) *	-0.057 (0.021) **	-0.111 (0.016) ***	-0.122 (0.024) ***	-0.183 (0.049) ***	0.168 (0.044) ***	-0.009 (0.016)	-0.154 (0.013) ***	-0.173 (0.027) ***
30- 34 anos	-0.261 (0.042) ***	-0.21 (0.029) ***	-0.235 (0.019) ***	-0.3 (0.039) ***	-0.274 (0.081) ***	0.599 (0.089) ***	-0.152 (0.022) ***	-0.42 (0.019) ***	-0.393 (0.032) ***
Ensino Médio	0.02 (0.033)	0.03 (0.031)	-0.054 (0.017) **	-0.03 (0.036)	-0.061 (0.064)	0.005 (0.11)	-0.078 (0.021) ***	-0.083 (0.016) ***	-0.01 (0.031)
Superior ou mais	-0.168 (0.033) ***	-0.136 (0.032) ***	-0.333 (0.018) ***	-0.216 (0.034) ***	-0.333 (0.063) ***	-0.101 (0.105)	-0.304 (0.021) ***	-0.344 (0.017) ***	-0.292 (0.032) ***
CE: Q2	-0.364 (0.031) ***	0.047 (0.034)	0.002 (0.02)	-0.092 (0.029) **	0.063 (0.068)	-0.049 (0.125)	0.029 (0.022)	0.055 (0.016) ***	0.036 (0.032)
CE: Q3	-0.59 (0.032) ***	0.011 (0.032)	0.064 (0.02) **	-0.199 (0.031) ***	0.119 (0.068) +	-0.081 (0.116)	0.074 (0.023) **	0.008 (0.017)	0.09 (0.033) **
CE: Q4	-0.71 (0.036) ***	0.154 (0.031) ***	0.27 (0.022) ***	-0.319 (0.036) ***	0.002 (0.068)	-0.162 (0.114)	0.061 (0.024) *	-0.078 (0.018) ***	0.059 (0.035) +
FG: Q2	0.193 (0.034) ***	-0.014 (0.027)	0.07 (0.021) ***	0.195 (0.037) ***	-0.112 (0.061) +	0.143 (0.088)	-0.022 (0.02)	0.047 (0.016) **	-0.049 (0.031)
FG: Q3	0.191 (0.033) ***	0.018 (0.028)	0.145 (0.021) ***	0.34 (0.035)***	-0.029 (0.065)	0.012 (0.081)	-0.001 (0.02)	0.087 (0.018) ***	0.024 (0.033)
FG: Q4	0.268 (0.034) ***	0.029 (0.028)	0.141 (0.022) ***	0.383 (0.034) ***	-0.039 (0.066)	0.065 (0.08)	0.084 (0.023) ***	0.14 (0.018) ***	-0.053 (0.036)
Trabalha integral	0.648 (0.034) ***	0.392 (0.024) ***	0.802 (0.02) ***	0.501 (0.03) ***	0.348 (0.063) ***	-0.105 (0.158)	0.447 (0.025) ***	0.392 (0.015) ***	0.533 (0.034) ***
Trabalha parcial	0.221 (0.03) ***	0.145 (0.025) ***	0.445 (0.016) ***	-0.075 (0.027) **	0.06 (0.056)	0.149 (0.069) *	0.252 (0.018) ***	0.047 (0.016) **	0.144 (0.037) ***
IES Privada	0.127 (0.025) ***	-0.404 (0.027) ***	0.073 (0.016) ***	-0.361 (0.024) ***	-0.088 (0.046) +	-0.029 (0.044)	0.007 (0.018)	-0.04 (0.016) *	0.047 (0.035)
Região CO	0.173 (0.042) ***	0.251 (0.032) ***	0.311 (0.026) ***	0.035 (0.05)	0.272 (0.119) *	0.012 (0.084)	0.124 (0.029) ***	0.094 (0.022) ***	0.028 (0.05)
Região Sul	0.107 (0.037) **	0.115 (0.029) ***	0.318 (0.022) ***	-0.022 (0.035)	0.201 (0.075) **	-0.02 (0.067)	0.338 (0.023) ***	0.177 (0.019) ***	0.11 (0.039) **
Região SE	0.184 (0.031) ***	0.132 (0.024) ***	0.348 (0.019) ***	0.362 (0.03) ***	0.21 (0.066) **	0.306 (0.051) ***	0.347 (0.018) ***	0.321 (0.016) ***	0.308 (0.035) ***
N. Obs.	37430	51668	111837	40347	9734	10868	90995	150508	40122

• *p < .05 **p < .01 ***p < .001 (testes bicaudais; erro-padrão entre parêntesis). Fonte: Elaboração própria a partir dos dados do Enade 2009-2011 e Rais 2013-2015.

Tabela a6
Probabilidades preditas de estar empregado formalmente, por tipo de ocupação, área de estudo, setor da ies e origem social

área de estudo	tipo de ocupação	privada		pública
		Menos que em	Superior ou Mais	Menos que em	Superior ou mais
C&M	Não típica: Outras	0.584 (0.014)	0.518 (0.013)	0.566 (0.015)	0.507 (0.013)
C&M	Não típica: Superior	0.09 (0.007)	0.088 (0.006)	0.167 (0.012)	0.166 (0.01)
C&M	Típica	0.326 (0.014)	0.395 (0.013)	0.267 (0.013)	0.327 (0.012)
dir	Não típica: Outras	0.633 (0.013)	0.591 (0.011)	0.57 (0.017)	0.528 (0.015)
dir	Não típica: Superior	0.093 (0.007)	0.111 (0.007)	0.084 (0.008)	0.099 (0.008)
dir	Típica	0.275 (0.012)	0.298 (0.011)	0.346 (0.016)	0.372 (0.015)
edu	Não típica: Outras	0.345 (0.006)	0.339 (0.006)	0.38 (0.007)	0.372 (0.007)
edu	Não típica: Superior	0.236 (0.005)	0.268 (0.006)	0.241 (0.006)	0.274 (0.006)
edu	Típica	0.419 (0.007)	0.393 (0.007)	0.379 (0.007)	0.354 (0.007)
eng	Não típica: Outras	0.439 (0.014)	0.379 (0.01)	0.362 (0.013)	0.305 (0.009)
eng	Não típica: Superior	0.16 (0.01)	0.202 (0.009)	0.201 (0.012)	0.249 (0.01)
eng	Típica	0.401 (0.013)	0.419 (0.011)	0.437 (0.014)	0.446 (0.011)
hum	Não típica: Outras	0.69 (0.025)	0.646 (0.021)	0.571 (0.03)	0.531 (0.025)
hum	Não típica: Superior	0.123 (0.015)	0.122 (0.013)	0.25 (0.028)	0.248 (0.023)
hum	Típica	0.187 (0.022)	0.232 (0.02)	0.179 (0.022)	0.22 (0.021)
med	Não típica: Outras	0.045 (0.012)	0.07 (0.009)	0.049 (0.014)	0.077 (0.012)
med	Não típica: Superior	0.008 (0.005)	0.023 (0.005)	0.004 (0.002)	0.01 (0.003)
med	Típica	0.947 (0.013)	0.907 (0.01)	0.947 (0.014)	0.912 (0.012)
sau	Não típica: Outras	0.287 (0.006)	0.269 (0.006)	0.322 (0.008)	0.301 (0.007)
sau	Não típica: Superior	0.069 (0.003)	0.083 (0.003)	0.089 (0.005)	0.107 (0.005)
sau	Típica	0.644 (0.007)	0.649 (0.006)	0.589 (0.009)	0.592 (0.008)
soc	Não típica: Outras	0.658 (0.006)	0.601 (0.006)	0.602 (0.007)	0.543 (0.007)
soc	Não típica: Superior	0.114 (0.004)	0.157 (0.005)	0.128 (0.005)	0.175 (0.006)
soc	Típica	0.229 (0.005)	0.242 (0.005)	0.27 (0.007)	0.282 (0.007)
tec	Não típica: Outras	0.854 (0.007)	0.803 (0.009)	0.829 (0.009)	0.77 (0.011)
tec	Não típica: Superior	0.073 (0.005)	0.108 (0.007)	0.091 (0.007)	0.132 (0.009)
tec	Típica	0.073 (0.006)	0.089 (0.007)	0.08 (0.007)	0.097 (0.008)

• Nota: As diferenças abaixo não são significativas: (1) Típicas: Entre estratos sociais nas redes privada e pública nas Engenharias e na Saúde; (2) Típicas: Dentro dos estratos sociais em Humanidades, Medicina e Engenharia; (3) Não típicas/Superior: Entre estratos sociais nas redes privada e pública em C&M e Humanidades; (4) Não típicas/Superior: Dentro dos estratos sociais em Educação, e dentro do estrato baixo em Direito e Medicina; (5) Não típicas/Outras: Entre estratos sociais nas redes privada e pública em Educação; (6) Não típicas/Outras: Dentro dos estratos sociais em Medicina, e dentro do estrato baixo em C&M. Fonte: Elaboração própria a partir dos dados do Enade 2009-2011 e Rais 2013-2015.

Tabela a7
Modelo multinomial de emprego em ocupações típicas, não típicas que exigem educação superior e demais ocupações, por área de estudo

		C&M	dir	edu	eng	hum	med	soc	sau	tec
Não típica: Superior	Intercepto	0.289 (0.105) **	-1.114 (0.135) ***	0.526 (0.041) ***	-0.81 (0.099) ***	0.959 (0.232) ***	-4.45 (0.84) ***	-1.044 0.054) ***	-1.591 (0.062) ***	0.72 (0.142) ***
Não típica: Superior	Masculino	-0.739 (0.049) ***	0.11 (0.048) *	0.499 (0.025) ***	0.174 (0.04) ***	-0.208 (0.089) *	0.118 (0.171)	0.28 (0.024) ***	0.658 (0.032) ***	0.458 (0.053) ***
Não típica: Superior	Branco	-0.05 (0.055)	-0.121 0.071)	0.053 (0.022) *	-0.006 (0.044)	-0.161 (0.109)	-0.079 (0.201)	-0.023 (0.029)	-0.051 (0.036)	-0.148 (0.061) *
Não típica: Superior	25- 29 anos	0.06 (0.049)	0.364 (0.056) ***	-0.091 (0.023) ***	-0.143 (0.039) ***	0.489 (0.104) ***	-0.064 (0.191)	-0.079 (0.026) **	-0.032 (0.033)	0.006 (0.06)
Não típica: Superior	30-34 anos	0.108 (0.087)	0.641 (0.083) ***	-0.163 (0.027) ***	-0.254 (0.071) ***	0.768 (0.186) ***	0.345 (0.315)	-0.07 (0.041)+	-0.066 (0.047)	-0.063 (0.073)
Não típica: Superior	Ensino Médio	-0.21 (0.069) **	0.008 (0.091)	0.112 (0.024) ***	0.108 (0.063) +	-0.111 (0.157)	0.738 (0.672)	0.025 (0.031)	0.046 (0.039)	0.04 (0.073)
Não típica: Superior	Superior ou mais	-0.204 (0.066) **	0.02 (0.084)	0.136 (0.027) ***	0.182 (0.06) **	-0.216 (0.149)	0.736 (0.619)	0.258 (0.031) ***	0.157 (0.041) ***	0.157 (0.083) +
Não típica: Superior	CE: Q2	-0.059 (0.062)	0.113 (0.094)	-0.114 (0.032) ***	-0.089 (0.049) +	-0.194 (0.155)	0.205 (0.53)	0.044 (0.033)	-0.138 (0.046) **	-0.19 (0.075) *
Não típica: Superior	CE: Q3	0.092 (0.066)	0.112 (0.088)	-0.169 (0.031) ***	-0.196 (0.052) ***	-0.24 (0.15)	-0.031 (0.504)	0.086 (0.034) *	-0.28 (0.046) ***	-0.332 (0.076) ***
Não típica: Superior	CE: Q4	-0.049 (0.073)	-0.377 (0.085) ***	-0.272 (0.032) ***	-0.223 (0.059) ***	-0.651 (0.15) ***	0.118 (0.497)	0.21 (0.035) ***	-0.422 (0.051) ***	-0.693 (0.076) ***
Não típica: Superior	FG: Q2	-0.027 (0.07)	-0.078 (0.073)	0.046 (0.032)	0.125 (0.067) +	-0.126 (0.131)	0.151 (0.398)	-0.012 (0.031)	-0.039 (0.042)	0.07 (0.072)
Não típica: Superior	FG: Q3	-0.091 (0.066)	-0.096 (0.076)	0.108 (0.031) ***	0.158 (0.061) *	0.109 (0.135)	0.278 (0.369)	-0.054 (0.035)	0.016 (0.042)	0.131 (0.073) +
Não típica: Superior	FG: Q4	0.129 (0.066) +	-0.187 (0.076) *	0.14 (0.032) ***	0.308 (0.06) ***	0.216 (0.138)	0.183 (0.367)	-0.105 (0.035) **	0.029 (0.048)	0.267 (0.077) ***
Não típica: Superior	Trabalha integral	-0.182 (0.063) **	0.231 (0.064) ***	-0.059 (0.027) *	0.015 (0.048)	0.031 (0.138)	0.442 (1.055)	0.129 (0.03) ***	0.326 (0.054) ***	-0.183 (0.079) *
Não típica: Superior	Trabalha parcial	0.406 (0.06) ***	0.116 (0.063) +	0.007 (0.024)	0.013 (0.046)	0.296 (0.109) **	-0.133 (0.357)	0.212 (0.033) ***	0.491 (0.036) ***	0.146 (0.088) +
Não típica: Superior	IES PRIVADA	-0.825 (0.052) ***	0.332 (0.068) ***	-0.04 (0.024) +	-0.144 (0.04) ***	-0.746 (0.096) ***	0.801 (0.195) ***	0.046 (0.03)	-0.347 (0.036) ***	-0.124 (0.075) +
Não típica: Superior	REGIÃO CO	0.077 (0.091)	0.152 (0.084) +	0.181 (0.04) ***	-0.198 (0.093) *	0.126 (0.252)	0.501 (0.269) +	0.257 (0.048) ***	0.224 (0.06) ***	0.307 (0.132) *
Não típica: Superior	REGIÃO SUL	0.1 (0.077)	0.089 (0.079)	-0.288 (0.033) ***	-0.004 (0.064)	-0.262 (0.163)	-0.669 (0.307) *	0.055 (0.041)	-0.016 (0.048)	-0.017 (0.1)
Não típica: Superior	REGIÃO SE	0.036 (0.065)	-0.137 (0.067) *	-0.643 (0.03) ***	0.265 (0.051) ***	-0.35 (0.144) *	-0.89 (0.214) ***	0.302 (0.033) ***	0.027 (0.039)	-0.237 (0.085) **
Não típica: Outras	Intercepto	1.628 (0.075) ***	1.006 (0.085) ***	1.242 (0.037) ***	0.59 (0.074) ***	2.039 (0.202) ***	-2.426 (0.417) ***	1.247 (0.036) ***	0.113 (0.04) **	3.322 (0.118) ***
Não típica: Outras	Masculino	-0.686 (0.036) ***	-0.061 (0.032) +	0.528 (0.023) ***	-0.362 (0.031) ***	-0.347 (0.072) ***	0.174 (0.095) +	0.2 (0.017) ***	0.144 (0.023) ***	-0.19 (0.043) ***
Não típica: Outras	Branco	-0.008 (0.036)	-0.134 (0.04) **	0.002 (0.02)	-0.095 (0.034) **	-0.043 (0.1)	-0.131 (0.131)	-0.058 (0.02) **	-0.134 (0.023) ***	-0.176 (0.049) ***
Não típica: Outras	25- 29 anos	0.12 (0.034) ***	0.375 (0.038) ***	-0.051 (0.021) *	-0.044 (0.031)	0.245 (0.087) **	-0.094 (0.106)	0.03 (0.018) +	0.1 (0.021) ***	-0.014 (0.049)
Não típica: Outras	30- 34 anos	0.261 (0.057) ***	0.633 (0.058) ***	-0.201 (0.025) ***	-0.002 (0.051)	0.437 (0.167) **	-0.118 (0.202)	0.088 (0.028) **	0.11 (0.03) ***	-0.128 (0.059) *
Não típica: Outras	Ensino Médio	-0.173 (0.045) ***	0.049 (0.052)	0.026 (0.022)	-0.053 (0.045)	-0.17 (0.132)	0.163 (0.299)	-0.062 (0.022) **	-0.033 (0.028)	-0.207 (0.058) ***
Não típica: Outras	Superior ou mais	-0.315 (0.044) ***	-0.197 (0.049) ***	-0.045 (0.025) +	-0.197 (0.043) ***	-0.357 (0.129) **	0.38 (0.283)	-0.142 (0.021) ***	-0.062 (0.027) *	-0.304 (0.069) ***
Não típica: Outras	CE: Q2	0.014 (0.041)	0.193 (0.064) **	-0.22 (0.029) ***	-0.261 (0.037) ***	-0.247 0.126) +	0.378 (0.306)	-0.125 (0.022) ***	-0.383 (0.029) ***	-0.062 (0.063)
Não típica: Outras	CE: Q3	0.116 (0.047) *	-0.02 (0.06)	-0.457 (0.028) ***	-0.522 (0.04) ***	-0.522 (0.123) ***	-0.006 (0.292)	-0.293 (0.023) ***	-0.626 (0.029) ***	-0.238 (0.063) ***
Não típica: Outras	CE: Q4	-0.021 (0.052)	-0.501 (0.057) ***	-0.773 (0.029) ***	-0.82 (0.048) ***	-0.748 (0.122) ***	0.138 (0.288)	-0.418 (0.024) ***	-0.944 (0.032) ***	-0.556 (0.062) ***
Não típica: Outras	FG: Q2	-0.035 (0.047)	-0.05 (0.049)	0.158 (0.029) ***	0.091 (0.05) +	-0.075 (0.103)	0.207 (0.214)	-0.05 (0.022) *	0.052 (0.027) +	-0.074 (0.059)
Não típica: Outras	FG: Q3	-0.084 (0.044) +	-0.065 (0.051)	0.227 (0.029) ***	0.142 (0.046) **	0.07 (0.109)	0.132 (0.205)	-0.023 (0.024)	0.042 (0.027)	-0.185 (0.059) **
Não típica: Outras	FG: Q4	-0.056 (0.046)	-0.233 (0.051) ***	0.28 (0.029) ***	0.196 (0.046) ***	0.146 (0.112)	0.108 (0.2)	-0.11 (0.024) ***	0.016 (0.03)	-0.185 (0.063) **
Não típica: Outras	Trabalha Integral	-0.307 (0.041) ***	0.091 (0.044) *	0.159 (0.024) ***	0.106 (0.036) **	0.063 (0.113)	0.339 (0.707)	0.127 (0.021) ***	0.393 (0.035) ***	-0.485 (0.064) ***
Não típica: Outras	Trabalha Parcial	0.052 (0.046)	0.04 (0.041)	-0.11 (0.022) ***	-0.113 (0.037) **	-0.157 (0.09) +	0.234 (0.182)	0.128 (0.024) ***	0.239 (0.026) ***	-0.117 (0.075)
Não típica: Outras	IES PRIVADA	-0.166 (0.037) ***	0.333 (0.042) ***	-0.053 (0.022) *	0.277 (0.032) ***	0.133 (0.079) +	-0.106 (0.104)	0.257 (0.021) ***	-0.207 (0.024) ***	0.123 (0.064) +
Não típica: Outras	REGIÃO CO	0.238 (0.063) ***	-0.008 (0.056)	-0.004 (0.038)	0.15 (0.068) *	0.184 (0.225)	-0.247 (0.206)	0.146 (0.033) ***	0.238 (0.039) ***	0.169 (0.115)
Não típica: Outras	REGIÃO SUL	-0.13 (0.054) *	-0.157 (0.051) **	-0.592 (0.031) ***	0.196 (0.049) ***	-0.183 (0.142)	-0.715 (0.186) ***	0.044 (0.027)	-0.195 (0.032) ***	0.033 (0.083)
Não típica: Outras	REGIÃO SE	-0.206 (0.045) ***	-0.249 (0.043) ***	-0.353 (0.027) ***	0.067 (0.04) +	-0.328 (0.127) **	-0.307 (0.118) **	-0.07 (0.022) **	-0.018 (0.025)	-0.383 (0.071) ***
Nobs	-	22835	23000	81399	26154	5535	5491	108964	58218	29700

• *p < .05 **p < .01 ***p < .001 (testes bicaudais; erro-padrão entre parêntesis). Fonte: Elaboração própria a partir dos dados do Enade 2009-2011 e Rais 2013-2015.

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  19 Jun 2023
• Data do Fascículo
  Jan-Apr 2023

Histórico

• Recebido
  11 Ago 2022
• Aceito
  03 Fev 2023