文章基本信息

标题：Determinantes do acesso ao ensino superior no Brasil
本地全文：下载
作者：Cesar Benites Mario Zidora ; Luciana Virginia Mario Bernardo ; Maycon Jorge Ulisses Saraiva Farinha 等
期刊名称：Research, Society and Development
电子版ISSN：2525-3409
出版年度：2020
卷号：9
期号：9
页码：1-15
DOI：10.33448/rsd-v9i9.7084
出版社：Grupo de Pesquisa Metodologias em Ensino e Aprendizagem em Ciências
摘要：O objetivo da pesquisa é de identificar os fatores socioeconômicos municipais que determinam o acesso ao ensino superior. Utilizou o modelo econométrico o logit binário. A variável dependente acomodou duas respostas categóricas dummy 1 se tiver acesso a acesso ao ensino superior e dummy 0 caso contrário. As variáveis independentes consideradas foram: analfabetismo, desemprego, educação, PIB per capita, renda domiciliar, sáude e IFDM. A análise de dados foi feita usando o pacote estatístico Eviews a um nível de significância de 5%. Como resultado constou que das variáveis em estudo, apenas a variável analfabetismo não foi estatisticamente significativa. As variáveis, desemprego, renda domiciliar e IFDM foram positivas e estatisticamente significativas, o que quer dizer tiveram uma relação direta. As variáveis PIB per capita, educação e saúde tiveram um sinal negativo (a priore inesperado) e estatisticamente significativas, apresentaram uma relação inversa com a variável dependente. De certa forma, todas as variáveis na prática podem possuir forte influência sobre os munícipes em ter acesso ou não no ensino superior, embora algumas tiveram uma relação negativa.
其他摘要：The objective of the research is to identify the municipal socioeconomic factors that determine access to higher education. The binary logit model was used econometric. The dependent variable accommodated two categorical dummy 1 responses if access to higher education and dummy 0 otherwise. The independent variables considered were: illiteracy, unemployment, education, GDP per capita, household income, health and IFDM. Data analysis was performed using the Eviews statistical package at a significance level of 5%. As a result, it was found that of the variables under study, only the illiteracy variable was not statistically significant. The variables, unemployment, household income and IFDM were positive and statistically significant, which means they had a direct relationship. The variables PIB per capita, education and health had a negative sign (the unexpected priore) and statistically significant, presented an inverse relation with the dependent variable. To a certain extent, all variables in practice may have a strong influence on whether or not people have access to higher education, although some have had a negative relationship.
关键词：Access to higher education; Logit binary; socioeconomic characteristics.