Mortalidade adulta por nível de escolaridade em São Paulo: análise comparativa a partir de diferentes estratégias metodológicas / Mortalidad adulta por nivel de escolaridad en San Pablo: análisis comparativo a partir de diferentes estrategias metodológicas / Adult mortality by education level in São Paulo: comparative analysis based on different methodological strategies

Neste artigo, são estimados os diferenciais educacionais de mortalidade de adultos residentes em São Paulo. É realizada uma análise comparativa de estimativas a partir de dados do Censo 2010 e do Sistema de Informação de Mortalidade (SIM) - Datasus e de três formas distintas de mensuração da escolaridade: registrada no SIM; declarada no Censo para o responsável pelo domicílio; e imputada estatisticamente no Censo para indivíduos que morreram. Para as imputações da escolaridade, utilizou-se o método de Dempester (1977), que propõe o uso do algoritmo esperança-maximização (algoritmo E-M) para lidar com dados faltantes. Foram considerados três níveis de escolaridade (baixo, médio e alto) e estimadas as taxas de mortalidade com base em modelos Poisson. Os resultados indicam que a obtenção de escolaridade pode reduzir em até 77% as taxas de mortalidade entre 25 e 59 anos de idade. Além disso, em um país em que a população tem baixa escolaridade, obter ensino médio representa um ganho significativo do ponto de vista da sobrevivência adulta (cerca de 50%). Encontraram-se padrões de mortalidade por escolaridade semelhantes para as estimativas obtidas com dados registrados no SIM e aqueles imputados no Censo 2010. Além disso, a análise sugere que estimativas assumindo a escolaridade do responsável pelo domicílio resultam em diferenciais de mortalidade atípicos, provavelmente distorcidos pela transição de educação no Brasil. Espera-se que o modelo de imputação proposto aqui possa ser utilizado em futuras análises dos dados de mortalidade a partir do Censo 2010.

En este artículo estimamos los diferenciales educativos de la mortalidad de adultos en San Pablo. Ofrecemos un análisis comparativo de estimaciones con base en datos del censo de 2010 y el Sistema de Información de Mortalidad (SIM) - Datasus, y tres formas diferentes de medir la escolaridad: registrada en el SIM, declarada en el censo por el jefe de hogar e imputado estadísticamente en el censo para las personas fallecidas. Para las imputaciones de escolaridad se utilizó el método de Dempester (1977), que propone el uso del algoritmo de maximización de esperanza (algoritmo E-M) para tratar los datos faltantes. Consideramos tres niveles de educación (bajo, medio y alto) y estimamos las tasas de mortalidad con base en los modelos de Poisson. Los resultados indican que la escolarización puede reducir las tasas de mortalidad entre los 25 y 59 años hasta en un 77 %. Además, en un país donde la población tiene bajo nivel de educación, completar la educación secundaria representa una ganancia significativa desde el punto de vista de la supervivencia de los adultos (alrededor del 50%). Encontramos patrones similares de mortalidad por educación para las estimaciones obtenidas con datos registrados en el SIM y datos imputados en el Censo de 2010. Además, nuestro análisis sugiere que las estimaciones asumiendo la educación del jefe de hogar dan como resultado diferenciales de mortalidad atípicos, probablemente distorsionados por la transición de educación en Brasil. Esperamos que el modelo de imputación propuesto aquí se pueda utilizar en futuros análisis de mortalidad del Censo de 2010.

In this article, we estimate adult mortality by education level in São Paulo. We compare estimates based on deaths from the 2010 Census and the 2013 Mortality Information System (Sistema de Informação de Mortalidade - SIM) - DATASUS, and three different ways of measuring education level: recorded in the SIM, reported in the census for the household heads and imputed statistically in the census for individuals who died. For the statistical imputation, we use the Dempester (1977) method, which proposes using the expectation-maximization algorithm (EM algorithm) to deal with missing data. We consider three education levels (low, medium, and high) and estimate mortality rates based on Poisson models. The results indicate that between ages 25 and 59, more years of schooling are associated with mortality rates up to 77% lower. Secondary (medium) education level provides most of the mortality gains at adult ages (about 50%). The mortality differentials calculated with death records from the SIM and census deaths with education imputed statistically are similar. However, estimates based on the assumption that the deceased's education is equal to the household head's in the census resulted in atypical mortality patterns. We hope that the imputation model we propose in the current study can be used in future mortality analyses by SES using census deaths.

Diferenças intertemporais na média e distribuição do desempenho escolar no Brasil: o papel do nível socioeconômico, 1997 a 2005 / Diferencias intertemporales en la media y distribución del rendimiento escolar en Brasil: el papel del nivel socioeconómico, 1997 a 2005 / Intertemporal differences in averages and distributions of school performance in Brazil: the role of socioeconomic level, 1997-2005

É consenso na literatura de avaliação educacional que o nível socioeconômico dos alunos é o fator mais importante para explicar, em determinado ponto no tempo, as variações nos resultados escolares dos alunos avaliados pelo Sistema de Avaliação da Educação Básica - Saeb. Não se sabe, porém, em que medida a mudança temporal nas condições socioeconômicas influenciou a mudança na média e na distribuição do desempenho escolar entre os diversos ciclos do Saeb. Para investigar esta questão, utilizamos o método de decomposição contrafactual desenvolvido por Juhn, Murphy e Pierce (1993), que permite isolar a contribuição da variação na composição e retorno do nível socioeconômico sobre a variação na média e distribuição do desempenho escolar. Foram empregados os dados do Saeb de 1997 a 2005, para a coorte de alunos da 4ª série do ensino fundamental avaliados em matemática. Os principais resultados mostram que o aumento na cobertura escolar no final dos anos 1990 reduziu o nível socioeconômico médio dos alunos e colaborou para diminuir a média e elevar a desigualdade entre os resultados escolares (efeito composição). Ao mesmo tempo, houve redução na sensibilidade do desempenho escolar ao nível socioeconômico (efeito retorno). Este achado tem implicações ambíguas: por um lado, contribui para reduzir o aproveitamento escolar médio e, por outro, colabora para equalizar a distribuição dos escores entre 1997 e 2005.

Existe un consenso en la literatura de evaluación educacional por el que el nivel socioeconómico de los alumnos es el factor más importante para explicar, en un determinado punto en el tiempo, las variaciones en los resultados escolares de los alumnos evaluados por el Sistema de Evaluación de Educación Básica - Saeb. No se sabe, no obstante, en qué medida el cambio temporal en las condiciones socioeconómicas influenció el cambio en la media y distribución del rendimiento escolar entre los diversos ciclos del Saeb. Para investigar esta cuestión, utilizamos el método de descomposición contrafactual, desarrollado por Juhn, Murphy y Pierce (1993), que permite aislar la contribución de la variación en la composición y retorno del nivel socioeconómico sobre la variación en la media y distribución del rendimiento escolar. Fueron usados los datos del Saeb de 1997 a 2005, para la cohorte de alumnos del 4º curso de enseñanza básica evaluados en matemáticas. Los principales resultados muestran que el aumento en la cobertura escolar al final de los años 1990 redujo el nivel socioeconómico medio de los alumnos y colaboró a disminuir la media y elevar la desigualdad entre los resultados escolares (efecto composición). Al mismo tiempo, hubo una reducción en la sensibilidad del desempeño escolar en el nivel socioeconómico (efecto retorno). Este hallazgo tiene implicaciones ambiguas: por un lado, contribuye a reducir el aprovechamiento escolar medio y, por otro, colabora para equilibrar la distribución de los escolares entre 1997 y 2005.

It is general consensus in the literature on the evaluation of education that the socioeconomic level of students is the most important factor for explaining, at any given moment, the variations in the school performance of students evaluated by the Basic Education Evaluation System (SAEB). It is not known, however, how strongly temporal change in socioeconomic conditions affect changes in averages and distributions of school performance among the several different cycles of the SAEB. To investigate this question we used the method of counter-factual decomposition, developed by Juhn, Murphy and Pierce (1993). This method enables researchers isolate the contribution of the variation in the composition and return of socioeconomic level on the variation in the averages and distributions of school performance. The data used was taken from the Saeb applied in 1997 to 2005 to the cohort of students in the fourth grade of elementary education evaluated in mathematics. The main findings show that the increase in school coverage in the late 1990s lowered the average socioeconomic level of the students, was a factor in the reduction of a rise in inequality in school performance (composition effect). At the same time, there were reductions in the sensitivity of school performance to socioeconomic level (return effect). This result has ambiguous implications. On the one hand, it contributes to a reduction in average school performance and, on the other, helps equalize the distribution of scores between 1997 and 2005.