Efeito das Ações Afirmativas no Acesso às Bolsas Acadêmicas no Ensino Superior

RESUMO

Objetivos:  tem-se como objetivo analisar como as características socioeconômicas e a modalidade de ingresso (ampla concorrência ou ações afirmativas) afetam o acesso dos estudantes às oportunidades acadêmicas, com ênfase nas bolsas acadêmicas.

Marco teórico:  o acesso à educação superior no Brasil, no contexto das políticas de ações afirmativas, tem sido extensamente debatido, com foco principalmente na admissão e na trajetória dos estudantes. Este estudo amplia essa discussão, explorando o acesso dos cotistas a oportunidades acadêmicas durante a graduação, analisando os efeitos das cotas no acesso a bolsas acadêmicas.

Métodos:  utilizando microdados do Exame Nacional de Desempenho dos Estudantes (Enade) de 2019, conduziram-se análises econométricas agregadas por meio do logit e segmentadas por categoria de bolsa acadêmica, usando o logit multinomial.

Resultados:  os resultados mostram uma distribuição desigual das bolsas acadêmicas a favor dos cotistas, mas influenciada por fatores socioeconômicos.

Conclusões:  as conclusões deste estudo contribuem para a compreensão da eficácia das políticas de ações afirmativas no contexto das oportunidades acadêmicas, fornecendo insights para o desenvolvimento de políticas mais inclusivas e equitativas no ensino superior brasileiro.

Palavras-chave:
ensino superior; ações afirmativas; bolsas acadêmicas

ABSTRACT

Objetives:  access to higher education in Brazil, in the context of affirmative action policies, has been extensively debated, focusing mainly on student admission and trajectory. This study broadens this discussion by exploring affirmative action students’ access to academic opportunities during undergraduate studies, analyzing the effects of affirmative action on access to academic grants.

Theoretical approach:  the aim is to analyze how socio-economic characteristics and the mode of admission (open competition or affirmative action) affect students’ access to academic opportunities, with an emphasis on academic grants.

Methods:  using microdata from the 2019 National Student Performance Exam (ENADE), we conducted aggregate econometric analyses using Logit and segmented by academic grant category econometric analyses using multinomial Logit.

Results:  the results show an unequal distribution of academic grants in favor of affirmative action students, but influenced by socioeconomic factors.

Conclusions:  the conclusions of this study contribute to the understanding of the effectiveness of affirmative action policies in the context of academic opportunities, providing insights for the development of more inclusive and equitable policies in Brazilian higher education.

Keywords:
higher education; affirmative action; academic grants

INTRODUÇÃO

O acesso ao ensino superior no Brasil é tema de debates em várias esferas da sociedade, tendo em vista o potencial do acréscimo de anos de estudos no capital humano da população e, por conseguinte, no desenvolvimento econômico do país (Neves & Martins, 2016). Nesse sentido, as Políticas de Ações Afirmativas criadas em 2012, doravante cotas, possuem um papel importante no provimento de oportunidades para as minorias sociais do país, caracterizado por um alto grau de desigualdades educacionais. Existe uma literatura emergente sobre os impactos das cotas no desenvolvimento econômico do país (Gaspar & Barbosa, 2013). Entretanto, a falta de consenso sobre a política, que a princípio possui caráter paliativo, abre espaço para maiores discussões a respeito de sua efetividade (Lima, 2010; Piovesan, 2005; Silva & Silvério, 2003).

Moehlecke (2002) investigou o desenvolvimento das ações afirmativas no Brasil, destacando como o processo de redemocratização do país impulsionou movimentos sociais a demandarem uma postura mais proativa do Poder Público em relação a questões estruturais como raça, gênero e etnia. Essas pressões culminaram na adoção de políticas específicas, como as Cotas, para promover a inclusão no ensino superior e combater desigualdades históricas. Guarnieri e Silva (2017) analisaram a evolução das publicações acadêmicas sobre o tema e identificaram tendências marcantes em diferentes períodos. Entre 2003 e 2008, os debates foram predominantemente dicotômicos, com forte ênfase na defesa ou oposição às cotas universitárias, considerando sua constitucionalidade e critérios de implementação. Esse período foi caracterizado pela polarização de opiniões entre diversos segmentos da sociedade e pelo levantamento de expectativas quanto aos impactos potenciais das cotas.

Já entre 2009 e 2013, o foco das discussões passou a incluir avaliações mais robustas sobre os efeitos positivos das ações afirmativas. As análises destacaram como a inclusão de grupos historicamente marginalizados contribuiu para promover maior diversidade nas instituições de ensino superior e impactos sociais mais amplos, como a redução de barreiras sistêmicas. Ao categorizar as publicações, os autores observaram que, no primeiro período (P1, N=48), temas como “Embates teóricos e legais” dominaram 81,2% (n=39) das publicações, seguidos por “Impactos das Cotas” em 58,3% (n=28) e “Perspectivas” em 50% (n=24). No segundo período (P2, N=61), as discussões sobre “Impactos das Cotas Universitárias” foram prevalentes em 80,3% (n=49) dos textos, enquanto “Embates teóricos e legais” diminuíram para 62,3% (n=38) e “Perspectivas” para 26,2% (n=16).

Essa evolução evidencia a maturidade das discussões sobre ações afirmativas no Brasil, passando de embates iniciais sobre sua legitimidade para uma avaliação mais analítica de seus resultados, reforçando a importância dessas políticas na redução das desigualdades educacionais e sociais.

Parte dessa discussão sobre a efetividade das cotas se dá pelo fato de que são políticas focalizadas em uma maior equidade de acesso, uma vez que mitigam os efeitos negativos do gênero, etnia, renda e deficiência no ingresso (Felicetti & Morosini, 2009). Por exemplo, Senkevics e Mello (2019)constataram um aumento de 7,8 pontos percentuais (p.p.) de estudantes oriundos de escola pública nos acessos às instituições públicas federais no período de 2012 a 2016. Todavia, dado o proeminente déficit educacional existente na formação básica dos grupos minoritários, a implementação das cotas não é suficiente para garantir a equidade em termos de formação superior entre os distintos grupos sociais (Silva et al., 2021). Destarte, tendo em vista que as características socioeconômicas influenciam a trajetória dos estudantes no ensino superior (Bourdieu & Passeron, 2014), é evidente que, somada à política de ingresso, seja necessária a efetivação do processo de inclusão dos estudantes cotistas dentro das instituições de ensino.

A literatura sobre essa temática tem dado um enfoque maior no que concerne às disparidades de rendimentos acadêmicos entre cotistas e não cotistas, sendo alguns resultados desfavoráveis a esses (Mendes, 2014; Peixoto et al., 2016; Silva et al., 2021; Silva, 2014; Zylberstajn, 2010), favoráveis (Cavalcanti et al., 2019) ou inconclusivos (Queiroz et al., 2015). Todavia, o processo de inclusão das minorias no ensino superior pode ocorrer de maneiras distintas, tendo em vista que a vivência na academia não se limita a experiências diretamente ligadas ao academicismo (Almeida et al., 1999; Pachane, 2003; Polydoro et al., 2001). Nesse sentido, o sentimento de pertencimento ao ambiente acadêmico por parte dos estudantes cotistas poderia surgir por meio do acesso a atividades extraclasse, como, por exemplo, a participação em atividades relacionadas a esporte, cultura e/ou lazer dentro do campus universitário.

No tocante às trajetórias de cunho estritamente acadêmico, as atividades voltadas para pesquisa e extensão tornam-se especialmente relevantes. Isso porque há estudos internacionais e nacionais que analisam o impacto do acesso a essas atividades no rendimento do aluno e na sua posterior inserção no mercado de trabalho (Bridi, 2004; Massi & Queiroz, 2010). É preciso considerar também a existência de um grupo significativo de atividades acadêmicas cuja forma de ingresso se dá por meio de processo seletivo, sendo mais comum nas atividades remuneradas, isso porque o acesso a atividades com algum tipo de bolsa tende a ser dificultado pelo caráter concorrencial, o que leva à necessidade de empregar critérios de seleção rigorosos.

Pinto e Hilu (2005) apontam que, tanto na imprensa quanto no debate acadêmico, as trajetórias acadêmicas dos estudantes ingressantes pelas cotas são vistas como determinísticas, dado que oscilam entre o ‘desempenho inferior’ e a ‘superação’, ambas configuradas em pré-construções sobre o mérito do estudante e negando a possibilidade de sucesso decorrente da forma de seu ingresso. Nesse contexto, o ingresso via cotas é estigmatizado, sinalizando a posse de menos conhecimento e qualificação, com repercussões em toda a sua formação acadêmica e profissional. Assim, torna-se relevante problematizar se tais seleções levam em consideração apenas o componente meritocrático (rendimento acadêmico, pontuação nas entrevistas, entre outros) ou se ponderam, de alguma maneira, o background do estudante (Bourdieu & Passeron, 2014; Coleman, 1988).

A saber Bourdieu e Passeron (2014), de todos os fatores de diferenciação, a origem social é aquele que indubitavelmente influencia mais fortemente o meio estudantil. Nessa perspectiva, em face da importância dessa área de estudo, faz-se necessário discutir a respeito da possibilidade de as instituições de ensino superior estarem reproduzindo desigualdades sociais, seja pela discriminação ou pela falta de inclusão acadêmica das minorias sociais. Nesse sentido, torna-se relevante o estudo da inclusão de estudantes minoritários na academia por meio da oportunidade de participação em atividades extracurriculares, como as iniciações científicas (ICs)¹, monitorias/tutorias², projetos de extensão³ e afins.

Outrossim, grande parte dos estudos voltados para as oportunidades acadêmicas durante a graduação concentra-se no âmbito da pesquisa, em especial no acesso às bolsas de iniciação científica. Contudo, de acordo com Canaan (2012), a maioria desses estudos é qualitativa e aborda a IC apenas em instituições públicas e para cursos específicos. Ademais, em termos de metodologia, poucos utilizaram amostras probabilísticas aleatórias, sendo suas amostras compostas por participação voluntária, tornando-os de pouca validade empírica.

É relevante observar que, mesmo quase uma década após a publicação do estudo de Canaan (2012), a constatação de lacunas persiste, conforme confirmado por Marques e Cunha (2021), quanto à escassez de pesquisas que busquem uma abordagem quantitativa baseada em inferência estatística, indo além das estatísticas descritivas básicas no que diz respeito ao acesso à iniciação científica, sendo os únicos encontrados os de Canaan e Nogueira (2015) e do Centro de Gestão e Estudos Estratégicos (CGEE, 2017).

Marques e Cunha (2021) avaliaram o impacto do acesso a bolsas de IC sobre o desempenho acadêmico dos alunos bolsistas por meio da técnica de pareamento por escore de propensão. De forma geral, os resultados encontrados foram robustos em relação ao método de pareamento utilizado, possibilitando concluir que há efeito das bolsas de IC sobre os bolsistas na prova do Enade⁴, sendo seu valor estimado entre 0,2388 e 0,2476 desvios padrão. Como forma de analisar a robustez dos resultados, os autores analisaram os dados desagregados por grandes áreas, que permaneceram robustos.

Outra forma de avaliar a robustez - e que torna o trabalho de Marques e Cunha (2021) especialmente relevante para a discussão do presente estudo - foi a comparação do acesso à IC com as demais bolsas acadêmicas ofertadas durante a graduação. Assim, ao criar um grupo de controle composto por alunos bolsistas de projetos de extensão, de monitoria/tutoria e bolsistas PET, os efeitos encontrados reduziram-se em magnitude apesar de permanecerem positivos e estatisticamente significativos. Contudo, na análise desagregada por área, alguns efeitos não se mostraram significativos, indicando que os alunos que participaram da IC não possuem desempenho inferior no Enade.

Nesse contexto, fica evidente que, apesar de diminutas em atenção por parte da literatura, as evidências associadas aos estudos sobre as bolsas acadêmicas no ensino superior demonstram resultados positivos. Ademais, tais estudos são focados apenas na IC, com base em informações para uma instituição específica, e em anos anteriores à implementação das ações afirmativas. Nessa perspectiva, nota-se uma lacuna na literatura a respeito das relações entre as oportunidades acadêmicas, levando em consideração a diversidade entre as instituições de ensino, assim como os efeitos da implementação das políticas de cotas em 2012.

Tendo em vista o exposto, o presente estudo tem como objetivo testar a hipótese de que as características socioeconômicas dos estudantes afetam a probabilidade de acesso às oportunidades acadêmicas dentro das instituições de ensino. Ademais, como objetivo secundário, busca-se analisar se existe algum efeito discriminatório no provimento de oportunidades entre estudantes que ingressaram na instituição por meio das cotas.

Em termos de organização, além desta seção introdutória, o presente estudo se divide em outras quatro. Na segunda seção será tratado o referencial teórico, onde será apresentada a teoria econômica do capital humano. Na terceira seção serão apresentados os dados e a estratégia empírica adotada no trabalho. Em seguida, são apresentados os resultados e discussões do estudo, seguidos da conclusão.

REFERENCIAL TEÓRICO E EMPÍRICO

Na tentativa de avaliar o que havia de ‘humano’ no crescimento e na produtividade da economia, surgiram diversas teorizações sobre o que seria nomeado capital humano. Mincer (1958), por exemplo, correlacionou a formação profissional e a renda pessoal com a produtividade do fator trabalho e, por conseguinte, com o crescimento econômico do país. Dessa forma, emergiu um debate sobre quais seriam os fatores que potencializam a capacidade humana de produzir trabalhos mais qualificados. Em síntese, tais teorias possuem como cerne o fato de que os indivíduos são dotados de capital próprio e estabelecem estratégias de investimento com foco na busca por maiores rendas advindas dele (Blaug, 1999).

A difusão da teoria do capital humano deu-se, principalmente, após a publicação de Becker (1993). Para Blair (2011), o termo ‘capital’ refere-se às habilidades, conhecimentos e recursos da força de trabalho de uma determinada empresa ou população que a tornam mais produtiva e inovadora. Nesse sentido, o investimento em educação torna-se um exemplo clássico da teoria do capital humano. Isso porque, ao buscar auferir uma maior escolaridade, o indivíduo estaria renunciando a rendimentos presentes para alocar seu tempo nos estudos, com o objetivo de auferir rendimentos maiores no futuro.

A questão das desigualdades de oportunidades também é discutida por Becker (1993), que a analisa por um viés econômico. Pelo lado da oferta, existe uma distribuição desigual entre os setores da sociedade e, pelo lado da demanda, o investimento na educação de crianças leva em consideração o custo de oportunidade de se prolongar a escolaridade. Torna-se relevante pontuar que, apesar das críticas sobre a teoria do capital humano, o investimento em educação parece ser uma alternativa para a redução das desigualdades econômicas. Schultz (1973), por exemplo, identificou estudos que comprovaram uma significativa associação entre nível de educação e aumento nos rendimentos individuais e nacionais.

Os estudos mencionados sobre capital humano e investimento em educação podem ser associados ao acesso às bolsas acadêmicas de diversas formas. As bolsas acadêmicas oferecem oportunidades para que os estudantes aprimorem suas habilidades, adquiram conhecimentos adicionais e desenvolvam competências específicas em suas áreas de interesse. Essas experiências e oportunidades de aprendizado complementar podem contribuir para o desenvolvimento do capital humano dos indivíduos.

A iniciação científica, por exemplo, é uma bolsa acadêmica que proporciona aos estudantes a oportunidade de trabalhar em projetos de pesquisa sob a orientação de professores e pesquisadores experientes. Essa experiência permite que os estudantes aprofundem seus conhecimentos em determinada área, desenvolvam habilidades de pesquisa e análise, e ganhem experiência prática na condução de estudos científicos. Essas competências adquiridas durante a iniciação científica podem aumentar a produtividade e a qualificação dos estudantes, contribuindo assim para o seu capital humano (Massi et al., 2015).

Em seu estudo, Canaan (2012) buscou verificar, por meio de um modelo de probabilidade logística, qual a chance de os estudantes dos cursos de História, Engenharia Elétrica e Biologia da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) se tornarem bolsistas de IC. Os resultados encontrados revelam que os fatores socioeconômicos influenciam de maneira díspar a probabilidade de acesso à IC entre os cursos analisados. Por exemplo, o sexo se mostrou relevante apenas para o curso de História, uma vez que estudantes do gênero masculino apresentaram 3,79 vezes mais chances de se tornarem bolsistas. Em relação à cor e raça, os efeitos foram significativos para os três cursos, porém com relações distintas. Assim, ao passo que ser branco amplia em 3,35 vezes a chance de ser bolsista no curso de Engenharia Elétrica, para os demais cursos essa chance é diminuída, sendo de 18% para Biologia e 64% para História.

Ainda sobre os resultados para a questão racial, Canaan (2012) afirma que essa disparidade pode estar relacionada aos efeitos da proliferação de políticas de ações afirmativas na instituição. Ademais, esses efeitos díspares entre os cursos não são aleatórios e estão em conformidade com as características dos ingressantes, assim como das outras oportunidades oferecidas em cada curso. Por exemplo, para os estudantes do curso de Engenharia Elétrica, a IC, apesar de favorecer a trajetória acadêmica, não beneficia tanto em termos de futuro profissional em comparação ao estágio.

O CGEE (2017), por sua vez, avaliou quais os impactos da participação no Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica (Pibic) em diferentes aspectos da trajetória acadêmica e profissional dos alunos, por meio de métodos de pareamento por escore de propensão somados a com técnicas de regressão. Verificou-se que as chances de egressos do Pibic completarem o mestrado são 2,2 vezes maiores, enquanto as chances de concluírem o doutorado é 1,51 vez maior em comparação com aqueles que não participaram do programa. Essa tendência contrasta com o cenário de inserção no mercado de trabalho, uma vez que a chance de os egressos do programa ingressarem no mercado formal é 20% menor em relação ao grupo de controle constituído por egressos que optaram por trabalhar. Entretanto, é relevante observar que, apesar dessa discrepância, os participantes não apenas experimentam um impacto de curto prazo, como também desfrutam, em média, de um aumento de 5% em seus rendimentos, controlando outras variáveis como idade, grande área do conhecimento e gênero.

Da mesma forma, as bolsas de tutoria/monitoria oferecem aos estudantes a oportunidade de auxiliar outros colegas em seu processo de aprendizado, reforçando assim seu próprio conhecimento e habilidades. Ao desempenhar o papel de tutor ou monitor, os estudantes desenvolvem habilidades de comunicação, liderança e organização, ao mesmo tempo em que consolidam seu conhecimento na área específica em que atuam. Essas competências adicionais podem contribuir para uma maior produtividade e qualificação dos estudantes, aumentando seu capital humano (Fior, 2017; Frison, 2016; Gonçalves et al., 2021).

O Programa de Educação Tutorial (PET) é outra bolsa acadêmica que busca desenvolver habilidades específicas nos estudantes. Os grupos PET realizam atividades de ensino, pesquisa e extensão, visando ao aprimoramento acadêmico e profissional dos participantes. Essa participação em projetos de ensino e extensão proporciona aos estudantes a oportunidade de aplicar seus conhecimentos teóricos em contextos práticos e desenvolver habilidades de trabalho em equipe, liderança e gestão de projetos. Essas competências adicionais podem fortalecer o capital humano dos estudantes e torná-los mais produtivos e inovadores (Caldas et al., 2012; Feitosa & Dias, 2019).

Projetos de extensão também podem oferecer bolsas acadêmicas que permitem aos estudantes aplicar seus conhecimentos e habilidades em projetos voltados para a comunidade. Esses projetos podem abordar questões sociais, ambientais ou econômicas, visando a promover mudanças positivas e impactar a realidade ao redor. Ao participar de projetos de extensão, os estudantes adquirem experiência prática, desenvolvem habilidades de resolução de problemas e trabalho em equipe, e ampliam seu entendimento sobre as complexidades do mundo real. Essas competências adquiridas podem contribuir para o capital humano dos estudantes e aumentar sua capacidade de produzir trabalhos mais qualificados (Brêtas & Pereira, 2007; Lins et al., 2014; Moura et al., 2012; Santana et al., 2021).

Em síntese, o acesso a bolsas acadêmicas, como iniciação científica, tutoria/monitoria, PET e projetos de extensão, pode proporcionar aos estudantes oportunidades valiosas para desenvolverem seu capital humano. Essas experiências complementares de aprendizado, aliadas à formação acadêmica tradicional, podem contribuir para o aumento da produtividade, qualificação e inovação dos estudantes, impactando positivamente tanto em nível individual quanto no crescimento econômico do país.

METODOLOGIA

A fim de estimar os fatores que influenciam a probabilidade de estudantes do ensino superior de receberem bolsas acadêmicas, utilizou-se como proxy para o recebimento as respostas à seguinte questão apresentada no questionário do Enade: “Ao longo da sua trajetória acadêmica, você recebeu algum tipo de bolsa acadêmica? No caso de haver mais de uma opção, marcar apenas a bolsa de maior duração.”

Nota-se que a maneira como a questão foi construída não permite saber, ao certo, se o estudante recebeu somente determinada bolsa, tornando-se uma importante limitação do presente estudo, mas que não o invalida. Nesse sentido, de maneira a definir estratégias empíricas que contornem tal problema, foram utilizados dois métodos econométricos: o logit e o logit multinomial.

A escolha do primeiro método deve-se à possibilidade de segmentar os estudantes em dois grupos: os que sinalizaram ter recebido algum tipo de bolsa durante sua trajetória acadêmica e os que não receberam; já no segundo método, analisa-se separadamente cada uma das modalidades de bolsas acadêmicas categorizadas pelo Enade. As possibilidades categorizadas são: nenhuma; IC; extensão; monitoria/tutoria; PET; e outro tipo de bolsa acadêmica.

Inicialmente, o evento considerado na análise será o recebimento de alguma bolsa acadêmica. Assim, será estimada a probabilidade de ocorrência desse evento (γi =1), dadas as características socioeconômicas dos estudantes, background familiar, nível de esforço, tipo de ingresso na instituição e outras características específicas do curso e/ou da instituição, expressas por (x_i).

$\mathrm{Pr}\left({\gamma }_i=1\mid x_i\right)=\frac{\exp \left[x_i^{\prime }\beta \right]}{1+\exp \left[x_i^{\prime }\beta \right]}=\Lambda \left[x_i^{\prime }\right]$ (1)

Na Equação (1), a notação Λ[.] indica a função de distribuição acumulada da logística. A interpretação dos resultados se dará pelo efeito marginal na média, expresso pela equação:

$\frac{\partial E(\gamma i)}{\partial x_k}=\frac{\exp \left[x_i^{\prime }\beta \right]}{{\left[1+\exp \left[x_i^{\prime }\beta \right]\right]}^2}*\beta$ (2)

Para o segundo caso, considera-se como evento o recebimento de uma das bolsas acadêmicas classificadas pelo Enade. Nesse caso, como há mais de duas possibilidades, e assumindo-se a hipótese de que se trata de um evento cujas possibilidades são não ordenadas e mutuamente exclusivas, o método indicado é o logit multinomial (Cameron & Trivedi, 2005)¹. Na Equação (3), tem-se que a probabilidade de acesso a uma determinada bolsa acadêmica pelo estudante i, dada por γ_i, é expressa em uma das seis possibilidades de bolsas acadêmicas, indicadas por h. Assim, a probabilidade de o estudante i acessar h é dada por p _ih .

$p_{ih.}=\mathrm{Pr}\left({\gamma }_i=h\right)=\frac{\exp \left(x_{i^{\prime }}{\beta }_h\right)}{{\displaystyle \sum _{j=0}^5\exp }\left(x_{i^{\prime }}{\beta }_j\right)},onde0<{\rho }_{ih.}<1$ (3)

Ainda na Equação (3), tem-se o vetor-linha xi' com os valores das variáveis explicativas para o i-ésimo estudante e β_h são os vetores-coluna de parâmetros para as h categorias de bolsas acadêmicas. Como p _ih = 1, para garantir a identificação do modelo, torna-se necessária uma restrição do tipo β_j = 0. Sendo assim, normaliza-se a alternativa ‘nenhuma bolsa’ para zero, tornando-a a categoria de referência na interpretação dos resultados. A Equação (4) expressa essa normalização (Webel & Greene, 2011):

$p_{ih.}=\mathrm{Pr}\left({\gamma }_i=h\right)=\frac{\exp \left(x_{i^{\prime }}{\beta }_h\right)}{1+{\displaystyle \sum _{j=1}^5\exp }\left(x_{i^{\prime }}{\beta }_j\right)}$ (4)

De acordo com Cameron e Trivedi (2005), diferentemente dos resultados do logit, os do logit multinomial são representados em termos de relação de risco relativo (RRR), por meio da exponencial dos coeficientes $\exp [\widehat{\beta }]$. A RRR compara os riscos de um determinado estudante pertencer à categoria de bolsa comparada em relação à categoria-base, que no estudo em questão é ‘nenhuma bolsa’. Assim, uma RRR > 1 indica que uma variação positiva na variável analisada amplia o risco de o estudante adquirir a bolsa da categoria em questão, em comparação a não receber nenhuma bolsa.

Base de dados

Foram utilizadas informações do levantamento do Exame Nacional de Desempenho dos Estudantes (Enade) do ano de 2019, disponibilizadas pelo Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (Inep). Nessa base, constam dados sobre características socioeconômicas dos estudantes, tipo de ingresso e se o aluno obteve alguma bolsa acadêmica durante a graduação, o que viabiliza seu uso.

A escolha do ano de 2019 para a análise deste estudo se justifica pela consolidação da política de cotas no Ensino Superior público brasileiro, considerando que a partir de 2016, com a fase final de implementação da Lei de Cotas, pelo menos 50% das vagas ofertadas pelo Sisu em cada curso e instituição passaram a ser reservadas para estudantes oriundos de escolas públicas (Nogueira et al., 2017). Esse ano marca o período em que grande parte dos estudantes cotistas, ingressantes após a plena aplicação da lei, já haviam completado quase toda a graduação. Além disso, 2019 foi o último ciclo do Enade aplicado antes da pandemia de COVID-19, representando um cenário acadêmico sem as disrupções causadas por esse evento, o que torna os dados mais adequados para avaliar a influência das características socioeconômicas no acesso às oportunidades acadêmicas e possíveis efeitos discriminatórios no contexto das políticas de inclusão.

Na Tabela 1, são descritas as variáveis utilizadas no presente estudo. Em termos de organização, as variáveis foram divididas em grupos que expressam a condição socioeconômica do estudante, esforço, background familiar e os controles.

Tabela 1
Descrição das variáveis utilizadas no modelo econométrico.

Variável	Descrição
	Ações afirmativas
cotista	Variável binária que assume: 1 se o estudante ingressou pela modalidade de cota; 0 caso contrário.
	Características individuais, renda e background familiar
masculino	Variável binária que assume: 1 se o estudante se autodeclara do gênero masculino; 0 caso contrário.
branco	Variável binária que assume: 1 se o estudante se autodeclara branco; 0 caso contrário.
nu_idade	Idade do aluno.
solteiro	Variável binária que assume: 1 se o estudante é solteiro; 0 caso contrário.
sozinho	Variável binária que assume: 1 se o estudante mora sozinho; 0 caso contrário.
renda	Variável dummy de renda total familiar do estudante. Categoria base: até um salário mínimo.
	Dedicação e características do curso
bolsa_per	Variável binária que assume: 1 se o estudante recebe e/ou já recebeu alguma bolsa permanência da instituição (alimentação, moradia, permanência e/ou outra); 0 caso contrário.
t_horas	Variável dummy de horas trabalhadas pelo estudante. Categoria base: não trabalha.
estudo_horas	Variável dummy que expressa quantas horas por semana, aproximadamente, o estudante se dedicou aos estudos, excetuando as horas de aula. Categoria base: nenhuma, o estudante apenas assiste às aulas.
mãe_escolarizada	Variável binária que assume: 1 se a mãe do estudante completou o ensino médio; 0 caso contrário.
turno	Variável dummy do turno do curso do estudante. Categoria base: matutino.
EF_curso	Variável de controle. Código do curso.
EF_uf	Variável de controle. Código da UF de funcionamento do curso.

• Nota. Elaboração própria, com base nos dados do Enade 2019.

RESULTADOS E DISCUSSÃO

Primeiramente, foram calculadas as estatísticas descritivas dos estudantes por categorias de bolsas acadêmicas e pelo tipo de ingresso, como apresentado na Tabela 2. Nota-se que cerca de 53,6% dos alunos foram beneficiados com algum tipo de bolsa acadêmica no decorrer do curso, sendo a IC a bolsa com maior número de participantes, totalizando 22.907 estudantes, dos quais 15.104 (65,9%) são ingressantes pela ampla concorrência e 7.803 (34,1%) são cotistas. Esse resultado vai ao encontro do que já foi sinalizado na literatura sobre o fato de que o investimento do governo brasileiro em bolsas IC vem aumentando consideravelmente nas últimas três décadas (Canaan & Nogueira, 2015).

Tabela 2
Estatística descritiva das categorias de bolsas acadêmicas.

Modalidade	Ampla	%	Cotista	%	Total	%
PET	1.445	62,3%	874	37,7%	2.319	2,6%
Extensão	4.887	60,7%	3.159	39,3%	8.046	9,2%
IC	15.104	65,9%	7.803	34,1%	22.907	26,1%
Monitoria/Tutoria	6.047	65,0%	3.257	35,0%	9.304	10,6%
Outras	2.746	60,6%	1.785	39,4%	4.531	5,2%
Nenhuma	28.158	69,2%	12.546	30,8%	40.704	46,4%
Total	58.387	66,5%	29.424	33,5%	87.811	100,0%

• Nota. Elaboração própria, com base nos dados do Enade 2019, disponibilizados pelo Inep.

Na Tabela 3, são apresentados os resultados dos efeitos marginais do modelo logit. Foram realizadas quatro diferentes especificações, cada uma delas incluindo controles adicionais para testar a robustez dos resultados encontrados em relação à variável que representa a modalidade de ingresso dos estudantes. Na primeira especificação (1), foi estimado o efeito do ingresso via cota no acesso a alguma bolsa acadêmica. Na segunda especificação (2), foram adicionados controles relacionados às características individuais, à renda e ao background familiar dos alunos. Na terceira especificação (3), foram incluídas variáveis que expressam o tempo de dedicação do aluno e as características do curso. Por fim, na quarta especificação (4), cujos resultados serão discutidos adiante, foram introduzidos efeitos fixos da unidade federativa do curso.

Tabela 3
Resultados dos efeitos marginais dos modelos logit para o acesso a bolsas acadêmicas.

Variável	(1)	(2)	(3)	(4)
Modalidade de ingresso
cotista	0,056*** (0,004)	0,043*** (0,004)	0,013*** (0,004)	0,016*** (0,004)
Características individuais, renda e background familiar
masculino		-0,07*** (0,003)	-0,046*** (0,004)	-0,045*** (0,004)
branco		-0,001ns (0,004)	0,005 ns (0,004)	-0,002 ns (0,004)
nu_idade		-0,018**** (0,001)	-0,017*** (0,001)	-0,02*** (0,001)
solteiro		0,094*** (0,007)	0,066*** (0,007)	0,057*** (0,007)
sozinho		-0,017*** (0,005)	-0,025*** (0,005)	-0,015*** (0,006)
ummeio_tres		-0,031*** (0,006)	-0,008 ns (0,005)	-0,004 ns (0,006)
tres_quatromeio		-0,044*** (0,006)	-0,005 ns (0,007)	0,001 ns (0,007)
quatromeio_seis		-0,054*** (0,007)	-0,006 ns (0,007)	-0,001 ns (0,007)
seis_dez		-0,057*** (0,006)	-0,004 ns (0,007)	-0,001 ns (0,007)
dez_mais		-0,076*** (0,007)	-0,022*** (0,007)	-0,024*** (0,008)
mãe_escolarizada		0,014*** (0,005)	0,011*** (0,005)	0,011*** (0,005)
Dedicação e características do curso
bolsa_permanencia			0,114*** (0,005)	0,113*** (0,005)
t_ate20h			0,016** (0,009)	0,011 ns (0,009)
t_21a39h			-0,036*** (0,007)	-0,039*** (0,007)
t_40oumais			-0,068*** (0,006)	-0,068*** (0,006)
estudo1a3hrs			0,018 ns (0,011)	0,018 ns (0,012)
estudo4a7hrs			0,083*** (0,011)	0,079*** (0,012)
estudo8a12hrs			0,116*** (0,012)	0,11*** (0,012)
estudo_mais12hrs			0,158*** (0,012)	0,154*** (0,012)
vespertino			-0,098*** (0,019)	-0,064*** (0,02)
integral			0,009 ns (0,01)	0,008 ns (0,01)
noturno			-0,002 ns (0,013)	0,004 ns (0,013)
EF_curso	Não	Não	Sim	Sim
EF_uf	Não	Não	Não	Sim

• Nota. Elaboração própria, com base nos dados do Enade 2019, disponibilizados pelo Inep. (1) Erro-padrão entre parênteses. (2) Os asteriscos *, ** e *** representam, respectivamente, 10%, 5% e 1% de significância estatística. (3) ns: Não significativa.

De acordo com os resultados para a especificação (4), foi encontrado que o ingresso via cotas tem efeito contrário ao esperado, uma vez que amplia em 1,6 p.p. a probabilidade de acesso a algum tipo de bolsa acadêmica no ensino superior. Ademais, a renda e a raça não foram estatisticamente significativas, sinalizando que os motivos que levam ao acesso às bolsas acadêmicas, de forma geral, excedem os fatores socioeconômicos. Contudo, outras características dos estudantes mostraram-se correlacionadas ao acesso às oportunidades acadêmicas, apesar de os efeitos marginais se mostrarem pouco expressivos.

Canaan (2012) menciona que a idade permite observar se o aluno vivenciou reprovações e situações de evasão em sua trajetória escolar. Os resultados deste estudo revelam que a idade do estudante apresentou significância estatística e efeito negativo, indicando que o aumento de um ano de idade diminui em dois p.p. a probabilidade de se tornar bolsista de alguma modalidade de bolsa, convergindo com o encontrado por Neder (2001) e Canaan (2012). Adicionalmente, de acordo com DesJardins et al. (1999), pessoas mais velhas tendem a possuir maiores dificuldades de adaptação a carreiras acadêmicas, devido à elevada probabilidade de elas exercerem atividades laborais em tempo integral e/ou serem casados/casadas e, por conseguinte, terem outros compromissos e prioridades.

No que concerne às variáveis relacionadas ao background familiar, estudantes filhos de mães com pelo menos o ensino médio completo possuem cerca de 1,1 p.p. a mais de probabilidade de acessar alguma bolsa acadêmica na graduação, resultado divergente do encontrado por Canaan (2012) nos cursos de Ciências Biológicas e Engenharia Elétrica.

Em relação ao tempo de dedicação do aluno, a variável relacionada ao tempo destinado ao trabalho apresentou sinal esperado e significativo, com exceção dos que trabalham menos de 20h. Assim, estudantes que trabalham entre 20h e 40h e 40h ou mais têm a probabilidade de acesso a bolsas acadêmicas diminuída em quatro p.p. e sete p.p., respectivamente, sendo tais resultados análogos aos encontrados por Canaan (2012) para a relação entre o acesso à bolsa de IC e a idade dos estudantes de História e Ciências Biológicas da UFMG. Uma explicação para esse resultado, para além do relacionado à dedicação do aluno, é que, ao exercer alguma atividade remunerada, o estudante pode ser desclassificado de alguns editais de bolsas acadêmicas, uma vez que, no termo de compromisso, é exigida dedicação exclusiva. Além disso, o valor da bolsa em 2019 era de R$ 400,00, representando cerca de 40% do salário mínimo da época.

Além disso, observa-se um resultado positivo e esperado ao analisar o impacto das horas de estudo no acesso às bolsas acadêmicas, particularmente para estudantes que dedicam mais de três horas de estudo semanais. Por exemplo, os estudantes que se dedicam de quatro a sete horas experimentaram um aumento de oito p.p. na probabilidade de acesso às bolsas acadêmicas, enquanto aqueles que estudam de oito a 12 horas tiveram um aumento de 11 p.p. Por fim, os estudantes que dedicam mais de 12 horas registraram o maior aumento, com um acréscimo significativo de 15,4 p.p. na probabilidade de acesso às bolsas acadêmicas em comparação com aqueles que dedicam menos de uma hora aos estudos.

Na Tabela 4, são apresentados os resultados das razões de risco relativo em relação a cada categoria de bolsa. Por meio da análise é possível perceber que todas as categorias de bolsas analisadas apresentaram relação positiva com o ingresso via cotas, sendo a relação de risco relativo (RRR) maior para as bolsas PET e de extensão.

Tabela 4
Resultados das razões de risco relativo (RRR) do modelo multinomial das categorias de bolsas acadêmicas.

Variáveis	PET	Extensão	IC	Monitoria/Tutoria	Outras
cotista	1,2*** (0,06)	1,1 (0,03)***	1,05** (0,02)	1,06* (0,03)	1,05 (0,04)
Características individuais, renda e background familiar
masculino	0,74*** (0,04)	0,72*** (0,02)	0,83*** (0,02)	0,99 (0,03)	0,86*** (0,03)
branco	0,99 (0,05)	0,94** (0,03)	1,02 (0,02)	1,01 (0,03)	0,9*** (0,03)
nu_idade	0,89*** (0,01)	0,96*** (0)	0,89*** (0)	0,91*** (0)	0,99*** (0)
solteiro	1,27** (0,13)	1,32*** (0,07)	1,2*** (0,05)	1,29*** (0,07)	1,31*** (0,08)
sozinho	0,99 (0,07)	0,95 (0,04)	0,94** (0,03)	0,91** (0,03)	0,93 (0,05)
ummeio_tres	1,19** (0,09)	0,99 (0,04)	1,05 (0,03)	0,96 (0,04)	0,77*** (0,04)
tres_quatromeio	1,21** (0,1)	0,96 (0,04)	1,09*** (0,04)	1,03 (0,05)	0,69*** (0,04)
quatromeio_seis	1,41*** (0,13)	0,94 (0,05)	1,08** (0,04)	1,01 (0,05)	0,67*** (0,04)
seis_dez	1,31*** (0,12)	0,91* (0,05)	1,11*** (0,04)	0,95 (0,05)	0,7*** (0,04)
dez_mais	1,19* (0,12)	0,76*** (0,04)	1,04 (0,04)	0,78*** (0,04)	0,75*** (0,05)
mãe_escolarizada	1,12** (0,07)	1,1*** (0,04)	1,03 (0,02)	1,07** (0,04)	1 (0,04)
bolsa_permanencia	1,59*** (0,09)	1,79*** (0,06)	1,42*** (0,03)	1,43*** (0,05)	2,27*** (0,09)
Dedicação e características do curso
t_ate20h	1,11 (0,12)	0,99 (0,06)	1,06 (0,05)	0,98 (0,06)	1,18** (0,09)
t_21a39h	0,98 (0,08)	0,84*** (0,04)	0,87*** (0,03)	0,77*** (0,04)	0,93 (0,06)
t_40oumais	0,75*** (0,06)	0,72*** (0,04)	0,78*** (0,02)	0,77*** (0,03)	0,76*** (0,04)
estudo1a3hrs	1,03 (0,17)	1,15 (0,1)	1,08 (0,06)	0,99 (0,08)	1,07 (0,11)
estudo4a7hrs	1,41** (0,23)	1,36*** (0,12)	1,42*** (0,08)	1,37*** (0,11)	1,17 (0,12)
estudo8a12hrs	1,84*** (0,3)	1,54*** (0,14)	1,62*** (0,1)	1,54*** (0,13)	1,2* (0,13)
estudo_mais12hrs	2,13*** (0,35)	1,66*** (0,15)	2,01*** (0,12)	1,86*** (0,16)	1,36*** (0,15)
vespertino	0,41** (0,18)	0,75** (0,11)	0,74*** (0,08)	0,93 (0,13)	0,86 (0,16)
integral	1,51*** (0,22)	0,99 (0,07)	0,96 (0,05)	1,08 (0,07)	1,28** (0,13)
noturno	0,83 (0,17)	1 (0,09)	0,94 (0,06)	1,09 (0,1)	1,35** (0,16)
_cons	0,11** (0,08)	0,1*** (0,04)	5,18*** (1,07)	1,44 (0,42)	0,02*** (0,01)

• Nota. Elaboração própria, com base nos dados do Enade 2019, disponibilizados pelo Inep. (1) Erro-padrão entre parênteses. (2) Os asteriscos *, ** e *** representam, respectivamente, 10%, 5% e 1% de significância estatística. (3) ns: Não significativa.

Ao contrário do que foi observado no modelo logit, a variável ‘raça’ apresentou significância estatística nas categorias de bolsa de extensão e ‘outras’. No entanto, o efeito observado foi contrário ao esperado, uma vez que ser classificado como branco reduziu a razão de chances de se tornar bolsista nessas modalidades. Esse resultado sugere que não há evidência de discriminação racial no acesso às oportunidades acadêmicas, mesmo quando se consideram as peculiaridades de cada uma delas.

Canaan (2012) identificou diferenças nos efeitos raciais entre os cursos e indicou que essas diferenças não são aleatórias, mas estão relacionadas às características dos estudantes que ingressam nesses cursos. Com base nessa perspectiva, podemos considerar a possibilidade de que os projetos de extensão, por serem iniciativas originadas a partir das demandas dos próprios estudantes e geridas por eles próprios, possam ser atividades mais representativas e menos influenciadas por fatores raciais.

No entanto, a situação difere quando se trata da variável ‘renda’. Em casos como a IC e o PET, a renda se revelou como um fator determinante no acesso, com coeficientes que aumentam gradualmente à medida que os níveis de renda familiar dos alunos se ampliam. Por exemplo, em termos de RRR, possuir renda per capita de seis a 10 salários mínimos amplia em 10 p.p. a chance de ser bolsista de IC, em comparação a não ter sido bolsista de nenhuma outra modalidade de bolsa. Isso pode estar relacionado ao tempo dedicado ao trabalho. Estudantes com maior renda familiar tendem a ter menos necessidade de complementação de renda, o que lhes permite maior dedicação à vida acadêmica.

Daflon et al. (2013) destacaram a grande heterogeneidade nas ações afirmativas no Brasil, com variações entre os beneficiários e os mecanismos de inserção, evidenciando que diferentes critérios podem impactar de forma distinta a aceitação e os resultados dessas políticas. Santos (2024) adotou uma abordagem pouco comum na literatura, ao realizar análises considerando as diferentes modalidades de cotas, em vez de agrupá-las, como no presente artigo. Essa abordagem foi adotada porque, de acordo com o autor, os estudantes de cada modalidade, seja racial, de renda ou ambas, possuem características específicas em termos de background. Os resultados encontrados pelo autor indicam que a desigualdade de acesso à IC se mostrou estatisticamente significativa somente para os cotistas negros e com renda inferior a 1,5 salário mínimo, o que corrobora os resultados do presente artigo.

CONSIDERAÇÕES FINAIS

O presente estudo objetivou analisar se as características socioeconômicas e a modalidade de acesso à universidade (ampla concorrência ou ações afirmativas) afetam o acesso às oportunidades acadêmicas dos estudantes. Para isso, utilizaram-se os microdados do Enade do ano de 2019 disponibilizados pelo Inep. Os resultados obtidos neste estudo revelaram uma desigualdade no acesso às bolsas acadêmicas entre os estudantes, com diferenças significativas com base nas características socioeconômicas e modalidade de ingresso.

O trabalho possui como limitação a pergunta do questionário utilizada para a criação da variável de interesse, a qual limita a análise a bolsa de maior duração nos casos em que o estudante recebeu mais de uma bolsa. Além disso o agrupamento das cotas em categorias amplas, como realizado no presente estudo, pode limitar a compreensão de seus impactos. Trabalhos futuros podem abordar essa lacuna ao considerar as especificidades das diferentes modalidades, contribuindo para uma análise mais precisa das dinâmicas de inclusão acadêmica.

Entretanto, apesar das limitações supracitadas, os resultados deste estudo oferecem subsídios importantes para gestores educacionais e formuladores de políticas públicas no Brasil. A identificação de que características socioeconômicas influenciam significativamente o acesso às bolsas acadêmicas aponta para a necessidade de políticas afirmativas que vão além do ingresso nas universidades. É essencial implementar estratégias específicas para garantir equidade na distribuição de bolsas, como critérios que considerem vulnerabilidades socioeconômicas e promovam maior inclusão de grupos historicamente marginalizados. Além disso, os resultados podem orientar o aprimoramento de programas de permanência estudantil, como o aumento no valor das bolsas e a criação de mecanismos que reduzam a dependência de critérios exclusivamente meritocráticos. Essas ações não apenas aumentariam a eficiência das políticas afirmativas, mas também fortaleceriam o papel do ensino superior na promoção de mobilidade social e no combate às desigualdades estruturais do país.

Ademais, sugerem-se trabalhos futuros que analisem os efeitos da ampliação do valor das bolsas (como é o caso da iniciação científica e monitoria), visto que tal aumento pode modificar a demanda, o que implicaria maiores chances de discriminação entre os alunos em situação de vulnerabilidade socioeconômica. Por fim, torna-se interessante questionar a implementação de ações afirmativas específicas para o acesso a tais bolsas, visto que as condições socioeconômicas se mostraram determinantes do acesso, independentemente do tipo de bolsa a ser analisado.

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• Fast-track
  Uma versão inicial deste manuscrito foi apresentada no 48º Encontro da ANPAD- EnANPAD 2024, sob o título “Efeito das ações afirmativas no acesso às bolsas acadêmicas no ensino superior” (APB12801). Foi premiado como o melhor trabalho em Administração Pública, bem como foi indicado pelo evento para submissão em regime de fast-track na RAC.
• Financiamento
  Os autores informaram que não houve suporte financeiro para a pesquisa neste artigo.
• Verificação de Plágio
  A RAC mantém a prática de submeter todos os documentos aprovados para publicação à verificação de plágio, mediante o emprego de ferramentas específicas, e.g.: iThenticate.
• Método de Revisão por Pares
  Este conteúdo foi avaliado utilizando o processo de revisão por pares duplo-cego (double-blind peer-review). A divulgação das informações dos pareceristas constantes na primeira página e do Relatório de Revisão por Pares (Peer Review Report) é feita somente após a conclusão do processo avaliativo, e com o consentimento voluntário dos respectivos pareceristas e autores.
• Disponibilidade dos Dados
  A RAC incentiva o compartilhamento de dados mas, por observância a ditames éticos, não demanda a divulgação de qualquer meio de identificação de sujeitos de pesquisa, preservando a privacidade dos sujeitos de pesquisa. A prática de open data é viabilizar a reproducibilidade de resultados, e assegurar a irrestrita transparência dos resultados da pesquisa publicada, sem que seja demandada a identidade de sujeitos de pesquisa.
• Como citar:
  Santos, F. N. F., Soares, L. S. A, & Silva, M. M. C. (2025). Efeito das ações afirmativas no acesso às bolsas acadêmicas no ensino superior. Revista de Administração Contemporânea, 29(3), e240289. https://doi.org/10.1590/1982-7849rac2025240289.por
• Classificação JEL:
  I28, J15, C25
• Relatório de Revisão por Pares:
  A disponibilização do Relatório de Revisão por Pares não foi autorizada pelos revisores.
• 
  # de revisores convidados até a decisão:
  

  	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12
  1a rodada
  2a rodada

NOTAS

• 1
  Programa de iniciação científica no Brasil que introduz os estudantes à pesquisa acadêmica, muitas vezes como parte de bolsas de estudo ou projetos institucionais.
• 2
  Programa em que estudantes de graduação auxiliam professores em atividades de ensino, ajudando colegas com o conteúdo das disciplinas e reforçando sua própria aprendizagem.
• 3
  Programas universitários que conectam o conhecimento acadêmico com as necessidades da comunidade por meio de atividades sociais, culturais ou educacionais.
• 4
  Exame brasileiro que avalia os conhecimentos e habilidades dos estudantes de graduação; obrigatório para alunos selecionados e parte do sistema nacional de avaliação da educação superior.

Editado por

• Editora-chefe:
  Paula Chimenti (Universidade Federal do Rio de Janeiro, COPPEAD, Brasil) https://orcid.org/0000-0002-6492-4072

• Editora associada:
  Carolina Andion (Universidade do Estado de Santa Catarina, Brasil) https://orcid.org/0000-0003-4723-3437

Disponibilidade de dados

A RAC incentiva o compartilhamento de dados mas, por observância a ditames éticos, não demanda a divulgação de qualquer meio de identificação de sujeitos de pesquisa, preservando a privacidade dos sujeitos de pesquisa. A prática de open data é viabilizar a reproducibilidade de resultados, e assegurar a irrestrita transparência dos resultados da pesquisa publicada, sem que seja demandada a identidade de sujeitos de pesquisa.

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  01 Ago 2025
• Data do Fascículo
  2025

Histórico

• Recebido
  11 Out 2024
• Revisado
  28 Jan 2025
• Aceito
  28 Mar 2025
• Publicado
  13 Jun 2025