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A Prática de Atividades Artísticas Pode Melhorar a Situação dos Jovens no Mercado de Trabalho? Evidências de um experimento aleatório no Rio de Janeiro.

Authors:
2160
A PRÁTICA DE ATIVIDADES ARTÍSTICAS
PODE MELHORAR A SITUAÇÃO DOS
JOVENS NO MERCADO DE TRABALHO?
EVIDÊNCIAS DE UM EXPERIMENTO
ALEATÓRIO NO RIO DE JANEIRO
Carla Calero
Carlos H. Corseuil
Veronica Gonzalez
Jochen Kluve
Yuri S. D. Soares
TEXTO PARA DISCUSSÃO
A PRÁTICA DE ATIVIDADES ARTÍSTICAS PODE MELHORAR A SITUAÇÃO DOS
JOVENS NO MERCADO DE TRABALHO? EVIDÊNCIAS DE UM EXPERIMENTO
ALEATÓRIO NO RIO DE JANEIRO1
Carla Calero2
Carlos H. Corseuil3
Veronica Gonzalez4
Jochen Kluve5
Yuri S. D. Soares6
1. Os autores gostariam de agradecer o Fundo Multilateral de Investimentos (Fumin), do Banco Interamericano de
Desenvolvimento (BID), por financiar e apoiar esta pesquisa. Agradecem também os administradores do Programa Galpão
Aplauso, no Rio de Janeiro, pela generosa participação como voluntários, dedicando seu tempo e esforço para implantar
o experimento aleatório necessário para a condução deste estudo. Em especial, agradecemos o entusiasmo e a dedicação
da fundadora do Galpão, Ivonette Albuquerque. Gostaríamos, ainda, de demonstrar nossa sincera gratidão pela dedicação
de Luis Eduardo Guedes e sua equipe da Overview Pesquisa, responsáveis por um excelente trabalho na coleta de dados.
Além disso, nos beneficiamos dos comentários de Suzanne Duryea, Laura Ripani, Pablo Ibarrarán, Luciano Schweizer,
Miguel Foguel, Joana Costa, bem como de participantes de seminários no Rio de Janeiro e em Washington, e participantes
da Conferência Lacea 2014, em São Paulo, do Encontro de 2014 da Sociedade Brasileira de Econometria, e da Oficina
de Habilidades Cognitivas e Não Cognitivas e Desenvolvimento Econômico do IZA/OECD/Banco Mundial. Diana Beyer,
Annekatrin Lüdecke e Marina Porto Pimentel Mendonça contribuíram como excelentes assistentes de pesquisa. Este estudo
não representa os pontos de vista do BID ou do seu conselho de administração ou governança, nem tampouco os do Ipea.
O trabalho é de responsabilidade exclusiva dos autores, que respondem por eventuais erros ou omissões.
2. Consultora do Banco Interamericano de Desenvolvimento (BID). E-mail: <ccalero@iadb.org>.
3. Técnico de Planejamento e Pesquisa do Ipea. E-mail: <carlos.corseuil@ipea.gov.br>.
4. Especialista Sênior do BID. E-mail: <veronicag@iadb.org>.
5. Professor da Universidade de Humboldt de Berlim e pesquisador do RWI E-mail: <jochen.kluve@hu-berlin.de>.
6. Chefe de unidade do BID. E-mail: <yuris@iadb.org>.
Brasília, novembro de 2015
2160
Governo Federal
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públicas e programas de desenvolvimento brasileiro –
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Texto para
Discussão
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especializados e estabelecem um espaço para sugestões.
© Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada – ipea 2015
Texto para discussão / Instituto de Pesquisa Econômica
Aplicada.- Brasília : Rio de Janeiro : Ipea , 1990-
ISSN 1415-4765
1.Brasil. 2.Aspectos Econômicos. 3.Aspectos Sociais.
I. Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada.
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comerciais são proibidas.
JEL: J24, J68, I38
SUMÁRIO
SINOPSE
ABSTRACT
1 INTRODUÇÃO ........................................................................................................ 7
2 EVIDÊNCIAS SOBRE O TREINAMENTO DE JOVENS, HABILIDADES COGNITIVAS
E SOCIOEMOCIONAIS NO MERCADO DE TRABALHO E A ARTE ............................... 8
3 O PROGRAMA GALPÃO APLAUSO NO RIO DE JANEIRO ........................................ 17
4 COLETA DE DADOS, BALANÇO DE DADOS DE BASE E MÉTODOS
DE ESTIMAÇÃO .................................................................................................... 22
5 RESULTADOS EMPÍRICOS .................................................................................... 32
6 CONCLUSÕES ..................................................................................................... 49
REFERÊNCIAS ......................................................................................................... 52
ANEXO A ............................................................................................................... 57
ANEXO B ............................................................................................................... 63
ANEXO C ............................................................................................................... 65
SINOPSE
Por meio do uso de um experimento aleatório, observa-se a criação de emprego e rendi
-
mentos proporcionados a partir de um programa de treinamento de jovens, Programa
Galpão Aplauso, que faz uso da arte e do teatro como ferramentas pedagógicas. As evi-
dências apresentadas constatam benefícios para os jovens tanto no curto quanto no médio
prazo. Esses impactos são economicamente grandes se comparados àqueles tipicamente
descritos na literatura. Não encontramos evidências de impactos em outras variáveis,
como em traços relativos à personalidade, sugerindo que essas marcas podem ser ine-
xíveis no curto prazo para jovens adultos. Argumentamos que os impactos estimados no
mercado de trabalho sejam em consequência da combinação de melhores competências
e sinalização positiva de trabalhadores de melhor qualidade entre os participantes.
Palavras-chave: treinamento; jovens; experimento aleatório; habilidades socioemocionais.
ABSTRACT
Using a randomized trial, we look at employment and earnings of a youth training
program in Brazil that uses arts and theater-based pedagogic tools. e evidence we
present shows youth benet both in the short- and medium-term. e impacts are
economically large, compared to those typically found in the literature. We nd no
evidence of signicant program impacts on other outcomes, including personality-
-related traits, suggesting that these traits may not be malleable for young adults in the
short-run. We argue that the estimated labor market impacts are due to a combination
of both skills formation and signaling of higher quality workers to employers.
Keywords: labor market training; youths; randomized controlled trial; life skills.
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Discussão
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A Prática de Atividades Artísticas Pode Melhorar a Situação dos Jovens no Mercado de Trabalho?
evidências de um experimento aleatório no Rio de Janeiro
1 INTRODUÇÃO
O mercado de trabalho brasileiro teve um progresso signicativo no período de 2004
a 2013. Em razão dos anos de crescimento favorável, o Brasil teve aumento nos níveis
dos salários, queda nos índices de desemprego, aumento da formalidade e melhoria
da qualidade do trabalho, além de um mercado de trabalho mais eciente. Essa maior
oferta de vagas e aumento salarial foram particularmente equânimes e, portanto, grandes
contribuintes à diminuição da desigualdade de renda (Barros, Carvalho e Franco, 2007;
Homan, 2009).
A despeito desse progresso, a situação no mercado de trabalho para os jovens –
particularmente os pertencentes a contextos socioeconômicos menos favorecidos –
continua a ser pior do que para todos os outros grupos demográcos. Esses jovens são
sujeitos a menores salários, maiores níveis de informalidade e episódios mais frequentes
de desemprego. A sua permanência no mercado de trabalho também é frequentemente
interrompida, em particular, por uma maior frequência de demissões do que entre adultos.
A literatura especializada identica diversos determinantes para a maior diculdade
de inserção no mercado de trabalho para jovens menos favorecidos, incluindo escolari-
zação de baixa qualidade, bem como ambientes familiares e comunitários desfavoráveis,
acarretando em decit para diferentes tipos de capital humano (Quintini, Martin e
Martin, 2007). Essas condições iniciais limitadas também resultam em deciências nas
competências adquiridas, tanto cognitivas, quanto não cognitivas – também denomina-
das competências socioemocionais ou socioafetivas. Em decorrência disso, esses jovens
menos favorecidos enfrentam grandes adversidades para entrar e prosperar no mercado
de trabalho formal. Em geral, esse problema é combatido com uma série de políticas e
programas, que possuem variados focos, desde contratações de jovens, subsídios salariais,
esquemas de emprego público, programas educacionais complementares, treinamento
vocacional e técnico, e programas com foco no desenvolvimento de diversos tipos de
capacidades não técnicas.
Este trabalho concentra-se em uma das iniciativas mais inovadoras na abordagem
do desemprego entre jovens menos favorecidos, que moram em favelas do Rio de Janeiro,
empreendida pela organização não governamental (ONG) Galpão Aplauso. A dimensão
inovadora desse programa é o uso da arte e do teatro como ferramentas pedagógicas
e de desenvolvimento de competências. Estas ferramentas são utilizadas em conjunto
com outros componentes vocacionais e acadêmicos mais tradicionais. Embora a arte
seja uma ferramenta educativa há muito explorada – incluindo para jovens em risco –,
o seu uso em programas de emprego e rendimento não é comum.
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Este estudo contribui para a literatura com programas voltados a melhorar a
empregabilidade de jovens de duas formas importantes. Em primeiro lugar, esta é a
primeira evidência signicativa – até onde sabemos – da ecácia de um instrumento
pedagógico que utiliza a arte expressiva e o teatro para impactar o emprego e o rendi-
mento. Em segundo lugar, a pesquisa também contribui para a literatura com o papel
das competências cognitivas e socioemocionais na inserção dos jovens no mercado de
trabalho. Neste estudo, o entendimento de como essas competências são determinadas
e como inuenciam as variáveis do mercado de trabalho permanece incipiente, mesmo
com os recentes avanços na área (Almlund et al., 2011; Heckman e Kautz, 2012) – os
resultados de nossa análise oferecem mais evidências a este respeito.
Este trabalho está organizado da seguinte maneira. A seção 2 discute a evidência de
ecácia de diferentes modalidades de treinamento de jovens. Nela, também delineamos
como as competências cognitivas e socioemocionais são mensuradas, juntamente com a
relação entre habilidades socioemocionais, traços de personalidade e variáveis do mercado
de trabalho. Por m, analisamos as evidências de associação entre artes expressivas e o
desenvolvimento cognitivo e socioemocional. A seção 3 apresenta o programa Galpão
Aplauso no contexto do mercado de trabalho para jovens menos favorecidos no Brasil e
no Rio de Janeiro, e as restrições que limitam seus resultados de emprego e rendimen-
tos. Esta seção também descreve a concepção do experimento. A seção 4 apresenta a
metodologia de coleta de dados e de estimação. Estimativas empíricas de impactos em
uma série de resultados. Na seção 5, são apresentados os efeitos no mercado de trabalho,
no comportamento de risco e nas competências para a vida. Na seção 6, discutimos as
nossas constatações e costuramos a conclusão do estudo.
2 EVIDÊNCIAS SOBRE O TREINAMENTO DE JOVENS,
HABILIDADES COGNITIVAS E SOCIOEMOCIONAIS NO
MERCADO DE TRABALHO E A ARTE
2.1 Programas de treinamento de jovens
O (des)emprego juvenil é um dos problemas mais persistentes para a política pública.
Embora o emprego seja quase universalmente uma das preocupações socioeconômicas
mais importantes para os formuladores de políticas, a natureza particular do emprego
juvenil exige políticas que sejam diferentes daquelas direcionadas à força de trabalho
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A Prática de Atividades Artísticas Pode Melhorar a Situação dos Jovens no Mercado de Trabalho?
evidências de um experimento aleatório no Rio de Janeiro
adulta. Os jovens tendem a uma menor permanência no emprego, e maiores níveis de
rotatividade. Por exemplo, os dados administrativos sobre os mercados de trabalho no
Brasil mostram que a frequência das demissões de jovens é muito maior que as de adultos
(Corseuil et al., 2013a), um fato estilizado muito observado em muitos outros países da
América Latina (Cunningham e Salvagno, 2011). O emprego juvenil é especialmente
cíclico, e considerando que os jovens tiveram menos tempo para acumular capital hu-
mano, eles são mais vulneráveis às consequências imediatas de ondas de desemprego
(Verick, 2011; Choudhry, Marelli e Signorelli, 2012). Os impactos das experiências
negativas no mercado de trabalho – por exemplo, os episódios de desemprego – são
particularmente persistentes no caso de jovens com baixo nível de educação (Burgess et
al., 2003). Pesquisas também sugerem que tanto a duração quanto a frequência desses
episódios podem ser maiores para jovens com baixo nível de escolaridade, assim como
outras desvantagens econômicas (Quintini, Martin e Martin, 2007).
Além disso, trabalhadores pouco qualicados possuem menos possibilidades de
encontrar empregos por meio dos mecanismos formais de contratação e, portanto,
tendem a se amparar mais nas redes informais (Wahba e Zenou, 2005). Uma vez que a
qualidade, o tamanho e a densidade das redes são critérios importantes para a obtenção
de empregos, os jovens também podem estar em desvantagem, considerando que eles
não tiveram tempo para adquirir redes de pares de alta qualidade, tendo de contar mais
com os laços de família (Kramarz e Skans, 2011). Esse padrão pode ser acentuado no caso
de jovens que não tenham qualquer tipo de credenciais (desistentes do ensino médio)
ou com credenciais insatisfatórias (desempenho fraco nos estudos).
Os jovens de comunidades de baixa renda também enfrentam desvantagens devido
às habilidades cognitivas e socioemocionais mal desenvolvidas. Habilidade cognitivas – tais
como conhecimento acadêmico, prociência linguística, habilidade matemática – assim
como outras características relacionadas ao intelecto e à inteligência são geralmente con-
sideradas importantes para determinar as variáveis no mercado de trabalho. Evidências
empíricas recentes apontam a importância das habilidades socioemocionais tanto para o
processo de formação educativa quanto para as decisões que levam à inserção de jovens
no mercado de trabalho. As habilidades cognitivas e socioemocionais estão intrinseca-
mente vinculadas, visto que são codeterminadas com as habilidades socioemocionais,
determinando as cognitivas e vice-versa.1
1. Para mais informações, conferir a seção 2.2 deste trabalho. Para aprofundamento bibliográfico, ver Almlund et al. (2011).
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São diversas as políticas e os programas disponíveis para tratar das questões do
emprego e dos rendimentos dos jovens. Em geral, assumem a forma de políticas ativas
no mercado de trabalho (Pamts), que procuram impactar a oferta e demanda de trabalho
ou ambas – por exemplo, subsídios salariais. Algumas Pamts consistem em subsídios
salariais direcionados – diretamente ou por meio de incentivos scais –, contratações
públicas diretas, modalidades de contratações exíveis que reduzem os custos de operações
e eliminam responsabilidades por forças de trabalho contingentes – incluindo estágios –,
e serviços de mediação patrocinada, até os diversos tipos de programas de treinamento
e vocacionais. Em sua maioria, esses programas são implementados, administrados
ou nanciados com recursos públicos. No entanto, os atores não públicos – empresas
privadas ou ONGs – colaboram muitas vezes com programas públicos, em geral, como
fornecedores e executores de serviços. A participação de atores não públicos oferece uma
oportunidade de testar e implantar soluções inovadoras em menor escala.
Análises quantitativas recentes de Pamts em países industrializados mostram que
estas políticas têm impactos modestos no rendimento, e quase nenhum impacto na
geração de emprego. Por exemplo, de 1995 a 2007, Card, Kluve e Weber (2010) ana-
lisaram 199 estudos sobre Pamts. Encontraram magnitudes pequenas com relação ao
impacto de políticas no emprego e nos rendimentos. Nas contratações públicas, esses
autores identicaram os piores resultados, enquanto o treinamento prático no trabalho
e em sala de aula obtiveram os melhores. Os programas para a juventude obtiveram
resultados de menor porte e menos positivos, de acordo com os autores. Numa meta-
-análise semelhante, Kluve (2010) sintetizou 137 diferentes avaliações de programas
de dezenove países industrializados e vericou evidência limitada da ecácia da maior
parte dos Pamts. Esse estudo identica que a ecácia é mais desencadeada pelo tipo de
programa do que por fatores contextuais, considerando-se que alguns programas, como
o de contratação direta, apresentam efeitos negativos nos níveis de emprego, enquanto
subsídios salariais produzem grandes impactos nos níveis de emprego.
Embora, em geral, as Pamts apresentem impactos de pequeno alcance ou negativos
em curto prazo, eles tendem a aumentar com o tempo (Card, Kluve e Weber, 2010).
No caso da avaliação da Workforce Investment Act nos Estados Unidos (Heinrich et al., 2013),
os autores constataram que os beneciários das taxas de emprego e dos níveis de rendimento
mais baixos no curto prazo, quadro que é seguido por ganhos pequenos, principalmente no
rendimento do trabalho. Utilizando dados administrativos de programas alemães, Caliendo,
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A Prática de Atividades Artísticas Pode Melhorar a Situação dos Jovens no Mercado de Trabalho?
evidências de um experimento aleatório no Rio de Janeiro
Künn e Schmidl (2011) encontraram o mesmo padrão, no qual os resultados iniciais eram
negativos, seguidos por um aumento no emprego e no rendimento, que são atenuados
com o tempo. Ainda no estudo de Caliendo, Künn e Schmidl (2011), os programas de
treinamento tendem a ter impactos iniciais negativos, por cerca de dez meses, seguido
por um impacto gradativamente maior no decorrer do tempo. Os subsídios salariais, por
sua vez, não produzem impactos negativos, mas o seu impacto encontra o auge em doze
meses, decrescendo após isso.
As evidências da ecácia das Pamts em países emergentes são muito menos comuns.
Urzúa e Puentes (2010) oferecem relatos sobre os resultados na América Latina e no
Caribe (ALC) e reportam evidências que, em geral, são mais positivas do que nos países
industrializados. Há resultados consistentes de efeitos positivos no emprego, em especial
para mulheres. Entretanto, muitos dos estudos analisados dispõem de fundamentos
empíricos relativamente pouco sólidos, conforme observam os autores.
As ponderações de Urzúa e Puentes (2010) com relação às evidências são justi-
cáveis. Há poucas avaliações rigorosas de Pamts na ALC, e ainda menos no Brasil. Além
do mais, os impactos documentados em análises mais rigorosas de programas tendem a
ser pequenos. Card, Kluve e Weber (2010) apresentam as primeiras evidências rigorosas
da ecácia de um programa de treinamento de jovens para a República Dominicana, o
Juventud y Empleo (JE). Trata-se de um programa constituído por treinamento vocacional
e capacitação em competências básicas ou socioemocionais com um subsequente estágio
patrocinado pelo programa. Os autores não detectaram impacto no emprego, embora
tenham encontrado impactos nos salários – efeito de 10 pontos percentuais (p.p.) – e
na formalidade. Estudos subsequentes chegaram a resultados semelhantes.
Ibarrarán et al. (2014) analisaram a segunda fase do programa JE e chegaram a
resultados basicamente idênticos: melhora na qualidade do emprego e aumento nos
rendimentos, mas não houve impactos na empregabilidade. Attanasio, Kugler e Meghir
(2011) examinaram o caso de Jovenes en Acción, da Colômbia, um programa que, como
o JE, combina treinamento e estágio remunerado. Os autores detectaram impactos no
emprego e nos rendimentos, mas apenas para mulheres – efeito de 19% do tratamento
nos salários. Alzua, Cruces e Lopez (2013) analisam um programa de treinamento de
pequena escala conduzido por uma ONG na Argentina, e novamente não detectaram
efeitos no emprego, mas alguns efeitos no rendimento da força de trabalho.
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No caso do Brasil, há dois principais estudos que avaliam rigorosamente a ecácia
das Pamts: Oliveira e Rios-Neto (2007) e Corseuil, Foguel e Gonzaga (2013b). Os primei-
ros avaliaram o impacto de módulos do Plano Nacional de Qualicação do Trabalhador
(Planfor) – programa de treinamento vocacional – conduzidos em Minas Gerais sobre
emprego e sua duração. Os autores encontraram efeitos em ambas as margens do mercado
de trabalho analisadas. Corseuil, Foguel e Gonzaga (2013b) utilizaram dados longitu-
dinais administrativos sobre salários, contratação e ondas de desemprego para avaliar a
ecácia do programa brasileiro Jovem Aprendiz, uma modalidade exível de emprego,
que combina treinamento obrigatório de jovens e incentivos scais – reduzindo os en-
cargos relacionados ao trabalho para cada jovem empregado pelo programa – e impondo
sanções para empresas que não contratam um número mínimo de jovens. Explorando
as mudanças nas regras de elegibilidade para o programa, os autores puderam estimar
impactos no emprego e nos salários. Eles vericaram impactos positivos e signicativos
nos salários. No geral, não houve um impacto positivo no emprego, mas há um impacto
positivo quando a análise se restringe a empregos em contratos por tempo indeterminado.
2.2 O papel das habilidades cognitivas e socioemocionais no mercado
de trabalho
Até recentemente, os estudos de economia do trabalho concentravam-se no papel das
capacidades cognitivas no mercado de trabalho, ignorando as capacidades socioemocio-
nais. Nos Estados Unidos, houve uma importante discussão do papel das habilidades
cognitivas para avaliar os retornos à educação. Blackburn e Neumark (1993) e Cameron
e Heckman (1993) encontraram evidências de que as notas em provas – como medidas
de capacidades cognitivas – desempenham um papel importante na determinação dos
rendimentos, e que, sem elas, os retornos para a educação podem ser sobre-estimados.
Essas constatações foram corroboradas por diversos outros estudos. Mesmo assim, não
houve um consenso a respeito da relevância das capacidades cognitivas. Por exemplo,
Murnane, Willett e Levy (1995) constataram que estas não eram aspectos importantes
quando condicionadas em níveis de escolaridade, particularmente para as mulheres.
As evidências fora dos Estados Unidos também mostraram uma relação positiva
entre capacidades cognitivas e rendimentos. No Canadá, Green e Riddell (2003) cons-
tataram um efeito signicativo das notas em teste de prociência linguística nos rendi-
mentos, mesmo levando em consideração a experiência, a educação e as características
familiares. Anger e Heineck (2010) encontraram que os salários na Alemanha guardam
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evidências de um experimento aleatório no Rio de Janeiro
uma relação positiva com a agilidade cognitiva (speed of cognition). Em um dos poucos
estudos que abordaram o papel das capacidades cognitivas na ALC, Diaz et al. (2012)
concluíram que, no Peru, a competência linguística, a habilidade para solucionar pro-
blemas matemáticos e a memória estão fortemente relacionados com os rendimentos.
As avaliações da inteligência são geralmente menos importantes na determinação do
sucesso na carreira ou nos rendimentos da maioria das prossões. O estudo mostra que,
embora todas as avaliações cognitivas estejam fortemente relacionadas aos rendimentos,
uma vez que os níveis de escolaridade são considerados, apenas a habilidade de solucio-
nar problemas matemáticos é signicativa em níveis convencionais (Diaz et al., 2012).
Um estudo anterior de Bassi e Galiani (2009) encontrou essencialmente o mesmo
resultado: a capacidade cognitiva – no caso avaliado pelo teste de Raven – tem impacto
nos rendimentos apenas por meio da educação.
As ciências sociais, no entanto, vêm estudando o papel das habilidades socioemo-
cionais na determinação de aspectos sociais por muitos anos. Os psicólogos e sociólogos
há muito estudam o papel de traços socioemocionais no bem-estar subjetivo (BES), em
avaliações de saúde, qualidade de vida e longevidade; bem como na dimensão familiar,
nas relações com parceiros e pares, além de escolha ocupacional e aspectos de trabalho,
entre outros. Ozer e Benet-Martínez (2006) realizaram uma revisão da literatura nos
campos da psicologia e sociologia e descobriram fortes correlações entre os traços psico-
lógicos e resultados associados a eles. Na maioria dos casos, os estudos utilizam avaliações
de traços de personalidade – em geral, avaliados por testes psicológicos autorrelatados.
O referencial teórico mais comum de traços de personalidade utilizado na litera-
tura é o modelo de cinco fatores ou big ve (Costa e McCrae, 1988), no qual todos os
traços de personalidades relevantes são subsumidos em cinco traços principais – cada um
com uma série de subtraços. Os cinco grandes traços são: i) responsabilidade; ii) abertura
para a experiência; iii) extroversão; iv) amabilidade; e v) neuroticismo e/ou estabilida-
de emocional.
2
Esta estrutura se tornou o parâmetro conceitual das pesquisas sobre a
personalidade na psicologia. Com o passar dos anos, surgiram variações da estrutura e,
igualmente signicativos, inúmeros instrumentos com os quais se analisam cada um dos
2. Essas dimensões e seus subatributos subordinados podem ser medidos por testes psicológicos autorreportados, consulta
direta por um psicólogo profissional, ou por reportagem de uma terceira parte leiga, e também por um questionário estru-
turado. Na prática, eles costumam ser estimados com base em testes de personalidade autoadministrados.
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traços de personalidade centrais e subordinados. No entanto, boa parte destas pesquisas
consideram os traços de personalidade como exógenos e xados durante o ciclo de vida.
Embora essa visão tenha sido questionada por pesquisas recentes, na prática, há poucos
estudos que tentam estabelecer um modelo para explicar como esses traços podem ser
inuenciados pelas políticas públicas.3
As abordagens modernas entendem a formação das habilidades por uma perspectiva
unicada, na qual as dotações cognitivas inuenciam o processo decisório durante todo
o ciclo de vida, o que, por seu turno, apresentam um impacto na formação das habili-
dades cognitivas e socioemocionais. Heckman, Stixrud e Urzúa (2006) realizaram uma
das primeiras tentativas de construir um modelo para as habilidades socioemocionais
como uma dotação. Eles demonstram como a distribuição heterogênea das dotações de
traços – tanto de inteligência quanto socioemocionais – pode levar a diferentes decisões,
incluindo distinções de inserção no mercado de trabalho e nas decisões de escolarização.
Cunha e Heckman (2008) e Cunha, Heckman e Schennach (2010) expandem esse
modelo para dar conta do investimento dinâmico durante o ciclo de vida. Com efeito,
as habilidades socioemocionais como quantias xas, mas, pelo contrário, modelam sua
dinâmica como um resultado de diferentes decisões de famílias e pessoas.
Tanto as habilidades cognitivas quanto as socioemocionais são importantes deter-
minantes de resultados no mercado de trabalho. Em sua revisão da literatura empírica,
Bowles, Gintis e Osborne (2001) concluíram que as habilidades socioemocionais e
cognitivas explicam uma parcela grande das variações nos rendimentos. Groves (2005)
aplica uma escala de locus de controle de Rotter e descobre que o locus de controle e a
agressão – aspectos associados ao neuroticismo/estabilidade emocional no modelo big
ve – são associados a maiores salários entre homens e mulheres. Também vericaram
que essas dimensões da personalidade explicam uma maior parcela da variância nos
salários (em log) do que os fatores associados à inteligência cristalizada (como o QI)
ou inteligência uida. Esse é um resultado semelhante ao de Heckman Stixrud e Urzúa
(2006) e Mueller e Plug (2006). Utilizando dados do estudo longitudinal de wisconsin
(WLS), Mueller e Plug (2006) encontraram que alguns aspectos big ve são associados
3. Costa e McCrae (1988) argumentaram que a maior parte dos traços de personalidade são imutáveis após a adoles-
cência; uma visão que tem sido desde então adulterada em diversos estudos. E assim, os psicólogos não desenvolvem a
estrutura na qual a formação de habilidades socioemocionais no decorrer do tempo seria modelada com base no acúmulo
de experiências de vida.
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evidências de um experimento aleatório no Rio de Janeiro
aos rendimentos, mas constataram efeitos diferentes para homens e mulheres.
4
Mais
recentemente, Heineck e Anger (2010), analisando o Estudo de Painel Socioeconômico
Alemão (GSOEP), corroboraram algumas das conclusões anteriores. Detectaram que o
locus de controle é importante para os rendimentos de homens e mulheres, e o efeito é o
dobro daquele para medidas de capacidade cognitiva no GSOEP. Por sua vez, Heckman
et al. (2011)
5
descobriram que os traços de personalidade desempenham um papel na
determinação de variáveis de mercado de trabalho – ou de saúde –, sobretudo no que se
relaciona a moldar as decisões educacionais. Por m, uma análise recente das evidências
de Almlund et al. (2011) sugere que a responsabilidade e o locus de controle – associa-
dos com o neuroticismo e/ou a estabilidade emocional – explicam parte da variação na
rotatividade dos trabalhadores (Gallo et al, 2003), na escolha ocupacional (Barrick e
Mount, 1991; Ham, Junankar e Wells, 2009; Heckman, Stixrud e Urzúa, 2006) e no
rendimento do trabalho (Cattan, 2011).
Para a ALC, há dois estudos principais que se dedicam a avaliar a importância das
habilidades cognitivas e socioemocionais: Diaz, Arias e Tudela (2012) e Bassi e Galiani
(2009). Estes estudos constataram que as habilidades socioemocionais são menos im-
portantes do que as habilidades cognitivas, mas armam que estas atuam principalmente
pela educação, constatação semelhante a de Heckman et al. (2014).
Ibarrarán et al. (2014) utilizam dados experimentais de rodadas subsequentes do
programa de treinamento de jovens da República Dominicana (JE, seção 2.1), e avaliaram
as habilidades cognitivas e socioemocionais. Embora o estudo encontre evidência de que
o programa inuencia a formação de habilidades socioemocionais,6 curiosamente, ele
demonstra que essas habilidades não se correlacionavam com variáveis do mercado de
trabalho quando mensuradas simultaneamente para diversos indivíduos (cross-section).
2.3 A arte e o desenvolvimento cognitivo
A importância das artes e da música no desenvolvimento cerebral e suas consequências
para o desenvolvimento intelectual e socioemocional vêm sendo cada vez mais bem
4. Altos níveis de escrupulosidade parecem estar relacionados com salários mais altos para as mulheres, enquanto a abertura –
que também está associada com o QI – parece guardar associação com salários mais altos para homens.
5. Não obstante, ambos os estudos contaram com dados oriundos de grandes pesquisas nacionais, e não foram necessariamente
voltados para a população jovem que costuma participar de Pamts.
6. Os autores utilizam três escalas diferentes para avaliar habilidades não cognitivas: a escala de competências sociais e
pessoais (CPS), a escala de autoestima de Rosenberg e a escala de Grit (Grit).
16
Brasília, novembro de 2015
documentado na literatura médica e de ciências sociais. O treinamento musical em
particular é importante para o desenvolvimento cognitivo. Por exemplo, em análise de
crianças em idade escolar, Schellenberg (2011) constatou que a música parecia impactar
diversas dimensões da função cognitiva. O papel da arte expressiva no desenvolvimento
cognitivo e emocional é menos explorado na literatura.
Os psicólogos do desenvolvimento argumentam que as artes podem ajudar as
crianças em idade escolar a exercer regulação emocional (Moneta e Rousseau, 2008).
Asbury e Rich (2008) e Posner et al. (2008), por exemplo, sugerem trajetórias especícas
nas quais as artes podem impactar o cérebro. Argumentam que a rede no cérebro asso-
ciada à atenção executiva (executive attention) e ao controle deliberado (eortful control)
pode ser impactada pelas artes. Uma vez que essas redes são associadas com diferentes
tipos de funcionamento cognitivo – incluindo o emocional – esse fortalecimento pode
impactar uma ampla variedade de processos cognitivos.
São escassas as evidências vinculando tipos especícos de artes expressivas com
processos cognitivos aprimorados entre jovens. A maior parte dos estudos que abordam
essa associação está concentrada na literatura médica, e, em geral, enfocada aos programas
associados aos idosos, como tratamentos complementares para o câncer, ou em quadros
pós-operatórios (Stuckey e Nobel, 2010). Em um dos poucos experimentos aleatórios a
avaliar os impactos cognitivos e socioemocionais da arte em jovens, Schellenberg (2004)
encontrou que a arte impacta variáveis socioemocionais – conforme avaliados por testes
psicológicos –, mas não a inteligência cristalizada – conforme avaliada por um teste de
QI. As aulas de música, por seu turno, têm um modesto impacto na inteligência cris-
talizada, mas nenhum impacto no desenvolvimento socioemocional. Esse resultado é
semelhante àquele encontrado em estudos menos rigorosos – avaliações reexivas. Por
exemplo, Wright (2006) constatou uma melhora na iniciativa dos indivíduos, assim
como na capacidade verbal após a participação em um programa de teatro. Joronen
et al. (2011) encontram que a participação em teatro reduziu os casos de bullying em
escolas, utilizando dados de um experimento aleatório que analisou um programa de
arte na Finlândia.
Texto para
Discussão
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A Prática de Atividades Artísticas Pode Melhorar a Situação dos Jovens no Mercado de Trabalho?
evidências de um experimento aleatório no Rio de Janeiro
3 O PROGRAMA GALPÃO APLAUSO NO RIO DE JANEIRO
3.1 Condições do mercado de trabalho para jovens no Rio de Janeiro
O programa Galpão foi implantado em um contexto de mercado de trabalho positivo.
Em linhas gerais, a cidade do Rio de Janeiro apresentou um crescimento positivo do
emprego e rendimento na última década. Dados da Pesquisa Mensal do Emprego
7
do
Instituto Brasileiro de Geograa e Estatística (IBGE) nos permitem analisar as tendências
do mercado de trabalho durante o período da análise do Programa Galpão Aplauso.
De acordo com a PME, o Rio de Janeiro apresentou uma melhoria nos índices de
emprego, rendimento e formalidade. A tabela 1 apresenta a evolução dos indicadores do
mercado de trabalho nos diferentes segmentos. As taxas de desemprego são exibidas nas
primeiras quatro colunas, enquanto as parcelas do emprego na indústria e construção
são indicadas nas próximas quatro colunas. Em cada linha, mostramos as médias para
os primeiros seis meses do respectivo ano. Os números na primeira linha ilustram a si-
tuação no mercado de trabalho antes das sessões de treinamento. As últimas duas linhas
mostram a evolução do mercado de trabalho nos instantes do sorteio aleatório e a coleta
dos dados de base – primeiro semestre de 2012 –, e alguns meses após o treinamento,
quando o acompanhamento foi conduzido – primeiro semestre de 2013.
As taxas de desemprego diminuem tanto no Rio quanto nas outras regiões metro-
politanas (RMs). A tendência é a mesma, quando restringimos a amostra para abranger
apenas os jovens. O declínio é mais intenso no período mais recente para todas as regiões
consideradas. Uma vez que a maior parte das pessoas treinadas no Galpão se emprega em
atividades associadas à indústria e construção, também ilustramos a participação desses
setores no emprego dos mesmos segmentos. A tabela 1 mostra também um declínio de
cerca de 0,5 ponto percentual (p.p.) na participação no emprego desses setores, tanto
no Rio de Janeiro quanto em outras RMs de 2010 a 2013. O cenário muda quando
restringimos a análise aos jovens: a parcela do emprego na indústria e na construção
subiu, no Rio de Janeiro, e caiu em 0,5 p.p. em outras regiões.
7.A PME é a principal fonte de dados de alta frequência sobre o mercado de trabalho – incluindo a informalidade – no
Brasil. É uma pesquisa mensal realizada pelo IBGE nas seis maiores RMs do Brasil.
18
Brasília, novembro de 2015
TABELA 1
Tendências nas variáveis do mercado de trabalho – Rio de Janeiro e outras RMs (2010-2013)
(Em %)
Taxa de desemprego Participação no emprego na indústria
Todos Jovens Todos Jovens
Rio Outras RMs Rio Outras RMs Rio Outras RMs Rio Outras RMs
2010 5,9 7,8 11,5 14,2 20,1 25,5 18,1 24,6
2012 5,5 6,0 11,2 11,3 19,8 25,4 18,8 24,8
2013 4,8 6,0 10,1 11,4 19,5 24,9 18,7 23,9
Fonte: Pesquisa Mensal de Emprego do IBGE.
Obs.: Em cada linha, são exibidas médias para os primeiros seis meses do respectivo ano. Os números da primeira linha ilustram a situação do mercado de trabalho antes
das sessões de treinamento. As duas últimas linhas exibem a evolução do mercado de trabalho no momento da linha de base (primeiro semestre de 2012), e alguns
meses após o treinamento quando a pesquisa de acompanhamento foi realizada (primeiro semestre de 2013).
Podemos ver também na tabela 2 que, até 2012, as taxas de informalidade
diminuíram em ritmo inferior no Rio de Janeiro, em comparação com outras RMs.
Em contraste, de 2012 a 2013, a informalidade diminuiu mais drasticamente no Rio
de Janeiro do que em outras regiões. O padrão registrado para a amostra restrita aos
jovens é semelhante àquela que abrange todos os indivíduos. É possível constatar que os
rendimentos do trabalho dos jovens aumentam mais no Rio de Janeiro do que em outras
regiões, no período de 2012 a 2013, a despeito da tendência inversa de 2010 a 2012.
Em geral, podemos ver que, nos anos recentes, o mercado de trabalho evoluiu
de forma positiva em todas as dimensões analisadas com relação às oportunidades e à
qualidade do trabalho. Cumpre ressaltar que a melhor situação para jovens no Rio de
Janeiro situa-se no período entre o primeiro semestre de 2012 e o primeiro semestre de
2013; coincidindo com o período de treinamento dos jovens no Galpão. Como veremos
adiante, as tendências gerais da situação dos jovens no mercado de trabalho registrada
pela PME no Rio de Janeiro são muito similares aos pers observados nos dados dos
beneciários do programa.
TABELA 2
Tendências nas variáveis de qualidade do trabalho – Rio de Janeiro e outras RMs (2008-2012)
Taxa de informalidade
do setor privado (%)
Rendimento médio da força de trabalho
Todos Jovens Todos Jovens
Rio Outras RMs Rio Outras RMs Rio Outras RMs Rio Outras RMs
2010 20,7 21,0 25,8 24,4 1 0,968 0,652 0,647
2012 18,8 17,4 23,3 20,6 1,236 1,172 0,799 0,811
2013 17,0 16,4 21,5 19,9 1,349 1,263 0,910 0,865
Fonte: Pesquisa Mensal de Emprego do IBGE.
Obs.: As tendências de rendimentos foram registradas utilizando um índice normalizado (Rio em 2010 = 1).
Texto para
Discussão
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19
A Prática de Atividades Artísticas Pode Melhorar a Situação dos Jovens no Mercado de Trabalho?
evidências de um experimento aleatório no Rio de Janeiro
3.2 O Programa Galpão
Em 2009, o Fundo Multilateral de Investimentos do Banco Interamericano de
Desenvolvimento (Fumin) formou uma parceria com o Instituto Stimulu Brasil para
nanciar o projeto Programa de Inserção Sociocultural e Produtiva de Jovens em Risco no
Rio de Janeiro – doravante denominado Galpão Aplauso ou apenas Galpão. O projeto
visa melhorar a situação socioeconômica e a empregabilidade dos jovens, ensinando
habilidades básicas, competências de vida e habilidades vocacionais, e oferecendo ajuda
para a busca por emprego. Portanto, o programa consiste em uma combinação do trei-
namento de habilidades vocacionais, acadêmicas e competências de vida, apresentadas
por meio de um método pedagógico que utiliza arte e teatro.
A localização física do programa foi uma parte importante da estratégia de inter-
venção. Os espaços culturais existentes instalados dentro das favelas haviam se tornado
progressivamente inviáveis devido ao contexto de violência que limitava a participação
de jovens de diferentes comunidades. Os jovens não podiam se mover entre diferentes
comunidades por causa da divisão das favelas efetuada por diferentes grupos criminosos
que dominam o comércio de drogas e outras atividades ilícitas na cidade. A proposta do
programa era a de criar um espaço neutro no centro, especicamente na zona portuária,
longe das favelas. O conceito de um espaço inclusivo e neutro também foi embutido na
metodologia pedagógica do programa. O programa é desenvolvido desde 2005.8
O programa é especialmente intensivo em comparação com outros programas de
treinamento de jovens na América Latina, por exemplo, Juventud y Empleo, Jovenes en
Acción. A duração do programa é de aproximadamente seis meses, cinco horas por dia,
cinco dias por semana, em três turnos – manhã, tarde e noite. O tratamento inclui 300
horas de treinamento vocacional – principalmente relacionados à construção e soldagem
–, 180 horas de treinamento sobre habilidades acadêmicas e básicas, incluindo cursos de
recuperação nas disciplinas de matemática e português e 120 horas para competências de
vida. No componente de competências para a vida, os jovens participam de sessões sobre
8. O programa foi originalmente cofinanciado pelo setor público. A sua primeira parceria foi com a Prefeitura do Rio de Janeiro,
da qual recebeu financiamento público para treinar os jovens de favelas. Em seus primeiros anos, o programa era maior,
chegando ao número de quase 10 mil jovens treinados. Entretanto, nenhuma avaliação de impacto foi implantada durante
esse período e a parceria foi interrompida devido a uma mudança de governo, deixando aos administradores do programa o
desafio de encontrar um novo modelo de operação que não se amparasse no financiamento público. Em 2009, o programa
reduziu seu escopo, com quatro a cinco turmas de jovens por ano e tamanhos de turmas de cerca de cem estudantes.
20
Brasília, novembro de 2015
os princípios básicos de harmonia social, que enfatizam noções de civilidade e determi-
nados valores compartilhados, juntamente com o desenvolvimento socioemocional. Por
exemplo, são ensinados conceitos, princípios e valores, como a ética, a responsabilidade
civil, o respeito, a educação ambiental, a solidariedade, a saúde e a honestidade. O mo-
delo pedagógico empregado faz uso abrangente da arte e do teatro como mecanismos
de treinamento.
Ao contrário de outros programas avaliados na ALC, a estratégia de colocação no
mercado de trabalho do Galpão não apresentava um período de estágio formal. Em con-
traste, trata-se de uma estratégia livremente estruturada em torno de acordos formais e
informais com rmas do setor privado local. Em alguns casos, o treinamento vocacional
in situ é patrocinado por rmas parceiras. Isto é, as rmas pagam ao Galpão para treinar
jovens nas habilidades que os empregadores demandarão. Em outros casos, as rmas fa-
zem contribuições – regulares ou pontuais – ao programa, mas não patrocinam um tipo
especíco de capacitação. De acordo com entrevistas com administradores do programa,
os participantes em geral chegam ao programa pelo boca a boca, principalmente de par-
ticipantes antigos, professores e parceiros do setor privado, que anunciam a abertura de
cada uma das turmas. Considerando que há mais inscrições em cada turma que vagas,
o programa não precisa implantar campanhas informativas e de divulgação. De acordo
com dados administrativos, o custo médio por jovem é de R$ 810 (US$ 385) por mês
ou R$ 4.680 (US$ 2.225) para cobrir um jovem por todo o programa.
3.3 Concepção e implantação do experimento aleatório
Os jovens das favelas do Rio de Janeiro que passam pelo Galpão são selecionados em
um processo composto por duas etapas. Na primeira, todos os jovens que respondem
ao anúncio de uma nova turma recebem um questionário pré-inscrição, que inclui in-
formações associadas à situação pessoal e familiar, emprego atual, status educacional etc.
Essa fase geralmente é uma triagem, que garante que os jovens atendam aos critérios
de elegibilidade. Apenas aqueles com renda mensal inferior a dois salários mínimos são
elegíveis. Além disso, jovens que estiverem na faixa etária não abrangida pelo programa
– mais que 29 anos – não podem participar. Na segunda fase, entra-se em contato com
os jovens elegíveis para que participem de um processo de entrevista e um exame de
matemática e português. De acordo com o número de vagas disponíveis, os jovens com
melhores desempenhos nesses exames são convidados a se inscreverem no programa.
A entrevista tenta identicar os jovens que estão atualmente envolvidos com drogas e qua-
drilhas; que não são chamados para uma vaga, a despeito de seu desempenho acadêmico.
Texto para
Discussão
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A Prática de Atividades Artísticas Pode Melhorar a Situação dos Jovens no Mercado de Trabalho?
evidências de um experimento aleatório no Rio de Janeiro
Considerando que o programa tem mais procura do que vagas, foi possível em-
pregar uma metodologia experimental para avaliá-lo, por meio da qual os beneciários
elegíveis são aleatoriamente distribuídos entre um grupo de tratamento ou de controle.
A seleção aleatória (sorteio) foi realizada sem o conhecimento do status de tratamento
dos indivíduos (tratados ou controles) por parte do pesquisador.
9
Os administradores
do programa ligaram para os candidatos após o sorteio e os informaram de seus status.
Os escolhidos aleatoriamente puderam se inscrever. O experimento também foi estrutu-
rado com um mecanismo de exceção que permitiu aos administradores do Galpão excluir
determinadas pessoas do processo do sorteio aleatório.
10
Esses indivíduos pré-selecionados
foram identicados antes de o sorteio ocorrer e excluídos do experimento.
11
Além do
mais, cou acordado que os administradores do programa manteriam os indivíduos sem
conhecimento de sua elegibilidade para uma futura participação para impedir vieses nas
estimativas de impacto baseadas em expectativas de participação futura.12
O experimento foi alinhado com a montagem das turmas, para não interferir na
operação do programa. O tratamento analisado foi desenvolvido em 2012 em três tur-
mas ao decorrer do tempo, tendo a primeira começado em abril, a segunda, em junho,
e a terceira, em julho. Para cada turma, os jovens foram aleatoriamente distribuídos
entre os grupos de controle e de tratamento, e os dados de base tiveram o primeiro e
segundo acompanhamentos coletados. No caso da primeira turma, uma lista de jovens
9. O administrador do programa enviou os nomes e os números de identificação dos candidatos, e os pesquisadores con-
duziram a escolha aleatória com base em extração de números aleatórios num total correspondente ao tamanho total da
amostra de estudo proposta, com equivalente probabilidade de inclusão e exclusão. O pesquisador que atribuiu os números
aleatórios aos números de identificação não sabia dos nomes dos beneficiários. Os números aleatórios gerados foram, em
seguida, correspondidos novamente aos nomes dos beneficiários por um segundo pesquisador, e os nomes aleatoriamente
retirados e incluídos foram comunicados aos administradores do programa.
10. Os administradores identificaram os indivíduos que foram qualificados no programa com base na necessidade, assim
como aqueles que tinham desempenhos excepcionais (candidatos com altos escores nos testes de matemática e português)
provenientes de situações de vida com falta de oportunidades. Além disso, quando irmãos se candidatavam, excluir um deles
poderia levar a ressentimentos. Todos esses casos foram considerados candidatos pré-selecionados. Acordou-se entre os
pesquisadores e administradores do programa que o número máximo de indivíduos pré-selecionados não deveria exceder
10% da amostra total do estudo. O número eventual de casos pré-selecionados foi muito baixo, somando menos do que
6% do tamanho da amostra do estudo.
11. Esse procedimento é utilizado rotineiramente em desenhos experimentais a fim de evitar problemas com unidades em
controle em potencial a serem tratadas pelo programa após a randomização. Esse tipo de contaminação ocorreu, por exemplo,
em ambos os casos do Juventud y Empleo na República Dominicana e Jovenes em Acción na Colômbia.
12. Apesar disso, essa estratégia levou à frustação de parte do grupo de controle, e foi, por fim, abandonada. A maior parte
dos problemas de coleta de dados decorreu da má vontade gerada quando os controles foram informados que não pode-
riam se inscrever no futuro. Essa prática poderia produzir os efeitos negativos de John Henry, e, portanto, foi descontinuada
após a primeira turma.
22
Brasília, novembro de 2015
que haviam se inscrito anteriormente no mesmo ano foi utilizada para criar os grupos
de tratamento e controle. Os jovens desta lista foram chamados e, se ainda tivessem
interesse no programa, tornavam-se elegíveis a participarem do sorteio. Para as turmas
2 e 3, uma nova convocação foi efetuada, e os jovens foram selecionados a partir desta
lista e autorizados a participarem do sorteio. Uma vez que a turma 1 foi gerada a partir
de uma lista existente, uma parcela signicante dos jovens chamados não tinha mais
interesse em participar. O processo diferenciado por meio do qual os jovens eram recru-
tados poderia gerar jovens com diferentes características observáveis e não observáveis
na turma 1. Os resultados, portanto, são apresentados separadamente por turmas.
13
No total, 451 candidatos que atingiram os critérios de elegibilidade foram identicados
durante o processo de inscrição. A tabela 3 apresenta a distribuição de candidatos de
acordo com o status de tratamento para toda a amostra. Não houve casos de always-takers
(indivíduos que participam do programa mesmo sem terem sido sorteados), visto
que nenhum controle pode se inscrever após o sorteio aleatório. Foram poucos os
never-takers (indivíduos que não participam do programa mesmo tendo sido sortea-
dos); um pouco mais de 10% dos indivíduos originalmente alocados para receber o
tratamento, mas que não compareceram ao treinamento.
TABELA 3
Condição de tratamento dos jovens no Programa Galpão Aplauso
Grupo de tratamento Grupo de controle Pré-selecionados Total
Participaram 173 0 24 197
Não participaram 21 230 3 254
Total 194 230 27 451
Fonte: Programa Galpão Aplauso.
4 COLETA DE DADOS, BALANÇO DE DADOS DE BASE E
MÉTODOS DE ESTIMAÇÃO
4.1 Coleta de dados
Os dados de base foram coletados entre junho e outubro de 2012 e incluíram 381 pes-
soas, 163 no grupo de tratamento, 195 no grupo de controle, e 23 jovens tratados que
não foram sorteados (pré-selecionados). A empresa brasileira Overview Pesquisa realizou
a coleta de dados implantando protocolos de entrevista abrangentes para jovens que
13. Também apresentamos os resultados agregados para as turmas 2 e 3.
Texto para
Discussão
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A Prática de Atividades Artísticas Pode Melhorar a Situação dos Jovens no Mercado de Trabalho?
evidências de um experimento aleatório no Rio de Janeiro
moram na favela, um processo que, na prática, exigiu diversas visitas aos mesmos bairros.
De acordo com Overview Pesquisa, nos bairros com altas taxas de crimes violentos, a
taxa de risco de confrontos potencialmente perigosos com quadrilhas de tracantes de
drogas aumenta conforme o tempo que a equipe de pesquisa permanece em campo,
visto que as quadrilhas rapidamente tomam conhecimento da sua presença. Isso tornou
necessário conduzir várias visitas de curta duração.
A grande maioria das entrevistas foi presencial e nas casas em que os jovens resi-
diam. Em uma pequena porcentagem dos casos (8%), as pesquisas foram administradas
em locais diferentes porque os jovens disseram aos pesquisadores que evitassem visitar
as comunidades por motivos de segurança. Além disso, para minimizar a taxa de não
resposta, a empresa de pesquisa foi insistente nas tentativas de rastrear e entrevistar os
jovens. Um pequeno pagamento foi oferecido aos jovens que não puderam ser entrevistados
depois de três tentativas, para incentivar os participantes a preencher o questionário –
seis jovens receberam o incentivo monetário.14 Em decorrência desses esforços, apenas
16% do grupo original não foi entrevistado.
Depois da conclusão do programa, duas pesquisas de acompanhamento foram
conduzidas. A gura 1 mostra a linha do tempo incluindo as coletas de dados e a inter-
venção. A m de garantir a comparabilidade, a pesquisa incluiu o mesmo conjunto de
perguntas e a coleta de dados prosseguiu de maneira idêntica. Na primeira pesquisa de
acompanhamento, a Overview Pesquisa conseguiu entrevistar um total de 348 jovens,
compreendendo 150 jovens no grupo de tratamento, 178 no grupo de controle, e 20
jovens pré-selecionados. A amostra – excluindo os pré-selecionados – representa 92% do
grupo entrevistado na linha de base. A taxa de deserção de 8% tende a ser menor do que
aquela encontrada em outras avaliações de impacto com desenho experimental de pro-
gramas de treinamento de jovens na ALC.15 Na segunda pesquisa de acompanhamento,16
referente à amostra da base de dados, a taxa de deserção foi de 21%.
14. Essa estratégia foi necessária sobretudo para o grupo de controle e a primeira turma.
15. Entra 21, na Argentina (81,5%), Juventud y Empleo, na República Dominicana (cerca de 80% na segunda avaliação),
e Jóvenes en Acción, na Colômbia (81,5%). Ver Alzua, Cruces e Lopez (2013), Ibarrarán et al. (2014) e Attanasio, Kugler e
Meghir (2011).
16. A empresa conseguiu recontratar 229 indivíduos, incluindo 135 no grupo de tratamento, 147 no grupo de controle e
17 jovens pré-selecionados.
24
Brasília, novembro de 2015
FIGURA 1
Linha do tempo do estudo
2012 Abril Início do treinamento – Turma 1
Junho - outubro Dados de base
Junho Início do treinamento – Turma 2
Julho Início do treinamento – Turma 3
Outubro - dezembro Primeira pesquisa de acompanhamento – Turma 1
2013 Abril - maio Primeira pesquisa de acompanhamento - Turmas 2 e 3
Outubro - dezembro Segunda pesquisa de acompanhamento
4.2 Análise descritiva dos dados de base
As tabelas de 4 a 6 apresentam resultados de comparação entre os grupos de tratamento
e controle para as características observáveis no momento do sorteio (linha de base) – ou
seja, para variáveis sociodemográcas (tabela 4), para atividades sociais e comportamen-
to de risco (tabela 5), e para as variáveis socioemocionais (tabela 6). Em cada tabela,
primeiro apresentamos as médias para os grupos de controle e de tratamento – colunas
(1) e (2) – e a diferença entre as médias – colunas (3) – para avaliar o balanceamento.
Os grupos de controle e tratamento relatados incluem jovens com dados disponíveis
tanto na linha de base como na primeira pesquisa de acompanhamento. Esses são os
nossos principais resultados de balanceamento.
Os resultados de balanceamento adicionais são apresentados nas colunas à direita
de cada uma das tabelas de 4 a 6. As colunas (4) e (6) mostram as médias para o grupo
de jovens que não tiveram dados reportados na primeira pesquisa de acompanhamen-
to, e, na segunda pesquisa de acompanhamento, respectivamente. As colunas (5) e (7)
investigam se há qualquer indicação de que essa deserção da amostra seja sistemática.
O quadro geral das estatísticas resumidas indica que os jovens em nossa amostra
têm, em média, cerca de 23 anos, e são em sua maioria do sexo masculino (tabela 4).
Apenas 13% são mulheres, o que está alinhado com o tipo de treinamento vocacional
e técnico oferecido no programa. Os domicílios nos quais esses jovens vivem têm, em
média, quatro membros. Quase todos (97%) reportam que podem ler e escrever. Em
geral, não recebem benefícios sociais, como a Bolsa Família ou Família Carioca, embora
a baixa frequência provavelmente subestime a incidência real, uma vez que os jovens
vivem com outros parentes e podem não saber do recebimento por suas mães ou irmãs.
Texto para
Discussão
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A Prática de Atividades Artísticas Pode Melhorar a Situação dos Jovens no Mercado de Trabalho?
evidências de um experimento aleatório no Rio de Janeiro
TABELA 4
Balanceamento de covariáveis – características sociodemográficas
Variável Tratamento
(T)
Controle
(C)
Diferença
T-C
Não
presentes
no primeiro
acompanha-
mento
Diferença entre indivíduos
presentes no primeiro
acompanhamento x
indivíduos não presentes
no primeiro
acompanhamento
Não presentes no
segundo
acompanhamento
Diferenças entre
indivíduos presentes
no acompanhamento
x indivíduos não
presentes no segundo
acompanhamento
T+C
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)
Idade 22,953 23,326 -0,373 23,533 -0,378 23,368 -0,230 23,155
(3,694) (3,601) [0,404] (3,148) [0,688] (3,220) [0,466]
Mulher 0,133 0,140 -0,007 0,033 0,104 0,145 -0,021 0,137
(0,341) (0,348) [0,038] (0,183) [0,064] (0,354) [0,043]
Solteiro 0,773 0,691 0,082* 0,700 0,029 0,658 0,087 0,729
(0,420) (0,463) [0,049] (0,466) [0,085] (0,478) [0,058]
Benefício Família
Carioca
0,013 0,011 0,002 0,000 0,012 0,013 -0,003 0,012
(0,115) (0,106) [0,012] (0,000) [0,020] -0,115 [0,014]
Benefício Bolsa
Família
0,127 0,118 0,009 0,100 0,022 0,158 -0,048 0,122
(0,334) (0,323) [0,036] (0,305) [0,062] (0,367) [0,042]
Tamanho da
residência
3,947 3,567 0,379** 3,200 0,541* 3,658 0,048 3,741
(1,725) (1,590) [0,183] (1,243) [0,311] (1,554) [0,212]
Renda domiciliar 1.706,453 1.560,326 146,127 1.709,180 -82,028 1.676,453 -53,862
1.627,152
(1.207,340)
(1.220,519)
[134,612]
(1.040,034)
[229,186] (1.251,278) [155,296]
Pessoas
alfabetizadas no
domicílio
0,975 0,967 0,008 0,985 -0,015 0,970 0,002 0,970
(0,087) (0,101) [0,011] (0,057) [0,018] (0,100) [0,012]
Acesso à rede
oficial de água
0,740 0,674 0,066 0,833 -0,129 0,697 0,022 0,704
(0,440) (0,470) [0,051] (0,379) [0,086] (0,462) [0,058]
Água paga 0,480 0,404 0,076 0,533 -0,094 0,421 0,033 0,439
(0,501) (0,492) [0,055] (0,507) [0,095] (0,497) [0,064]
Coleta de lixo 0,780 0,787 -0,007 0,767 0,017 0,763 0,024 0,784
(0,416) (0,411) [0,046] (0,430) [0,079] (0,428) [0,053]
Já trabalhou 0,933 0,949 -0,016 1,000 -0,058 0,961 -0,017 0,942
(0,250) (0,220) [0,026] (0,000) [0,043] -0,196 [0,029]
Idade no primeiro
emprego
16,329 15,592 0,737** 15,867 0,059 15,877 0,056 15,926
(2,765) (3,119) [0,339] (2,933) [0,569] (3,068) [0,393]
Empregado 0,611 0,697 -0,086 0,700 -0,043 0,750 -0,113* 0,657
(0,489) (0,461) [0,053] (0,466) [0,091] (0,436) [0,061]
Desempregado 0,174 0,163 0,012 0,200 -0,032 0,132 0,050 0,168
(0,381) (0,370) [0,042] (0,407) [0,072] (0,340) [0,049]
Renda do trabalho
mensal
749,368 760,459 -11,091 884,941 -128,989 767,045 -0,439 755,952
(305,048) (340,392) [48,615] (332,790) [82,648] (297,206) [55,872]
Horas trabalhadas
por semana
42,077 42,748 -0,671 41,824 0,647 43,409 -1,261 42,471
(13,340) (13,636) [1,997] (14,152) [3,428] (15,747) [2,300]
Contrato formal 0,700 0,714 -0,014 0,571 0,137 0,813 -0,146 0,708
(0,462) (0,454) [0,077] (0,514) [0,129] (0,397) [0,091]
Ensino médio 0,850 0,871 -0,021 0,885 -0,022 0,831 0,044 0,862
(0,358) (0,336) [0,044] (0,326) [0,071] (0,378) [0,049]
N 150 178 30 76 328
Obs.: Os grupos de tratamento e controle registrados são formados por jovens para os quais há dados disponíveis tanto na linha de base como na primeira pesquisa de
acompanhamento. Os desvios-padrão estão entre parênteses. Os erros-padrão estão entre colchetes.
Os níveis de significância são indicados por: *** significante ao nível de 1%; ** significante ao nível de 5%; * significante ao nível de 10%.
26
Brasília, novembro de 2015
TABELA 5
Balanceamento de covariáveis comportamento de risco e atividades sociais
Variável Tratamento
(T)
Controle
(C)
Diferença
T-C
Não presentes
no primeiro
acompanhamento
Diferença entre indivíduos
presentes no primeiro
acompanhamento
x indivíduos não
presentes no primeiro
acompanhamento
Não presentes
no segundo
acompanhamento
Diferenças entre
indivíduos presentes
no acompanhamento
x indivíduos não
presentes no segundo
acompanhamento
T+C
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)
Festa 0,753 0,713 0,040 0,833 -0,102 0,684 0,071 0,732
(0,433) (0,453) [0,049] (0,379) [0,084] (0,468) [0,057]
Esportes 0,687 0,624 0,063 0,633 0,019 0,658 -0,009 0,652
(0,465) (0,486) [0,053] (0,490) [0,091] (0,478) [0,062]
Igreja 0,480 0,517 -0,037 0,500 0,000 0,500 0,000 0,500
(0,501) (0,501) [0,056] (0,509) [0,096] (0,503) [0,065]
Já fumou 0,187 0,247 -0,061 0,433 -0,214*** 0,224 0,017 0,220
(0,391) (0,433) [0,046] (0,504) [0,081] (0,419) [0,055]
Álcool na
semana anterior
0,380 0,303 0,077 0,367 -0,028 0,250 0,115* 0,338
(0,487) (0,461) [0,052] (0,490) [0,091] (0,436) [0,061]
Consumiu cinco
ou mais doses de
álcool em uma
única ocasião
0,526 0,593 -0,066 0,455 0,104 0,579 -0,035 0,559
(0,504) (0,496) [0,095] (0,522) [0,158] (0,507) [0,125]
Fumou maconha
na semana
anterior
0,013 0,045 -0,032* 0,167 -0,136*** 0,066 -0,030 0,030
(0,115) (0,208) [0,019] (0,379) [0,038] (0,250) [0,026]
Já usou drogas
(cocaína, heroína,
ecstasy, outros)
0,013 0,034 -0,020 0,033 -0,009 0,053 -0,035* 0,024
(0,115) (0,181) [0,017] (0,183) [0,030] (0,225) [0,020]
Testemunhou
qualquer
incidente de
violência no ano
anterior
0,533 0,528 0,005 0,567 -0,036 0,461 0,093 0,530
(0,501) (0,501) [0,055] (0,504) [0,095] (0,502) [0,064]
Testemunhou uso
de arma de fogo
no ano anterior
0,373 0,365 0,008 0,467 -0,098 0,289 0,111* 0,369
(0,485) (0,483) [0,054] (0,507) [0,093] (0,457) [0,063]
Testemunhou
ataque físico no
ano anterior
0,302 0,258 0,044 0,333 -0,055 0,237 0,059 0,278
(0,461) (0,439) [0,050] (0,479) [0,086] (0,428) [0,058]
Vítima de
discriminação
0,167 0,191 -0,024 0,333 -0,153** 0,250 -0,073 0,180
(0,374) (0,394) [0,043] (0,479) [0,075] (0,436) [0,051]
Vítima de
espancamento
0,040 0,067 -0,027 0,067 -0,012 0,079 -0,029 0,055
(0,197) (0,251) [0,025] (0,254) [0,044] (0,271) [0,030]
Vítima de ameaça
de uso de arma
de fogo
0,007 0,039 -0,033* 0,067 -0,042 0,053 -0,031 0,024
(0,082) (0,195) [0,017] (0,254) [0,031] (0,225) [0,021]
N 150 178 30 76 328
Obs.: Os grupos de tratamento e controle registrados são formados por jovens para os quais havia dados disponíveis tanto da linha de base como da primeira pesquisa de
acompanhamento. Desvios-padrão se encontram entre parênteses. Colunas 3, 5 e 7: erros-padrão estão entre colchetes.
Os níveis de significância são indicados por: *** significante ao nível de 1%; ** significante ao nível de 5%; * significante ao nível de 10%.
Texto para
Discussão
2160
27
A Prática de Atividades Artísticas Pode Melhorar a Situação dos Jovens no Mercado de Trabalho?
evidências de um experimento aleatório no Rio de Janeiro
TABELA 6
Balanceamento de covariáveis de habilidades socioemocionais (escore-z)
Variável Tratamento
(T) Controle (C) Diferença
T-C
Não presentes
no primeiro
acompanhamento
Diferença entre
indivíduos presentes
no primeiro
acompanhamento
x indivíduos não
presentes no primeiro
acompanhamento
Não presentes
no segundo
acompanhamento
Diferenças entre
indivíduos presentes
no acompanhamento
x indivíduos não
presentes no segundo
acompanhamento
T+C
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)
Pontuação CPS
total
-0,100 0,091 -0,191* -0,111 0,115 0,168 -0,221* 0,004
(1,015) (0,937) [0,108] (1,272) [0,191] (1,101) [0,129]
CPS: liderança -0,050 0,040 -0,090 -0,186 0,185 0,143 -0,202
-0,001
(1,022) (0,979) [0,111] (1,128) [0,193] (1,141) [0,130]
CPS: comportamen-
to em situações de
conflito
-0,198 0,105
-0,304***
0,191 -0,225 0,237 -0,319**
-0,034
(0,934) (0,973) [0,106] (1,336) [0,191] (1,161) [0,129]
CPS: autoestima 0,055 0,020 0,035 -0,254 0,289 -0,018 0,038 0,036
(1,004) (1,017) [0,112] (0,878) [0,191] (1,059) [0,130]
CPS: habilidade
para se relacionar
com os outros
-0,013 0,059 -0,071 -0,288 0,314* -0,018 0,023 0,026
(0,984) (0,958) [0,108] (1,168) [0,188] (1,017) [0,128]
CPS: ordem e auto-
-organização
-0,176 0,128
-0,304***
-0,038 0,027 0,202 -0,274**
-0,011
(1,029) (0,935) [0,109] (1,096) [0,190] (1,046) [0,128]
CPS: empatia e
habilidades de
comunicação
0,026 0,018 0,008 -0,094 0,116 0,056 -0,055 0,022
(0,977) (1,011) [0,110] (1,107) [0,191] (0,957) [0,130]
Escala de Grit total -0,038 0,036 -0,074 -0,072 0,074 -0,095 0,116 0,002
(0,966) (1,031) [0,111] (0,885) [0,189] (1,049) [0,128]
Escala de Grit
abreviada
-0,044 0,005 -0,050 0,061 -0,078 -0,143 0,168
-0,017
(0,982) (1,026) [0,111] (0,862) [0,190] (1,055) [0,128]
Grit: consistência
do interesse
0,000 -0,006 0,007 -0,009 0,006 -0,020 0,021
-0,003
(0,931) (1,039) [0,110] (1,087) [0,190] (1,110) [0,129]
Grit: perseverança
do esforço
-0,045 0,001 -0,047 0,105 -0,126 -0,215 0,260**
-0,020
(1,013) (1,008) [0,112] (0,923) [0,191] (1,117) [0,129]
Grit: ambição -0,043 0,020 -0,064 0,129 -0,138 -0,169 0,218*
-0,009
(0,965) (1,036) [0,111] (0,834) [0,189] (1,080) [0,128]
N 150 178 33 76 328
Obs.: Os grupos de tratamento e controle registrados são formados por jovens para os quais havia dados disponíveis tanto da linha de base como da primeira pesquisa de
acompanhamento. Desvios-padrão se encontram entre parênteses. Colunas 3, 5 e 7: erros-padrão estão entre colchetes.
Os níveis de significância são indicados por: *** significante ao nível de 1%; ** significante ao nível de 5%; * significante ao nível de 10%.
Comparados às médias da cidade do Rio de Janeiro, os jovens do programa têm
baixos níveis de emprego, recebem salários baixos, e moram em habitações precárias
com condições sanitárias ruins. A taxa de emprego para o Galpão é muito menor que a
média da cidade, com apenas 66% dos jovens armando estarem empregados quando
da coleta dos dados de base. Isso se deve à seleção, naturalmente, pois os jovens com
emprego são menos propensos a procurar um programa como o Galpão. Os dados
28
Brasília, novembro de 2015
também mostram que a proporção de jovens que trabalham com contratos formais –
carteira assinada – é um pouco inferior à média para jovens na cidade: 70% para os
jovens do Galpão contra 80% para os jovens do Rio de Janeiro. Os jovens empregados
do Galpão também recebem menos que a média da cidade. A média dos rendimentos
mensalmente reportados é de cerca de R$755,00, o que é inferior aos rendimentos
médios da cidade – e apenas levemente superior ao salário mínimo. As condições de vida
também são precárias, comparadas às médias no Rio de Janeiro. O acesso à rede formal
de água é de apenas 70% e à coleta de lixo de apenas 78%; as médias para a cidade são,
respectivamente, de 96% e 88%, de acordo com os dados do Censo Demográco de
2010 para a cidade do Rio de Janeiro.
Os dados da linha de base também identicam elementos tipicamente associados
aos fatores de risco entre jovens (tabela 5). O primeiro é a relativa alta frequência
na qual os jovens testemunham a violência ou são vítimas dela. Por exemplo, mais
da metade dos jovens relataram o testemunho de uma incidência de crime violento
no ano passado, e cerca de 37% deles armaram ter presenciado o uso de armas
de fogo. Ambos os números são signicativamente altos. Outros 18% disseram ter
sido vítimas de discriminação, e 28% presenciaram alguma forma de ataque físico
violento. Outros fatores de risco registrados com o instrumento incluem o uso de
álcool, fumo e drogas. Um terço dos entrevistados relatou o consumo de álcool na
semana anterior a entrevista, mas apenas um quinto relatou ter fumado. Não houve
praticamente nenhum relato de uso de drogas, embora não está claro que os jovens se
sentiriam confortáveis em relatar esta métrica, dada a falta de privacidade no contex-
to da entrevista (Aquilino, 1997). Em muitos aspectos, no entanto, esses jovens são
muito semelhantes aos outros: eles vão à igreja (50%), praticam atividades artísticas
regularmente (65%) e saem à noite (73%).
Neste estudo, utilizamos dois instrumentos para avaliar o desenvolvimento socioe-
mocional: a escala de Grit e a escala de competências pessoais e sociais (CPS). A primeira
avalia a persistência de esforço, o entusiasmo em objetivos de longo prazo, a consistência
dos interesses e a ambição. A escala de Grit se relaciona com o traço de personalidade
da responsabilidade (Duckworth et al., 2007). A CPS foi desenvolvida pelo BID para
avaliar o desenvolvimento socioemocional no contexto do programa Juventud e Empleo
Texto para
Discussão
2160
29
A Prática de Atividades Artísticas Pode Melhorar a Situação dos Jovens no Mercado de Trabalho?
evidências de um experimento aleatório no Rio de Janeiro
(Brea, 2010; Ibarrarán et al., 2014). A escala avalia as seis competências básicas: i) lide-
rança; ii) comportamento em situações de conito; iii) autoestima; iv) habilidades de
se relacionar com os outros; v) ordem; e vi) habilidades de empatia e comunicação – os
dois testes são discutidos no anexo B.
Os dados da linha de base reportados na tabela 6 mostram que a maior parte dos
jovens não exibe valores extremos nos testes aplicados. O escore total mediano no teste de
Grit é de 55. Quando normalizado de acordo com a escala padrão de Grit (Duckworth
et al., 2007), a média é de 4,25, que é relativamente alta na escala. Os resultados na
escala de CPS são semelhantes.17
Em geral, encontramos que os grupos de controle e tratamento são relativamente
bem balanceados pelo sorteio aleatório – compare a coluna (3) em cada uma das tabelas
4, 5 e 6. A maioria das variáveis não exibe diferenças signicativas nas médias. Algumas
variáveis, no entanto, apresentam diferenças signicativas: a parcela de jovens solteiros,
por exemplo, é 8,2 p.p. menor no grupo de controle – marginalmente signicativo – e
o número de membros no domicílio é signicativamente maior no grupo de tratamento
(tabela 4). Uma diferença signicativa que é diretamente relacionada ao mercado de tra-
balho aparece na idade do primeiro emprego – 16,3 anos versus 15,6 anos no tratamento
versus controle. Embora não estatisticamente signicativa, a diferença na fração de jovens
que são empregados em algum trabalho é muito grande: 69,7% no grupo de controle e
61,1% no grupo de tratamento. De maneira semelhante, enquanto a maioria das variá-
veis que capturam as atividades sociais, o comportamento de risco e as competências de
vida estão bem balanceadas, algumas diferenças são notáveis. Em especial, o grupo de
controle obtém escores signicativamente maiores nas duas subescalas da escala de CPS,
comportamento em situações de conito e ordem e auto-organização, resultando em uma
diferença agregada marginalmente signicativa na escala de CPS total (tabela 6). Em
geral, esses resultados de balanceamento podem indicar que o grupo de controle estava
em melhores condições – mercado de trabalho e competências de vida – no momento
do sorteio aleatório.
17. Isso pode se dever a uma autosseleção positiva para atributos de personalidade. Os jovens podem ter pontuações mais
altas nas características pessoais de responsabilidade porque esse traço de personalidade pode, com efeito, ser responsável
por eles terem procurado o programa.
30
Brasília, novembro de 2015
As estatísticas descritivas das tabelas de 4 a 6 (colunas 4 a 7) também mostram
que há poucas diferenças entre os indivíduos que foram e os que não foram novamente
entrevistados. Os resultados indicam que os valores para as variáveis de controle dos
jovens em nossa amostra não diferem sistematicamente dos valores para jovens que
não estavam disponíveis para as entrevistas posteriores (colunas de 4 a 5). Na primeira
(segunda) pesquisa de acompanhamento, sete (nove) dos 45 indicadores se diferenciam
ao nível de 10% ou menos. Essas proporções são apenas um pouco maiores do que
seria esperado devido simplesmente ao erro amostral. As únicas diferenças que não são
notáveis são a incidência declarada do uso de cigarros e maconha na primeira pesquisa
de acompanhamento, que são diferentes e signicantes ao nível de 1%. Adicionalmente,
não encontramos evidências de que os jovens integrantes do grupo de tratamento de-
sertaram de uma maneira diferente dos integrantes do grupo de controle em nenhuma
das duas pesquisas de acompanhamento, sugerindo que a autosseleção na amostra não
é uma fonte de preocupação (anexo A, tabela A1).
Ademais, a m de checar que as turmas não são diferentes em termos de caracte-
rísticas de dados de base, apresentamos estatísticas descritivas e testes de balanceamento
nas turmas (anexo A, tabelas A2 a A4). Conforme apresentado nas tabelas, em geral os
grupos de tratamento e controle são relativamente bem balanceados em termos de turmas.
4.3 Métodos de estimação
Dada a aleatorização, o contrafactual é diretamente identicado e a comparação simples
das médias entre os grupos de controle e tratamento é o bastante para estimar os im-
pactos médios sem viés do programa. Portanto, primeiramente, estimamos diferenças
únicas (DUs) em médias por mínimos quadrados ordinários. No entanto, dado que
há algumas diferenças pré-tratamento entre as observações dos grupos de controle e
tratamento, implementamos esta primeira especicação tanto controlando quanto não
controlando para alguns resultados na linha de base. Em uma segunda especicação – de
modo a considerar as diferenças residuais no balançeamento entre os grupos de tratados
e controle – utilizamos um modelo de diferenças em diferenças (DDs)
À luz dessas considerações, nossos principais resultados se baseiam em uma espe-
cicação que estima os efeitos do tratamento utilizando o modelo de DD,
(1)
Texto para
Discussão
2160
31
A Prática de Atividades Artísticas Pode Melhorar a Situação dos Jovens no Mercado de Trabalho?
evidências de um experimento aleatório no Rio de Janeiro
no qual Y
(w=f)it
–Y
(w=b)it
é a diferença no resultado de interesse dos indivíduos i (dos dados
da linha de base (w=b) e do acompanhamento (w=f) que sejam expostos ao tratamento t
ou não. Tt é uma variável dummy indicando se a intervenção afetou o grupo t e Cit são
covariáveis de nível individual.
18
As covariáveis escolhidas foram aquelas para as quais
havia quase 100% de taxas de resposta nos dados de base, dado que as perdas em ob-
servações impactariam severamente o poder de estimativas com tamanhos de amostra
pequenos. Logo, as covariáveis utilizadas foram gênero, renda domiciliar e idade.
Estimamos o impacto do programa para uma série de resultados classicados
em três categorias: i) resultados de mercado de trabalho; ii) comportamento de risco –
que é dividido em uso de álcool, tabaco e drogas e atos de violência e vitimização; e
iii) habilidades socioeconômicas. Para abordar uma preocupação em potencial em rela-
ção a testes de hipóteses múltiplas, para cada uma das famílias de resultados associados
a essas categorias, estimamos um índice sintético de todas as variáveis de resultados
de uma família (Kling, Liebman e Katz, 2007). Para calcular o índice, as variáveis são
padronizadas por meio da subtração da média no grupo de controle e da divisão pelo
desvio-padrão no grupo de controle – nos dados de base quando a especicação DD é
usada. Ademais o sinal para resultados adversos (comportamento de risco) foi invertido,
para associar resultados benécos a um sinal positivo do indicador. O índice é a média
simples das variáveis padronizadas. Por último, seguindo o método de Hochberg (1988),
apresentamos o p-valor ajustado para cada família de resultados. Por m, para o caso
de resultados de mercado de trabalho (trabalho e rendimentos), também estimamos o
modelo acima por nível de habilidade socioemocional, conforme medido pelas pon-
tuações psicométricas de base CPS e Grit. Com isso queremos testar especicamente
se os jovens com habilidades mais altas ou baixas são impactados diferentemente pelo
programa. Portanto, um modelo com interações para o escore socioemocional também
é estimado, em que uma variável dummy, , é denida como assumindo o valor de 1 para
jovens com mais que a pontuação de escala mediana, e 0 caso contrário. A equação (2)
especica esse modelo.
(2)
18. A inclusão de covariáveis individuais pode melhorar o estimador, ao ponto de que elas podem ainda ser correlacionadas
com o termo de erro. Elas também podem servir para melhorar o erro-padrão das estimativas de efeito de tratamento (Angrist
e Pischke, 2009; Glennerster e Takavarasha, 2013).
32
Brasília, novembro de 2015
Adicionalmente também estimamos o efeito de tratamento para o trabalho e ren-
dimentos para diferentes valores da escala de pontuação (Grit e CPS). No entanto, como
não podemos estimar exivelmente os efeitos de tratamento para diferentes percentis de
Grit e CPS, temos de restringir a relação entre a escala e o tratamento a ser linear, e em
seguida avaliar ao longo dos diferentes percentis de Grit e CPS. Esse modelo é estimado
como na equação (3); trata-se simplesmente da equação (1) aumentada ao interagir a
pontuação de escala bruta Gwt, com a variável de tratamento, e em seguida calcular as
expetâncias condicionais para diferentes valores de habilidades socioemocionais.
(3)
5 RESULTADOS EMPÍRICOS
As tabelas de 7 a 9 apresentam estimativas do impacto do Projeto Galpão sobre variáveis
de mercado de trabalho, comportamento de risco e resultados socioemocionais, respectiva-
mente. O painel A apresenta as estimativas para a primeira pesquisa de acompanhamento
e o painel B para a segunda pesquisa de acompanhamento. Para cada resultado, quatro
regressões diferentes são apresentadas: as primeiras duas colunas (a) e (b) correspondem
à especicação DU sem e com controles para os valores de dados de base do resultado.
As duas colunas seguintes (c) e (d) apresentam a especicação DD sem e com covariáveis.
Conforme mencionado anteriormente, o estimador preferível é o de diferenças duplas
com covariáveis (coluna d). Cada uma das tabelas apresenta estimativas de impacto para
a amostra completa, bem como separadamente por turma. Na tabela 10, apresentamos
o índice sintético e p-valor ajustado para cada família de variáveis.
As tabelas 11 e 12 apresentam os impactos de acordo com as equações (2) e (3),
respectivamente. Essas tabelas são elaboradas de modo idêntico às tabelas anteriores.
Texto para
Discussão
2160
33
A Prática de Atividades Artísticas Pode Melhorar a Situação dos Jovens no Mercado de Trabalho?
evidências de um experimento aleatório no Rio de Janeiro
TABELA 7
Impacto sobre variáveis de mercado de trabalho
Trabalho assalariado na semana anterior Renda do trabalho mensal
(R$)
DU MQO DD MQO DU MQO DD MQO
Modelo de especificação (1a) (1b) (1c) (1d) (2a) (2b) (2c) (2d)
Painel A: primeiro acompanhamento
Amostra total -0,074 -0,014 0,078 0,074 35,477 41,140 48,021 52,865
[0,050] [0,049] [0,065] [0,065] [50,071] [52,495] [55,456] [56,326]
Turma 1 -0,108 -0,076 -0,025 -0,020 -22,183 -103,437 -112,372 -110,310
[0,068] [0,066] [0,091] [0,091] [60,715] [64,259] [68,494] [70,010]
Turma 2 0,108 0,171* 0,237* 0,252** 213,900*
279,817*** 298,604*** 302,984***
[0,104] [0,100] [0,119] [0,126] [108,035] [103,703] [105,708] [112,510]
Turma 3 -0,181 -0,087 0,022 0,084 159,923 200,031* 172,622 269,601*
[0,117] [0,116] [0,147] [0,146] [99,992] [109,959] [135,687] [138,504]
Turmas 2 e 3 -0,027 0,056 0,151 0,193** 170,401**
235,155*** 250,501*** 276,556***
[0,077] [0,075] [0,092] [0,093] [79,796] [77,327] [82,453] [86,269]
Incluindo covariáveis Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim
Observações 328 309 309 309 235 157 157 157
Média para grupo de controle:
amostra total 0,747 887,900
Média para grupo de controle: turma 1 0,765 835,009
Média para grupo de controle: turma 2 0,700 1.030,909
Média para grupo de controle: turma 3 0,788 776,077
Média para grupo de controle: turmas
2 e 3 0,731 936,257
Painel B: segundo acompanhamento
Amostra total 0,015 0,038 0,136* 0,146** 67,484 99,654 95,269 100,462
[0,043] [0,044] [0,069] [0,070] [59,466] [80,339] [89,300] [89,247]
Turma 1 0,029 0,052 0,116 0,126 81,337 91,568 21,007 40,486
[0,063] [0,064] [0,099] [0,099] [91,330] [146,174] [149,045] [152,891]
Turma 2 0,152** 0,147* 0,193 0,197 17,602 110,652 173,300 182,644
[0,076] [0,076] [0,126] [0,131] [98,794] [122,889] [146,242] [155,678]
Turma 3 -0,114 -0,078 0,058 0,100 152,434 70,300 74,361 84,619
[0,090] [0,091] [0,156] [0,159] [110,505] [121,299] [157,434] [125,837]
Turmas 2 e 3 0,022 0,039 0,140 0,164 62,661 90,687 135,713 162,734
[0,058] [0,058] [0,097] [0,100] [75,425] [87,327] [106,429] [104,544]
Incluindo covariáveis Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim
Observações 282 266 266 266 236 140 140 140
Média para grupo de controle:
amostra total 0,837 1.028,042
Média para grupo de controle: turma 1 0,795 1.003,804
Média para grupo de controle: turma 2 0,848 1.151,789
Média para grupo de controle: turma 3 0,929 899,385
Média para grupo de controle: turmas
2 e 3 0,878 1.049,250
(Continua)
34
Brasília, novembro de 2015
(Continuação)
Contrato formal Horas semanais
DU MQO DD MQO DU MQO DD MQO
Modelo de especificação (3a) (3b) (3c) (3d) (4a) (4b) (4c) (4d)
Painel A: primeiro acompanhamento
Amostra total -0,015 -0,006 -0,022 0,001 -0,166 0,205 0,237 0,113
[0,057] [0,063] [0,086] [0,087] [1,352] [1,424] [2,151] [2,182]
Turma 1 -0,021 -0,103 -0,162 -0,172 1,133 1,938 3,277 2,979
[0,081] [0,098] [0,115] [0,116] [1,850] [2,038] [3,192] [3,229]
Turma 2 -0,046 0,012 0,140 0,085 0,911 2,050 1,882 2,614
[0,105] [0,090] [0,151] [0,160] [2,436] [2,475] [3,483] [3,776]
Turma 3 0,086 0,181 0,080 0,214 -4,389 -5,669 -10,249* -11,324*
[0,143] [0,159] [0,238] [0,240] [3,523] [3,641] [5,150] [5,573]
Turmas 2 & 3 0,006 0,073 0,121 0,189 -1,455 -0,981 -2,651 -2,506
[0,084] [0,079] [0,127] [0,136] [2,031] [2,053] [2,953] [3,089]
Incluindo covariáveis Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim
Observações 205 113 113 113 242 161 161 161
Média para grupo de controle: amostra
total 0,802 42,964
Média para grupo de controle: turma 1 0,788 41,746
Média para grupo de controle: turma 2 0,846 44,089
Média para grupo de controle: turma 3 0,760 44,154
Média para grupo de controle: turmas
2 e 3 0,813 44,113
Painel B: segundo acompanhamento
Amostra total 0,015 0,017 -0,021 0,022 0,148 0,719 -2,001 -1,896
[0,052] [0,071] [0,103] [0,102] [1,518] [1,853] [2,383] [2,403]
Turma 1 0,042 0,062 -0,055 -0,089 -1,838 -0,164 -2,581 -3,640
[0,078] [0,113] [0,159] [0,161] [2,028] [2,229] [3,317] [3,359]
Turma 2 0,040 -0,043 0,000 0,036 0,770 1,808 -0,328 0,063
[0,090] [0,128] [0,199] [0,211] [1,637] [2,249] [4,046] [4,443]
Turma 3 -0,014 -0,028 -0,089 -0,042 5,024 -0,142 -3,367 -2,797
[0,095] [0,134] [0,178] [0,211] [4,618] [6,443] [6,501] [6,887]
Turmas 2 e 3 0,019 -0,021 -0,032 0,050 2,721 1,420 -1,520 -1,294
[0,065] [0,095] [0,139] [0,147] [2,323] [3,037] [3,546] [3,671]
Incluindo covariáveis Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim
Observações 216 103 103 103 216 128 128 128
Média para grupo de controle: amostra
total 0,821 43,404
Média para grupo de controle: turma 1 0,755 44,192
Média para grupo de controle: turma 2 0,865 45,839
Média para grupo de controle: turma 3 0,909 38,923
Média para grupo de controle: turmas
2 e 3 0,881 42,684
Obs.: A tabela apresenta estimativas do efeito médio do tratamento sobre os tratados. Para cada variável, quatro regressões diferentes são apresentadas: as duas primeiras
colunas (a) e (b) correspondem à especificação DU sem e com controles para valores de base da variável. As duas colunas seguintes (c) e (d) registram a especificação DD
sem e com covariáveis. As covariáveis incluem gênero, renda domiciliar e idade. O tamanho total da amostra para a primeira pesquisa de acompanhamento é N = 328,
turma 1 = 181, turma 2 = 86, turma 3 = 61. E para a segunda pesquisa de acompanhamento: N = 282, turma 1 = 158, turma 2 = 69, turma 3 = 55. Erros-padrão se
encontram entre parênteses.
Os níveis de significância são indicados por: *** significante ao nível de 1%; ** significante ao nível de 5%; * significante ao nível de 10%.
Texto para
Discussão
2160
35
A Prática de Atividades Artísticas Pode Melhorar a Situação dos Jovens no Mercado de Trabalho?
evidências de um experimento aleatório no Rio de Janeiro
TABELA 8
Impacto sobre comportamento de risco
Já fumou Número de cigarros (semana anterior) Consumo de álcool (semana anterior) Mais de cinco doses de álcool
DU MQO DD MQO DU MQO DD MQO DU MQO DD MQO DU MQO DD MQO
Modelo de especificação (1a) (1b) (1c) (1d) (2a) (2b) (2c) (2d) (3a) (3b) (3c) (3d) (4a) (4b) (4c) (4d)
Painel B: segundo acompanhamento
Amostra total -0,015 0,044
0,106** 0,104**
-0,254 -0,122 -0,118 -0,122 0,076 0,041 -0,005 0,000 -0,042 -0,153 -0,034 -0,013
[0,051] [0,045] [0,051] [0,052] [0,312] [0,253] [0,258] [0,272] [0,058] [0,053] [0,062] [0,062] [0,096] [0,119] [0,155] [0,159]
Turma 1 -0,023 0,039 0,094 0,094 -0,722 -0,176 0,000 -0,068 0,052 0,018 -0,057 -0,055 0,049 -0,044 0,04 0,056
[0,068] [0,058] [0,066] [0,065] [0,429] [0,376] [0,374] [0,395] [0,079] [0,076] [0,092] [0,093] [0,127] [0,184] [0,270] [0,272]
Turma 2 0,087 0,141 0,239* 0,245* 0,829 0,500 0,000 0,198 0,109 0,084 0,065 0,098 -0,067 -0,171 -0,052 -0,056
[0,111] [0,107] [0,125] [0,131] [0,542] [0,764] [0,471] [0,530] [0,124] [0,103] [0,116] [0,120] [0,204] [0,224] [0,235] [0,261]
Turma 3 -0,101 -0,023 0,038 0,009 -0,675 -0,671 -0,7 0,002 0,086 0,054 0,037 0,046 -0,232 -0,327 -0,286 -0,224
[0,116] [0,103] [0,110] [0,112] [0,636] [0,481] [0,427] [0,594] [0,132] [0,102] [0,111] [0,114] [0,219] [0,222] [0,266] [0,293]
Turmas 2 e 3 -0,003 0,063 0,147* 0,141 0,194 -0,376 -0,341 -0,148 0,096 0,071 0,054 0,077 -0,137 -0,23 -0,122 -0,119
[0,079] [0,074] [0,083] [0,086] [0,426] [0,337] [0,310] [0,331] [0,088] [0,071] [0,079] [0,081] [0,145] [0,152] [0,176] [0,180]
Incluindo covariáveis Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim
Observações 282 282 282 282 67 41 41 41 282 282 282 282 110 69 69 69
Média para grupo de controle:
amostra total 0,245 2,222 0,354 0,577
Média para grupo de controle:
turma 1 0,247 2,722 0,384 0,464
Média para grupo de controle:
Turma 2 0,217 1,600 0,326 0,667
Média para grupo de controle:
turma 3 0,286 1,875 0,321 0,778
Média para grupo de controle:
turmas 2 e 3 0,243 1,722 0,324 0,708
(Continua)
36
Brasília, novembro de 2015
(Continuação)
Já usou drogas (cocaína, heroína,
ecstasy, outros) Briga no mês anterior Testemunhou uso de arma de fogo
no ano anterior
Testemunhou ataque físico
no ano anterior
DU MQO DD MQO DU MQO DD MQO DU MQO DD MQO DU MQO DD MQO
Modelo de especificação (5a) (5b) (5c) (5d) (6a) (6b) (6c) (6d) (7a) (7b) (7c) (7d) (8a) (8b) (8c) (8d)
Painel B: segundo acompanhamento
Amostra total -0,006 -0,003 0,000 -0,001 -0,033 -0,033 -0,042 -0,046 -0,017 -0,019 -0,025 -0,026 -0,086* -0,088* -0,103 -0,103
[0,016] [0,015] [0,017] [0,017] [0,021] [0,021] [0,028] [0,028] [0,053] [0,050] [0,067] [0,067] [0,046] [0,045] [0,064] [0,065]
Turma 1 -0,016 -0,016 -0,002 -0,003 -0,045 -0,045 -0,051 -0,049 -0,088 -0,087 -0,083 -0,084 -0,109* -0,110* -0,131 -0,134
[0,022] [0,022] [0,025] [0,025] [0,033] [0,033] [0,048] [0,047] [0,073] [0,072] [0,096] [0,096] [0,063] [0,062] [0,091] [0,092]
Turma 2 -0,022 -0,022 -0,022 -0,018 -0,022 -0,022 -0,022 -0,030 0,000 -0,028 -0,065 -0,086 -0,130 -0,128 -0,109 -0,157
[0,031] [0,026] [0,043] [0,045] [0,031] [0,031] [0,031] [0,032] [0,107] [0,093] [0,116] [0,118] [0,086] [0,086] [0,123] [0,126]
Turma 3 0,037 0,000 0,000 0,000 -0,037 -0,037 -0,037 -0,030 0,111 0,119 0,148 0,144 -0,029 -0,014 0,033 0,051
[0,036] [0,000] [0,000] [0,000] [0,037] [0,037] [0,037] [0,036] [0,111] [0,108] [0,150] [0,153] [0,110] [0,107] [0,141] [0,145]
Turmas 2 e 3 0,006 0,000 -0,006 -0,005 -0,027 -0,027 -0,027 -0,029 0,048 0,043 0,032 0,007 -0,069 -0,065 -0,046 -0,059
[0,023] [0,017] [0,023] [0,024] [0,023] [0,023] [0,023] [0,024] [0,075] [0,069] [0,091] [0,094] [0,068] [0,066] [0,091] [0,094]
Incluindo covariáveis Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim
Observações 282 282 282 282 281 281 281 281 280 280 280 280 281 280 280 280
Média para grupo de controle:
amostra total 0,020 0,048 0,269 0,219
Média para grupo de controle:
turma 1 0,027 0,068 0,347 0,250
Média para grupo de controle:
turma 2 0,022 0,022 0,217 0,174
Média para grupo de controle:
turma 3 0,000 0,037 0,148 0,214
Média para grupo de controle:
turmas 2 e 3 0,014 0,027 0,192 0,189
(Continua)
Texto para
Discussão
2160
37
A Prática de Atividades Artísticas Pode Melhorar a Situação dos Jovens no Mercado de Trabalho?
evidências de um experimento aleatório no Rio de Janeiro
(Continuação)
Modelo de
especificação
Vítima de discriminação Vítima de espancamento Vítima de ameaça de uso
de arma de fogo
DU MQO DD MQO DU MQO DD MQO DU MQO DD MQO
(9a) (9b) (9c) (9d) (10a) (10b) (10c) (10d) (11a) (11b) (11c) (11d)
Painel B: segundo acompanhamento
Amostra total -0,001 0,000 0,012 0,006 0,016 0,017 0,040 0,039 -0,006 0,003 0,021 0,021
[0,030] [0,030] [0,050] [0,050] [0,017] [0,017] [0,030] [0,030] [0,016] [0,015] [0,019] [0,019]
Turma 1 0,028 0,022 -0,010 -0,010 0,022 0,024 0,059 0,062 -0,016 0,001 0,027 0,028
[0,041] [0,040] [0,066] [0,066] [0,025] [0,025] [0,047] [0,047] [0,022] [0,019] [0,025] [0,026]
Turma 2 -0,022 -0,022 -0,022 -0,068 0,000 0,000 0,043 0,029 -0,022 -0,022 -0,022 -0,025
[0,061] [0,061] [0,113] [0,100] [0,000] [0,000] [0,043] [0,042] [0,031] [0,031] [0,031] [0,032]
Turma 3 -0,070 -0,049 0,104 0,080 0,001 0,001 0,001 0,006 0,037 0,037 0,073 0,077
[0,071] [0,072] [0,117] [0,120] [0,051] [0,051] [0,051] [0,053] [0,036] [0,037] [0,051] [0,054]
Turmas 2 e 3 -0,041 -0,035 0,035 0,024 0,006 0,006 0,034 0,031 0,006 0,006 0,020 0,022
[0,045] [0,045] [0,080] [0,081] [0,023] [0,023] [0,033] [0,034] [0,023] [0,023] [0,029] [0,029]
Incluindo covariáveis Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim
Observações 282 282 282 282 282 282 282 282 282 282 282 282
Média para grupo de
controle: amostra total 0,068 0,014 0,020
Média para grupo de
controle: turma 1 0,055 0,014 0,027
Média para grupo de
controle: turma 2 0,065 0,000 0,022
Média para grupo de
controle: turma 3 0,107 0,036 0,000
Média para grupo de
controle: turmas 2 e 3 0,081 0,014 0,014
38
Brasília, novembro de 2015
TABELA 9A
Impacto sobre habilidades socioemocionais
Modelo de especificação Pontuação CPS total CPS: liderança CPS: comportamento em
situações de conflito
DU MQO DD MQO DU MQO DD MQO DU MQO DD MQO
(1a) (1b) (1c) (1d) (2a) (2b) (2c) (2d) (3a) (3b) (3c) (3d)
Painel A: primeiro acompanhamento
Amostra total -0,086 -0,013 0,105 0,113 0,019 0,044 0,109 0,116 -0,134 -0,029 0,169 0,173
[0,111] [0,103] [0,122] [0,123] [0,110] [0,106] [0,133] [0,134] [0,111] [0,107] [0,126] [0,127]
Turma 1 -0,123 -0,047 0,062 0,067 -0,002 0,015 0,081 0,092 -0,141 -0,028 0,171 0,188
[0,153] [0,142] [0,165] [0,167] [0,155] [0,153] [0,186] [0,188] [0,148] [0,142] [0,164] [0,166]
Turma 2 0,167 0,150 0,035 0,094 0,220 0,178 0,031 0,062 0,010 0,020 0,107 0,127
[0,177] [0,177] [0,252] [0,263] [0,217] [0,211] [0,288] [0,302] [0,192] [0,192] [0,270] [0,279]
Turma 3 -0,063 0,073 0,191 0,238 -0,189 -0,050 0,081 0,162 -0,195 -0,146 -0,113 -0,065
[0,303] [0,274] [0,295] [0,302] [0,252] [0,209] [0,248] [0,242] [0,326] [0,286] [0,302] [0,311]
Turmas 2 e 3 0,030 0,069 0,148 0,168 0,038 0,066 0,119 0,140 -0,116 -0,060 0,044 0,035
[0,163] [0,155] [0,189] [0,195] [0,162] [0,149] [0,194] [0,199] [0,176] [0,167] [0,199] [0,204]
Incluindo covariáveis Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim
Observações 328 328 328 328 328 328 328 328 328 328 328 328
Média para grupo de controle:
amostra total 0,031 -0,015 0,050
Média para grupo de controle:
turma 1 -0,026 0,006 0,042
Média para grupo de controle:
turma 2 0,122 -0,099 0,097
Média para grupo de controle:
turma 3 0,016 0,084 -0,018
Média para grupo de controle:
turmas 2 e 3 0,084 -0,034 0,056
Painel B: segundo acompanhamento
Amostra total -0,025 0,029 0,150 0,155 -0,101 -0,097 -0,077 -0,080 0,135
0,238**
0,472*** 0,475***
[0,117] [0,113] [0,138] [0,139] [0,118] [0,117] [0,153] [0,154] [0,118] [0,115] [0,137] [0,138]
Turma 1 0,002 0,056 0,132 0,133 -0,089 -0,112 -0,159 -0,154 0,158 0,291*
0,483*** 0,488***
[0,156] [0,142] [0,169] [0,171] [0,157] [0,149] [0,179] [0,180] [0,160] [0,152] [0,171] [0,172]
Turma 2 0,096 0,099 -0,032 0,036 -0,077 -0,049 -0,258 -0,180 0,447* 0,456* 0,569* 0,548
[0,237] [0,239] [0,318] [0,324] [0,247] [0,247] [0,380] [0,384] [0,251] [0,253] [0,324] [0,333]
Turma 3 -0,031 0,037 0,292 0,258 0,012 0,012 0,309 0,237 -0,074 -0,015 0,193 0,197
[0,282] [0,283] [0,348] [0,355] [0,283] [0,289] [0,396] [0,402] [0,254] [0,250] [0,328] [0,340]
Turmas 2 e 3 0,038 0,053 0,193 0,189 -0,050 -0,057 0,053 0,018 0,155 0,199 0,402* 0,386
[0,178] [0,179] [0,234] [0,241] [0,183] [0,183] [0,271] [0,278] [0,178] [0,178] [0,227] [0,234]
Incluindo covariáveis Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim
Observações 282 282 282 282 282 282 282 282 282 282 282 282
Média para grupo de controle:
amostra total 0,021 0,064 -0,074
Média para grupo de controle:
turma 1 -0,130 -0,036 -0,158
Média para grupo de controle:
turma 2 0,145 0,211 0,031
Média para grupo de controle:
turma 3 0,211 0,082 -0,030
Média para grupo de controle:
turmas 2 e 3 0,170 0,162 0,008
(Continua)
Texto para
Discussão
2160
39
A Prática de Atividades Artísticas Pode Melhorar a Situação dos Jovens no Mercado de Trabalho?
evidências de um experimento aleatório no Rio de Janeiro
(Continuação)
Modelo de especificação
CPS: autoestima CPS: habilidade de se relacionar
com os outros CPS: ordem e auto-organização
DU MQO DD MQO DU MQO DD MQO DU MQO DD MQO
(4a) (4b) (4c) (4d) (5a) (5b) (5c) (5d) (6a) (6b) (6c) (6d)
Painel A: primeiro acompanhamento
Amostra total -0,012 -0,023 -0,048 -0,044 0,005 0,016 0,076 0,088 -0,009 0,051 0,294** 0,298**
[0,112] [0,107] [0,133] [0,133] [0,112] [0,111] [0,144] [0,143] [0,111] [0,110] [0,139] [0,139]
Turma 1 0,058 0,038 -0,002 0,003 -0,036 -0,022 0,040 0,009 0,049 0,071 0,156 0,163
[0,158] [0,150] [0,182] [0,182] [0,158] [0,156] [0,194] [0,194] [0,156] [0,153] [0,193] [0,195]
Turma 2 -0,147 -0,215 -0,522** -0,531* 0,265 0,262 0,192 0,381 0,136 0,140 0,180 0,283
[0,201] [0,203] [0,260] [0,271] [0,206] [0,207] [0,297] [0,300] [0,193] [0,194] [0,265] [0,272]
Turma 3 0,016 0,093 0,281 0,284 -0,175 -0,154 -0,067 -0,033 -0,182 -0,006 0,563* 0,633*
[0,272] [0,265] [0,323] [0,328] [0,274] [0,271] [0,345] [0,352] [0,278] [0,296] [0,330] [0,335]
Turmas 2 e 3 -0,081 -0,094 -0,138 -0,149 0,065 0,069 0,100 0,162 -0,040 0,032 0,368* 0,432**
[0,161] [0,157] [0,202] [0,208] [0,164] [0,164] [0,221] [0,226] [0,161] [0,163] [0,204] [0,206]
Incluindo covariáveis Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim
Observações 328 328 328 328 328 328 328 328 328 328 328 328
Média para grupo de controle: amostra
total -0,003 -0,024 0,004
Média para grupo de controle: turma 1 -0,067 -0,011 -0,081
Média para grupo de controle: turma 2 0,098 -0,097 0,107
Média para grupo de controle: turma 3 -0,020 0,076 0,036
Média para grupo de controle: turmas
2 e 3 0,056 -0,036 0,082
Painel B: segundo acompanhamento
Amostra total -0,086 -0,091 -0,139 -0,150 -0,034 -0,029 0,015 0,017 0,057 0,123 0,341** 0,362**
[0,118] [0,118] [0,159] [0,158] [0,118] [0,118] [0,158] [0,159] [0,119] [0,117] [0,146] [0,146]
Turma 1 -0,028 -0,038 -0,112 -0,130 -0,010 -0,015 -0,064 -0,065 0,183 0,198 0,239 0,243
[0,153] [0,152] [0,212] [0,212] [0,153] [0,152] [0,207] [0,209] [0,158] [0,153] [0,193] [0,195]
Turma 2 0,014 -0,011 -0,394 -0,383 -0,042 -0,043 -0,053 0,078 0,144 0,139 0,111 0,209
[0,225] [0,233] [0,297] [0,310] [0,264] [0,266] [0,349] [0,352] [0,224] [0,223] [0,276] [0,277]
Turma 3 -0,307 -0,312 -0,076 -0,244 0,080 0,128 0,362 0,331 -0,269 -0,168 0,653* 0,754**
[0,321] [0,326] [0,420] [0,391] [0,270] [0,270] [0,361] [0,359] [0,307] [0,346] [0,377] [0,369]
Turmas 2 e 3 -0,107 -0,109 -0,183 -0,216 0,033 0,048 0,181 0,210 -0,070 0,003 0,381* 0,494**
[0,188] [0,189] [0,248] [0,249] [0,186] [0,186] [0,248] [0,255] [0,183] [0,188] [0,225] [0,224]
Incluindo covariáveis Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim
Observações 282 282 282 282 282 282 282 282 282 282 282 282
Média para grupo de controle:
amostra total 0,033 0,028 -0,015
Média para grupo de controle: turma 1 -0,074 -0,125 -0,137
Média para grupo de controle: turma 2 0,016 0,156 0,086
Média para grupo de controle: turma 3 0,339 0,216 0,139
Média para grupo de controle: turmas
2 e 3 0,138 0,179 0,106
Obs.: A tabela apresenta estimativas do efeito médio do tratamento sobre os tratados. Para cada variável, quatro regressões diferentes são apresentadas: as duas primeiras
colunas (a) e (b) correspondem à especificação DU sem e com controles para valores de base da variável. As duas colunas seguintes (c) e (d) registram a especificação
DD sem e com covariáveis. As covariáveis incluem gênero, renda domiciliar e idade. O tamanho total da amostra para a primeira pesquisa de acompanhamento é N =
328, Turma 1 = 181, Turma 2 = 86, Turma 3 = 61. E para a segunda pesquisa de acompanhamento: N = 282, Turma 1 = 158, Turma 2 = 69, Turma 3 = 55. Erros-
-padrão se encontram entre parênteses.
Os níveis de significância são indicados por: *** significante ao nível de 1%; ** significante ao nível de 5%; * significante ao nível de 10%.
40
Brasília, novembro de 2015
TABELA 9B
Impacto sobre habilidades socioemocionais (escores-z)
Modelo de especifi-
cação
CPS: empatia e habilidades de
comunicação Escala de Grit total Escala de Grit abreviada
DU MQO DD MQO DU MQO DD MQO DU MQO DD MQO
(7a) (7b) (7c) (7d) (8a) (8b) (8c) (8d) (9a) (9b) (9c) (9d)
Painel A: primeiro acompanhamento
Amostra total -0,128 -0,130 -0,136 -0,129 -0,098 -0,068 -0,024 -0,017 0,008 0,028 0,058 0,057
[0,110] [0,104] [0,128] [0,129] [0,110] [0,100] [0,120] [0,120] [0,110] [0,101] [0,121] [0,121]
Turma 1 -0,249* -0,210 -0,141 -0,139 -0,096 -0,082 -0,061 -0,049 0,074 0,035 -0,010 -0,003
[0,149] [0,141] [0,169] [0,171] [0,153] [0,141] [0,166] [0,168] [0,156] [0,142] [0,161] [0,163]
Turma 2 0,156 0,117 -0,028 -0,057 -0,050 -0,125 -0,268 -0,194 -0,057 -0,114 -0,224 -0,131
[0,180] [0,176] [0,243] [0,255] [0,210] [0,201] [0,237] [0,243] [0,216] [0,206] [0,246] [0,250]
Turma 3 0,303 0,243 0,132 0,102 -0,017 0,079 0,190 0,234 0,065 0,167 0,410 0,481
[0,286] [0,271] [0,326] [0,337] [0,259] [0,225] [0,271] [0,278] [0,232] [0,220] [0,299] [0,306]
Turmas 2 e 3 0,179 0,143 0,058 0,037 -0,083 -0,070 -0,051 -0,019 -0,049 0,000 0,103 0,136
[0,159] [0,151] [0,193] [0,199] [0,162] [0,146] [0,176] [0,180] [0,157] [0,147] [0,189] [0,192]
Incluindo covariáveis Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim
Observações 328 328 328 328 328 328 328 328 328 328 328 328
Média para grupo de
controle: amostra total 0,065 0,045 0,003
Média para grupo de
controle: turma 1 -0,040 0,023 -0,065
Média para grupo de
controle: turma 2 0,275 0,173 0,186
Média para grupo de
controle: turma 3 -0,047 -0,132 -0,154
Média para grupo de
controle: turmas 2 e 3 0,161 0,065 0,065
Painel B: segundo acompanhamento
Amostra total -0,095 -0,097 -0,102 -0,097 0,029 0,056 0,096 0,107 0,128 0,144 0,173 0,176
[0,119] [0,115] [0,146] [0,146] [0,119] [0,110] [0,130] [0,131] [0,120] [0,113] [0,137] [0,138]
Turma 1 -0,145 -0,084 0,009 0,008 0,080 0,084 0,089 0,100 0,218 0,196 0,153 0,165
[0,165] [0,153] [0,181] [0,182] [0,161] [0,146] [0,170] [0,170] [0,164] [0,156] [0,185] [0,186]
Turma 2 -0,104 -0,111 -0,274 -0,248 0,158 0,096 0,005 -0,048 0,092 0,015 -0,063 -0,092
[0,236] [0,239] [0,319] [0,332] [0,257] [0,247] [0,272] [0,279] [0,252] [0,234] [0,253] [0,257]
Turma 3 0,177 0,121 -0,172 -0,218 -0,078 -0,039 0,057 0,065 0,037 0,098 0,329 0,398
[0,242] [0,242] [0,349] [0,358] [0,261] [0,249] [0,325] [0,334] [0,261] [0,258] [0,351] [0,361]
Turmas 2 e 3 0,069 0,053 -0,119 -0,171 0,008 0,024 0,054 0,046 0,031 0,076 0,169 0,177
[0,168] [0,168] [0,238] [0,243] [0,181] [0,172] [0,205] [0,212] [0,179] [0,170] [0,209] [0,215]
Incluindo covariáveis Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim
Observações 282 282 282 282 282 282 282 282 282 282 282 282
Média para grupo de
controle: amostra total 0,060 0,001 -0,048
Média para grupo de
controle: turma 1 -0,051 -0,088 -0,125
Média para grupo de
controle: turma 2 0,120 0,144 0,101
Média para grupo de
controle: turma 3 0,251 0,001 -0,093
Média para grupo de
controle: turmas 2 e 3 0,169 0,090 0,027
(Continua)
Texto para
Discussão
2160
41
A Prática de Atividades Artísticas Pode Melhorar a Situação dos Jovens no Mercado de Trabalho?
evidências de um experimento aleatório no Rio de Janeiro
(Continuação)
Modelo de especificação
Consistência do interesse Perseverença do esforço Ambição
DU MQO DD MQO DU MQO DD MQO DU MQO DD MQO
(10a) (10b) (10c) (10d) (11a) (11b) (11c) (11d) (12a) (12b) (12c) (12d)
Painel A: primeiro acompanhamento
Amostra total -0,247** -0,249** -0,254** -0,243* 0,039 0,057 0,086 0,089 0,046 0,065 0,110 0,109
[0,111] [0,103] [0,123] [0,124] [0,110] [0,101] [0,123] [0,123] [0,110] [0,106] [0,132] [0,132]
Turma 1 -0,385** -0,372** -0,344* -0,333* 0,090 0,063 0,012 0,032 0,163 0,147 0,110 0,092
[0,153] [0,146] [0,177] [0,178] [0,153] [0,144] [0,174] [0,174] [0,160] [0,154] [0,184] [0,186]
Turma 2 0,017 -0,055 -0,168 -0,196 0,132 0,103 0,063 0,192 0,024 0,023 0,017 0,121
[0,213] [0,192] [0,242] [0,253] [0,227] [0,211] [0,242] [0,244] [0,203] [0,198] [0,241] [0,242]
Turma 3 -0,171 -0,168 -0,166 -0,211 -0,076 0,029 0,204 0,233 -0,150 -0,105 0,028 0,081
[0,276] [0,240] [0,256] [0,263] [0,233] [0,209] [0,274] [0,284] [0,238] [0,226] [0,326] [0,336]
Turmas 2 e 3 -0,077 -0,129 -0,190 -0,224 -0,001 0,061 0,151 0,183 -0,097 -0,053 0,060 0,081
[0,167] [0,148] [0,173] [0,178] [0,162] [0,147] [0,178] [0,182] [0,153] [0,146] [0,194] [0,198]
Incluindo covariáveis Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim
Observações 328 328 328 328 328 328 328 328 328 328 328 328
Média para grupo de controle:
amostra total 0,097   -0,008   -0,012  
Média para grupo de controle:
turma 1 0,185   -0,065   -0,087  
Média para grupo de controle:
turma 2 0,011   0,097   0,122  
Média para grupo de controle:
turma 3 0,030   -0,054   -0,065  
Média para grupo de controle:
turmas 2 e 3 0,017   0,044   0,056  
Painel B: segundo acompanhamento
Amostra total -0,171 -0,155 -0,112 -0,107 0,124 0,144 0,182 0,188 0,062 0,080 0,133 0,142
[0,120] [0,116] [0,143] [0,144] [0,120] [0,114] [0,136] [0,137] [0,118] [0,115] [0,144] [0,145]
Turma 1 -0,248 -0,229 -0,184 -0,178 0,215 0,190 0,140 0,158 0,077 0,072 0,052 0,066
[0,162] [0,155] [0,192] [0,192] [0,165] [0,157] [0,187] [0,189] [0,157] [0,155] [0,191] [0,192]
Turma 2 0,145 0,141 0,121 0,010 0,073 0,065 0,059 0,051 -0,153 -0,141 -0,111 -0,152
[0,230] [0,228] [0,297] [0,302] [0,245] [0,221] [0,238] [0,237] [0,264] [0,260] [0,292] [0,286]
Turma 3 -0,159 -0,167 -0,189 -0,285 0,124 0,178 0,422 0,477 0,301 0,339 0,429 0,455
[0,299] [0,295] [0,342] [0,344] [0,268] [0,268] [0,353] [0,364] [0,267] [0,249] [0,346] [0,360]
Turmas 2 e 3 -0,030 -0,036 -0,058 -0,133 0,064 0,128 0,257 0,269 0,066 0,111 0,228 0,193
[0,183] [0,180] [0,221] [0,224] [0,178] [0,170] [0,203] [0,205] [0,185] [0,179] [0,225] [0,230]
Incluindo covariáveis Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim
Observações 282 282 282 282 282 282 282 282 282 282 282 282
Média para grupo de controle:
amostra total
0,082   -0,044   -0,015  
Média para grupo de controle:
turma 1
0,069   -0,177   -0,056  
Média para grupo de controle:
turma 2
0,119   0,173   0,086  
Média para grupo de controle:
turma 3
0,056   -0,054   -0,073  
Média para grupo de controle:
turmas 2 e 3
0,095   0,087   0,026  
Obs.: A tabela apresenta estimativas do efeito médio do tratamento sobre os tratados. Para cada variável, quatro regressões diferentes são apresentadas: as duas primeiras
colunas (a) e (b) correspondem à especificação DU sem e com controles para valores de base da variável. As duas colunas seguintes (c) e (d) registram a especificação
DD sem e com covariáveis. As covariáveis incluem gênero, renda domiciliar e idade. O tamanho total da amostra para a primeira pesquisa de acompanhamento é N =
328, turma 1 = 181, turma 2 = 86, turma 3 = 61. E para a segunda pesquisa de acompanhamento: N = 282, turma 1 = 158, turma 2 = 69, turma 3 = 55. Erros-
-padrão se encontram entre parênteses.
Os níveis de significância são indicados por: *** significante ao nível de 1%; ** significante ao nível de 5%; * significante ao nível de 10%.
42
Brasília, novembro de 2015
TABELA 10
Índices sintéticos e p-valores ajustados de famílias de resultados
Índice sintético – resultados
de mercado de trabalho
Índice sintético –
comportamento de risco (uso
de álcool, tabaco e outras
drogas)
Índice sintético –
comportamento de risco
(atos de violência e
vitimização)
Índice sintético – habilidades
socioemocionais
DU MQO DD MQO DU MQO DD MQO DU MQO DD MQO DU MQO DD MQO
Modelo de
especificação (1a) (1b) (1c) (1d) (2a) (2b) (2c) (2d) (3a) (3b) (3c) (3d) (4a) (4b) (4c) (4d)
Painel A: primeiro acompanhamento
Amostra total
-0,142 -0,125
0,128 0,122
-0,007 -0,019
-0,049 -0,048
-0,209**-0,207** -0,158**-0,159**
0,052 0,049
-0,048
-0,053
p-valor com correção
de Hochberg 0,600 0,732 0,535 0,490 0,898 0,732 0,535 0,490 0,012 0,016 0,020 0,020 0,898 0,732 0,535 0,490
Turma 1
-0,198 -0,130
-0,128 -0,120
-0,005 -0,021
-0,107 -0,109 -0,190 -0,184
-0,190**-0,190**
0,055 0,043
-0,014
-0,019
p-valor com correção
de Hochberg 0,585 0,766 0,901 0,866 0,942 0,766 0,552 0,534 0,112 0,132 0,028 0,028 0,942 0,766 0,901 0,866
Turma 2 0,271 0,262
0,709** 0,767**
-0,059 -0,035
-0,021 -0,076 -0,200 -0,206 -0,183 -0,136 -0,084
-0,080
0,055 -0,014
p-valor com correção
de Hochberg 0,618 0,723 0,036 0,028 0,645 0,791 0,909 0,936 0,618 0,676 0,549 0,936 0,645 0,791 0,909 0,936
Turma 3
-0,358 -0,355
-0,025 0,116 0,126 0,146 0,077 0,092 0,041 0,032 -0,074 -0,029 0,068 0,111
-0,139
-0,168
p-valor com correção
de Hochberg 0,766 0,819 0,939 0,860 0,766 0,819 0,939 0,860 0,766 0,819 0,939 0,860 0,766 0,819 0,939 0,860
Turmas 2 e 3
-0,024 -0,021
0,382 0,470 0,023 0,030 0,024 0,015 -0,106 -0,115 -0,173 -0,154 0,022 0,055
-0,065
-0,082
p-valor com correção
de Hochberg 0,885 0,903 0,240 0,104 0,885 0,903 0,840 0,902 0,885 0,903 0,240 0,381 0,885 0,903 0,840 0,902
Incluindo covariáveis Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim
Painel B: segundo acompanhamento
Amostra total 0,107 0,093 0,235 0,254 0,000 0,008 -0,068 -0,067 0,053 0,052 0,045 0,052 -0,002 0,003
-0,099
-0,103
p-valor com correção
de Hochberg 0,993 0,966 0,432 0,336 0,993 0,966 0,485 0,426 0,993 0,966 0,485 0,426 0,993 0,966 0,485 0,426
Turma 1 0,128 0,136 0,147 0,161 0,032 0,047 -0,036 -0,036 0,070 0,076 0,069 0,066 -0,036
-0,042 -0,074
-0,080
p-valor com correção
de Hochberg 0,743 0,704 0,702 0,704 0,743 0,704 0,702 0,704 0,743 0,704 0,702 0,704 0,743 0,704 0,702 0,704
Turma 2 0,429 0,417 0,497 0,506
-0,121 -0,124
-0,172 -0,208 0,144 0,189 0,083 0,160 -0,069
-0,025
0,037 0,029
p-valor com correção
de Hochberg 0,200 0,220 0,424 0,436 0,677 0,760 0,863 0,476 0,677 0,423 0,863 0,476 0,677 0,880 0,863 0,895
Turma 3
-0,271 -0,355
0,061 0,146 0,105 0,145 -0,003 0,020 0,029 -0,023 -0,252 -0,249 0,008 0,015
-0,168
-0,166
p-valor com correção
de Hochberg 0,964 0,851 0,977 0,838 0,964 0,851 0,977 0,838 0,964 0,851 0,492 0,568 0,964 0,851 0,948 0,838
Turmas 2 e 3 0,140 0,102 0,308 0,358
-0,044 -0,030
-0,105 -0,111 0,042 0,029 -0,069 -0,046 -0,046
-0,001 -0,134
-0,126
p-valor com correção
de Hochberg 0,703 0,991 0,492 0,460 0,703 0,991 0,492 0,650 0,703 0,991 0,492 0,650 0,703 0,991 0,492 0,650
Incluindo covariáveis Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim
Obs.: A tabela apresenta índices sintéticos conforme Kling, Liebman e Katz (2007). P-valores são ajustados com o método Hochberg (1988). Os p-valores originais
estão ordenados de maneira crescente, de modo que p1>...>pi>...pK; onde K é o número de famílias de resultados. O i-ésimo p-valor ajustado corresponde a:
..
Texto para
Discussão
2160
43
A Prática de Atividades Artísticas Pode Melhorar a Situação dos Jovens no Mercado de Trabalho?
evidências de um experimento aleatório no Rio de Janeiro
TABELA 11
Heterogeneidade com respeito a pontuações socioemocionais (Grit e CPS)
Impacto diferencial
Trabalho assalariado na semana anterior Renda do trabalho mensal
(R$)
DU MQO DD MQO DU MQO DD MQO
Interação do tratamento com: (1a) (1b) (1c) (1d) (2a) (2b) (2c) (2d)
Painel A: primeiro acompanhamento
Pontuação de Grit alta 0,214** 0,228** 0,199 0,203 -43,963 -54,684 -90,646 -94,606
[0,100] [0,099] [0,130] [0,130] [100,553] [95,161] [113,717] [114,601]
Pontuação de Grit bruta 0,219* 0,234** 0,177 0,179 -145,405 -142,655 -153,975 -159,491
[0,117] [0,116] [0,151] [0,152] [117,487] [111,074] [131,913] [133,253]
Pontuação CPS alta 0,123 0,135 -0,076 -0,082 27,128 45,326 -73,734 -70,612
[0,101] [0,100] [0,130] [0,130] [100,565] [95,236] [111,632] [113,982]
Pontuação de CPS bruta 0,009** 0,011** 0,002 0,002 -2,153 -1,112 -5,706 -5,580
[0,004] [0,004] [0,005] [0,006] [4,595] [4,351] [4,957] [5,032]
Incluindo covariáveis Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim
Painel B: segundo acompanhamento
Pontuação de Grit alta 0,113 0,130 0,032 0,025 61,406 131,307 387,154** 405,019**
[0,087] [0,087] [0,140] [0,141] [119,368] [112,091] [181,046] [180,973]
Pontuação de Grit bruta 0,096 0,115 -0,014 -0,026 33,063 130,518 302,724 317,714
[0,104] [0,104] [0,166] [0,166] [140,431] [132,452] [211,659] [211,729]
Pontuação CPS alta 0,180** 0,195** 0,077 0,069 27,128 45,326 -73,734 -70,612
[0,086] [0,085] [0,140] [0,140] [100,565] [95,236] [111,632] [113,982]
Pontuação de CPS bruta 0,002 0,003 -0,002 -0,003 -8,144 -4,167 -5,506 -4,268
[0,004] [0,004] [0,006] [0,006] [5,174] [4,905] [7,720] [7,836]
Incluindo covariáveis Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim
Obs.: A tabela apresenta o termo de interseção com a pontuação socioemocional alta/baixa (Grit e CPS), e com a pontuação de linha de base bruta. Erros-padrão se
encontram entre parênteses.
Os níveis de significância são indicados por: *** significante ao nível de 1%; ** significante ao nível de 5%; * significante ao nível de 10%.
TABELA 12
Efeitos de tratamento para diferentes percentis
12A – Escala Grit
Trabalho assalariado na semana anterior Renda do trabalho mensal (R$)
DU MQO DD MQO DU MQO DD MQO
(1a) (1b) (1c) (1d) (2a) (2b) (2c) (2d)
Painel A: primeiro acompanhamento
Tratamento ao percentil 5 de Gi -0,238** -0,245** -0,058 -0,064 152,882 142,039 173,977 183,933
[0,101] [0,101] [0,131] [0,132] [110,522] [104,648] [121,211] [123,174]
Tratamento ao percentil 10 de Gi -0,204** -0,209** -0,031 -0,036 111,871 101,803 138,445 147,127
[0,086] [0,086] [0,112] [0,112] [82,249] [77,946] [95,188] [96,870]
Tratamento ao percentil 25 de Gi -0,120* -0,119** 0,037 0,033 63,402 54,251 79,224 85,785
[0,056] [0,056] [0,073] [0,073] [56,172] [53,331] [61,594] [62,766]
Tratamento ao percentil 50 de Gi -0,069 -0,065 0,078 0,074 29,847 21,331 43,691 48,979
[0,050] [0,050] [0,065] [0,065] [49,529] [47,044] [55,720] [56,522]
Tratamento ao percentil 75 de Gi -0,001 0,007 0,132 0,129 -14,893 -22,563 -3,686 -0,095
[0,063] [0,062] [0,081] [0,081] [61,675] [58,445] [71,1978] [71,718]
Tratamento ao percentil 90 de Gi 0,032 0,043 0,159* 0,157 -37,263 -44,510 -39,218 -36,900
[0,075] [0,075] [0,097] [0,097] [73,887] [69,951] [93,299] [93,869]
Tratamento ao percentil 95 de Gi 0,082 0,095 0,200 0,198 -70,818 -77,430 -51,063 -49,169
[0,097] [0,096] [0,125] [0,125] [95,747] [90,578] [101,629] [102,247]
Incluindo covariáveis Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim
(Continua)
44
Brasília, novembro de 2015
Trabalho assalariado na semana anterior Renda do trabalho mensal (R$)
DU MQO DD MQO DU MQO DD MQO
(1a) (1b) (1c) (1d) (2a) (2b) (2c) (2d)
Painel B: segundo acompanhamento
Tratamento ao percentil 5 de Gi -0,057 -0,074 0,143 0,163 43,330 -44,058 -133,465 -140,158
[0,091] [0,090] [0,144] [0,145] [122,956] [116,158] [182,947] [183,370]
Tratamento ao percentil 10 de Gi -0,035 -0,048 0,141 0,159 50,960 -13,938 -86,892 -91,278
[0,070] [0,070] [0,123] [0,123] [95,837] [90,512] [155,336] [155,712]
Tratamento ao percentil 25 de Gi -0,005 -0,012 0,136* 0,149* 61,133 26,221 29,540 30,919
[0,049] [0,049] [0,079] [0,079] [67,384] [63,500] [100,283] [100,419]
Tratamento ao percentil 50 de Gi 0,018 0,015 0,131* 0,141** 69,081 57,595 122,686 128,678
[0,044] [0,043] [0,071] [0,071] [59,251] [55,619] [91,332] [91,124]
Tratamento ao percentil 75 de Gi 0,046 0,050 0,128 0,135 78,936 96,500 192,545* 201,996*
[0,055] [0,054] [0,087] [0,087] [73,477] [68,885] [112,348] [111,977]
Tratamento ao percentil 90 de Gi 0,061 0,068 0,126 0,131 84,023 116,579 262,405* 275,315*
[0,066] [0,065] [0,104] [0,104] [88,003] [82,567] [147,222] [146,795]
Tratamento ao percentil 95 de Gi 0,076 0,085 0,124 0,128 91,653 146,699 285,691* 299,755*
[0,078] [0,078] [0,124] [0,124] [114,076] [107,158] [160,474] [160,041]
Incluindo covariáveis Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim
12B – Escala CPS
Trabalho assalariado na semana anterior Renda do trabalho mensal (R$)
DU MQO DD MQO DU MQO DD MQO
(3a) (3b) (3c) (3d) (4a) (4b) (4c) (4d)
Painel A: primeiro acompanhamento
Tratamento ao percentil 5 de Gi -0,253*** -0,277*** 0,033 0,041 76,510 46,104 157,448 160,181
[0,098] [0,097] [0,130] [0,131] [99,792] [94,464] [109,060] [111,189]
Tratamento ao percentil 10 de Gi -0,207*** -0,224*** 0,047 0,052 67,896 41,655 134,625 137,862
[0,080] [0,080] [0,103] [0,104] [84,420] [79,905] [92,551] [94,397]
Tratamento ao percentil 25 de Gi -0,132** -0,138** 0,066 0,066 50,669 32,759 88,978 93,225
[0,057] [0,057] [0,074] [0,075] [59,077] [55,901] [65,325] [66,612]
Tratamento ao percentil 50 de Gi -0,067 -0,063 0,082 0,079 35,595 24,974 49,037 54,167
[0,050] [0,050] [0,065] [0,065] [50,251] [47,537] [55,555] [56,402]
Tratamento ao percentil 75 de Gi -0,002 0,012 0,098 0,091 20,521 17,189 9,096 15,109
[0,060] [0,059] [0,077] [0,077] [60,245] [57,005] [65,676] [66,381]
Tratamento ao percentil 90 de Gi 0,063 0,087 0,115 0,104 5,447 9,405 -30,845 -23,949
[0,080] [0,080] [0,102] [0,103] [82,480] [78,065] [89,154] [90,073]
Tratamento ao percentil 95 de Gi 0,100 0,130 0,124 0,111 -3,166 4,956 -53,669 -46,267
[0,094] [0,094] [0,120] [0,121] [97,701] [92,480] [105,388] [106,514]
Incluindo covariáveis Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim
Painel B: segundo acompanhamento
Tratamento ao percentil 5 de Gi -0,013 -0,048 0,178 0,224 242,250* 142,849 194,954 175,800
[0,090] [0,090] [0,148] [0,149] [125,403] [118,942] [173,845] [176,585]
Tratamento ao percentil 10 de Gi -0,003 -0,029 0,167 0,203* 193,385* 117,846 175,682 160,861
[0,071] [0,071] [0,113] [0,114] [99,184] [93,996] [151,319] [153,562]
Tratamento ao percentil 25 de Gi 0,013 0,001 0,153* 0,175** 116,014* 78,258 120,618 118,178
[0,049] [0,049] [0,078] [0,079] [66,757] [62,983] [100,081] [100,766]
Tratamento ao percentil 50 de Gi 0,024 0,022 0,141** 0,153** 63,077 51,171 82,073 88,301
[0,043] [0,043] [0,070] [0,070] [59,659] [56,015] [89,951] [89,788]
Tratamento ao percentil 75 de Gi 0,036 0,044 0,130 0,131 10,139 24,085 49,035 62,691
[0,051] [0,051] [0,085] [0,084] [70,171] [65,888] [105,309] [105,160]
Tratamento ao percentil 90 de Gi 0,046 0,064 0,122 0,116 -34,654 1,165 18,750 39,215
[0,066] [0,065] [0,104] [0,104] [88,576] [83,350] [132,696] [133,002]
Tratamento ao percentil 95 de Gi 0,051 0,074 0,116 0,103 -67,231 -15,503 -11,535 15,740
[0,075] [0,074] [0,123] [0,123] [104,824] [98,775] [166,529] [167,438]
Incluindo covariáveis Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim
Obs.: A tabela apresenta os efeitos de tratamento para diferentes percentis da pontuação de linha de vase de Grit. Gi corresponde à pontuação na escala de Grit. Erros-
-padrão em parênteses.
Os níveis de significância são indicados por: *** significante ao nível de 1%; ** significante ao nível de 5%; * significante ao nível de 10%.
(Continuação)
Texto para
Discussão
2160
45
A Prática de Atividades Artísticas Pode Melhorar a Situação dos Jovens no Mercado de Trabalho?
evidências de um experimento aleatório no Rio de Janeiro
5.1 Impactos nos resultados de mercado de trabalho
O treinamento realizado pelo Projeto Galpão gerou impactos signicativos de emprego
e rendimentos para os jovens, os quais estão concentrados nas duas últimas turmas do
programa. A estimativa de impacto para toda a amostra da primeira pesquisa de acom-
panhamento – que fora coletada entre dois e cinco meses após o m do programa – é de
7,4 p.p. na probabilidade de emprego e de R$ 52,86 em rendimentos mensais, mas estes
não são estatisticamente signicantes (tabela 7, painel A, colunas 1d e 2d). Os impactos
estimados aumentam para 14,6 p.p. e R$ 100,46, respectivamente, na segunda pesquisa
de acompanhamento (painel B), que corresponde ao tempo entre onze e treze meses
após o término do programa, e nesse caso o primeiro é estatisticamente signicante.
A tabela 7 apresenta também os resultados por turma, mostrando que os resultados
são determinados sobretudo pela turma 2. O impacto de emprego na primeira pesquisa
de acompanhamento é de 25,2 p.p. para a turma 2. Não há resultados estatisticamente
signicantes para as turmas 1 ou 3. Os efeitos sobre os rendimentos mensais são maiores
e estatisticamente signicantes para as turmas que haviam terminado o programa há mais
tempo: R$ 302,9 para a turma 2 (ao nível de 1%) e R$ 269,6 para a turma 3 (ao nível
de 10%). Esses resultados sugerem que o tempo desde o término do programa pode ser
importante no nosso contexto – um resultado vericado também para outro contexto,
ver, por exemplo, Caliendo, Künn e Schmidl (2011). Na segunda pesquisa de acompa-
nhamento, os impactos são signicantes apenas para a amostra completa, mas novamente
os coecientes para a turma 2 são maiores que os outros. Com menos observações, no
entanto, não há potência suciente para identicar efeitos signicantes separadamente.
A análise também revela resultados consistentes em várias especicações.
As estimativas não são afetadas pela inclusão de covariáveis medidas no momento da
linha de base – bem como não há muita melhora nos erros padrões com a inclusão das
covariáveis. Os resultados de DD simples são similares àqueles incluindo covariáveis.
As estimativas por DU diferem ligeiramente das estimativas DD, embora em ambos
os casos a turma 2 verica impactos no emprego tanto na primeira como na segunda
pesquisa de acompanhamento. Os coecientes são menores para o estimador DU que
para o estimador DD. Dado que nem todas as covariáveis foram balanceadas adequa-
damente devido à aleatorização, nosso modelo preferido é o de DD com covariáveis.
Observando todos os resultados de mercado de trabalho em conjunto (tabela 10), nosso
modelo preferido fornece um impacto positivo e estatisticamente signicante para a
turma 2 – utilizando o p-valor ajustado que é a base dos testes de hipóteses múltiplas
em diferentes famílias de resultados.
46
Brasília, novembro de 2015
Há várias explicações para os impactos diferenciados por turmas. Uma possibili-
dade se relaciona ao mecanismo de seleção descrito anteriormente. Embora a primeira
turma tenha sido escolhida a partir de jovens que haviam se inscrito anteriormente e
ainda manifestavam o desejo de participar no programa meses depois, as duas últimas
turmas foram formadas a partir da demanda corrente do programa. Isso cria uma sele-
ção incidental no caso da turma 1, na qual jovens que querem participar do programa
costumavam ser aqueles que não conseguiram um emprego melhor. Outra diferença
referente à turma 1 é que para esta era permitido que o jovem frequentasse o programa
em sessões matutinas, vespertinas ou noturnas, enquanto que as turmas 2 e 3 só frequen-
tavam sessões matinais. No entanto, embora isso claramente atraísse diferentes jovens,
não está claro por que o programa seria menos eciente no caso de aulas noturnas.
Apesar dos tamanhos de amostra reduzidos no experimento, particularmente, na
segunda pesquisa de acompanhamento, as estimativas de impacto são bastante grandes
comparadas àquelas encontradas em outros experimentos aleatórios na região, tal como
Juventud y Empleo na República Dominicana ou Jovenes em Accíon na Colômbia. Os
impactos que estimamos são cerca do dobro daqueles encontrados na República Domi
-
nicana (Card, Kluve e Weber, 2010) e da mesma ordem que os da Colômbia (Attanasio,
Kugler e Meghir, 2011). Nem a República Dominicana nem a Colômbia vericaram
impactos no emprego para toda a amostra.
As estimativas de impacto nas variáveis do mercado de trabalho também se diferen-
ciam da literatura existente em outro aspecto. O programa parece não estar aumentando
a formalidade dos empregos. O emprego formal talvez seja a única dimensão na qual
outros programas de treinamento rigorosamente avaliados na ALC foram capazes de
ter impacto, e é de certa forma surpreendente que o treinamento realizado pelo Projeto
Galpão aparentemente não impacte a formalidade. As estimativas pontuais estão próximas
de zero e sempre são estatisticamente insignicantes (tabela 7, colunas 3a-3d). Alguns
comentários, no entanto, podem ajudar a entender este resultado. Em primeiro lugar,
conforme documentado na seção 3, a porcentagem de empregos formais aumentaram
de forma particularmente rápida no Rio de Janeiro entre o primeiro semestre de 2012
e o primeiro semestre de 2013. E a formalidade era relativamente alta nesta cidade, em
comparação com outras áreas metropolitanas do Brasil, ou em comparação com os outros
países nos quais temos estudos rigorosos de programas semelhantes. Em segundo lugar,
ao contrário dos outros programas avaliados, o Galpão não conta com um processo
estruturado de colocação baseado em estágio conforme mencionado anteriormente. Na
medida em que esse estágio temporário pode se tornar permanente, a proporção dos
empregos formais pode ser impactada.
Texto para
Discussão
2160
47
A Prática de Atividades Artísticas Pode Melhorar a Situação dos Jovens no Mercado de Trabalho?
evidências de um experimento aleatório no Rio de Janeiro
5.2 Impactos no comportamento de risco A tabela 8 complementa os resultados
do mercado de trabalho com estimativas dos efeitos médio do tratamento sobre os tra-
tados (EMTT) para uma série de resultados que medem comportamento de risco, que
inclui uso de tabaco, drogas e álcool, e atos de violência e vitimização. Não analisamos
resultados de comportamento de risco na primeira pesquisa de acompanhamento ten-
do em vista que a estrutura temporal retrospectiva utilizada neste módulo foi de um
ano – muito maior do que aquela usada nos resultados de mercado de trabalho. Logo,
se os entrevistados responderam com precisão, eles relatariam experiências que ocor-
reram antes do programa. Essas estimativas estão registradas no anexo A (tabela A5).
Os resultados da segunda pesquisa de acompanhamento não mostram impactos
em nenhuma variável de risco. A única diferença signicativa é uma proporção maior
de jovens no grupo de tratamento que relataram fumar (tabela 8, coluna 1d). Ademais,
o programa parece estar reduzindo o risco de envolvimento em brigas e em testemunhar
um ataque violento ou o uso de arma de fogo. Essas estimativas de parâmetros são nega-
tivas, mas insignicantes. Os resultados sugerem algumas evidências de que o programa
pode reduzir alguns fatores de risco no médio prazo.
5.3 Impactos nas habilidades socioemocionais
O último conjunto de variáveis abrange as habilidades socioemocionais. Reportamos
na tabela 9 estimativas de impacto como escores z, que são calculados como a diferença
do escore de teste individual e o escore de teste médio dos dois grupos, divididos pelo
desvio-padrão do escore de teste nos dois grupos.19 Vericamos poucos impactos signi-
cantes do programa sobre os níveis de desenvolvimento socioemocional. Quando da
primeira pesquisa de acompanhamento, parece haver uma pequena indicação de que
resultados inferiores para o grupo de tratamento em uma das dimensões da escala Grit
(consistência do interesse), e resultados superiores na subescala Ordem e autoorganização
do teste CPS (colunas 10d e 6d, painel A). Na segunda pesquisa de acompanhamento,
apenas a subescala CPS permanece signicante ao nível de 10% (painel B). A coluna
3d registra também um aumento de desvio-padrão de 0,475 na pontuação da dimensão
19. Isso significa, por exemplo, que o coeficiente da pontuação CPS total para a amostra completa na coluna 1d (painel A)
implica que a pontuação CPS total para indivíduos alocados no grupo de tratamento é 0.113 desvios-padrão mais altos
que a pontuação CPS total para o grupo de controle. Essa explicação é apenas ilustrativa, no entanto, já que a estimativa
pontual não é significante.
48
Brasília, novembro de 2015
comportamento em situações de conito para o grupo de tratamento. O estimador DD
talvez seja inadequado para as variáveis apresentadas na tabela 9, considerando a dimen-
são temporal envolvida na coleta dessas informações. No caso de variáveis do mercado
de trabalho, o questionário claramente identicou a semana de referência nos dados de
base como a semana antes do programa. Mas, uma vez que os dados coletados nas escalas
de Grit e CPS não dependem de relato de fatos acontecidos e, em vez disso, incluem
relatos contemporâneos de percepções e valores, eles necessariamente reetirão o estado
de espírito na ocasião em que os dados foram coletados (Duckworth et al., 2007). Esse
estado de espírito, por sua vez, pode ter sido impactado pela participação inicial no
programa, e a direção deste potencial viés não é clara.
Para tratar dessa questão, o estimador DU é provavelmente uma melhor forma
de avaliar os impactos do programa nas características socioemocionais. Esse estimador
não seria impactado (viesado) pelas possíveis diferenças na linha de base. Relatamos os
resultados correspondentes nas colunas (a) e (b). De fato, os resultados anteriormente
signicativos parecem ter sido afetados pelo processo recém-descrito, visto que os coe-
cientes são ou menores ou insignicantes agora. Não obstante, não há padrão geral
nos impactos em traços socioemocionais, conforme avaliados pelos testes psicológicos,
e os resultados são bastante inconclusivos. De fato, a ausência de resultados consistentes
sugere que as habilidades socioemocionais, embora evoluam durante o ciclo de vida,
possam ser difíceis de moldar por programa de treinamento de mão de obra, pelo menos
no curto e no médio prazos.
Apesar da vericação de que atributos socioemocionais podem ser difíceis de serem
alterados no curto e médio prazos, as evidências sugerem que eles podem ser fatores
importantes para o sucesso do programa. Parte da elaboração do programa se relaciona
à seleção de jovens vulneráveis que tinham boas pontuações nos atributos socioemocio-
nais, mas que não tinham as habilidades para utilizarem esses atributos em benefício
próprio no mercado de trabalho. A tabela 11 apresenta os resultados de emprego e ren-
dimentos por pontuação socioemocional alta/baixa (equação 2), e a tabela 12 apresenta
as estimativas do estimador de efeito de tratamento para diferentes níveis da pontuação
socioemocional (equação 3). O modelo DU mostra que os efeitos de tratamento no
emprego são maiores para jovens com níveis maiores de pontuações Grit de base, pelo
menos no curto prazo (tabela 11, painel A). Esta vericação é corroborada ao estimar o
modelo de emprego usando uma interação com a pontuação de Grit bruta. Nesse caso,
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Discussão
2160
49
A Prática de Atividades Artísticas Pode Melhorar a Situação dos Jovens no Mercado de Trabalho?
evidências de um experimento aleatório no Rio de Janeiro
a estimativa de parâmetro de estimação também é estatisticamente signicante. Na espe-
cicação DD, no entanto, essas estimativas não são mais signicantes. E quando o efeito
de tratamento é avaliado ao longo dos diferentes percentis da pontuação bruta, vemos
impactos maiores com percentis mais altos da pontuação de Grit. Para as especicações
DD, no entanto, isso não é vericado (tabela 12).
6 CONCLUSÕES
Este trabalho apresenta uma análise empírica de um programa de capacitação inovador
desenvolvido no Rio de Janeiro, que combina treinamento técnico com treinamento
em competências de vida utilizando protocolos baseados em arte. O programa é dire-
cionado a jovens moradores de favelas e foi elaborado para ensinar habilidades técnicas,
acadêmicas e de vida por meio das artes. Baseamos nossa análise em um experimento
aleatório para medir a eciência do programa. Nossa análise contribui para a literatura
sobre o treinamento de jovens e o papel das habilidades socioemocionais no mercado
de trabalho de diversas formas diferentes e signicativas.
O programa fornece o primeiro exemplo de uma avaliação rigorosa, com base
em um experimento aleatório, de um programa de geração de emprego fundamentado
nas artes para jovens em situação de risco. Até onde sabemos, não há outra avaliação
de impacto rigorosa para programas semelhantes. Dessa forma, este estudo apresenta
evidências adicionais referentes às alternativas disponíveis aos formuladores de políticas
públicas que procuram meios de promover a empregabilidade de jovens – ou mesmo
de abordar a natureza precária do emprego juvenil. Os resultados sugerem que o modelo
Galpão pode ser uma alternativa eciente às abordagens pedagógicas tradicionais relativas
ao treinamento de jovens. As evidências que apresentamos mostram que os jovens se
beneciam tanto no curto quanto no médio prazos. As estimativas de impacto global
para os jovens do programa no médio prazo indicam um aumento de 14,6 p.p. nas taxas
de emprego e um aumento de R$ 100,46 nos rendimentos mensais. No entanto, para
algumas turmas, esses impactos são muito maiores – particularmente para a turma 2.
Embora não possamos testar de modo conclusivo hipóteses concorrentes sobre a razão
de isso acontecer, a explicação mais plausível é que a autosseleção pode ter impactado a
turma 1. Para a turma 2, os impactos de emprego são da ordem de 38% e os de rendi-
mento de 40%. Os resultados também mostram, de forma um tanto surpreendente, que
o programa não tem impacto na formalidade dos empregos. Isso é contrário às evidências
50
Brasília, novembro de 2015
de quase todos os programas de treinamento de jovens da ALC, que mostram impactos
limitados nos rendimentos e no emprego, quando existentes, mas positivos impactos
na formalidade. O contraste dos nossos resultados com o da literatura pode ser devido
a diversas razões, entre as quais duas se destacam. A primeira é que o contexto do pro-
grama é bastante especíco. O Rio de Janeiro apresentava níveis altos de formalidade,
mesmo entre os jovens, e esse nível aumentou rapidamente durante o período da nossa
avaliação. Isso é muito diferente dos contextos na República Dominicana ou Colômbia,
por exemplo, países nos quais a incidência de informalidade durante os anos nos quais
os seus respectivos programas foram avaliados era particularmente alta.
Outra explicação possível reside na estrutura do programa em si. O Galpão não
apresenta um módulo de estágio em empresas potenciais contratantes. Talvez devesse. Ao
passo que outros programas avaliados contavam com uma rede de empresas que recebiam
estagiários subsidiados, a estratégia de mediação de trabalho do Galpão baseou-se em
alianças pontuais com atores especícos do setor privado, mas os jovens em sua maioria
tiveram que conseguir seus empregos sozinhos. Isso signica que outros programas
automaticamente alocavam jovens em empregos formais – e, ao m do estágio, alguns
permaneceriam na empresa. O componente associado à demanda do treinamento de
jovens foi interpretado como um dos fatores de sucesso dos referidos programas na ALC
(Urzúa e Puentes, 2010). Ao direcionar empresas formais com empregos formais desde
o início, a estratégia de intermediação de trabalho pode ser mais eciente, em geral, à
formalidade que a do Galpão.
Ademais, este trabalho também contribui para evidenciar o papel das habilidades
socioemocionais no contexto do mercado de trabalho. As estimativas não mostram
impactos claros do programa sobre habilidades socioemocionais, o que sugere que estas
podem ser difíceis de serem alteradas no curto e médio prazos, e podem, assim como
as medições de QI, serem em grande parte exógenas no contexto de programas dessa
natureza. Em geral, o programa não parece impactar o desempenho dos beneciários
nas avaliações psicológicas padronizadas das habilidades socioemocionais. Em especial,
as habilidades relacionadas às dimensões de responsabilidade e perseverança parecem
inalteradas pelo programa.
Apesar disso, os dados também mostram que atributos socioemocionais, embora
não sejam impactados pelo programa, parecem ser importantes para o seu sucesso. Jovens
com níveis superiores de habilidades socioemocionais se saíram melhor, pelo menos em
Texto para
Discussão
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51
A Prática de Atividades Artísticas Pode Melhorar a Situação dos Jovens no Mercado de Trabalho?
evidências de um experimento aleatório no Rio de Janeiro
termos de resultados de mercado de trabalho. Isso é consistente com o modelo, que é o
de usar altos níveis de habilidade socioemocionais como um ativo para esses jovens, e
complementar esse ativo com habilidades acadêmicas e de vida. Vimos que, no momento
da linha de base, os participantes atingiram valores altos na escala de Grit, o que sugere
que o programa de fato atrai esse tipo de jovem. Neste contexto, o papel das habilidades
socioemocionais pode ser efetivamente o de ajudar a desenvolver habilidades cognitivas
mais convencionais, como prociência linguística, com os números, e outras funções que
são ensinadas. Isso seria compatível com a literatura que sugere que o desenvolvimento
inicial de habilidades, como habilidades socioemocionais, podem posteriormente pos-
sibilitar o desenvolvimento de habilidades cognitivas na vida, processo denominado de
complementaridades dinâmicas na formação de habilidades (Carneiro e Heckman, 2003;
Heckman e Masterov, 2007). Tal padrão também não seria necessariamente incompatí-
vel com as evidências que identicam correlações contemporâneas entre as habilidades
socioemocionais e as variáveis de trabalho, uma vez que esses estudos foram em grande
parte apoiados em pesquisas domiciliares com amostra aleatória representativa do universo
de jovens e não de um grupo de jovens autosselecionados (Diaz, Arias e Tudela, 2012).
Seríamos negligentes se não nalizássemos este estudo com uma ressalva. Nossa
análise não é uma avaliação de uma política pública. O Galpão foi, em sua fase inicial,
um instrumento de política pública, pois foi usado pelas autoridades municipais como
veículo para treinamento de jovens em ampla escala para a cidade. Mas a natureza in-
constante do relacionamento – a parceria foi extinta quando o governante do município
mudou – é exatamente o que forçou o Galpão a adotar uma estratégia orientada para o
setor privado. Sendo uma iniciativa privada, ela é muito mais seletiva em sua abordagem,
e na identicação dos parceiros do setor privado, e mesmo na escolha dos beneciários.
Essa natureza seletiva do programa introduz uma complexidade na interpretação dos
resultados. Os ganhos no indicador de emprego seriam desencadeados pela formação de
capital humano – com relação às habilidades cognitivas e socioemocionais – ou seriam
desencadeados pela capacidade de o programa sinalizar os jovens de maior potencial que o
programa pôde selecionar positivamente? Os dados disponíveis não nos permitem testar
conclusivamente essas duas hipóteses. As entrevistas com os empregadores demonstraram
claramente que eles valorizam o selo de qualidade do programa. Eles mencionam que
os jovens do Galpão são mais responsáveis, focados, conáveis e apresentam melhores
capacidades técnicas. Mas isso pode ser devido tanto à seleção, quanto à formação do
capital humano. O cenário mais provável é o de que ambos os fatores inuenciam, mas
52
Brasília, novembro de 2015
exatamente o quanto decorre da seleção e o quanto se deve a melhoria das capacidades
não está claro.
Nesse sentido, escalonar o modelo Galpão, seguindo os mesmos parâmetros do
seu desenho, para uma população maior será um desao. Um programa de treinamento
público abrangente, aberto a todos os jovens, certamente seria menos seletivo e, enquan-
to tal, não seria capaz de sinalizar ex ante a qualidade para potenciais empregadores.
E, na medida em que as habilidades adquiridas durante o projeto complementam os
relativamente altos níveis de capacidades cognitivas dos jovens recrutados pelo Galpão,
uma política mais abrangente poderia ser incapaz de apresentar resultados comparáveis.
Ao mesmo tempo, a maior relevância dos resultados adviria do fato de que corroboram
a hipótese de que programas multicomponentes seriam mais ecazes para os jovens.
De fato, embora o treinamento em competências socioemocionais não pareça reetir
em escores de teste maiores sobre capacidades não cognitivas por si só, pode constituir
precisamente o canal complementar necessário, por meio do qual as habilidades voca-
cionais seriam estimuladas, gerando, assim, impactos maiores e positivos nos resultados
de mercado de trabalho.
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A Prática de Atividades Artísticas Pode Melhorar a Situação dos Jovens no Mercado de Trabalho?
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Texto para
Discussão
2160
57
A Prática de Atividades Artísticas Pode Melhorar a Situação dos Jovens no Mercado de Trabalho?
evidências de um experimento aleatório no Rio de Janeiro
ANEXO A
TABELA A.1
Deserção e condição de tratamento
Primeiro acompanhamento Segundo acompanhamento
(1) (2)
Alocado no grupo de tratamento -0,0004 -0,0598
[0.030] [0.044]
Taxa de deserção do grupo de controle 0,0898 0,2077
Tamanho da amostra 358 358
Obs.: A coluna (1) registra o coeficiente da regressão de uma dummy para os desertores entre a linha de base e a primeira pesquisa de acompanhamento em condição de
tratamento. A coluna (2) registra o coeficiente da regressão de uma dummy para os desertores entre a linha de base e a segunda pesquisa de acompanhamento em
condição de tratamento. Todas as regressões incluem controles para turmas em que foram aplicadas. Erros-padrão estão entre parênteses.
Níveis de significância são indicados por:
*** significância ao nível de 1%; ** significância ao nível de 5%;
* significância ao nível de 10%.
TABELA A.2
Balanceamento de covariáveis de características sociodemográficas por turma
Variável
Turma 1 Turma 2 Turma 3
Tratamento
(T)
Controle
(C)
Diferença
T-C
Tratamento
(T)
Controle
(C)
Diferença
T-C
Tratamento
(T)
Controle
(C)
Diferença
T-C
Idade 22,281 22,965 -0,683 24,538 24,083 0,455 23,786 22,879 0,907
(3,589) (3,759) [0,547] (3,467) (3,441) [0,810] (3,755) (3,343) [0,909]
Mulher 0,083 0,118 -0,034 0,038 0,083 -0,045 0,393 0,303 0,090
(0,278) (0,324) [0,045] (0,196) (0,279) [0,060] (0,497) (0,467) [0,124]
Solteiro 0,802 0,788 0,014 0,654 0,583 0,071 0,786 0,636 0,149
(0,401) (0,411) [0,060] (0,485) (0,497) [0,116] (0,418) (0,489) [0,118]
Benefício Família Carioca 0,021 0,012 0,009 0,000 0,017 -0,017 0,000 0,000 0,000
(0,144) (0,108) [0,019] (0,000) (0,129) [0,025] (0,000) (0,000) [0,000]
Benefício Bolsa Família 0,135 0,082 0,053 0,115 0,150 -0,035 0,107 0,152 -0,044
(0,344) (0,277) [0,047] (0,326) (0,360) [0,082] (0,315) (0,364) [0,088]
Tamanho da residência 4,063 3,612 0,451* 3,692 3,583 0,109 3,786 3,424 0,361
(1,782) (1,641) [0,256] (1,463) (1,555) [0,359] (1,771) (1,562) [0,427]
Renda domiciliar 1.637,926 1.692,635 -54,709 2.051,730
1.424,400
627,330** 1.620,786 1.466,667 154,119
(1.143,009)
(1.187,788)
[173,395]
(1.574,050)
(995,537)
[281,118]
(1.007,039)
(1.618,254)
[352,711]
Pessoas alfabetizadas no domicílio 0,977 0,980 -0,003 0,974 0,947 0,027 0,968 0,970 -0,002
(0,084) (0,072) [0,012] (0,078) (0,130) [0,027] (0,106) (0,105) [0,027]
Acesso à rede oficial de água 0,729 0,753 -0,024 0,692 0,617 0,076 0,821 0,576 0,246**
(0,447) (0,434) [0,066] (0,471) (0,490) [0,114] (0,390) (0,502) [0,117]
Água paga 0,531 0,482 0,049 0,385 0,300 0,085 0,393 0,394 -0,001
(0,502) (0,503) [0,075] (0,496) (0,462) [0,111] (0,497) (0,496) [0,128]
Coleta de lixo 0,781 0,835 -0,054 0,769 0,733 0,036 0,786 0,758 0,028
(0,416) (0,373) [0,059] (0,430) (0,446) [0,104] (0,418) (0,435) [0,110]
Já trabalhou 0,938 0,941 -0,004 0,923 0,950 -0,027 0,929 0,970 -0,041
(0,243) (0,237) [0,036] (0,272) (0,220) [0,056] (0,262) (0,174) [0,056]
Idade no primeiro emprego 16,322 15,488 0,835* 16,833 15,842 0,991 15,885 15,406 0,478
(2,561) (2,994) [0,426] (3,655) (3,189) [0,811] (2,535) (3,368) [0,799]
(Continua)
58
Brasília, novembro de 2015
Variável
Turma 1 Turma 2 Turma 3
Tratamento
(T)
Controle
(C)
Diferença
T-C
Tratamento
(T)
Controle
(C)
Diferença
T-C
Tratamento
(T)
Controle
(C)
Diferença
T-C
Empregado 0,579 0,671 -0,092 0,808 0,733 0,074 0,536 0,697 -0,161
(0,496) (0,473) [0,072] (0,402) (0,446) [0,102] (0,508) (0,467) [0,125]
Desempregado 0,189 0,153 0,037 0,154 0,217 -0,063 0,143 0,091 0,052
(0,394) (0,362) [0,057] (0,368) (0,415) [0,094] (0,356) (0,292) [0,083]
Renda do trabalho mensal 745,174 685,689 59,485 861,875 867,136 -5,261 634,571 700,045 -65,474
(295,859) (324,995) [65,124] (243,508)
(322,209)
[88,695] (368,243) (365,224) [125,259]
Horas trabalhadas por semana 41,208 43,667 -2,458 45,625 44,273 1,352 41,000 37,818 3,182
(13,271) (15,932) [3,033] (9,294) (11,833) [3,279] (17,267) (11,104) [4,714]
Contrato formal 0,676 0,613 0,063 0,714 0,824 -0,109 0,778 0,684 0,094
(0,475) (0,495) [0,118] (0,469) (0,387) [0,131] (0,441) (0,478) [0,189]
Ensino médio 0,882 0,875 0,007 0,727 0,830 -0,103 0,882 0,957 -0,074
(0,325) (0,333) [0,057] (0,456) (0,379) [0,102] (0,332) (0,209) [0,086]
N 96 85 26 60 28 33
Obs.: Os grupos de tratamento e controle registrados são formados por jovens para os quais havia dados disponíveis tanto da linha de base como da primeira pesquisa de
acompanhamento. Desvios-padrão se encontram entre parênteses.
Os níveis de significância são indicados por: *** significante ao nível de 1%; ** significante ao nível de 5%;
* significante ao nível de 10%.
TABELA A.3
Balanceamento de covariáveis de comportamento de risco e atividades sociais por turma
Variável
Turma 1 Turma 2 Turma 3
Tratamento
(T)
Controle
(C)
Diferença
T-C
Tratamento
(T)
Controle
(C)
Diferença
T-C
Tratamento
(T)
Controle
(C)
Diferença
T-C
Festa 0,729 0,765 -0,036 0,885 0,683 0,201* 0,714 0,636 0,078
(0,447) (0,427) [0,065] (0,326) (0,469) [0,101] (0,460) (0,489) [0,122]
Esportes 0,719 0,659 0,060 0,731 0,633 0,097 0,536 0,515 0,021
(0,452) (0,477) [0,069] (0,452) (0,486) [0,112] (0,508) (0,508) [0,130]
Igreja 0,510 0,459 0,052 0,500 0,600 -0,100 0,357 0,515 -0,158
(0,503) (0,501) [0,075] (0,510) (0,494) [0,117] (0,488) (0,508) [0,128]
Já fumou 0,219 0,235 -0,017 0,192 0,267 -0,074 0,071 0,242 -0,171*
(0,416) (0,427) [0,063] (0,402) (0,446) [0,102] (0,262) (0,435) [0,094]
Álcool na semana anterior 0,385 0,306 0,080 0,385 0,267 0,118 0,357 0,364 -0,006
(0,489) (0,464) [0,071] (0,496) (0,446) [0,108] (0,488) (0,489) [0,125]
Consumiu cinco ou mais doses de
álcool em uma única ocasião
0,541 0,615 -0,075 0,500 0,563 -0,063 0,500 0,583 -0,083
(0,505) (0,496) [0,128] (0,527) (0,512) [0,209] (0,527) (0,515) [0,223]
Fumou maconha na semana anterior 0,010 0,035 -0,025 0,000 0,050 -0,050 0,036 0,061 -0,025
(0,102) (0,186) [0,022] (0,000) (0,220) [0,043] (0,189) (0,242) [0,056]
Já usou drogas (cocaína, heroína,
ecstasy, outros)
0,000 0,024 -0,024 0,038 0,050 -0,012 0,036 0,030 0,005
(0,000) (0,152) [0,016] (0,196) (0,220) [0,050] (0,189) (0,174) [0,047]
Testemunhou qualquer incidente de
violência no ano anterior
0,542 0,565 -0,023 0,577 0,500 0,077 0,464 0,485 -0,021
(0,501) (0,499) [0,074] (0,504) (0,504) [0,118] (0,508) (0,508) [0,130]
(Continuação)
(Continua)
Texto para
Discussão
2160
59
A Prática de Atividades Artísticas Pode Melhorar a Situação dos Jovens no Mercado de Trabalho?
evidências de um experimento aleatório no Rio de Janeiro
Variável
Turma 1 Turma 2 Turma 3
Tratamento
(T)
Controle
(C)
Diferença
T-C
Tratamento
(T)
Controle
(C)
Diferença
T-C
Tratamento
(T)
Controle
(C)
Diferença
T-C
Testemunhou uso de arma de fogo no
ano anterior
0,354 0,365 -0,011 0,423 0,367 0,056 0,393 0,364 0,029
(0,481) (0,484) [0,072] (0,504) (0,486) [0,115] (0,497) (0,489) [0,127]
Testemunhou ataque físico no ano
anterior
0,326 0,318 0,009 0,231 0,167 0,064 0,286 0,273 0,013
(0,471) (0,468) [0,070] (0,430) (0,376) [0,092] (0,460) (0,452) [0,117]
Vítima de discriminação 0,188 0,176 0,011 0,154 0,167 -0,013 0,107 0,273 -0,166
(0,392) (0,383) [0,058] (0,368) (0,376) [0,088] (0,315) (0,452) [0,102]
Vítima de espancamento 0,063 0,106 -0,043 0,000 0,050 -0,050 0,000 0,000 0,000
(0,243) (0,310) [0,041] (0,000) (0,220) [0,043] (0,000) (0,000) [0,000]
Vítima de ameaça de uso de arma
de fogo
0,010 0,059 -0,048* 0,000 0,017 -0,017 0,000 0,030 -0,030
(0,102) (0,237) [0,027] (0,000) (0,129) [0,025] (0,000) (0,174) [0,033]
N 96 85 26 60 28 33
Obs.: Os grupos de tratamento e controle registrados são formados por jovens para os quais havia dados disponíveis tanto da linha de base como da primeira pesquisa de
acompanhamento. Desvios-padrão se encontram entre parênteses.
Os níveis de significância são indicados por: *** significante ao nível de 1%; ** significante ao nível de 5%;
* significante ao nível de 10%.
(Continuação)
60
Brasília, novembro de 2015
TABELA A.4
Balanceamento de covariáveis de habilidades socioemocionais (escores-z) por turma
Variável
Turma 1 Turma 2 Turma 3
Tratamento
(T)
Controle
(C)
Diferença
T-C
Tratamento
(T)
Controle
(C)
Diferença
T-C
Tratamento
(T)
Controle
(C)
Diferença
T-C
Pontuação CPS total -0,190 -0,005 -0,185 0,418 0,286 0,132 -0,273 -0,018 -0,254
(1,038) (0,907) [0,146] (0,844) (0,908) [0,209] (0,957) (1,032) [0,257]
CPS: liderança -0,067 0,016 -0,083 0,321 0,132 0,189 -0,335 -0,065 -0,270
(0,996) (0,794) [0,135] (0,965) (1,132) [0,255] (1,094) (1,120) [0,285]
CPS: comportamento em situações
de conflito
-0,356 -0,044
-0,312**
0,294 0,392 -0,098 -0,115 -0,032 -0,083
(0,929) (0,882) [0,135] (0,622) (1,011) [0,214] (1,044) (1,039) [0,268]
CPS: autoestima 0,004 -0,055 0,059 0,434 0,059 0,375* -0,124 0,140 -0,265
(1,016) (1,090) [0,157] (0,834) (0,897) [0,206] (1,054) (1,043) [0,269]
CPS: habilidade para se relacionar
com os outros
-0,051 0,025 -0,075 0,193 0,120 0,073 -0,073 0,035 -0,108
(0,979) (0,940) [0,143] (0,926) (0,952) [0,222] (1,060) (1,039) [0,269]
CPS: ordem e auto-organização -0,264 -0,158 -0,106 0,345 0,389 -0,044 -0,358 0,387
-0,745***
(1,046) (0,937) [0,148] (0,769) (0,872) [0,198] (1,059) (0,844) [0,244]
CPS: empatia e habilidades de
comunicação
0,018 0,127 -0,108 0,224 0,040 0,184 -0,130 -0,301 0,171
(0,970) (1,000) [0,147] (0,947) (0,902) [0,215] (1,031) (1,177) [0,286]
Escala de Grit total -0,128 -0,092 -0,035 0,436 0,218 0,219 -0,171 0,036 -0,207
(0,959) (1,055) [0,150] (0,729) (0,899) [0,200] (1,074) (1,167) [0,289]
Escala de Grit abreviada -0,066 -0,150 0,084 0,432 0,265 0,167 -0,412 -0,067 -0,345
(0,977) (0,981) [0,146] (0,747) (0,928) [0,206] (1,041) (1,230) [0,295]
Grit: consistência do interesse -0,073 -0,032 -0,041 0,146 -0,040 0,186 0,115 0,120 -0,005
(0,982) (1,006) [0,148] (0,730) (1,154) [0,246] (0,917) (0,915) [0,235]
Grit: perseverança do esforço -0,055 -0,133 0,078 0,280 0,210 0,069 -0,313 -0,033 -0,280
(1,032) (0,982) [0,150] (0,828) (0,914) [0,209] (1,049) (1,191) [0,290]
Grit: ambição -0,059 -0,111 0,053 0,296 0,289 0,007 -0,307 -0,129 -0,177
(0,938) (1,020) [0,146] (0,730) (0,842) [0,190] (1,167) (1,302) [0,319]
N 96 85 26 60 28 33
Obs.: Os grupos de tratamento e controle registrados são formados por jovens para os quais havia dados disponíveis tanto da linha de base como da primeira pesquisa de
acompanhamento. Desvios-padrão se encontram entre parênteses.
Os níveis de significância são indicados por: *** significante ao nível de 1%; ** significante ao nível de 5%;
* significante ao nível de 10%.
Texto para
Discussão
2160
61
A Prática de Atividades Artísticas Pode Melhorar a Situação dos Jovens no Mercado de Trabalho?
evidências de um experimento aleatório no Rio de Janeiro
TABELA A.5
Impactos sobre comportamento de risco
Modelo de
especificação
Já fumou Números de cigarros
(semana anterior)
Consumo de álcool
(semana anterior)
Mais que cinco doses
de álcool
DU MQO DD MQO DU MQO DD MQO DU MQO DD MQO DU MQO DD MQO
(1a) (1b) (1c) (1d) (2a) (2b) (2c) (2d) (3a) (3b) (3c) (3d) (4a) (4b) (4c) (4d)
Painel A: primeiro acompanhamento
Amostra total
-0,030 0,009 0,031 0,032 0,410 0,087 0,000 0,071 0,080 0,045 0,004 0,003 -0,033 -0,044 0,002 -0,008
[0,048] [0,039] [0,042] [0,043] [0,275] [0,282] [0,309] [0,308] [0,052] [0,046] [0,054] [0,054] [0,091] [0,105] [0,157] [0,164]
Turma 1
0,016 0,028 0,033 0,025 -0,195 -0,096 0,019 -0,231 0,147** 0,104* 0,068 0,075 -0,197* -0,089 -0,009 -0,014
[0,063] [0,043] [0,046] [0,046] [0,403] [0,372] [0,399] [0,376] [0,070] [0,059] [0,067] [0,067] [0,116] [0,139] [0,197] [0,205]
Turma 2
-0,086 -0,054 -0,012 -0,005
1,702***
0,591 0,250 0,114 0,118 0,086 0,000 0,074 0,000 -0,089 0,167 0,113
[0,107] [0,099] [0,114] [0,120] [0,514] [0,486] [0,395] [0,318] [0,108] [0,106] [0,131] [0,131] [0,210] [0,294] [0,438] [0,503]
Turma 3
-0,053 0,057 0,118 0,111 0,386 -0,267 -0,143 0,217 -0,180 -0,177 -0,173 -0,182 0,308 0,400 -0,222 -0,203
[0,117] [0,104] [0,106] [0,107] [0,574] [1,601] [1,993] [2,819] [0,119] [0,106] [0,127] [0,130] [0,199] [0,232] [0,427] [0,560]
Turmas 2 e 3
-0,071 -0,008 0,057 0,058
1,045***
0,724 0,137 0,246 -0,016 -0,040 -0,085 -0,061 0,101 0,064 -0,025 -0,016
[0,078] [0,071] [0,078] [0,080] [0,381] [0,573] [0,596] [0,694] [0,079] [0,075] [0,091] [0,092] [0,154] [0,177] [0,293] [0,311]
Incluindo covariáveis
Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim
Observações
328 328 328 328 84 54 54 54 328 328 328 328 106 70 70 70
Média para grupo
de controle: amostra
total
0,270 1,979 0,287 0,706
Média para grupo de
controle: turma 1
0,224 2,368 0,259 0,864
Média para grupo de
controle: turma 2
0,317 1,632 0,267 0,500
Média para grupo de
controle: turma 3
0,303 1,900 0,394 0,692
Média para grupo de
controle: turmas 2 e 3
0,312 1,724 0,312 0,586
Já usou drogas (cocaína,
heroína, ecstasy, outros) Briga no mês anterior Testemunhou uso de arma
de fogo no ano anterior
Testemunhou ataque físico
no ano anterior
Modelo de
especificação
DU MQO DD MQO DU MQO DD MQO DU MQO DD MQO DU MQO DD MQO
(5a) (5b) (5c) (5d) (6a) (6b) (6c) (6d) (7a) (7b) (7c) (7d) (8a) (8b) (8c) (8d)
Painel A: primeiro acompanhamento
Amostra total -0,011 -0,011 0,009 0,008 0,014 0,014 0,017 0,016 0,093* 0,090* 0,085 0,083 0,085 0,073 0,044 0,047
[0,009] [0,009] [0,019] [0,019] [0,012] [0,012] [0,020] [0,020] [0,050] [0,046] [0,056] [0,056] [0,052] [0,050] [0,060] [0,060]
Turma 1 -0,012 -0,012 0,012 0,013 0,009 0,009 0,025 0,025 0,088 0,092 0,098 0,102 0,126* 0,125* 0,120 0,108
[0,011] [0,011] [0,019] [0,019] [0,019] [0,019] [0,035] [0,035] [0,067] [0,060] [0,073] [0,073] [0,074] [0,069] [0,081] [0,081]
Turma 2 -0,017 -0,017 -0,005 -0,007 0,000 0,000 0,000 0,000 0,129 0,106 0,073 0,071 0,026 0,025 -0,038 -0,073
[0,025] [0,026] [0,057] [0,060] [0,000] [0,000] [0,000] [0,000] [0,103] [0,091] [0,113] [0,118] [0,090] [0,091] [0,128] [0,132]
Turma 3 0,000 0,000 -0,005 -0,005 0,036 0,036 0,036 0,041 0,060 0,052 0,030 0,021 -0,006 -0,013 -0,019 -0,020
[0,000] [0,000] [0,047] [0,048] [0,033] [0,033] [0,033] [0,032] [0,125] [0,122] [0,153] [0,156] [0,125] [0,113] [0,128] [0,133]
(Continua)
62
Brasília, novembro de 2015
Já usou drogas (cocaína,
heroína, ecstasy, outros) Briga no mês anterior Testemunhou uso de arma
de fogo no ano anterior
Testemunhou ataque físico
no ano anterior
Modelo de especi-
ficação
DU MQO DD MQO DU MQO DD MQO DU MQO DD MQO DU MQO DD MQO
(5a) (5b) (5c) (5d) (6a) (6b) (6c) (6d) (7a) (7b) (7c) (7d) (8a) (8b) (8c) (8d)
Painel A: primeiro acompanhamento
Turmas 2 e 3 -0,011 -0,011 -0,005 -0,008 0,019 0,019 0,019 0,017 0,112 0,098 0,070 0,061 0,041 0,027 -0,014 -0,018
[0,014] [0,014] [0,037] [0,038] [0,014] [0,014] [0,014] [0,014] [0,078] [0,073] [0,091] [0,093] [0,075] [0,073] [0,090] [0,092]
Incluindo covariáveis Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não Sim
Observações 328 328 328 328 328 328 328 328 328 328 328 328 328 327 327 327
Média para grupo
de controle: amostra
total
0,011 0,006 0,247 0,208
Média para grupo de
controle: turma 1 0,012 0,012 0,235 0,176
Média para grupo de
controle: turma 2 0,017 0,000 0,217 0,167
Média para grupo de
controle: turma 3 0,000 0,000 0,333 0,364
Média para grupo de
controle: turmas 2 e 3 0,011 0,000 0,258 0,237
Obs.: A tabela apresenta estimativas do efeito médio do tratamento sobre os tratados. Para cada variável, quatro regressões diferentes são apresentadas: as duas primeiras
colunas (a) e (b) correspondem à especificação DU sem e com controles para valores de base da variável. As duas colunas seguintes (c) e (d) registram a especificação
DD sem e com covariáveis. As covariáveis incluem gênero, renda domiciliar e idade. O tamanho total da amostra para a primeira pesquisa de acompanhamento é N =
328, Turma 1 = 181, Turma 2 = 86, Turma 3 = 61. Erros-padrão se encontram entre parênteses.
Os níveis de significância são indicados por: *** significante ao nível de 1%; ** significante ao nível de 5%;
* significante ao nível de 10%.
(Continuação)
Texto para
Discussão
2160
63
A Prática de Atividades Artísticas Pode Melhorar a Situação dos Jovens no Mercado de Trabalho?
evidências de um experimento aleatório no Rio de Janeiro
ANEXO B
MEDIDAS DE HABILIDADES SOCIOEMOCIONAIS
(NÃO COGNITIVAS)
A escala de competências sociais e pessoais (CPS)
A CPS foi desenvolvida em 2010 (Brea, 2010, Ibarrarán et al., 2014). Ela foi concebida
para avaliar a ecácia do módulo de competências de vida do programa de treinamento
de jovens Juventud y Empleo, na República Dominicana, que se concentrou no desen-
volvimento de atitudes e valores positivos. Para o nosso estudo, o teste foi traduzido do
espanhol para o português e adaptado ao contexto local, um processo que envolveu um
grupo de especialistas de psicologia e linguística.
A escala de CPS avalia seis competências básicas: i) liderança; ii) comportamento
em situações de conito; iii) autoestima; iv) habilidades de se relacionar com os outros;
v) ordem; e vi) habilidades de empatia e comunicação. Ela contém 44 declarações às
quais os entrevistados devem responder utilizando uma escala de Likert de quatro pontos
(ou seja, forçada), expressando se concordam totalmente, concordam, discordam ou
discordam totalmente de uma declaração em particular. As respostas são utilizadas para
gerar um escore geral, assim como escores especícos para cada uma das seis dimensões.
Um escore maior reete um nível maior de desenvolvimento das competências sociais
e pessoais.
A escala de Grit
A escala de Grit foi criada em 2007, e posteriormente revisada em 2009 (Duckworth et
al., 2007, Brea, 2010). Esta escala é denida como “perseverança e paixão por objetivos
em longo prazo. A escala de Grit envolve o trabalho árduo para vencer desaos, man-
tendo o esforço e o interesse com o passar dos anos, a despeito da falha, adversidade e
estagnações no progresso” (Duckworth et al., 2007). A escala, concebida para adolescen-
tes e adultos, avalia a persistência de esforço, entusiasmo em objetivos de longo prazo,
consistência de interesses e ambição.
64
Brasília, novembro de 2015
Tal como a CPS, a Grit é um teste de autoavaliação. O próprio entrevistado realiza
sua autoavaliação com base em uma série de itens, utilizando a escala de Likert de cinco
pontos, na qual 1 se refere a discordar totalmente e 5 para concordar fortemente, ou seja, 3
é a opção neutra. Na literatura, há diversas versões do teste, variando de dez a dezessete
perguntas. Neste estudo, utilizamos uma escala de treze itens. Geralmente é um teste
curto, que deve levar de um a quatro minutos para ser respondido. Os escores mais altos
são associados com maiores níveis de motivação e determinação com o passar dos anos,
a despeito das falhas ou adversidades. Também relatamos três subescalas: escala de Grit
1 captura a escrupulosidade; a escala de Grit 2 captura a perseverança; e a escala de Grit
3 captura a ambição.
De acordo com os seus inventores, a escala foi originalmente desenvolvida para
avaliar as diferenças entre indivíduos, em vez das mudanças comportamentais internas
dos indivíduos com o passar do tempo. Dessa maneira, é preciso ter cuidado quando a
escala for utilizada para avaliar as mudanças pré e pós em decorrência de uma intervenção.
Texto para
Discussão
2160
65
A Prática de Atividades Artísticas Pode Melhorar a Situação dos Jovens no Mercado de Trabalho?
evidências de um experimento aleatório no Rio de Janeiro
ANEXO C
ESTIMATIVAS DE DIFERENÇA ÚNICA
TABELA C.1
Impacto estimado do Programa Galpão Aplauso nas variáveis de competências de vida
por tempo decorrido pós-programa
Variáveis
((Xi-Xc)/σc)
Amostra total
Um a dois meses após o
programa
(coorte 1)
Dois a três meses após
o programa
(coorte 3)
Quatro a cinco meses
após o programa
(coorte 2)
Efeito do
tratamento Valor de T Efeito do
tratamento Valor de T Efeito do
tratamento Valor de T Efeito do
tratamento Valor de T
CPS Total -0,063 -0,58 -0,095 -0,63 -0,078 -0,26 0,158 0,94
CPS 01 0,029 0,27 0,004 0,03 -0,188 -0,74 0,224 1,09
CPS 02 -0,103 -0,95 -0,101 -0,7 -0,218 -0,66 0,015 0,08
CPS 03 -0,004 -0,04 0,066 0,43 0,006 0,02 -0,118 -0,64
CPS 04 0,054 0,5 0,024 0,16 -0,176 -0,63 0,285 1,55
CPS 05 -0,003 -0,03 0,046 0,3 -0,178 -0,63 0,125 0,69
CPS 06 -0,129 -1,2 -0,241 -1,63 0,283 0,98 0,110 0,65
Escala de Grit total -0,103 -0,95 -0,100 -0,67 -0,030 -0,11 -0,085 -0,42
Escala de Grit curta -0,015 -0,14 0,051 0,33 0,077 0,33 -0,139 -0,68
Escala de Grit 1 -0,202 -1,88 -0,341 -2,3 -0,216 -0,78 0,117 0,6
Escala de Grit 2 0,012 0,11 0,066 0,44 -0,060 -0,25 0,011 0,05
Escala de Grit 3 0,014 0,13 0,142 0,91 -0,137 -0,57 -0,124 -0,63
Escala de Grit total - Duckworth -0,142 -1,32 -0,185 -1,29 -0,175 -0,61 0,023 0,11
Escala de Grit t curta - Duckworth -0,147 -1,37 -0,206 -1,38 -0,036 -0,13 -0,034 -0,17
Escala de Grit 1 - Duckworth -0,201 -1,87 -0,340 -2,29 -0,205 -0,77 0,107 0,54
Escala de Grit t 2 - Duckworth -0,020 -0,19 0,035 0,24 -0,060 -0,23 -0,056 -0,27
Escala de Grit 3- Duckworth -0,008 -0,07 0,081 0,53 0,255 0,97 -0,284 -1,52
Obs.: Os itens da coluna efeito do tratamento são estimativas de diferenças não ajustadas (efeitos não refinados).
Os níveis de significância são indicados em itálico (10%), negrito (5%), e negrito + itálico (1%).
Ipea – Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada
EDITORIAL
Coordenação
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Supervisão
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Reginaldo da Silva Domingos
Revisão
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Erika Adami Santos Peixoto (estagiária)
Laryssa Vitória Santana (estagiária)
Pedro Henrique Ximendes Aragão (estagiário)
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Editoração
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Capa
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Aprimorar as políticas públicas essenciais ao desenvolvimento brasileiro
por meio da produção e disseminação de conhecimentos e da assessoria
ao Estado nas suas decisões estratégicas.
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Youth training programs and their evaluations are ubiquitous, yet there is relatively little evidence on the mechanisms through which they operate and their effect on outcomes beyond the labor market. This is the motivation of our study of entra21 , a job training program for low income youth in Cordoba, Argentina. The program included life-skills and vocational training, as well