Base de dados

A base de dados utilizada na pesquisa são os microdados do Sistema de Avaliação da Educação Básica (Saeb) do ano de 2017 para a Prova Brasil/Aneb.¹ Esses dados são disponibilizados pelo Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (Inep), que é uma autarquia federal vinculada ao Ministério da Educação (MEC). O Saeb foi aplicado pela primeira vez em 1990 e, atualmente, tem periodicidade de dois anos (BRASIL, 2017).

As informações do Saeb utilizadas abrangem alunos do 5º e 9º anos do ensino fundamental e 3ª série do ensino médio. Para os três conjuntos de dados foram retirados aqueles indivíduos com informações sem resposta nos questionários socioeconômicos e foram feitas estratificações para as regiões geográficas Norte, Nordeste, Centro-Oeste, Sudeste e Sul. Além disso, para cada região foram feitas subdivisões entre gênero. A Tabela 1 apresenta a divisão da amostra do Brasil urbano em regiões segundo o gênero, bem como o percentual de alunos que informaram trabalhar fora de casa.

É possível perceber que as regiões Nordeste e Sudeste são as que apresentam maior número de observações e sobre as quais há mais informações disponíveis de alunos do ensino fundamental do que do ensino médio. As mulheres são maioria em todas as regiões entre alunos do 9º ano do ensino fundamental e da 3ª série do ensino médio.

No 5º ano do ensino fundamental, há mais meninos que trabalham fora de casa do que meninas, e as maiores incidências estão nas regiões Norte e Nordeste. Já no 9º ano do ensino fundamental os meninos ainda são a maioria dos alunos que trabalham fora, mas as maiores incidências são no Sul e no Centro-Oeste. No ensino médio, há uma proporção mais elevada de alunos que trabalham fora, sendo que a maioria detes estão nas regiões Sul e Centro-Oeste.

Propensity Score Matching

A análise mais correta para avaliar o impacto do trabalho de crianças e adolescentes sobre o desempenho escolar seria observar o desempenho dos alunos trabalhando e o desempenho dos mesmos alunos sem trabalhar. No entanto, como isso não é possível, a estratégia adotada se baseia no pareamento e na criação de um grupo de controle por meio do Propensity Score Matching, uma técnica proposta por ^{Rosenbaum e Rubin (1983}). O pareamento é feito por meio de características observadas (x), ou seja, estima-se uma regressão logit (ou probit) para determinar a probabilidade de cada aluno trabalhar com base em características observáveis. Com base nisso, gera-se um escore de propensão (p(x)), que é utilizado para construir os grupos de comparação por meio de técnicas de pareamento. O matching consiste em escolher para cada indivíduo do grupo que trabalha um outro do grupo de controle, ou seja, que não trabalha, utilizando o escore de propensão (^{KHANDKER; KOOLWAL; SAMAD, 2009}).

As variáveis utilizadas como controle na pesquisa estão descritas no Quadro 1, juntamente com os sinais esperados para a probabilidade de o aluno trabalhar fora de casa. Este trabalho levará em conta como controle não apenas as características dos alunos e de sua família, mas também informação da turma, da escola e dos professores, buscando uma análise mais robusta.

A variável dependente para aplicação do Propensity Score Matching é trabalha, para indicar se o aluno trabalhou fora de casa. No questionário socioeconômico do Saeb, é perguntado ao indivíduo se ele trabalha fora de casa, com ou sem remuneração, sendo possível a resposta sim ou não. Dessa forma, não há distinção entre trabalho perigoso, insalubre ou qualquer outro tipo, e não são considerados os afazeres domésticos que possam ser realizados pelos alunos dentro dos domicílios, ou o trabalho rural no ambiente familiar. Além disso, ressalta-se que os questionários socioeconômicos são respondidos pelos próprios alunos, sendo passíveis de omissão de variáveis e respostas incorretas e não verídicas.

Na base de dados não existe uma variável para a renda familiar do aluno, mas há perguntas do questionário socioeconômico a respeito da existência de bens como geladeira, banheiro, automóvel, computador e outros. Dessa forma, assim como em outros estudos, como em ^{Ono (2015}), por exemplo, é construída uma proxy para a renda baseada no Critério de Classificação Econômica do Brasil da Associação Brasileira de Empresas de Pesquisa (Abep),² para o ano de 2014, visto que o questionário a partir de 2015 não é compatível com a base de dados de 2017 do Saeb. O critério para a definição da renda familiar é de pontos para cada item presente no domicílio e também para o grau de instrução do chefe da família. Neste estudo, foi considerado o grau de instrução da mãe em virtude de a maior parte das crianças e jovens afirmar morar com a mãe e devido à maior influência, em geral, que as mães têm no comportamento e nas decisões dos filhos.

Como variáveis de resultado, para medir o desempenho escolar, são utilizadas as notas padronizadas dos testes de proficiência em Língua Portuguesa e Matemática medidos em escala única pelo Saeb, com média 250 e desvio padrão 50, utilizados em logaritmo neste estudo.

Portanto, essa abordagem constrói dois grupos, tratamento e controle, que são semelhantes em todas as suas características (x), apenas diferindo em relação à variável de impacto, neste caso, se trabalha fora de casa ou não. Dessa forma, os tratados (grupo tratamento) são formados por alunos que trabalham fora de casa e os controles (grupo controle) são aqueles que não trabalham fora de casa, mas têm características similares aos tratados. O pareamento busca construir a região de suporte comum e criar o grupo de controle. As técnicas de pareamento utilizadas nesta pesquisa são: um vizinho mais próximo com reposição, na qual compara-se o escore do tratado com o do controle mais próximo e usa-se um escore do controle como vizinho de mais de um tratado; um vizinho mais próximo sem reposição, na qual escolhe-se o grupo de controle com base em um escore mais próximo, sendo que cada controle só é utilizado uma vez na comparação com tratados; cinco vizinhos mais próximos, na qual compara-se o escore do tratado com o dos cinco vizinhos mais próximos; kernel, na qual seleciona-se o grupo de controle comparando o escore de todos os tratados com várias observações, com base em uma distribuição kernel, em que o peso atribuído é inversamente proporcional à distância desses dois grupos; e raio, na qual define-se uma distância para achar os controles de cada tratamento, sendo que foi utilizado um caliper de 0,01, que é o valor base para a distância máxima tolerável entre os escores (^{KHANDKER; KOOLWAL; SAMAD, 2009}).

Após a realização dos pareamentos, devem ser feitos testes de balanceamento entre os grupos de tratamento e controle. O balanceamento é obtido comparando-se as probabilidades dos tratados (T = 1) e não tratados (T = 0). Eles devem apresentar as mesmas probabilidades de estarem nos dois grupos. Para que o pareamento seja satisfatório, uma opção é realizar um teste t de média para todas as variáveis do logit e também para o escore de propensão. A hipótese nula do teste é de que a diferença das médias é zero após o pareamento, ou seja, as médias dos dois grupos são iguais e os indivíduos são similares. Para que os grupos sejam balanceados, a hipótese nula de que os valores médios dos dois grupos não diferem após a correspondência não pode ser rejeitada para nenhuma variável (^{KHANDKER; KOOLWAL; SAMAD, 2009}).

Além do teste t de média, outros procedimentos podem ser realizados para se testar o balanceamento dos grupos de tratamento e controle, como uma análise visual da densidade de probabilidade dos dois grupos, uma análise do pseudo-R² e do viés de seleção antes e depois do pareamento. Depois do pareamento os indivíduos devem apresentar densidades de probabilidade similares, e o R², após se reestimar o escore de propensão utilizando apenas informações de tratados e controles, deve diminuir, indicando que o matching foi bem realizado. Caliendo e Kopeinig (2005) também afirmam que após a correspondência não deve haver diferenças sistemáticas na distribuição das covariáveis entre os dois grupos e, portanto, o pseudo-R² deveria estar relativamente baixo. Já o viés refere-se à diferença dos valores médios do grupo de tratamento e do grupo de não tratamento, dividida pela raiz quadrada da variância média da amostra no grupo de tratamento e pelo grupo de tratamento não pareado. Para Caliendo e Kopeinig (2005), uma redução de viés abaixo de 3% ou 5% é tida como suficiente.

Por fim, o que se pretende estimar, após os pareamentos e testes de balanceamento, é o efeito médio do tratamento (ATT), isto é, o impacto do trabalho no desempenho dos alunos, por meio de notas de proficiência em Português e Matemática (Y _i ), que assume valor Y ₁ caso o aluno receba o tratamento (T _j = 1) e Y ₀ caso o aluno não receba o tratamento (T _j = 0). Como não é possível observar o mesmo aluno nas duas condições, de tratado e de controle, trabalha-se com a esperança matemática. Assim, o ATT sobre os tratados é definido de acordo com a equação 1.

O ATT é identificado pela diferença da variável de resultado entre tratados e controles. Portanto, a hipótese nula de que não há diferença no resultado entre tratados e controles deve ser rejeitada para que a diferença seja estatisticamente significativa.

Assim, após a definição das variáveis e estimação do logit, é aplicada a técnica Propensity Score Matching. A primeira etapa do PSM consiste em estimar um modelo logit para a probabilidade de o aluno trabalhar fora de casa, com as variáveis especificadas e, a partir daí, gera-se o escore de propensão. Após isso, são aplicadas as técnicas de pareamento um vizinho, um vizinho sem reposição, cinco vizinhos, kernel e raio. As técnicas de pareamento servem para construir os grupos de tratamento e controle usando o escore de propensão, sendo que o objetivo é encontrar indivíduos parecidos nos dois grupos, diferenciando-se apenas pelo fato de os tratados pertencerem ao grupo de pessoas que trabalham fora de casa. Realizados os pareamentos, o próximo passo consiste em testar a sua adequação, ou seja, testar as condições de balanceamento. Por fim, após os testes e verificação de um bom pareamento, estima-se o efeito médio do tratamento sobre os tratados (ATT).

Pareamento e testes

Esta parte do trabalho discute os resultados das etapas do PSM e os testes estatísticos para, posteriormente, analisar o impacto do trabalho das crianças e adolescentes no desempenho escolar. As estatísticas descritivas não foram apresentadas em função do espaço, mas podem ser obtidas em contato com as autoras. Na Tabela 2 se observam as estimações da regressão logit, de todas as regiões geográficas e séries analisadas, para a probabilidade de os alunos trabalharem fora de casa.

Analisando primeiramente a estimação para o 5ª ano do ensino fundamental, verifica-se que alunos homens, que já haviam sido reprovados alguma vez e mais velhos, tinham probabilidade maior de trabalharem fora de casa em todas as regiões, com significância estatística. Por outro lado, alunos que recebiam incentivos dos pais para estudar e ir à escola apresentavam probabilidade menor de trabalhar fora de casa. No mesmo sentido, quanto maior era o nível de escolaridade do pai e da mãe, menor era a probabilidade de os filhos exercerem alguma atividade laboral. ^{Bezerra (2006}) indica a importância da escolaridade dos pais para a redução do trabalho em idade escolar dos filhos, apontando que deveriam existir mais políticas públicas para ampliar o nível educacional no país.

Variáveis como ser branco e morar com ambos os pais, só com o pai ou só com a mãe apresentaram divergência no sinal nas regiões geográficas e, em alguns casos, não foram significativas. A renda média familiar apresentou significância estatística e sinal positivo, mas com magnitude insignificante.

O atraso escolar apresentou relação de mesmo sentido com o trabalho fora de casa em todas as regiões, conforme o esperado, exceto no Centro-Oeste. As características da escola, como acesso à internet para os alunos e conservação da escola, contribuíram para reduzir a probabilidade do trabalho na maioria das regiões. Além dessas, quanto maior a escolaridade dos professores e maior o número de alunos nas turmas, menores são as chances de os alunos ingressarem no mercado de trabalho. A proporção de meninos na turma e a experiência do professor não tiveram relação clara com o trabalho em idade escolar.

Para os alunos do 9º ano do ensino fundamental, foi possível perceber que variáveis como sexo, ter sido reprovado e proxy da renda apresentaram relação de mesmo sentido e significativa para a probabilidade de o aluno trabalhar fora de casa, ressaltando que esta apresentou magnitude insignificante. As demais variáveis apresentaram relação de sentido oposto para a probabilidade de o aluno trabalhar, indicando que alunos brancos e que recebiam incentivos dos pais apresentavam probabilidade menor de trabalhar fora de casa. Além disso, a escolaridade dos pais e viver com ambos os pais ou apenas com a mãe também se mostraram importantes fatores para reduzir a probabilidade da atividade laboral das crianças.

O atraso escolar, o acesso à internet para os alunos, a experiência do professor, o número de alunos por turma e a proporção de meninos não apresentaram relação clara com a probabilidade do trabalho dos alunos. Por outro lado, a conservação da escola e a escolaridade do professor diminuíam a chance de os alunos trabalharem.

A última análise diz respeito aos alunos da 3º série do ensino médio, em que se verifica que alunos do sexo masculino e que possuíam idade mais elevada apresentavam maiores chances de trabalhar. Alunos que estudavam nos turnos da manhã ou da tarde possuíam menores chances de trabalhar. Morar com ambos os pais, só com o pai ou só com a mãe reduzia a probabilidade do trabalho em algumas regiões; já o nível de escolaridade dos pais não mostrou tanta importância para evitar o trabalho em idade escolar de alunos do ensino médio.

Para os alunos do ensino médio, o atraso escolar pareceu ser importante para determinar a probabilidade de ingresso no mercado de trabalho, mas as variáveis de características da escola e dos professores não apresentaram relações claras para a atividade laboral.

Em todos os níveis de ensino analisados, os resultados foram parecidos com as análises de ^{Putnick e Bornstein (2015}). Segundo os autores, quanto maior a escolaridade dos pais, menores são as chances de as crianças trabalharem, e quanto maior a idade da criança, menor é a probabilidade de se envolver em atividade laboral. Além disso, para o trabalho infantil, trabalho familiar e tarefas domésticas excessivas, os países estavam divididos sobre o efeito de gênero, já que esses efeitos são provavelmente o resultado de relações complexas entre as normas de gênero de cada país. Os resultados também estão de acordo com ^{Emerson, Ponczek e Souza (2014}), que encontraram que o trabalho infantil afeta os alunos mais jovens mais do que os alunos mais velhos.

Embora se perceba que o pseudo-R² foi baixo em todas as especificações, conforme ^{Khandker, Koolwal e Samad (2009}), essa metodologia busca encontrar bons grupos de comparação, ficando a análise qualitativa do logit em segundo plano. Ademais, quando se trata de microdados, esse critério de ajustamento apresenta valores mais baixos (^{GREENE, 2018}).

Após a estimação da regressão logit, geraram-se os escores de propensão e foram aplicadas as técnicas de pareamento um vizinho com e sem reposição, cinco vizinhos, kernel e raio. Ressalta-se que não existe na literatura indicação de qual técnica é melhor para o pareamento, no entanto, a maior parte dos trabalhos apresenta mais de uma técnica. Segundo ^{Khandker, Koolwal e Samad (2009}), cada técnica possui vantagens e desvantagens. Por exemplo, o pareamento de um vizinho descarta muitos controles, já o pareamento kernel maximiza o número de pares da região de suporte comum. Optou-se nesta parte do trabalho por cinco técnicas, buscando trazer maior robustez à pesquisa.

Como indicado na metodologia, após o pareamento, devem-se testar as condições de balanceamento. O balanceamento pode ser testado por meio da estatística t de cada variável do logit e do escore de propensão, pelo teste do pseudo-R², pela análise do viés e também pelo gráfico de distribuição de densidade. Neste artigo, em função do espaço, não foram apresentados os testes, mas todos eles foram realizados.³

Para o 5º ano do ensino fundamental, o pseudo-R² diminuiu após o pareamento em todas as técnicas aplicadas, exceto para kernel no Nordeste, Sudeste e Sul, mas o viés médio permaneceu menor que 5% em todas as técnicas e regiões. Com relação ao 9º ano do ensino fundamental, todas as técnicas em todas as regiões apresentaram viés médio dentro do limite após o pareamento. Já para a 3ª série do ensino médio, o viés médio ficou dentro do limite para todas as especificações, em todas as regiões, exceto para um vizinho sem reposição, no Sul. Dessa forma, os grupos foram balanceados para estimar o efeito do trabalho de crianças e jovens no desempenho escolar.

Impacto do trabalho infantojuvenil no desempenho escolar

Após os testes de balanceamento foi possível estimar o impacto do trabalho de crianças e adolescentes no desempenho escolar, conforme a Tabela 3. Considerando os testes realizados, o ATT foi apresentado apenas para o pareamento raio, pois se mostrou satisfatório em todas as regiões. Duas variáveis de resultado foram analisadas: notas de proficiência de Português e notas de proficiência de Matemática.

Verifica-se que o impacto do trabalho no desempenho escolar em Português e Matemática de estudantes do 5º ano do ensino fundamental foi significativo em todas as regiões geográficas. Na região Norte, o trabalho de crianças e adolescentes reduziu as notas de Português em 11,6% e as de Matemática em 8%. Na região Nordeste, reduziu as notas de Português em 13% e as de Matemática em 9,8%. Na região Centro-Oeste, a redução em Português foi em torno de 11% e em Matemática em cerca de 8%. Nas regiões Sudeste e Sul, o trabalho afetou negativamente as notas de Português em torno de 12% e 10%, respectivamente, e as de Matemática em torno de 9% e 7%, respectivamente. Assim, em todas as regiões geográficas, o trabalho afetou mais as notas de Português do que as de Matemática.

Por sua vez, o desempenho escolar das crianças e jovens do 9º ano do ensino fundamental teve impacto negativo e significativo para todas as notas em todas as regiões. Observa-se que a atividade laboral reduziu as notas de Português em torno de 4% nas regiões Norte, Nordeste, Centro-Oeste e Sudeste, e em torno de 2% na região Sul. Já o trabalho reduziu as notas de Matemática em torno de 0,6% na região Sul e 2% nas demais regiões.

Mais uma vez se repetiu o padrão do maior impacto para notas de Português. Acredita-se que isso se deva ao fato de que a disciplina Língua Portuguesa requer maior atenção e concentração dos alunos, sendo mais afetada pela atividade laboral, o que pode levar à redução do rendimento dos alunos em sala de aula. Um estudo do Inep (BRASIL, 2003) usando dados do Saeb de 2001 revelou que, para alunos do 8º ano do ensino fundamental, aqueles que não trabalhavam apresentavam 25 pontos a mais em Português e 21 pontos a mais em Matemática, em consonância com os resultados encontrados nesta pesquisa.

Por sua vez, para jovens da 3ª série do ensino médio, o impacto do trabalho nas notas de Português foi negativo e significativo em todas as regiões, exceto Nordeste, em aproximadamente 2% e, nas notas de Matemática, negativo e significativo apenas nas regiões Centro-Oeste, Sudeste e Sul. Somente no Nordeste os resultados sugerem que o trabalho melhora as notas de Matemática, com significância estatística. Isso pode ser explicado pelo fato de que adolescentes do ensino médio têm mais interesse na busca voluntária pelo trabalho para possibilitar a independência financeira, porque no Nordeste houve a menor proporção desses alunos em condição de trabalho fora do domicílio, ou ainda porque no Nordeste o desempenho escolar é baixo de modo geral.

Em geral, o impacto do trabalho na região Sul foi menor do que nas demais regiões para o ensino fundamental, enquanto no Centro-Oeste foi maior do que as demais para o ensino médio. Note-se que o efeito negativo no ensino fundamental nas regiões Nordeste e Sudeste é similar, em torno de 13% em Português e 9% em Matemática, nas séries iniciais, e cerca de 4% e 2%, respectivamente, nas finais. Nesse sentido, não necessariamente as regiões tradicionalmente mais pobres foram as que apresentaram o maior impacto negativo nas notas. Pode-se observar também que o impacto do trabalho para jovens da 3ª série do ensino médio foi bem menor do que para alunos do ensino fundamental, não ultrapassando redução de 3% nas notas de Português e 1% nas de Matemática.

Adicionalmente, além da análise estratificada por regiões geográficas, é também apresentada uma divisão segundo o gênero e a localização, classificando em homem e mulher, para as três séries analisadas, denominada de heterogeneidades. Nessa estratificação foi usada a técnica de pareamento raio, cujos testes indicaram bom balanceamento dos grupos de tratamento e controle. A Tabela 4 apresenta o resultado do efeito do trabalho no desempenho escolar dos alunos das três séries analisadas, segundo as heterogeneidades regionais.

Para alunos do 5º ano do ensino fundamental, os efeitos do trabalho infantojuvenil foram significativos e negativos para homens e mulheres em ambas as proficiências, em todas as regiões, sendo o efeito relativamente maior para as mulheres e nas notas de Português. Por sua vez, no 9º ano do ensino fundamental, o impacto foi negativo e significativo para as notas de Português para homens e mulheres em todas as regiões, e para as notas de Matemática para homens em todas as regiões. No entanto, o impacto foi negativo e significativo nas notas de Matemática para as mulheres apenas no Nordeste e Sudeste. Pode-se perceber que, ao contrário do 5º ano do ensino fundamental, o impacto foi maior para meninos do que para meninas, principalmente nas notas de Português.

O impacto da atividade laboral para alunos do ensino médio foi negativo e maior para os homens em ambas as notas, em magnitude maior para Português, revelando o fato de que homens são mais impactados pelo trabalho, talvez por exercerem tarefas que exigem maior força física, aumentando o cansaço e a falta de atenção nas aulas, e por estarem no mercado de trabalho com mais frequência do que as mulheres. Verifica-se efeito negativo e significativo nas notas de Português para os homens em todas as regiões, com redução em torno de 4%. No caso da Matemática o efeito não foi homogêneo, sendo negativo e significativo no Sudeste, Centro-Oeste e Sul, positivo e significativo no Nordeste e não significativo no Norte. Para as mulheres, por sua vez, foi negativo e significativo nas notas de Português, exceto para o Norte e Sudeste, e em Matemática foi positivo e significativo apenas para o Nordeste e Sudeste, enquanto nas demais regiões não foi significativo.

Apesar da prevalência de um efeito negativo do trabalho sobre o desempenho escolar, maior para os mais jovens e em Português, foi possível observar resultados não significativos e até positivos para os adolescentes do ensino médio, especialmente para as meninas. Segundo ^{Bezerra (2006}), o efeito negativo que o trabalho causa no desempenho escolar pode ocorrer devido ao cansaço, às horas perdidas de estudo, ao interesse maior pelo emprego e à falta de motivação para conciliar as duas atividades. ^{Mavrokonstantis (2011}) afirma que o trabalho infantojuvenil pode causar exaustão e deixar as crianças e jovens sem energia, impedindo sua capacidade de se concentrar na sala de aula ou no estudo em casa. Porém, de acordo com ^{Cavalieri (2002}), teoricamente o efeito do trabalho sobre o desempenho escolar pode ser ambíguo e vai depender de aspectos negativos, como a redução do tempo para a aprendizagem, e de aspectos positivos, como o desenvolvimento de habilidades como disciplina, responsabilidades, socialização, entre outros. Mavrokonstantis (2011, p. 17) relata que “o trabalho pode permitir que as crianças coloquem em prática as competências aprendidas na escola, solidificando os seus conhecimentos”, além de que “o trabalho pode, portanto, desenvolver o ser humano e o capital psicossocial das crianças que pode melhorar seu desempenho na escola”.

Ademais, o impacto mais significativo para os meninos, no final do ensino fundamental e no ensino médio, está em acordo com a literatura. Conforme o estudo de ^{Artes e Carvalho (2010}), que estimaram o impacto do trabalho na trajetória escolar de crianças entre 10 e 14 anos usando a Pnad de 2006, seria de se esperar que o trabalho afetasse mais intensamente os meninos, já que as meninas estariam inseridas em atividades que, aparentemente, melhor se adequariam às demandas escolares, em razão principalmente da flexibilidade de horários. Assim, o trabalho prejudicaria o desempenho escolar mais intensamente para os meninos e os afazeres domésticos de forma mais sutil para as meninas.

Os resultados sugerem evidências tanto para o efeito do trabalho infantojuvenil quanto para o desempenho escolar. Verifica-se que o efeito negativo do trabalho infantojuvenil se reduz com o nível de escolaridade, sendo maior no início do fundamental para as mulheres e depois para os homens no final do fundamental e no ensino médio, além de ser maior em Português do que em Matemática, para os meninos e meninas. Porém, observa-se ainda que o desempenho escolar, tanto em Português quanto em Matemática, nos três níveis estudados, é inferior nas regiões Norte e Nordeste, indicando a necessidade de políticas públicas que busquem melhorar o desempenho educacional dessas regiões.

Assim, embora existam na literatura vários elementos importantes para determinar o desempenho escolar dos alunos, a avaliação de impacto empregada neste trabalho para avaliar os efeitos de trabalhar fora de casa se mostrou bastante relevante, assim como encontrado na literatura sobre essa temática, mas com outras abordagens. Nesse sentido, ^{Andrade e Laros (2007}), usando a base do Saeb de 2001 e uma análise multinível, identificaram que trabalhar fora de casa reduzia as notas de Matemática e Português de alunos da 3ª série do ensino médio em torno de 1,5%.

Já ^{Bezerra (2006}), a partir de estimativas considerando mínimos quadrados em dois estágios, encontrou que o trabalho diminuía as notas de Português e Matemática dos alunos, sendo a redução em Matemática de cerca de 10 pontos para alunos da 4ª série do ensino fundamental, 8,5 para alunos da 8ª série e quase 11,5 pontos para aqueles do ensino médio. Nas notas de Português, a redução era de 10 pontos para alunos da 4ª série, 7 pontos para alunos da 8ª série e 13 pontos para alunos do 3º ano do ensino médio. No entanto, cada hora de trabalho a mais por dia reduzia mais as notas de alunos da 4ª série do ensino fundamental do que do ensino médio.

Também ^{Emerson, Ponczek e Souza (2014}), estudando o impacto do trabalho infantil em exames padronizados para o estado de São Paulo, confirmaram que trabalhar impactava negativamente o desempenho dos alunos nesses exames em Matemática e Português. Em Matemática para meninos e meninas e em Português para meninos, as estimativas foram de redução de cerca de 3% a 3,5% nas pontuações dos testes. Segundo os autores, no Brasil, o retorno à educação é muito alto, por isso o trabalho infantil é ineficiente no sentido de que o custo real para o indivíduo excede os benefícios. Mas eles fazem um alerta: mesmo que a aprendizagem seja prejudicada pelo trabalho infantil, ela ainda ocorre. Para o aluno, trabalhar e ir à escola é melhor do que não ir à escola e somente trabalhar.

Comparando com estudos relacionados em outros países, o trabalho de ^{Mavrokonstantis (2011}) encontrou evidência de que o trabalho infantil nas áreas urbanas do Vietnã reduz o desempenho dos alunos nas notas de Matemática de forma significativa três anos após a realização da atividade. Os alunos que trabalhavam aos 12 anos de idade tiveram as pontuações dos testes analisadas aos 15 anos. Mesmo o Vietnã não apresentando índices tão dramáticos de trabalho infantil, com quase 97% de crianças elegíveis matriculadas na educação primária, ainda assim essa condição de trabalho está presente e gera prejuízos para o desempenho educacional dos alunos.

Destaca-se que o impacto negativo é maior e significativo para alunos do ensino fundamental quando comparados aos alunos do ensino médio, sugerindo que a atividade laboral para crianças é mais prejudicial no desempenho escolar do que para jovens. Mas, além disso, convém mencionar que um dos motivos para o menor impacto nos alunos do ensino médio pode ser o baixo interesse deles na realização da prova, e até mesmo o menor empenho das escolas na aplicação ao ensino médio, refletindo informações mais superficiais da realidade vivenciada. Assim, possivelmente a qualidade das informações disponíveis influencie os resultados. Outro aspecto que merece ser mencionado é abandono escolar daqueles que não têm sucesso em acompanhar a escola devido ao trabalho, o que retira da análise aqueles com menor desempenho e reduz o impacto do trabalho no desempenho escolar nessa última etapa da educação básica.

Em uma análise apenas para o ensino fundamental, ^{Ono (2015}) observou resultado semelhante sobre o impacto do trabalho no desempenho escolar com dados do Saeb de 2007 até 2011, revelando efeito negativo preocupante para alunos do 4º ano do ensino fundamental, em torno de 17 pontos em Português e 13 pontos em Matemática. Se comparado com esses resultados, em 2017, o impacto negativo do trabalho infantil no desempenho foi menor, conforme mostra a Tabela 3. No entanto, esse efeito prejudicial se mantém no país e ainda carece de maiores esforços por parte das políticas públicas voltadas especialmente à erradicação do trabalho infantil, notadamente nas regiões menos desenvolvidas, onde o desempenho escolar é menor.

Assim, o presente estudo contribui com a literatura sobre a temática ao verificar que o trabalho infantojuvenil ainda tem impacto negativo principalmente nas notas de Português e para estudantes do ensino fundamental. Além disso, alunas do 5º ano do ensino fundamental eram mais prejudicadas, ao passo que no 9º ano do ensino fundamental e na 3ª série do ensino médio os meninos eram mais afetados negativamente. O maior impacto para os mais jovens pode acarretar atraso e abandono escolar, o que representaria menos anos de estudos, além da menor qualidade daqueles cursados. Nesse sentido, ressalta-se a importância das políticas públicas para que o trabalho infantojuvenil seja minimizado, a fim de reduzir os problemas no desempenho escolar, pois também poderá haver reflexos futuramente, na vida adulta, decorrentes dos menores retornos ao capital humano.