Relações entre desenvolvimento econômico e a estrutura da educação superior nos municípios brasileiros

Abstract

Resumo : Este trabalho investiga a complexa relação entre o desenvolvimento econômico municipal e a configuração do ensino superior no Brasil, com o objetivo de explorar, para além das análises lineares tradicionais, os padrões de associação entre a vocação econômica setorial e a estrutura da oferta de cursos. Para isso, utilizou-se uma metodologia de descoberta de conhecimento em bases de dados (KDD), utilizando dados públicos do INEP e do IBGE para o período de 2011 a 2019, por meio de análises de correlação, modelagem de vetores com correção de erro (VEC) e mineração de regras de associação com o algoritmo Apriori. Os resultados demonstram que as correlações lineares entre os indicadores econômicos e o fluxo de alunos são consistentemente fracas, mesmo em análises segmentadas. A tentativa de modelagem econométrica de longo prazo revelouse de aplicação limitada, com a cointegração sendo um fenômeno raro (presente em apenas 17,49% dos municípios), indicando a inadequação de modelos de séries temporais para o período analisado. Contudo, a mineração de regras de associação expôs padrões estruturais robustos, onde a identidade institucional, como o papel dos Institutos Federais na oferta de cursos tecnológicos, e o contexto regional, como a predominância das Universidades Estaduais na formação de professores no Nordeste, se mostraram mais determinantes que a economia local. Conclui-se que a estrutura do ensino superior brasileiro é mais fortemente moldada por fatores institucionais e regionais do que por uma resposta direta à vocação econômica dos municípios, sugerindo um desalinhamento estrutural que representa um campo fértil para a formulação de políticas públicas mais integradas

Abstract : This study investigates the complex relationship between municipal economic development and the configuration of higher education in Brazil, aiming to explore, beyond traditional linear analyses, the association patterns between sectoral economic vocation and the structure of course offerings. To this end, it applies a Knowledge Discovery in Databases (KDD) methodology, using public data from INEP and IBGE for the 2011-2019 period, through correlation analysis, Vector Error Correction (VEC) modeling, and association rule mining with the Apriori algorithm. The results demonstrate that linear correlations between economic indicators and student flow are consistently weak, even in segmented analyses. Long-term econometric modeling proved to have limited applicability, with cointegration being a rare phenomenon (present in only 17.49% of municipalities), indicating the inadequacy of time-series models for the analyzed period. However, association rule mining exposed robust structural patterns, where institutional identity—such as the role of Federal Institutes in offering technological courses—and regional context—like the prominence of State Universities in teacher training in the Northeast—proved to be more determinant than the local economy. It is concluded that the structure of Brazilian higher education is more strongly shaped by institutional and regional factors than by a direct response to the economic vocation of the municipalities, suggesting a structural misalignment that represents a fertile ground for the formulation of more integrated public policies