Vagas Alocadas por Política Focalizada, 2009–2024

CENSUP
Cotas
ProUni
FIES
Políticas Públicas
Vagas de cotas, bolsas do ProUni e contratos do FIES como proporção da matrícula total no ensino superior brasileiro, e em números absolutos, 2009–2024.
Data de Publicação

19 de setembro de 2026

Visão Geral

Esta figura pergunta quanto do ensino superior brasileiro é alocado por um critério de necessidade. Ela empilha os três instrumentos que atribuem uma vaga por origem em escola pública, renda familiar, raça ou deficiência — vagas reservadas (cotas) na rede pública, bolsas do ProUni e contratos do FIES na rede privada — como proporção da matrícula total (painel A) e em números absolutos (painel B), de 2009 a 2024. As vagas públicas de ampla concorrência, gratuitas mas não focalizadas, ficam de fora. Cotas e ProUni compartilham uma família de cor porque nenhum dos dois gera dívida; o FIES é um empréstimo e fica à parte. Os dados são os microdados públicos por curso do Censo da Educação Superior do INEP.

Metodologia

Cada ano é agregado do arquivo CADASTRO_CURSOS dos microdados públicos do Censo da Educação Superior: setor por TP_CATEGORIA_ADMINISTRATIVA (1–3 público, demais privado); matrícula (QT_MAT); vagas reservadas (QT_MAT_RESERVA_VAGA); ProUni como soma das bolsas integrais e parciais (QT_MAT_PROUNII + QT_MAT_PROUNIP); FIES (QT_MAT_FIES). ProUni e FIES são contados só na rede privada e cotas só na rede pública; registros fora da rede legal são ruído de preenchimento (< 0,1%). A sobreposição entre ProUni parcial e FIES não é separável e os dois são tratados como disjuntos. “Vagas” aqui são estoques de matrícula, não vagas ofertadas. QT_MAT_RESERVA_VAGA conta todo estudante matriculado por qualquer programa de reserva registrado pelo Censo — escola pública, renda, raça, deficiência e “outros” — inclusive programas institucionais anteriores à Lei 12.711/2012; os campos por subtipo (QT_MAT_RV_*) existem no microdado mas não são usados aqui, de modo que a figura não separa a lei federal de cotas dos esquemas anteriores e estaduais. A parcela focalizada sobe de 9,2% da matrícula em 2009 para 27,7% em 2016 e recua para 12,1% em 2024; quase todo o bojo é FIES, que atinge 1,34 milhão de contratos em 2015. A parcela sem dívida (cotas mais ProUni) sobe de 7,0% para 13,7% em 2019 e se acomoda em 10,5%; dentro dela, o ProUni cai de 616 mil (2019) para 435 mil (2024) enquanto a matrícula por cotas cresce de 85 mil para 642 mil e é, em termos absolutos, o maior dos três instrumentos desde 2021.

Como Citar

Se você usar esta figura ou o pipeline que a gera, cite tanto a dissertação quanto esta análise específica. As referências seguem a 7ª edição da APA.

Dissertação (em elaboração; a entrada será atualizada após a defesa):

Mançano, T. (2026). Inequality in access to tertiary education in Brazil: Household incomes, reforming policies, and the politics of who gets in (1990s–2020s) [Dissertação de mestrado não publicada]. Universidade de São Paulo.

Esta figura e o pipeline:

Mançano, T. (2026, 19 de setembro). Vagas alocadas por política focalizada, 2009–2024 [Figura e pipeline reprodutível]. Open Data Analysis. https://mancano-tales.github.io/open-data-analysis/pt/posts-pt/vagas-focalizadas/

No texto: (Mançano, 2026) — ao citar várias análises deste catálogo no mesmo trabalho, a APA as distingue como 2026a, 2026b, … na ordem em que aparecem na lista de referências.

BibTeX:

@mastersthesis{Mancano2026Thesis,
  author = {Man\c{c}ano, Tales},
  title  = {Inequality in Access to Tertiary Education in Brazil: Household
            Incomes, Reforming Policies, and the Politics of Who Gets In
            (1990s--2020s)},
  school = {University of S\~{a}o Paulo},
  year   = {2026},
  type   = {Master's thesis},
  note   = {Unpublished; Graduate Program in Political Science}
}

@misc{Mancano2026_vagas_focalizadas_pt,
  author       = {Man\c{c}ano, Tales},
  title        = {Vagas alocadas por pol\'{i}tica focalizada, 2009--2024},
  year         = {2026},
  month        = sep,
  howpublished = {Open Data Analysis, \url{https://mancano-tales.github.io/open-data-analysis/pt/posts-pt/vagas-focalizadas/}},
  note         = {Figura e pipeline reprodutível. Código-fonte: \url{https://github.com/mancano-tales/open-data-analysis}, pasta posts/vagas-focalizadas/. Acesso em AAAA-MM-DD}
}

Uma versão permanente (tag do Git + DOI no Zenodo) será linkada aqui assim que a dissertação for defendida; até lá, cite a URL da página acima e acrescente a data de acesso (código-fonte: https://github.com/mancano-tales/open-data-analysis, pasta posts/vagas-focalizadas/).

Pipeline

Rode estes scripts nesta ordem, a partir da raiz do projeto (cada um grava em data-raw/, de onde o seguinte lê):

  1. shared-pipeline/censup/001_Code_Download_Decompress_all_Public_CENSUP_data.R — baixa e descompacta os microdados públicos do Censo da Educação Superior de 2009–2024 do INEP em data-raw/INEP/CENSUP_Publico/<ano>/dados/
  2. plot.R — agrega o arquivo CADASTRO_CURSOS de cada ano por setor (guardando o resultado em data-raw/INEP/derived/censup_agg_vagas_focalizadas.rds); grava a figura em output/figures/vagas-focalizadas/ — compare com o thumbnail.png deste post

A etapa upstream é Tier A e também é executada por shared-pipeline/build_public_data.R.

Reprodutibilidade

Tier: A

Esta figura usa apenas dados públicos (microdados públicos do INEP, baixados sem credencial). Os dezesseis arquivos anuais somam vários GB; a agregação lê um CSV grande por ano e leva alguns minutos, depois dos quais o cache torna as execuções seguintes imediatas.