4.1 BASE DE DADOS
Os dados relativos à força de trabalho foram extraídos da base Rais_Migra_painel, elaborada pelo Ministério do Trabalho e Emprego (MTE). A Rais_Migra_painel concerne a uma base de dados que permite – entre outros aspectos – avaliar a distribuição geográfica dos assalariados dos mais diversos setores (tanto os que trabalham na Administração Pública quanto os que atuam no setor privado) ao longo do tempo, com recorte dos dados de diferentes pontos de vistas (por exemplo, levando-se em conta diversas faixas etárias, gênero, nível de escolaridade ou formação profissional).
Na sistematização dos dados pesquisados adotou-se a classificação utilizada na Classificação Nacional de Atividade Econômica - CNAE (IBGE, 2009), donde resultou a estratificação da indústria de TIC em 4 (quatro) segmentos a saber: informática (código CNAE 30) energia-automação (31), telecomunicações (32) e médico-hospitalar (33). Vale ressaltar que esse entendimento da abrangência do setor de TIC está em consonância com os critérios e preceitos estabelecidos no marco legal que fundamenta a política tecnológica de fomento a P&D e à produção de bens de TIC (qual seja, a Lei no 8.248, de 1991).
Com relação aos dados relativos ao faturamento dos segmentos da indústria, esses foram obtidos junto a duas das principais entidades de classe a saber: Associação Brasileira das Indústrias Eletro e Eletrônicas (ABINEE) e Associação Brasileira das Indústrias de Equipamentos Medico e Odontológicos (ABIMO), os quais também disponibilizam informações relativas às importações.
Dentre os fatores considerados para a seleção dessas localidades cabe destacar: localizam-se na Grande Belo Horizonte duas das principais empresas nacionais do segmento de energia/automação (Engetron e Nansen); em Campinas e seu entorno situam-se duas das maiores empresas de telecomunicações instaladas no País (Motorola e Samsung) e uma das poucas empresas no hemisfério sul a desenvolver e produzir em parceria com o Centro de Pesquisa e Desenvolvimento em Telecomunicações/CPqD) equipamentos avançados de comunicação óptica (a Padtec); já em Curitiba localizam-se o maior fabricante de microcomputadores do Brasil e uma das maiores empresas de telecomunicações (Positivo e Siemens, respectivamente). Já o pólo de Florianópolis: abriga a maior empresa de capital nacional fabricante de centrais de telefônicas de comutação privada (Intelbras) e possui uma incubadora (Celta).
A inclusão de Ilhéus e de Manaus foi motivada tanto pela diversificação do perfil das empresas quanto pelas peculiaridades de se tratarem de pólos essencialmente produtivos, que embora abriguem um número expressivo de empresas de informática (mais de 40 pequenas e médias empresas no caso de Ilhéus; e em Manaus s principal empresas montadora de partes para microcomputadores do País, a Digitron), denotam baixa capacidade de desenvolvimento, conforme sugerem informações sobre empresas que produzem bens de TIC desenvolvidos no País, divulgadas pelo Ministério da Ciência e Tecnologia.
Quanto a Porto Alegre localizam-se nesta cidade as principais empresas de capital naonal de porte médio e com uma capacidade de desenvolvimento própria (Digitel, Parks e Teracom), enquanto que em Santa Rita do Sapucaí localizam-se diversas empresas de telecomunicações, incluindo o primeiro fabricante nacional de transmissores para TV digital (Linear), estruturadas principal com a oferta de pessoal especializado em telecomunicações pelo Instituto de Telecomunicações (INATEL).
No tocante a São Carlos, essa cidade constitui-se no primeiro pólo de fabricantes brasileiros de equipamentos médico-hospitalares surgidos a partir de uma incubadora de base tecnológica, com empresas especializadas no uso do laser em equipamentos médicos. Por fim, São Paulo, por que não obstante o movimento de interiorização de indústrias observado no Estado, sua capital ainda reune o maior número de indústrias de TIC e de profissionais conforme confirmado pelos números da pesquisa.
Apresenta-se a seguir as estatísticas descritivas que nos ajudam a caracterizar a base de dados e a ter uma primeira impressão do comportamento das variáveis em análise.
4.2 ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS
As tabelas 2 e 3 apresentadas a seguir denotam que existe diferenciação salarial em favor dos engenheiros que atuam na indústria de TIC nas cidades selecionadas relativamente ao salário médio percebido no País por profissionais de nível superior; assim, como observa- se a existência de prêmio salarial desses engenheiros com relação aos profissionais de nível superior que atuam em outras atividades (incluindo Administração Pública) nessas mesmas localidades.
Mais especificamente, e consoante a tabela 3, o prêmio salarial dos talentos engenheiros monta em cerca de 30% (35% relativamente ao salário médio nacional dos
profissionais de nível superior e 31% relativamente aos profissionais de nível superior empregados em outras atividades das cidades da amostra).
Esse resultado é consistente com o que foi obtido por Diaz-Chao (2008) que, em estudo empírico realizado na Espanha, apurou a existência naquele pais de um prêmio de 34% em favor dos trabalhadores atuando em indústrias intensivas em conhecimento, com ênfase no contingente de trabalhadores que exercem atividades com elevado emprego de ferramentas e recursos computacionais (como justamente é típico dos profissionais que exercem atividades de P&D na indústria de TIC).
Curiosamente não há diferenciação salarial em favor dos profissionais da categoria talentos mas que não são engenheiros, o que não deixa de ser surpreendente já que esse grupo inclui profissionais de informática que atuam no desenvolvimento de programas de computador (como por exemplo, os analistas de sistemas e cientistas da computação), cuja escassez também vêm sendo apontada em estudos e na própria mídia especializada (Revista TIC Mercado, 16 de março de 2011).
É possível que a escassez seja não tanto de profissionais graduadas mas sim de profissionais com a qualificação demandada pelo setor empresarial, de forma que muitos dos profissionais absorvidos iniciam com salários mais reduzidos mas por outro lado exigem um maior investimento para complementar sua formação.
Tabela 5: salários médios (em R$) dos profissionais qualificados e dos talentos
Categoria Média Desvio-padrão Máximo
Salário talentos engs. no pólo 3.262 1.736 8.502
Salário talentos não engs. pólo 2.372 1.517 8.104
Salário nível superior no pólo 2.495 712 4.527
Salário nível superior no País 2.396 447 3.171
Fonte: elaboração própria a partir de dados da base Rais-Migra (2010).
Tabela 6: prêmio salarial dos talentos e profissionais de nível superior (NS) (%)
Categoria Média Desvio-padrão Máximo
Prêmio salarial talentos engenheiros
(âmbito País) 1,35 0,67 3,42
Prêmio salarial talentos não engs. (âmbito
País) 0,99 0,62 3,00
Prêmio salarial talentos engenheiros
(âmbito pólo) 1,31 0,67 3,90
Prêmio salarial talentos não engs. (âmbito
pólo) 0,93 0,55 3,54
Prêmio salarial profissionais de NS
(âmbito País) 1,04 0,22 1,55
Consoante a tabela 4, com 50% das observações já fica explícito a existência de prêmio salarial para os talentos da categoria engenheiros, tanto relativamente à média salarial nacional de profissionais de nível superior quanto com relação ao salário médio dos profissionais de nível superior na mesma localidade ou pólo produtor. Já no caso dos talentos não engenheiros esse prêmio somente se evidencia quanto são computadas pelo menos 75% das observações, e portanto, incluindo os profissionais das últimas faixas etárias, conforme evidenciado pelos resultados apresentados na tabela 3.
Tabela 7: variáveis explicadas por percentis
Variável P5 P25 P50 P75 P95
Prêmio salarial talentos engenheiros (âmbito
País) 0,00 0,95 1,37 1,83 2,41
Prêmio salarial talentos não engs. (âmbito
País) 0,00 0,97 1,30 1,67 2,57
Prêmio salarial talentos engenheiros (âmbito
pólo) 0,00 0,66 0,98 1,34 2,03
Prêmio salarial talentos não engs. (âmbito
pólo) 0,00 0,68 0,93 1,27 1,79
Prêmio salarial profissionais de NS (âmbito
País) 0,61 0,92 1,06 1,16 1,48
Fonte: elaboração própria a partir de dados da base Rais-Migra (2010).
A tabela 5 ilustra o quão restrito é o contingente de talentos (engenheiros e profissionais correlatos) absorvido por essa indústria, o qual no final da série não chegou a 1500 profissionais (o que corresponde aproximadamente à proporção de profissionais atuando em P&D frente ao total de profissionais de nível superior na indústria conforme a já citada fonte do MCT, 2010).
No tocante ao gênero, dentre os profissionais com perfil para atuar em P&D (talentos) a proporção de mulheres é bastante modesta, inferior a 15% do contingente masculino. Quando se coteja a quantidade de trabalhadoras com qualificação escolar de nível superior com a quantidade de profissionais do sexo masculino a participação da mulher aproxima-se de 30 % mas ainda assim revela-se bem abaixo da participação em geral da mulher no mercado - - com esse nível de escolaridade – que é da ordem de 50%, segundo dados divulgados pelo IBGE (IBGE, censo 2010).
Tabela 8: contingente de profissionais qualificados nos pólos industriais de TIC
Categoria Média Desvio-
padrão
Máximo
Profissionais com nível superior 516 844 5.127
Profissionais com nível superior, homens 372 617 3.663
Profissionais com nível superior, mulheres 144 232 1.464
Talentos Engenheiros 67 124 769
Talentos Não Engenheiros 45 77 513
Talentos (Engs e Não Engs), homens 97 165 1050
Talentos (Engs e Não Engs), _mulheres 15 26 149
Fonte: elaboração própria a partir de dados da base Rais-Migra (2010).
Como regra os profissionais qualificados nessa indústria são jovens com mais de 60% dos talentos e demais profissionais de nível superior situando-se nas faixas etárias de 25 a 39 anos, conforme se pode depreender analisando as tabelas 6 e 7.
Tabela 9: profissionais de nível superior por faixa etária
Faixa etária Média Desvio-
padrão
Máximo
Profissionais de nível superior, faixa etária 18 a 24 29 48 402 Profissionais de nível superior, faixa etária 25 a 29 108 165 979 Profissionais de nível superior, faixa etária 30 a 39 203 328 1.858 Profissionais de nível superior, faixa etária 40 a 49 125 217 1.262 Profissionais de nível superior, faixa etária 50 a 64 50 102 763
Fonte: elaboração própria a partir de dados da base Rais-Migra (2010).
Tabela 10: talentos (engenheiros e não engenheiros) por faixa etária
Faixa etária Média Desvio-
padrão
Máximo
Talentos (engs e não engs), faixa etária 18 a 24 10 17 115 Talentos (engs e não engs), faixa etária 25 a 29 33 54 301 Talentos (engs e não engs), faixa etária 30 a 39 42 75 450 Talentos (engs e não engs), faixa etária 40 a 49 19 40 291 Talentos (engs e não engs), faixa etária 50 a 64 5 14 120
Fonte: elaboração própria a partir de dados da base Rais-Migra (2010).
No tocante ao comportamento das importações, consoante as tabelas 8 e 9 observa-se que a indústria brasileira de TIC possui um elevado coeficiente de importação. Conforme indicado pela mediana, 50% das empresas importam, em média cerca de 50% do respectivo, sendo que 75% das empresas, importam em média 80% de seu faturamento.
Esse resultado denota coerência com o comportamento da balança comercial do setor, cujo déficit em 2010 já alcançou a cifra de US$ 10 bilhões conforme dados divulgados pela ABINEE e Secretaria de Comércio Exterior – SECEX.
Tabela 11: importações em relação ao faturamento, por segmento, da indústria de TIC (%)
Variável Média Desvio-padrão Mínimo Máximo
Importações/faturamento 56 47 10 188
Fonte: elaboração própria, a partir de dados disponibilizados pela Associação Brasileira da Indústria Elétrica e Eletrônica – ABINEE (2010) e Associação Brasileira da Indústria de Artigos e Equipamentos Médicos, Odontológicos, Hospitalares e de Laboratórios ABIMO (2010).
Especificamente quanto a tabela 9, relativamente às variáveis NS e Talentos, os resultados obtidos para o primeiro percentil não surpreendem já que nessa faixa etária, em função da idade de ingresso na universidade e da duração média dos cursos de graduação (notadamente engenharia cuja duração é em geral, no mínimo 5 anos), é de esperar-se que sejam efetivamente poucos os engenheiros contratados com idade inferior a 25 anos.
A tabela 8 também evidencia melhor o perfil relativamente jovem da mão-de-obra qualificada incorporada pela indústria brasileira de TIC, já comentado anteriormente. Trata-se de um fator positivo na medida em que sinaliza a possibilidade de maior permanência na ativa dos trabalhadores qualificados que forem alvo de investimentos em formação continuada e aprofundamento de suas competências, seja por iniciativa espontânea do setor empresarial, seja induzido por ações de política pública de fomento à inovação.
Por outro lado, a quantidade reduzida de trabalhadores qualificados na última faixa etária selecionada (50 a 64 anos) também é esperada uma vez que nessa faixa etária muitos desses profissionais ou se aposentaram ou assumiram funções gerenciais, conforme já assinalado.
Tabela 12: variáveis explicativas por percentis
Variável P5 P25 P50 P75 P95
Profissionais com nível superior 2 41 175 539 2.518
Profissionais com nível superior, homens 1 29 113 411 1890
Profissionais de nível superior, faixa etária 18 a 24 0 2 9 32 133 Profissionais de nível superior, faixa etária 25 a 29 0 10 40 117 482 Profissionais de nível superior, faixa etária 30 a 39 0 15 66 211 1049 Profissionais de nível superior, faixa etária 40 a 49 0 6 42 127 605 Profissionais de nível superior, faixa etária 50 a 64 0 2 13 49 201 Talentos (engs e não engs), faixa etária 18 a 24 0 1 4 12 49 Talentos (engs e não engs), faixa etária 25 a 29 0 3 10 31 150 Talentos (engs e não engs), faixa etária 30 a 39 0 3 12 40 247 Talentos (engs e não engs), faixa etária 40 a 49 0 1 5 18 101 Talentos (engs e não engs), faixa etária 50 a 64 0 0 1 5 23
Talentos Engenheiros 0 4 18 70 359
Talentos (Engs e Não Engs), homens 0 8 27 99 485
Importações/faturamento (%) 10 16 48 82 153
Fonte: elaboração própria a partir de dados da base Rais-Migra (2010).
Ainda com relação às estatísticas descritivas, os gráficos apresentados no Apêndice permitem identificar-se alguns padrões, particularmente no tocante à evolução do contingente de profissionais qualificados que compõe a força de trabalho da indústria brasileira de TIC, nas localidades objeto da presente pesquisa.
Neste sentido, os gráficos 1 a 9 denotam uma tendência à especialização, em que se pode identificar o seguinte: em Campinas, Florianópolis e Santa Rita do Sapucaí, destaca-se o segmento de telecomunicações, observando-se que nessas duas últimas embora os números absolutos sejam bem modestos comparado a Campinas, tem ocorrido uma expansão contínua dos profissionais.
Já em Belo Horizonte e Porto Alegre sobressai-se o segmento de automação/energia enquanto que em São Carlos o segmento de equipamentos médico-hospitalares tem se tornado o mais expressivo.
O segmento de informática é majoritário em Ilhéus e Curitiba, assinalando-se que a primeira abriga um grande número de empresas montadoras de microcomputadores (mais de 40 consoante dados veiculados pelo Ministério da Ciência e Tecnologia), enquanto que em Curitiba situa-se a empresa atualmente líder na montagem de microcomputadores no Brasil (empresa Positivo, segundo dados divulgados pela ABINEE).
Em Manaus a predominância do segmento de Telecom pode ser explicada em função de que nessa cidade localiza-se a subsidiária brasileira da empresa Nokia, um dos maiores montadores locais de aparelhos telefônicos celulares.
Esses resultados sugerem que pode estar em curso a estruturação de arranjos produtivos locais ou cluster tecnológicos, com a acumulação de competências ou vocações regionais, elemento que poderia ser considerado em eventuais revisões dos instrumentos que constituem a política brasileira de fomento à realização de P&D pela indústria de TIC.
Por sua vez os gráficos 11 a 20 apresentam fornecem uma outra perspectiva da diferenciação salarial sintetizada na tabela 3, por meio da evolução da relação -- em cada localidade, ao longo da série – entre os salários dos talentos e o salário dos profissionais de nível superior de escolaridade.
4.3 Especificação das regressões
Conforme Pavcnik et al. (2004), a abordagem tradicional de estudos sobre o comportamento dos salários na indústria propões regressões do logaritmo da variável salário sobre um vetor de características individuais do trabalhador (tais como o nível educacional, a idade, o gênero e localização geográfica, denotado a seguir por Γ) e indicadores que expressam o vínculo do trabalhador com uma dada indústria (denotado por Σ), seguindo a formulação clássica proposta por Mincer, eventualmente com algumas nuances para capturar o efeito de alguma particular variável.
Ou seja,
Wit = βit Γit + φit Σit + εit (1) Bartolo, A. (1999), por exemplo, aplicou a formulação de Mincer nos seguintes termos:
Ln wit = boit + b1sit + b2xit + b3x2it + uit, onde: ln w: logaritmo do salário; s: número de anos de escolaridade; x: número de anos de experiência, constatando por outro lado que outras variáveis de natureza social e geográfica (tais como a localidade de residência ou segmento econômico) podem ser estatisticamente significantes para explicar a evolução da remuneração dos assalariados. Shaw, K. (1984), propõe uma modificação no modelo de Mincer por meio
da valorização da heterogeneidade da experiência acumulada pelo trabalhador (característica associada pela pesquisadora ao “investimento ocupacional”).
No citado artigo de Pavenik este sugere uma abordagem alternativa de utilizar-se a diferença de salário (do setor sob análise) relativamente ao salário médio de outros setores industriais com características equivalentes observáveis regredida sobre um vetor de características do setor estudado (M) adicionado a um vetor que corresponde a características de temporalidade (ou anuais) de variáveis escolhidas (D). Isto é:
Δ Wit = βitMit + φitDit + uit (2) No presente trabalho o modelo econométrico pautou-se por essa segunda linha indicada por Pavcnik, utilizando-se a metodologia de painel de dados para capturar – ao longo do período 2000 a 2009 -- os efeitos de localização geográfica (correspondente aos pólos produtivos de TIC selecionados) e a dimensão temporal.
As variáveis explicadas concernem às diferenças salariais entre os salários médios de talentos e de profissionais de nível superior que trabalham na indústria de TIC (nas localidades selecionadas), regredidas sobre a faixa etária, o gênero, a qualificação e as importações de cada segmento de TIC. A inclusão das importações entre as variáveis explicativas respaldou-se em Breau, S. e Rigby, D. (2009) e em Alvarez, R. e Opazo, L. (2008).
Genericamente, nossa regressão em painel é:
Δ Wit = α0 + α1CAit + FE + εit, onde: Δ Wit= corresponde à diferença dos salários; CA concerne às caracteristicas observáveis; FE são os efeitos fixos, e εit é o erro da regressão, com as hipóteses usuais de normalidade, média zero e variância finita.
Assim, tendo as variáveis a serem consideradas, as equações empregadas na análise empírica foram extraídas a partir da seguinte formulação genérica:
Δ Wit = α0 + α1NSfe1it + α2NSfe2it + α3NSfe3it + α4NSfe4it + α5NSfe5it + α6Talfe1it + α7Talfe2it + α8Talfe3it + α9Talfe4it + α10Talfe5it + α11Tal_Engit + α12Tal_Não Engit + α13Tal_Hit + α14Tal_Mit + α15NS_Hit + α16NSit + α17Impfatt + SegticFE + εit, onde:
Δ Wit= diferença dos salários médios dos talentos relativamente aos salários médio dos profissionais de nível superior nos pólos e a nível nacional (idem, salários médios dos profissionais de nível superior nos pólos relativamente aos salários médios dos profissionais de nível superior a nível nacional), no pólo produtivo i no período t;
NSfekit, correspondem aos profissionais com nível superior de escolaridade (nas faixas etárias 1: 18-24; 2: 25-29; 3: 30-39; 4: 40-49; 5: 50-64 anos), no pólo produtivo i no período t; Talfekit, correspondem aos profissionais talentos, engenheiros e não engenheiros (nas faixas etárias 1: 18-24; 2: 25-29; 3: 30-39; 4: 40-49; 5: 50-64 anos), no pólo produtivo i no período t; Tal_Engit, correspondem aos talentos, engenheiros no pólo produtivo i no período t;
Tal_Não Engit, correspondem aos talentos não engenheiros, no pólo produtivo i no período t; Tal_Hit, correspondem aos talentos (engenheiros e não engenheiros), do sexo masculino, no pólo produtivo i no período t;
Tal_Mit, correspondem aos talentos (engenheiros e não engenheiros), do sexo feminino, no pólo produtivo i no período t;
NS_Hit, correspondem aos profissionais de nível superior, do sexo masculino, trabalhando em outros setores econômicos, no pólo produtivo i no período t;
NSit, correspondem aos profissionais de nível superior, trabalhando em outros setores econômicos, no pólo produtivo i no período t;
SegticFE: efeitos fixos dos segmentos/pólos produtivos de TIC; Impfatt: importações, por segmento de TIC, no período t.
Face ao exposto, seguem-se as especificações das regressões que foram executadas, cujos resultados são apresentados nas tabelas 10 a 18, assinalando-se que as variáveis explicativas e explicadas com suas respectivas descrições constam do quadro 5, apresentado no Apêndice.
a) (WTal_Eng pólo-WNS País)it=α0 + α1Impfatt + α2Tal_Engit + SegticFE: nesta regressão buscou-se avaliar evidência de diferencial de salário entre os engenheiros e os profissionais de nível superior a nível nacional; e se essa diferença é afetada pelas importações do segmento e contingente de engenheiros.
b) WTal_Eng pólo-WNS Pólo)it=α0 + α1Impfatt + α2Tal_Engit + SegticFE: nesta regressão buscou-se avaliar evidência de diferencial de salário entre os engenheiros e os profissionais de nível superior no âmbito do pólo de TIC; e se essa diferença é afetada pelas importações do segmento e contingente de engenheiros.
c) (WTal_Não Eng pólo-WNS Pais)it=α0 + α1Impfatt + α2Tal_Hit + SegticFE: nesta regressão buscou- se avaliar evidência de diferencial de salário entre os talentos não engenheiros e os profissionais de nível superior a nível nacional; e se essa diferença é afetada pelas importações do segmento e pelo contingente de talentos do gênero masculino.
d) (WTal_Não Eng pólo-WNS Pólo)it=α0 + α1Impfatt + α2Tal_Hit + SegticFE: nesta regressão buscou- se avaliar evidência de diferencial de salário entre os talentos não engenheiros e os profissionais de nível superior no âmbito do pólo de TIC; e se essa diferença é afetada pelas importações do segmento e contingente de talentos do gênero masculino.
e) WTal_Eng pólo-WNS País)it=α0 + α1Impfatt + α2Tal_Hit + SegticFE: nesta regressão buscou-se avaliar evidência de diferencial de salário entre os engenheiros e os profissionais de nível superior a nível nacional; e se essa diferença é afetada pelas importações do segmento e contingente de talentos do gênero masculino.
f) (WTal_Eng pólo-WNS País)it= α0 + α1NS_Hit + α2NSfe1it + α3NSfe2it + α4NSfe3it + α5NSfe4it + α6NSfe5it + SegticFE: nesta regressão buscou-se avaliar evidência de diferencial de salário entre os engenheiros e os profissionais de nível superior a nível nacional; e se essa diferença é afetada pelo contingente de profissionais de nível superior do gênero masculino e experiência dos profissionais de nível superior em cada pólo.