Diferenciais salariais inter-industriais

2.5.2.1.Regressões em nível

De maneira análoga à seção de diferenciais entre regiões (2.5.1), a tabela 10, que reporta os diferenciais salariais inter-industriais e a sua variabilidade global a partir de regressões em nível, tem como objetivo central descrever a estrutura dos salários por indústria. Cinco setores com salários acima da média e outros três abaixo da média caracterizam o padrão de diferenciais salariais. O primeiro grupo de indústrias inclui os serviços industriais de utilidade pública, extrativa mineral, indústria de transformação, construção civil e serviços, ao passo

que o segundo grupo incorpora a administração pública, agricultura e comércio15. O contraste relativo aos diferenciais salariais entre estes dois grupos de indústrias pode ser exemplificado pela comparação do setor de serviços industriais de utilidade pública com a administração pública, os quais exibem os diferenciais extremos. Enquanto no primeiro os diferencias de salário são 65% acima da média em 2002, no segundo os diferenciais são 16% abaixo da média. Estas evidências comprovam a existência de elevados diferenciais salariais inter- industriais no país. Como esta estrutura praticamente se mantém em todos os anos entre 1995 e 2002, pode-se afirmar que tais diferenciais são também persistentes.

Para confirmar se estes diferenciais são, de fato, de grande magnitude e persistentes, pode-se observar sua variabilidade global (SD(φ)). Nos oito anos considerados, esta variabilidade se reduz gradativamente, mas permanecendo na faixa entre 23% e 17%16. Pode-se afirmar, portanto, que os diferenciais continuam consideravelmente elevados e pouco variam ao longo dos anos.

15

Vale lembrar que estes coeficientes foram estimados com controles educacionais, além de outros controles, como mostra a nota ao final da tabela 10. Sem os controles educacionais, as menores médias salariais são as da agricultura, do comércio e da construção civil, respectivamente. Os setores de maiores médias salariais, por sua vez, são SIUP, Extrativa Mineral, Serviços, Indústria de Transformação e Administração Pública.

16

Indústria Adm. Pública -0.2468*** (0.004) -0.2567*** (0.004) -0.2497*** (0.004) -0.2374*** (0.004) -0.2296*** (0.004) -0.2049*** (0.004) -0.1788*** (0.004) -0.1763*** (0.004) Agricultura -0.1145*** (0.022) -0.1216*** (0.021) -0.0936*** (0.022) -0.0316 (0.021) -0.0635*** (0.022) -0.1126*** (0.022) -0.0746*** (0.022) -0.0782*** (0.022) Comércio _-0.0314*** (0.009) -0.0198** (0.009) -0.0486*** (0.009) -0.0395*** (0.009) -0.0173* (0.009) -0.0575*** (0.009) -0.0682*** (0.009) -0.0578*** (0.009) Construção Civil 0.1042*** (0.020) 0.1061*** (0.020) 0.1156*** (0.021) 0.1550*** (0.020) 0.1254*** (0.021) 0.0991*** (0.020) 0.0781*** (0.020) 0.0843*** (0.021) Extrativa Mineral 0.3958*** (0.044) 0.4318*** (0.044) 0.3451*** (0.043) 0.3619*** (0.039) 0.3690*** (0.041) 0.3824*** (0.039) 0.4008*** (0.038) 0.3767*** (0.039) Ind. 0.2950*** (0.007) 0.2930*** (0.007) 0.2783*** (0.007) 0.2387*** (0.007) 0.2405*** (0.007) 0.2250*** (0.007) 0.2332*** (0.007) 0.2363*** (0.007) SIUP 0.4576*** (0.018) 0.4931*** (0.017) 0.5298*** (0.017) 0.5394*** (0.017) 0.4655*** (0.016) 0.4781*** (0.017) 0.5041*** (0.016) 0.5013*** (0.016) Serviços 0.1100*** (0.004) 0.1260*** (0.004) 0.1296*** (0.004) 0.1392*** (0.004) 0.1315*** (0.004) 0.1056*** (0.004) 0.0822*** (0.004) 0.0775*** (0.004) SD(φ) 0.2180 0.2269 0.2226 0.2123 0.2039 0.1862 0.1765 0.1749 Observações 64,445 64,445 64,445 64,445 64,445 64,445 64,445 64,445 R2 0.4784 0.4733 0.4683 0.4802 0.4768 0.4688 0.4769 0.4724

Notas: Ver tabela 7. As variáveis independentes são idade, idade ao quadrado, experiência, experiência ao quadrado, nove dummies educacionais, dummy de sexo, vinte e sete dummies regionais e seis dummies

ocupacionais, além da constante.

2001

1999 2000 2002

Tabela 10: Regressões em nível - Indústrias

Variável dependente: Logaritmo dos salário real (corrigido pelo ICV)

2.5.2.2. Regressões em painel

Os diferenciais salariais inter-industriais reproduzidos na tabela 11 têm um padrão semelhante ao verificado entre as regiões brasileiras. Os coeficientes estimados pela regressão de MQO, na primeira coluna, são todos significantes e com uma grande variação entre os valores extremos. Enquanto o grupo de administração pública é caracterizado por salários 20% abaixo da média de todas as indústrias, o SIUP tem trabalhadores que ganham 64% acima da média de todas as indústrias. Na segunda coluna, pode-se observar que os coeficientes estimados pelo método de efeitos aleatórios não mudam muito em relação aos coeficientes de MQO. No entanto, ao considerar a regressão de efeitos fixos (terceira coluna), apenas sete coeficientes estimados são significantes ao nível de 1%. Ademais, todos os diferenciais salariais possuem uma variação bastante inferior àquelas verificadas na regressão de MQO. Por exemplo, o diferencial entre as atividades agrícolas, grupo que tem os menores diferenciais (-4,7%) na regressão de efeitos fixos, e o SIUP, que tem o maior coeficiente (+8,1%), é substancialmente menor em comparação à regressão de MQO. Neste sentido, há também evidências de que a habilidade não-observada dos indivíduos é um importante componente explicativo da desigualdade salarial inter-industrial.

De um modo geral, é interessante observar uma reordenação de quase todas as indústrias segundo os diferenciais estimados por efeitos fixos. Como pode ser observado pela tabela 12, dentre as indústrias com as piores oportunidades de retornos salariais para os migrantes, figuram a agricultura, o comércio, a construção civil, os serviços e a administração pública. Em contrapartida, as indústrias que lideram o ranking de diferenciais salariais, isto é, com melhores oportunidades de ganhos para os trabalhadores, são o SIUP e a indústria de transformação.

A variabilidade global, medida por SD (ϕ) ao final da tabela 11, é significativamente

reduzida: de 0,20 na regressão de MQO para 0,03 na regressão de efeitos fixos. Neste sentido, a heterogeneidade individual explica uma grande parte – aproximadamente 83% – dos diferenciais salariais inter-industriais. Os diferencias persistem após o controle dos efeitos fixos individuais, mas têm sua importância reduzida. Estes resultados são semelhantes aos de Carruth et al. (2004) usando dados do Reino Unido. Estes autores encontram uma variabilidade global de 0.02 ao considerar os efeitos fixos, mostrando que os diferenciais entre indústrias têm uma explicação mais limitada sobre diferenciais de salário.

Indústria Adm. Pública -0.2219*** (0.0014) -0.0614 *** (0.0019) -0.0094*** (0.0019) Agricultura -0.0883*** (0.0078) -0.0851 *** (0.0072) -0.0481*** (0.0072) Comércio -0.0427*** (0.0032) -0.0364 *** (0.0038) -0.0459*** (0.0038) Construção Civil 0.1108*** (0.0073) 0.0083 (0.0066) -0.0235*** (0.0066) Extrativa Mineral 0.3823*** (0.0144) 0.0742*** (0.0158) -0.0192 (0.0158) Ind. Transformação 0.2563*** (0.0024) 0.1100*** (0.0030) 0.0661*** (0.0030) SIUP 0.4966*** (0.0059) 0.2429*** (0.0087) 0.0781*** (0.0087) Serviços 0.1120*** (0.0015) 0.0138*** (0.0018) -0.0136*** (0.0018) SD(φ) 0.2022 0.0728 0.0348 Observações 515,560 515,560 515,560 Indivíduos 64,445 64,445 64,445 R2 0.4731 0.4361 0.0257 within - 0.0790 0.0892 between - 0.4974 0.0195 Hausman - Breusch-Pagan -

Notas: Ver tabela 8. As variáveis independentes são idade, idade ao quadrado, experiência, experiência ao quadrado, nove dummies educacionais, dummy de sexo, vinte e sete dummies regionais e seis dummies ocupacionais, além da constante.

Tabela 11: Diferenciais salariais inter-industriais

Variável dependente: Logaritmo dos salário real (corrigido pelo ICV)

χ2 (1) = 1.000.000 χ2 (47) = 435.276,97

MQO Efeitos Aleatórios Efeitos Fixos

Tabela 12: Ordenação dos diferenciais salariais inter-industriais (em %)*

Indústria Diferenciais salariais Indústria Diferenciais salariais

1 SIUP 64.68 SIUP 9.23

2 Extrativa Mineral 47.26 Ind. Transformação 7.12

3 Ind. Transformação 29.56 Extrativa Mineral 0.05

4 Construção Civil 11.75 Serviços -1.16

5 Serviços 11.62 Adm. Pública -1.40

6 Comércio -4.34 Construção Civil -2.25

7 Agricultura -8.35 Comércio -4.10

8 _{Adm. Pública} -19.76 _Agricultura -4.25

* O percenual dos diferenciais foi obtido por (eδ – 1), conforme Halvorsen and Palmquist (1980).

Ordenação MQO Efeitos Fixos

2.5.3. Diferenciais salariais inter-ocupacionais

2.5.3.1. Regressões em nível

A tabela 13 exibe os diferenciais salariais inter-ocupacionais entre os trabalhadores e sua variabilidade global a partir de regressões em nível. Os principais resultados mostram que o padrão de diferenciais salariais pode ser dividido, basicamente, em dois grandes grupos de ocupações. O primeiro grupo apresenta três classes ocupacionais com salários acima da