Escolaridade, experiência do trabalho e salários no Brasil

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ESCOLA DE PUS-GRADUAÇAO EM ECONOMIA - E P G E

-ENSAIOS ECONOMICOS DA E P G E / FGV N9 22

ESCOLARIDADE, EXPERI[NCIA NO TRABALHO E SAL~RIOS NO BRASIL

Jose Julio Senna

INSTITUTO BRASILEIRO DE ECONOMIA DA FUNDAÇAO GETULIO VARGAS

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~--- - -- - - - -- - -

-ENSAIOS ECONOMICOS DA EPGE

NQ 1 - Análise Comparativa das Alternativas de Política Comercial de um País em Processo de Industrialização - Edmar Lisboa Bacha - 1970 (esgotado)

NQ 2 - Analise Econometrica do Mercado Internacional do Cafe e da Política Brasileira de Preços - Edmar Lisboa Bacha - 1970 (es-gotado)

NQ 3 - A Estrutura Econômica Brasileira - Mario Henrique Simonsen 1971 (esgotado)

NQ 4 - O Papel do Investimentos em Educação e Tecnologia no Processo de Desenvolvimento Econômico - Carlos Geraldo Langoni 1972

NQ 5 - A Evolução do Ensino de Economia no Brasil - Luiz de Freitas Bueno - 1972

.NQ 6 - Política Anti-Inflacionária - A Contribuição Brasileira - Ma-rio Henrique Simonsen - 1973 (esgotado)

NQ 7 - Análise de Series de Tempo e Modelo de Formação de Expectati-vas - Jose Luiz Carvalho - 1973

NQ 8 - Distribui~ão da Renda e Desenvolvimento Econômico do Bras i1 :

Uma Reafirmação

-

Carlos Geraldo Langoni

-

1973

NQ 9

-

Uma Nota Sobre a População Otima do Brasil

-

Edy Lu i z Kogut 1973

NQ 10 - Aspecto do Problema da Absorção de Mão-de-Obra: Sugestões para Pesquisas - Jose Luiz Carvalho - 1974

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NQ 12 - O Sistema Brasileiro de Incentivos Fiscais - Mario Simonsen - 1974

NQ 13 - Moeda - Antonio Maria da Silveira - 1974

NQ 14 - Crescimento do Produto Real Brasileiro - 1900/1947 Luiz Haddad - 1974

Henrique

Claudio

NQ 15 - Uma Nota Sobre Numeros lndices - José Luiz Carvalho - 1974

NQ 16 - Anâ1ise de Custos e Benefícios Sociais I - Edy 1974

Luiz Kogut

NQ 17 - Distribuição da Renda: Resumo da Evidência - Carlos Langoni - 1974

Geraldo

NQ 18 - O Modelo Econométrico de St. Louis Aplicado ao Brasil: Resulta dos Preliminares - Antonio Carlos Lemgruber - 1975

NQ 19 - Os Modelos C1âssicos e Neoc1âssicos de Da1e W. Jorgenson -E1iseu R. de Andrade Alves - 1975

NQ 20 - Divid: Um Programa Flexível para Construção do Quadro de Evo1u ção do Estado de uma Dívida - Clovis de Faro - 1974

NQ 21 - Escolha Entre os Regimes da Tabela Price e do Sistema de Amor-tizações Constantes: Ponto-de-Vista do Mutuârio - Clovis de Faro - 1975

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ESCOLARIDADE, EXPERI[NCIA NO TRABALHO E SALARIOS NO BRASIL* Jose Julio Senna**

I - INVESTIMENTOS EM CAPITAL HUMANO E RENDA SALARIAL:ANALISE TEORICA

1 - Introdução

A moderna teoria do capital humano, que trata despe-sas com educação, nutrição, saude e migração como investimentos em pessoas, surgiu hã aproximadamente quinze anos atraves dos traba lhos de Jacob Mincer, Gary Beckere Theodore Schultz. l Mincer esta va particularmente interessado nos efeitos dos investimentos em capi tal humanBnadistribuição das rendas pessoais. Becker e Schultz, por ou t ro 1 ado, se preocu pa vam com os retornos dos i nves ti men tos em ed.!:!, caça0 e com a contri bu i ção dos i nves ti mentos em recursos humanos

pa-*

Este trabalho constitui parte da tese de doutoramento do autor, SChoo1ing,Job Experience and Earnings in Brazi1, submetida a The Johns BQ kins Universit .Gran de Parte da Pesquisa foi realizada na Escola de Pos-Graduaçao em Econom1a EPGE) da Fundação 'Getulio Vargas, que forneceu o indis pensâve1 apoio logístico e finan ceiro. Assinalamos ainda o suporte financeiro do BNDE-FUNTEC, atraves do P1anõ Nacional de Pesquisa Econômica. O autor-deseja agradecer as valiosas críticas e sugestões dos professores Bela Ba1assa e Charles Ma11ar. No Brasil, vários as-pectos do trabalho foram discutidos com Carlos Langoni, Edy Kogut, Jose Luiz Car

valho, Jessé Monte110, Fredricka Pickford Santos e cláudio Haddad. a~emo autor

apresenta também seus agradecimentos. Finalmente, o autor agradece também ao

Dr. Gustavo José Valle Dias, Diretor do Centro de Documentação e Informática

(COI), do Ministério do Trabalho, o acesso aos dados que tornaram possível a

realização desta pesquisa.

**

_{Professor da Escola de Pos-Graduaçao em Economia da Fundaçao Getulio Vargas.}

- . . ;

(5)

.2 •

ra O crescimento econômico, respectivamente.

No presente trabalho, iremos analisar apenas os inves timentos em educação, definida esta num sentido amplo, de forma a i~

cluir tanto educação formal como investimentos realizados após o pe-ríodo de aprendizado na escola, e seus efeitos sobre os sal!rios dos indivíduos. Em particular, iremos investigar ate que ponto decisões de investimento em capital humano afetam a distribuição de salários no Brasil.

Desde o trabalho pioneiro de Mincer, os modelos de C! pital humano que permitem analisar a distribuição da renda salarial vêm sendo ampliados, não só por Mincer como tambem por outros econo-mistas. 2 Estes modelos constituirão o arcabouço teErico para a nos sa análise do caso brasileiro, e serão discutidos detalhadamente na presente seçao.

Com base em várias hipóteses com respeito ao comport! mento dos individuos e com relação a condições econômicas gerais (as quais serão avaliadas criticamente com certo grau de detalhe), pode-mos derivar as chamadas funções salário (earnings functions) dentro do modelo de capital humano. No presente estãgio de desenvolvimento, estas funções, da maneira como são analisadas pelos economistas, in-cluem basicamente dois tipos de investimento: educação formal e in-vestimentos realizados no próprio trabalho, ou seja, investimentos após a escola (post-school investments).

Na próxima seção consideraremos o modelo mais simples, no qual se leva em consideração apenas educação formal. Esse modelo será estendido, subseqüentemente, de forma a incluir investimentos

-realizados apos a escola.

2

(6)

.3.

Antes de entrar na discussão detalhada do modelo, al-guns comentãrios iniciais se fazem necessãrios.

Em primeiro lugar, convem chamar a atenção para o fa-to de que iremos nos concentrar nos aspecfa-tos privados das decisões quanto a investimentos em capital humano, fazendo abstração, portan-to, de como decisões do setor publico (matricula obrigatória, etc ... ) afetam estes investimentos.

Segundo, partiremos da hipótese de que as decisões de investimento são realmente tomadas pelo individuo, embora saibamos que, de fato, elas são muitas vezes decisões familiares ao inves de decisões individuais.

Decisões privadas com respeito a investimentos em edu caça0 sao, no entanto, tomadas dentro de certas limitações, as mais importantes das quais são usualmente a riqueza dos pais e o acesso não sõ ao mercado de capitais mas·tamb~m a opo~tunidades educacio-nais.

Estã claro que se o mercado de capitais fosse perfei-to e se não houvesse incerteza, a riqueza dos pais não seria uma re~

trição na decisão do individuo de investir em educação. De fato, ne~

te caso, oportunidades lucrãveis de investimento poderiam ser finan-ciadas atraves ~e emprestimos no mercado de capitais. Todavia, mes-mo no caso em que o mercado de capitais funcionasse relatlvamente bem, a capacidade de contrair emprestimos dependeria fundamentalmen-te da possibilidade de dar garantias, o que só e viãvel no caso de ativos que possam ser comprados e vendidos livremente no mercado. E~

te, evidentemente, não e o caso dos seres humanos, o que cria uma di ferença fundamental para os individuos que desejam investir em educa

- 3 - - ,

-çao. Desta forma, ceteris paribus, e provavel que o agente flnan

-3 Evidentemente, existem pressões legais que podem ser colocadas de forma a indu zir os indivíduos a pagar os emprestimos que são tomados, tais como transformar as dívidas em debitos fiscais (nmposto de Renda, por exemplo). Este sístema, no en

(7)

.4. ciador esteja mais interessado em conceder emprestimos quando o obj~

tivo e investir na compra de uma casa ou outro bem durável qualquer do que quando se pretende investir em alguns anos de estudo. De fa-to, caso seja poss;vel obter emprestimos para investimentos educaci~

nais no mercado, a taxa de juros desses emprestimos deverá ser supe-rior à taxa de juros para emprestimos para compra de uma casa ou de um equipamento, sendo que a diferença seria um prêmio devido aomaior risco.

Dada esta limitação fundamental, o financiamento dos custos da educação se processa em grande parte atraves das transfe -rências de recursos dentro da própria familia. ConseqHentemente,qua~

to mais rica a familia de um individuo, maior a probabilidade deste individuo atingir um certo nivel de educação.

Alem disso, imperfeições no mercado de capitais sao responsáveis em geral por subinvestimentos em educação. Em outras palavras, o nivel de investimentos em educação seria maior caso fos-se mais fácil obter emprestimos para estes tipos de investimento. A! sim,

e

de se esperar que as taxas de retorno dos investimentos em

C!

pital humano sejam superiores, às taxas de retorno de inve~timentos

alternativos, em capital fisico.

!

importante observar que o modelo que utilizaremos para analisar os efeitos dos investimentos em capital humano leva em consideração apenas as conseqHências desses investimentos, De fa to, limitações às decisões individuais, de investimento, tais como as discutidas anteriormente, não são consideradas no modelo.

Evidentemente, e extremamente importante que no futu-ro os modelos de capital humano venham a incorporar os fatores que determinam os investimentos, e não apenas os seus efeitos.

2 - O Modelo da Escolaridade

O modelo da escolaridade e a forma mais simples dosm~

(8)

.5.

da do trabalho. A idéia básica por trás deste modelo é que o perío-do de treinamento em termos de anos de escolaridade é o principal fa tor que determina diferenças de renda salarial entre indivíduos.

Ao investir em educação formal os individuas, em ge-ral, adiam a entrada no mercado de trabalho. A decisão de permane-cer na escola (ou entrar na escola) ao invés de in~ressar no mercado de trabalho implica um sacrificio de renda, ou seja, o individuo dei xa de ganhar uma certa renda que o seu nivel de qualificação permiti ria receber no mercado de trabalho. Isto representa um custo para o indivíduo, que é usualmente chamado de custo de oportunidade, renda sacrificada ou custo indireto. De um modo geral, o custo de oportunidade constitui uma grande parte dos custos totais dos investimen -tos em educação. As outras componentes dos custos totais, tais como despesas com mensalidades, livros, taxas, etc., são comumente chama-das de custos diretos da educação.

r

importante notar que com relação aos custos de opa! tunidade da educação primária (ou fundamental), duas hipóteses dife-rentes podem ser feitas. A primeira é que não existem custos de opa! tunidade para os alunos de ~scola primária, devido a restrições le-gais relativas ao emprego de crianças. A outra hipótese é que ape-sar de have~ limitações legais com respeito ao trabalho de crianças, uma grande parte delas trabalha, tanto dentro como fora da unidade familiar e, conseqaentemente, existem custos de oportunidade para freqaentar a escola. No presente modelo admitiremos que custos de oportunidade existem para alunos em todos os níveis de educação. No caso de estudantes de escola primária, a renda sacrificada correspo! derá ao salário dos individuas analfabetos.

(9)

.6 .

.. . d d - 4

-nlvelS e e ucaçao. Seus resultados nos ajudam a ter uma ideia acerca da importância dos custos de oportunidade com relação ao total dos custos privados da educação.

. d' t 5

alS lre os e

Com base nas estimativas de Langoni dos custos soci-da rensoci-da sacrificasoci-da durante o perlodo de atendimento

6

escolar, calculamos a percentagem dos custos indiretos sobre os cus-tos totais no Brasil, em 1969. Os resultados indicam uma percentagem próxima de zero para escola primãria, 51 por cento para o ginãsio, 61 por cento para colegial e 39 por cento para educação universitãria.

r

importante notar, no entanto, que o setor governa-mental subsidia em larga escala o sistema educacional brasileiro. De fato, segundo dados do Ministerio da Educação e Cultura, em 1970, 88 por cento do total das despesas com educação no Brasil eram realiza -das pelo seto.r püb1 ico. 7 Por esta razão, a participação da renda sa-crificada, ou seja, dos custos indiretos, no total dos custos soci-ais da educação, calculada para os diversos nl.veis educacionsoci-ais, su-bestimam consideravelmente a importância dos custos de oportunidade no total dos custos privados da educação, uma vez que, devido

ã

ele-vada participação governamental, os custos privados totais sao bas-tante inferiores aos custos totais para a sociedade. A falta de in-formações com respeito às despesas por niveis de educação não nos pe~

4 Ver Carlos G. Langoni, As Causas do Crescimento Econômico do Brasil (Rio de Ja-neiro: APEC, 1974). O conceito de custo direto social difere do conceito de cus-to direcus-to privado, pois o primeiro refere-se ao cuscus-to para a sociedade como um cus- to-do, ao passo que o segundo refere-se·apenas ao custo para o individuo. Na estima-tiva de custos sociais inc1uem-se, portanto, os salários dos professores, a depre-ciação de prédios e equipamentos escolares e o custo de oportunidade do capital ~ pregado. Além disto, inclui-se uma estimativa da despesa direta dos estudantes com livros e material escolar. A fim de evitar dupla contagem, pagamentos de mensali-dades são excluídos.

5

Op. cit., Tabela 37, pg. 96.

6

Op. cit., Tabela 41, pg. 103.

(10)

.7.

mite, porem, estabelecer em que níveis de educação a subestimação e maior. Neste trabalho admitiremos que os custos privados da educa-çao se resumem nos custos indiretos, ou seja, na parcela representa-da pela renrepresenta-da sacrificarepresenta-da durante o período escolar.

Alem disto, neste modelo mais simples, supõe-se que o individuo ingresse no mercado de trabalho imediatamente apSs o t~rmi

no do período de educação formal, e que o estoque de capital humano

8

do indivíduo não aumente apSs o ingresso no mercado de trabalho. Ad mite-se tambem que o salário do indivíduo permaneça constante ao lon go de toda sua vida útil. Esta hipStese e bastante improvável e tam bem será abandonada na seção seguinte.

o

diagrama abaixo ê uma simples ilustração grãfica das hipSteses acima discutidas e não deve ser interpretado como a forma esperada dos perfis de salário dos individuos. Na realidade. e de se esperar que estes perfis sejam côncavos, uma vez que os salários devem crescer no início da vida útil do trabalhador, devido aos ga-nhes de produtividade associados ã acumulação de experiência no mer-cado de trabalho, e devem cair ã medida Que se aproxima o fim da vi-da util, por causa dos efeitos vi-da depreciação e obsolescência do es-toque de capital humano.

Na figura 1, Yo representa o nível salarial (admitido constante) de um individuo que não investiu em educação, e Yl e Y2

repre~entam os níveis salariais de individuos que investiram 1 e 2 anos, respectivamente.

Consideremos o investimento de 1 ano em educação. Os custos deste investimento são representados pela área sombreada nafl gura 1, designada por C. Esta área representa a renda sacrificada durante o período de tempo em que o individuo comparece ã escola.

Os benefícios do investimento são dados pela diferen-ça (d) entre Y_l _{e YO' que representa o acrescimo de salário resultan}

(11)

-- -- - - ---~~~

Salãrios FIGURA 1 .8.

d

o

1 2 tempo(em anos)

te do investimento e que, por hipótese, mantem-se constante ao longo do tempo.

No momento em que o investimento se realiza, a equall zação dos custos com o valor presente dos benefícios nos dã o segui~

te resultado:

\' _{. 1 -} Y _O

r

onde r O' por definição, e a taxa interna de retorno do investimento em um ano de educação formal.

Generalizando a expressão acima para s anos de escol! ridade, trabalhando com uma taxa media de retorno, e aplicando loga-r; tmo, ob temos:

( 1 )

onde Y

_o

_{e Ys representam, respectivamente, os níveis de salãrio de} indivíduos com zero e s anos de educação, rs e a taxa media de retor no e S significa escolaridade, medida em numero de anos.

(12)

.9.

do que a taxa de retorno constitui o coeficiente de proporcionalida-de.

Incorporando-se um termo represe~tativo de perturba-çoes aleatórias e adicionando-se o ;ndice i para representar o indi-v; duo, a equação ( 1 ) torna-se:

1n Vi = a + rs Si +. ui ( 2 )

onde i

Esta equaçao ~ a forma mais simples da fUhÇão sa1ãrio,

=

1, ... , n (n ~ o número de observações individuais); o parâ

representa 1n V

_a,

onde V

_a

~ o n;ve1 de sa1ãriQ de um indi-escolaridade igual a zero.

va--.10 .

lor da educação.

Outro ponto para o qual vários economistas têm chama-do a atenção diz respeito a duas hipóteses deste modelo simplificachama-do de capital humano. O modelo, representado pela equação ( 2 ), supõe que a taxa media de retorno ã educação formal não varia entre indivi duos e, alem disto, supõe tambem que o nlvel inicia) de salário (Y_n) e o mesmo para todos os trabalhadores. Uma das implicaçees desus

hl

póteses ê que os individuos sejam dotados de igual habilidade natu-ralou, alternativamente, que diferenças de habilidade natural entre individuos nao afetem suas performances na escola ou no 'mercado de trabalho.

o

fato de que o modelo bãsico não considera explicit! mente' diferenças de habilidade natural preocupa muitos autores. Ar-gumenta-se, então, qu~ uma variável que medisse habilidade deveria ser introduzida como variãvel explicativa na função salãrio.. O ra tionale para isto seria que habilidade natural afeta salãrios diret! mente, ou seja, dado o nlvel de escolaridade, os individuos dotados de um maior grau de habilidade natural ganhariam mais no mercado de trabalho.

r

possivel, no entant~, que habilidade e escolaridade es-tejam positivámente correlacionadas. porque quanto maior a habilida-de natural maiores são as chances habilida-de sucesso na escola, ou porque os indi.viduos mais hibeis tenham uma tendência a investir mais em educação (porque eles têm uma taxa de retorno esperada mais elevada, ou porque habilidade e riqueza dos pais são positivamente relaciona-das, os mais hábeis sendo exatamente os que têm capacidade financei-ra pafinancei-ra investir mais).

Desta forma, segundo o argu~ento, ~e habilidade e es-colaridade·são de fato correlacionadas positivamente, o fato de nao se incluir na função' salãrio uma v~riãvel que represente habilidade natural produzirá um bias para cima no coeficiente da variãvel esco-laridade. Em outras palavras, escolaridade estaria captando,tambem, parte do efeito da variável omitida.

(14)

- - -

-. 11-.

çao salário.

Gri1iches e Mason, por exemplo, trabalharam com dados referentes a 3.000 veteranos militares dos Estados Unidos, obtidos atraves de uma pesquisa do Bureau of the Census em 1964.9 A medi-da de habilimedi-dade usamedi-da nessa anã1ise foi o resultado de testes de qualificação aplicados pelas forças armadas (Armed Forces'Qua1ifiéation Test - AFQT), e os resultados empíricos indicam que ao se introdu-zir esta variãvel na função sal~rio o coeficiente da variãve1 escol! ridade se reduzia de 7 a 10 por cento. Estes resultados, ·no entanto, estio sujeitos a erro, pois medidas de habilidade sio afetadas pela epoca em que a medida e tomada, ou seja, pela e~colaridade e pela idade do individuo.

Uma investigação detalhada de biases devido

ã

omissão de diferentes medidas de habilidade foi realizada recentemente por Taubman e Wa1es. 10 Estes autores trabalharam com uma amostra de vo-luntãrios da U.S. Army Air Corps durante a segunda guerra mundial, que respondéram naquela e~oca a umconjMnto de 17 tipos diferentes de testes de habilidade, e que foram entrevistados novamente, mais

tarde, em 1955 e em 1969.

Os resultados empíricos indiiam que os biases no coe-ficiente ·da variável escolaridade situam-se na faixa de 1 a 35 por cento, dependendo da medida de habilidade empregada e das variáveis que sao mantidas constantes. ll Isto parece indicar, então, que a omissão de uma medida de habilidade na funçio salãrio provoca umbias para cima no coaficiente da variãve1 escolaridade.

9 Z. Griliches e W. Mason, "Education, Income'and Ability", Journal of Political Economy. Volume 80, n9 3, parte 11, maio/Junho de 1972.

10 Paul Taubman e Terence Wal~s, Higher Education and Earnings (The Carnegie Com-mission on Higher Education, 1974).

11

(15)

· 1 2.

A inclusão de uma medida de habilidade na função salã rio involve, no entanto, a nosso ver, um problema serio, que e just! mente o de definir qual medida de habilidade reflete na realidade a habilidade do individuo para produzir e auferir renda no mercado de trabalho, que

e

o conceito de habilidade relevante no caso. De fato, mesmo testes de QI são medidas inadequadas para o nosso propósito, uma vez que são testes de inteligência e não necessariamente de habl lidade conforme definida aqui. Em nossa anãlise, devido

ã

falta de dados adequados, não levaremos em consideração diferenças de habili-dade natural entre individuos.

Outra implicação da hipótese de que a taxa de retorno i educação nao varia de pessoa para pessoa i que a qual~dade da edu-cação deve ser a mesma em toda pa rte. Isto, na rea 1 idade, e uma gra.!!. de simplificação, pois e de se esperar que a qualidade das institui-ções educacionais v~rie consideravelmente tanto de escola para esco-la como de cidade para cidade. Se este e de fato o caso, as pessoa~

que frequentaram as melhores escolas deveriam atingir maiores niveis de produtividade e, conseqUentemente, deveriam auferir maiores salã rios do que as pessoas que freqUentaram escolas de qualidade inferi oro

Este aspecto qualitativo dos efeitos da escolaridade nos salãrios tem recebido uma menor atenção por parte dos economis-tas do que os aspectos quantitativos, possivelmente por causa das dificuldades de se medir a qualidade da escolaridade.

Algumas tentativas tim si~o feitas, no entanto, no se n t i do d e i n c o r p o r a rum a' p r o xy p a r a q

u

a 1 i da d e d e e s c o 1 a r i da d e n a f u .!!. ção salãrio, e os resultados obtidos parecem indicar que a qualidade da escolaridade tem realmente um efeito positivo sobre os salãrios.

Dois exemplos de estudos recent~s para os Estados Uni dos sao os de Link-Ratledge 12 e Johnson-Stafford.13

12 Charles R. Link e Edward C. Ratledge, "Social Returns to Quantity and Quality of Education: A Further Statement", Journal of Human Resourses, Vol. X, n9 1, 1975.

13 George E. Johnson e Frank P. Stafford, "Social Returns to Quantity and Qva1ity of Schooling", Journa1 of Human Resources, volo 8, n9 2, 1973.

(16)

-• 1 3 -•

Link e Ratledge usam dados da National Longitudinal Survey, para 1968, ao passo que Johnson e Stafford utilizam dados da Michigan Survey para 1968. Embora a proxy para qualidade da escola-ridade usada pelos primeiros pareça mais adequada do que a proxy uS! da por Johnson-Stafford, os resultados emplricos dos dois estudos são bastante semelhantes;14 em ambos os casos observa-se que

~

coeficien te da variãvel escolaridade se modifica muito pouco (menos de 2 por cento) quando a variãvel qualidade da escolaridade

e

inclulda na fun ção salãrio. Alem disto, e talvez mais importante, ambos os estudos encontraram .'coeficientes altamente significati.vos (nlvel de signifi-cincia de 1 .por cento) para a variãvel qualidade.

Conforme menci onamos anteri ormente, a magni tu de do co~

ficiente

e

praticamente a mesma nas dois estudos: Link-Ratledge en-contraram um coeficie.nte igual" a 0,1762, enquanto que Johnson-Stafford encontraram valores na faixa 0,15-0,19. Este coeficiente, pode ser

interpretado como a elasticidade dos sa1ãrios com respeito às despe-sas por estudante, uma vez que ambas as variãveis são medidas em 10-gar;'tmo.

No nosso caso não podemos obter medidas aproximadas de escolaridade porque não sabemos onde os trabalhadores incluldos na nossa amostra freqüe~taram as escolas. Desta maneira, na anã1ise emplr.ica não tentar@mos investi.gar os efeitos dessa variãvel, e pos-siveis diferenças 'de qualidade estarão incorporadas no reslduo esta-tlstico.

3 - Investimentos após a Escola e a Punção Sa1ãrio

A equação ( 2 ) discutida acima, que representa o mo-delo da escolaridade, e a forma mais simples da função salãrio. Con forme assinalado anteriormente, ela se baseia em duas hipóteses bas tante irrealistas. A primeira e a de que o fluxo de salãrios dos in

14 _{A proxy de L1nk-Rat1edge e a despesa med1a anua por 1str1to por estu ante ,}. ' - - • 1 d" d

(17)

-dividuos, após o término da educação formal, é constante. A é a de que após a escola os individuos não mais investem em humano.

. 14. segunda capital A falta de realismo destas hipóteses deriva do fato de que a maior parte dos individuos continua a desenvolver suas habi-lidades e a capacidade de auferir renda após o periodo escolar, e que existe evi4~ncia de que, até certo ponto, os salãrios tendem a aumen-tar com a experiência acumulada no trabalho. Conseqaentemente, preci samos incorporar ao modelo os investimentos em capital humano apos a escola.

A expressão "investimentos após a escola" possui aqui um significado bastante amplo. Ela engloba treinamento formal etrei-namento informal no mercado, bem como aquilo que usualmente se chama de learning by doing.

Learning by doing é talvez uma forma de investimento menos .óbvia do que, digamos, um programa formal de treinamento de mão-de-obra. [importante notar, entretanto, que oportunidades para aprender implicam custos. De fato, conforme assinala Gary Becker,"pr! sumivelmente, produtividade pode ser aumentada apenas a um custo ,pois de outra

f~rma

haveria uma demanda ilimitada por

treinamento~15

Em outras palavras, um individuo incorre em custos quando ele aceita um emprego onde o salãrio inicial é mais baixo do que o salãrio que poderia ser obtido em outro emprego porque ele sabe

(ou espera) que se beneficiarã mais com a experiência a ser adquirida no emprego escolhidp.

o

principal problema com os investimentos após a esco-la é exatamente a quase universal falta de informações a respeito dos seus custos . . Em casos de programas formais de treinamento de mão-de-obra, identificam-se usualmente dois tipos de custo. Primeiro, o custo para os . indivlduos que recebem treinamento, que em geral têm de sacrificar parte de suas rendas para freqaentar estes programas. Segundo, os custos para

(18)

· 1 5.

as firmas que fornecem o treinamento, sob a forma de pagamento a ins-trutores, depreciação de equipamentos, e muitas vezes financiamento de parte dos custos indiretos (renda sacrificada) dos individuos que recebem treinamento. Como dissemos, dados sobre estes dois tipos de custo são em geral raros.

• 1 6 •

balhadores que recebem algum tipo de treinamento recebem menos do que a plena utilização da capacidade de auferir renda permitiria. 17 Uma vez que o caso brasileiro não constitui, de forma alguma, uma exceção com respeito ã falta de informações sobre custos dos investimentos a-pos a escola, fazemos aqui a mesma hipótese.

Mais precisamente, admitimos que, por exemplo, no ano

-j apos a entrada do individuo no mercado de trabalho, o custo do trei

namento corresponda

ã

diferença entre o salãrio potencial e o salãrio líquido efetivamente percebido naquele período. Desta forma, podemos escrever:

C. = E. - y.

J J J ( 3 )

onde C_j

e

o custo de oportunidade de um indivíduo com j anos de

expe-riência no trabalho, Ej

e

o seu salário potencial, que poderia ser au ferido caso o indivíduo não continuasse a investir em si mesmo, e y.

J

e o seu salário liquido observado.

o

custo C_j da equação ( 3 ) deve ser interpretado co-moa parcela dos custos totais do treinamento que

e

financiad~ pelo próprio individuo. Como, na realidade, pode-se supor que a maior par te dós treinamentos no mercado de traba1ho contêm componentes de cará ter geral e de caráter espeelfico (com relação i firm~ onde se reali-za o treinamento), aquela parcela será tanto mai'or quanto maior for a componente geral do treinamento.

Evidentemente, diferentes indivíduos podem investir de maneira diferente, por várias razõ~s. Primeiro, porque eles podem receber diferentes tipos de treinamento,uns mais gerais outros .mais específicos cto que os outros. Segundo, porque diferentes indivíduos podem ter diferentes atitudes com rela~ão ao risco dos investimentoL

17 'Ver, por ex.emplo, Jacob Mincer, ''The Distribution of Labor Incomes: A, Survey" JournaI of Economic Literature, VoI. 111, n9 I, março de 1970; e Willi,an J. Haley, "Human Capital: The Choice 8etween'Investment and Income" , .f.merican EC,onomic Review'~

(20)

~~~---

-• 1 7 -•

Terceiro, por causa da existência de diferenças nas oportunidades de investimento. Assi~~ devido ã falta de informações precisas quanto aos investimentos após a escola, não é possível levar em consideração, explicitamente, essas diferenças.

Seguindo Mincer, se admitirmos que .um individuo tipi-co invista Co d~rante seu primeiro ano de experiência no mercado de trabalh6, j = O, seu salãrio durante aquele ano serã:

Yo = Ys - Co

onde Ys ( = Es ) i o salãrto potencial inicial após o término de S anos de educação formal. l8

o investimento Co tem um retorno, que podemos chamar de. rO. Assim, caso não ocorram investimentos adicionais, o salãrio do individ~o no ano seguinte serã igual ao sa1ãrio inicial mais o re-torno ao investi~ento realizado no periodo anterior {rO . CO),ou seja,

Todavia, caso haja um investimento Cl no ano 1,0 salã rio naquele ano serã:

o~de E, representa o sa1ãrio potencial de um individuo com um ano de

experi~ncia no trabalho.

Em termos mais gerais temos: j -1

( 4 )

y. _{= Ys} ₊ _1: _{rtC t}

-

_{Cj = Ej}

-

C.

J _t=O J

(21)

onde Y_j representa o salãrio liquido j anos apos a entrada do duo na força de trabalho.

Agora, se definirmos Kj como sendo a fração do rio potencial que ~ dedicada a investimentos a~5s a escola,

C.

K

.

=

_J_

J

e,substituindo C_j na equacão (4 ) temos:

. 18.

indivi

salã-( 5 )

( 6 )

onde Y

j ~ o salário liquido de um indivíduo com j anos de experiincia no trabalho) _YO~ o salário original, rs ~ a taxa de retorno i educ! ção formal, S representa anos de escolaridade, r_j ~ a taxa de retorno

(suposta constante) a investimentos ap5s a escola e, finalmente, K

e

a fração do salário poten~ial dedicada a investimentos nos anos indi-cados pelos respectivos indices~19

[ importante notar que as frações Kt nao sao observ! veis. Todavia, os efeitos dos investimentos representados por estas frações nos saláriós individuais pode·~ ser estimados se expressarmos Kt como uma função decrescente de t. Esta queda das frações de investi-mento ao longo do tempo ~ sugerida por modelos de otimização de inve!

timentos em capital humano, que nos ·permitem distinguir duas razoes

te~ricas fundamentais para esperar uma queda de Kt ao longo do tem-po.20 Primeiro, i medida que a idade do individuo aumenta, o periodo

19 _{Para detalhes matemat1cos sobre a der1vaçao da equaçao}- . . - - ( 6 ) · _{aC1ma, ver apend1ce}... •

matemático em Jose Júlio Senna, Schooling, Job Experience and Earnin~s in Brazil,

tese de doutoramento não publicada, submetfda â The Johns aopkins Un1versity,1975.

20 Ver, por exemplo, Yoram Ben-Porath, "The Production of Human Capital and .the

Life~Cycle of Earnings", Journal of Polítical. Econ01lly, Vol. 75~ ri9 4, parte I,·ago,!.

(22)

· 1 9.

de tempo que resta de sua vida útil para recuperar os custos de inves timentos adicionais diminui, fazendo com que estes investimentos se tornem cada vez menos a~raentes. Segundo, com o p~ssar da idade e com a acumulação de experiencia a produtividade marginal e o salãrio do individuo aumentam, o que torna maior o seu custo de oportunidade e menor a tendencia para investir.

o

que a teoria não nos diz, entretanto, é como a fra-çao de investimento cai ao longo do tempo. Admitirido-se que Kt dec1! ne linearmente com t podemos derivar uma função sa1ãrio mais completa do que a sugerida pelo modelo da escolaridade. 21

A hipótese de que Kt declina linearmente com t pode ser expressa da seguinte maneira:

t ( 7 )

onde KO é a fração de investimento no primeiro ano de experiência no mercado de trabalho e T ê o periodo de investimento liquido

positi-22 vo.

Fazendo-se a substituição para Kt na equaçao ( 6 ) te mos:

r j IÇO

1 n Y j = 1 n YO + r s S + r j .

Ko .

J - --2T- J 2 + 1 n (1 - Kj) ( 8 )

Esta equação necessita de uma adaptação adicional. Expandindo-se o termo 1n (1 - Kj) de acordo com uma série de Taylor,

21 _{EV1dentemente esta e uma h1potese ar 1trar1a. De mane1ra a ternat1va}. - . - b· - . . 1 . _{po e-se}d

admitir que Kt decline exponencialmente com t, o que leva a uma especificação dife-rente da função salário.

22

(23)

.20. obtemos a seguinte função:

1n Yj

=

aO + b

1 S + b2 J + b3 J2 + V ( 9 )

onde Yj

e

o sa1ãrio observado de um individuo com j anos de experiên-cia no mercado de trabalho, S representa anos de escolaridade, J sig-nifica anos de experiência no mercado de trabalho, e os coeficientes sao:

KO aO = _{1 n YO - KO (1} + - )

2 b1

"-

rs

b₂ = r . - . KO ₊ KO (1 + KO)

J _T

[

r j . KO

K

2

j

b3 = - + O

2T 2r2

Note-se que diferenças individuais não observãveis nas taxas de retorno e nas frações dê investimento são deixadas no

res;-~üo. Observe-se tambem que dadas as hipõteses do modelo os sinais dos

coefi~i~ntes são previsíveis, ou seja, b₁> O, b2 > O, e b3 < O, e a

forma da função sa1ãrio e parabõ1ica. Em outras palavras, anos adici onais de estudo e de experiência no trabalho acarretam sa1irios mais elevados, embora os ganhos derivados da acumulação de experiência es-tejam sujeitos a retornos decrescentes.

[ importante observar ~ue o coeficiente da variãve1 , 23

escolaridade

ê

a

taxa media de retorno

ã

educação formal. Os ou-tros parâmeou-tros do modelo não são diretamente determinados pela esti-mação da equação ( 9). Todavia, estes coeficientes podem ser calcu-lados, de maneira indireta, uma vez tenhamos estimado os coeficientes b2 e b3 e imputado um valor para T, que ê o pertodo de investimentos

23 Note-se que isto -nos dará uma estimativa do retorno ã educação formal apenas,

ao passo que os cálculos convencionais de taxas de retorno ã educação (baseados

(24)

.21. 1iquidos positivos. Poderíamos então estimar a taxa de'retorno a in-vestimentos após a escola (r j ) e a fração do salário potencial que e investida durante o primeiro ano de experiência no trabalho (KO). 4 - Qualificações Adicionais

Antes de passarmos para o teste empirico deste modelo de capital humano para o caso brasileiro, convem chamar a atenção pa-ra algumas questões rela~ivas i aplicabilidade do modelo a ~ma econo-mia em desenvolvimento como a do Brasil.

o

ponto mais importante a ser enfatizado

e

que o mod! lo básico discutido nesta seção e essencialmente um modelo de equilí-brio de longo prazo. Conforme observado anteriormente, o modelo su-põe que as taxas de retorno

(i

educação formal e a investimentos após a escola) não diferem de individuo para individuo. Duas implicações desta hipótese, que não ~xistem diferenças de habilidade natural

en-tre indivíduos e que a quaiidade da educação

e

a mesma em todo lugar, já foram discutidas. Existe, no entanto, uma terceira implicação,que e exatamente a de que o mercado de trabalho

e

perfeito. Em outras p! lavaras, a hipótese supõe informação ~ompleta, mobilidade perfeita e ausência de ~oderes monopolistas

e

monopsonistas, de forma que dados os níveis de educaçio formal e de experiência no trabalho existe ape-nas um nivel de salário real.

No caso brasileiro, embora possamos admitir que ine-xistam poderes monopolistas e monopsonistas, uma vez que existem limi tações às reivindicações salariais dos sindicatos e porque poder mo-nopsonista provavelmente só ocorre em cidades pequenas, onde opera uma unica firma empregadora, as hipóteses de informação completa e perfe! ta mobilidade certamente não correspondem i realidade.

(25)

.22.

tores da economia crescendo a taxas diferentes.

[ provável então que disparidades intersetoriais no mercado do produto venham a produzir desequilíbrios no mercado de tra balho, uma vez que a demanda pelos vários tipos de mão-de-obra se ex-pandirá a taxas diferentes nos diferentes setores. Assim, num contex to de crescimento, torna-se difícil a obtenção de uma equalização nas taxas de retorno a investimentos em capital humano entre setor~s e subsetores da economia.

Recentemente, a desagregação da análise de capital humano foi sugerida por Richard Eckaus, devido a problemas come situa-ções de desequilíbrio, imperfeisitua-ções de mercado, heterogeneidade da

- d 24 1 .

mao- e-obra, etc. Enquanto que o interesse de Eckaus se re aC10n! va basicamente ~ desagregação ocupacional dos retornos ã educação, o rationale para desagregar por ocupa~ão ~ essencialmente o mesmo ratio nale para desagregar por atividade econômica.

Desta maneira, a fim de tornar a aplicação do modelo de capital humano ao caso brasileiro mais relevante, iremos desagre -gar a análise por atividade econômica. Esta desagregação nos permiti rá observar cnmo os coeficientes e as taxas de retorno estimadas dife rem de uma atividade ~~ra outra.

Diferenças significativas, se encofltradas, poderiam constituir uma indicação de que o mercado de trabalho não atingiu o equilíbrio. Isto poderia então ser explicado por ~esequilíbrio no mercado de produto, imperfeições no mercado de trabalho, tais co~o

falta de inform~ção ~u outra barreira qualquer ã entrada de trabalh~

dores em certas atividades, ou poderia ainda refletir o fato de que existem custos significativos para mudar de um mercado para outro, es pecialmente entre diferentes regiões.

(26)

,---

-.23.

11 - AN~lISE EMPIRICA

1. Os Dados

Na análise empírica do caso brasileiro utilizamos os dados da lei dos 2/3 do Ministerio do Trabalho.25 O subconjunto de dados refere-se ao ano de 1970 e nossa análise e uma análise

section para aquele ano.

cross-As informações contidas na pesquisa da lei dos 2/3 sao informações individuais, obtidas atraves de questionários, que to das as firmas no Brasil são obrigadas a responder. O Ministério do Trabalho seleciona uma amostra desses dados, a qual, para o ano de 1970, contem informações sobre 333.146 individuos, dos qúais 265.800 são do sexo masculino.

As principais variáveis para as quais se obtem infor-maçoes sao: salário mensal, nível de escolaridade, ano de nascimento, ano de admissão na firma presente, sexo e horas trabalhadas por sema-na. Dados referentes a horas trabalhadas por semana permitem uma me-dida padronizada de salário, ou seja, permitem o cálculo de salários horários. Com respeito a educação os dados distinguem nove diferen-tes níveis de escolaridade.

A pesquisa abrange apenas os trabalhadores registra-dos no setor urbano da economia, o qual e dividido em'52 atividades. O setor industrial abrange 23 atividades, enquanto que os setores de comercio e de serviços compreendem, respectivamente, 3 e 26 ativida -des.

Uma vez que investimentos em capital humano têm seu principal impacto sobre a renda salarial, os dados da Lei dos 2/3 sao

(27)

.24. de especial importância para a nossa anã1ise. Em outras pa1avras,no~

sos dados referem-se exatamente ao conceito de renda (renda do traba-lho) que

e

relevante para uma investigação da influência das variá-veis de capital humano. 26

maçoes ba1ho.

Os dados da Lei dos 2/3 não fornecem, todavia, infor-precisas quanto

ã

experiência dos indivíduos no mercado de tra

No entanto, os dados permitem que se construa uma proxy para experiência no trabalho, uma vez que existe informação com respeito ao ano de nascimento do indivíduo e seu nível de educação formal. No~

sa medida de experiência no trabalho será portanto a idade do indiví-duo menos uma estimativa da idade com a qual o indivíindiví-duo deixa a esco la {dado seu nível de escolaridade)e ingressa no mercado de trabalho. 2 - Anã1ise de Regressão

2.1 - Escolaridade e Salário

Na seção anterior vimos que a contrapartida empírica do modelo da escolaridade

e

a estimação de uma equação de regressao simples.

A especificação da equaçao da escolaridade, a mais simples do modelo de capital humano, era a seguinte:

1n V. _,

=

1n V

_o

+ r _s S. _, + u,.

forma

( 2 )

onde Vi

e

o sa1ãrio do indivíduo i, V

_o

e

o seu nível original de sa1ã rio, S representa anos de educação formal, e rs

e

a taxa de retorno ã educação formal.

(28)

.25. A equaçao do modelo da escolaridade estimado para o Brasil, usando os dados individuais da Lei dos 2/3 para pessoas do se xo masculino apenas, e a seguinte:

1n Y

= -

0,3142 + 0,1251 S {369,19}

R2

=

0,3395

onde o valor entre parenteses

~a

relação "t" e R2

~

o coeficiente de determinação. 27

Os resultados mostram que o coeficiente da variãvel ~

colaridade ~ altamente significativo e apresenta o sinal esperado.

Al~m disto, nota-se que a variãve1 educação formal ~ capaz de expli-car aproximadamente 34 por cento da desigualdade observada na distri-buição de salãrios de pessoas do sexo masculino no setor u..rb4no bras..:!. 1eiro.

Parece-nos interessante uma comparação dos nossos re-sultados com os obtidos por Mincer e Kuratani para os Estados Unidos e Japão, respectivamente. 28

Conforme indica a Tabela 1, a taxa de retorno ã educ! çao formal, i.e., o coeficiente da variãvel escolaridade, ~ substancl almente mais elevada no Brasil do que nas outras duas nações. Este resultado revela a maior escassez de recursos humanos q~a1ificados no Brasil e provavelmente se deve às rãpidas taxas de crescimento do pr~

duto real brasileiro observadas em anos recentes e ao fato de que o estoque de capital humano ~ relativamente menor no Brasil do que

27 ... - ... ... ... ....

o numero de observaçoes e de 265.169. A var1ave1 dependente e sa1ar1o por hora,

em cruzeiros, e·a variável escolaridade ê medida em anos.

28 Ver Jacob Mincer, Schoo1ing, Experience and Earnings, op. cit., pago 92 e Mas a

toshi KUratani, Human Capital and Earnings Distribution in Japan, Workshop

in

(29)

TABELA 1

°

MODELO DA ESCOLARIDADE ESTIMADO PARA V~RIOS PAISES

PAIS Estados Unidos

(Mincer) Japão

(Kuratani) Bras i 1

(Senna)

ANO 1959

1967

1970

EQUAÇOES

1n Y

=

7,58.+ 0,070 S (43,8) 1n Y

=

a + 0,059 S

( 3,2)

1n Y

=

-0,314 + 0,125 S (369,19)

0,067

0,030

0,339 .26.

NOTA:

Os valores entre parênteses referem~se ao teste "t"; R2

= coeficiente de

determinação; todas as estimativas são para amostras contendo apenas pessoas

do sexo masculino.

naqueles dois países desenvo1vidos.29 Alem disto, observa-se,tambem, que a variãvê1 escolaridade explica uma fração relativamente maior da desigualdade da renda salarial no Brasil do que nos outros pai~es.

Na tabela 2 apresentamos os resultados do modelo da escolaridade estimado para o Brasil dentro de vãrios grupos de anos de experiência. Observa-se que o coeficiente da variãve1 educação for

.-29 . . . . - .

(30)

TABELA 2

MODELO DA ESCOLARIDADE ESTIMADO EM DIFERENTES GRUPOS DE EXPERIrNCIA

ANOS DE tXPERIrNCIA

S

E Q U A

ç

O E S

R

2

l i

1 - 2 8,14 1n Y

=

-1,33 + 0,1565

S

0,5799

( 53,08)

1 - 4 7,82 1n Y

=

-1,02 + 0,1464

S

0,5501

( 66,62)

5 - 6 6,71 1n'Y

=

-0,67 + 0,1263

S

0,4857

( 69,13)

7 - 8 5,95 1n

Y

=

-0,56 + 0,1276

S

0,4603

( 71,31)

9 - 10 5,85 1n Y

=

-0,52 + 0,1356

S

0,4613

( 60,47)

,0,3846

( 46,09)

2 . . . . _

.

NOTA: Valores entre parênteses referem-se ao teste "t"; R • coef1c1ente de determ1naçao N ...

(31)

TABELA 2 (continuação)

ANOS DE EXPERIENCIA

S

E

Q

39 - 40 3,79 1n Y

=

-0,03 + 0,1144 S 0,2249

( 15,63)

NOTA: Valores entre parênteses referem-se ao teste "t"; R2 • coe 1C1ente f" d e d eterm1naçao ,

-FONTE: Baseada nos dados da Lei ~os 2/3.

N

!fJI'

(32)

.29. mal ê altamente significativo em todos os grupos de experiência.

_..

Os efeitos da escolaridade nos salãrios, medidos pelo coeficiente

daque-la variãve1, n:o diminuem de forma apreciãve1

ã

medida que aumenta o numero de anos de experiência no trabalho. Este resultado parece re-velar a ausência de efeitos significativos de obso1escência d~ e~to

que de capital humano. Em outras palavras, os retornos monetãriosaos conhecimentos adquiridos na escola por diferentes indivtduos em

dife-t t t - d' f . . t' t' t 30

ren es pon os no empo nao parecem 1 erlr SlS ema lcamen e.

[ impartante notar, no entanto, que o valor do coefi-ciente de determinação cai de forma significativa com o numero de anos de experiência no trabalho. Isto revela a crescente importância da .experiência acumulada no trabalho na explicação de diferenças sala riais entre indivtduos.

2.2 - Escolaridade, Experiência e Salãrios

Conforme vimos na seção anterior, a expansao. do mode-lo de forma a incluir investimentos após a escola dã origem a uma funçãosalãrio da seguinte forma:

ln Y_j

=

aO + b_l S + b₂J + b3 J2 + Y ( 9 )

onde Y. ê o salário observado de um indivtduo com j anos de experiên

J

-cia, S representa anos de educa"ção formal, e J significa anos de exp! riência no mercado de trabalho. De acordo com o modelo, b1 >0, b2>0, b3<0.

Os resultados da estimação desta especificação da fu! çao salário para o Brasil, onde a variável dependente

e

salãrio

horã-30 . • . .. ~ ... ...

Embora 1StO seJa verdade no agregado, e poss1vel que o fenomeno de obsolescen

-cia afete de maneira significativa os salarios de pessoas com elevados níveis de

(33)

rio individual, ~ao as seguintes:

1n Y

= -

1,0559 + 0,1426 S + 0,0600 J - 0,0009 J2

(440,78) (186,41) (-144,45)

onde os valores entre par~nteses correspondem ao teste "t".

.30.

2

R

=

0,4373

o

coeficiente de determinação indica que a -introdução da variável experi~ncia no trabalho elevou o ~oderde explicação da equação de regressão de 33 para 44 por cento. A1~m disto, ~ importa! te observar que todos os coeficientes estimados são altamente signifi cativos e apresentam os sinais esperados. A magnitude dos coeficien-tes sugere que um aumento de 1 ano na escolaridade tem umimpactosub~

tancialmente maior no salãrio do que o aumento de um ano na experi~n

cia. Note-se ainda que a ideia de retornos decrescentes aos ganhos derivados de uma maior experi~ncia se confirma pelo sinal negativo da variãvel J2. A mesma equação foi

tamb~m

estimada por Mincer e Kurata ni, respectivamente, para os Estados Unidos e o Japão.31 A fim de f; ci1itar a comparação dos tr~s estudos, na tabela 3 reproduzimos nos-sos resultados juntamente com os dos outros autores.

A julgar pelos coeficientes de determinação obtidos, o poder de explicação da teoria do capital humano ~ maior nos casos da distribuição de sa1ãrios no Brasil e no Japão do que no caso ameri cano.

Comparando-se os coeficie~tes das variiveis expiicati vas nos três estudos, verifica-se que o coeficiente da variável esco-laridade ~ relativamente maior e o coeficiente da variável experiên -cia ~ relativamente menor no caso do Brasil do que nos outros dois casos. Conforme sugerido anteriormente, isto indica uma escassez de ski11s relativamente maior no Brasil do que nos outros países.

[ interessante o~servar que, para os tr~s países, a estimativa da taxa de retorno ã educação formal (coeficiente de S) ~

maior no caso da função salãrio mais completa do que no caso da

(34)

TABELA 3

o

MODELO DE CAPITAL HUMANO ESTIMADO PARA VARIOS PAlsES

PAts ANOS EQUAÇOES R2

Estados Unidos 1959 1n Y = 6.20 . + 0.107 S + 0.081 J - 0.0012 J 2 0.285

(Mincer) ( 72,3) ( 75.5) (-55.8)

Japão 1967 1n Y = a + 0.098 S + 0.095 J - 0.0016 J 2 0.4563

(Kuratani) ( 6.9) ( 9.4) ( -5.8)

Brasil 1970 1n Y =-1.05 + 0.1426 S + 0.0600 J - 0.0009 J 2 0.4373

(Senna) (440.78) (186.41 ) (-144.45)

NOTA: Os valores entre par~nteaea correspondem ao teste "t";

1)2 i . .

-~ - coef Clente de determlnaçao;

Todos os casos referem-se a amostras incluindo apenas pessoas do sexo masculino.

tA,)

(35)

.32.

çao do modelo mais simples, onde se considera apenas educação formal. Is10 parece indicar que estimativas de taxas de retor no atraves do modelo da escolaridade contem um bias para baixo,

devi-d" o a exc usao a varlave experlencla. - 1 - d . - 1 . - . 32

Os resultados para o Brasil sugerem então uma taxa me dia de retorno i educação formal em torno de 14 por cento. Quanto a

ta~a de retorno a investimentos ap5s a escola, ela pode ser obtida da maneira indireta, resolvendo-se o seguinte sistema de duas equa-çoes:

r j . kO +

T

KO - - +

2T

onde r. e a taxa de retorno, KO e a

-_{e o perlodo de investimento llquido}J. •

vamente, os coeficientes de J e J2. mativas destes parâmetros são 0,06

fração inicial de investimento, T positivo e b2 e b3 são,

respecti-Conforme indicado acima as

esti-e -0,0009.

A fim de res~lv~r o sistema temos de imputar um valor para T. Na tabela 4 mostramos como os valores de r_j e KO mudam em função dos valores atribuidos a T. Observe-se que, dadas as estimati vas dos parâmetros, quanto maior o valor de T menor o valor de KO e maior a taxa de retorno r_j . Em outras palavras, os individuos inves-tem em si mesmo tanto mais quanto maior for a taxa de retorno.

32 No caso do Brasil esta exclusão leva a um bias para baixo por causa 4a correIa -ção negativa que existe entre escolaridade e experiência (o coeficiente de

correla-ção simples encontrado entre. estas duas variáveis foi da ordem de -0,22). Esta

correlação negativa aparece porque, ã medida que o nível de educação medio cresce com o tempo, as pessoas mais jovens tendem a ser as que têm maior nível educacional mas são também as que têm menos experiência. Os resultados acima sugerem que prova

(36)

-TABELA 4

ESTIMATIVAS DA TAlA DE RETORNO A INVESTIMENTOS APOS A ESCOLA E DA

FRAÇ~O INICIAL DE INVESTIMENTO

Valores de T _kO

15 0,49

20 0,48

25 0,37

30 0,18

r_j 0,022 0,052 0,105 0,296

FONTE: Cálculos com base nos parâmetros estimados

indica-dos na tabela 3, para o caso do Brasil.

3 - Anã1ise Desagregada

.33.

O modelo bãsico de capital humano

e

essencialmente um modelo de equi11brio de longo prazo. Contudo, conforme discutimos an teriormente, hã vãrias raZões para se acreditar que o mercado de tra-balho no Brasil se caracteriza pelo desequi11brio. A desagregação da anã1ise nos possibi1itarã testar esta hipótese.

Na tabela 5 apresentamos os resultados estimados den-tro de cada uma das 23 atividades econ5micas em que se divide o setor industrial na amostra da Lei dos 2/3. 33

Conforme indica a tabela 5, todos os coeficientes es-timados são significativos e apresentam o sinal correto em todos os casos. Observa-se tambem que o poder explicativo do modelo da escola ridade varia de 3,75 por cento no setor grãfico a 47,9 por cento no

(37)

TABELA 5

(38)

ATIVIDADES E Q U A

ç

O

E S R2

Fumo 1n Y = -0,4435 + 0,1598 S 0,3935

( 6,50)

ln Y

=

-1,3753 + 0,1877 S + 0,0805 J - 0,0014 J2 0,5236 ( 7,48) ( 4,13) ("' 3,81)

Textil 1n Y = -0,2547 + 0,1123 S 0,1768

( 13,34)

1n Y = -1,0692 + 0,1252 S + 0,0721 J - 0,0011 J2 0,4053 ( 17,39) ( 14,63) (-10,82)

Calçados e Vestuário 1n Y = -0,4518 + 0;0804 S 0,1214

( 8,24)

1n Y = -0,7681 + 0,0850 S + 0,0244 J - 0,0003 J2 0, 1892 ( 9,02) ( 4,08) (- 2,33)

Madeira e Cortiça 1n Y = -0,3813 + 0,0734 S 0,1432

( 9,86)

1n Y = -0,7763 + 0,0831 S + 0,0303 J - 0,0004 J2 0,2209 ( 11,50) ( 6,41 ) (- 4,81)

Mobiliário ln Y = -0,2328 + 0,0525 S 0,0581

( 5,57)

1n Y = -0,7726 + 0,0666 S + 0,0436 J - ú,0006 J2 0,1944 ( 7,50) ( 7,76) (- 5,71)

Papel e Papelão ln Y = -0,3365+ 0,1164 S 0,2542

( 10,94)

1n Y:= -1,1226 + 0,1363 S + 0,0680 J - 0,0011 J2 0,4117 ( 14,04) ( 8,68) (- 6,89)

Grãfica e Editorial 1n Y = -0,0460 + 0,0549 S 0,0375

( 4,05)

1n Y = -0,8722 + 0,0709 S + 0,0781 J - 0,0012 J2 0,2590

.

( 5,91 ) ( 9,64) {- 7,.39} w

U'1

.

(39)

---ATIVIDADES E Q U A

ç

O E

.s

R2

=

-0,4726 + 0,1266

S

0,3029

Hu1ha ( 7,99)

1n Y

=

-1,1834 + 0,1818 S + 0,0968 J - 0,0012 J2 0,4896 (16,64) ( 5,30)" (- 3,46)

Artefatos de P1ãstico 1n Y

=

-0,1362 + 0,0596 S 0,0655

( 4,15)

. 2

J2 0,4061 (20,53) ( 9,69) (- 7,03)

----...---FONTE: Baseada nos dados da Lei dos 2/3.

_.

w

1nV

=

-0,6522 + 0,1136 S + 0,0371 J - 0,0005 J2 0,3122 ( 33,05) ( 12,48) (- 9,21)

Produção de Energia Eletrica ln Y

=

0,0586 + 0,1158 S 0,3333 ( 12.32)

ln Y

w

...

(41)

.38.

setor quimico, ao passo que o poder de explicação do modelo mais com pleto varia de 18,9 por cento no setor de calçados e tecidos a 57 por cento no setor quimico.

Al~m disto, nota-se que em todos os casos

(i

exceção do setor gráfico) o impacto da variável educação formal (medido pelo seu coeficiente) no salário dos individuos ~ maior do que o impacto da variável experiência no trabalho.

Finalmente, a fim de testar a hipótese de que os coe-ficientes diferem significativamente de uma atividade para outra, fi-zemos um teste de estabilidade estrutural. O teste escolhido foi o teste de Chow. 34 Neste teste a hipótele nula i a de que os parime -tros não se modificam entre atividades, isto ~, o vetor de coeficien-tes~ o mesmo para todas as atividades. O resultado do teste para o setor industrial indica um valor F estimado da ordem de 3557, que cai na região de rejeição, uma vez que F_O,99

(1,.) ;

6,63. Isto signifi ca que a hipótese nula i rejeitada, ou seja, que os coeficientes dife rem significativamente de atividade para atividade.