Palavras chave: diferencial público-privado de salários, setor público, seletividade amostral.

(1)

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**** R Reessuummoo

Este artigo tem como objetivo investigar o hiato salarial entre os setores público e privado no Brasil. Com base em um modelo de switching regression, estimamos uma equação de salários para os trabalhadores do setor público e outra para os trabalhadores do setor privado. A base dos microdados deste trabalho provém da Pesquisa Nacional por Amostra em Domicílios (PNAD), do IBGE, para o ano de 2006. A contribuição deste artigo à literatura empírica sobre o tema no Brasil se dá na correção de um viés de seleção amostral associado ao processo de escolha do indivíduo entre trabalhar no setor público ou no setor privado. Os resultados deste trabalho indicam que o salário potencial do setor público é mais elevado do que o do setor privado e que a introdução de um modelo endógeno da escolha do setor de trabalho gera um impacto pouco significativo no hiato entre os salários potenciais entre os dois setores.

Palavras–chave: diferencial público-privado de salários, setor público, seletividade amostral.

Keywords: public-private wage gap, public sector, selectivity bias, endogenous switching, double sample selection.

Classificação JEL: J31, J45, C25.

1

1..IInnttrroodduuççããoo

*_{Pesquisadora do Ipea e doutoranda da EPGE / FGV do Rio de Janeiro.} **_{Pesquisador do Instituto Brasileiro de Economia (IBRE – FGV).}

(2)

O setor público brasileiro possui características bastante peculiares quando comparado com o setor privado. Além de oferecer estabilidade no emprego, o funcionário público tem direito à aposentadoria integral, entre outras garantias, o que formaria uma espécie de seguro que o servidor estaria adquirindo ao entrar para o funcionalismo público. A existência deste seguro, portanto, implicaria um salário inferior para o funcionário público em relação ao trabalhador da iniciativa privada. Entretanto, o funcionário público no Brasil não só possui estabilidade no emprego e aposentadoria integral, como ainda, recebe um salário superior ao da iniciativa privada.

De fato, ao contrário da intuição econômica, grande parte da literatura empírica sobre o tema no Brasil aponta para resultados de prêmio salarial positivo para o funcionário do setor público em relação ao do setor privado. Ou seja, para o caso brasileiro, a evidência empírica, em geral, sugere que o diferencial de salários entre o setor público-privado favorece o funcionário do setor público1.

Macedo (1985) foi quem primeiro calculou o diferencial de salários entre o setor público e o setor privado no Brasil. Com base em informações da pesquisa Relação Anual de Informações Sociais (RAIS) de 1981, o autor analisou o hiato salarial entre pares de empresas, estatais e privadas, de tamanho aproximado para 10 indústrias. O autor mostra que, em geral, os salários nas empresas estatais superavam os pagos pelas empresas privadas no período analisado.

Ao estudarem a administração pública como empregadora com o objetivo de desmistificar algumas questões no debate sobre a reforma do setor público da época (década de 1980), Ramalho e Urani (1995) mostram que o salário médio dos servidores públicos era 45% maior do que o da iniciativa privada. Entretanto, quando controlado por características observáveis, o diferencial público-privado passa a ser negativamente correlacionado com a qualificação do trabalhador, sendo positivo para os trabalhadores com pouca instrução e negativo para os mais instruídos. Por sua vez, Foguel et al (2000) encontram prêmios de salário para o setor público brasileiro. Parte do diferencial ocorre em virtude das características observáveis dos indivíduos. Os autores mostram ainda que este diferencial de salários nos setores público-privado depende da esfera pública de atuação, sendo positivo nas esferas federais e estaduais, e negativo na municipal.

Bender e Fernandes (2006) estudam diversos aspectos do setor público no Brasil. Os autores mostram que o hiato educacional da qualidade do trabalhador público em relação ao privado diminuiu no período de 1992 a 2004. Os autores constatam um crescimento do diferencial de salários em favor do setor público. Por sua vez, Moriconi et al (2006) comparam os diferenciais de salários público-privado entre os estados brasileiros e mostram a existência de uma grande heterogeneidade de práticas salariais entre os mesmos. As evidências do estudo indicam que os estados podem ser classificados entre os que praticam políticas salariais eficientes, compensatórias e de apropriação de recursos.

Os trabalhos mais recentes sobre hiato de salários entre o setor público e privado no Brasil são de Vaz e Hoffman (2007) e Braga (2008). O primeiro trata do hiato salarial entre funcionários públicos e trabalhadores do setor privado associados especificamente com o setor de serviços.2 Os

1

Embora a literatura sobre o hiato salarial público-privado seja bastante ampla nos países desenvolvidos, não são muitos os estudos que tratam do tema para países em desenvolvimento. Entre os mais recentes, Panizza e Qiang (2005) encontraram prêmios de salário para os servidores públicos da maior parte dos 13 países latino-americanos pesquisados, sendo o Brasil um dos que apresentaram os maiores diferenciais. Ver: Moriconi et al (2006).

2_{Um outro estudo que trata do diferencial de salários público-privado para uma ocupação específica é o de}

Paes de Barros et al (2001), que analisa o diferencial de salários entre os professores das redes de ensino pública e privada no Brasil. Os autores apontam que os professores do ensino fundamental da rede pública têm remuneração mais elevada que os da rede privada.

(3)

autores constatam que, entre 1992 e 2005, os empregados do setor privado com carteira assinada alocados no setor de serviços auferiram, em média, um rendimento equivalente a 62,6% daquele recebido por funcionários públicos estatutários.

Por sua vez, o estudo de Braga (2008) investiga os determinantes do hiato salarial público-privado para diferentes níveis de escolaridade dos trabalhadores. O autor constrói um índice de capital humano para cada trabalhador para avaliar a interação entre educação e experiência e verifica como esse índice se relaciona com hiato salarial público-privado. Os resultados do estudo indicam que, para os trabalhadores com baixa escolaridade, o hiato de rendimentos é bastante favorável ao setor público, enquanto que para trabalhadores mais qualificados, o hiato tende a desaparecer ou até mesmo tornar-se favorável ao setor privado. O autor também realiza o cálculo do hiato salarial público-privado levando-se em conta os rendimentos ao longo da vida do trabalhador. Com base em uma medida de rendimentos que, além dos salários ao longo da vida, incorpora também a aposentadoria do indivíduo, o autor verifica que o diferencial de rendimentos é favorável ao setor público, mesmo para trabalhadores com elevados níveis de escolaridade.

Cabe destacar um aspecto tratado por Braga (2008) que se aproxima, ainda que de forma marginal, dos propósitos de nosso trabalho. Para o cálculo do hiato salarial público-privado, o procedimento adotado pelo autor foi estimar por mínimos quadrados ordinários (MQO) uma única equação de rendimentos com a inclusão de uma variável dummy para setor público. O coeficiente estimado desta última variável serve como medida do diferencial de salários público-privado controlado por características observáveis dos trabalhadores. Este método apresenta duas limitações. A primeira é a imposição de linearidade entre as variáveis e a restrição de que os coeficientes são os mesmos entre os setores. Uma outra limitação é ignorar o efeito sobre os rendimentos de variáveis não observadas que podem estar relacionadas com outros regressores. Um exemplo de uma variável não observada que pode ter influência significativa na decisão de se trabalhar no setor público é a aversão ao risco dos agentes.3

Braga tenta resolver este problema de endogeneidade com o uso de variáveis instrumentais para uma sub-amostra particular constituída unicamente por famílias cuja pessoa de referência e pelo menos um filho da mesma estejam ocupados. A variável de setor público da pessoa de referência é utilizada como instrumento para a variável de setor público do filho. Quando a endogeneidade da variável de setor público é considerada, os resultados do estudo indicam que o hiato de rendimentos tende a ser muito maior (47%) do que os resultados obtidos unicamente com a estimação por mínimos quadrados ordinários (33%). Como os coeficientes das variáveis de controle não se alteram significativamente nas duas estimações, Braga conclui que a estimação do hiato de rendimentos tende a ser subestimado pela endogeneidade da variável de setor público.

Uma outra forma de se calcular o hiato salarial público-privado é estimar duas equações de rendimentos separadas: uma para trabalhadores do setor público e outra para trabalhadores do setor

3_{Bellante e Link (1981) encontram evidências de que funcionários públicos são mais avessos ao risco do que}

os trabalhadores da iniciativa privada. Como existem mais agentes avessos ao risco do que amantes ao risco nos mercados de trabalho, os autores argumentam que haveria um excesso de oferta para o setor público e os salários deveriam se ajustar até atingirem o equilíbrio. Gregory e Borland (1999), no entanto, questionam as conclusões dos autores, argumentando que os empregadores podem ter uma maior preferência para contratar indivíduos avessos ao risco em relação aos amantes ao risco. Ver: Heitmueller, A. (2004).

(4)

privado.4 Com exceção de Braga (2008) e Foguel et al (2000), todos os estudos mencionados acima utilizaram tal procedimento no cálculo do hiato salarial público-privado. Estas comparações de salários entre o setor público e o setor privado descrevem a diferença nos salários observados entre os grupos de trabalhadores que escolheram (ou foram escolhidos) ser empregados em um determinado setor. Portanto, as análises tradicionais sobre a estimação de uma equação de rendimentos para cada setor podem incorrer em viés de seleção amostral a partir do momento que os salários são observados somente para aqueles indivíduos que já estão empregados tanto no setor público quanto no setor privado. Uma comparação mais adequada é aquela em que se compara os salários potenciais entre os dois setores, isto é, salários não condicionados ao processo de escolha em que o trabalhador foi selecionado (Van der Gaag e Vijverberg, 1988).

O presente trabalho tem como objetivo suprir esta lacuna ao incorporar um modelo de switching

regression no cálculo do hiato salarial entre o setor público e privado para o mercado de trabalho

brasileiro. A fonte de dados utilizada é a Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD) realizada pelo IBGE para o ano de 2006. Com base na metodologia adotada em Stelcner et al (1988), estimamos uma equação de salários para cada setor, público e privado, com a correção de um viés de seleção amostral associado à escolha do setor em que o agente vai trabalhar, se no setor público ou no setor privado. O processo de seleção envolve de um lado a decisão do trabalhador de obter um emprego no setor público e de outro a decisão do empregador público em aceitar o indivíduo como trabalhador.

Os resultados deste estudo mostram que existe um diferencial positivo de salários potenciais para o servidor público no Brasil. Quando incluímos em nosso exercício um modelo de switching

regression, há uma mudança muito pouco significativa no prêmio de salários potenciais do

trabalhador do setor público no Brasil.

O artigo encontra-se organizado em mais quatro seções além desta introdução. A segunda seção é dedicada a uma descrição da base de dados e de algumas estatísticas descritivas sobre o mercado de trabalho dos setores público e privado no Brasil. O modelo econométrico é apresentado na terceira seção enquanto que a quarta seção apresenta os resultados. Por fim, na quinta seção, apresentamos a conclusão deste trabalho.

2

2..BBaasseeddeeDDaaddoosseeEEssttaattííssttiiccaassDDeessccrriittiivvaass

2

2..11DDeessccrriiççããooddoossDDaaddooss

Os dados utilizados neste trabalho foram obtidos na Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD), publicada anualmente pelo Instituto Brasileiro de Geográfica e Estatística (IBGE), para o ano 2006.

O universo básico de análise deste trabalho engloba os indivíduos ocupados entre 16 e 65 anos de idade moradores de áreas urbanas.5 Trabalhadores que atuam em atividades agrícolas foram excluídos de nossa amostra. Com relação à categoria de emprego, os trabalhadores estão classificados em empregados no mercado formal e empregados no mercado informal de trabalho. Na primeira categoria, incluem-se todos os empregados com carteira assinada (inclusive os

4_{Vale observar que estimar equações de rendimentos em separado para cada setor é equivalente a estimar}

uma única equação de rendimentos em que cada regressor interage com a variável dummy respectiva ao setor de interesse.

5_{Nossa amostra, após diversos filtros, se restringiu a 139.795 observações, cerca de 35% da população}

(5)

funcionários celetistas) e os funcionários públicos estatutários. O setor público como um todo está desagregado em funcionários públicos estatutários, funcionários celetistas e funcionários públicos sem carteira assinada. Com isso, procuramos abranger todas as atividades exercidas na administração pública das três esferas de governo, autarquias, empresas estatais.

A medida de renda de trabalho considerada neste trabalho é a renda mensal, estritamente positiva, recebida por um trabalhador em seu trabalho principal. Para que a comparação dos salários fosse possível, os salários foram ajustados por meio de sua divisão pelo número de horas trabalhadas na semana e posterior multiplicação por 44.

Além das variáveis acima mencionadas, utilizamos em nossa análise empírica indicadores relativos às características individuais de idade, educação, gênero e raça. Quanto a este último indicador, aglomeramos todas as categorias disponíveis como não-branca (mulatos, negros e indígenas). Em relação à educação, as variáveis incluídas referem-se aos anos de escolaridade associados cada um dos níveis de ensino aqui abordados: pré-escola, ensino fundamental, ensino médio e superior.

2

2..22EEssttaattííssttiiccaassDDeessccrriittiivvaass

A tabela 1 apresenta a participação da força de trabalho dos setores público e privado no Brasil assim como a desagregação por contrato de trabalho em cada setor. Podemos observar que 14% dos trabalhadores são empregados no setor público enquanto que a maioria está no setor privado. No setor público, os funcionários públicos estatutários têm maior representatividade enquanto que no setor privado, a maior parte da força de trabalho é composta por empregados com carteira assinada.

(6)

A tabela 2 contém as características produtivas e demográficas dos trabalhadores de ambos os setores. Observamos que, diferentemente do setor privado, mulheres são a maioria no setor público, com uma participação de 55,3% no total de trabalhadores do setor. Por sua vez, os trabalhadores brancos têm maior representatividade nos dois setores, com 56,9% e 55,2% de participação no total dos setores público e privado, respectivamente. Com relação à idade, percebemos que grande parte dos trabalhadores do setor público está na faixa etária de 35 a 44 anos, enquanto que os trabalhadores do setor privado entre 25 e 34 anos são bastante representativos. A maior parte dos trabalhadores do setor público tem qualificação superior aos trabalhadores do setor privado no que tange ao nível educacional.

Tabela 1 -

Emprego Total por Setor no Brasil - 2006

Setor Emprego Participação

( Milhões ) ( % )

Setor Público 8,9 14,0

Funcionário Público Estatutário (FPE) 5,2 8,1

Funcionário Público com Carteira 1,7 2,7

Funcionário Público sem Carteira 1,7 2,7

Militares 0,3 0,4

Setor Privado 54,5 86,0

Empregado com Carteira 25,1 39,7

Empregado sem Carteira 13,5 21,3

Conta Própria 12,6 19,9

Empregador 3,2 5,1

Total 63,4 100,0

Fonte: Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD/IBGE) - 2006. Classificação com base em Foguel (2000).

(7)

Com relação às características do trabalho, a tabela 3 mostra que trabalhadores sindicalizados são minoria tanto no setor público (33,5%) quanto no setor privado (21,1%). Como apresentado anteriormente na tabela 1, observamos que a maioria dos trabalhadores do setor privado possui carteira assinada e apenas cerca de 20% dos funcionários do setor público estão nesta categoria. Tanto a média quanto a variância dos rendimentos do setor público são maiores que as do setor privado. Um outro dado interessante apresentado na tabela 3 é que a carga horária semanal média de trabalho no setor público é 16% menor do que a carga horária do setor privado, o que pode influenciar de forma significativa o hiato salarial entre os setores. Com relação ao tempo no emprego, os funcionários públicos estão em média duas vezes há mais tempo no emprego em relação aos trabalhadores do setor privado.6

6_{Tais características da força de trabalho, em especial, com relação à carga horária média e ao tempo no}

emprego, são evidenciadas também por Braga (2008) que utilizou como base de dados a Pnad de 2005.

Tabela 2

-Composição da Forças de Trabalho por Setor no Brasil - 2006 Características Individuais

Características Setor Público ( % ) Setor Privado ( % ) Gênero Mulheres 55,3 36,3 Homens 44,7 63,7 Raça Brancos 56,9 55,2 Não-Brancos 43,1 44,8 Idade 16 - 24 anos 11,5 28,6 25 - 34 anos 23,6 32,8 35 - 44 anos 30,5 22,3 45 - 54 anos 25,1 12,3 54 - 65 anos 9,3 4,0 idade média: 39,3 32,6 Educação 0 anos 2,2 6,5 1 - 5 anos 13,8 24,6 6 - 9 anos 9,8 25,9 10 - 12 anos 39,1 33,3 mais de 12 anos 40,16 9,8

média de anos de estudo: 11,3 9,0

(8)

2

2..33HHiiaattooSSaallaarriiaallBBrruuttoo

A Tabela 4 apresenta o diferencial bruto de salários, isto é, o diferencial não controlado de salários entre funcionários do setor público e do setor privado para o ano de 2006 segundo algumas medidas simples de diferenciais de salários.7 As quatro medidas alternativas de hiato salarial entre o setor público e o setor privado apresentadas na tabela, e suas respectivas notações, são descritas da seguinte forma:

(

)

(

)

(

)

1 2 3 4

=

,

=

,

= ln

,

1

1 =

.

PUB PRIV PRIV

PRIV PUB PUB

PUB PRIV PUB i PRIV i i i PUB PRIV

G

W

G

W

G

W

G

W

N

−

∑

7_{Esta seção é fortemente baseada em uma breve resenha sobre medidas alternativas utilizadas para se calcular}

diferenciais de salários em análises empíricas apresentada em Foguel et al (2000) e atualiza as estimativas realizadas pelos autores. Além de descreverem tais conceitos, os autores expõem as relações entre as medidas alternativas para o hiato salarial.

Tabela 3

Composição da Força de Trabalho por Setor no Brasil - 2006 Características do Trabalho

Características Setor Público Setor Privado

Sindicalizado Sim 33,5 21,1 Não 66,5 78,9 Carteira Sim 19,6 71,6 Não 80,4 28,4 Salário Médio ( R$ ) 1739,9 871,2 (desvio-padrão) ( 28,5 ) ( 9,7 )

Horas trabalhadas por semana 36,7 43,6

(média)

Anos no Emprego 10,3 4,2

(média)

(9)

em que WPUB é o salário médio dos trabalhadores do setor público; WPRIV é o salário médio

dos trabalhadores do setor privado, e NPUB e NPRIV é o total de trabalhadores do setor

público e do setor privado, respectivamente. As duas primeiras medidas, G1 e G2,

referem-se às diferenças das médias aritméticas dos salários que têm como referência o salário do setor público e o salário do setor privado, respectivamente. A medida G3 indica a diferença

entre os logaritmos da média aritmética dos salários público e privado e possui propriedades mais úteis do que as duas primeiras medidas quanto a ausência de necessidade de se usar um salário como referência, por exemplo. Por fim, a medida G4 representa a

diferença entre os logaritmos da média geométrica dos salários público e privado. A conexão entre as medidas G3 e G4 está intrinsecamente relacionada com o grau relativo de desigualdade salarial entre os dois setores, em especial, ao índice de desigualdade de Theil (1967), que propôs a diferença entre os logaritimos da média aritmética e média geométrica como uma medida de desigualdade de salários. No nosso exemplo acima, podemos demonstrar que quanto maior a desigualdade de salários no setor privado do que no setor público, a medida G3 será menor do que G4.8

Um ponto importante que observamos no hiato salarial público-privado é que a diferença relativa das médias dos salários do setor público em relação ao setor privado (medida G1) apresentou uma elevação significativa no período de 1995 a 2006, passando de

um prêmio positivo ao funcionário público de 61% para quase 100%. Outro aspecto interessante diz respeito à desigualdade de salários dos dois setores. Em 1995, a desigualdade de salários no setor privado era maior do que a desigualdade salarial no setor público ( G4 > G3 ). No ano de 2006, esta situação se reverteu e verificamos que a

desigualdade de salários neste último setor passa a ser maior do que no setor privado.

8_{Foguel et al (2000) descreve de forma mais detalhada essa relação entre as medidas G}

3 e G4 e o grau de

desigualdade de cada setor.

Tabela 4

-Diferencial Bruto de Salários Padronizados

Wage Gap 1995 * 2006 ( % ) ( % ) G₁ 61,00 99,71 G2 38,00 49,93 G3 47,00 69,17 G4 58,00 61,78 Fonte: PNAD/IBGE - 2006. * Cálculo de Foguel et al (2000).

(10)

A interpretação destes diferenciais pode ser difícil, pois tais hiatos podem estar refletindo apenas diferenças setoriais na composição da força de trabalho. Como visto na seção 2.2, a força de trabalho no setor público tende a ser mais velha, mais educada e a ter mais mulheres. Tais características não mudaram ao longo do tempo. Como bem destacam Foguel et alli (2000):

“Em geral, o hiato salarial geral (overall wage gap) entre os dois setores captura ambas as diferenças no pagamento entre dois trabalhadores igualmente produtivos nos dois setores e diferenças nas características (diferenças nas qualificações, em particular) da força de trabalho empregada nos dois setores. Assim, por um lado, salários tendem a ser maiores no setor público simplesmente porque a força de trabalho no setor é mais velha, mais educada e não-brancos são sub-representados. Por outro lado, salários no setor público tendem a ser menores devido à concentração do emprego público no Nordeste, região menos desenvolvida, e porque mulheres tendem a ser super-representadas no setor público.”(tradução livre)

Com a tentativa de superar tais dificuldades, a próxima seção é dedicada a uma análise, com base em modelo de switching regression incorporado no diferencial de salários entre os trabalhadores dos setores público e privado no Brasil.

3

3..MMooddeellooEEccoonnoommééttrriiccoo

Em nosso modelo, que se baseia no estudo de Stelcner et al (1989), utilizamos a hipótese de que há dois mercados de trabalho distintos: o setor público e o setor privado, denotados por 1 e 2, respectivamente. As equações de salários de cada setor a serem estimadas são descritas por:

( )

1 1 1

ln

W

=

X

β

+

u

( 1 )

( )

2 2 2

ln

W

=

X

β

+

u

( 2 )

em que

ln

( )

W

_i é o logaritmo natural dos salários no setor i,

β

_i é o vetor dos coeficientes associados com os atributos determinantes do salário,

X

, e

u

_i é o erro aleatório. Além dos controles tradicionais relacionados às características produtivas como experiência e anos de escolaridade e idade, incluímos variáveis associadas às características individuais (demográficas) como gênero e raça.

O procedimento usual para o cálculo do diferencial de salários entre os setores é estimar as equações por mínimos quadrados ordinários (MQO) e, então, calcular, para dado vetor X, os salários nos dois setores com base nas estimativas de

β

₁ e

β

₂. Uma hipótese deste procedimento é que

E u

₁

=

0

e

E u

₂

=

0

, o que implica que os trabalhadores seriam distribuídos aleatoriamente entre o setor público e o privado. Esta hipótese torna-se questionável se admitirmos que características não observadas dos trabalhadores que determinam os salários são correlacionadas com características não observadas que determinam o setor de emprego. Se o diferencial de salários entre os dois setores de fato existir, os trabalhadores irão preferir um setor em relação ao outro e um processo de seleção endógena irá determinar a seleção dos trabalhadores para os dois setores.

(11)

Além do problema da endogeneidade, a simples estimação das equações (1) e (2) podem gerar estimativas inconsistentes devido ao viés de seleção amostral associado com a exclusão dos não participantes na força de trabalho. Se o processo de decisão no mercado de trabalho for sistemático os empregados do setor público, por exemplo, são selecionados de forma não aleatória. Este é o problema de viés de seleção apontado por Heckman (1979). Tal problema é resolvido com a inclusão de um regressor adicional na equação de salários que corrige o viés de seleção na decisão de participação. Continuar com Heitmueller...

As equações que determinam a participação no setor – comumente chamadas de switching

equations, podem ser descritas da seguinte forma: (rodapé de Dojubouti)

(

)

(

)

* *

= Z +

,

= 1 setor público se

0. ( 3 )

= 0 setor privado , caso contrário. ( 4 )

I

θ

ε

≥

em que

I

* é uma variável indicadora latente que descreve o processo de seleção. O vetor Z contém variáveis que afetam o processo de seleção. Além de todas as variáveis incluídas nas equações de salários, incluímos duas variáveis que podem auxiliar no problema de identificação. São elas: número de dependentes residentes no domicílio do trabalhador e a condição do trabalhador na família, ou seja, se ele é ou não chefe de família.

A estimação por MQO das equações ( 1 ) e ( 2 ) geram estimativas não viesadas dos salários somente se

ε

não for correlacionada com

u

₁ e

u

₂ , respectivamente. Entretanto, se as preferências não observadas influenciam o processo de seleção os determinantes usuais de salários, esta hipótese é violada e comparações dos salários entre os dois setores geram estimativas inconsistentes.

As equações ( 3 ) e ( 4 ) resumem um processo de seleção que envolve dois passos – um trabalhador que decide se trabalha ou não no setor público e um empregador que determina se o trabalhador é de fato adequado para o trabalho.

Nós adotamos um método de estimação em dois estágios em que no primeiro estágio, uma equação probit é estimada para determinar variáveis que afetam a probabilidade de se trabalhar no setor público. Um termo de seleção,

λ

_i ( ou a razão inversa de Mills) é adicionado para cada equação de salários, o que permite que as regressões de rendimentos são estimadas de forma consistente com o uso do MQO:

i

(12)

A robustez dos resultados é testada ao estimarmos as equações de regressão para ambos os setores, com e sem o termo de seleção.

4

4..RReessuullttaaddooss 4

4..11EEqquuaaççããooddeePPaarrttiicciippaaççããoonnooMMeerrccaaddooddeeTTrraabbaallhhoo

A equação de participação no setor público é estimada com o uso de um modelo probit. Os resultados mostrados na tabela 5 indicam os efeitos marginais ou a probabilidade de cada variável do setor público e privado calculados nos valores médios das variáveis.

De forma geral, os resultados são significativos. A relação entre experiência e participação da força de trabalho é pouco significativa no setor público. Cada ano extra de educação está relacionado com um salário maior. Pode-se ainda observar aumentos maiores nos salários nos anos em que os ciclos são completados, o prêmio de diploma.Outros resultados interessantes são encontrados em relação as variáveis de gênero e raça. Ser mulher aumenta a probabilidade de se encontrar emprego no setor público enquanto que ser branco diminui a probabilidade de se encontrar emprego no mesmo setor.

C Coomm rreellaaççããoo aass vvaarriiáávveeiiss uuttiilliizzaaddaass ccoommoo rreessttrriiççõõeess ddee eexxcclluussããoo,, nnúúmmeerroo ddee ddeeppeennddeenntteess ee c coonnddiiççããoo ddee sseerr cchheeffee ddee ffaammíílliiaa,, nnoossssooss rreessuullttaaddooss iinnddiiccaamm qquuee ttaaiiss vvaarriiáávveeiiss nnããoo eexxeerrcceemm i innfflluuêênncciiaaaallgguummaa ssoobbrree aa pprroobbaabbiilliiddaaddeeddee sseeeennccoonnttrraarr eemmpprreeggoonnooss ddooiiss sseettoorreess..TTaall rreessuullttaaddoo p pooddee eessttaarr iinnddiiccaannddoo nnaattuurraallmmeennttee qquuee ttaaiiss vvaarriiáávveeiiss nnããoo ssããoo aass mmaaiiss aaddeeqquuaaddaass ee ddee ffaattoo nnããoo e exxeerrcceemmiinnfflluuêênncciiaannaaeessccoollhhaaddoosseettoorrddeettrraabbaallhhooddooiinnddiivvíídduuoo..

Tabela 5 - Equação de Participação no Setor Público

Variáveis Efeito Marginal E. Padrão*

experiência -0,0040 0,0013 experiência 2 0,0000 0,0000 Educação: Fundamental 1 -0,0341 0,0080 Fundamental 2 -0,0220 0,0108 Médio 0,0700 0,0142 Superior 0,2740 0,0255 Idade 0,0151 0,0013 Mulher 0,0759 0,0030 Branco -0,1950 0,0032 Norte 0,0316 0,0050 Centro-Oeste 0,0228 0,0042 Sudeste -0,1198 0,0036 Sul -0,0878 0,0035 dependentes 0,0020 0,0008 chefe de família -0,0080 0,0034 *nível de significância de 5%.

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4

4..22EEqquuaaççããooddeeSSaalláárriiooss

Uma regressão de salários é usada para o cálculo do hiato salarial entre os setores. O modelo é estimado para os trabalhadores do setor público e setor privado com uso de MQO com e sem o condicionante de seleção. A inclusão do termo de seleção é construída a partir dos controles da equação de participação no setor público.

Percebemos que experiência não exerce influência na oferta de salários nos dois setores. Como o esperado, o coeficiente da variável “mulher” é negativo nas duas especificações (com e sem correção da seletividade) e aponta um impacto negativo nos salários dos dois setores. Outro resultado esperado é com relação à variável de raça: ser branco indica um prêmio salarial positivo nos dois setores.

Um outro resultado neste nosso exercício é com relação às estimativas dos coeficientes do termo de seleção, que se mostraram bastante significativas, sendo negativas em ambos os setores, o que indica que os indivíduos que selecionam trabalho nos setores público e privado tem uma produtividade menor do que a média dos trabalhadores.

4

4..33HHiiaattooSSaallaarriiaall

A utilização de uma simples média da diferença de salários entre os trabalhadores do setor público e do setor privado para determinar se há um prêmio salarial é um método bastante restrito, pois não leva em conta as diferenças de dotação de capital humano, entre outras características do trabalhador. Com base nas equações de salários apresentadas acima, calculamos os valores previstos dos salários dos trabalhadores dos setores público-privado com base nas especificações econométricas aqui apresentadas: 1) estimação por

Tabela 6 - Equações de Salários do Setor Público e do Setor Privado

Regressão por MQO Modelo de Switching Regression Variáveis Setor Público Setor Privado Setor Público Setor Privado

Coeficiente E.Padrão * Coeficiente E.Padrão * Coeficiente E.Padrão * Coeficiente E.Padrão *

Constante 3,8933 0,0453 3,4889 0,0250 5,0344 0,2710 3,4037 0,0268 experiência -0,0081 0,0039 0,0008 0,0018 -0,0028 0,0041 -0,0014 0,0019 experiência 2 -0,0004 0,0000 -0,0005 0,0000 -0,0003 0,0000 -0,0005 0,0000 Educação: Fundamental 1 0,0446 0,0291 0,0376 0,0143 0,0953 0,0313 0,0224 0,0145 Fundamental 2 0,1130 0,0349 0,1310 0,0156 0,1515 0,0360 0,1251 0,0156 Médio 0,4192 0,0371 0,3330 0,0180 0,3377 0,0419 0,3652 0,0186 Superior 1,0945 0,0494 1,1837 0,0257 0,8436 0,0763 1,3197 0,0321 Idade 0,0337 0,0036 0,0345 0,0018 0,0158 0,0056 0,0417 0,0020 Anos de Trabalho 0,0193 0,0007 0,0193 0,0005 0,0194 0,0007 0,0195 0,0005 Mulher -0,2895 0,0098 -0,2366 0,0049 -0,3836 0,0246 -0,2008 0,0067 Branco 0,1089 0,0102 0,1106 0,0049 0,1318 0,0114 0,1012 0,0050 Norte 0,1816 0,0147 0,1916 0,0086 0,1455 0,0168 0,2079 0,0089 Centro-Oeste 0,3162 0,0159 0,3006 0,0079 0,3429 0,0174 0,2863 0,0081 Sudeste 0,1719 0,0126 0,3365 0,0063 0,3121 0,0363 0,2784 0,0098 Sul 0,1230 0,0159 0,3218 0,0074 0,2397 0,0323 0,2714 0,0099 Termo de Seleção - - - - -0,4363 0,1015 -0,3398 0,0461 * nível de significância de 5%.

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mínimos quadrados ordinários; 2) utilização do hiato salarial com a correção do viés de seleção no processo de escolha de setor. A preocupação, portanto, é o cálculo do hiato dos salários pontenciais entre os setores público e privado.O hiato salarial entre os setores público e privado para ambas as especificações apontam para 20,6% e 20,4%, respectivamente. Como podemos observar, a incorporação da endogeneidade na escolha de setores feita pelo trabalhador não exerce impacto no hiato de salários público-privado no Brasil.

5

5..CCoonncclluussããoo

O presente artigo teve como objetivo apresentar um modelo que leva em conta o viés de seleção amostral e a escolha endógena entre os setores público-privado por parte do trabalhador no Brasil. De forma semelhante a outros trabalhos referentes ao hiato salarial público-privado no Brasil, os nossos resultados indicam que os funcionários públicos no Brasil recebem um salário superior aos trabalhadores da iniciativa privada, o que mostra que funcionários públicos pagam um preço negativo por um seguro, a estabilidade no emprego.O principal resultado deste trabalho sugere que a introdução de um modelo endógeno da escolha do setor de trabalho gera um impacto pouco significativo no hiato salarial

Vários aspectos merecem ser considerados para trabalhos futuros. Os trabalhadores do setor público possuem outros benefícios, além da estabilidade, que são exclusivos e aos trabalhadores do setor público, o que faz com que o diferencial salarial em favor dos funcionários públicos seja ainda maior. O cálculo do hiato salarial pode se tornar ainda mais refinado se levarmos em conta do desenho amostral complexo da Pnad e decompormos o diferencial de salários, ao estilo Oaxaca-Blinder, para uma avaliação dos principais componentes que influenciam na diferença de salários potenciais dos trabalhadores.

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REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS B

BEELLLLAANNTTEE,, DD.. ee LLIINNKK,, AA..NN.. ((11998811). Are public sector workers more risk averse than )

private sector workers? Industrial and Labor Relations Review 34(3), 408-412.

B

BEENNDDEERR,, SS.. ee FFEERRNNAANNDDEESS,, RR.. ((22000066)).. Gastos públicos com pessoal: uma análise de

emprego e salário no setor público brasileiro no período 1992-2004. Trabalho apresentado

no XXIV Encontro Nacional de Economia (Anpec), Salvador.

B

BRRAAGGAA,, BB..GG.. ((22000088)).. Educação, experiência e o hiato salarial entre o setor público e

privado no Brasil. Dissertação de Mestrado em Economia. Pontifícia Universidade Católica

do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro.

C

CAASSEERROO,, PP..AA ee SSEESSHHAANN,, GG.. ((22000066)). Public-Private Sector Wage Differentials and .

Returns to Education in Djibouti. World Bank Policy Research Working Paper, n. 3923.

F

FOOGGUUEELL,,MM..NN..;;GGIILLLL,,II..;;MMEENNDDOONNÇÇAA,,RR..;;PPAAEESSDDEEBBAARRRROOSS,,RR..((22000000)). The public-.

private wage gap in Brazil. Revista Brasileira de Economia, v. 54, n. 4.

G

GRREEGGOORRYY,, RR..GG..,, BBOORRLLAANNDD,, JJ.. ((11999999)). "Recent developments in public sector labor .

markets". In Ashenfelter, O.C. e Card. D. (eds.). Handbook of Labor Economics, v. 3, cap.

53, pp. 3573-3630.

HECKMAN, J. (1979). Sample Selection Bias as a Specification Error. Econometrica, 47(1): 153-161.

HEITUMUELLER, A. (2004). Public-Private Sector Wage Differentials in Scotland: Na

Endogenous Switching Model. Institute for the Study of Labor (IZA), Discussion Paper N.

992, Bonn.

M

MAACCEEDDOO,, RR.. ((11998855)).. Diferenciais de salários entre empresas privadas e estatais no

Brasil. Revista Brasileira de Economia, v. 39, n. 4, 437-448.

M

MOORRIICCOONNII,, GG..MM..,, MMOOUURRAA--NNEETTOO,, JJ.. SS..,, MMAARRCCOONNII,, NN..,, ee AARRVVAATTEE,, PP..RR..,, ((22000066)). .

Evidências sobre o Comportamento dos Governos Estaduais na Determinação dos Salários dos Servidores Públicos no Brasil. Trabalho apresentado no XXXIV Encontro Nacional de

Economia (Anpec), Salvador.

MINCER, J. (1958). Investment in human capital and personal income distribution. Journal of Political Economy, v. 66 (4):281-302.

MINCER, J. (1974). Schooling, experience and earnings. Columbia University Press, National Bureau of Economics Research, Nova York.

(16)

P

PAAEESS DDEE BBAARRRROOSS,, RR..;; MMEENNDDOONNÇÇAA,, RR..;; BBLLAANNCCOO,, MM.. ((22000011)). O Mercado de .

Trabalho para Professores no Brasil. Trabalho apresentado no XXIX Encontro Nacional

de Economia (ANPEC), Salvador.

PANIZZA, U. e QIANG, C.Z. (2005). Public-private Wage Differential and Gender Gap

in Latin America: Spoiled bureaucrats and exploited women? The Journal of Socio

Economics, 34, 810-833.

R

RAAMMAALLHHOO,,MM.. eeUURRAANNII,, AA.. ((11999955))..A administração pública como empregadora: uma

avaliação da década de 80.Rio de janeiro: Ipea, abril de 1995, 22 p. (Série Seminários, n.

5/95).

STELCNER, M.; VAN der Gaag, J. e VIJVERBERG, W. (1989). A Switching Regression

Model of Public-Private Sector Wage Differentials in Peru: 1985-86. The Journal of

Human Resources, v. 24, n. 3, 545-559.

VAN der Gaag, J. e VIJVERBERG, W. (1988). A Switching Regression Model for Wage

Determinants in the Public and Private Sector of a Developing Country. The Review of

Economics and Statistics 70 (2), 244-252.

VAZ, D.V. e HOFFMAN,R. (2007). Remuneração nos Serviços no Brasil: o contraste

entre funcionários públicos e privados. Economia e Sociedade, Campinas, vol.16, n. 2 (30),