Dedico este trabalho a meus pais, Carlos Eduardo e Maria Regina.
Agradecimentos
Gostaria se agradecer, em primeiro lugar, ao professor Rodolfo Hoffmann. Excelente orientador, leu com incrível diligência as várias versões preliminares do trabalho, apontando incorreções, sugerindo melhorias e indicando referências bibliográficas fundamentais para a pesquisa. Além disso, sua conduta profissional irretocável e seu espírito investigador sempre me servirão de modelo.
Sou ainda muito grata às professoras Angela Kageyama e Eugenia Leone e ao professor Alexandre Gori Maia, não somente pela participação nas bancas de qualificação e/ou defesa, que renderam sugestões valiosas para o aprimoramento do trabalho e prosseguimento da pesquisa, mas também pela permanente e sincera disposição em partilhar seus conhecimentos com os alunos.
À professora Ana Lucia Kassouf e ao professor Luiz Guilherme Scorzafave agradeço a pronta aceitação do convite para participar da banca de defesa e a leitura cuidadosa do trabalho.
À Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo agradeço o apoio financeiro, sem o qual esta pesquisa não teria sido possível.
Aos amigos Carolina Veríssimo Barbieri, Matheus Stivali, Esther Menezes, Tatiana Kawakami e Adriana Jungbluth, muito obrigada pela amizade e companheirismo. Agradeço ainda aos colegas de pós-graduação, que tornaram o ambiente acadêmico muito mais divertido e frutífero: Maria Alice Remy, Juan Ernesto Sepúlveda, Bruno de Conti, Eduardo Angeli, Antonio Carlos Diegues, Rodrigo Orair, Armando Funari, Beatriz Mioto, Daniel Costa, Gustavo Aggio, Pedro Rossi, Clara Pereira, Victoria de Carvalho e Fernando Pelai.
Resumo
O objetivo principal deste trabalho é estudar o hiato de rendimento observado entre os sexos no setor público brasileiro, investigando em que medida ele pode ser atribuído a diferenças nas dotações produtivas dos servidores, ao padrão diferenciado de inserção setorial e ocupacional das mulheres no mercado de trabalho e à discriminação sexual — seja ela ocupacional, hierárquica ou salarial propriamente dita.
As hipóteses que se pretende verificar são as de que i) não obstante a adoção de práticas de recrutamento mais transparentes e a igualdade de tratamento graças ao sistema de carreira, também no setor público observa-se a segregação feminina nas ocupações e nos setores menos bem remunerados; ii) a crescente feminização do emprego público no período recente não impediu a persistência da segmentação por sexo no desempenho das ocupações.
Para cumprir tal objetivo, o trabalho foi estruturado em cinco capítulos: i) o primeiro tem como finalidade identificar as características pessoais e os atributos produtivos que influenciam a probabilidade de um indivíduo ocupado no setor de serviços, na condição de empregado, ser servidor público no Brasil, destacando as diferenças observadas entre os sexos; ii) o segundo capítulo analisa a evolução da representação feminina nos diversos segmentos do setor público entre os anos de 1992 e 2008, à luz das modificações observadas na composição do Estado brasileiro e da crescente participação das mulheres no mercado de trabalho no mesmo período; iii) no terceiro capítulo analisa-se o comportamento do diferencial salarial por sexo, em favor dos homens, entre 1992 e 2008, investigando-se suas causas; iv) no quarto capítulo aprofunda-se a análise da segregação por sexo no desempenho das ocupações, acompanhando sua evolução no período 1995-2008 por meio do cálculo de medidas-síntese; v) por fim, no último capítulo aborda-se a questão da segregação vertical, por meio da revisão de trabalhos recentes e do estudo dos casos dos servidores da administração pública federal que ocupam os cargos em comissão do grupo DAS e dos docentes da Universidade Estadual de Campinas.
Abstract
The main objective of this work is to study the wage gap between genders observed in the Brazilian public sector, analyzing in which extent it can be attributed to the differences in productive endowments between workers or to the particular occupational and sectoral profile according to which women are incorporated in the work force or, finally, to gender discrimination — whether occupational, vertical or wage.
The central hypothesis we intend to verify are i) despite the concerns of the public sector with the adoption of more transparent recruitment practices and with an egalitarian treatment to members of the same career, the female segregation into the occupations and the sectors of a lower pay grade is also observed in public organizations; ii) the increasing share of female participation in public service did not prevent the persistence of occupational gender segregation in the recent years.
To reach such purpose, this work is structured in five chapters: i) the first one aims to identify the productive endowments and the personal characteristics that influence the probability of an employee of the tertiary sector in Brazil becoming a civil servant, highlighting the differences between genders; ii) the second chapter analyzes women´s representativeness in the various sectors of public employment between 1992 and 2008, considering the changes observed in public sector, regarding the contributions in the branches of economic activities, and also the increasing female participation in the work force; iii) in the third chapter it is analyzed how the male-female earning differentials — favorable to the first ones — evolved between 1992 and 2008; their causes are also investigated; iv) the fourth chapter is a more detailed study of occupational segmentation between males and females, showing its evolution between 1995 and 2008 with the help of the computation of segregation indexes; v) finally, the last chapter treats the glass ceiling phenomenon, through the revision of recent papers and the analysis of two particular cases: the civil servants at central administration that occupy nomination-only positions and the professors at the University of Campinas.
Lista de siglas
CBO: Classificação Brasileira de Ocupações.
CLT: Consolidação das Leis de Trabalho.
CNAE: Classificação Nacional de Atividades Econômicas.
DAS: Direção e Assessoramento Superiores.
IBGE: Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística.
IES: Instituição de Educação Superior.
MTE: Ministério do Trabalho e Emprego.
PEA: População Economicamente Ativa.
PNAD: Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios.
Sumário
Resumo ii
Abstract xi
Lista de siglas xiii
Sumário xv
Introdução 1
Capítulo I: Evolução e determinantes da probabilidade de um empregado em serviços ser
funcionário público no Brasil 7
1 Introdução 7
2 Antecedentes 9
3 Material e Métodos 13
4 Resultados e Discussão 17
4.1 Resultado da desagregação do setor público nas esferas federal, estadual e municipal 25 4.2 Testando a influência do nível de instrução do pai 28 4.3 Testando a influência do tipo de ocupação do pai 30
4.4 Testando a influência do nível de vida 32
5 Considerações finais 34
Capítulo II: Evolução da presença de mulheres no setor público brasileiro no período 1992-200837
1 Introdução 37
2 Análise dos dados da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios 40
3 Panorama do setor público brasileiro no período 1992-2008 40
4 Situação da mulher no setor público brasileiro 53
4.1 Decomposição das variações nas proporções de mulheres entre 1992 e 2008 por esfera de governo 60
6 Apêndices 73
APÊNDICE A — Número de pessoas ocupadas no setor público, segundo os grupamentos de atividade do
trabalho principal. Brasil, 1992 a 2008. 73
Capítulo III: Diferenciais salariais entre os gêneros no setor público brasileiro no período 1992-2008 75
1 Introdução 75
2 Diferenciais salariais no setor público 78
3 Causas do diferencial de rendimentos entre os gêneros no setor público 86
3.1 Atributos individuais 86
3.2 Análise de regressão 93
3.2.1 Modelo estatístico 93
3.2.2 Equação de rendimento de funcionários públicos 96
3.2.3 Incorporando interações entre as variáveis 102
3.2.4 Diferença estrutural nas equações de rendimento estimadas para os servidores de cada sexo 105 3.2.5 Decomposição do hiato salarial por sexo no setor público 110
4 Considerações finais 117
5 Apêndices 119
APÊNDICE A — Diferenças regionais na distribuição e remuneração dos servidores públicos 119 APÊNDICE B — Estimativa da equação de rendimento de funcionários públicos ao se incorporar
interações entre as variáveis 126
Capítulo IV: Segregação ocupacional por sexo no setor público brasileiro no período 1995-2008129
1 Introdução 129
2 Material e métodos 131
2.1 Medidas de segregação ocupacional 131
2.2 A Relação Anual de Informações Sociais 137
3 Análise da segregação ocupacional no setor público 141
3.1 Um retrato da distribuição ocupacional por sexo dos servidores públicos em 2007 142 3.2 Análise da evolução do grau de segregação ocupacional de gênero no período 1995-2008 149
4 Uma comparação entre os graus de segregação nos setores público e privado 154
6 Apêndices 157
ÂPENDICE A — Cálculo dos índices de dissimilaridade (ID) e de Gini (Gs) dos trabalhadores ocupados
no setor público considerando outras formas de agregação das ocupações 157
Capítulo V: Segregação hierárquica de gênero no setor público brasileiro 161
1 Introdução 161
2 Causas da segregação hierárquica de gênero no mercado de trabalho 162
3 O teto de vidro no setor público brasileiro 166
3.1 O caso da administração pública federal 167
3.2 A condição feminina nas organizações públicas de ensino e pesquisa 169
3.2.1 Uma revisão de estudos recentes 169
3.2.2 O caso da Universidade Estadual de Campinas 171
3.2.3 Análise das informações do Censo da Educação Superior 175
4 Faltam às servidoras competências para o exercício de cargos de direção? 181
4.1 Percepções na administração pública 181
4.2 Percepções na carreira científica e acadêmica 185
5 Considerações finais 187
Conclusão 189
Introdução
Hoje, no Brasil, considerando o rendimento médio mensal de todos os trabalhos das pessoas ocupadas de 10 anos ou mais de idade, constata-se que as mulheres recebem, em média, apenas 71,6% do rendimento dos homens (IBGE, 2009).
As causas deste hiato de rendimento não residem, porém, na menor qualificação feminina para o trabalho. As evidências sugerem, pelo contrário, que se os salários fossem estabelecidos apenas com base nos atributos produtivos dos trabalhadores — isto é, nas características individuais observáveis que influem na capacidade e na habilidade adquirida para o trabalho, como educação e experiência profissional —, as mulheres ganhariam, em média, mais do que os homens (GIUBERTI e MENEZES-FILHO, 2005; LEME e WAJNMAN, 2000).
Uma causa importante da diferença de rendimentos observada entre os sexos está no padrão diferenciado de inserção ocupacional feminina no mercado de trabalho. Apesar da crescente proporção de mulheres na força de trabalho brasileira nas últimas décadas, a maior parte delas continua concentrada nas ocupações em que há predominância de seu sexo.1 Trata-se de um conjunto restrito de ocupações pertencentes principalmente ao setor de serviços, particularmente ao serviço doméstico, ao comércio, à prestação de serviços pessoais, às atividades de escritório e à saúde e educação.
A segregação ocupacional por sexo é, em princípio, um fenômeno distinto da discriminação de gênero. Esta se refere às barreiras — manifestas ou veladas — enfrentadas pelas mulheres para ingressarem e progrediremem determinadas funções — mesmo quando dotadas de características produtivas idênticas ou superiores às dos homens —, em razão de normas culturais que ditam a divisão do trabalho entre os sexos. Já a segregação se refere especificamente à maior concentração feminina em alguns tipos de ocupações, o que pode ser reflexo de escolhas pessoais.
1
Oliveira (2003) constata que a distribuição de homens e mulheres entre as ocupações por ela definidas, do ponto de vista da composição por sexo, como integradas, predominantemente femininas ou predominantemente masculinas pouco mudou entre 1981 e 1999. Tampouco observa declínio nos índices de segregação ocupacional por sexo calculados para o mesmo período.
No entanto, o fato de se verificar que as ocupações predominantemente femininas são menos valorizadas socialmente, sendo-lhes atribuídos ganhos inferiores aos recebidos nas profissões desempenhadas principalmente por homens,2 e apresentam piores condições de trabalho sugere que a segregação observada no mercado de trabalho resulta principalmente da discriminação. Reforça esta percepção a observação de que, mesmo quando dotadas de características produtivas idênticas às dos homens, as mulheres estão, em geral, pior inseridas profissionalmente, concentrando-se em ocupações e setores que exigem menor qualificação.
Por outro lado, mesmo escolhas profissionais aparentemente livres podem, na realidade, estar encobrindo a discriminação. É o caso quando, em lugar de se pautarem na vocação, elas refletem a inconsciente interiorização de normas de socialização que ditam o papel da mulher na divisão do trabalho. Ou, ainda, quando são influenciadas pela antecipação de situações futuras de discriminação, de competição acirrada com o sexo oposto ou de dificuldades para conciliar trabalho e obrigações familiares porque estas últimas recaem fundamentalmente sobre as mulheres.
A discriminação se faz ainda notar na menor velocidade com que as mulheres ascendem na carreira,3 o que resulta em sua sub-representação nos cargos de comando das organizações — como os de gerência e direção — e, consequentemente, nas altas esferas do poder, do prestígio e das remunerações. Este fenômeno, conhecido como teto de vidro, poderia explicar por que, mesmo em ocupações predominantemente femininas, os homens percebem, em média, rendimentos superiores aos das mulheres.4
Por fim, a discriminação pode se manifestar por ocasião da definição salarial. Não é incomum observar mulheres recebendo pagamento inferior ao dos homens, apesar de igualmente qualificadas, alocadas no mesmo ramo de atividade e desempenhando idêntica função.
2
Oliveira (2003) estima equações de rendimento em que, além de características socioeconômicas e demográficas dos indivíduos, adota-se a composição por sexo das ocupações como regressor. A autora verifica que os salários são mais baixos para os homens e, em maior medida, para as mulheres inseridos em uma ocupação predominantemente feminina do que em uma ocupação predominantemente masculina.
3
Este fenômeno é constatado por Coelho (2006), ao estimar o diferencial entre os sexos no tempo transcorrido entre o ingresso na empresa e a promoção a um cargo de comando, entre os empregados com nível superior de escolaridade da indústria de transformação brasileira.
4
Este trabalho trata destas diversas formas de segregação e desigualdades de gênero em um segmento específico do mercado de trabalho brasileiro, o setor público. Este segmento sempre exerceu elevado grau de atratividade sobre uma parte da população, em virtude da garantia de estabilidade no emprego assegurada aos trabalhadores após o período probatório,5 prerrogativa que se destaca em uma economia marcada pela instabilidade. Soma-se a isto o crescente hiato salarial que vêm apresentando os servidores de diversas carreiras, nos últimos anos, em relação aos empregados do setor privado. Verificado em estudos acadêmicos,6 este diferencial salarial tem sido amplamente divulgado pela imprensa,7 contribuindo para a crescente procura por cargos públicos.
Além da maior estabilidade no emprego e das vantagens salariais, em várias carreiras, em relação ao setor privado, o Estado prima pela maior transparência em seus processos de seleção de pessoal e pela isonomia de vencimentos para cargos com atribuições iguais ou assemelhadas. A primeira destas práticas é garantida pela obrigatoriedade de realização de concursos públicos para contratação de servidores, introduzida por ocasião da Constituição Federal de 1988. A segunda é prevista em lei, a exemplo do que estabelece o Regime Jurídico dos Servidores Públicos Civis da União. Ambas têm potencial para coibir práticas discriminatórias contra as mulheres, à medida que buscam assegurar igual oportunidade de inserção profissional a indivíduos portadores de um mesmo conjunto de atributos produtivos e promover a padronização dos critérios de remuneração.
Apesar disso, verifica-se um diferencial salarial importante entre os sexos no setor público. O objetivo desta pesquisa consiste em analisar a evolução deste hiato de rendimentos e investigar suas causas, avaliando em que medida ele pode ser atribuído a diferenças nas dotações produtivas dos servidores, ao padrão distinto de inserção setorial e ocupacional das mulheres no mercado de trabalho e à discriminação — seja ela ocupacional, hierárquica ou salarial propriamente dita.
5
Cabe destacar que o servidor contratado pela Consolidação das Leis do Trabalho (CLT) não tem direito à estabilidade no emprego. Além disso, o funcionário público estatutário pode ser exonerado em decorrência do excesso de gasto público e caso apresente desempenho considerado insuficiente.
6
Ver, por exemplo, Najberg, Moraes e Ikeda (2002), Marconi (2003) e Vaz e Hoffmann (2007). 7
Para tanto, o trabalho está organizado em cinco capítulos. O primeiro deles tem como finalidade determinar os fatores que influenciam a probabilidade de um indivíduo ocupado no setor de serviços, na condição de empregado, ser servidor público no Brasil. Ou seja, identificam-se as características pessoais e os atributos produtivos decisivos para alguém identificam-se tornar funcionário público, destacando as diferenças observadas entre os sexos. Os dados utilizados são extraídos da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios e emprega-se o método de lógite — comumente aplicado ao estudo da escolha ocupacional dos indivíduos — para o desenvolvimento da análise.
A revisão bibliográfica que precedeu a pesquisa revelou um padrão diferenciado de inserção feminina no setor público, com elevada razão de mulheres nas esferas municipal e estadual e nas áreas consideradas ―sociais‖ dos serviços públicos. Os estudos disponíveis sobre o assunto, entretanto, abordam-no de um ponto de vista estático, analisando as diferenças na distribuição por sexo dos servidores — segundo esfera de governo, nível hierárquico ou tipo de ocupação — em anos isolados. A bibliografia existente não permite, assim, avaliar como evoluiu a proporção de servidoras nos últimos anos, particularmente em face das transformações verificadas no mercado de trabalho. A fim de contribuir para esta questão, procura-se, no segundo capítulo, analisar o comportamento da representação feminina nos diversos segmentos do setor público entre os anos de 1992 e 2008, utilizando, para tanto, as informações da PNAD. Estes dados são examinados à luz das modificações observadas na composição do setor público e da crescente participação das mulheres no mercado de trabalho no referido período.
No terceiro capítulo analisa-se o comportamento do hiato salarial de gênero, em favor dos homens, observado no setor público brasileiro entre 1992 e 2008, investigando-se suas causas. Para tanto, estima-se a equação de rendimentos dos funcionários públicos utilizando-se controles para o treinamento e a experiência das pessoas (idade e escolaridade), as discriminações do mercado de trabalho (cor e sexo), as diferenças regionais (região do país e localização do domicílio) e as segmentações existentes no interior do setor público (esfera de governo, ramo de atividade econômica, grupamento ocupacional e adesão a sindicato trabalhista). O mesmo modelo é, posteriormente, estimado em separado para os servidores de cada sexo, a fim de se verificar a hipótese de existência de retornos distintos às características observáveis de homens e mulheres, indicando a vigência de critérios distintos de remuneração. Aplica-se, por fim, a decomposição de Blinder-Oaxaca à diferença salarial média entre os dois grupos, a fim de decompô-la na parcela
explicada pelas características observáveis da mão-de-obra e no componente derivado dos retornos a estas características. Esta análise permite identificar quanto do diferencial total de rendimento é explicado pelos distintos perfis produtivos e padrões de inserção profissional dos indivíduos, e quanto permanece inexplicado, podendo ser associado à discriminação contra a mulher.
No quarto capítulo aprofunda-se a análise da segregação por sexo nas ocupações do setor público brasileiro. Para tanto, em lugar da PNAD é utilizada uma base de dados de natureza censitária, a Relação Anual de Informações Sociais. Apresenta-se um retrato da distribuição ocupacional dos servidores em 2007, averiguando-se em quais ocupações as mulheres tendem a trabalhar e em que medida elas desempenham funções ―masculinas‖, isto é, nas quais anteriormente se verificava a dominância dos homens. Além disso, por meio do cálculo de índices sintéticos, obtém-se uma medida aproximada do grau total de segregação e de seu comportamento no período 1995-2008. A hipótese que se pretende verificar é a de que a crescente feminização do emprego público no período recente — constatada no segundo capítulo — não impediu a persistência da segmentação por sexo no desempenho das ocupações, replicando-se, em grande medida, a forma tradicional de se conceber a divisão sexual do trabalho. A segregação vertical nas carreiras do setor público brasileiro é tratada no quinto capítulo. Este fenômeno não pode ser estudado por meio das pesquisas domiciliares realizadas pelo IBGE ou dos registros administrativos do Ministério do Trabalho, pois estas pesquisas captam informações a respeito da ocupação do indivíduo, mas não da função por ele assumida. São estudados, por esta razão, dois casos particulares: o dos servidores da administração pública federal que ocupam cargos em comissão do grupo direção e assessoramento superiores (DAS) e o dos docentes do magistério superior da Universidade Estadual de Campinas. Estes casos se somam a diversos outros, os quais são objeto de revisão neste capítulo. Busca-se identificar as razões pelas quais, a despeito da vigência de métodos mais objetivos e transparentes de seleção de pessoal, observa-se a sub-representação feminina nas instâncias superiores da hierarquia das organizações estatais.
Capítulo I: Evolução e determinantes da probabilidade de um
empregado em serviços ser funcionário público no Brasil
1 Introdução
O emprego no setor público no Brasil sempre exerceu certo grau de atratividade sobre uma parte da população, em virtude da prerrogativa de estabilidade existente neste segmento,8 qualidade que se destaca em uma economia marcada pela instabilidade.
Nos últimos anos, o crescente hiato salarial em relação ao setor privado somou-se à garantia de estabilidade, tornando o setor público ainda mais atrativo.
Najberg, Moraes e Ikeda (2002), por exemplo, investigando a remuneração média dos trabalhadores do setor público com base nos dados do Censo Demográfico de 2000, constatam que, para todos os estados da Federação, a remuneração dos servidores públicos é superior à remuneração média do total do pessoal ocupado.
Marconi (2003) mostra que não só os salários médios pagos no setor público são superiores aos pagos no setor privado, como os diferenciais brutos (sem controles para características demográficas e produtivas) de salário médio entre os dois setores aumentaram ao longo da década de 1990. Com exceção dos celetistas,9 o salário dos servidores públicos apresentou crescimento maior que o registrado para os trabalhadores do setor privado entre 1993 e 1999. Ao introduzir controles para características demográficas (gênero, cor e idade), produtivas (nível educacional e experiência no trabalho) e institucionais (grau de sindicalização e localização geográfica do trabalhador), este autor observa que os diferenciais salariais reduzem-se substancialmente em relação aos diferenciais brutos. Não obstante, permanecem positivos para
8
O artigo 41 da Constituição brasileira assegura o direito à estabilidade ao servidor que completar três anos de efetivo exercício em cargo obtido por concurso público. Este dispositivo, porém, não se aplica aos servidores contratados sob a Consolidação das Leis de Trabalho (CLT).
9
Trata-se, neste caso, dos funcionários públicos contratados sob as normas da Consolidação das Leis de Trabalho (CLT). Os ―estatutários‖, por seu turno, são os empregados públicos e de autarquias regidos pelo Estatuto dos Funcionários Públicos.
os funcionários públicos na maioria dos casos analisados, revelando que os salários no setor público são, em geral, superiores aos pagos no setor privado.
Vaz e Hoffmann (2007) constatam que o hiato salarial entre funcionários públicos e empregados do setor privado com carteira assinada alocados no setor de serviços, no Brasil, ampliou-se de forma não desprezível entre 1992 e 2005. Em 1992, os empregados do setor privado com carteira assinada auferiam um rendimento cerca de 20% inferior ao recebido por funcionários públicos. Em 2005, esta diferença havia se ampliado para aproximadamente 36%.
Pode-se afirmar, portanto, que o setor público constitui, ao menos para os trabalhadores assalariados, um segmento privilegiado do mercado de trabalho brasileiro. Desta constatação decorre uma indagação elementar: quais são os fatores fundamentais para o ingresso neste setor de atuação? Sabe-se que o perfil dos servidores públicos é qualitativamente melhor que o observado entre os trabalhadores do setor privado, pois seu nível de escolaridade é, em média, mais elevado (RAMALHO e URANI, 1995; MARCONI, 2003). Isto sugere uma relação positiva entre a escolaridade e a probabilidade de ser funcionário público.
O objetivo deste capítulo é investigar as variáveis que influenciam a probabilidade de um indivíduo ocupado no setor de serviços ser funcionário público no Brasil.
Além de testar o papel de um conjunto de atributos pessoais e socioeconômicos, examina-se examina-se o nível de vida e o grau de instrução e examina-setor de ocupação do pai do indivíduo têm efeito estatisticamente significativo sobre a probabilidade estudada.
Salvo para os modelos em que se inclui a escolaridade e o setor de atuação do pai entre as variáveis explanatórias, são comparados os anos de 1996 e 2005, a fim de avaliar se houve modificações no papel das diversas variáveis, ao longo deste período.
Os dados utilizados foram extraídos da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD) e empregaram-se os métodos de lógite — comumente aplicado ao estudo da escolha ocupacional dos indivíduos — e de componentes principais para o desenvolvimento da análise.
O capítulo está organizado em quatro partes, além desta. Na primeira seção são retomados artigos em que foram aplicados modelos de escolha discreta ao estudo da inserção profissional dos indivíduos.
A seção seguinte é destinada à apresentação da base de dados e da metodologia de trabalho.
Na terceira seção são apresentados e discutidos os resultados. Além de um modelo de lógite binário, que trata o setor público de forma agregada, estima-se um modelo multinomial que distingue as três esferas de governo, federal, estadual e municipal. Em seguida, utilizando perguntas suplementares realizadas na PNAD de 1996, procura-se testar se o nível de instrução e o setor de atuação profissional do pai do indivíduo são relevantes na determinação de seu setor de emprego. Por fim, mediante uma análise de componentes principais, constroem-se duas variáveis indicadoras do nível de vida, que são adicionadas à equação de lógite, a fim de avaliar se este fator exerce influência sobre a probabilidade de ser servidor público.
Para encerrar a análise, na última seção são retomados os principais resultados obtidos e apresentadas as conclusões.
2 Antecedentes
Diversos modelos não-lineares de resposta discreta já foram aplicados ao estudo da escolha ocupacional dos indivíduos, em diferentes contextos.
Schmidt e Strauss (1975), por exemplo, estimam lógites multinomiais para os anos de 1960, 1967 e 1970, para a predição da ocupação dos norte-americanos, com base em certas características pessoais (raça, sexo, nível educacional e experiência no mercado de trabalho). As possibilidades de resposta correspondem a cinco grupos ocupacionais construídos pelos autores: ―professional‖, ―white collar‖, ―craft‖, ―blue collar‖ e ―menial‖.10
Os resultados indicam que, em geral, maiores níveis de escolaridade e de experiência aumentam a probabilidade de um indivíduo ter um trabalho não braçal e com maior status social. A exceção fica por conta dos ―blue collars‖, para os quais a maior experiência é desfavorável, pois diminui sua probabilidade de ocorrência, relativamente a ―menial‖.
10
Na categoria ―professional‖ encontram-se executivos, administradores, dirigentes e autoridades do setor público e proprietários (exceto proprietários rurais); os ―white collars‖ correspondem a vendedores e funcionários de escritório; em ―craft‖ estão os administradores rurais, proprietários rurais, técnicos especialistas, supervisores de fábrica e artesãos; os ―blue collar‖ são os operários de fábrica; finalmente, a categoria ―menial‖ compreende os trabalhadores domésticos, trabalhadores rurais, encarregados e empregados do setor de serviços (garçom, camareiro etc.).
Ao analisar o efeito de gênero, os autores constatam que ser mulher, ceteris paribus, aumenta a probabilidade de pertencer a qualquer grupo ocupacional relativamente ao subsequente, considerando a seguinte ordenação: 1o)―white collar‖; 2o)―menial‖; 3o)―professional‖; 4o)―blue collar‖ e 5o)―craft‖. Portanto, é maior a probabilidade de elas serem ―white collars‖ ou ―menials‖ e de encontrar homens nas ocupações de ―blue collars‖ e ―crafts‖.
Ser negro, por seu turno, torna mais provável que um indivíduo tenha as ocupações menos desejadas — ―menial‖ e ―blue collar‖. As probabilidades calculadas mostram a preponderância de mulheres negras na categoria de ―menials‖, de mulheres brancas entre os ―white collars‖ e de homens — especialmente brancos — em ―craft‖.
As mudanças intertemporais observadas nos coeficientes não foram significativas ao nível de 5%.
Os autores também estimam o modelo em separado para cada uma das quatro regiões dos EUA (Nordeste, Norte Central, Sul e Oeste), verificando que as diferenças entre regiões não são expressivas a ponto de invalidarem a amostra nacional.
Analogamente, estratifica-se a amostra em homens e mulheres e, em seguida, em brancos e negros. Em nenhum dos casos foram encontradas diferenças importantes nos coeficientes observados para as variáveis educação, experiência e raça (no caso da estratificação por gênero) ou para educação, experiência e sexo (no caso da estratificação por cor).
Boskin (1974) estima um modelo de lógite condicional no qual a probabilidade de escolher uma determinada ocupação é função de atributos observáveis desta ocupação interagindo com as características do indivíduo. Seu objetivo é testar a hipótese adotada pela teoria do capital humano de que a escolha profissional dos indivíduos é governada pelos benefícios (o retorno potencial e ganhos não pecuniários) e pelos custos (treinamento e retornos potenciais perdidos) envolvidos na escolha.
São utilizadas três variáveis explanatórias, cujo valor varia de acordo com a alternativa de resposta do lógite, ou seja, de acordo com a ocupação escolhida pelo indivíduo: o valor presente do rendimento total que se espera auferir ao longo da vida profissional — estimado para cada indivíduo como uma função de suas características pessoais —, os custos do treinamento exigido pela ocupação e o valor presente dos rendimentos que se supõe que não serão auferidos ao longo da vida profissional devido ao desemprego — este último também estimado com base nas características pessoais dos indivíduos. Os resultados obtidos são consistentes com as hipóteses
enunciadas pela teoria do capital humano e mostram que os trabalhadores tendem a escolher as ocupações que apresentam maior valor presente dos rendimentos esperados, menores custos de treinamento e menores perdas potenciais devido ao desemprego. Além disso, observa-se que os homens brancos tendem a atribuir menor peso aos custos de treinamento e às potenciais perdas associadas ao desemprego relativamente aos ganhos esperados, quando comparados a homens negros e mulheres brancas ou negras. Isto é consistente com as hipóteses de desigualdade no acesso a financiamentos para aperfeiçoamento profissional e de existência de diferentes níveis de aversão ao risco.
No Brasil, há alguns exemplos recentes de aplicação de modelos de escolha discreta para o estudo da inserção profissional dos indivíduos.
Em Ferman (2004), um modelo de próbite é empregado com a finalidade de calcular a probabilidade de um indivíduo se tornar empregador e, em particular, de estudar o efeito da riqueza pessoal sobre esta variável. São utilizadas informações extraídas da PNAD e, além da riqueza, características individuais e do estado de residência do indivíduo são empregadas como variáveis explanatórias. Como proxy para o capital pessoal, utiliza-se uma medida baseada em condições de moradia, construída mediante uma análise de componentes principais. Ademais, consideram-se apenas os chefes de família com idade entre 20 e 29 anos, para contornar possíveis problemas de endogeneidade, pois se sabe que existe uma dupla causalidade entre riqueza e inserção ocupacional a partir de uma determinada fase do ciclo de vida.
Os resultados obtidos corroboram a hipótese sugerida pelo autor de existência de imperfeições no mercado de crédito brasileiro, pois o coeficiente relacionado à variável de riqueza foi positivo, indicando que não apenas a relação entre custo e benefício, mas também a dotação inicial do agente é relevante para sua decisão de investimento.
Contudo, a análise dos dados para o período compreendido entre 1981 e 2001 permitiu constatar que a importância da riqueza inicial para a probabilidade de se tornar empregador diminuiu com a estabilização da economia após o Plano Real.
Casari (2006) realiza um estudo de caso com os estudantes da Universidade de São Paulo (USP) para avaliar se o retorno esperado do ensino superior é determinante para a escolha da carreira e para estudar como as habilidades e as características socioeconômicas dos indivíduos a ela se associam.
São estimados dois modelos de escolha discreta: primeiro, um lógite multinomial com seis alternativas de escolha, conforme a área em que a carreira escolhida se classifica: educação, ciências humanas, negócios, saúde, engenharia e matemática/ciências. Atributos descritivos das habilidades e das características dos indivíduos (idade, nota obtida no vestibular, número de televisores no domicílio e variáveis binárias para sexo, ensino médio particular e motivo da escolha da carreira ser a facilidade de ingresso) são utilizados como variáveis explanatórias.
Os resultados apontam que as carreiras com maiores probabilidades de escolha pertencem às áreas de saúde (30,51%) e ciências humanas (22,35%). O aluno do sexo masculino tem maior probabilidade de cursar uma carreira de negócios, engenharia ou matemática/ciências e os mais jovens têm maior probabilidade de escolher algo em saúde ou engenharia. Um maior nível de habilidade (expresso pela nota obtida no vestibular) é encontrado entre os estudantes de ciências humanas, saúde e engenharia. Um maior número de televisores no domicílio aumenta a probabilidade de o indivíduo escolher engenharia, mas diminui a probabilidade de escolha das alternativas educação e matemática/ciências. A facilidade de ingresso diminui a probabilidade associada às alternativas ciências humanas e engenharia e aumenta a probabilidade de ser negócios ou matemática/ciências. Por fim, o coeficiente associado à variável binária indicadora de ensino médio cursado em escola particular só é significativo para as áreas de ciências humanas e matemática/ciências, mostrando que o ensino médio em escolas privadas diminui a probabilidade de escolha dessas alternativas.
Para testar se o retorno esperado do ensino superior é determinante para a escolha da carreira, a autora estima um modelo de lógite condicional, mantendo aquelas seis alternativas de resposta e utilizando como variáveis explanatórias: sexo, nota obtida no vestibular e número de televisores no domicílio (representativas das características dos indivíduos); e o salário médio esperado para a área de atuação (dados do Censo de 2000), que varia conforme a alternativa de resposta.
O resultado obtido permite concluir que, para os alunos matriculados na USP em 1995 e 1996, o retorno esperado do ensino superior não é determinante para a escolha da carreira. Esse resultado, segundo a autora, ―contraria aquele esperado de acordo com as teorias clássicas e poderia indicar que os alunos não têm acesso aos dados sobre os salários, fazem previsões erradas ou ainda que, para esses estudantes, o salário não é relevante no momento da escolha‖.
3 Material e Métodos
Para a realização da análise subsequente foi utilizada a Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD), realizada pelo IBGE, referente aos anos de 1996 e 2005.
A PNAD é uma pesquisa anual baseada em uma amostra probabilística de domicílios. São investigadas diversas características socioeconômicas, como educação, trabalho e rendimento, além de características gerais da população, como idade, sexo, cor, composição da família e do domicílio, migração, fecundidade etc. Em 2004 a pesquisa abrangeu, pela primeira vez, todo o país, pois até então não eram coletadas informações das áreas rurais de Rondônia, Acre, Amazonas, Roraima, Pará e Amapá.
Para analisar as variáveis que influenciam o ingresso de um indivíduo na carreira pública, empregou-se o método de lógite. Este método permite avaliar o efeito de cada variável explanatória na probabilidade de ocorrência de determinado evento, mantendo constantes os demais fatores relevantes.
De acordo com Wooldridge (2002, p. 457-459), toma-se como ponto de partida para o desenvolvimento do modelo uma formulação linear em termos de uma variável latente Yi*, não
observada:
i i
i e
Y* xβ , (1.1) em que xi é um vetor-linha de variáveis explanatórias e β o vetor-coluna dos parâmetros
associados a estas variáveis.
Admite-se que o termo aleatório ei segue uma distribuição logística padrão. Assim, sua
função de distribuição acumulada é dada por:
z z z G exp 1 exp (1.2) Embora se desconheçam os valores de Yi*, são conhecidos os valores da variável binária
i
Y , que se relaciona a Yi* da seguinte forma:
Yi 1 se Yi* 0 (1.3) Yi 0 se Yi* 0
A probabilidade de Yi assumir o valor um pode ser expressa em termos da variável latente * i Y : i i i i i i i i i i PY P e P e Y P 1|x * 0|x xβ 0|x xβ|x (1.4) Dada a simetria da distribuição logística padrão em torno da média zero, podemos escrever: i i i i i i P e e P x β|x xβ|x (1.5) Supondo que ei é independente do vetor xi, tem-se:
β x β x β x x β x i i i i i i G e P exp 1 exp | (1.6) Para conhecer o efeito parcial de uma variável explanatória contínua Xij sobre a
probabilidade de sucesso, mantidas constantes as demais variáveis explanatórias, devemos calcular: β x β x x i j ij i ij i i g X G X Y P 1| (1.7) sendo j o parâmetro associado a Xij e g xiβ a função de densidade de probabilidade do
termo aleatório ei. Verifica-se que g xiβ G xiβ 1 G xiβ .
Como se vê, o efeito parcial de Xij é variável e depende dos valores das demais variáveis explanatórias.
Como G é uma função de distribuição acumulada estritamente crescente, g xiβ será
sempre positivo. Consequentemente, o efeito parcial de Xij sobre a probabilidade modelada terá
sempre o mesmo sinal de j. No entanto, para conhecer a magnitude deste efeito é preciso
estimar a expressão acima.
No caso de Xik ser uma variável binária, seu efeito sobre a probabilidade de sucesso quando seu valor muda de zero para um, mantendo as demais variáveis constantes, é dado por:
0 , ,..., , | 1 1 , ,..., , | 1 i1 i2 i,(k 1) i i1 i2 i,(k 1) i X X X PY X X X Y P 1 ) 1 ( , 2 2 1 1 1 ) 1 ( , 2 2 1 1 1 ) 1 ( , 2 2 1 1 1 ) 1 ( , 2 2 1 1 ... exp 1 ... exp ... exp 1 ... exp k k i i i k k i i i k k k i i i k k k i i i X X X X X X X X X X X X (1.8)
No caso deste exercício, o modelo construído teve como variável dependente a probabilidade de um indivíduo ter ingressado na carreira pública, na condição de celetista ou estatutário. Os funcionários públicos estatutários civis e militares constituem, na PNAD, duas das categorias possíveis da variável posição na ocupação (V4706). Já os servidores públicos celetistas são obtidos por meio da seleção simultânea dos indivíduos cuja posição na ocupação seja ―empregado com carteira de trabalho assinada‖ e cujo setor de emprego (variável V9032) seja ―público‖. Estas duas variáveis — assim como todas as demais aqui empregadas com a finalidade de captar as características do trabalho dos indivíduos — referem-se ao trabalho principal na semana de referência da pesquisa.
Além do modelo de lógite binário destinado a estimar a probabilidade de ser servidor público, estimou-se um modelo de lógite multinomial em que se observam quatro possíveis resultados para a variável dependente: ser funcionário público federal, estadual, municipal ou não ser servidor (tomado como base). A construção deste modelo, que constitui uma extensão do modelo de lógite binário para o caso em que a variável dependente possui mais de duas categorias de resposta, é explicada por Wooldridge (2002, p. 497-499).
As variáveis explanatórias, listadas a seguir, foram todas aquelas que se julga que podem afetar a participação de um indivíduo no mercado de trabalho do setor público. São, em grande parte, variáveis binárias que assumem o valor um se o indivíduo pertence a determinado grupo, ou zero, caso não pertença.
uma variável binária para sexo, que assume valor um para mulheres;
quatro variáveis binárias para distinguir indivíduos brancos (tomados como base), indígenas, pretos, amarelos e pardos; teoricamente, estas variáveis não devem ser relevantes para determinar se um indivíduo trabalha ou não no setor público, pois a legislação assegura igual oportunidade de inserção profissional no setor público a indivíduos portadores de um mesmo conjunto de atributos produtivos;
cinco variáveis binárias para distinguir seis grandes regiões: Nordeste (tomado como base), Norte, Sudeste (excluindo o estado de São Paulo), o estado de São Paulo, Sul e Centro-Oeste;
cinco variáveis binárias para identificar seis faixas de escolaridade: analfabeto, ensino primário incompleto, ensino primário completo (categoria de base), ensino fundamental completo, ensino médio completo e ensino superior completo;
duas variáveis binárias para caracterizar a localização do domicílio: domicílio situado em região metropolitana (categoria tomada como base), domicílio situado em área urbana não-metropolitana e domicílio situado em área rural não-metropolitana;
a experiência potencial, calculada como a diferença entre a idade corrente do indivíduo e a idade com que começou a trabalhar,11 medida em dezenas de anos para evitar que os coeficientes sejam muito pequenos;
a experiência potencial ao quadrado, pois não se deseja impor uma relação linear entre a experiência potencial do indivíduo e a probabilidade de que ele seja funcionário público.
É importante esclarecer que a população de referência neste trabalho é constituída pelos indivíduos com 10 anos ou mais de idade que se encontram ocupados em serviços12 na condição de empregado.13 Estamos estudando, portanto, a probabilidade de um indivíduo qualquer ser funcionário público, dado que ele é empregado em serviços.
A eliminação dos indivíduos ocupados em atividades na agricultura e na indústria (seja em outras atividades industriais, na indústria de transformação ou na construção) foi julgada necessária porque foi encontrado um número muito pequeno de funcionários públicos ligados a estes ramos, para os dois anos em questão.
Também foram eliminados da amostra os indivíduos para os quais faltava alguma informação relevante para a análise. Os cálculos foram realizados ponderando cada observação pelo respectivo fator de expansão.14
Visando a comparabilidade com o ano de 1996, as informações referentes a 2005 representam a cobertura geográfica da pesquisa existente até 2003, ou seja, sem incluir a área rural de Rondônia, Acre, Amazonas, Roraima, Pará e Amapá.
11
Trata-se da diferença entre as variáveis V8005 e V9892. 12
Comércio e reparação, alojamento e alimentação, transporte, armazenagem e comunicação, administração pública, educação, saúde e serviços sociais, serviços domésticos e outros serviços coletivos, sociais e pessoais.
13
Incluem-se nesta categoria empregados com carteira, militares, funcionários públicos estatutários, outros empregados sem carteira e empregados sem declaração de carteira.
14
Para a PNAD de 1996 foram utilizados os fatores de expansão divulgados juntamente com a PNAD de 1997, os quais foram corrigidos com base na contagem populacional de 1996.
4 Resultados e Discussão
A proporção de funcionários públicos entre os indivíduos ocupados no setor de serviços na condição de empregado era de aproximadamente 34% em 1996 e 33,4% em 2005. A distribuição destes servidores segundo nível de governo sofreu alterações importantes entre 1996 e 2005, tendo diminuído a proporção de empregados federais e estaduais e aumentado de cerca de 40% para 53% a participação dos servidores municipais (tabela 1.1).
Tabela 1.1: Distribuição dos funcionários públicos segundo nível de governo (em %). Brasil1, 1996 e 2005.
1996 2005
Federal 17,16 12,62
Estadual 43,32 34,60
Municipal 39,53 52,78
Total 100,00 100,00
Fonte: Microdados PNAD de 1996 e 2005. Elaboração própria.
Nota: 1Exclusive as áreas rurais de Rondônia, Acre, Amazonas, Roraima, Pará e Amapá.
A experiência potencial média dos empregados públicos aumentou em cerca de dois anos entre 1996 e 2005, mantendo-se praticamente constante para os trabalhadores do setor privado. Logo, a diferença de experiência entre os dois segmentos, favorável ao setor público, ampliou-se de aproximadamente cinco para sete anos no período considerado (tabela 1.2).
Tabela 1.2: Experiência potencial média dos empregados em serviços, segundo área de atuação (em anos). Brasil1, 1996 e 2005.
1996 2005
Setor público (a) 21,28 23,25
Setor privado (b) 16,10 16,38
Diferença (a – b) 5,17 6,88
Fonte: Microdados PNAD de 1996 e 2005. Elaboração própria.
Nota: 1Exclusive as áreas rurais de Rondônia, Acre, Amazonas, Roraima, Pará e Amapá.
Na tabela 1.3 observamos a proporção de funcionários públicos em diversas categorias. Considerando, por exemplo, todos os empregados em serviços do sexo masculino, 26,4% é a porcentagem dos que estão vinculados ao setor público. Como entre as mulheres essa proporção é superior a 40%, é de se esperar que, no modelo de lógite a ser estimado, a variável binária para mulher tenha efeito positivo sobre a probabilidade de ser funcionário público.
Nas categorias relativas à cor, observamos que, em 1996, havia maior proporção de funcionários públicos entre os amarelos (37,7%). Esta, no entanto, foi justamente a categoria que apresentou menor participação de servidores em 2005 (30,8%). Também cabe observar que, de 1996 para 2005, diminuíram as diferenças na proporção de servidores de uma categoria de cor para outra. Em 2005 estas diferenças não superavam dois pontos percentuais.
A julgar pela porcentagem de funcionários públicos encontrados entre os indivíduos que possuem educação superior, este atributo deve aumentar a probabilidade de um empregado em serviços estar alocado no setor público. O mesmo se poderia afirmar a respeito do ensino médio completo em 1996. Em 2005, no entanto, a proporção de indivíduos com este nível de escolaridade vinculados ao setor público havia diminuído quase dez pontos percentuais, situando-se abaixo, inclusive, da porcentagem de analfabetos que são situando-servidores.
No que se refere à localização do domicílio, merece destaque o fato de mais da metade dos empregados em serviços da área rural possuir um emprego público. De fato, são limitadas as possibilidades de ocupações em serviços para os moradores desta área.15 Em contrapartida, nas regiões metropolitanas as alternativas de trabalho neste setor de atividade são tantas que o emprego público acaba por representar pouco mais de ¼ das possibilidades existentes.
As regiões do país que apresentam maior proporção de servidores são Norte e Nordeste, com respectivamente 45% e 43% em 2005. No outro extremo situa-se o estado de São Paulo, onde se observa que apenas ¼ dos indivíduos alocados em serviços na condição de empregados são funcionários públicos. Naturalmente, não supomos que isso se deva a um menor valor absoluto de servidores paulistas em relação às demais regiões consideradas,16 mas ao maior leque de ocupações em serviços neste estado, que reduz a participação dos cargos públicos sobre o total.
15
Os cargos públicos de natureza administrativa e em educação, saúde e serviços sociais representavam, em 2005, respectivamente 18% e 36% de todas as ocupações em serviços existentes em áreas rurais não-metropolitanas (na condição de empregado).
16
De acordo com Najberg, Moraes e Ikeda (2002), do conjunto de 6,1 milhões de funcionários da administração pública e das empresas cujo principal controlador é o governo, 22,6% — ou 1,38 milhão — estão em São Paulo, porcentagem próxima à apresentada por todo o Nordeste, que é de 25,5%. As regiões Sudeste (exclusive São Paulo), Sul, Centro-Oeste e Norte respondem, respectivamente, por 18,8%, 14,7%, 12,0% e 6,4% deste contingente de trabalhadores.
Tabela 1.3: Proporção de funcionários públicos em categorias de diversas variáveis (em %). Brasil1, 1996 e 2005. 1996 2005 Sexo Masculino 26,40 26,40 Feminino 43,53 41,18 Cor Branco 33,42 32,74 Indígena 37,48 34,18 Preto 29,42 33,70 Amarelo 37,72 30,77 Pardo 35,66 34,48 Escolaridade Analfabeto 31,13 38,30
Ensino primário incompleto 24,77 29,51
Ensino primário completo 20,75 20,85
Ensino fundamental completo 24,92 20,11
Ensino médio completo 43,80 34,57
Ensino superior completo 65,18 61,62
Localização do domicílio
Área urbana não-metropolitana 37,75 36,18
Área rural não-metropolitana 55,05 55,09
Região metropolitana 26,30 26,50 Região Nordeste 44,27 42,95 Norte 47,49 45,42 MG+ES+RJ 31,04 30,93 SP 24,91 25,05 Sul 32,83 30,27 Centro-Oeste 38,06 36,86 Total 33,96 33,43
Fonte: Microdados PNAD de 1996 e 2005. Elaboração própria.
Nota: 1Exclusive as áreas rurais de Rondônia, Acre, Amazonas, Roraima, Pará e Amapá.
Na tabela 1.4 observamos o valor da probabilidade estimada pelo modelo de lógite e informações sobre a qualidade do ajustamento.
Tabela 1.4: Probabilidades calculadas. Brasil1, 1996 e 2005.
1996 2005
P (Y=1|x) (em %) (A) 32,94 31,20
P (Y=1|x) (em %) (B) 15,54 13,36
Valor p para o teste de Wald (em %) <0,01 <0,01
Pseudo R2 (em %) 19,49 19,28
c 0,77 0,77
Fonte: Microdados PNAD de 1996 e 2005. Elaboração própria.
A probabilidade de um indivíduo ocupado no setor de serviços encontrar-se trabalhando no setor público foi calculada de duas maneiras diferentes. Primeiro, considerando o ponto médio de todas as variáveis explanatórias,17 inclusive as binárias (A). Em seguida, considerando o ponto médio das variáveis contínuas e as categorias de base das variáveis binárias (B).
No caso da primeira forma de cálculo, a probabilidade de ser funcionário público em 1996 e em 2005 era de, respectivamente, 33% e 31%, aproximadamente. Este resultado está próximo da proporção de funcionários públicos observada entre os empregados ocupados em serviços, que era de 34% em 1996 e 33,4% em 2005.
No caso da segunda forma de cálculo, a probabilidade de um indivíduo do sexo masculino, branco, nordestino, residente em área urbana metropolitana e com ensino primário completo trabalhar no setor público, dado que ele se encontrava ocupado no setor terciário, reduziu-se de 15,5% em 1996 para 13,4% em 2005. Cabe destacar que a experiência potencial média deste indivíduo elevou-se de 17,9 para 18,7 anos no mesmo período.
O resultado obtido para o teste de Wald permite refutar a hipótese de nulidade conjunta dos parâmetros. O pseudo coeficiente de determinação (pseudo R2), tanto em 1996 quanto em 2005, encontrava-se próximo a 20%. Cabem aqui algumas observações.
Primeiro, é preciso notar que, neste caso, o R2 não pode ser interpretado como uma medida da proporção da variabilidade total da variável dependente explicada pelo modelo. O coeficiente de determinação aqui apresentado corresponde à adaptação de Cox e Snell18 para modelos não-lineares estimados por máxima verossimilhança. Seu valor máximo é menor que um e sua escala de variação modifica-se de acordo com o modelo que está sendo estimado, o que impede comparações. Portanto, mais importantes que o R2, neste caso, são a significância estatística das variáveis explanatórias e seus efeitos marginais.
17
No caso da variável experiência potencial ao quadrado, considerou-se o quadrado da experiência potencial média.
18
O pseudo R2 de Cox e Snell é dado por
N M L M L 2 mod int
1 , sendo N o tamanho da amostra, L Mint a função de verossimilhança para o modelo que apresenta apenas o intercepto como variável explanatória eL Mm od a função de verossimilhança para o modelo ―completo‖.
Podemos utilizar como medida da qualidade do ajustamento do lógite o índice c, calculado com base no conceito de pares concordantes e discordantes.19 Como o valor máximo que essa medida pode alcançar é um, o valor que obtivemos, 0,77, indica uma boa qualidade de ajuste.
Por fim, não podemos deixar de observar que a determinação do setor de trabalho no qual um indivíduo irá atuar depende de uma série de fatores que não foram captados pelas variáveis explanatórias incluídas neste modelo, por diversas razões. Por um lado, há dificuldades para mensurar a importância que os indivíduos conferem às características do emprego público
vis-à-vis do privado, por exemplo, estabilidade, sistema de previdência social etc. Estas preferências
determinam o empenho pessoal em alocar-se em um ou outro setor. Por outro lado, certos atributos importantes para o sucesso na tentativa de ingresso na carreira pública, como habilidade para sair-se bem nas provas ou rede de contatos profissionais em caso de cargos que não são preenchidos mediante concurso, não são captados pelas pesquisas socioeconômicas disponíveis.
Na tabela 1.5 são observados, para os dois anos em questão, os valores estimados para os parâmetros do modelo e o nível mínimo de significância que permite refutar a hipótese de nulidade do respectivo parâmetro.
A um nível de significância de 1%, não se pode refutar a hipótese de que são nulos os coeficientes associados às variáveis binárias para indígena, preto, amarelo e indivíduo analfabeto, em 1996, e às binárias para indígena e ensino primário incompleto, em 2005. Estes coeficientes revelaram-se não significativos, nestes casos, por ser muito pequeno, na amostra, o número de indígenas, pretos, amarelos e indivíduos analfabetos ou com ensino primário incompleto entre os funcionários públicos.
19
Um par, neste caso, é formado por dois indivíduos da amostra, sendo um funcionário público e outro não. Ele será considerado concordante quando a probabilidade estimada de ser funcionário público for superior para o funcionário público que para o empregado do setor privado. Caso contrário diz-se que o par é discordante. Ocorre empate quando a probabilidade é a mesma para os dois indivíduos. A medida c é calculada como
1 0 1 0 ) ( 5 , 0 N N n n N N nc c d
, em que N0N1 é o número total de pares na amostra em questão formados por um funcionário público e um empregado do setor privado, nc é o número de pares concordantes e nd o número de pares discordantes.
O valor do coeficiente associado a cada variável não tem uma interpretação simples, no caso de modelos de resposta binária não-lineares. No entanto, o sinal do coeficiente indica a direção do efeito marginal da variável sobre a probabilidade de resposta. Assim, preliminarmente, é possível constatar, por exemplo, que, tanto em 1996 quanto em 2005, o fato de o indivíduo residir em qualquer outra região do país que não Norte e Nordeste diminui sua probabilidade de ser funcionário público. Isto é coerente com os resultados verificados na tabela 1.3.
Tabela 1.5: Estimativa do modelo de lógite, para a probabilidade de um empregado no setor de serviços ser funcionário público. Brasil1, 1996 e 2005.
Variável 1996 2005 Estimativa do parâmetro Valor p (em %) Estimativa do parâmetro Valor p (em %) Intercepto –2,870 <0,01 –3,077 <0,01 Sexo feminino 0,605 <0,01 0,527 <0,01
Cor (base = branco)
Indígena 0,173 ns 63,71 –0,128 ns 59,56
Preto 0,110 ns 2,83 0,246 <0,01
Amarelo –0,157 ns 32,35 –0,362 0,78
Pardo 0,171 <0,01 0,135 <0,01
Região (base = Nordeste)
Região Norte 0,170 0,10 0,110 0,66
MG+RJ+ES –0,491 <0,01 –0,512 <0,01
SP –0,817 <0,01 –0,881 <0,01
Região Sul –0,532 <0,01 –0,667 <0,01
Região Centro-Oeste –0,258 <0,01 –0,321 <0,01
Escolaridade (base = ensino primário completo)
Analfabeto –0,014 ns 81,39 0,287 <0,01
Ensino primário incompleto –0,131 0,62 0,113 ns 3,75
Ensino fundamental completo 0,502 <0,01 0,360 <0,01
Ensino médio completo 1,246 <0,01 1,126 <0,01
Ensino superior completo 2,137 <0,01 2,161 <0,01
Localização do domicílio (base = região metropolitana)
Área urbana não-metropolitana 0,588 <0,01 0,482 <0,01 Área rural não-metropolitana 1,402 <0,01 1,396 <0,01
Experiência potencial 0,790 <0,01 0,722 <0,01
Experiência potencial ao quadrado –0,073 <0,01 –0,040 <0,01 Fonte: Microdados PNAD de 1996 e 2005. Elaboração própria.
Notas: 1Exclusive as áreas rurais de Rondônia, Acre, Amazonas, Roraima, Pará e Amapá. 2ns denota
os coeficientes que não são estatisticamente diferentes de zero ao nível de significância de 1%.
O tamanho do efeito marginal de cada variável explanatória sobre a probabilidade modelada é observado na tabela 1.6. Esses efeitos foram calculados utilizando-se as categorias de
base das variáveis binárias — quais sejam, indivíduo do sexo masculino, branco, nordestino, residente em área urbana metropolitana e apenas com o ensino primário completo — e, para as variáveis experiência potencial e experiência potencial ao quadrado, o valor médio da experiência potencial e seu quadrado, respectivamente.
Tabela 1.6: Efeitos marginais, em pontos percentuais. Brasil1, 1996 e 2005.
Variável 1996 2005
Sexo feminino 9,67 7,35
Cor (base = branco)
Indígena 2,40 ns –1,41 ns
Preto 1,50 ns 3,12
Amarelo –1,95 ns –3,66
Pardo 2,38 1,64
Região (base = Nordeste)
Região Norte 2,36 1,33
MG+RJ+ES –5,42 –4,90
SP –8,03 –7,36
Região Sul –5,78 –6,03
Região Centro-Oeste –3,09 –3,30
Escolaridade (base = ensino primário completo)
Analfabeto –0,18 ns 3,68
Ensino primário incompleto –1,65 1,36 ns
Ensino fundamental completo 7,76 4,74
Ensino médio completo 23,47 18,87
Ensino superior completo 45,37 43,88
Localização do domicílio (base = região metropolitana)
Área urbana não-metropolitana 9,35 6,62
Área rural não-metropolitana 27,24 25,02
Experiência potencial 6,94 6,62
Fonte: Microdados PNAD de 1996 e 2005. Elaboração própria.
Notas: 1Exclusive as áreas rurais de Rondônia, Acre, Amazonas, Roraima, Pará e Amapá. 2
ns indica os efeitos para os quais os coeficientes não são estatisticamente diferentes de
zero ao nível de significância de 1%.
Os maiores efeitos foram observados para as variáveis referentes a ensino superior completo, área rural, ensino médio completo, gênero e área urbana não-metropolitana. Todos esses efeitos, no entanto, sofreram decréscimo entre 1996 e 2005, embora continuassem sendo os mais importantes dentro do conjunto de variáveis explanatórias do modelo.
Se nosso indivíduo de referência — homem branco, nordestino, residente em área urbana metropolitana — apresentasse ensino superior completo, ao invés do ensino primário completo, a probabilidade estimada de ser funcionário público sofreria um acréscimo de 44 ou 45 pontos
percentuais. Este resultado reflete, em grande medida, a existência de requisitos mínimos de formação para o ingresso no serviço público: para o exercício de diversas funções exige-se educação superior.
Se este mesmo indivíduo residisse em área rural, em lugar de área urbana metropolitana, suas chances de estar alocado no setor público seriam, aproximadamente, 25 (2005) a 27 (1996) pontos percentuais maiores. Este resultado é condizente com o fato anteriormente observado de aproximadamente 55% dos indivíduos da área rural ocupados em serviços estarem vinculados ao setor público, porcentagem bem maior que a observada em área urbana metropolitana (tabela 1.3).
No que tange à região de residência, se nosso indivíduo de referência residisse no estado de São Paulo, e não no Nordeste, teria uma probabilidade cerca de oito pontos percentuais menor de ser funcionário público. Dez anos adicionais de experiência potencial elevariam em aproximadamente sete pontos percentuais esta probabilidade.20 Se fosse mulher, suas chances de estar no setor público seriam cerca de 9,7 pontos percentuais maiores, em 1996, e 7,4 pontos percentuais maiores, em 2005.
Observamos, portanto, que os fatores primordiais para estimar a probabilidade de um indivíduo ocupado em serviços ser funcionário público são sua escolaridade, região de residência e situação de domicílio.
O fato de os coeficientes para as variáveis binárias relativas a sexo e cor serem diferentes de zero indica que estes atributos afetam a inserção ocupacional do indivíduo, mesmo após se utilizar controles para escolaridade, experiência, região e situação do domicílio. A interpretação deste resultado, porém, requer cautela. Por um lado, poder-se-ia associar os coeficientes não nulos destas variáveis à discriminação. Contudo, é pouco provável que ocorra discriminação contra amarelos e a favor de mulheres no setor público, como sugeririam os resultados. Assim, é mais provável que estes coeficientes indiquem que cor e sexo, por razões culturais, afetam as preferências dos indivíduos quanto à sua inserção profissional.
20
Cabe reconhecer, neste caso, a possibilidade de ocorrência de causalidade inversa, associada ao fato de o servidor público desfrutar de maior estabilidade no emprego e, consequentemente, tender a acumular maior tempo no emprego em relação aos trabalhadores do setor privado.
