Desigualdade de gênero no Brasil: uma análise da renda em 2015

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FUNDAÇÃO GETULIO VARGAS

ESCOLA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECONOMIA MESTRADO EM FINANÇAS E ECONOMIA EMPRESARIAL

LEANDRO ANDRIOLI VIEIRA DE OLIVEIRA

Desigualdade de Gênero no Brasil: Uma Análise da Renda em 2015

Rio de Janeiro 2019

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LEANDRO ANDRIOLI VIEIRA DE OLIVEIRA

Desigualdade de Gênero no Brasil: Uma Análise da Renda em 2015

Dissertação apresentada à Escola Brasileira de Economia e Finanças da Fundação Getúlio Vargas, como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Finanças e Economia Empresarial.

Área de concentração: Desigualdade de gênero no mercado de trabalho

Orientador: Rafael Chaves Santos

Rio de Janeiro 2019

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Dados Internacionais de Catalogação na Publicação (CIP) Ficha catalográfica elaborada pelo Sistema de Bibliotecas/FGV

Oliveira, Leandro Andrioli Vieira de

Desigualdade de gênero no Brasil : uma análise da renda em 2015 / Leandro Andrioli Vieira de Oliveira. – 2019.

42 f.

Dissertação (mestrado) - Fundação Getulio Vargas, Escola de Pós- Graduação em Economia.

Orientador: Rafael Chaves Santos. Inclui bibliografia.

1. Desigualdade de sexo - Brasil. 2. Mercado de trabalho - Brasil. 3. Mulheres – Emprego – Brasil. 4. Renda – Distribuição - Brasil. I. Santos, Rafael Chaves. II. Fundação Getulio Vargas. Escola de Pós-Graduação em Economia. III. Título.

CDD – 331.2

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AGRADECIMENTOS

Agradeço a todos que de alguma forma contribuíram para que fosse possível concluir mais esta etapa de vida.

Agradeço à minha esposa Leticia por se compreensiva nestes 2 anos, nos quais tive que ficar ausente em diversos momentos.

Agradeço aos meus pais por todo o suporte fornecido para a conclusão deste curso. Agradeço ao meu irmão pela ajuda recorrente.

Agradeço ao meu orientador Rafael Chaves Santos pelo tempo disponível e pelas sugestões importantes para a conclusão deste estudo.

Agradeço à professora Lúcia Silva Kubrusly por ter me apresentado ao tema deste estudo.

Agradeço ao Banco BOCOM BBM S.A. e a todos os meus companheiros de trabalho pela oportunidade fornecida e pelo suporte aos deveres do curso.

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RESUMO

Este estudo objetiva avaliar e identificar, através de uma análise da renda de mulheres e homens, fatores que contribuem para a desigualdade de gênero presente no mercado de trabalho brasileiro. A partir dos dados de indivíduos com ocupação e habitantes de áreas urbanas extraídos da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD) de 2015 foram analisados fatores que pudessem ter impacto no gap de gênero, por exemplo: escolaridade, raça, região, estado civil, afazeres domésticos, experiência e qualidade do emprego. Após uma análise descritiva, foram estimados modelos de regressão através do método dos mínimos quadrados ordinários (MQO), utilizando como variável dependente a renda e como variáveis explicativas adaptações dos fatores supracitados. Nos resultados foi verificado que a cor e a região parecem não contribuir de forma relevante para a desigualdade de gênero no mercado de trabalho, diferentemente do estado civil e, principalmente, da realização de afazeres domésticos, que afetam diretamente o gap observado no caso brasileiro.

Palavras-chave: Desigualdade de gênero, Mercado de trabalho, Renda, Gap de gênero, Mínimos quadrados ordinários (MQO).

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ABSTRACT

This study aims to evaluate and identify, through an analysis of women and men’s income, factors that contribute to the gender inequality present in the Brazilian labor market. Data from employed and urban population extracted from the Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD) of 2015 analyzed elements that could have an impact on the gender gap, such as education, race, region, marital status, household tasks, experience and working conditions. After a descriptive analysis, regression models were estimated using the ordinary least squares method (OLS), with income as dependent variable and adaptations of the elements mentioned above as explanatory variables. The results showed that color and region do not seem to contribute significantly to the gender inequality in the labor market, unlike marital status and, mainly, the accomplishment of domestic tasks, that directly affect the gap observed in the Brazilian case.

Keywords: Gender Inequality, Labour market, Income, Gender gap, Ordinary least squares method (OLS).

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LISTA DE GRÁFICOS

Gráfico 1: Dispersão da renda dos indivíduos da amostra. ... 15 Gráfico 2: Dispersão da renda dos indivíduos da amostra – Valores até R$ 10.000... 15 Gráfico 3: Evolução do diferencial de renda por anos de experiência e sexo. ... 19 Gráfico 4: Salário e renda de homens e mulheres empregadas com pelo menos o diploma do ensino médio 2016, por estado civil. ... 20 Gráfico 5: Renda por sexo e estado civil. ... 21 Gráfico 6: Distribuição percentual da população residente, segundo a cor ou raça no Brasil. 22 Gráfico 7: Impactos das crianças no longo prazo. ... 27

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LISTA DE TABELAS

Tabela 1: Variáveis da PNAD utilizadas no estudo. ... 11

Tabela 2: Renda por sexo. ... 16

Tabela 3: Renda por unidade da federação e sexo. ... 16

Tabela 4: Renda por região. ... 18

Tabela 5: Renda por região e sexo... 18

Tabela 6: Idade com que o indivíduo começou a trabalhar. ... 19

Tabela 7: Renda por estado civil. ... 20

Tabela 8: Renda por estado civil e sexo. ... 21

Tabela 9: Renda por cor ou raça. ... 22

Tabela 10: Renda por cor ou raça e sexo. ... 23

Tabela 11: Percentual de indivíduos com “emprego protegido”, por sexo. ... 23

Tabela 12: Renda pela variável “emprego protegido”. ... 23

Tabela 13: Renda média pela variável “emprego protegido”, por sexo. ... 24

Tabela 14: Anos de estudo, por sexo. ... 24

Tabela 16: Percentual de realização de afazeres domésticos por sexo. ... 25

Tabela 17: Diferencial de renda no caso de realizar ou não afazeres domésticos. ... 26

Tabela 18: Jornada total de trabalho na semana. ... 26

Tabela 19: Renda das mulheres segundo existência ou não de filhos. ... 27

Tabela 20: Variáveis dos modelos. ... 28

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SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO ... 9

2 BASE DE DADOS E METODOLOGIA ... 11

2.1 Base de Dados ... 11 2.2 Metodologia ... 13 3 ANÁLISE DESCRITIVA ... 14 3.1 Renda Mensal ... 14 3.2 Região ... 16 3.3 Experiência ... 18 3.4 Estado Civil ... 20 3.5 Cor ou raça ... 22 3.6 Categoria de Emprego ... 23 3.7 Anos de Estudo ... 24 3.8 Afazeres Domésticos ... 25 3.9 Filhos ... 26 4 ANÁLISE EMPÍRICA ... 28 4.1 Variáveis ... 28 4.2 Modelos ... 29

4.3 Resultados dos modelos ... 29

4.3.1 Variável sul_sudeste... 31

4.3.2 Variáveis experiencia e experiencia_2 ... 32

4.3.3 Variável estado_civil ... 33 4.3.4 Variável parda_preta ... 34 4.3.5 Variável emprego_protegido ... 34 4.3.6 Variável anos_estudo ... 35 4.3.7 Variável afazer_dom ... 35 5 CONSIDERAÇÕES FINAIS ... 36

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REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ... 39 ANEXO A – Teste de Linearidade ... 41 ANEXO B – Teste de Normalidade dos Resíduos ... 42

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1 INTRODUÇÃO

Quando o tema é desigualdade de gênero, o grande debate não é a sua existência, mas o porquê (KLIFF, 2018). No mundo inteiro, diversos estudos têm sido elaborados procurando entender as fontes desta desigualdade e identificar possíveis soluções para este problema, que atinge tanto as nações mais desenvolvidas quanto as mais pobres.

Um passo importante para a resolução deste problema passa pela conscientização sobre a necessidade de abordagem do tema, tanto no meio acadêmico quanto no cotidiano. O interesse pelo tema parece ter crescido nos últimos anos. Entre 2013 e 2017, as buscas no Google por "desigualdade de gênero no mercado de trabalho" cresceram 451% e por “mulher ganha menos” aumentaram 298% (AYARZA, 2018).

O Brasil, apesar da recente evolução, ainda é um país muito atrasado quando o quesito é igualdade de gênero. Segundo relatório do Fórum Econômico Mundial (2018, p. 11-16), o Brasil está na 95ª posição no ranking, sendo um dos piores colocados entre os países da América Latina e Caribe.

Segundo McKinsey Global Institute (2015, p. 8), em um cenário hipotético no qual a participação das mulheres na economia é idêntica à dos homens, seriam adicionados até US$ 28 trilhões ao PIB global em 2025, quando comparado ao cenário atual. A igualdade de gênero, além do lado social e moral de busca por direitos iguais, também é de extrema relevância econômica. Desta forma, atingir este objetivo beneficiaria não somente as mulheres, mas a todos.

Este estudo teve como objetivo identificar fatores que contribuem para a desigualdade de gênero no mercado trabalho brasileiro, explicitada através da diferença nas rendas de mulheres e homens.

A análise de regressão, executada através do software R, foi utilizada em três modelos distintos para a obtenção dos fatores que determinam a renda do trabalhador. A comparação destes fatores, representados pelas variáveis explicativas, e suas magnitudes, procurou identificar possíveis causas e quantificar o impacto de cada uma das variáveis na desigualdade de gênero presente no mercado de trabalho brasileiro.

Este trabalho é dividido em mais quatro sessões, além desta introdução. Na segunda sessão é apresentada a base de dados e a metodologia utilizadas para o desenvolvimento deste estudo; a terceira sessão contém uma análise descritiva dos dados visando a identificação de

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10 variáveis que impactem na divergência de renda entre mulheres e homens; na quarta é feita uma análise empírica da desigualdade de gênero no mercado de trabalho brasileiro; por fim, a quinta sessão conclui o estudo e resume seus principais resultados.

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2 BASE DE DADOS E METODOLOGIA

O capítulo está divido em duas partes: na primeira, é apresentada a base de dados utilizada no estudo, as variáveis escolhidas e os filtros aplicados; na segunda, são expostos os métodos estatísticos empregados para a obtenção dos resultados.

2.1 Base de Dados

Os dados que serviram de base para este estudo foram os microdados da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD), do ano de 2015. Esta pesquisa teve seu início no final da década de 60, sendo divulgada anualmente pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Segundo o Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea) (2014), a pesquisa tem como objetivos “[...] suprir a falta de informações acerca da população brasileira durante o período intercensitário e de estudar os temas insuficientemente investigados ou não contemplados nos censos demográficos decenais [...]”.

A escolha de avaliar os microdados se dá pela abundância de informações presentes nos mesmos. Na PNAD 2015, tem-se informações de um total de, aproximadamente, 357 mil indivíduos residentes no Brasil.

Devida à vasta quantidade de informações, foi necessário selecionar apenas as variáveis que de fato contribuiriam para o estudo, ou seja, aquelas que trouxessem características dos indivíduos entrevistados, no que diz respeito ao mercado de trabalho, renda, estudo, região e demais aspectos relevantes ao tema.

Após a análise de todas as variáveis presentes nos microdados, e com o auxílio do “Dicionário de variáveis de pessoas – PNAD 2015”, disponibilizado pelo IBGE, foram selecionadas as variáveis utilizadas no estudo (Tabela 1).

Tabela 1: Variáveis da PNAD utilizadas no estudo.

Código PNAD - Variável UF Unidade da Federação

V0302 Sexo V0404 Cor ou raça

V1101 Teve algum filho nascido vivo até a data de referência

V4706 Posição na ocupação no trabalho principal da semana de referência para pessoas de 10 anos ou mais de idade

V4718 Rendimento mensal do trabalho principal para pessoas de 10 anos ou mais de idade V4803 Anos de estudo (todas as pessoas)

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12 V4805 Condição de ocupação na semana de referência para pessoas de 10 anos ou mais de idade V8005 Idade do morador na data de referência

V9058 Número de horas habitualmente trabalhadas por semana no trabalho principal da semana de referência

V9921 Número de horas que dedicava normalmente por semana aos afazeres domésticos V4728 Código de situação censitária

V4112 Estado civil

V4704 Condição de atividade na semana de referência para pessoas de 10 anos ou mais de idade V9121 Cuidava dos afazeres domésticos na semana de referência

V9892 Idade com que começou a trabalhar Fonte: IBGE – PNAD 2015 – Elaboração do autor.

Reduziu-se para 16 colunas - de um estágio inicial com mais de 900 (uma para cada variável) - que foram as variáveis utilizadas neste trabalho. Todo o manuseio dos dados foi feito através do software R Studio.

Além do primeiro tratamento de retirar da base de dados as informações que não foram utilizadas, foi necessário passar as informações restantes por filtros, visando retirar distorções e informações que não colaborariam para o estudo.

Como o objetivo do estudo passa por tentar detectar as diferenças de renda entre homens e mulheres, o primeiro filtro utilizado foi selecionar apenas as pessoas ocupadas, que são definidas pelo IBGE (2014) da seguinte forma:

[...] pessoas que, nesse período, trabalharam pelo menos uma hora completa em trabalho remunerado em dinheiro, produtos, mercadorias ou benefícios (moradia, alimentação, roupas, treinamento etc.) ou em trabalho sem remuneração direta em ajuda à atividade econômica de membro do domicílio ou, ainda, as pessoas que tinham trabalho remunerado do qual estavam temporariamente afastadas nessa semana.

Ainda que façam parte da definição de pessoas ocupadas, os indivíduos que exercem trabalho sem remuneração monetária foram retirados da amostra, uma vez que estes casos específicos não serão abordados neste estudo, sendo considerado somente a relação habitual na qual se trabalha para receber renda.

Outro ajuste feito foi utilizar a idade mínima de 15 anos (inclusive), e não de 10 anos, como nos dados originais de renda da PNAD. Este ajuste visa seguir metodologias do IBGE com relação a trabalho, como a Pesquisa Mensal de Emprego (PME), que também utiliza 15 anos como idade de corte.

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Pessoas que viviam em área rural também foram retiradas da amostra devido às diferenças nas relações de trabalho nas esferas urbana e rural. Apenas o meio urbano foi o objeto de observação do presente trabalho.

Com os filtros anteriormente mencionados, houve uma redução no número de indivíduos na amostra de 356.904 para 134.563, sendo 58.670 mulheres (44%) e 75.893 homens (56%). Ainda que a redução tenha sido significativa, a base final utilizada foi bastante robusta e possui informações suficientes para a realização do estudo.

2.2 Metodologia

Fez-se uso de dois métodos para analisar os dados: a estatística descritiva e, após, estimações de regressões através do método dos mínimos quadrados ordinários (MQO).

A estatística descritiva foi a etapa inicial da análise, em que se procurou descrever e resumir o conjunto de dados de maneira a facilitar sua visualização, comparação e interpretação. Através deste método, foi possível uma primeira análise, na qual se buscaram as variáveis explicativas a serem utilizadas nos modelos de regressão presentes neste estudo.

O resultado final foi obtido através do método MQO, no qual foram encontrados os coeficientes para as variáveis explicativas selecionadas. Estes coeficientes refletem os impactos destas variáveis na variável dependente, que no caso deste estudo, foi o logaritmo natural da renda.

Três modelos de regressão (nomeados Modelo 1, Modelo 2 e Modelo 3) foram utilizados para entender em qual grau cada uma das variáveis explicativas afetam a renda de homens e mulheres, e, consequentemente, buscar a explicação para as fontes da desigualdade de gênero. O primeiro modelo conteve a base consolidada, ao passo que os Modelos 2 e 3 contiveram a base apenas com mulheres e homens, respectivamente.

Os principais resultados deste estudo foram obtidos através da comparação dos Modelos 2 e 3, que forneceram os dados que possibilitaram identificar os motivos da diferenciação de renda entre mulheres e homens.

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14

3 ANÁLISE DESCRITIVA

Como abordado no capítulo anterior, a análise descritiva foi o primeiro passo para interpretar os dados. Este capítulo, por sua vez, tem por finalidade identificar e apresentar variáveis que possam ajudar a explicar a desigualdade de gênero no mercado de trabalho brasileiro.

Cada variável foi observada e interpretada de maneira individual, buscando entender seu papel na desigualdade de gênero, sendo utilizada também como filtro para a seleção das variáveis explicativas empregadas nos modelos do capítulo seguinte.

Primeiramente, foi analisada a base para a variável dependente dos modelos, o logaritmo natural da renda mensal. Em seguida, foram avaliados os candidatos a variáveis explicativas, na ordem: Região, Experiência, Estado Civil, Cor ou Raça, Categoria de Emprego, Anos de Estudo, Afazeres Domésticos e Filhos.

3.1 Renda Mensal

Os valores apresentados, avaliados em reais, são referentes à renda mensal do trabalho principal, que a partir deste momento será descrita apenas como “renda”, para fins de simplificação.

Os Gráficos 1 e 2 mostram a distribuição das rendas dos indivíduos, o primeiro englobando todos os valores e o segundo com um recorte, mostrando as rendas até R$ 10.000. No Gráfico 1, é possível identificar que poucos indivíduos têm renda elevada, ao passo que a maioria possui renda mais baixa, o que condiz com a realidade brasileira de desigualdade de renda. O Gráfico 2 permite observar que a maioria dos indivíduos está concentrada em rendas abaixo de R$ 2.000.

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Gráfico 1: Dispersão da renda dos indivíduos da amostra. Fonte: IBGE – PNAD 2015. Elaboração do autor.

Gráfico 2: Dispersão da renda dos indivíduos da amostra – Valores até R$ 10.000. Fonte: IBGE – PNAD 2015. Elaboração do autor.

A Tabela 2 mostra uma primeira visão da desigualdade de gênero. Nesta amostra, as mulheres ganham em média R$ 1.578, contra R$ 2.125 dos homens, o que representa uma renda 26% inferior.

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16 Outro modo de verificar essa desigualdade é analisando o 1o quartil dos dados; para as mulheres, o 1o quartil é igual ao salário mínimo vigente no ano de 2015, que era R$ 788,00, já no caso dos homens, este valor é maior, de R$ 850,00.

Tabela 2: Renda por sexo.

Medida Renda (R$) % Diferença

(M/H) Mulher Homem Consolidado

1o Quartil 788 850 788 -7%

Média 1.578 2.125 1.887 -26%

Fonte: IBGE – PNAD 2015 – Elaboração do autor.

3.2 Região

Outra variável importante a ser analisada é a região na qual o indivíduo reside. Em um primeiro momento, foi analisada uma divisão por UF (unidade da federação) e, em um segundo momento, uma divisão em dois grupos: os residentes das regiões Sul e Sudeste, e os residentes das demais regiões. A escolha desses dois grupos deve-se ao fato de tentar contrastar as regiões de maior desenvolvimento com as menos desenvolvidas.

A Tabela 3 mostra a renda média por UF (em ordem decrescente) de homens e mulheres. Observa-se que, das 15 primeiras posições, que representam as maiores rendas, 13 são relativas aos homens. Na parte inferior da tabela, ocorre justamente o contrário; das 15 últimas observações, têm-se 13 ligadas às mulheres. Outro fato relevante é que apenas as mulheres do Distrito Federal ganham acima da média nacional.

Ainda da Tabela 3, é possível inferir que a desigualdade de gênero se sobrepõe à desigualdade regional. Contudo, as diferenças regionais continuam se mostrando relevantes. Pode-se verificar que as 14 últimas posições são de UFs pertencentes às regiões Norte e Nordeste.

Tabela 3: Renda por unidade da federação e sexo. Posição Sexo Unidade da

Federação Renda (R$)

% Diferença da Média Nacional

1 Homem Distrito Federal 4.068 116%

2 Mulher Distrito Federal 3.000 59%

3 Homem Paraná 2.583 37%

4 Homem São Paulo 2.580 37%

5 Homem Santa Catarina 2.569 36%

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7 Homem Mato Grosso do Sul 2.413 28%

8 Homem Rio Grande do Sul 2.352 25%

9 Homem Mato Grosso 2.288 21%

10 Homem Minas Gerais 2.180 16%

11 Homem Espírito Santo 2.106 12%

12 Homem Goiás 2.026 7%

13 Homem Rondônia 1.978 5%

14 Homem Tocantins 1.952 3%

15 Mulher Rio de Janeiro 1.845 -2%

16 Mulher São Paulo 1.833 -3%

17 Homem Roraima 1.825 -3%

18 Homem Amapá 1.787 -5%

19 Mulher Paraná 1.758 -7%

20 Mulher Santa Catarina 1.749 -7%

21 Mulher Rio Grande do Sul 1.748 -7%

22 Homem Acre 1.736 -8% 23 Mulher Roraima 1.699 -10% 24 Mulher Amapá 1.646 -13% 25 Mulher Tocantins 1.637 -13% 26 Homem Bahia 1.626 -14% 27 Homem Amazonas 1.615 -14%

28 Mulher Espírito Santo 1.614 -14%

29 Mulher Mato Grosso do Sul 1.597 -15%

30 Homem Pernambuco 1.581 -16%

31 Mulher Mato Grosso 1.555 -18%

32 Homem Rio Grande do Norte 1.554 -18%

33 Mulher Rondônia 1.533 -19%

34 Homem Pará 1.511 -20%

35 Homem Maranhão 1.476 -22%

36 Homem Paraíba 1.471 -22%

37 Mulher Minas Gerais 1.469 -22%

38 Homem Ceará 1.453 -23%

39 Homem Piauí 1.433 -24%

40 Mulher Goiás 1.402 -26%

41 Homem Sergipe 1.387 -27%

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43 Mulher Pernambuco 1.297 -31%

44 Mulher Rio Grande do Norte 1.271 -33%

45 Homem Alagoas 1.266 -33% 46 Mulher Pará 1.247 -34% 47 Mulher Acre 1.232 -35% 48 Mulher Bahia 1.202 -36% 49 Mulher Ceará 1.188 -37% 50 Mulher Paraíba 1.145 -39% 51 Mulher Sergipe 1.131 -40% 52 Mulher Alagoas 1.094 -42% 53 Mulher Piauí 1.074 -43% 54 Mulher Maranhão 1.065 -44%

Analisando a segunda divisão proposta, um trabalhador que está fora do eixo Sul-Sudeste ganha, em média, 22% menos, conforme a Tabela 4. Esse é um resultado esperado, tendo em vista que as regiões Sul e Sudeste são as mais desenvolvidas do país e propiciam maiores oportunidades em um mercado de trabalho mais competitivo.

Tabela 4: Renda por região.

Sul - Sudeste Renda (R$) % Diferença

Não 1.654 -22%

Sim 2.116 -

Ao desmembrar esses dados por sexo, na Tabela 5, nota-se que a diferença salarial entre homens e mulheres é ligeiramente maior quando se está dentro do eixo Sul-Sudeste.

Tabela 5: Renda por região e sexo.

Sul - Sudeste Renda (R$) % Diferença (M/H) Mulher Homem

Não 1.421 1.827 -22%

Sim 1.727 2.428 -29%

3.3 Experiência

A PNAD não fornece, de forma direta, os anos de experiência do trabalhador entrevistado, mas é possível fazer uma aproximação através de duas outras variáveis: a idade

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atual (1) e a idade com que o indivíduo começou a trabalhar (2). Neste estudo, supôs-se que a experiência é dada pela subtração (1) – (2), de maneira a facilitar a análise.

Com relação à idade atual dos indivíduos presentes na amostra, tem-se uma média próxima de 39 anos, sendo que praticamente não há diferença entre a média de homens e mulheres.

A Tabela 6 mostra a média de idade na qual homens e mulheres começam a trabalhar. Nota-se que os homens, em média, começam a trabalhar antes das mulheres.

Tabela 6: Idade com que o indivíduo começou a trabalhar. Média de idade (em anos)

Mulher Homem Consolidado

16,5 15,0 15,6

O Gráfico 3 mostra a renda de homens e mulheres, de acordo com os anos de experiência, e a diferença percentual da renda entre ambos. Nota-se que a desigualdade de gênero cresce conforme aumenta o tempo no mercado de trabalho. Nos primeiros 5 anos de carreira, as mulheres ganham, em média, 10% a menos que os homens, porém, com o passar dos anos, essa desigualdade continua aumentando até atingir números próximos a 40%.

Gráfico 3: Evolução do diferencial de renda por anos de experiência e sexo. Fonte: IBGE – PNAD 2015 – Elaboração do autor.

-60% -50% -40% -30% -20% -10% 0% 0 500 1.000 1.500 2.000 2.500 3.000 0-5 6-10 11-20 21-30 31-40 41-50 D if er en ça R en d a ( R $) Anos de experiência

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3.4 Estado Civil

A PNAD fornece informações sobre o estado civil dos entrevistados, neste estudo os dados foram adaptados para uma variável binária: pessoas casadas ou solteiras. O grupo dos indivíduos solteiros conta também com divorciados e viúvos.

Ao comparar os salários dos dois grupos, pode-se verificar que pessoas casadas ganham, em média, 59% a mais do que os solteiros, como mostra a Tabela 7.

Tabela 7: Renda por estado civil.

Estado Civil Renda (R$) % Diferença

Solteira(o) 1.665 -

Casada(o) 2.648 59%

No estudo de Vandenbroucke (2018, p. 1-2), publicado pelo Federal Reserve Bank of Saint Louis, o autor constata três fatos: i) não há diferença na renda entre homens e mulheres quando estes são solteiros; ii) mulheres casadas e solteiras ganham salários similares e; iii) homens casados ganham consideravelmente mais que os demais grupos. Ainda segundo o autor, este segundo ponto não é consistente com a visão de que o gap de gênero resulta de as mulheres terem filho(s), o que acaba por afastá-las do mercado de trabalho temporariamente e fazendo com que não acumulem “capital humano” na mesma velocidade que os homens.

Gráfico 4: Salário e renda de homens e mulheres empregadas com pelo menos o diploma do ensino médio 2016, por estado civil.

Fonte: IPUMS-USA (2016 apud VANDENBROUCKE, 2018).

Utilizando os dados da PNAD 2015 e empregando metodologia similar a de Vandenbroucke (2018), obteve-se o Gráfico 5, que mostra a renda de homens e mulheres, de acordo com o estado civil.

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Gráfico 5: Renda por sexo e estado civil.

Existem duas principais diferenças metodológicas em relação ao estudo norte-americano: no caso americano, os indivíduos da amostra têm, no mínimo, o ensino médio completo, e os considerados solteiros nunca foram casados; na amostra do caso brasileiro, por outro lado, não há um corte para escolaridade mínima e, como citado anteriormente, no grupo de solteiros se encontram também os divorciados e viúvos.

No caso brasileiro, pode-se observar que os homens casados, ao longo da vida, ganham mais quando comparados aos demais grupos e, diferentemente do estudo americano, mulheres solteiras têm renda inferior às mulheres casadas e aos homens solteiros. Porém, um fato interessante é que os salários das mulheres casadas tendem a ser próximos dos salários dos homens solteiros ao longo da vida.

Estas informações podem ser vistas de outra forma na Tabela 8, analisando os grupos sem diferenciar por idade.

Tabela 8: Renda por estado civil e sexo.

Estado Civil Renda (R$) % Diferença (M/H) Mulher Homem

Solteiro 1.462 1.828 -22%

Casado 2.017 3.078 -29%

Fonte: IBGE – PNAD 2015 – Elaboração do autor. 0 500 1.000 1.500 2.000 2.500 3.000 3.500 4.000 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 R en d a ( R $) Idade

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3.5 Cor ou raça

A cor da pele, infelizmente, continua sendo um dos principais fatores de discriminação no território brasileiro. O Gráfico 6 mostra a distribuição percentual da população residente, segundo a cor ou raça no país, entre 2004 e 2015. Em 2015, a população autodeclarada parda e preta representava aproximadamente 54% do total, contra 45% de brancos. Portanto, esta discriminação atinge mais da metade população brasileira.

Gráfico 6: Distribuição percentual da população residente, segundo a cor ou raça no Brasil. Fonte: Adaptado de IBGE (2016, p. 34).

A discriminação é refletida de maneira evidente nos salários. Na Tabela 9, que mostra a renda por cor ou raça, nota-se que uma pessoa parda ou negra tem renda, em média, 39% menor que uma pessoa branca. Porém, quando o recorte é feito também por sexo (Tabela 10), é possível observar que, percentualmente, a desigualdade de gênero não difere quando o indivíduo é pardo/preto ou branco. As mulheres negras ganham, em média, 26% menos que os homens negros, ao passo que as mulheres brancas ganham 28% menos que homens brancos.

Tabela 9: Renda por cor ou raça.

Parda/Preta Renda (R$) % Diferença

Sim 1.471 -39%

Não 2.400 -

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Tabela 10: Renda por cor ou raça e sexo.

Parda/Preta Renda (R$) % Diferença (M/H) Mulher Homem

Sim 1.223 1.651 -26%

Não 1.984 2.749 -28%

3.6 Categoria de Emprego

Visando refletir o nível de formalização e estabilidade do emprego, foi criada a variável “emprego protegido”. Esta variável engloba trabalhadores com carteira assinada ou empregados pelo Estado (neste caso, funcionários públicos e militares). Ao comparar estas categorias com trabalhadores sem carteira assinada ou autônomos, pode-se constatar que estes últimos têm menos direitos e menor estabilidade no trabalho.

No que diz respeito à amostra deste estudo, há um equilíbrio no percentual dessa variável quando separada por sexo, como mostra a Tabela 11. As mulheres possuem pequena vantagem, com 56,5% das mulheres ocupadas tendo um emprego classificado como “protegido”, ao passo que para os homens este percentual é de 53,3%.

Tabela 11: Percentual de indivíduos com “emprego protegido”, por sexo.

Trabalho categorizado como "emprego protegido"

Mulher 56,5%

Homem 53,3%

Total 54,7%

Quando observada a renda, mostrada na Tabela 12, o resultado é o esperado pelo senso comum. Pessoas que não estão enquadradas no “emprego protegido” ganham salários menores, o que pode ser explicado pela alta taxa de informalidade dos empregos que estão fora da categoria citada. Empregos informais tendem a apresentar salários menores, direitos trabalhistas praticamente inexistentes, além de baixa estabilidade.

Tabela 12: Renda pela variável “emprego protegido”.

Emprego Protegido Renda (R$) % Diferença

Não 1.712 -16%

Sim 2.031 -

(27)

24 Um resultado interessante é que a desigualdade de gênero parece ser consideravelmente maior fora da categoria “emprego protegido”, como mostra a Tabela 13. A diferença percentual da renda de mulheres e homens é duas vezes maior, em média, quando não há o benefício da carteira assinada. Isso significa que, nas situações em que há menor controle das regras trabalhistas (maior informalidade), a desigualdade de gênero está presente de modo mais incisiva.

Tabela 13: Renda média pela variável “emprego protegido”, por sexo. Emprego Protegido Renda (R$) _{% Diferença} (M/H) Mulher Homem Não 1.266 2.033 -38% Sim 1.819 2.206 -18%

3.7 Anos de Estudo

A educação é fundamental tanto para a entrada no mercado de trabalho, quanto para evolução profissional. Na PNAD, a educação é medida, dentre outras formas, pelo número de anos de estudo do indivíduo.

A Tabela 14 reflete o nível de educação da amostra deste estudo, apresentando a média e os quartis para os casos de mulheres, homens e o consolidado.

Tabela 14: Anos de estudo, por sexo.

Média de anos de estudo Mulher Homem Consolidado

1º Quartil 8,0 6,0 7,0

Média 10,2 9,1 9,6

3º Quartil 13,0 11,0 11,0

É possível observar que as mulheres possuem maior escolaridade que os homens. Este fato, isoladamente, poderia levar a crer que as mulheres seriam melhor remuneradas devido ao maior nível de educação, porém, é sabido que a realidade é justamente oposta. Ratificando esta visão, o Ipea (2017, p. 2) afirma que:

Se no caso do campo educacional, as mulheres encontram-se, em geral, em melhor posição que os homens, esta vantagem não se reflete no mercado de trabalho, onde a maior parte dos indicadores mostra uma hierarquia estanque, na qual o topo é ocupado pelos homens brancos e a base pelas mulheres negras.

(28)

Estes dados demonstram que uma das barreiras para a igualdade de gênero no mercado de trabalho foi, em grande parte, superada. O tempo em que as mulheres eram desestimuladas, ou até mesmo proibidas de estudar, já não é mais uma realidade comum no Brasil. Este cenário foi alterado, com as mulheres tendo, em média, uma maior escolaridade quando comparadas aos homens.

3.8 Afazeres Domésticos

Os afazeres domésticos foram, por muito tempo, um dos principais fatores que impediam as mulheres de entrar no mercado de trabalho. Os antigos costumes ditavam que a esposa deveria cuidar do lar, enquanto o marido iria trabalhar para prover o sustento da casa. Apesar de resquícios de tais costumes, as mulheres estão cada vez mais presentes e atuantes no mercado de trabalho.

Ainda que a participação no mercado de trabalho tenha aumentado, a responsabilidade pelos afazeres domésticos continua muito concentrada nas mulheres. Segundo o Ipea (2017, p. 4):

É importante ressaltar que exercer atividade remunerada não afeta as responsabilidades assumidas pelas mulheres com as atividades domésticas, apesar de reduzir a quantidade de horas dedicadas a elas. As mulheres ocupadas continuam se responsabilizando pelo trabalho doméstico não-remunerado, o que leva à chamada “dupla jornada”.

Como é observado na Tabela 15, quase a totalidade das mulheres afirma cuidar dos afazeres domésticos, enquanto apenas metade dos homens o fazem. Este resultado está em linha com o que Medeiros e Pinheiro (2018) encontraram para os dados da PNAD de 2013. Essa diferença acaba sendo prejudicial às mulheres, pois os homens, ao dedicar menos tempo aos afazeres domésticos, têm maior disponibilidade para investir no trabalho remunerado. Tabela 15: Percentual de realização de afazeres domésticos por sexo.

Afirma cuidar dos

afazeres domésticos

Mulher 90,1%

Homem 54,8%

A Tabela 16 mostra que, quando o entrevistado afirma não realizar afazeres domésticos, as mulheres têm, em média, uma renda parecida com a dos homens. Porém, no caso de resposta afirmativa, o salário feminino é, em média, 30% menor que o masculino. Ou seja,

(29)

26 mulheres que não estão expostas à “dupla jornada” acabam por receber salários similares aos dos homens que também não realizam afazeres domésticos.

Tabela 16: Diferencial de renda no caso de realizar ou não afazeres domésticos. Afazeres Domésticos Renda (R$) _{% Diferença} (M/H) Mulher Homem Não 2.136 2.088 2% Sim 1.518 2.156 -30%

A “dupla jornada” das mulheres é evidenciada quando comparamos a jornada total de homens e mulheres, conforme Tabela 17. Por jornada total entende-se, neste estudo, como as horas habitualmente trabalhadas no trabalho principal mais as horas dedicadas aos afazeres domésticos, ambas em base semanal.

Tabela 17: Jornada total de trabalho na semana.

Sexo

Horas habitualmente trabalhadas no trabalho

principal por semana

Horas dedicadas aos afazeres domésticos

por semana

Total

Homem 41,4 10,0 51,4

Mulher 36,6 19,4 56,0

Conforme demonstrado na Tabela 17, as mulheres têm, em relação aos homens, quase o dobro de horas gastas com afazeres domésticos, o que gera uma carga de trabalho total de 4,6 horas a mais, em média, por semana. De maneira resumida, os afazeres domésticos interferem negativamente no trabalho remunerado, impedindo as mulheres de investir o mesmo número de horas que os homens no mercado de trabalho.

3.9 Filhos

No que diz respeito à fecundidade, a PNAD de 2015 traz informações apenas sobre as mulheres, não sendo possível saber sobre a existência ou não de filhos para o caso dos homens. Na amostra, a renda de mulheres com filhos é, em média, 8% menor que a renda de mulheres sem filhos, conforme demonstrado na Tabela 18.

(30)

Tabela 18: Renda das mulheres segundo existência ou não de filhos. Possui filho(s) Renda (R$) % Diferença

Não 1.674 -

Sim 1.537 -8%

Segundo o estudo de Kleven et al. (2018, p. 1) sobre a desigualdade de gênero na Dinamarca, o chamado “child penalty”, que ocorre após o nascimento do primeiro filho, afeta em aproximadamente 20% a renda da mulher no longo prazo (Gráfico 7). O autor afirma que, no caso da Dinamarca, este fator representa aproximadamente 80% do total do gap de gênero. Ainda segundo os autores, esta penalidade decorre do ambiente de criação do indivíduo, que no caso de famílias mais tradicionais, nas quais o pai é o provedor e a mãe é responsável pelos afazeres da casa, este efeito é maior.

A justificativa seria que as mulheres, a partir do nascimento do filho, optam pela família em detrimento da carreira, reduzindo as horas trabalhadas ou procurando empresas mais flexíveis, que permitam dedicar mais tempo aos filhos.

Gráfico 7: Impactos das crianças no longo prazo. Fonte: Kleven et al. (2018, p. 40)

As comparações de médias apresentadas neste capítulo são de utilidade limitada, mas importantes para uma primeira abordagem do problema, servindo de insumo para uma análise mais profunda a ser realizada pelos modelos de regressão, apresentados no próximo capítulo.

(31)

28

4 ANÁLISE EMPÍRICA

Neste capítulo, são apresentados e interpretados os modelos de regressão, que têm por objetivo quantificar a desigualdade de gênero no mercado de trabalho brasileiro e também identificar as suas possíveis origens.

Duas visões são mostradas neste estudo: a primeira através do Modelo 1, que tem como base os dados consolidados de homens e mulheres; e a segunda, através dos Modelos 2 e 3, que fazem uma comparação do comportamento das variáveis explicativas nos casos das rendas feminina e masculina, de forma separada.

O capítulo está dividido em três partes: na primeira são apresentadas as variáveis utilizadas; na segunda são mostradas as equações dos modelos; por fim, na terceira parte, são apresentados os resultados e comentários sobre os mesmos, com foco nas possíveis explicações para a desigualdade de gênero presente no mercado de trabalho brasileiro.

4.1 Variáveis

Com o auxílio da análise descritiva, foram selecionados fatores que têm relação com a desigualdade de gênero. A partir destes fatores, foram escolhidas as variáveis explicativas utilizadas nos modelos de regressão.

Excetuando-se o número de filhos, que não foi utilizado no modelo pois os dados da PNAD não permitem identificar se o homem é pai ou não, todos os demais fatores foram representados por uma variável explicativa. A Tabela 19 mostra um resumo das variáveis selecionadas, com suas respectivas descrições.

Tabela 19: Variáveis dos modelos.

Variável Descrição

ln_renda_mensal Logaritmo natual do valor da renda mensal do trabalho principal

mulher Variável dummy que assume valor 1 caso o indivíduo seja do sexo feminino e 0, caso masculino

sul_sudeste Variável dummy que assume valor 1 caso o indivíduo more nas regiões Sul ou Sudeste e 0, caso contrário

experiencia Idade atual do indivíduo menos a idade com que afirma ter começado a trabalhar

experiencia_2 Variável experiencia elevada ao quadrado

estado_civil Variável dummy que assume valor 1 caso o indivíduo seja casado e 0, caso contrário

parda_preta Variável dummy que assume valor 1 caso o indivíduo tenha se autodeclarado pardo ou preto e 0, caso contrário

(32)

emprego_protegido Variável dummy que assume valor 1 caso o indivíduo tenha trabalho categorizado como “protegido” e 0, caso contrário

anos_estudo Número de anos de estudo do indivíduo

afazer_dom Variável dummy que assume valor 1 caso o indivíduo afirme fazer afazeres domésticos e 0, caso contrário

Fonte: Elaboração do autor.

4.2 Modelos

Após a introdução das variáveis, são apresentadas as equações dos modelos utilizados neste estudo. A variável dependente foi o logaritmo natural da renda, que nos modelos foi controlado para as variáveis explicativas escolhidas.

O objetivo foi obter modelos que possibilitassem a comparação dos fatores que explicam a renda de homens e mulheres, permitindo tirar conclusões sobre as diferenças que resultam na desigualdade de gênero.

O Modelo 1, definido pela Eq. 1, considera a base consolidada e captura a desigualdade de renda através da variável dummy “mulher”. Os Modelos 2 e 3 são idênticos (Eq. 2), exceto pela base utilizada para o cálculo dos coeficientes; no caso do Modelo 2, a base foi composta apenas por mulheres, já no Modelo 3, apenas por homens.

ln_renda_mensal = β0 + β1 mulher + β2 sul_sudeste + β3 experiencia + β4 estado_civil

+ β5 parda_preta + β6 emprego_protegido + β7 anos_estudo + β8 afazer_dom

Eq. 1

ln_renda_mensal = β0 + β1 sul_sudeste + β2 experiencia + β3 estado_civil + β4 parda_preta

+ β5 emprego_protegido + β6 anos_estudo + β7 afazer_dom

Eq. 2

4.3 Resultados dos modelos

(33)

30 Tabela 20: Resultados dos modelos.

Fonte: Elaboração do autor. Dados da PNAD 2015 tratados no software R Studio.

Primeiramente, foram avaliados testes visando identificar a robustez dos modelos, de forma a permitir que a análise fosse realizada com confiança nos resultados apresentados pelos mesmos.

Ao analisar os resultados da Tabela 20, é possível observar que, para os três modelos, todos os parâmetros são significativos e apresentaram p-valores inferiores a 1%. As regressões foram rodadas controlando para a matriz de Newey-West, corrigindo o resultado encontrado em um primeiro momento que apresentava heterocedasticidade. O teste F também foi realizado e identificou que as variáveis não poderiam ser descartadas conjuntamente ou, de maneira equivalente, que os coeficientes fossem todos iguais a zero (para um nível de confiança de 99%).

(34)

Os modelos também passaram no teste de linearidade (ANEXO A), sendo possível assumir uma relação linear entre os estimadores e a variável independente. No teste de normalidade dos resíduos (ANEXO B), os três modelos apresentaram resultados satisfatórios, ainda que haja evidência de curtose nas distribuições dos resíduos.

A partir da análise dos coeficientes, para o caso do modelo consolidado (Modelo 1), no qual os dados de homens e mulheres foram empilhados, foi possível verificar a desigualdade de gênero de maneira bastante direta e impactante. Através da variável mulher, observa-se que, controlando para as demais variáveis, ser mulher representa um decréscimo de 37%, em média, na renda quando comparada ao homem. Este é o fato que o presente trabalho pretende explicar, buscando entender quais motivos levam as mulheres a terem uma renda significativamente inferior à renda dos homens.

A comparação entre os modelos seguintes (2 e 3) busca explicar as possíveis causas dessa diferença salarial. Para tanto, foram avaliados individualmente todos os regressores dos modelos. A partir da comparação dos coeficientes dos Modelos 2 e 3, procurou-se inferir as causas para a divergência salarial.

Antes de se avaliar individualmente cada variável, partindo de uma análise mais geral, foi possível observar que, para todas as variáveis, os sinais dos coeficientes do modelo para mulheres e do modelo para homens são os mesmos. Desta forma, as variáveis explicativas impactam no mesmo sentido as rendas femininas e masculinas, não existindo uma variável que contribua, ao mesmo tempo, positivamente para um e negativamente para outro.

Portanto, o que pode explicar a desigualdade de gênero não é a direção em que as variáveis afetam a renda de homens e mulheres, mas as suas diferenças de magnitude. Assim, procurando obter um maior nível de detalhamento, são apresentadas as análises individuais das variáveis explicativas.

4.3.1 Variável sul_sudeste

A variável possui coeficiente com sinal positivo, indicando que trabalhar nas regiões Sul e Sudeste contribui positivamente para a renda. Esta interpretação está em linha com o esperado, pois tratam-se das regiões mais economicamente desenvolvidas do país, possuindo um mercado de trabalho com melhores oportunidades e maior competição quando comparadas às demais regiões.

(35)

32 O coeficiente do Modelo 1 mostra que um trabalhador das regiões Sul e Sudeste ganha, em média, 15% a mais que um trabalhador situado fora deste eixo. Quando comparados os coeficientes dos Modelos 2 e 3, nota-se uma pequena diferença em favor dos homens que trabalham nas regiões Sul e Sudeste, ganhando, em média, 16% a mais, ao passo que para as mulheres este percentual é de 14,1%.

Apesar de existir uma diferença entre os coeficientes, a magnitude não parece ser relevante a ponto de ser considerada um fator importante para a desigualdade de gênero. Em outras palavras, a região em que o trabalhador ou trabalhadora exerce sua profissão não parece influenciar substancialmente na diferença verificada entre as rendas de homens e mulheres.

4.3.2 Variáveis experiencia e experiencia_2

A variável experiencia está presente em duas formas nos modelos: linear e quadrática. Como esperado, a forma linear possui coeficiente com sinal positivo, e a quadrática, sinal negativo. Isto indica que a experiência apresenta retornos marginais decrescentes. Em termos práticos, pode-se afirmar que cada ano a mais de experiência contribui positivamente para a renda, porém tal contribuição se dá em taxas decrescentes.

Segundo o Modelo 1, cada ano a mais de experiência aumenta a renda, em média, em 3,6%. Para os casos de mulheres e homens, separadamente, este valor é de 3,3% e 4,0%, respectivamente. Este resultado demonstra que a desigualdade de gênero nos salários tende a se intensificar com o passar dos anos, uma vez que o salário dos homens cresce a taxas maiores que o das mulheres ao longo de suas carreiras.

Dois fatores que contribuem para este crescimento desigual ao longo dos anos são discutidos, sendo eles o nível de educacional entre gerações e a ocupação menor de cargos de chefia por mulheres. Um ponto comum entre ambos é o fato de não estarem diretamente ligados à experiência, mas sim à um fator temporal, que está representado indiretamente nesta variável pelo componente da idade.

O primeiro fator - o nível educacional entre gerações - está representado pelo fato de mulheres mais novas apresentarem escolaridade maior que as mulheres de gerações mais antigas, estando inseridas em ocupações que possuem remuneração maior. Isto pode ser bem exemplificado pelo envelhecimento da categoria das trabalhadoras domésticas.

(36)

Segundo o Ipea (2017, p. 3), em 1995, mais de 51,5% das trabalhadoras domésticas tinham até 29 anos de idade, ao passo que em 2015 esse número caiu para apenas 16%. Ou seja, com o maior nível de escolaridade, as mulheres mais novas estão em trabalhos melhor remunerados que as mais velhas, fazendo com que o gap de gênero aumente com o tempo. Contudo, este é um fator temporário. Assim que as novas gerações envelhecerem, um nível de escolaridade mais uniforme entre todas as faixas de idade poderá ser alcançado, fato que deverá ser refletido nos salários.

Em relação à ocupação de cargos de chefia por mulheres, o IBGE (2018, p. 1) mostra que, em 2016, somente 39,1% do total dos cargos gerenciais eram ocupados por elas. Como estes cargos normalmente são alcançados após algum período de maturidade na carreira e são melhor remunerados, é possível inferir que, a partir de um determinado momento, há um descolamento entre os salários dos homens e mulheres, pois aqueles atingem cargos mais altos, enquanto estas ainda encontram uma barreira no mercado de trabalho.

4.3.3 Variável estado_civil

O coeficiente da variável estado_civil é positivo, indicando que estar casado impacta positivamente a renda. Porém, este impacto, que no Modelo 1 é de 14,3%, é significativamente diferente para mulheres e homens, quando abordados separadamente. Os homens têm um prêmio na renda de aproximadamente 18% quando casados, ao passo que para as mulheres este valor é de 8,3%.

Destacando inicialmente o caso masculino, que é o mais “beneficiado” na renda devido ao casamento, Hewitt et al. (2002, p. 3) afirmam que o consenso geral na literatura é que, controlando para variáveis observáveis, homens casados são mais produtivos que os não casados. Ainda segundo os autores, duas explicações principais para esta diferença de produtividade emergiram na literatura: um efeito de seleção, no qual características não observáveis, que são valorizadas no casamento, também são valorizadas no mercado de trabalho; e o chamado argumento da especialização, o qual afirma que as mulheres acabam se especializando nos afazeres domésticos, já os homens, por sua vez, se especializam no mercado de trabalho.

Para as mulheres, ainda segundo Hewitt et al. (2002, p. 4), o relacionamento entre casamento e renda é mais complexo. Há evidências que o casamento pode elevar a renda das mulheres, porém, esse padrão é impactado de negativamente pela maternidade.

(37)

34 Desta forma, pode-se perceber que a desigualdade de gênero nas relações domésticas, evidenciado pela mulher ser encarregada de grande parte dos afazeres domésticos, acaba por servir de insumo para a desigualdade de renda entre os gêneros.

4.3.4 Variável parda_preta

O coeficiente da variável parda_preta possui sinal negativo, fato que ratifica a existência de desigualdade racial no mercado de trabalho. O Modelo 1 mostra que ser pardo ou preto, no Brasil, implica em ganhar, em média, 18,2% a menos que uma pessoa branca.

Assim como na análise descritiva, a presença de desigualdade racial não parece agravar ou suavizar a desigualdade de gênero. Os Modelos 2 e 3 mostram um impacto negativo na renda de 17,9% para as mulheres e de 17,6% para os homens, respectivamente.

A desigualdade racial no Brasil é um tema muito relevante e bastante explorado através de diversos estudos, com objetivo de determinar seus fatores e buscar políticas e ações para reduzir este preocupante quadro. Porém, a cor ou raça parece não ter impacto relevante na desigualdade de gênero.

4.3.5 Variável emprego_protegido

O coeficiente da variável emprego_protegido possui sinal positivo, fato que condiz com o senso comum de que empregos formais, com melhores direitos e maior estabilidade, possuem salários mais elevados quando comparados aos demais trabalhos.

O Modelo 1 mostra que trabalhadores enquadrados na categoria “emprego protegido” ganham, em média, 24,2% a mais que os demais. Ao interpretar os coeficientes dos Modelos 2 e 3, é possível observar que as mulheres possuem contribuição relevante para a renda quando estão empregadas em trabalhos categorizados como “protegido”. Neste caso, ganham 38,3% a mais, enquanto para os homens o valor é de 12,9%.

Observando de outra forma, as mulheres que estão em empregos fora dessa categoria, ou seja, com menos direitos trabalhistas e baixa estabilidade, recebem salários bastante inferiores aos dos homens nas mesmas condições. Assim, pode-se inferir que a desigualdade de gênero no mercado de trabalho é acentuada nos casos em que há menos direitos, ou seja, justamente quando há maior fragilidade do trabalhador.

(38)

4.3.6 Variável anos_estudo

O coeficiente da variável anos_estudo possui valor positivo, o que é esperado. Pois, quanto maior o nível de educação, maiores são as chances de conseguir empregos com melhor remuneração.

Pelo Modelo 1, cada ano a mais de estudo eleva, em média, em 9,3% a renda. Para o caso de mulheres e homens, separadamente, os valores são de 9,5% (Modelo 2) e 8,9% (Modelo 3), respectivamente. Desta forma, o aumento recente do nível de escolaridade das mulheres contribuiu de forma decisiva para a redução do gap de gênero.

Como visto no capítulo anterior, e também verificado em diversos trabalhos com dados da PNAD, a escolaridade das mulheres é, em média, maior que a dos homens. Este fator foi um dos que contribui para o crescimento da participação da mulher no mercado de trabalho.

4.3.7 Variável afazer_dom

Esta variável, que retrata se o indivíduo realiza ou não afazeres domésticos, tem impacto relevante na desigualdade de gênero. No Modelo 1, as pessoas que afirmam realizar afazeres domésticos têm uma renda, em média, 7,8% menor do que aquelas que afirmam o contrário. Porém, os resultados mais interessantes desta variável estão nos Modelos 2 e 3; uma mulher que realiza afazeres domésticos tem uma renda 19,7% inferior àquela que afirma não fazer, já no caso dos homens, esta diferença é de apenas 3,4%.

Como demonstrado no capítulo anterior, quase a totalidade das mulheres afirma realizar afazeres domésticos, ao passo que apenas metade dos homens o fazem. Mais grave que esta constatação, é que o tempo médio gasto por elas, neste tipo de atividade, é quase o dobro do gasto por eles. Estes fatos ajudam a explicar a diferença no coeficiente dos modelos.

Os afazeres domésticos têm um impacto elevado na rotina das mulheres e, consequentemente, no seu trabalho remunerado. No caso dos homens, quando realizam este tipo de atividade, dedicam apenas uma pequena parte do seu tempo.

O grande dispêndio de tempo das mulheres em afazeres domésticos implica em menor tempo para dedicação à sua carreira profissional, muitas das vezes escolhendo empregos que possuam carga horária reduzida e maior flexibilidade, para comportar a pesada carga de trabalho doméstico. Este fator contribui diretamente para uma menor renda das mulheres quando comparada aos homens.

(39)

36

5 CONSIDERAÇÕES FINAIS

Este estudo teve como objetivo contribuir para a importante discussão da desigualdade de gênero no mercado de trabalho brasileiro, na qual a realidade ainda é muito desfavorável às mulheres. Segundo o relatório do Fórum Econômico Mundial (2018) sobre a desigualdade de gênero em 2018, no ritmo atual, seriam necessários 202 anos para o fim do gap de gênero no mundo. A literatura sobre este tema, que tem aumentando de maneira relevante, procura auxiliar na obtenção, de forma mais rápida, a desejada igualdade entre homens e mulheres.

Com base nos dados da PNAD de 2015, foi possível obter um panorama da desigualdade de gênero no mercado de trabalho brasileiro, verificada a partir da diferença entre as rendas de homens e mulheres.

O estudo baseou-se em estatísticas descritivas e, principalmente, nos modelos de regressão. Através destes modelos, foi possível comparar os fatores que determinam a renda de homens e mulheres, de forma entender seus impactos para a perpetuação do gap de gênero.

A variável dummy para mulher mostrou que elas ganham, em média, 37% menos que um homem, controlando para as demais variáveis. O fato delas ganharem menos que eles é amplamente conhecido na literatura e não exclusivo ao caso brasileiro.

Pelos modelos, a região e raça não são fatores substancialmente relevantes para a desigualdade de gênero no mercado de trabalho nacional. Quando é analisado um fator de qualidade do trabalho, determinado pela categoria “emprego protegido”, foi observado que as mulheres, quando comparadas aos homens, encontram-se em situação ainda pior quando estão em empregos mais vulneráveis.

Com relação à escolaridade, as mulheres possuem, em média, níveis mais elevados que os homens, o que é uma boa sinalização de que fatores que contribuem para a desigualdade de gênero no mercado de trabalho podem ser superados.

O gap de gênero parece aumentar quanto maior é a idade dos indivíduos. Dois fatores podem ser apresentados como parte da explicação, o primeiro relacionado à ocupação de cargos de chefia e o segundo referente ao nível de escolaridade entre as gerações de mulheres. Com relação ao primeiro fator, é observado que as mulheres, por razões alheias à meritocracia, ocupam menos cargos de chefia ou gerência e, desta forma, a partir de certo

(40)

estágio da carreira, descolam do salário dos homens por não atingirem postos mais altos. Já com relação ao segundo fator, com o maior acesso das mulheres à educação nas últimas décadas, as novas gerações femininas passaram a ter maior nível de instrução, em média, quando comparadas às antigas gerações. Desta forma, as gerações mais novas, com maior grau de estudo, estão no mercado de trabalho em empregos de melhor remuneração, quando comparadas as gerações femininas mais antigas, que ainda têm relevante concentração em trabalhos que necessitam de menor grau de instrução e consequentemente possuem menores salários.

No que tange o estado civil, os homens parecem se beneficiar mais do fato de estarem casados do que as mulheres. Para eles, estar casado implica, quando comparados aos solteiros, a 18% a mais de renda (em média), enquanto para elas este valor é de 8,3%. A diferença estaria na maior produtividade dos homens casados quando comparados aos solteiros, com duas explicações podendo justificar esta diferença: a primeira está relacionada a um efeito de seleção, em que características não observáveis, que são valorizadas no casamento, também os são no mercado de trabalho; já a segunda seria relativa à um efeito de especialização no casamento, no qual as mulheres estariam mais envolvidas nos afazeres domésticos e no cuidado dos filhos, enquanto os homens se especializariam no mercado de trabalho.

Ao analisar os afazeres domésticos, ficou constatado que as mulheres continuam sendo as maiores responsáveis por realizar tais tarefas. Nove em cada dez mulheres afirmam realizar afazeres domésticos, enquanto para os homens este número é de cinco a cada dez. Mais grave que este dado, é a diferença nas horas dedicadas a este tipo de atividade; as mulheres dedicam praticamente o dobro de horas que os homens. Este fato acaba impactando diretamente a renda, e os modelos retratam essa constatação: mulheres que afirmam realizar afazeres domésticos têm renda, em média, 20% inferior às que afirmam não realizar, já para os homens este valor é baixo, apenas de 3,4%.

Um fator recorrente identificado foi a divisão do tempo das atividades não remuneradas - representadas pelas tarefas de casa - entre homens e mulheres. A sobrecarregada nas mulheres acaba por pressioná-las a dedicar menos tempo ao mercado de trabalho e prejudicando-as na competição com os homens em certos tipos de empregos. Esta visão é ratificada pela Internacional Labour Organization (ILO) (2018, p. 12):

(41)

38 […] the overwhelmingly unequal demands that women face with regard to household and care responsibilities continue to manifest themselves as labour market inequalities in terms of the types of jobs which women can both access and in which they can enjoy sustained employment.

Uma mudança de mentalidade sobre as responsabilidades domésticas, equilibrando o tempo gasto nestas atividades, parece ser essencial para uma redução das desigualdades de gênero observadas no mercado de trabalho brasileiro.

(42)

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