5 Análise dos dados. 5.1 Estatísticas Descritivas

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5 Análise dos dados

5.1

Estatísticas Descritivas

Ao longo do período de análise percebe-se que o nível educacional dos brasileiros vem crescendo de forma significativa. A distribuição das pessoas ocupadas com 10 anos ou mais de idade mostra que, em 1992 a proporção de pessoas com até 4 anos de estudo era superior ao ano de 1999 (tabela 2), essa situação se reverte a partir do quinto ano de estudo, ou o equivalente ao 1º ano do segundo ciclo do ensino fundamental. Este fato indica que o mercado de trabalho está absorvendo pessoas mais escolarizadas, havendo assim um deslocamento da população em direção aos níveis mais elevados de escolaridade.

O intervalo que continha as pessoas de zero a três anos de estudo foi o que teve a maior diferença negativa, 25.8% a menos em 1999, indicando o declínio do grupo de baixa escolaridade no Brasil. O grupo de 11 anos de estudos e o grupo das pessoas com mestrado ou doutorado foram os que obtiveram maior diferencial1 no período analisado, 37.5% e 39.0% respectivamente, porém em sentido inverso ao observado entre as pessoas sem instrução. Este comportamento comprova a necessidade das pessoas em adquirir mais instrução, uma vez que o mercado de trabalho está se tornando gradativamente mais exigente.

1_{O cálculo do diferencial é feito da seguinte forma: ((%99 - %92)/(%92)). Assim, temos o} crescimento ou decréscimo de 1992 para 1999.

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Tabela 2 - Distribuição relativa das pessoas ocupadas* de 10 anos ou mais de idade, segundo os grupos de anos de estudo: 1992 e 1999

% erro padrão % erro padrão

0 a 3 anos 27.6 0.9 20.5 1.0 -25.8 4 anos 18.2 0.3 14.4 0.3 -21.1 5 a 7 anos 15.4 0.3 16.1 0.5 4.3 8 anos 9.8 0.3 11.1 0.3 13.2 9 a 10 anos 5.1 0.1 6.8 0.1 32.5 11 anos 13.8 0.4 19.0 0.5 37.5 12 a 14 anos 3.3 0.2 3.6 0.2 10.7 15 anos 4.4 0.4 5.4 0.5 21.3 16 anos ou mais 2.3 0.2 3.2 0.3 39.0

Fonte: Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (Pnad 92/99).

Nota: * Só foram consideradas as pessoas moradoras na área urbana do Brasil

Anos de estudo Diferencial

(%)

1992 1999

Uma vez constatado o crescimento do nível educacional da população ocupada, é importante analisar o perfil destas pessoas, a fim de verificar em que medidas elas foram beneficiadas, de acordo com o rendimento, grupos de idade, raça, posição na ocupação e setor que se encontravam empregadas.

Como pode ser observado na tabela 3, quanto maior o nível educacional das pessoas maior a sua média salarial. À medida que se conclui cada ciclo escolar, o salário médio das pessoas tende a aumentar. Para o grupo de pessoas que terminam o primeiro grau (8 anos de estudo), pouca diferença teve seu salário entre os dois anos analisados. As pessoas que possuem título de mestre e/ou doutor foram aquelas que tiveram o maior diferencial de um ano para outro, aumentando o salário em 17.3%, entre 1992 e 1999. Já aqueles que ingressaram na universidade, tiveram um aumento de 10.3%, no mesmo período analisado.

Conforme observado, os grupos mais escolarizados foram os que tiveram maior diferencial em seu salário, incentivando assim as pessoas a permanecerem mais tempo nas escolas.

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Tabela 3 - Salário médio das pessoas* ocupadas de 10 anos ou mais de idade, segundo os grupos educacionais: 1992 e 1999

Salário Erro Salário Erro

médio (R$) padrão médio (R$) padrão

0 a 3 anos 202.34 7.5 225.12 8.4 11.3 4 anos 331.33 11.0 356.68 13.0 7.7 5 a 7 anos 279.55 9.1 307.17 11.6 9.9 8 anos 437.96 15.4 440.66 15.9 0.6 9 a 10 anos 402.93 12.4 380.47 16.2 -5.6 11 anos 617.76 18.0 629.94 23.4 2.0 12 a 14 anos 868.72 38.0 957.81 46.4 10.3 15 anos 1285.39 60.9 1482.28 77.1 15.3 16 anos ou mais 1886.91 82.5 2213.87 104.9 17.3

Diferencial (%) Anos de estudo

1992 1999

Enquanto que em termos médios a única classe que apresentou diminuição pontual2_{do salário, de 1992 para 1999, foi a de 9 a 10 anos de estudo, em termos}

medianos três grupos sofreram redução a níveis salariais: 0 a 3 anos, 8 anos e 11 anos de estudo.

O aumento do salário médio comparado com o mediano para categorias idênticas, se explica pelo fato da grande desigualdade social existente no Brasil, onde uma minoria da população concentra grande parte da renda do país.

Figura 1 – Salário mediano segundo os grupos educacionais: 1992

161.21 216.14 185.43 302.89 247.44 417.44 602.06 927.96 1237.40 0 300 600 900 1200 1500 1800 2100 0 a 3 anos 4 anos 5 a 7 anos 8 anos 9 a 10 anos 11 anos 12 a 14 anos 15 anos 16 anos ou mais Salário (R$)

Fonte: Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (Pnad 92 / 99).

2_{Construindo o intervalo de confiança para esta classe, vimos que com 95% de} confiança não podemos assumir que houve diminuição de uma ano para outro.

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Figura 2 - Salário médio segundo os grupos educacionais: 1992 202.34 331.33 279.55 437.96 _402.93 617.76 868.72 1285.39 1886.91 0 300 600 900 1200 1500 1800 2100 0 a 3 anos 4 anos 5 a 7 anos 8 anos 9 a 10 anos 11 anos 12 a 14 anos 15 anos 16 anos ou mais Salário (R$)

Figura 3 - Salário mediano segundo os grupos educacionais: 1999

149.83 249.35 209.95 299.58 _249.63 399.73 599.81 998.27 1589.03 0 300 600 900 1200 1500 1800 2100 0 a 3 anos 4 anos 5 a 7 anos 8 anos 9 a 10 anos 11 anos 12 a 14 anos 15 anos 16 anos ou mais Salário (R$)

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Figura 4 - Salário médio segundo os grupos educacionais: 1999 225.12 356.68 _307.17 440.66 380.47 629.94 957.81 1482.28 2213.87 0 300 600 900 1200 1500 1800 2100 0 a 3 anos 4 anos 5 a 7 anos 8 anos 9 a 10 anos 11 anos 12 a 14 anos 15 anos 16 anos ou mais Salário (R$)

Em 1992, conforme pode ser observado na tabela 4, 16.9% das pessoas do universo de análise, estavam inseridas no grupo etário de 10 a 20 anos, enquanto em 1999 este percentual caiu para 13.3%, indicando que as políticas governamentais que visam tirar os menores do mercado de trabalho e incentiva-los a estudar está dando resultados. Outro fato que pode ser usado para explicar a diminuição de pessoas ocupadas de 10 a 20 anos de idade é o envelhecimento da população, uma vez que as taxas de fecundidades de todos os estados brasileiros vêm caindo paulatinamente e em contrapartida a esperança de vida vem aumentando, proporcionando um aumento de anos vividos.

Tabela 4 - Distribuição relativa das pessoas ocupadas* de 10 anos ou mais de idade, segundo os grupos de idade: 1992 e 1999

10 a 20 anos 16.9 0.4 13.3 0.4 -21.3 21 a 30 anos 28.6 0.2 26.8 0.3 -6.3 31 a 40 anos 25.4 0.3 26.6 0.2 4.7 41 a 50 anos 16.5 0.2 19.2 0.3 16.3 51 a 69 anos 11.5 0.2 12.9 0.2 12.1 70 anos e mais 1.1 0.1 1.2 0.0 9.3

Diferencial (%) 1992

Grupos de idade 1999

Observa-se na tabela 5 que maiores médias de escolaridade são obtidos pelas mulheres, nos grupos etários até 50 anos de idade. Este comportamento

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mostra a tendência das mulheres em permanecer mais tempo na escola. Em termos de rendimento, o grupo etário de 41 a 50 anos é o que recebeu maior salário médio, tanto para os homens quanto para as mulheres (tabela 6). Esse resultado era em parte esperado, uma vez que as pessoas nessa faixa de idade atingem sua maturidade profissional, aplicando na prática o conhecimento adquirido ao longo da vida profissional.

Tabela 5 - Escolaridade média das pessoas* ocupadas de 10 anos ou mais de idade, por sexo segundo os grupos de idade: 1992 e 1999

Média erro padrão Média erro padrão Média erro padrão Média erro padrão

10 a 20 anos 4.9 0.1 6.3 0.1 5.9 0.1 7.5 0.1 21 a 30 anos 6.9 0.1 7.6 0.2 8.1 0.1 9.0 0.1 31 a 40 anos 6.9 0.1 7.5 0.2 7.5 0.1 8.4 0.1 41 a 50 anos 5.8 0.2 6.9 0.2 5.9 0.2 7.4 0.2 51 a 69 anos 4.1 0.2 5.0 0.3 3.9 0.2 5.0 0.2 70 anos e mais 2.9 0.3 4.1 0.5 2.2 0.2 3.0 0.3

Fonte: Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (Pnad 92/99). Nota: * Só foram consideradas as pessoas moradoras na área urbana do Brasil

Grupos de idade

Homens Mulheres

1992 1999 1992 1999

Tabela 6 - Salário médio das pessoas* ocupadas de 10 anos ou mais de idade, por sexo segundo os grupos de idade: 1992 e 1999

Média (R$) erro padrão Média (R$) erro padrão Média (R$) erro padrão Média (R$) erro padrão 10 a 20 anos 151.15 6.0 166.78 8.8 130.12 7.2 153.9 11.7 21 a 30 anos 440.89 17.2 469.69 22.7 292.25 15.6 340.3 23.7 31 a 40 anos 708.36 29.9 744.28 36.5 373.27 18.4 452.6 32.1 41 a 50 anos 788.86 39.1 917.01 52.0 357.23 20.2 505.0 37.0 51 a 69 anos 574.73 31.3 740.91 60.2 242.93 22.7 375.3 40.0 70 anos e mais 357.69 43.8 637.94 116.3 105.87 24.4 137.6 23.7

Fonte: Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (Pnad 92/99). Nota: * Só foram consideradas as pessoas moradoras na área urbana do Brasil

1992 1999 Mulheres 1992 Grupos de idade Homens 1999

No tocante a raça das pessoas, aquela que possui o maior percentual de pessoas ocupadas é a raça branca, com 57.6% e 58.0% em 1992 e 1999 respectivamente. A raça parda segue este ranking, com cerca de 36% para ambos os anos. Este dado pode estar, contudo, superestimado em virtude da recusa de pessoas pretas em se declararem como tal, optando por declararem-se pardas. O preconceito ou a discriminação por raças é evidenciado pela proporção de ocupados da cor preta, representando apenas 5.6% das pessoas de 10 anos ou mais de idade ocupadas da área urbana (tabela 7).

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Tabela 7 - Distribuição relativa das pessoas ocupadas* de 10 anos ou mais de idade segundo as raças: 1992 e 1999

Amarela 0.6 0.1 0.6 0.2

Branca 57.6 1.5 58.0 1.5

Indígena 0.1 0.0 0.2 0.0

Parda 36.1 1.5 35.6 1.5

Preta 5.7 0.3 5.6 0.4

Nota: * Só foram consideradas as pessoas moradoras na área urbana do Brasil 1992

Raça 1999

Em virtude da diferença percentual entre as raças, fez-se necessário verificar dentro de todo contingente populacional da área urbana, a porcentagem de pessoas ocupadas dentro de cada raça. Assim, encontramos que 42.9% da população branca está ocupada, 45.6% da população negra está empregada, e 41.3%, 50.7% e 36.4% da população parda, amarela e indígena, respectivamente, encontram-se exercendo alguma atividade no ano de 1992. Para o ano de 1999, estas porcentagens foram de 43.4%, 44.%, 40.6% 48.7% e 46% para brancos, negros, pardos, amarelos e indígenas respectivamente.

A raça amarela, ou seja, os imigrantes orientais e seus descendentes que vivem no Brasil, constituíram a parcela da população melhor remunerada, seu salário médio chegava a R$ 1.237,92, em 1999. Do ponto de vista educacional, estes também eram os que se destacavam no final da década, possuindo em média, aproximadamente, 11 anos de estudo. As pessoas de cor brancas vêm em seguida com aproximadamente 8 anos de estudo e salário médio de R$ 654,98 no ano de 99. As pessoas de raça preta, confirmando a discriminação citada anteriormente, possuem menor salário médio dentre as raças analisadas (R$ 323,11). Este valor corresponde em 1999, a praticamente metade do salário médio dos brancos e 1/3 do salário auferido pelas pessoas da raça amarela (tabelas 8 e 9).

Tabela 8 - Salário médio das pessoas* ocupadas de 10 anos ou mais de idade, segundo as raças: 1992 e 1999

Média (R$) erro padrão Média (R$) erro padrão

Amarela 1053.57 88.1 1237.92 109.1 17.5

Branca 542.31 24.8 654.98 41.5 20.8

Indígena 342.19 62.4 343.78 44.0 0.5

Parda 281.71 8.6 329.68 11.8 17.0

Preta 271.95 12.0 323.11 18.4 18.8

1992 1999

Raça Diferencial

(%)

(8)

Todas as raças apresentam crescimentos relativos positivos entre 1992 e 1999, tanto em termos de rendimento quanto em escolaridade, com exceção dos índios que tiveram uma redução de 4.3% na média de anos de estudo. Contudo, o grande diferencial de renda e escolaridade existente entre as pessoas com diferentes raças, como pode ser visto nas tabelas 8 e 9, evidenciava uma forte discriminação no mercado de trabalho, e vem induzindo a formulação de políticas públicas e leis governamentais que visam atenuar tais diferenças.3

Tabela 9 - Escolaridade média das pessoas* ocupadas de 10 anos ou mais de idade, segundo as raças: 1992 e 1999

Média erro padrão Média erro padrão

Amarela 9.5 0.3 10.9 0.2 14.7

Branca 7.2 0.1 8.2 0.2 13.2

Indígena 5.6 0.6 5.4 0.6 -4.3

Parda 5.0 0.1 5.9 0.1 18.5

Preta 4.5 0.1 5.7 0.2 26.0

Raça 1992 1999 Diferencial

(%)

Ao analisar o salário médio e mediano por raça das pessoas ocupadas na área urbana do Brasil, percebe-se uma inversão entre as raças preta e parda. Enquanto a raça preta era a pior remunerada em salários médios, sob salários medianos a raça de pior remuneração foi à parda. Concluindo que devem existir pessoas, de raça parda, ganhando além da grande “massa” da distribuição, fazendo com isso que a renda média seja inflacionada.

Pode-se verificar no gráfico 5, que 50% da população parda ganha até R$ 163,72 (92) e R$ 199,78 (99), enquanto 50% do contingente de cor preta ganha até R$ 179,34 e R$ 219,19, em 1992 e 1999 respectivamente.

3_{Por exemplo, a lei nº 3708 de 09/11/2001 da Assembléia do Rio de Janeiro que obriga} as universidades estaduais a reservar uma parcela de vagas para pessoas de cor preta.

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Figura 5 – Salário mediano segundo as raças: 1992 609,01 303,18 215,95 163,72 179,34 0 300 600 900 1200

Amarela Branca Indígena Parda Preta

Salário (R$)

Fonte: Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (Pnad 92).

Figura 6 - Salário médio segundo as raças: 1992

1053,57 542,31 342,19 281,71 271,95 0 300 600 900 1200

Salário (R$)

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Figura 7 - Salário mediano segundo as raças: 1999 784.85 349.77 224.00 _199.78 219.19 0 300 600 900 1200

Salário (R$)

Figura 8 - Salário médio segundo as raças: 1999 1237.92 654.98 343.78 _329.68 _323.11 0 300 600 900 1200

Salário (R$)

Verificando os setores de atividades, a administração pública é o setor que apresenta pessoas com maior nível de instrução, fato este podendo ser explicado pela demanda específica, existindo assim um incentivo e flexibilidade dos trabalhadores poderem se ausentar do trabalho, por um período pré-estabelecido

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de tempo, para se dedicar aos estudos. Por outro lado, os trabalhadores das indústrias extrativistas, embora possuindo cerca de 3 anos médios de estudo, a menos que os das atividades públicas, possuem salários mais altos do que todos os outros setores investigados, esta constatação pode ser explicada pelo argumento de que este setor contém as atividades relacionadas com o petróleo, que envolvem alta remuneração.O setor agrícola foi o que se destacou, tanto como possuidor de pessoas com menores anos de estudo como com pessoas ganhando salários mais baixos (tabelas 10 e 11), como já era esperado, uma vez que esse setor engloba a maior parte da população mais humilde do país.

Tabela 10 – Salário médio das pessoas* ocupadas de 10 anos ou mais de idade segundo os setores de atividade: 1992 e 1999

Administração pública 552.19 21.8 733.30 32.9 32.8 Agrícola 192.40 13.3 206.08 7.9 7.1 Comércio 430.87 17.6 494.40 28.2 14.7 Construção civil 343.18 14.4 405.87 16.5 18.3 Indústria extrativista 701.60 101.8 907.99 120.2 29.4 Serviços 437.54 22.0 546.41 41.9 24.9 Indústria de transformação 542.48 30.8 562.35 37.8 3.7

Diferencial (%)

1992 1999

Setores de atividade

Tabela 11 – Escolaridade média das pessoas* ocupadas de 10 anos ou mais de idade segundo os setores de atividade: 1992 e 1999

Administração pública 9.3 0.1 10.2 0.1 9.1 Agrícola 2.9 0.1 3.3 0.1 14.9 Comércio 6.6 0.1 7.5 0.1 13.2 Construção civil 4.3 0.1 4.8 0.1 13.1 Indústria extrativista 5.4 0.4 7.0 0.5 29.8 Serviços 6.5 0.1 7.5 0.2 16.3 Indústria de transformação 6.4 0.2 7.4 0.2 15.3

Setores de atividade 1992 1999 Diferencial

(%)

Os empregadores, como já aguardado, são aqueles que possuem maior salário médio, em vista que os mesmo são formados por empresário, homens de negócio, entretanto não são reveladores de pessoas mais instruídas. Conforme

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observado nos setores de atividades, onde a administração pública foi o setor que apresentou maior média de anos de estudo, aqui também se verifica que os funcionários públicos são os que possuem maior grau de instrução (tabelas 12 e 13).

A classe dos trabalhadores sem carteira assinada foi a que teve maior aumento no nível educaional, possuindo 1.2 anos médios de estudo a mais em 1999 do que o observado em 92, representando um aumento de 26.9%. A mesma tendência pode ser vista a níveis financeiros, onde o aumento de um ano para outro, desta categoria, foi de 32.9% aproximadamente.

Tabela 12 - Salário médio das pessoas* ocupadas de 10 anos ou mais de idade segundo as posições na ocupação: 1992 e 1999

Com carteira 533.76 22.8 563.42 34.9 5.6

Conta própria 407.05 15.7 504.83 36.1 24.0

Empregador 1383.98 57.0 1734.65 106.5 25.3

Funcionário público 575.76 24.1 771.58 35.3 34.0

Sem carteira 205.81 8.5 273.50 16.4 32.9

Diferencial (%)

1992 1999

Posição na ocupação

Tabela 13 – Escolaridade média das pessoas* ocupadas de 10 anos ou mais de idade segundo as posições na ocupação: 1992 e 1999

Com carteira 7.1 0.1 8.0 0.2 13.4

Conta própria 5.2 0.1 6.1 0.2 17.0

Empregador 8.7 0.2 9.6 0.2 10.1

Sem carteira 4.6 0.1 5.8 0.1 26.9

Posição na ocupação 1992 1999 Diferencial

(%)

Na figura abaixo pode ser visto os gráficos representativos dos salários médios e medianos, para os anos analisados, entre as pessoas que pertencem a cada posição na ocupação.

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Figura 9 - Salário mediano segundo as posições na ocupação: 1992 322.97 247.29 922.51 371.23 153.77 0 300 600 900 1200 1500 1800

Com carteira Conta própria Empregador Funcionário público

Sem carteira

Salário (R$)

Figura 10 - Salário médio segundo as posições na ocupação: 1992

533.76 407.05 1383.98 575.76 205.81 0 300 600 900 1200 1500 1800

Com carteira Conta própria Empregador Funcionário

público

Sem carteira

Salário (R$)

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Figura 11 - Salário mediano segundo as posições na ocupação: 1999 349.79 _295.13 996.26 499.24 159.57 0 300 600 900 1200 1500 1800

público

Sem carteira

Salário (R$)

Figura 12 - Salário médio segundo as posições na ocupação: 1999

563.42 _504.83 771.58 273.5 1734.65 0 300 600 900 1200 1500 1800

público

Sem carteira

Salário (R$)

A nível estadual, verifica-se nitidamente que quanto maior a média educacional dos trabalhadores, maior sua remuneração média (tabelas 14 e 15). Fato este estimulador para aqueles que dedicam anos de sua vida à obtenção de instrução. Grandes centros como São Paulo e Rio de Janeiro revelaram-se como pólos atrativos de melhores salários, sob as mesmas características os moradores destas Unidades da Federação possuíam rendimento médio de R$ 709,35 e R$ 630,87, em São Paulo e Rio de Janeiro, respectivamente, para o ano de 1999.

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O Estado do Rio Grande do Sul, embora apresente uma média de anos de estudo alta em comparação com as outras Unidades da Federação, o salário não é um dos maiores.

O Distrito Federal como já era esperado, foi o Estado que apresentou maior média educacional e maior salário, isto devido à concentração política do país neste lugar.

Em contrapartida o Estado do Maranhão foi aquele que apresentou o pior indicador educacional e a renda média mais baixa do Brasil, seguido por Piauí e Tocantins. Roraima, juntamente com Tocantins foram os Estados tidos como reveladores de incentivo à educação, passando de 4.6 anos médios de estudo em 92 para 5.9 em 1999, no caso de Tocantins e 6.2 para 8.1 anos médios de estudo para o Estado de Roraima.Houve no período um aumento de 29.2% e 31.5% no nível educacional, para Tocantins e Roraima respectivamente.

A níveis regionais, percebe-se que a Região Sudeste era a que possuía maior salário médio dentre as cinco Grandes Regiões do Brasil, e também a região que apresentava maior média de anos de estudo entre as pessoas ocupadas. Provavelmente, em decorrência dos grandes centros urbanos terem maior oferta de serviços educacionais. Nas Regiões mais desenvolvidas, a população que nelas residem, tem perfis educacionais melhores, devido às oportunidades de oferta (bons colégios) e demanda (empregos mais remunerados). O Nordeste, dentre todas as regiões analisadas, foi a que apresentou menor média de anos de estudo, consequentemente menor remuneração.

(16)

Tabela 14 - Salário médio das pessoas* ocupadas de 10 anos ou mais de idade, segundo as Unidades da Federação: 1992 e 1999

Brasil 435.8 20.04 523.1 33.25 20.0 Norte 328.07 22.56 388.25 27.24 18.3 Rondônia 394.50 28.5 546.23 68.4 38.5 Acre 402.91 88.4 523.07 59.0 29.8 Amazonas 340.81 47.8 398.07 53.0 16.8 Roraima 520.20 7.2 535.58 66.0 3.0 Pará 297.69 38.2 338.52 47.4 13.7 Amapá 383.75 25.8 437.69 69.4 14.1 Tocantins 243.56 12.6 285.45 49.6 17.2 Nordeste 269.56 17.1 318.32 22.2 18.1 Maranhão 145.80 22.9 199.83 18.5 37.1 Piauí 211.37 46.1 235.05 48.1 11.2 Ceará 255.24 34.0 305.86 58.0 19.8

Rio Grande do Norte 261.65 47.0 350.06 68.5 33.8

Paraíba 244.93 50.6 424.86 85.3 73.5 Pernambuco 271.38 29.9 332.34 47.7 22.5 Alagoas 325.93 69.5 328.68 64.7 0.8 Sergipe 293.48 46.5 343.35 65.4 17.0 Bahia 316.95 38.9 331.33 49.5 4.5 Sudeste 511.04 29.9 622.77 49.0 21.9 Minas Gerais 361.96 27.2 432.40 40.0 19.5 Espírito Santo 328.48 36.7 486.94 52.3 48.2 Rio de Janeiro 521.14 61.2 630.87 92.2 21.1 São Paulo 581.12 36.5 709.35 59.3 22.1 Sul 457.60 22.3 542.72 32.6 18.6 Paraná 408.63 34.1 541.13 56.6 32.4 Santa catarina 543.72 48.6 563.25 37.9 3.6

Rio Grande do Sul 462.09 35.7 534.22 57.1 15.6

Centro- Oeste 430.31 43.7 531.61 68.2 23.5

Mato Grosso do Sul 365.43 46.3 438.95 54.8 20.1

Mato Grosso 350.32 33.6 476.73 58.8 36.1

Goiás 399.09 41.2 443.22 44.1 11.1

Distrito Federal 644.85 121.0 889.00 54.8 37.9

Diferencial (%)

1992 1999

Unidades da Federação

(17)

Tabela 15 – Escolaridade média das pessoas* ocupadas de 10 anos ou mais de idade, segundo as Unidades da Federação: 1992 e 1999

Brasil 6.27 0.12 7.23 0.16 15.3 Norte 5.71 0.36 6.39 0.34 11.9 Rondônia 5.98 0.6 7.02 0.5 17.4 Acre 6.51 0.7 7.29 0.5 12.0 Amazonas 6.47 0.7 6.86 0.7 6.0 Roraima 6.18 0.2 8.12 0.6 31.4 Pará 5.33 0.5 5.84 0.7 9.6 Amapá 5.92 0.8 6.96 0.5 17.6 Tocantins 4.58 0.3 5.92 0.4 29.3 Nordeste 5.18 0.2 5.99 0.2 15.6 Maranhão 4.00 0.5 4.71 0.4 17.8 Piauí 5.01 0.8 5.21 0.7 4.0 Ceará 5.09 0.4 5.69 0.7 11.8

Rio Grande do Norte 5.41 0.8 6.79 0.7 25.5

Paraíba 5.65 0.7 6.91 0.6 22.3 Pernambuco 5.45 0.4 6.25 0.4 14.7 Alagoas 5.36 0.7 6.01 0.6 12.1 Sergipe 5.75 0.9 6.50 0.8 13.0 Bahia 5.13 0.5 6.07 0.6 18.3 Sudeste 6.70 0.2 7.79 0.2 16.3 Minas Gerais 5.93 0.2 6.96 0.3 17.4 Espírito Santo 5.93 0.4 7.37 0.4 24.3 Rio de Janeiro 7.24 0.4 8.09 0.6 11.7 São Paulo 6.85 0.2 8.04 0.2 17.4 Sul 6.56 0.2 7.56 0.2 15.2 Paraná 6.33 0.3 7.46 0.4 17.9 Santa catarina 6.65 0.3 7.51 0.3 12.9

Rio Grande do Sul 6.71 0.3 7.66 0.3 14.2

Centro-Oeste 6.25 0.3 7.15 0.3 14.4

Mato Grosso do Sul 5.88 0.5 6.89 0.6 17.2

Mato Grosso 5.74 0.4 6.82 0.6 18.8

Goiás 5.92 0.3 6.78 0.5 14.5

Distrito Federal 7.87 0.8 8.63 0.6 9.7

Unidades da Federação 1992 1999 Diferencial

(%)

Abaixo se encontram os gráficos referentes ao salário médio e mediano das Unidades da Federação. Pode-se perceber que em média o salário do Estado do Maranhão é o pior dentre as 27 UF’s. Já em termos medianos, o Maranhão que ocupava o último lugar em 1992, passou para penúltimo em 1999. O Piauí passou a ocupar o último lugar no ranking salarial no ano de 1999.

(18)

Figura 13 - Salário mediano segundo as Unidades da Federação: 1992 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 S P D F S C R J R R A P R S P R A M A C R O M T G O ES M S M G S E P A B A A L P E C E R N P B TO P IM A Salário (R$)

Fonte: P esquisa N acional por A m ostra de D om icílios (P nad 92 ).

Figura 14 - Salário médio segundo as Unidades da Federação: 1992

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 D F S P S C R J R R R S P R A C G O R O A P M S M G M T A M ES A L B A P A S E P E R N C E P B TO P I M A Salário (R$)

Fonte: P esquisa N acional por A m ostra de D om icílios (P nad 92 ).

(19)

Figura 15 - Salário mediano segundo as Unidades da Federação: 1999 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 S P D F R J S C R R P R R S R O A C ES M T A P M S G O A M M G P A P B A L R N B A P E S E C E TO M A P I Salário (R$)

Fonte: P esquisa N acional por A m ostra de D om icílios (P nad 99).

Figura 16 - Salário médio segundo as Unidades da Federação: 1999

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 D F S P R J S C R O P R R R R S A C ES M T G O M SA P M G P B A M R N S E P A P E B A A L C E TO P I M A Salário (R$)

Fonte: P esquisa N acional por A m ostra de D om icílios (P nad 99).

A desigualdade de renda entre homens e mulheres está inversamente relacionada com o nível de instrução entre os sexos, conforme pode ser observado nas tabelas 16 e 17. Enquanto as mulheres ficam mais tempo nas escolas, possuindo assim média educacional maior do que a dos homens, nas duas datas investigadas, os homens correspondiam à parcela da população que possuía melhores salários. Este fato pode ser explicado pela experiência profissional, pois se por um lado os homens abandonam a escola mais cedo para se iniciar no

(20)

mercado de trabalho, estes possuem mais tempo exercendo suas atividades, sendo assim mais remunerados, devido à experiência profissional adquirida.

Tabela 16 - Salário médio das pessoas* ocupadas de 10 anos ou mais de idade segundo o gênero: 1992 e 1999

Homem 529.03 23.4 620.37 37.3 17.3

Mulher 291.26 15.6 383.32 29.1 31.6

Diferencial (%)

1992 1999

Gênero

Tabela 17 – Escolaridade média das pessoas* ocupadas de 10 anos ou mais de idade segundo o gênero: 1992 e 1999

Homem 6.0 0.1 6.9 0.2 14.5

Mulher 6.7 0.1 7.8 0.1 15.9

Gênero 1992 1999 Diferencial

(%)

Na tabela 16, foi verificado que os homens apresentam uma remuneração média que corresponde quase o dobro do salário do contingente feminino. Embora a discriminação entre sexos esteja diminuindo com o passar do tempo, esse efeito mostrou-se muito ainda forte, quando o atributo analisado é o sexo. Porém, como as mulheres costumam apresentar uma carga horária de trabalho diferente dos homens, fez-se necessário observar o salário/hora destes indivíduos (Tabela 18). Assim, nota-se que embora eles têm uma remuneração maior que a delas, essa diferença não é muito expressiva. Este comportamento pode ser elucidado pelo fato, por exemplo, das mulheres que trabalham no magistério, onde geralmente tem uma carga horária de trabalho de 20 horas semanais, em contrapartida os homens, em sua grande maioria, trabalham 40 horas por semana. Sendo assim, o mais viável seria considerar o salário/ hora no que se refere ao gênero das pessoas. Sob esta ótica, como pode ser observado abaixo, o salário das mulheres, embora menor, não apresenta uma diferença tão grande, comparado com o dos homens (tabela 16).

(21)

Tabela 18 – Salário/hora médio das pessoas ocupadas de 10 anos ou mais moradoras na área urbana segundo o sexo: 1992 e 1999

Homem 494.09 21.7 594.59 36.1 20.3

Mulher 332.91 15.9 449.93 32.5 35.2

Diferencial (%)

1992 1999

Gênero

Abaixo, para efeito ilustrativo, encontram-se os gráficos representando os Intervalos de Confiança dos salários médios e escolaridade média para ambos os sexos. Assim, podemos afirmar com 95% de confiança que tanto o salário médio, quanto o salário/hora médio das mulheres é menor que o dos homens nos dois períodos analisados. Porém não há indícios para se afirmar que o salário médio dos homens e mulheres em 1999 é maior que o de 1992. Já quando se observa o salário/hora esta afirmação é possível, em vista que não há interseção entre os dois intervalos.

Figura 17 - Intervalo de Confiança para o salário médio segundo o sexo: 1992 e 1999

574.85 321.91 693.44 440.28 483.21 260.61 547.30 326.36 529.03 291.26 620.37 383.32 0 100 200 300 400 500 600 700 800

Homem/92 M ulher/92 Homem/99 M ulher/99

Fonte: Pesquisa Nacional por Amostra de D omicílios (Pnad 1992 / 1999).

(22)

Figura 18 - Intervalo de Confiança para o salário/hora médio segundo o sexo: 1992 e 1999 451.62 301.71 523.85 386.21 494.09 332.91 594.59 449.93 536.56 364.11 665.33 513.65 100.0 200.0 300.0 400.0 500.0 600.0 700.0

Homem/92 Mulher/92 Homem/99 Mulher/99

Figura 19 - Intervalo de Confiança para a escolaridade média segundo o sexo: 1992 e 1999 6.2 7.0 7.2 8.1 5.7 6.5 6.5 7.5 6.0 6.7 6.9 7.8 4 6 8 10

Homem/92 Mulher/92 Homem/99 Mulher/99

(23)

Através da tabela 19, observa-se que pessoas que trabalhavam com carteira assinada representavam a maior parcela da população dentre as pessoas ocupadas na área urbana do Brasil, porém esta categoria vem sofrendo uma diminuição ao longo do período analisado, fato este revelado pelo aumento da informalidade no país.

O funcionalismo público teve resultados positivos, comparando o contingente de pessoas que eram funcionários públicos no Brasil em 1992 com 99, verifica-se que houve um aumento de 12.3% nesta categoria. O mesmo pode ser observado para empregadores e conta-próprias, representando 11.3% e 9.7%, respectivamente.

Tabela 19 - Distribuição relativa das pessoas ocupadas* de 10 anos ou mais de idade, segundo as posições ocupacionais:1992 e 1999

Com carteira 41.1 1.2 37.2 0.9 -9.3

Conta própria 21.7 0.4 23.8 0.3 9.7

Empregador 4.5 0.1 5.0 0.1 11.3

Sem carteira 23.8 0.7 23.9 0.6 0.5

Diferencial (%) 1992

Posição na ocupação 1999

A distribuição relativa das pessoas ocupadas segundo os setores de atividades mostra que, em ambos os anos investigados, o setor de serviços é aquele que empregou o maior número de pessoas, 37.5% e 40.7%, em 1992 e 1999, respectivamente. Este foi o setor que apresentou maior diferença positiva de um ano para outro, havia cerca de 8.4% a mais de pessoas em 99 do que existia em 92, concluindo assim que este setor está em crescimento na economia brasileira. Outro setor que apresentou ascensão entre os dois anos foi o comércio, correspondendo 15.6% da população em 92 e 16.8% em 99, mostrando assim um aumento de 7.7 pontos percentuais.

O setor da Indústria Extrativista foi o que apresentou o menor contingente populacional, tendo somente aproximadamente 0.5% de pessoas. Como já foi observado, este setor foi um dos que apresentou maior média salarial, porém de pouca expressão, em vista que seu contingente é muito restrito.

(24)

Tabela 20 - Distribuição relativa das pessoas ocupadas* de 10 anos ou mais de idade, segundo os setores de atividade: 1992 e 1999

Administração pública 12.6 0.3 12.3 0.4 -2.2 Agrícola 10.4 0.8 8.5 0.8 -18.4 Comércio 15.6 0.2 16.8 0.2 7.7 Construção civil 7.7 0.2 7.6 0.2 -0.5 Indústria extrativista 0.5 0.1 0.3 0.0 -37.5 Serviços 37.5 0.7 40.7 1.2 8.4 Indústria de transformação 15.8 0.7 13.9 0.5 -12.4

Diferencial (%) 1992 Setores de atividade 1999 5.2 Especificação do Modelo

Conforme já visto na seção 3.3, um conjunto de variáveis foi selecionado para fazer parte do presente estudo. A partir destas variáveis, várias estatísticas descritivas foram obtidas (conforme mostrado na seção anterior), visando uma melhor compreensão do que representa esses indicadores no Brasil urbano. Nesta seção iremos apresentar a especificação do modelo de retorno educacional.

Como já observado por vários autores, a renda de um indivíduo está intimamente ligada ao seu nível educacional. Devido a este fato, para verificar o retorno educacional das pessoas, utilizou-se seu salário4_{do trabalho principal}

como variável dependente. Para o ano de 1992 o salário foi deflacionado5 , a fim de ser expresso em valores de 1999.

Com o intuito de verificar as variações do retorno educacional por posição na ocupação, um conjunto inicial de variáveis potenciais foi escolhido. Este conjunto é representado por: anos de estudo; grandes regiões; sexo/gênero; cor/raça; idade e setores de atividades.

Para todas as categorias das variáveis acima, foram criadas variáveis dicotômicas a fim de verificar o efeito de cada categoria em relação a uma categoria base, também chamada de “variável oculta”. As categorias de cada variável serão explicitadas abaixo:

4

Devido a sua distribuição assimétrica, é comum ver na literatura econômica o uso do salário na sua forma logarítmica. Neste estudo também foi utilizado o log do salário. 5_{O deflator utilizado foi de 3231,83.}

(25)

Anos de estudo: 0 a 3 anos (categoria base); 4 anos; 5 a 7 anos; 8 anos; 9 a 10 anos; 11 anos; 12 a 14 anos; 15 anos e 16 anos ou mais.

Grandes Regiões: Norte; Nordeste (categoria base); Sudeste; Sul e Centro-Oeste.

Sexo: homem e mulher (categoria base).

Raça/cor: branco6 e não branco (categoria base).

Setores de Atividades: administração pública; indústria extrativista vegetal; agrícola (categoria base); comércio; construção civil; indústria de transformação e serviços.

No Anexo 2 pode ser visto a forma não linear da variável idade, através dos gráficos de dispersão para os dois anos em estudo. Induzindo a introdução da forma quadrática desta variável.

Como o objetivo do trabalho é investigar os retornos educacionais para cada posição na ocupação, como ponto de partida tem-se que verificar se realmente é necessário a construção de um modelo para cada posição na ocupação, ou se apenas um modelo seria o suficiente para representar todas as ocupações. Para tal procedimento, fez-se uso do Teste de Estabilidade Estrutural que tem por propósito comparar duas regressões, onde a hipótese nula é de que as duas regressões são estatisticamente iguais (estabilidade estrutural). As hipóteses a serem testadas são:

H0: a regressão para as 5 posições na ocupação é única, ou seja, não há

efeito entre as posições na ocupação.

H1: Existe efeito entre as posições na ocupação.

A estatística do teste é dada por:

(

)

[

]

g.l / ocupação) na posições as com modelo ( Re / ocupação) na posições as com modelo ( Re único modelo ( Re s SQ m s SQ s SQ F = −

6_{Conforme já dito anteriormente, a categoria branca representa tanto a raça branca} quanto a amarela.

(26)

Onde:

• m é o número de restrições, neste caso as 92, que corresponde as (5-1) posições na ocupação e as interações entre as dummies de posição na ocupação e as outras variáveis independentes.

• g.l. são os graus de liberdade.

Rejeita-se a hipótese nula se o F calculado exceder o F tabelado representado por Fα(m, g.l.).

Fazendo os cálculos foram encontrados os valores para F de 5.6 e 3.1 para os anos de 1992 e 1999 respectivamente. Comparando-os com o F(92;197) = 1,12 para o ano de 1992 e F(92;262) = 1,50 para o ano de 1999, verifica-se que em ambos os casos rejeitam-se a hipótese nula, ou seja, existe efeito entre as posições na ocupação. Comprovando o que já havia sido mencionado na literatura econômica.

A partir desta conclusão, interações7 entre todas as categorias das variáveis também foram incluídas ao modelo, afim de melhor explicar o retorno educacional das pessoas ocupadas na área urbana do Brasil.

Resumindo, como modelo inicial, foram consideradas todas as variáveis categóricas antes mencionadas, juntamente com a forma simples e quadrática da variável idade e todas as interações das variáveis selecionadas.

5.3

Os Modelos de Regressão Linear Múltipla

Para cada posição na ocupação8 foi realizada uma série de regressões partindo do modelo inicial até se chegar a um modelo onde todas as variáveis fossem significativas.

Buscou-se chegar às mesmas variáveis para os dois anos (92 e 99) dentro da mesma posição na ocupação, sendo assim possível à comparação entre os anos analisados. A exclusão das variáveis do modelo9 se deu através do teste t descrito

7_{Foram consideradas somente interações duplas.}

8_{Conforme já mencionado foram consideradas 5 categorias para a posição na} ocupação: com carteira, conta-própria, empregador, funcionário público e sem carteira. 9

Poderá existir variáveis não significativas nos modelos, pois se teve como objetivo ter o mesmo modelo para os dois anos dentro de uma mesma posição na ocupação, sendo assim se para um ano uma determinada variável era significante ela era automaticamente incluída no outro ano.

(27)

abaixo, teste este que verifica se as estimativas dos parâmetros eram diferentes de zero, ou seja, se os coeficientes eram significantes.

Defini-se o Teste de Hipótese da seguinte forma:

modelo do parâmetros de número o é k onde 0 : k 0,..., i 0 : 1 0 ≠ = ∀ = i i H H β β Estatística do teste:

( )

ˆ ~ t-student ( ) ˆ 0 ˆ L u V t i i − − = β β

Onde: Vˆ

( )

βi é a variância do estimador

10_;

u é o número de UPAs; L é o número de estratos.

Regra de Decisão:

Se tcalculado > ttabelado(u-L),α rejeita-se H0 com nível α de significância.

A partir deste teste, foi possível chegar a um modelo com 39 variáveis11 para os trabalhadores com carteira; 33 variáveis para os conta-próprias; 30 para os empregadores; 29 para os funcionários públicos e 32 variáveis para os trabalhadores sem carteira assinada.

5.3.1

Análise dos Modelos Ajustados

Nesta seção irá ser feita a análise de cada modelo, comparando-os entre os anos observados. Esta análise será apresentada em seis itens, um para cada

10_{Estimador calculado assumindo a complexidade da amostra.} 11_{Estes conjuntos de valores já incluem o intercepto.}

(28)

posição na ocupação e o último representando a comparação entre eles. As saídas do SUDAAN, para cada modelo ajustado, podem ser vistas no Anexo 3.

A interpretação dos coeficientes, quando a variável dependente é logarítmica se dá calculando o antilog de cada coeficiente e subtraindo um disto, isto é, (_eβˆ −1)*100_{. Obtendo assim a variação percentual (multiplicando o} cálculo por cem) de aumento e/ou decréscimo no salário entre a categoria em questão e a categoria base (variável omissa), no caso da variável explicativa ser dummy. Quando a variável explicativa for contínua o βˆ é interpretado como a variação percentual do salário quando a variável independente aumenta em uma unidade. Entretanto se uma variável estiver envolvida na interação, sua interpretação irá depender do nível dos outros termos daquela interação.

Em todos os modelos, verificou-se que os homens brancos e mais velhos são mais bem remunerados, controlando-se por outros fatores. Embora os homens ganhem menos do que as mulheres, com o passar do tempo essa porcentagem vem diminuindo. À medida que o indivíduo se dirige para classes educacionais maiores, seu salário aumenta significativamente. Todas as regiões mostraram-se estatisticamente significantes. Os sinais foram os esperados, principalmente quanto as variáveis idade e idade ao quadrado, comprovando o uso de suas formas simples e quadráticas.

No anexo 3 (saída do SUDAAN para cada modelo ajustado), pode ser observado que os EPA’s são, em sua grande maioria, maiores que um, ressaltando a importância de se considerar o plano amostral na modelagem dos dados, uma vez que se não houvesse tal consideração, a variância dos estimadores dos parâmetros estaria sendo subestimada.

5.3.1.1

Com Carteira

Os anos 90 foram marcados por mudanças substanciais no mercado de trabalho brasileiro. A recessão econômica do período 1990/92, a abertura comercial, o ajustamento no setor privado em busca de maior competitividade, o plano de estabilização econômica e a privatização repercutiram sobre a ocupação, a desocupação, a educação e conseqüentemente sobre o rendimento dos

(29)

indivíduos. Nesta e nas quatro seções subseqüentes, irá ser feita uma análise dos principais fatores que contribuíram para o retorno educacional em cada uma das cinco posições na ocupação.

Verificou-se com os modelos ajustados para os trabalhadores com carteira assinada (tabela 21), que as mulheres que não moram na Região Norte e completam o primeiro segmento do ensino fundamental recebem em média 12.3%, em 1992, e 4.8% em 1999, a mais do que aquelas que possuem de 0 a 3 anos de estudo. Morando no Norte, esse percentual passa a ser de 85.2% (92) e 63% (99) mantendo as demais variáveis constantes. Acontecimento que demonstra uma forte segmentação no mercado de trabalho, onde indivíduos com o mesmo potencial são remunerados de formas diferentes por estarem em regiões distintas. Neste caso, o fato da mulher morar no Norte contribui substancialmente no seu percentual salarial, uma vez que a situação da mulher, completar o primeiro segmento do ensino fundamental, nesta região é bem mais atípica do que se ela morasse em outro lugar do Brasil.

Embora a variação percentual na renda, nos dois anos, tenha apresentado comportamento crescente à medida que se avança em cada classe educacional, a variação no ano de 1999 foi inferior à de 1992 em quase todas as categorias analisadas, sendo superior apenas depois da conclusão do nível superior. Esta tendência comprova o que já havia sido observado na literatura, onde o retorno da educação tem diminuído com o passar do tempo, embora o nível educacional tenha apresentado aumento.

As pessoas não brancas do sexo feminino que ingressam na pós-graduação, ganham em média 276.2% e 358.5%, em 1992 e 1999 respectivamente, a mais do que aquelas que compõe a categoria base. Isto equivale a 29.8% de aumento de renda para esta categoria, entre os dois períodos analisados. Este fato evidencia uma forte corrente discriminatória existente em nosso país, pois o fato de ser não branco e mulher quando atinge o nível superior torna-se tão surpreendente que o retorno educacional alcança valores marcantes.

Os trabalhadores de raça branca ganham 13% a mais que aqueles classificados como não brancos, em 1992, se não possuírem 15 anos ou mais de estudo. No ano de 1999, este percentual subiu para 13.9. A diferença de um ano para outro, indica que a discriminação entre raças para as pessoas que trabalham no setor formal do país apresenta uma tendência constante. Se os indivíduos

(30)

possuírem mais de 15 anos de estudo esse percentual é muito elevado, revelando que a discriminação entre raças é pequena se não levarmos em consideração o nível universitário da pessoa.

Quanto à discriminação por gênero, verificou-se que houve uma diminuição de um ano para outro, entretanto ela ainda é muito alta. No ano de 1992, os homens com 12 a 14 anos de estudo ganhavam em média 54.7% a mais que as mulheres, mantendo todas as outras variáveis constantes. Já em 1999, esta variação caiu para 50.1%, representando um decréscimo de 8.4%. Este quadro desalentador, uma vez que demonstra um alto percentual salarial entre homens e mulheres, traz uma boa notícia. A discriminação salarial contra as mulheres vem decrescendo.

No tocante às Grandes Regiões brasileiras, pode-se notar que o Sudeste é a região que possui melhor remuneração para aqueles que trabalham com registro em carteira na área urbana do Brasil. Nesta região, no ano de 1992, os ocupados com 10 anos ou mais de idade que não possuem 11 anos de estudo, ganhavam em média 45.8% a mais que os mesmos trabalhadores na Região Nordeste. No ano de 1999 este percentual foi de 47.1%. Se o trabalhador possui 11 anos de estudo, nesta região, sua remuneração passa a ser 207.3% (1992) e 196.7% (1999) a mais, isto se deve ao fato da pouca expressão do contingente de pessoas que concluem o ensino médio na Região Nordeste, enquanto no sudeste o término deste ciclo é primordial para estar na competitividade do mercado de trabalho. Em 1992 a região que seguia o Sudeste, como reveladora de melhores salários médios, comparada com a região base, foi o Sul, onde as pessoas ganhavam em média 30.1% a mais que os nordestinos. Já em 1999, esse ranking se inverteu, a Região Centro-Oeste ocupou o segundo lugar, revelando que em média seus trabalhadores do setor formal ganhavam 30.2% a mais que os mesmos trabalhadores da Região Nordeste.

Com a análise dos intervalos de confiança, observa-se que não existem diferenças marcantes no percentual salarial dos trabalhadores com carteira assinada quando são comparadas as mesmas regiões para os anos de 92 e 99. Mesmo para a região Norte, que apresentou as maiores diferenças em termos pontuais, verifica-se com uma análise mais cuidadosa do intervalo de confiança das estimativas, que não se pode afirmar que ocorreram mudanças significativas de 1992 para 1999.

(31)

Figura 20 – Intervalo de Confiança dos coeficientes das Grandes Regiões: 1992 e 1999 – Trabalhadores com carteira assinada

0.20 0.21 0.17 0.16 _0.15 0.12 0.30 0.30 0.26 0.26 _0.25 0.26 0.23 0.20 0.38 0.39 0.33 0.31 0.34 0.37 0.31 0.28 0.46 0.47 0.000 0.050 0.100 0.150 0.200 0.250 0.300 0.350 0.400 0.450 0.500

Sul 92 Sul 99 Centro-Oeste

92 Centro-Oeste99 Norte 92 Norte 99 Sudeste 92 Sudeste 99

O setor de atividade que se destacou entre os trabalhadores com carteira assinada foi o setor da indústria. Aqueles que trabalhavam na indústria extrativista vegetal, em 1992, ganhavam 60.2% a mais que os trabalhadores agrícolas. Esta variação cresceu consideravelmente em 1999, apresentando uma variação percentual de 84.5%. O setor da construção civil foi o que teve maior diferença no percentual de renda média de 92 para 99. Representando 12.7% e 29.7% de renda maior, dentre aqueles que não tinham de 5 a 7 anos de estudo, do que quem trabalhava no setor agrícola, em 1992 e 1999 respectivamente, mantendo todas as outras variáveis invariantes no tempo.

A medida que completa mais 1 ano de vida, um indivíduo dentro das características desta posição na ocupação, recebe um aumento de 8.1% em sua renda (1992). A idade foi usada como uma proxy da experiência, onde admite-se que um indivíduo mais velho, por possuir maior experiência, tende a ganhar mais. No ano de 1999 esta variação percentual foi de 7.8%.

Um homem que termina o primeiro ciclo do ensino fundamental ganha em média 67.9% (1992) e 64.3% (1999) a mais que as mulheres de 0 a 3 anos de estudo. Mais uma vez, aqui ao analisar as interações, é visto que quanto maior o nível educacional maior a remuneração, entretanto o retorno educacional de 1999 apresenta valores menores que em 1992, com exceção de quem possui 16 anos ou

(32)

mais de estudo. Evidenciando que o retorno educacional em 1999, comparado com o ano de 1992, privilegia apenas aqueles que ingressam na pós-graduação.

Tabela 21 – Interpretação dos coeficientes de regressão dos trabalhadores com carteira assinada por ano segundo as respectivas variáveis independentes

Variáveis Independentes Anos de estudo 4 anos 12.3 ** 4.8 ** 5 a 7 anos 39.2 ** 24.5 ** 8 anos 66.4 ** 42.9 ** 9 a 10 anos 79.8 ** 62.0 ** 11 anos 119.4 ** 102.7 ** 12 a 14 anos 223.2 ** 195.3 ** 15 anos 259.3 ** 301.0 ** 16 anos ou mais 276.2 ** 358.5 ** Raça Branco 13.0 ** 13.9 ** Sexo Homem 54.7 ** 50.1 ** Região Sul 30.1 ** 29.8 ** Centro-Oeste 28.9 ** 30.2 ** Norte 26.0 ** 22.0 ** Sudeste 45.8 ** 47.1 ** Setor de atividade Administração pública -2.8 22.3 ** Indústria de transformação 34.1 ** 37.6 ** Comércio 9.8 ** 22.8 ** Construção civil 12.7 ** 29.7 **

Indústria extrativista vegetal 60.2 ** 84.5 **

Serviços 17.7 ** 27.6 **

Idade 8.1 ** 7.8 **

Idade ao quadrado -0.1 ** -0.1 **

Interações

Homem com 4 anos de estudo 67.9 ** 64.3 **

Homem com 5 a 7 anos de estudo 100.4 ** 90.4

Homem com 8 anos de estudo 130.9 ** 116.6

Homem com 9 a 10 anos de estudo 152.7 ** 123.8 **

Homem com 11 anos de estudo 250.3 191.2 **

Homem com 15 anos de estudo 527.1 ** 518.6

Homem com 16 anos de estudo ou mais 673.6 ** 699.2 **

Branco com 15 anos de estudo 348.8 * 398.2 *

Branco com 16 ou mais anos de estudo 430.0 ** 478.5 * Pessoa no setor de administração pública com 12 a 14 anos de estudo 173.1 ** 227.9 Pessoa no setor de administração pública com 15 anos de estudo 265.3 327.3 ** Pessoa no setor de construção civil com 5 a 7 anos de estudo 44.0 ** 55.8 Pessoas que moram no Sudeste com 11 anos de estudo 207.3 * 197.6 Pessoas que moram no Norte com 4 anos de estudo 30.9 * 27.5 Pessoas que moram no Norte com 5 a 7 anos de estudo 51.6 ** 47.1 Pessoas que moram no Norte com 8 anos de estudo 93.2 ** 60.5 *

R2

45.4 51.1

Notas:

i) Estatisticamente diferente de zero: * 10% ** 5%, teste bi-lateral.

ii) Dummies omitidas: 0 a 3 anos de estudo, não branco, mulher, região nordeste e setor agrícola. iii) A regressão também contém o intercepto, que não foi explicitado aqui.

Fonte: Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (Pnad 92 e 99).

92 (%) 99 (%)

(33)

5.3.1.2

Conta Própria

Os trabalhadores com 10 anos ou mais de idade, moradores na área urbana do Brasil, com renda positiva, possuindo o diploma do primeiro segmento do ensino fundamental (não trabalhando no setor da construção civil) ganhavam em média 42.5% a mais, em 1992, do que os mesmos indivíduos com 0 a 3 anos de estudo. O comportamento da variação salarial se assemelha ao observado na posição da ocupação com carteira assinada, onde até o nível superior incompleto, o ano de 1992 apresentava variações maiores que em 1999, mudando de sentido a partir do momento em que o indivíduo saísse da faculdade (tabela 22).

Enquanto uma mulher que ingressava na pós-graduação e não morava no sudeste, ganhava 784.3% a mais que outra mulher com 0 a 3 anos de estudo, um homem nas mesmas condições ganhava 1230.7% a mais que as mesmas mulheres com 0 a 3 anos de escolaridade, no ano de 1999. Este fato manifesta a grande diferença salarial existente entre os sexos.

Os trabalhadores brancos ganhavam em média 21.4% a mais do que os não brancos, em 1992, mantendo todas as outras variáveis constantes. No ano de 1999, este percentual foi de 24.2%, ou seja, a variação percentual na renda dos trabalhadores brancos cresceu de um ano para outro, evidenciando a discriminação ainda muito presente em nossa sociedade.

Os homens nesta posição na ocupação, que não concluíram o segundo segmento do ensino fundamental ou não têm 11 anos ou mais de estudo, ganhavam mais do que as mulheres sob as mesmas condições. Este percentual foi de 156.2% e 121.5% para os anos de 1992 e 1999 respectivamente. Embora tenha diminuído entre os anos analisados, a discriminação por sexo ainda merece destaque nos dias atuais. Caso o indivíduo completasse o segundo ciclo do ensino fundamental, a remuneração dos homens passava a 374.7% (1992) e 308.9% (1999) a mais do que as mulheres.

A Região Sudeste, da mesma forma que foi observado na análise dos trabalhadores com carteira assinada, foi a região que apresentou maior variação média comparada com a Região Nordeste. No ano de 1999 os trabalhadores do Sudeste, que não tinham de 12 a 14 anos de estudo ou 16 anos ou mais, apresentaram uma remuneração de 63.3% a mais que os nordestinos. Os nortistas,

(34)

que não completaram o segundo ciclo do ensino fundamental, foram os que tiveram maior aumento de renda de um ano para outro, comparado com os trabalhadores da Região Nordeste, representando um crescimento de 49.6%. Analisando os intervalos de confiança, não se pode dizer que houve aumento no percentual salarial de 92 para 99, uma vez que há interseção destes intervalos quando comparadas as mesmas regiões entre os anos analisados.

Figura 21 - Intervalo de Confiança dos coeficientes das Grandes Regiões: 1992 e 1999 – Trabalhadores por conta própria

0.28 0.29 0.27 0.32 0.14 0.26 0.35 0.41 0.35 0.36 0.35 0.41 0.25 0.35 0.43 0.49 0.43 0.44 0.43 0.49 0.35 0.43 0.52 0.58 0.000 0.100 0.200 0.300 0.400 0.500 0.600 0.700

92

Centro-Oeste 99

Norte 92 Norte 99 Sudeste 92 Sudeste 99

Os setores de atividades apresentaram um comportamento diferenciado para cada ano. Os trabalhadores do setor de administração pública foram os que possuíram maior variação percentual de renda, representando uma renda média de 88% a mais do que os trabalhadores do setor agrícola. Em 1999, o setor que se destacou foi a construção civil, possuindo em média uma remuneração de 67.6% a mais que os agricultores.

À medida que uma pessoa se torna mais experiente, aumentando em uma unidade sua idade, a renda média apresenta um aumento de 9.7 pontos percentuais em 1992 e 8.8% em 1999.

(35)

Tabela 22 – Interpretação dos coeficientes de regressão dos conta própria por ano segundo as respectivas variáveis independentes

Variáveis Independentes Anos de estudo 4 anos 42,5 ** 31,7 ** 5 a 7 anos 58,5 ** 51,6 ** 8 anos 113,5 ** 90,1 ** 9 a 10 anos 98,8 ** 86,8 ** 11 anos 158,9 ** 141,9 ** 12 a 14 anos 346,7 ** 300,2 ** 15 anos 434,7 ** 450,9 ** 16 anos ou mais 646,9 ** 784,3 ** Raça Branco 21,4 ** 24,2 ** Sexo Homem 156,2 ** 121,5 ** Região Sul 42,6 ** 44,0 ** Centro-Oeste 42,2 ** 50,1 ** Norte 27,8 ** 41,6 ** Sudeste 54,2 ** 63,3 ** Setor de atividade Administração pública 88,0 ** 38,4 * Indústria de transformação 29,3 ** 33,8 ** Comércio 70,7 ** 60,2 ** Construção civil 54,6 ** 67,6 ** Serviços 45,3 ** 60,0 ** Idade 9,7 ** 8,8 ** Idade ao quadrado -0,1 ** -0,1 ** Interações

Homem com 8 anos de estudo 374,7 ** 308,9

Homem com 11 anos de estudo 487,5 ** 399,3 **

Homem com 12 a 14 anos de estudo 689,5 ** 633,8 **

Homem com 15 anos de estudo 808,9 ** 847,2 **

Homem com 16 anos ou mais de estudo 1391,5 * 1230,7 **

Pessoa no setor de construção civil com 4 anos de estudo 85,7 ** 104,8 **

Pessoa no setor de construção civil com 5 a 7 anos de estudo 103,4 ** 114,1 **

Pessoas que moram no Sudeste com 12 a 14 anos de estudo 409,9 ** 496,1

Pessoas que moram no Sudeste com 16 anos ou mais de estudo 846,0 ** 1177,8

Pessoas que moram no Norte com 8 anos de estudo 193,6 137,5 **

R2 39,5 43,0

Notas:

92 (%) 99 (%)

(36)

5.3.1.3 Empregador

Para os empregadores (tabela 23), verificou-se que as mulheres que terminam o primeiro segmento do ensino fundamental ganham em média 30% (1992) a mais que aquelas que nunca estudaram ou se estudaram, ainda não completaram 4 anos de estudo. Em 1999, esse percentual cai para 18.5%, revelando que a conclusão do 1º ciclo do ensino fundamental já não implica em um retorno salarial tão significativo quanto o observado em 1992. Se for homem e completar 4 anos de estudo, o percentual salarial passa para 90.2% e 93.7%, em 1992 e 1999, respectivamente.

Diferente do que foi visto para os trabalhadores com carteira assinada e conta própria, a partir da classe de 5 a 7 anos de estudo, para quem é empregador, o percentual de renda média comparada com a categoria base aumenta entre os dois anos analisados. Fato este que evidencia retornos educacionais crescentes nesta posição da ocupação.

O conjunto de variáveis selecionadas para compor o modelo, não explicou tão bem a renda dos empregadores. Como pode ser verificado, foi encontrado um coeficiente de explicação (R2_{) em torno de 20%, menos da metade do que foi}

observado para as outras posições na ocupação.

Os empregadores da raça branca ganhavam, em média, 23% a mais que os não brancos, mantendo todas as outras variáveis constantes, no ano de 1992. Em 99, esta mesma variação foi para 33.3%, evidenciando mais uma vez que a diferença de renda entre brancos e não brancos cresceu ao longo do período analisado.

Quanto ao sexo, no ano de 92, os homens que não faziam parte das interações, ou seja, não tinham 4 nem 11 a 15 anos de estudo, ganhavam 59.6% a mais que as mulheres. Em 99 esse percentual baixou significativamente, fazendo com que a renda dos homens fosse 23.5% superior a das mulheres. Este comportamento demonstra que a discriminação entre gênero está diminuindo com o passar do tempo no mercado de trabalho brasileiro, porém ainda se encontra longe da igualdade entre os sexos.

A Região Centro-Oeste superou a Região Sudeste no que se refere ao aumento de renda comparado com aqueles que moram no Nordeste. Em 1992 este

(37)

aumento era de 35.5% passando para 22.9% em 99. Todas as regiões brasileiras sofreram diminuição, quando comparada pontualmente, na variação percentual de um ano para outro em sua renda, confrontada com a dos nordestinos. Entretanto, esta afirmação não pode ser confirmada quando se observa através dos Intervalos de Confiança. No gráfico abaixo pode ser verificado que nenhuma das regiões apresentaram diminuição no percentual salarial médio. Revelando, com 95% de confiança que não há indícios para se afirmar que houve decréscimo entre os anos em questão.

Figura 22 - Intervalo de Confiança dos coeficientes das Grandes Regiões: 1992 e 1999 – Empregadores 0.09 0.16 0.08 0.12 0.14 0.04 0.23 0.09 0.30 0.21 0.31 0.12 0.27 0.18 0.37 0.21 0.45 0.33 0.49 0.27 0.40 0.32 -0.02 -0.02 -1.000 -0.500 0.000 0.500 1.000

92

Centro-Oeste 99

Os setores de atividades não se mostraram significantes para o ano de 1992. O inverso ocorreu em 1999, onde todos os coeficientes foram significantes com 95% de confiança.

(38)

Tabela 23 – Interpretação dos coeficientes de regressão dos empregadores por ano segundo as respectivas variáveis independentes

Variáveis Independentes Anos de estudo 4 anos 30,0 ** 18,5 * 5 a 7 anos 43,6 ** 67,1 ** 8 anos 48,4 ** 67,3 ** 9 a 10 anos 51,3 ** 79,6 ** 11 anos 80,7 ** 98,2 ** 12 a 14 anos 99,3 ** 103,0 ** 15 anos 156,4 ** 196,4 ** 16 anos ou mais 197,3 ** 302,1 ** Raça Branco 23,0 ** 33,3 ** Sexo Homem 59,6 ** 23,5 ** Região Sul 26,1 ** 9,9 * Centro-Oeste 35,5 ** 22,9 ** Norte 35,9 ** 13,2 * Sudeste 30,7 ** 19,6 ** Setor de atividade Administração pública 81,3 106,1 ** Indústria de transformação 6,4 20,8 ** Comércio 10,7 26,9 ** Construção civil 2,8 23,8 **

Indústria extrativista vegetal -11,6 71,1 **

Serviços 7,8 31,0 **

Idade 5,0 ** 5,0 **

Idade ao quadrado -0,04 ** -0,04 **

Interações

Homem com 4 anos de estudo 90,2 93,7 **

Homem com 11 anos de estudo 178,1 183,2 *

Homem com 12 a 14 anos de estudo 216,6 248,2 **

Homem com 15 anos de estudo 325,0 315,2 *

Pessoa no setor de administração pública com 15 anos de estudo 433,6 114,4 **

Pessoa no setor de construção civil com 5 a 7 anos de estudo -7,0 ** 47,8 **

R2 19,6 26,3

Notas:

92 (%) 99 (%)

(39)

5.3.1.4

Funcionário Público

No ano de 1992, os funcionários públicos do sexo feminino com mais de 10 anos de idade, moradores na área urbana e que tinham concluído a 4ª série do primeiro grau, ganhavam em média 23.7% a mais que aquelas que tinham de 0 a 3 anos de estudo, mantendo todas as outras condicionantes fixas. Em 1999, este valor foi de 11.8%. Se o funcionário fosse do sexo masculino esse percentual seria de 145.4% (1992) e 100.5% (1999) (tabela 24).

Nota-se que em todas as categorias educacionais, a variação na renda diminuiu, com exceção de quem ingressa na pós-graduação. Revelando que para as pessoas que não moram no sudeste, sua renda é 569.9% (92) e 595.4% (99) a mais, comparada com as pessoas que têm menos de 3 anos de escolaridade, representando um aumento de 4.5%. Aqui, mais uma vez, percebe-se que os retornos educacionais apresentam um comportamento decrescente ao longo do tempo.

A raça das pessoas, conforme observado em todos os modelos, apresenta maior variação no ano de 1999. Correspondendo a renda dos brancos uma porcentagem de 8.9% maior que a renda das pessoas pardas, pretas, amarelas ou indígenas, em 1992, crescendo para 14.1% em 1999.

Os homens, que não tinham de 4 a 14 anos de estudo, ganhavam aproximadamente 50% a mais que as mulheres no último ano analisado. Em 92, esse percentual foi mais elevado, onde a renda do contingente masculino era 73.7% maior que os mesmos funcionários do sexo feminino.

Quanto às regiões, em 1992 a Região Sudeste, dentre todas as outras, era a que possuía renda média maior em comparação com a Região Nordeste (73.5%), para os indivíduos que não tinham mais de 12 anos de escolaridade. Já em 1999, a Região Centro-Oeste era a que se destacava, tendo a renda 49.8% a mais que a categoria base. Observando os intervalos de confiança descritos abaixo, verifica-se que não há indícios para afirmarmos que houve diminuição dos retornos educacionais, quando comparado as mesmas regiões entre os anos analisados, com confiança de 95%. Entretanto se aceitarmos um nível de confiança de 90%, por exemplo, poderíamos dizer que tanto a Região Sul como a Sudeste apresentaram aumento no percentual salarial entre 1992 e 1999.

(40)

Figura 23 - Intervalo de Confiança dos coeficientes das Grandes Regiões: 1992 e 1999 – Funcionários públicos 0.37 0.24 0.32 0.14 0.34 0.22 0.44 0.30 0.49 0.32 0.51 0.40 0.46 0.31 0.55 0.38 0.60 0.40 0.70 0.67 0.58 0.40 0.66 0.46 0.000 0.100 0.200 0.300 0.400 0.500 0.600 0.700 0.800

92

Centro-Oeste 99

Como pode ser visto, nem todos os setores foram significativos para explicar o log da renda dos funcionários públicos. Os que se apresentaram significantes foram os setores da indústria de transformação, indústria extrativista vegetal e administração pública, este último apenas para o ano de 1999. Comparado com o setor agrícola, o que teve maior percentual de renda média foi à indústria de transformação, equivalendo um aumento de 143.9% e 405.4%, em 1992 e 1999 respectivamente, em relação aos agricultores.

A medida que há um incremento em uma unidade na idade, ceteris

paribus, a renda média destes funcionários aumentam 10.2% (1992) e 9.4%

(1999).

Observando as interações, conclui-se que um indivíduo que tem de 5 a 7 anos de estudo, do sexo masculino ganhava em média 161.1% e 115.7% a mais que as mulheres pertencentes a categoria base, em 1992 e 1999 respectivamente. Todas as interações entre anos de estudos e o sexo masculino, mostram que os retornos educacionais aumentam a medida que se avança para níveis de instrução maiores, porém, os retornos se mostram decrescentes quando comparado entre os dois anos.

(41)

Tabela 24 – Interpretação dos coeficientes de regressão dos funcionários públicos por ano segundo as respectivas variáveis independentes

Variáveis Independentes Anos de estudo 4 anos 23.7 ** 11.8 ** 5 a 7 anos 55.9 ** 30.3 ** 8 anos 99.6 ** 73.2 ** 9 a 10 anos 122.1 ** 91.2 ** 11 anos 166.3 ** 151.7 ** 12 a 14 anos 309.1 ** 244.5 ** 15 anos 406.8 ** 367.0 ** 16 anos ou mais 569.9 ** 595.4 ** Raça Branco 8.9 ** 14.1 ** Sexo Homem 73.7 ** 49.8 ** Região Sul 62.5 ** 37.5 ** Centro-Oeste 66.8 ** 49.8 ** Norte 58.5 ** 36.0 ** Sudeste 73.5 ** 46.5 ** Setor de atividade Administração pública 6.2 33.4 ** Indústria de transformação 143.9 ** 405.4 **

Indústria extrativista vegetal 50.3 ** 95.4 **

Idade 10.2 ** 9.4 **

Idade ao quadrado -0.1 ** -0.1 **

Interações

Homem com 4 anos de estudo 145.4 * 100.5 **

Homem com 5 a 7 anos de estudo 161.1 115.7 *

Homem com 9 a 10 anos de estudo 293.9 234.2 **

Homem com 12 a 14 anos de estudo 445.5 ** 426.8

Pessoas que moram no Sudeste com 12 a 14 anos de estudo 510.7 ** 421.3 Pessoas que moram no Sudeste com 15 anos de estudo 628.1 ** 574.8 Pessoas que moram no Sudeste com 16 anos ou mais de estudo 871.1 ** 862.6

R2 49.2 53.0

Notas:

92 (%) 99 (%)