MULTINACIONAIS E COLABORADORES: VALOR INTELECTUAL REFLETE NO BEM-ESTAR DO TRABALHADOR?
Kadny Jordany Villela de Macêdo Sandro Eduardo Monsueto Jaqueline Moraes Assis Gouveia Jorge Ricardo Neres Saraiva Nascimento dos Santos RESUMO
O objetivo do presente estudo é testar se empresas com investimento em capital intelectual possuem qualidade de trabalho. Utiliza-se a Relação Anual de Informações Sociais (RAIS) do Brasil e a Economática para empresas atuantes no Brasil, ambas do ano de 2017, para elaborar o indicador da qualidade de trabalho (IQT), Market to book ratio (MBR) e Coeficiente de Valor Adicionado Intelectual (CVAI). Logo, aplicam-se modelos de regressão linear robustos que testam a relação entre o IQT (variável dependente) e o desempenho econômico-financeiro das empresas. Os resultados demonstram que os trabalhadores do gênero masculino possuem maior qualidade do trabalho, quando comparado às mulheres. Além disso, quanto maior o grau de instrução dos funcionários, melhor as condições de trabalho. Essa situação acontece uma vez que as firmas se beneficiam das habilidades dos funcionários, como know-how, inovação e conhecimento de mercado com o intuito acumular valor para a firma.
Palavras-chave: Qualidade de trabalho; Valor adicionado intelectual; Desempenho
econômico-financeiro.
INTRODUÇÃO
As relações de trabalho se modificam com o passar do tempo e de acordo com a necessidade do mercado. Portanto, o empregador deve se adequar com essas novas formas de oferecer produtos/serviços e os funcionários devem se adaptar a essa organização. Contudo, as condições de trabalho devem acompanhar essas mudanças, situação que possui como foco de estudo, por exemplo, a saúde do trabalhador (DOLAN; PEASGOOD; WHITE, 2008; MARTINEZ; PARAGUAY, 2003), a satisfação no trabalho (MUÑOZ DE BUSTILLO et al., 2011; MUÑOZ DE BUSTILLO; FERNÁNDEZ-MACÍAS, 2005), as desigualdades salariais (KON, 2016; SANTERO-SANCHES et al., 2015), o capital intelectual nas organizações (DÍAZ-CHAO; FICAPAL-CUSÍ;
Mestre em Administração pela Universidade Federal de Goiás (UFG). Doutoranda em Administração pela
Universidade Federal de Goiás (UFG). E-mail: kadnymacedo@gmail.com
Doutor em Economia pela Universidad Autónoma de Madrid (UAM). Professor na Universidade Federal
de Goiás (UFG). E-mail: monsueto@ufg.br
Doutora em Economia pela Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Professora na Pontifícia
Universidade Católica (PUC) de Campinas. E-mail: jaquelinemagouveia@gmail.com
Mestre em População, Território e Estatísticas Públicas pela Escola Nacional de Ciências Estatísticas do
Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (ENCE/IBGE). Doutorando em População, Território e Estatísticas Públicas pela Escola Nacional de Ciências Estatísticas do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (ENCE/IBGE). E-mail: jorgericardoneres@yahoo.com.br
TORRENT-SELLENS, 2017; SÁENZ, 2005) e a qualidade do trabalho (MONSUETO; CARRIJO; MORAES, 2017; ROYUELA; SURIÑACH, 2013).
Entretanto, ainda existe um distanciamento entre qualidade de trabalho e trabalhadores como meio de capital intelectual. Algumas pesquisas focaram-se nas associações entre o capital intelectual e indicadores financeiros (DÍAZ-CHAO; FICAPAL-CUSÍ; TORRENT-SELLENS, 2017; SÁENZ, 2005) e outras discutem a relação entre indicadores de qualidade de trabalho e sua efetividade (MUÑOZ DE BUSTILLO; FERNÁNDEZ-MACÍAS, 2005; SANTERO-SANCHES et al., 2015). Contudo, a proximidade dos trabalhadores enquanto geradores de valor para a empresa ainda não foi estudada associando o retorno para os empregados com boas condições de trabalho.
Logo, o objetivo desse artigo é testar se as empresas que possuem capital intelectual geram empregos de qualidade. Para tanto, são relacionados o Indicador de Qualidade do Trabalho (IQT) e coeficiente de valor adicionado intelectual (CVAI), afim de responder a seguinte questão: empresas com alto desempenho econômico-financeiro possuem qualidade de trabalho? A intenção deste estudo é verificar se há equilíbrio entre a criação de valor para a companhia pela funcionário (PULIC, 2000; 2002; SÁENZ, 2005) e retorno ao trabalhador por meio de boas condições de trabalho (MONSUETO; GOUVEIA, 2019).
O diferencial deste estudo é associar a metodologia de Sáenz (2005) e a de Santero-Sanches et al. (2015) para testar a associação entre os indicadores. Essas duas estratégias de pesquisa combinadas retomam aspectos teóricos de capital intelectual (BROOKING, 1996) e Teoria da Firma (JENSEN; MECKLING, 1976). Portanto, a hipótese a ser testada é: empresas com alto valor agregado de capital humano possuem altos níveis de qualidade no trabalho. Este estudo está dividido em Métodos, Resultados e Discussão.
MÉTODOS
Nesta etapa são utilizadas uma base de dados sobre contratos de trabalho (Relação Anual de Informações Sociais – RAIS) e uma base de dados sobre os aspectos financeiros das empresas de capital aberto no Brasil (Economática), ambas com informações do ano de 2017. Essa combinação de bases de dados possui finalidade de analisar a relação entre qualidade de trabalho, desempenho financeiro e capital intelectual.
Em relação ao Indicador da Qualidade do Trabalho, a amostra adotada são todas as empresas da RAIS que possuem capital aberto, tanto firmas de sociedade anônima como
economia mista, cujos trabalhadores possuem idade entre 18 a 65 anos e contratos de trabalho acima de 20 horas semanais, com vínculos ativos. Adota-se como qualidade de trabalho o trabalho decente, este tema é relevante na agenda política internacional, por levar em consideração os objetivos da Agenda 2030 (CEPAL, 2020; OIT, 2018; SAINT-MARTIN; INANC; PRINZ, 2018; CEPAL, 2020). Dessa forma, o índice é composto por aspectos ligados a produtividade (MONSUETO; GOUVEIA, 2019), saúde mental (KAMIMURA; TAVARES, 2012; MARTINEZ; PARAGUAY, 2003), rendimentos (SANTERO-SANCHES et al., 2015) e precariedade das relações contratuais (DÍAZ-CHAO; FICAPAL-CUSÍ; TORRENT-SELLENS, 2017). Portanto, para calcular o indicador de qualidade de trabalho, a partir da metodologia de Santero-Sanches et al. (2015), são consideradas as seguintes variáveis do Quadro 1:
QUADRO 1 – Variáveis para IQT
Variável Descrição
Rendimento-hora Rendimento hora real padronizado.
Experiência Tempo em que se encontra no posto de trabalho, de valor 1 se o indivíduo possui mais de um ano vinculado ao mesmo posto de trabalho.
Vínculos sem garantia
Binária de valor 1 se o contrato de trabalho é temporário, jovem aprendiz, contrato por tempo determinado e diretores sem vínculo empregatício e de valor 0 em caso contrário.
Afastamentos ao longo do ano
Binária de valor 1 se o trabalhador se afastou por acidente de trabalho, doença relacionada ao trabalho ou doença não relacionada ao trabalho1.
Fonte: Elaboração própria, baseado em Monsueto et al. (2017) e Monsueto e Gouveia (2019).
Conforme o Quadro 1, a fim de captar características da produtividade da ocupação do trabalhador, utiliza-se uma variável de rendimento-hora real trabalhada e o tempo deste indivíduo no posto de trabalho, o que indica o nível de experiência do trabalhador. Para o rendimento-hora é padronizado o fator de 0 a 1, tomando os valores mínimo e máximo da amostra de trabalhadores respectivamente como parâmetros. Os vínculos sem garantia são aqueles contratos de trabalho temporários, de estágio e em relação à direção das organizações. E os afastamentos ao longo do ano são indícios de insatisfação no trabalho.
1 De acordo com Kamimura e Tavares (2012), na literatura os transtornos psicológicos são relacionados ao
trabalho e podem gerar acidentes de trabalho, entretanto muitos desses episódios não são registrados como acidente e sim como doença não relacionada com o trabalho.
Logo, para elaborar o IQT utiliza-se a análise fatorial, seguindo os passos de Santero-Sanches et al. (2015), no qual quanto maior o indicador, maior a qualidade do trabalho. No caso desse estudo, os autovalores são utilizados como um dos componentes do fator de cada variável, aplicados à seguinte fórmula:
(1)
No qual, o primeiro termo é a somatória das variáveis com seus respectivos pesos médios dos ―k‖ componentes; são os pesos de cada variável, cuja valor é definido pelo percentual da variância explicada por seu componente principal 2.
Para prospectar os aspectos financeiros da pesquisa, é utilizado a base de dados da Economática, cuja população da pesquisa era composta de 538 empresas. Dessa população, foram retiradas as instituições financeiras, as sociedades que não eram negociadas por ações ordinárias e as organizações que não tinham informações sobre entradas e/ou saídas no exercício de 2017. Logo, a amostra final possui 219 companhias, com informações do ano fiscal de 2017.
Após essa etapa, são calculados o índice Market-to-book (MBR) e o Coeficiente de Valor Adicionado Intelectual (CVAI)3. Para Penman (1996), o MBR é considerado um bom
indicador para medir eficiência econômico-financeira das empresas, proxy de riqueza, uma vez que capta a relação entre o valor contábil e o valor financeiro das empresas. Já a adição de valor pelo capital intelectual é representada pelo CVAI, indicador que mede os efeitos das estruturas de uma empresa, sendo essas tanto tangíveis quanto intangíveis. O Quadro 2 destaca as fórmulas dos indicadores econômico-financeiros:
2 Para mais informações, consultar o estudo de Santero-Sanches et al. (2015), cujos autores detalham o
processo de construção do peso de cada variável.
3 Tradução livre do estudo de Pulic (2000), cujo termo em inglês é Value Added Intellectual Coefficient
QUADRO 2 – Variáveis de desempenho econômico-financeiro
Variável Descrição Autor (Ano)
Market-to-Book Ratio (MBR)
A relação entre a agregação de riqueza por meio de investidores e os valores contábeis discriminados nos Relatórios Financeiros das empresas
(IFAC, 1998) (BASSI; VAN BUREN, 1999) Coeficiente de Valor Adicionado Intelectual (CVAI)
Soma do Coeficiente de Valor Adicionado de Capital (CVAC), Coeficiente do Valor Adicionado do Capital Humano (CVACH) e do Valor Adicionado Estrutural (VAE) de uma empresa.
(PULIC, 2000; 2002)
Fonte: Elaboração própria.
Para manter a homogeneidade, são usadas informações apenas de empresas com mais de 50 empregados na amostra, uma vez que algumas organizações não registraram todos os seus trabalhadores na RAIS, talvez por serem registrados em outras empresas do grupo. Logo, a pesquisa discute o trabalho decente por três prismas: condições de vida do trabalhador, estrutura da firma e interesses dos investidores.
RESULTADOS E DISCUSSÃO
Para analisar os dados, utiliza-se o software Stata 11.2, com a finalidade de elaborar os indicadores, descrever as variáveis, elaborar a correlação e demonstrar os resultados dos modelos de regressão linear. Em relação às variáveis que compõem o IQT médio, seguem-se os resultados da análise descritiva dos dados:
TABELA 1 – Análise Descritiva das Variáveis do IQT
Variáveis Obs Média Desvio Padrão Mínimo Máximo
Rendimento padronizado 957.402 0,02 0,04 0,00 1,00
Experiência 957.402 0,11 0,13 0,00 1,00
Afastamento ao longo do ano 957.402 0,91 0,29 0,00 1,00
Vínculo Precário 957.402 0,00 0,06 0,00 1,00
Fonte: Elaboração Própria, com base na RAIS 2017.
Ao observar a Tabela 1, verifica-se que as variáveis que compõem o IQT são padronizadas, de 0 a 1 e, em relação à variável vínculo precário, a maioria da amostra apresenta contratos por prazo indeterminado (definido pela Consolidação das Leis Trabalhistas – CLT). Para o cálculo do IQT, utiliza-se a análise dos componentes principais
para definir os pesos médios. Os resultados do teste se mostram significativos, ao retornar 4 fatores, como observa-se na Tabela 2:
TABELA 2 – Autovalores e % de variância explicada pela análise de componentes principais Fator Autovalores Diferença % de Variância % Acumulado Pesos
Fator 1 1,41736 0,40768 0,3543 0,3543 2,01
Fator 2 1,00969 0,05157 0,2524 0,6068 1,02
Fator 3 0,95812 0,34329 0,2395 0,8463 0,92
Fator 4 0,61483 . 0,1537 1 0,38
Soma 4,32
Fonte: Elaboração Própria, com base na RAIS 2017.
Após encontrar os autovalores, estes são elevados à raiz quadrada, a fim de reduzir o efeito dos valores negativos dos pesos, cujos resultados estão presentes na tabela acima. Ao aplicar a raiz quadrada da soma desses pesos, o resultado é o componente fixo que será multiplicado pela soma dos fatores de cada variável. Para tanto, soma-se os fatores de cada variável pelo componente fixo, como feito por Santero-Sanches et al. (2015), para utilizar os pesos médios da variância como medida ponderadora de cada variável do IQT. TABELA 3 – Pesos e percentual de variância explicado pela análise de componentes principais
Variáveis Fator 1 Fator 2 Fator 3 Fator 4 Soma dos Fatores Componente Fixo Peso pelo % variância Rendimento padronizado -0,03 0,98 0,01 0,19 1,15 2,08 0,55 Experiência -0,05 0,19 -0,02 0,98 1,10 2,08 0,53 Afastamentos 1,00 -0,03 -0,01 -0,05 0,91 2,08 0,44 Vínculos Precários -0,01 0,01 1,00 -0,02 0,98 2,08 0,47
Fonte: Elaboração Própria, com base na RAIS 2017.
Logo, o cálculo do IQT é feito pela fórmula:
(2)
E, a análise descritiva dos indicadores é apresentada na Tabela 4: TABELA 4 – Análise Descritiva das Variáveis
Variáveis Obs Média Desvio Padrão Mínimo Máximo
IQT 957.402 14,03 15,12 5,04 211,01
MBR 957.402 1,03 1,11 0,00 6,08
CVAI 957.402 3,30 4,52 -19,52 22,42
Ao analisar o IQT, na Tabela 1, identifica-se que, em média, as empresas analisadas possuem baixa qualidade de trabalho, ao se comparar a média, desvio padrão e variação do índice. E, analisando os indicadores econômico-financeiros, verifica-se, pelo desvio-padrão do CVAI, que as empresas de capital aberto possuem desempenhos diferentes entre si4. Além disso, existem empresas com destruição de valor intelectual –
CVAI negativo, uma vez que suas entradas são maiores que as saídas. Já o MBR, cujos dados são positivos, apresenta uma média baixa e empresas desiguais (desvio-padrão acima de 1).
Os resultados da pesquisa demonstram uma lacuna entre o potencial de desempenho dessas organizações e a falta de qualidade de trabalho para aqueles que provém tais resultados, os colaboradores. Para isso, aplica-se um modelo de regressão linear robusto, visando analisar a relação entre a qualidade do trabalho (variável dependente) e o desempenho econômico-financeiro (variáveis independentes), segundo o modelo econométrico abaixo:
(3)
No qual, representa a constante; representa os coeficientes angulares das variáveis independentes MBR e CVAI. As outras variáveis de controle são apresentadas na Tabela 5. Para tanto, são apresentados os modelos de regressão segundo a quantidade de funcionários apresentadas na RAIS, cujas variáveis são agrupadas para mais de 50 funcionários e, no modelo 1 são utilizadas as variáveis principais, já no modelo 2 são incluídas também as variáveis de controle contábil (ativo total e vendas por ação), apresentadas da Tabela 5:
4 Ressalta-se que foram analisadas todas as empresas listadas na Bovespa, com ações ON disponíveis no ano
TABELA 5 – Regressão Linear desempenho e qualidade de trabalho Modelo 1 Modelo 2 CVAI 0,714** 0,273 (0,29) (0,25) MBR 0,848 1,386 (1,36) (1,03) Indústria -0,061** -0,022 (0,03) (0,03) Serviço 0,002 0,001 (0,04) (0,04) Homens 0,320 0,285 (0,21) (0,20) Instrução 0,225* 0,153** (0,06) (0,06) Ativo Total - 0,031* (0,01)
Vendas por Ação - -0,001
(0,01) Constante -2,506 -3,596 (5,97) (4,58) R2 Ajustado 0,2951 0,4436 Número de obs. 156 156 F 11,64 7,78 Prob>F 0,00 0,00
Fonte: Elaboração própria, com base nos dados da pesquisa (RAIS e Economatica). Nota: *** p< 0.10 ** p<0.05 *p<
0.01).
De acordo com a Tabela 5, o modelo 1 apresenta a análise para empresas com mais de 50 funcionários identificados na RAIS, cujo modelo explica 29% das variações existentes. Dessa forma, observa-se que o indicador CVAI possui significância positiva no modelo, o que representa parcialmente que quanto maior o valor adicionado pelos empregados às empresas, maior a qualidade do trabalho das mesmas; resultado diferente do encontrado por Sáenz (2005). Isso ocorre uma vez que as firmas beneficiam-se das habilidades dos funcionários, como know-how, inovação, conhecimento de mercado (BASSI; VAN BUREN, 1999; PULIC, 2002) com o intuito acumular valor. Já o MBR não apresentou significância no modelo 1, o que pode indicar que o desempenho financeiro das firmas não possuem relação com a qualidade do trabalho, como identificado por Sáenz (2005). Portanto, há um distanciamento entre a operação da empresa e a capacidade de investimentos que a firma pode captar no mercado.
Ainda no modelo 1, a variável indústria possui impacto negativo e significativo, o que pode indicar que os empregos gerados pelo setor industrial possuem menos aspectos de qualidade do trabalho do que o setor de comércio. Já o setor de serviços não apresenta significância no modelo, o que pode ocorrer pela pequena representatividade dessas empresas na amostra. Em relação ao gênero, no modelo 1, a variável média de homens na amostra não apresenta impacto significativo no modelo, o que pode indicar parcialmente que nesse modelo não há diferença entre os gêneros, resultado diferente do que é
encontrado no estudo de Santero-Sanches et al. (2015). E, por último, no modelo 1, a média de instrução possui impacto positivo e significativo na análise, como é esperado na literatura, no qual quanto maior a escolaridade dos trabalhadores, melhor são seus postos de trabalho.
Quando são adicionadas as variáveis de controle operacional no modelo 2 (ativo total e vendas por ação), o resultado geral apresenta-se significativo e explica 44% das variações das variáveis. Observa-se que as variáveis de desempenho financeiro (valor adicionado intelectual, MBRe vendas por ação) não apresentam significância no modelo, o que vai de encontro de Sáenz (2005). Esse resultado pode ser explicado pela falta de interação entre trabalhadores como capital intelectual e empresas, uma vez que a variável ativo total apresenta resultado significativo e positivo. Isso pode ser interpretado como companhias com grande ativo acumulado possuem capacidade de promover melhores estruturas (tangível e intangível) nas organizações, o que nem sempre retornam como qualidade nos postos de trabalho.
De forma geral, observa-se que a adição de variáveis contábeis (ativo total e vendas por ação) afeta os resultados dos modelos de regressão, ao passo que são delineados a estrutura de capital, intelectual e estrutura baseada em ativos no modelo 2. Logo, identifica-se um funcionamento complexo nos atores que compõem esse estudo, no qual a visão da organização e dos acionistas em relação ao papel dos funcionários pode gerar ruídos na qualidade de trabalho e suas questões trabalhistas.
REFERÊNCIAS
BASSI, L. J.; VAN BUREN, M. E. Valuing investments in intellectual capital.
International Journal Technology Management, Geneva, v. 18, n. 5-8, p. 414–433,
1999.
BROOKING, A. Intellectual capital: core asset for the third millenium. London:
Thomson Learning, 1996.
CEPAL – COMISIÓN ECONÓMICA PARA AMÉRICA LATINA Y EL CARIBE. La
Agenda 2030 para el desarrollo sostenible en el nuevo contexto mundial y regional:
escenarios y proyecciones en la presente crisis. Santiago de Chile, Chile, 2020.
DÍAZ-CHAO, Á.; FICAPAL-CUSÍ, P.; TORRENT-SELLENS, J. Did small and medium enterprises maintain better jobs during the early years of the recession? Job quality multidimensional evidence from Spain. European Management Journal, London, v. 35, n. 3, p. 396-413, 2017.
DOLAN, P.; PEASGOOD, T.; WHITE, M. Do we really know what makes us happy? A review of the economic literature on the factors associated with subjective well-being.
Journal of Economic Psychology, Amsterdam, v. 29, n. 1, p. 94-122, 2008.
and management of intellectual capital: an introduction. New York, NY, 1998.
JENSEN, M. C.; MECKLING, W. H. Theory of the firm: managerial behavior, agency costs and ownership structure. Journal of Financial Economics, Amsterdam, v. 3, p. 305-360, 1976.
KAMIMURA, Q. P.; TAVARES, R. S. C. R. Acidentes do trabalho relacionados a transtornos psicológicos ocupacionais. Revista de Gestão em Sistemas de Saúde, São Paulo, SP, v. 1, n. 2, p. 140-156, 2012.
KON, A. Segmentação ocupacional dos trabalhadores brasileiros segundo raça. In: ENCONTRO NACIONAL DE ESTUDOS POPULACIONAIS, 14., 2004, Caxambu, MG. Anais... Belo Horizonte, MG: ABEP, 2004.
MACHADO, D. C.; MACHADO, A. F. Um aspecto da subocupação por insuficiência de horas trabalhadas: a análise do desejo de trabalhar horas adicionais. Ensaios FEE, Porto Alegre, RS, v. 31, n. 2, p. 395-430, 2010.
MARTINEZ, M. C.; PARAGUAY, A. I. B. B. Satisfação e saúde no trabalho: aspectos conceituais e metodológicos. Cadernos de Psicologia Social do Trabalho, São Paulo, SP, v. 6, p. 59-78, 2003.
MATOS, R. S.; MACHADO, A. F. Diferencial de rendimento por cor e sexo no Brasil (1987-2001). Econômica, Rio de Janeiro, RJ, v. 8, n. 1, p. 5-27, 2006.
MONSUETO, S. E.; GOUVEIA, J. M. A. Um índice de qualidade do mercado de
trabalho metropolitano brasileiro. Goiânia, GO: UFG, 2019. (Série de Textos para
Discussão do Curso de Ciências Econômicas – Textos para Discussão n. 77).
MONSUETO, S. E.; CARRIJO, B. C. P. S.; MORAES, J. Uma proposta de classificação das ocupações da PME usando indicadores de qualidade. In: ENCONTRO NACIONAL DA ABET, 15., 2017, Rio de Janeiro, RJ. Anais... Uberlândia, MG: ABET, 2017.
MUÑOZ DE BUSTILLO, R. et al. E pluribus unum? A critical survey of job quality indicators. Socio-Economic Review, Oxford, v. 9, n. 3, p. 447-475, 2011.
MUÑOZ DE BUSTILLO, R.; FERNÁNDEZ-MACÍAS, E. Job satisfaction as an indicator of the quality of work. Journal of Socio-Economics, Amsterdam, v. 34, n. 5, p. 656-673, 2005.
OIT – ORGANIZAÇÃO INTERNACIONAL DO TRABALHO. Futuro do trabalho
no Brasil: perspectivas e diálogos tripartites. Brasília, DF, 2018. Disponível em:
https://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---americas/---ro-lima/---ilo-brasilia/documents/publication/wcms_626908.pdf.
PENMAN, S. H. The articulation of price-earnings ratios and market-to-book ratios and the evaluation of growth. Journal of Accounting Research, US, v. 34, n. 2, p. 235-259, 1996.
PULIC, A. Measuring the performance of intellectual potential knowledge economy. [S. l. : s. n.], 2002.
PULIC, A. VAIC: an accounting tool for IC management. International Journal
Technology Management, Geneva, v. 20, n. 5-8, p. 702-714, 2000.
ROYUELA, V.; SURIÑACH, J. Quality of work and aggregate productivity. Social
Indicators Research, Holanda, v. 113, n. 1, p. 37-66, 2013.
SÁENZ, J. Human capital indicators, business performance and market-to-book ratio.
SAINT-MARTIN, A.; INANC, H.; PRINZ, C. Job quality, health and productivity: an evidence-based framework for analysis. OECD Social, Employment, and Migration
Working Papers, [S. l.], v. 221, p. 1-64, 2018.
SANTERO-SANCHES, R. et al. Gender differences in the hospitality industry: a job quality index. Tourism Management, Oxford, v. 52, p. 234-246, 2015.
