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Análise comparativa dos diferenciais de educação e rendimentos por sexo e
região. Brasil, Nordeste e Sudeste em 1997 e em 2007, a partir dos dados das
PNADs
Resumo
O diferencial salarial por sexo tem se tornado menor, o que mostra que as sociedades atuais são sociedades menos desiguais, mesmo que o nível de equidade alcançado na atualidade seja discreto. Este trabalho visa estudar diferenciais de retorno do Capital Humano para homens e mulheres inseridos no mercado de trabalho, assim como verifica o diferencial puro de rendimentos de coortes diferentes, no Sudeste e no Nordeste, comparativamente com o Brasil. A metodologia consistiu em análise descritiva e uso de regressões lineares multivariadas e quantílicas, com os dados das PNADs 1997 e 2007. Os resultados empíricos permitem afirmar que o retorno do Capital Humano ainda não é homogêneo para homens e mulheres.
Palavras Chaves: Diferencial salarial; sexo; escolaridade; PNADs.
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Análise comparativa dos diferenciais de educação e rendimentos por sexo e
região. Brasil, Nordeste e Sudeste em 1997 e em 2007, a partir dos dados das
PNADs
1 – Introdução
O diferencial salarial entre homens e mulheres é um dos aspectos das desigualdades sociais existentes. Estima-se que no Brasil o fator discriminação não explique mais do que cinco por cento (5%) da desigualdade total (BARROS; MENDONÇA, 2006). Já a componente escolaridade explica doze por cento (12%) deste diferencial. E, se por outro lado a escolaridade é a única variável que apresenta grande relevância em todas as mensurações de renda, é no mínimo interessante que a simples escolarização não aumente necessariamente a renda. A afirmativa de que o mercado de trabalho tornou-se favorável às mulheres ao longo do tempo reforça o argumento de que os investimentos destas em capital humano surtiram efeitos em seus níveis salariais. Como mostraram alguns autores, houve, nas últimas décadas, mudanças significativas na composição do mercado de trabalho, sobretudo no que se refere à diminuição do hiato salarial de gênero (LEME; WAJNMAN, 1999). Os dados mostraram também que entre o início da década de 50 e o final da década de 70, a razão do rendimento feminino com relação ao masculino manteve-se em torno de 0,60, o que significa que, em média, as mulheres ganhavam sessenta por cento do salário recebido pelos homens, mantendo constante todas as outras variáveis intervenientes.
Goldin (1990) via análise histórica, mostrou que por longas décadas, sobretudo antes dos anos 50, o hiato salarial era instável, porém se mantinha abaixo do nível observado a partir desta década. Na sua visão, a entrada vertiginosa de mulheres na força de trabalho, a redução da segregação ocupacional por sexo, além da inserção destas em ocupações que exigem grau superior, é que fizeram emergir a discriminação puramente salarial. Este cenário pode ser descrito como um ambiente na qual existem barreiras à entrada de mulheres nas melhores ocupações (HOFFMAN; LEONE, 2004). Wajnman e Leme (2009) citaram que no Brasil a questão do diferencial salarial por sexo, com ênfase na componente atribuída à discriminação foi estudada por Camargo e Serrano, em 1983. Neste trabalho os autores estimaram equações de salários para homens e mulheres no setor da indústria que incluem, além dos anos de estudo, variáveis de mercado – como o tamanho do estabelecimento, a intensidade de capital no setor e a proporção de trabalhadores em cargos administrativos (WAJNMAN; LEME, 2009).
Este trabalho concluiu que os processos de determinação de salários de homens e mulheres são bem distintos, e a escolaridade influencia mais as mulheres enquanto que, para os homens, as variáveis de mercado são mais importantes. Outros autores (Barros e Mendonça, 2004) mostram também a existência de diferenças de salários médios de homens e mulheres com atributos produtivos iguais e em um mesmo segmento do mercado de trabalho. Segundo estes últimos autores, em trabalho posterior, Barros, Ramos e Santos (1995), utilizando-se de dados das Pesquisas Nacionais por Amostra de Domicílios (PNADs) de 1981 a 1989, estimaram a magnitude do diferencial salarial (acima de 50%), e através de um exercício de decomposição, mostraram a reduzida importância relativa das componentes de produtividade e segregação
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ocupacional, vis-à-vis a componente da discriminação. Do ponto de vista temporal, evidenciam não ter havido redução substancial deste diferencial durante o período analisado. Kassouf (1998), com dados da PNAD de 1989, também estimou os componentes da desigualdade salarial por sexo, tomando por base os coeficientes de equações de rendimentos obtidas de um modelo de correção de seletividade amostral (WAJNMAN; LEME, 2009). No Gráfico 1 pode ser visualizada a evolução do diferencial salarial por gênero no Brasil.
Gráfico 1
Evolução do diferencial salarial por gênero. Brasil, 1992 – 2002
Fonte: Elaboração própria a partir dos dados “Séries Históricas e Estatísticas”
Outro autor que empreendeu esforços nesta direção foi Baptista (1998) utilizando-se de dados da PNAD de 1996. Nele, Baptista demonstrou que de fato existem diferenças salariais de gênero, com vantagem para os homens em relação às mulheres, e de uma penalização maior para as casadas em relação às solteiras, em uma análise de status marital. Segundo Baptista (1998) o impacto do componente “discriminação” é significativo a ponto de que chega a anular as vantagens das mulheres em capital humano. Existe um consenso por parte dos pesquisadores desta área que a componente discriminação é chave para a compreensão da diferença residual de salários em uma comparação por sexo (LEME; WAJNMAN, 1999).
A partir destes pontos, o objetivo deste trabalho é estudar diferenciais salariais para homens e mulheres inseridos no mercado de trabalho, residentes na zona urbana das macrorregiões sudeste e nordeste, nos anos de 1997 e 2007, a partir dos dados da Pesquisa Nacional de Amostra Domiciliar – PNAD de 1997 e de 2007. Para a realização deste trabalho analisou-se descritivamente as populações de interesse, além de ter-se utilizado a equação minceriana, regressões lineares simples e regressões quantílicas para verificar diferenças entre os homens e as mulheres dos grupos etários de 25 a 29 anos em 1997 e, em 2007, de 25 a 29 anos (desigualdade de período), e, de 35 a 39 anos (desigualdade de coorte), que serão explicadas na terceira seção.
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homens e mulheres com os mesmos atributos produtivos é igual para os anos de 1997 e de 2007, nas duas macrorregiões comparadas, nordeste e sudeste e no Brasil? Comparando o mesmo grupo etário, em 1997 e em 2007, houve mudança na desigualdade? Considerando uma mesma coorte – hipotética – em 1997 e em 2007, ocorreu alguma variação na desigualdade, a partir do ganho de experiência no mercado de trabalho? A escolha Sudeste/Nordeste se deu em virtude da diferenciação dos dois estados no que se refere ao desenvolvimento humano– de tal modo que o IDH do Sudeste em 2005 era de 0,82 e o do Nordeste de 0,72 (PNUD, 2005) – e, além disso, estas duas regiões se constituem em duas macrorregiões as quais concentram cerca de 70% da população ocupada do país. Portanto, teve-se como meta fundamental a investigação da questão regional na diferenciação sexual de renda. De tal maneira que buscou-se verificar se a dinâmica do mercado de trabalho brasileiro possui uma diferenciação por gênero e se esta diferenciação tem a ver com o perfil destas duas macrorregiões.
2– Algumas teorias e determinantes das desigualdades de rendimentos
Desigualdades de rendimentos decorrem de três fatores principais: segmentação do mercado de trabalho (segmento ocupacional), capital humano (escolaridade, experiência e saúde), região de residência, por fatores discriminatórios (atributos não produtivos) e por outros fatores não observáveis. E nesta direção, alguns autores (LOUREIRO, 2003; SANTOS; RIBEIRO, 2009) afirmaram que existem três tipos de discriminação relacionados com diferenciais de rendimentos. A discriminação salarial, situação na qual alguns trabalhadores recebem salários menores do que os outros trabalhadores executando trabalho similar. Outra forma de discriminação é de emprego, na qual em tempos de baixa oferta de trabalho os trabalhadores discriminados são colocados em maior desvantagem (SANTOS; RIBEIRO, 2009). E, por fim, a discriminação de acesso ao capital humano, que ocorre na medida em que alguns indivíduos são privados por motivos diversos de aumentar a sua produtividade mediante capital escolar. Este último tipo é denominado premarket discrimination, já que ocorre antes do individuo entrar no mercado de trabalho. Já os demais são denominados postmarket discrimination, devido à discriminação ocorrer quando os trabalhadores já se encontram no mercado de trabalho (SANTOS, RIBEIRO, 2009).
A partir da década de 60, com a formalização por Becker da teoria do capital humano, começaram-se então a se acumular evidências empíricas em diversos países, e em diferentes estágios de desenvolvimento, a respeito da contribuição não elementar da educação para os diferenciais observados de renda (LANGONI, 1973). A desigualdade de renda é gerada pelo mercado de trabalho a partir da heterogeneidade da força de trabalho com respeito ao nível educacional, à ocupação, à idade, ao sexo, ao setor de atividade e à região de residência. É possível citar também o status marital, e, o background financeiro e educacional das famílias como variáveis importantes para a compreensão da desigualdade salarial, assim como o capital social e cultural adquirido pelo indivíduo no decorrer de sua formação. Outra variável, que tinha um potencial explicativo robusto – a inteligência –, foi paulatinamente sendo deixada de lado nos estudos posteriores às décadas de 80 e 90. Com base em toda evidência empírica reunida até o presente, há indicações seguras de que, mesmo considerando o impacto da inteligência e do
background familiar – por exemplo –, a contribuição “pura” da educação ainda é substancial
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Assim, um dos principais determinantes da desigualdade de renda no Brasil está relacionado às disparidades educacionais entre os membros da força de trabalho (BARROS; MENDONÇA, 1995). Sendo assim, parte do hiato salarial de gênero deve ser explicada pelos diferenciais produtivos da população (escolarização e experiência) e a outra parte se deve a fatores discriminatórios. Todavia no Brasil, em geral, as mulheres apresentam médias salariais inferiores aos homens, mesmo se mais escolarizadas. Deste modo, mesmo com a redução da diferença salarial entre homens e mulheres, observada nos últimos anos, as mulheres ganham em média 60% que os homens, de tal modo que a desigualdade salarial dos sexos permanece forte em quase todas as regiões brasileiras (WAJNMAN; LEME, 2009).
3 - Modelos utilizados
Um dos modelos a serem utilizados no trabalho é fundamentado na equação minceriana utilizada para a estimação do coeficiente (β) de retorno da escolaridade, da experiência e da saúde. Este modelo econométrico é geralmente utilizado para estudar a relação do capital humano com rendimentos. Os estudos de Mincer foram o marco inicial para uma série de estudos que mensuram o impacto de mais anos de estudo nos salários dos indivíduos. Segundo este modelo, a relação do capital humano com os rendimentos é dada pela seguinte relação:
ln (Y) = (βiXi + βiiYii +ε)
Onde, ln (Y) - Índice salarial estimado de homens e mulheres participantes do mercado de trabalho, em que:
Y = é o salário recebido pelo indivíduo (Na equação minceriana o salário é determinado pela educação, experiência e outros fatores não-observáveis.
β¹=mede o efeito de educação sobre salário, mantendo todos os outros fatores fixos (ceteris
paribus).
β²= mede o efeito de experiência sobre salário, mantendo todos os outros fatores fixos. є = erro estocástico
Esta equação pode ser expandida para o modelo de regressão de mínimos quadrados ordinários (MQO) para a explicação da principal renda recebida, onde se tem:
Ln (y) = (β i X i + β ii X ii + β iii X iii+ β iiii X iiii + ... β iiiii X iiiii + ε) Na qual utilizou-se os seguintes fatores para caracterizar a desigualdade de renda: Y= Rendimento principal individual;
X1 = Educação alcançada (anos de estudo);
X2 = Sexo (variável indicadora: (0) masculino e (1) feminino);
X3=Idade do indivíduo (medida como experiência no mercado de trabalho); X4 =Região de residência;
ε = Erro estocástico.
A técnica semiparamétrica de regressão quantílica (RQ) foi utilizada para modelar a associação entre os rendimentos totais, o sexo e o capital humano, dividido pelo número de horas trabalhadas. Regressões quantílicas são mais apropriadas do que mínimos quadrados ordinários tendo em vista que resultados recentes encontrados pela literatura americana (BUDIG; HODGES, 2010) confirmam diferentes associações entre covariáveis e rendimentos localizados
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em diferentes partes da distribuição relativa de renda. Regressões quantílicas permitem a mensuração de associações de variáveis entre as variáveis independentes e quantis específicos da distribuição de renda. Em sua forma linear a regressão quantílica pode ser expressa como sendo robusta mesmo diante da presença de outliers e não assume nenhuma distribuição prévia para o termo do erro, diferentemente do método de mínimos quadrados ordinários - MQO. A formalização, estimação e implementação de regressões quantílicas foi também descrita por: Koenker e Basset (1978), Koenker e Hallock (2001), Cade e Noon (2003), Arias, Yamada e Tejerina (2004), Machado e Mata (2005), e, Sousa et al. (2009). A formulação matemática desta forma de regressão linear pode ser descrita por:
QY(τ|X) = β0(τ) + β 1(τ) X1 + ... + β n(τ) Xn
Onde: τ ε [0,1] indica o quantil e o seu parâmetro correspondente (τ); β 0 é o intercepto da regressão específica de cada quantil; X1...n representa um conjunto de características individuais, incluindo sexo e o capital humano. A interpretação dos parâmetros β 1..n é igual a de outros modelos lineares: eles representam a mudança na variável resposta resultante de uma mudança na variável explicativa depois de controlar-se pelo efeito de outras covariáveis do modelo. A diferença crucial é que o efeito é agora definido para quantis específicos. Por exemplo, para τ = 0,5, QY (0,5|X) é o percentil 50 (ou mediana) da distribuição de Y condicional aos valores de X (CADE; NOON, 2003). Para se estimar as regressões de salário e construir a decomposição foram consideradas as seguintes variáveis: Variável dependente: logaritmo do salário/hora, em que se considera como salário todo rendimento do trabalho. Variáveis independentes: Serão estabelecidas comparações de rendimento entre os seguintes grupos, que serão pareados segundo suas características produtivas comparadas por:
1 Sexo: Homem-0 e Mulher-1 (dummy); 2 Escolaridade formal
3 Idade e idade ao quadrado: medida pela idade do indivíduo distribuída pelas faixas etárias de 25 a 29 anos e 35 a 39 anos.
4 Macrorregiões do Brasil (Nordeste/Sudeste).
4 - Análise descritiva das diferenças de renda entre homens e mulheres
De modo geral podemos dizer que a escolaridade deixou de ser, há algum tempo, uma privação às mulheres. E, quando falamos no retorno do capital humano, ou na reversão dos investimentos em educação formal, é possível dizer que os homens levam vantagem na reversão da escolaridade em maiores salários. De tal maneira que a variável independente (escolarização ou anos de estudo) possui influência direta na determinação do valor salarial recebido por um indivíduo por hora de trabalho, ainda que os retornos do capital humano – decorrentes da escolaridade, experiência e saúde – tenham declinado.
A análise dos Gráficos 2 e 3 mostra, para o Brasil, o retorno, em termos de salário, de diferentes escolaridades – em anos de estudo – e da experiência – segundo idade. A partir do Gráfico 2 verifica-se que para um mesmo número de anos de estudo os homens apresentam renda – ou retorno salarial - superior à das mulheres. Isto foi válido para 1997 e 2007, apesar desta desigualdade ter sido reduzida. Além disso, este retorno é crescente com o aumento da escolaridade. Já em relação à experiência, averigua-se que o retorno desta é crescente, à taxas
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decrescente, até os 40 anos. Após esta idade o retorno salarial decorrente da experiência tende a se manter constante e até cair – após os 45 anos, em 1997, e 55 anos de idade, em 2007. No caso da experiência os homens também parecem ter retorno maior que as mulheres, mas este diferencial é diferenciado nas diversas idades, tendo valores maiores entre os 30 e 50 anos. Deste modo, um homem entre 30 e 50 anos pode gerar um salário ainda maior que o de mulheres das mesmas idades.
Gráfico 2
Retorno salarial da escolaridade segundo sexo. Brasil, 1997 e 2007
(a) 1997 (b) 2007 1 2 3 4 1 .5 2 .5 3 .5 L o g d a R e n d a /H o ra 0 5 10 15 Anest Homem Mulher 2 2 .5 3 3 .5 4 1 1 .5 L o g d a R e n d a /H o ra 0 5 10 15 anest Homem Mulher Gráfico 3
Retorno salarial da experiência segundo sexo. Brasil, 1997 e 2007
(a) 1997 (b) 2007 1 1 .5 2 2 .5 3 0 .5 L o g d a R e n d a /H o ra 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 Idade Homem Mulher 1 1 .5 2 2 .5 3 0 .5 L o g d a R e n d a /H o ra 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 Idade Homem Mulher
Fonte: elaboração própria a partir dos dados da PNAD (1997 e 2007)
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gráficos anteriores, viu-se que o diferencial explicado pelo controle da escolaridade não era tão discrepante entre homens e mulheres. O gráfico mostra o retorno que homens e mulheres brasileiros tinham a partir do controle das variáveis “níveis escolares”. Divididos a partir de
dummies que medem o efeito da escolaridade primária (0 a 4 anos); secundária (5 a 8 anos);
média (9 a 11 anos) e superior (12 a 15 anos) nos salários dos indivíduos.
Alguns estudos têm demonstrado a queda na desigualdade da renda, medida pelo índice de Gini. Conforme pode se verificar a partir do Gráfico 4, houve uma queda na desigualdade de renda, medida pelo índice de Gini, ao longo do tempo, tanto para os homens quanto para as mulheres. Entretanto, apesar da desigualdade dos homens e das mulheres no nordeste ter sido praticamente a mesma, em 2008, esta continua superior nesta região que no sudeste, ao longo de todo o período. Já no sudeste a desigualdade entre as mulheres é inferior à dos homens. Assim, intui-se que o modelo deverá mostrar uma desigualdade maior no nordeste que no sudeste e que esta seja, neste último, maior para os homens do que para as mulheres.
Gráfico 4
Evolução do Índice de Gini segundo sexo. Nordeste e Sudeste, 1998 a 2008 Nordeste Sudeste
Fonte: IBGE - Séries Históricas e Estatísicas (1998-2008).
A análise da taxa de escolarização de cada sexo mostra que as mulheres vêm aumentando sua participação nos ambientes de ensino. Em 1997 a taxa feminina para o ensino médio era de 11,7% para o Brasil, 12,8% para o sudeste e de aproximadamente 11% para o nordeste; em 1997. Os estados tiveram um percentual de aumento de quase dez por cento para o sudeste e de mais de dez por cento para a macrorregião nordeste. Com os homens ocorre algo parecido no ensino médio: a taxa masculina registra um aumento de 8% para o Brasil, do sudeste de 14%, e de 11% para o nordeste. Se tomarmos para análise a mediana que é uma medida mais robusta do que a média por ser menos influenciada por outliers notamos uma supremacia salarial masculina na renda normal e horária, com percentuais para os homens de respectivos: R$ 823,99 e R$ 807,10 no sudeste para os anos de 1997 e 2007. No nordeste os valores foram de R$ 400,86 e R$ 438,14. Já para as mulheres os valores são inferiores ao dos homens em quase todos os percentis
9 de renda, sendo o sudeste o estado mais desigual.
Como se vê, o retorno salarial no Brasil para o ensino superior é muito semelhante na comparação entre os sexos. É interessante, também observar que – excetuando o primeiro grupo de escolaridade – o comportamento da renda é bem semelhante entre os diferentes percentis, de tal modo que há um ganho de renda entre as escolaridades que se mantém – tanto para homens quanto para mulheres. Não obstante haver uma vantagem em todos os percentis para os homens, esta vantagem se acentua, sobretudo no percentil superior (99%) em que a escolaridade deixa de ser para o sexo feminino um fator preponderante na determinação da renda, em comparação com o sexo masculino. Mostrando que a escolaridade, neste nível de renda deixa de ser relevante para as mulheres, o que não ocorre com os homens, e que podem ser explicados pela segmentação do mercado de trabalho, ou pelo retorno diferenciado que homens e mulheres vislumbram com a experiência, e, ainda, por fatores discriminatórios.
Cabe ressaltar, que a relação entre escolaridade e renda é maior para os homens de 5 a 8 anos de escolaridade, e que, as mulheres levam vantagem em boa parte dos percentis representativos dos salários, ainda que esta se inverta para os percentis superiores (95%) e (99%), no Brasil. De tal maneira que a suposta vantagem feminina para os níveis de escolaridade mais ínfimos, para a população brasileira, pode ser entendida a partir do reconhecimento da entrada da mulher no mercado de trabalho e da suposição de um possível deslocamento em massa dos homens para os empregos mais rentáveis, que em grande maioria estão relacionados com alta escolaridade. O retorno à escolaridade para o ensino médio é maior para os homens em todos os percentis salariais, ainda que não possamos dizer que, salvo no percentil (99%) exista um gap considerável.
No caso da população masculina foi notada uma perpetuação da desigualdade de renda por nível salarial, que permanece de forma quase constante – excetuando-se a população de mais alto nível de escolaridade que possui um aumento em sua desigualdade nos percentis mais altos. É interessante também notar que no mais alto percentil esta população teve o mesmo comportamento da população feminina do Brasil, com uma redução do retorno salarial, para todas as escolaridades. Enfatizando o aspecto do diferencial de retorno medido pelo sexo, vê se que o diferencial existe no nível superior de rendimento Todavia, a falta de um controle pela idade, por exemplo, pode explicar, também, o diferencial. O que supõe que, em outras análises, outras variáveis sejam utilizadas com a suposição de tornar a análise mais próxima possível da realidade. Estas outras variáveis a serem medidas são; ocupação, status marital, fecundidade (número de filhos), raça/cor, classe social de origem (profissão dos pais), e, capital social e cultural.
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Tabela 1
Valores medianos da renda/hora de salário de homens e mulheres em cada percentil. Brasil, Sudeste e Nordeste, 1997 e 2007
Homens Mulheres
Sudeste Nordeste Sudeste Nordeste
Percentil 1997 2007 1997 2007 1997 2007 1997 2007 1% 111,35 115,30 33,40 28,82 66,81 57,65 26,72 23,06 5% 222,70 288,25 80,17 86,47 133,62 138,36 55,67 57,65 10% 267,24 438,14 133,62 138,36 222,70 230,60 89,08 92,24 25% 445,40 518,85 244,97 288,25 280,60 438,14 178,16 230,60 50% 823,99 807,10 400,86 438,14 534,48 576,50 267,24 438,14 75% 1.558,90 1.383,60 779,45 743,68 1.002,15 922,40 534,48 576,50 90% 3.340,50 2.882,50 1.781,60 1.498,90 2.004,30 1.729,50 1.247,12 1.153,40 95% 4.454,01 4.381,40 2.841,65 2.306,01 3.340,50 2.882,50 2.227,01 1.960,10 99% 11.135,1 9.224,40 7.482,72 6.918,10 6.681,01 5.765,03 5.151,05 4.612,23 Fonte: IBGE (1997 e 2007).
A análise do percentual de escolarização por sexo, para o Brasil e as regiões nordeste e sudeste mostra que as mulheres vêm aumentando sua participação nos ambientes de ensino. Em 1997, a taxa feminina para o ensino médio era de 11,7% para o Brasil, 12,7% para o sudeste e 11% para o nordeste. Os estados tiveram um percentual de aumento de quase dez por cento para o sudeste e de mais de dez por cento para a macrorregião nordeste. Com os homens ocorre algo parecido no ensino médio: a taxa masculina registra um aumento de 8% para o Brasil, de sudeste de 14%, e de 11% para o nordeste. E, considerando o fato do boom de matrículas no nível superior de ensino, um aspecto interessante é a atual vantagem das mulheres no quesito escolarização formal e de ensino superior. Em 1997, as mulheres estavam à frente nos níveis mais básicos de ensino (1º a 8º série). No ano de 2007, houve um aumento geral, do percentual da população com nível médio e superior, além de ter ocorrido um aumento no percentual de mulheres nos dois níveis mais altos de escolaridade. Assistiu-se a passagem das mulheres nos níveis de ensino médio e superior. Porém, no sudeste, em 1997, as mulheres já tinham vantagem numérica no ensino superior de um ponto percentual e de 0,5 pontos percentuais no nordeste.
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Tabela 2
Distribuição percentual da escolaridade de homens e mulheres. Brasil, Sudeste e Nordeste - 1997 e 2007
Brasil Nordeste Sudeste
Total Homem Mulher Homem Mulher Homem Mulher 1997 114.947 323.683 157.988 165.695 105.251 110.432 110.272 Primário (%) 54,2 59,1 60,9 57,5 63,5 59,3 56,5 Secundário (%) 24,3 22,3 25,2 22,6 21,0 22,0 24,5 Médio (%) 14,7 12,8 11,7 14,0 11,0 13,5 12,7 Superior (%) 6,6 5,5 5,3 5,8 4,5 5,0 6,14 2007 373.588 182.176 191.412 129.787 135.650 127.082 132.812 Primário (%) 46,2 48,1 44,4 50,2 46,2 45,4 42,3 Secundário (%) 23,3 23,2 23,4 23,1 23,4 24,3 23,3 Médio (%) 22,4 21,2 23,3 20,2 22,2 22,2 23,2 Superior (%) 8,9 7,8 9,9 6,9 8,9 9,0 11,1 Fonte: PNAD/IBGE 2007
Os Gráficos 6 e 7 foram construídos a partir de regressões quantílicas rodadas separadamente para as macrorregiões Sudeste e Nordeste. O eixo Y denota os coeficientes salariais (Logarítimo natural da renda horária) encontrados ao longo da distribuição salarial. Sendo que as linhas do gráfico representam o comportamento do retorno salarial à escolarização nos quantis estimados. A análise do diferencial salarial do nordeste e do sudeste (Gráfico 6) mostra que, em 1997, enquanto no nordeste, o retorno salarial da escolaridade dos homens foi superior ao das mulheres, sobretudo nos quantis superiores, no sudeste este diferencial diminuiu e até se inverteu para os indivíduos com rendimentos maiores. Portanto, o que pôde ser visto, a partir da análise do gráfico 6, é que o retorno salarial da escolaridade é maior para os homens seja no nordeste ou no sudeste. Todavia, cabe ressaltar que, no sudeste, no percentil superior (99%) há uma inversão no retorno salarial com vantagem para as mulheres, o que denota a não existência de um teto de vidro no sudeste em 1997. Já no nordeste as mulheres superaram os homens no quantil (25%), perdendo nos demais.
Já em 2007, viu se que o retorno salarial da escolarização teve um declínio substantivo, comparado com o ano de 1997, sobretudo na mediana, para os homens, mesmo que o diferencial tenha se mantido em favor destes. Sendo que para os quantis representativos dos rendimentos mais elevados (95%) e (99%) houve um aumento do hiato salarial entre homens e mulheres nordestinos. Já no sudeste a situação foi diferente, já que houve uma aproximação entre homens e mulheres. Sendo que o diferencial salarial atribuído à escolarização aumentou no nordeste, com vantagem para os homens, principalmente nos quantis superiores de renda. No sudeste, a situação, como dito anteriormente, é diferente, tendo-se em vista que houve uma maior aproximação entre os sexos em todas as faixas de renda, principalmente nos quantis superiores de rendimentos.
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Gráfico 6
Retorno salarial por sexo a partir da escolaridade. Nordeste e Sudeste, 19971
0 0 ,1 0 ,2 0 ,3 0 ,4 0 ,5 0 ,6 0 ,7 0 ,8 1 2 5 5 0 7 5 9 9
Mul her N orde st e Hom em No rde st e Mul her Sude ste Hom em Sude ste
Fonte: elaboração própria a partir dos dados da PNAD (2007)
De tal maneira que se pode afirmar que o retorno salarial da escolarização é maior no Nordeste do que no Sudeste e que estes retornos diminuíram entre 1997 e 2007 nas duas macrorregiões. Pode-se ainda dizer que o sudeste possui menor desigualdade de gênero do que o nordeste quando se trata do retorno salarial da escolarização formal, sem controlar por outros fatores que também influenciam a distribuição salarial.
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Intervalo de confiança de 95% (*p<0.05). Variável dependente: Logarítimo natural do salário/hora calculado por mês. Regressão Linear quantílica. Os dados dispostos nos gráficos 6 e 7 não se referem a um experimento ceteris paribus considerando o fato da regressão quantílica não ter sido controlada por outros fatores intervenientes como a experiência, a ocupação e a região de origem, dentro outras variáveis que influenciam a distribuição salarial.
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Gráfico 7
Retorno salarial por sexo a partir da escolaridade. Nordeste e Sudeste, 2007
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 1 25 5 0 75 99 Mulher Nordeste Homem Nordeste Mulher Sudeste Homem Sudeste
Fonte: elaboração própria a partir dos dados da PNAD (2007)
Nos gráficos a seguir foi verificado o efeito do período, ou seja, para um mesmo grupo etário (25 a 29 anos), qual como é o comportamento dos salários, para os homens e mulheres em 1997 e em 2007. Já no outro, é verificado o efeito-coorte, assim, a partir da hipótese de que as populações do sudeste e do nordeste estavam “fechadas” – não houve migração – no período de 1997 e 2007, no qual se procurou verificar qual o retorno da experiência em dez anos de mercado de trabalho. Deste modo, a partir do gráfico à esquerda (evolução de período) é percebido que há uma diferença salarial, entre homens e mulheres, com ganhos para os primeiros, sobretudo nos últimos percentis de renda. Além disso, aparentemente, esta desigualdade se ampliou de 1997 para 2007.
Sendo que a comparação por coorte compara o diferencial da de 25 a 29 anos, em 1997, que teria 35 a 39 anos, em 2007. Tal operação foi realizada tendo-se em vista a análise da evolução do diferencial por sexo controlado pela idade, e/ou experiência no mercado de trabalho. A partir disso, verifica-se que os homens levam vantagem com o passar dos anos, a considerar que estes têm um aumento salarial, com a experiência no mercado de trabalho, conforme mostrado nos gráficos de efeito coorte, para o sudeste e o nordeste, no qual são comparados os salários do grupo de 35 a 39 anos são maiores que os do grupo mais jovem (25 a 29 anos). Além disso, o diferencial entre os sexos aumenta o grupo etário de 35 a 39 anos, ou seja, comparando o gráfico de período com o de coorte verifica-se que o efeito de coorte intensificou o de período, de tal modo que para o sudeste este diferencial é ainda maior.
Poder-se-ia dizer que tal fato pode ocorrer por dois motivos básicos: (i) pelo fator maternidade2;
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Parte substancial explicativa da ascensão da mulher ao mercado de trabalho se deve ao controle da natalidade. De acordo com Shelley Correll, Stanford University, a maternidade representa para as mulheres uma penalidade no sentido de esta ser penalizada de maneira geral pelos empregadores, que tendem a preferir os homens pelo fato destas estarem propensas a ficar grávidas e com isso se ausentarem do trabalho por um tempo determinado. Acerca da temática específica, ver Shelley Correll, in: The Motherhood Penalty.
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(ii) pelas chances diferenciadas de promoção a que homens e mulheres têm,de tal modo que a evolução no mercado de trabalho ocorre de forma diferenciada entre homens e mulheres. O fator maternidade pode ser limitado para se explicar tal diferenciação pelo fato das mulheres, de maneira geral, terem filhos com mais freqüência dos 18 aos 30 anos de idade - apesar que as mulheres que de fato estão inseridas no mercado de trabalho e que competem relativamente de forma igual com os homens, deixem para ter filhos em idades mais tardias. O que supõe que, para se afirmar que tal diferencial é explicado pela maternidade seria necessária a realização de uma pesquisa na qual se controlasse a análise também a partir da informação da mulher ter ou não filhos.
Em relação as diferenças entre homens e mulheres de um mesmo grupo etário (25 a 29 anos), em 1997 e em 2007, verifica-se que estas são mais pronunciadas no sudeste que no nordeste, sobretudo nos últimos quintis de renda, além da renda ser maior para homens que para mulheres, sendo esta mais desigual nos últimos quintis e no sudeste.
Cabe também ressaltar que se deve verificar a diferença nos níveis salariais do sudeste e do nordeste, de tal modo que enquanto o salário máximo em 2007 no sudeste era de aproximadamente R$ 7.000,00, enquanto que no nordeste era de R$ 5.500,00 – para o grupo etário de 25 a 29 anos este era ainda menor: R$ 5.000,00 para o sudeste e de aproximadamente R$ 3.500,00 para o nordeste, em 2007.
Por fim, é interessante notar que enquanto há diferença, no sudeste, de 1997 para 2007, em um mesmo grupo etário, para os diferentes sexos, no nordeste não foi percebida esta diferença, excetuado alguns grupos etários, o que pode estar apontando para uma menor desigualdade de renda das mulheres no nordeste, em relação à população masculina, tanto em 1997 quanto em 2007.
Gráfico 8
Evolução da desigualdade salarial por sexo, região e grupo etário- Sudeste, 1997 e 2007 Sudeste - Efeito de Período Sudeste - Efeito de Coorte 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 1 5 10 25 50 75 90 95 99 25 a 29 anos Homens 1997 25 a 29 anos Mulheres 1997 25 a 29 anos Homens 2007 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 1 5 10 25 50 75 90 95 99
25 a 29 anos Homens 1997 25 a 29 anos Mulheres 1997 35 a 39 anos Homens 2007 35 a 39 anos Mulheres 2007
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Gráfico 9
Evolução da desigualdade salarial por sexo, região e grupo etário - Sudeste, 1997 e 2007 Nordeste - Efeito de Período Nordeste - Efeito de Coorte
-500 500 1500 2500 3500 4500 5500 1 5 10 25 50 75 90 95 99
25 a 29 anos Homens 1997 25 a 29 anos Mulheres 1997 25 a 29 anos Homens 2007 25 a 29 anos mulheres 2007
-500 500 1500 2500 3500 4500 5500 1 5 10 25 50 75 90 95 99
25 a 29 anos Homens 1997 25 a 29 anos Mulheres 1997 35 a 39 anos Homens 2007 35 a 39 anos Mulheres 2007
Fonte: elaboração própria a partir dos dados da PNAD (1997 e 2007)
A seguir, serão analisados os diferenciais a partir de regressos lineares, a partir da Tabela 3 e 4. Esta foi construída para um nível de confiança de 95%.
Tabela 3
Resultados das regressões lineares, por sexo e ano – Nordeste e Sudeste (1997/2007) Dependente:
Sal./Hora Nordeste Sudeste
Seleção MQO Homens Mulheres Homens Mulheres
1997 2007 1997 2007 1997 2007 1997 2007 Anos de estudo 0,143 0,118 0,141 0,128 0,135 0,114 0,131 0,118 0 a 4 anos -0,475 0,115 -0,475 -0,258 -0,237 -0,234 -0,292 -0,014 5 a 8 anos 0,014 0,229 -0,049 -0,021 0,024 -0,031 -0,071 0,051 9 a 11 anos 0,224 0,299 0,188 0,137 0,174 0,074 0,102 0,122 12 a 15 anos 0,431 0,478 0,377 0,342 0,363 0,289 0,306 0,311 Idade 0,017 0,021 0,021 0,025 0,023 0,023 0,024 0,021 25 a 29 anos -0,019 -0,027 -0,027 -0,032 -0,017 -0,051 -0,021 -0,038 35 a 39 anos 0,032 0,029 0,029 0,021 0,04 0,018 0,031 0,014 R² 0,3022 0,2377 0,3840 0,2813 0,3011 0,2764 0,3423 0,3027
Fonte: Elaboração própria. Nota: variáveis significativas a 5%.
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Nas Tabelas 3 e 4 estão os resultados das regressões lineares utilizadas. Na tabela 3, foi estimada a relação entre a variável dependente (logaritmo natural da renda horária) pelas variáveis independentes (anos de estudo), anos de estudo divididos em (primário, secundário, médio e terciário) e a variável independente (idade) e idades (25-29) e (35- 39). Primeiramente, é relevante ressalvar que estas variáveis explicam aproximadamente 30% do total da variação que ocorre entre os sexos, em relação à desigualdade salarial. Apesar deste valor não ser muito alto é um valor expressivo, em termos de estudos desta natureza.
De acordo com a comparação realizada (Tabela 3) nota-se que o retorno à escolaridade dos homens, no nordeste, é 2,3% maior do que o retorno das mulheres, no ano de 1997. No sudeste os valores foram de 0,135 para homens e de 0,131 para as mulheres, o que representa um diferencial de, também, 2,3%, em 1997.Quando se analisa a diferença a partir do controle da variável ano (1997-2007), nota-se que a variável “anos de estudo” perdeu parte de seu poder explicativo.
Os anos de estudo representavam 0,141 ou 14% da variação do coeficiente salarial, em 1997, dos homens do nordeste. Já em 2007 este percentual explicativo caiu para 0,128 ou 13% para os homens nordestinos em 2007. Para as mulheres, os percentuais relativos aos anos 1997-2007 foram de respectivamente; 0,143 e 0,118, também no nordeste. Ao se analisar a diferença a partir do mesmo controle (variável ano 1997-2007) é possível notar que, a exemplo do que ocorre no nordeste, a variável “anos de estudo” também perdeu parte de seu poder explicativo no sudeste, atingindo níveis semelhantes ao do nordeste.
De tal maneira que, no sudeste e no nordeste, pela Tabela 3, a escolaridade, em 1997, influenciou mais o salário dos homens do que o das mulheres e também influenciou mais que em 2007. Além disso, em 2007, ocorreu uma redução, entre homens e mulheres, do peso da desigualdade salarial relativa à escolaridade. Cabe ressaltar, também, que foi realizada uma rodada com a variável; anos de estudo e com a mesma variável; anos de estudo, decomposta em níveis de ensino, sendo que as regressões foram rodadas em momentos distintos, devido à colinearidade.
O percentual de diferenciação por sexo, para o nível mais alto de escolaridade, era de 0,054 em 1997, já em 2007 passou para 0,136, o que representa um aumento de 0,082. Já no sudeste o diferencial entre homens e mulheres era de 0,057, em 1997, passando para 0,022, a favor das mulheres. O que, portanto, sugere que o nordeste é mais desigual do que o sudeste no retorno salarial para a escolarização do nível superior de ensino. O mesmo ocorre no ensino médio no sudeste, em 2007 os homens obtinham retornos ao Capital Humano, maiores do que as mulheres, sendo que, em 2007, a tendência se inverte com vantagem para o sexo feminino.
No nordeste a situação é semelhante ao sudeste, já que em 1997 os homens registraram maiores escores do que as mulheres e em 2007 a situação, em relação a variável escolaridade se inverteu. Ressalva deve ser feita para o fato de que análise foi feita considerando a população total, ou seja, a população feminina que recebe pensão e aposentadoria também é considerada na análise e pode ter uma interferência relevante nos resultados.
Analisando a outra componente do capital humano, a idade, medida como experiência no mercado de trabalho, se vê que no nordeste o retorno salarial à idade é maior para as mulheres do
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que para os homens. Todavia, no sudeste, a situação se inverte, em 2007, com vantagem para os homens. E, quando se analisam os grupos etários de 25-29 e de 35-39 anos no sudeste e no nordeste vê-se que o retorno salarial é positivo para o grupo etário de 35-39 anos tanto no sudeste como no nordeste, ressalvando-se que o retorno é negativo, para o grupo etário de 25 a 29 anos, ou seja, como já era esperado, os salários dos grupos etários mais jovens são menores que de grupos etários de idade mais avançadas. Por fim, é interessante também observar que o diferencial entre homens e mulheres no nordeste aumentou, de 1997 para 2007. Porém, no sudeste, apesar do maior diferencial em 2007, entre homens e mulheres, visto na variável idade, houve uma queda do poder explicativo desta variável em 2007, nos dois grupos etários e de modo geral, bem como, para o grupo etário de 25-29 anos, houve uma reversão a favor das mulheres – no outro grupo etário e em 1997, no sudeste, a vantagem é dos homens.
Tabela 4
Resultados das regressões lineares, por sexo e ano completo de estudo – Nordeste e Sudeste, 1997 e 2007
Anos de estudo
Nordeste Sudeste
1997 2007 1997 2007
Homens Mulheres Homens Mulheres Homens Mulheres Homens Mulheres
Sem escolaridade -0,354 -0,138 -0,156 -0,382 -0,521 -0,331 -0,375* -0,121 1 ano -0,092 -0,039 -0,027 -0,155 -0,215 -0,157 -0,198 -0,043 2 anos -0,052 -0,021 -0,009 -0,105 -0,121 -0,095 -0,098 -0,028 3 anos -0,032 -0,017 0,002 -0,046 -0,062 -0,062 -0,069 -0,016 4 anos 0,002 0,002 0,022 -0,025 -0,013 -0,031 -0,023 0,002 5 anos 0,012 0,005 0,031 -0,024 -0,021 -0,038 -0,026 -0,001 6 anos 0,009 0,001 0,031 -0,019 -0,011 -0,028 -0,021 -0,002 7 anos 0,014 0,013 0,039 -0,008 0,001 -0,019 -0,018 0,001 8 anos 0,041 0,031 0,047 -0,007 0,026 0,011 0,004 0,015 9 anos 0,024 0,025 0,036 0,002 0,013 -0,008 -0,011 0,002 10 anos 0,039 0,027 0,039 0,004 0,025 0,009 0,001 0,011 11 anos 0,073 0,062 0,067 0,037 0,056 0,042 0,025 0,031 12 anos 0,072 0,069 0,093 0,066 0,063 0,057 0,045 0,047 13 anos 0,095 0,084 0,091 0,073 0,081 0,065 0,047 0,058 14 anos 0,096 0,084 0,094 0,069 0,078 0,073 0,057 0,066 15 anos 0,123 0,111 0,129 0,099 0,108 0,097 0,089 0,089 R² 0,4132 0,4113 0,2919 0,321 0,3436 0,3837 0,3137 0,3385
Fonte: Elaboração própria a partir dos dados da PNAD (1997 e 2007) Notas: Intervalo de confiança de 95% ( *p<0.05)
* Significância a 10%. Todas as demais variáveis são significantes a 5% Variável dependente: Logarítimo natural do rendimento mensal em dinheiro. A regressão foi rodada com o peso pweitgh (V4729)
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Já na tabela 4, é descrito o retorno salarial ao capital humano medido a partir da decomposição por anos de estudos. A regressão foi realizada a partir do cruzamento da variável independente (escolaridade ou anos de estudo), que representam o retorno salarial por cada ano a mais de estudo, com a variável dependente (salário recebido dividido pelo número de horas trabalhadas e o seu valor em logarítmico). E o que se nota é que tanto no sudeste quanto no nordeste o retorno salarial à escolaridade é maior quanto maior for a escolaridade dos indivíduos. Com destaque para o ensino superior que registrou a maior interação com a renda salarial recebida. No entanto, é interessante notar que a escolaridade perdeu parte de seu valor preditivo ou explicativo dos níveis salariais, salvo no nordeste, para os homens, entre 1997e 2007. O que nos permite dizer que quanto maior a escolaridade maior a interação com salários mais elevados, ainda que a escolaridade não represente mais, em geral, a mesma importância de antigamente. Além disso, é interessante verificar que em ambas as regiões, em 1997, o retorno salarial é favorável às mulheres, nas mais baixas escolaridades – até 4 e 3 anos de estudo, respectivamente no nordeste e no sudeste –, diferentemente de 2007, no nordeste, que é sempre favorável aos homens. Já no sudeste, o retorno é maior para as mulheres, em 2007, para todas as escolaridades, o que mostra que, além da escolaridade, há diversos outros fatores que influenciam no retorno salarial dos indivíduos.
Considerações Finais
Sobre o retorno ao Capital Humano (Escolaridade e Experiência) viu-se que, além deste não ser homogêneo para homens e mulheres, a escolaridade, por exemplo, no sudeste, não possui a mesma importância de dez anos atrás. Por outro lado, é possível dizer que, quanto maior for a escolaridade maior será a interação dos coeficientes com salários mais elevados. Ainda que a escolaridade não represente mais, em geral, a mesma importância de outros tempos, principalmente na macrorregião sudeste. Interessante notar que para o nordeste a interação entre escolaridade e altos salários diminuiu apenas um ponto percentual, sem a decomposição em níveis de ensino, o que mostra que a escolaridade no nordeste, sobretudo para as mulheres, possui um papel fundamental para o salário recebido no final do mês.
Os resultados empíricos permitem também afirmar que o sudeste é mais desigual do que o nordeste em se tratando do diferencial puro de rendimentos por gênero, sem se controlar por nenhuma outra variável preditora. Todavia, quando se analisa a regressão a partir da manipulação da variável; anos de estudo, decomposta em níveis de escolaridade, nota-se que o retorno salarial específico para o nível superior de ensino, no nordeste, é mais desigual do que no sudeste, com vantagem clara para os homens. Ou seja, o sudeste é mais desigual no diferencial puro de escolaridade, por motivos que necessitam ser investigados, e o nordeste possui maior iniqüidade quando se analisa pela escolarização (ensino superior). No sudeste e no nordeste, a escolaridade, em 1997, influenciou mais o salário dos homens do que o das mulheres. No entanto este cenário se modifica, em 2007.
No sudeste, por exemplo, viu-se que o retorno salarial medido pelos anos de estudo foram homogêneos para homens e mulheres de escolaridade mais alta. Já no nordeste, as mulheres em 2007 passaram a ter um retorno salarial, devido à escolaridade, maior que o dos homens. No entanto, os homens de mais alta escolaridade continuaram, em 2007, com retorno salarial superior ao das mulheres, com 0,129 para os homens e 0,099 para as mulheres. Por fim, cabe
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ressaltar também que isso é diferenciado para as pessoas menos escolarizadas, para as quais o retorno salarial é maior para as mulheres que para os homens, ou seja, as mulheres menos escolarizadas têm um grande peso no total da população do nordeste, influenciando os retornos salariais deste. Outro ponto a ser destacado é que a análise é feita considerando a população total. Assim, a população feminina que recebe pensão e aposentadoria também é considerada na análise e pode ter uma interferência relevante nos resultados.
A outra proxy explicativa de diferenciais de rendimentos, a idade, medida como experiência no mercado de trabalho, mostrou que homens e mulheres possuem um pequeno diferencial no grupo etário de 25 a 29 anos sendo que este diferencial aumenta para este com o passar do tempo, dez anos depois, quando estes possuem entre 35 e 39 anos de idade, de tal modo que são sempre favoráveis aos homens. O que nos permite afirmar que a experiência acumulada tende a ser mais vantajosa para os homens. De tal maneira que se pode afirmar que desigualdades de rendimentos decorrem de três fatores principais: segmentação do mercado de trabalho (segmento ocupacional), Capital Humano (Escolaridade, experiência e saúde) e por fatores discriminatórios (atributos não produtivos).
Por fim, cabe ressaltar que alguns resultados aqui obtidos são limitados no que se refere à explicação completa dos diferenciais de rendimentos. Como os resultados apontam na direção de um diferencial puro salarial entre homens e mulheres maiores no sudeste do que no nordeste, e para um diferencial medido pela escolaridade (decomposta em níveis de ensino) maior no nordeste do que no sudeste, análises referentes à segregação ocupacional deveriam ser empreendidas na tentativa de explorar se o fato do diferencial puro salarial no sudeste ser maior do que no nordeste não esteja ligado à segmentação e segregação do mercado de trabalho.
Deste modo, é pauta para futuros trabalhos uma análise mais detalhada dos fatores que podem estar influenciando nos retornos salariais, bem como na seleção dos indivíduos em idade ativa para serem analisados, de tal modo de que se tenham resultados mais apurados sobre os principais fatores explicativos para os diferenciais salariais. Além disso, é interessante, também, a elaboração de estudos que verifiquem, historicamente e com dados ainda mais recentes, a questão das desigualdades, convergências e mudanças nos retornos salariais.
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