ISSN 0798 1015

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Vol. 38 (Nº 31) Año 2017. Pág. 16

Discriminação salarial por gênero e cor no Brasil: uma herança secular

Wage Discrimination by Gender and Color in Brazil: A Secular Inheritance

Katy MAIA 1; Solange de Cassia Inforzato de SOUZA 2; Magno Rogério GOMES 3; Flávio Kaue FIUZA-MOURA 4; Renato José da SILVA 5

Recibido: 20/01/2017 • Aprobado: 19/02/2017


Conteúdo

Introdução

1. Revisão da literatura teórica e empírica

2. Procedimentos metodológicos

3. Análise descritiva da população ocupada brasileira

4. Análise dos Resultados – Determinação e Decomposição salarial no Brasil

5. Considerações finais

Referências


RESUMO:

Este artigo examina as diferenças salariais e os efeitos da discriminação por gênero e cor no mercado de trabalho brasileiro, em 2002 e 2013. Com os microdados da PNAD, foram estimadas equações mincerianas e aplicadas na decomposição de Oaxaca-Blinder. Os resultados indicam retornos salariais positivos para educação, experiência, regiões urbanas, ocupações de liderança, principalmente no Sudeste e Sul do país, com vantagens para os homens brancos. Constatou-se que as diferenças salariais por gênero e cor aumentaram, já a discriminação apresentou leve redução no período. Todavia, atingiu intensamente as mulheres não brancas.
Palavras-Chave: Diferenças Salariais. Discriminação. Gênero e Cor.

ABSTRACT:

This paper examines wage differentials and the effects of gender and color discrimination in the Brazilian labor market in 2002 and 2013. With the PNAD microdata, mincerian equations were estimated and applied in the Oaxaca-Blinder decomposition. The results indicate positive earnings returns for education, experience, urban regions, leadership occupations, mainly in the Southeast and South of the country, with advantages for white men. It was found that the wage differences by gender and color increased, since the discrimination presented a slight reduction in the period. However, it has hit hard non-white women.
Keywords: Wage Differences. Discrimination. Gender and Color.

Introdução

No mundo capitalista, o mercado de trabalho reflete tanto os avanços como as dificuldades econômicas enfrentadas por uma nação. No Brasil assim como em muitos países, desenvolvidos ou em desenvolvimento, um dos grandes desafios está na busca de maior equidade entre os trabalhadores, os quais enfrentam em geral um ambiente bastante concorrencial com pouca transparência, muitas vezes hostil em relação aos grupos menos favorecidos e de menor empoderamento. Neste aspecto, a redução das diferenças salariais por gênero e por cor da pele dos trabalhadores torna-se relevante para criar uma sociedade mais justa e igualitária, além de promover o desenvolvimento (WORLD ECONOMIC FORUM, 2014).

Esta é uma realidade que ainda persiste na sociedade brasileira desde a abolição da escravatura no final do século XIX e, posteriormente, com a inserção das mulheres no mercado de trabalho em meados do século XX. Muitos autores nacionais, economistas e sociólogos, têm pesquisado sobre essas questões de gênero e cor no país, entre eles destacam-se Cacciamali, Tatei e Rosalino (2009), Carvalho, Neri e Silva (2006), Matos e Machado (2006), Bruschini (2007), Hirata (2014) e Souza et al. (2015).

Dentro deste enfoque, este artigo objetiva examinar os efeitos da discriminação salarial por gênero e cor da pele da população ocupada no mercado de trabalho brasileiro, nos anos de 2002 e 2013, bem como analisar as mudanças ocorridas neste período. Para tanto, foram utilizados os microdados da PNAD desses dois anos. As abordagens que fundamentam este estudo estão baseadas nas teorias do capital humano, da segmentação e da discriminação (BECKER, 1962; SCHULTZ, 1961; MINCER, 1958, 1974), trazendo luz à análise de tais comportamentos.

Este artigo está organizado em cinco seções, além desta introdução. Inicialmente, é apresentada a revisão da literatura teórica e empírica. Na seção 2 descreve-se a metodologia, bem como a base de dados e as variáveis selecionadas. Na seção 3 examina-se a mudança no perfil da população ocupada no período examinado, considerando as principais variáveis que podem explicar as diferenças salariais, tais como: educação e experiência – da teoria do capital humano; setor econômico, ocupação, forma de inserção no mercado de trabalho, área censitária e região – da teoria da segmentação; gênero e cor da pele – da teoria da discriminação. Na seção 4 são apresentados os resultados das equações salariais mincerianas (MINCER, 1958) de cada grupo representativo – homem branco, homem não branco, mulher branca, e mulher não branca – e aplicada a decomposição de Oaxaca-Blinder (OAXACA, 1973; BLINDER, 1973), a fim de mensurar o nível de discriminação salarial por gênero e por cor no Brasil, nos anos de 2002 e 2013. Desse modo, foi possível comparar os resultados desses dois anos e analisar tais desempenhos neste período. Por último, nas considerações finais destacam-se os principais resultados alcançados na pesquisa, bem como a importância de políticas afirmativas para reduzir a discriminação na sociedade brasileira. 

1. Revisão da literatura teórica e empírica

Teoricamente, existem explicações para as desigualdades salariais sustentadas pela desigualdade de atributos produtivos, pela segmentação dos postos de trabalho e pela discriminação. No primeiro caso, a partir da teoria do capital humano, Mincer (1958,1974) justifica essas diferenças salariais pelas diferenças dos fatores produtivos dos indivíduos, escolaridade e experiência. A produtividade e os rendimentos de um trabalhador aumentam em função da elevação da escolaridade e de suas habilidades adquiridas com a experiência (BECKER, 1962).

De acordo com Chahad (1986), os diferentes níveis de escolaridade entre as classes trabalhadoras representam o maior fator determinante das discrepâncias salariais no Brasil. No entanto, fatores como idade, setor de atividade, região de residência e o gênero também contribuem para a determinação e diferenças do rendimento.

Lima (1980) reúne as correntes teóricas da segmentação e expõe que Doeringer e Piore (1970), defendem o ajuste alocativo como principal determinante da segmentação, pois são as características pessoais dos indivíduos que determinam o tipo de mercado em que eles serão inseridos. Para Vietorisz e Harrison (1973), a segmentação surge porque a empresa investe em inovações tecnológicas e incentiva a qualificação da mão de obra, o que gera o aumento da produtividade e dos rendimentos dos trabalhadores do setor. Reich e outros mostram que o processo histórico e a existência de diferentes classes sociais acabam por ocasionar a segmentação do mercado de trabalho.

No Brasil, Cacciamali (1978) e Casari (2012) fundamentam suas pesquisas na teoria da segmentação e identificam as características da mão de obra que preencherão os postos de trabalho do tipo primário e secundário: status sócio econômico, idade, escolaridade, sexo e experiência irão determinar em qual tipo de emprego o indivíduo será alocado. Homens de maior escolaridade, experiência profissional e status sócio econômico obterão os melhores empregos no segmento primário, e os indivíduos homens e mulheres, entre os menos favorecidos da sociedade, desempenharão os empregos no secundário. Os setores de atividade, as ocupações, sindicatos e as condições de trabalho impactam sobre os rendimentos e alocação dos trabalhadores.

As diferenças salariais também podem ser explicadas pela discriminação de gênero e cor. Dadas as características produtivas dos indivíduos e na ausência de salários compensatórios, a persistência dos hiatos salariais é atribuída pela discriminação. Para Becker (1966,1975) existe discriminação econômica contra membros de um grupo sempre que os salários pagos sejam menores já descontadas as diferenças pelas habilidades individuais. Phelps (1972) destaca a discriminação estatística, que é oriunda do problema das informações imperfeitas do mercado sobre a produtividade e o potencial do empregado e, neste caso, o indivíduo é valorado tendo como base a média do grupo que pertence.

Para Lowell (1995) a “discriminação salarial” pode ser definida como aquela em que trabalhadores com qualificações semelhantes dentro da mesma categoria de emprego recebem salários menores em razão da raça ou gênero. Outra definição dada pela autora é quanto à “discriminação ocupacional” na qual as mulheres e os não brancos não conseguem ocupar nos empregos melhores remunerados, independente da qualificação que possuem.

De acordo com Borjas (2012) a ocorrência de discriminação salarial no mercado de trabalho acontece entre trabalhadores com as mesmas habilidades técnicas, experiência e produtividade possuem seus rendimentos diferenciados devido à sua cor, sexo, religião, orientação sexual, nacionalidade entre outras características que não relevantes para a execução do trabalho.

Na perspectiva de gênero, Bruschini (1998, 2007) estudou a ascensão da mulher no mercado de trabalho brasileiro desde os anos 70 e descreve o fato como resultante das transformações demográficas, culturais e sociais que ocorreram no país, levando a um novo papel socioeconômico da mulher, cada vez mais voltada para o trabalho produtivo. A redução da fecundidade, a expansão da escolaridade principalmente ao ensino superior, proporcionaram às mulheres novas oportunidades no mercado de trabalho.

Contudo, as mulheres sofrem com diferenças salariais negativas em relação ao sexo masculino (independente de cargo e das condições de trabalho).  Ainda de acordo com a autora, a entrada da mulher no mercado de trabalho pode ser caracterizada por progressos e atrasos; se por um momento a mulher conquistou maiores oportunidades de trabalho, por outro, ainda é responsável pelos “afazeres de casa”, sobrecarregando sua rotina cotidiana (BRUSCHINI, 2007).

No Brasil, destacam-se os trabalhos de Soares (2000), Campante, Crespo e Leite (2004), Cacciamali e Hirata (2005), Carvalho, Néri e Silva (2006), Salvato et al. (2008), Cacciamali, Tatei e Rosalino (2009), Souza (2011), Souza et al. (2013), Cugini et al. (2014), Fiuza-Moura (2015) e Souza et al. (2015).

Soares (2000) examinou os principais determinantes dos diferenciais de salários e da discriminação, por gênero e cor, no Brasil, de 1987 a 1998.  O estudo concluiu que o menor nível de qualificação dos homens negros explica a maior parte da diferença de salários em relação ao homem branco, e que mulheres brancas possuem salários menores do que homens brancos, exclusivamente pelo fator da discriminação. Para as mulheres negras, o fator discriminação e menor qualificação explicam os menores rendimentos dos indivíduos desse grupo.

Campante, Crespo e Leite (2004) mensuraram a discriminação nos diferencias de salários entre brancos e negros no Brasil em 1996 com dados da PNAD. A partir do método da decomposição de Oaxaca-Blinder incluíram controles para persistência de desigualdades educacionais. Os resultados são semelhantes aos de Soares (2000), com indicação de discriminação contra os negros, pois esta representava 25% da causa das desigualdades salariais entre negros e brancos. Identificaram que a discriminação no mercado formal de trabalho deve-se à existência de desigualdades educacionais entre os brancos e negros. Quanto às diferenças regionais, os autores evidenciaram que há mais discriminação de cor de pele na região Sudeste comparada ao Nordeste.

Por meio da estimação do modelo probit, Cacciamali e Hirata (2005) realizaram análise dos principais determinantes das desigualdades salariais, a partir dos dados da PNAD, para São Paulo e Bahia, levando em consideração a cor e o gênero do trabalhador para o ano de 2002. Os resultados indicam que o hiato salarial entre negros e brancos aumenta conforme os indivíduos da raça negra auferem rendas maiores, ao mesmo tempo em que a escolaridade e a experiência não são suficientes para minimizar a discriminação.  O estudo demonstrou que no mercado formal a discriminação por gênero é predominante, ao passo que no mercado informal a discriminação por raça é mais presente.

Carvalho, Néri e Silva (2006) analisaram o diferencial de salários por raça e gênero no Brasil, para o ano de 2003, com dados da PNAD e uso do procedimento de Heckman e a decomposição de Oaxaca-Blinder. Os autores constataram que cerca de 97% do hiato de remuneração entre homem branco e mulher negra se deu pela discriminação salarial, e que há uma dicotomização entre os trabalhadores atuantes nos mercados formais e informais, pois os últimos estão à margem dos benefícios trabalhistas garantidos aos primeiros.

Bonetti et al.(2008) observam em seus estudos que para o período de 1993 a 2007 o diferencial de rendimentos entre grupos foi gradativamente sendo reduzido, porém, os salários dos homens brancos continuam significativamente superiores aos salários das mulheres e negros no Brasil. Segundo os autores, isso deve-se, além da própria discriminação, as desigualdades educacionais e a inserção desses grupos em atividades menos produtivas.

Salvato et al. (2008) mediram a discriminação nos estados da Bahia e Minas Gerais no ano de 2005 e confirmaram que em maiores faixas de renda há maior discriminação, sendo mais significativa a discriminação de gênero, com maior peso para homens brancos contra mulheres negras; encontraram também um efeito discriminação maior para os negros no estado da Bahia na comparação com Minas Gerais.

Cacciamali, Tatei e Rosalino (2009) estudaram a evolução da discriminação de gênero e racial nos mercados de trabalho brasileiro nos setores formal e informal entre 2002 e 2006 por meio de decomposição de Oaxaca-Blinder (1973) com base nos microdados da PNAD. De acordo com os resultados da pesquisa, apesar da redução do hiato salarial (exceto para mulheres brancas), há indícios de aumento do termo de discriminação no período estudado. O componente da discriminação é maior para as mulheres brancas, seguidas pelas mulheres negras e pelos homens negros, tanto entre os trabalhadores formais como entre os informais.

Souza (2011) analisou a discriminação salarial a partir dos dados das PNADs 2002, 2006 e 2009. Para isso, utilizou o método de curvas de probabilidade, a decomposição de Oaxaca-Blinder e as regressões quantílicas para o Brasil e regiões. Os resultados mostram que o grupo mais discriminado foi o das mulheres não brancas; a maior escolaridade aumentou a probabilidade de esse grupo auferir rendas superiores. Apesar da queda da diferença salarial entre gênero, houve maior discriminação nesse período. Souza et al. (2013) atualizaram os dados para os anos de 2001 e 2011 e concluíram que o diferencial salarial entre homens e mulheres é explicado pela discriminação, enquanto por raça as características produtivas explicam parte significativa dos hiatos salariais.

Fiuza-Moura (2015) no estudo das diferenças salariais na indústria brasileira por sexo, cor e intensidade tecnológica, usou os dados da PNAD/2012 e mostrou elevado grau de discriminação salarial entre os gêneros, principalmente em relação as mulheres não brancas, sendo menor quando observados segmentos mais intensivos em tecnologia.

O estudo de Souza et al. (2015) mensurou as diferenças salariais e o impacto da discriminação por gênero e cor no mercado de trabalho brasileiro, a partir dos microdados da PNAD de 2013. Os resultados apontam que as mulheres trabalhadoras do Brasil sofrem o maior hiato salarial. Entre os trabalhadores brancos, a diferença salarial por sexo é mais proeminente, sendo em grande parte explicada pela discriminação. Para os indivíduos não brancos, a discriminação por gênero é maior do que entre os brancos, entretanto a diferença e os impactos salariais da discriminação foram menores do que entre os indivíduos brancos.

Nos anos recentes, portanto, estudos empíricos confirmaram a diferenciação de salários no mercado de trabalho entre homens e mulheres, assim como entre brancos e não brancos. Estes estudos constataram que os homens e os brancos apresentam rendimentos superiores às mulheres e aos não brancos, manifestaram a discriminação tanto de gênero quanto de cor, sendo um peso maior para a discriminação entre os sexos do que por cor.

2. Procedimentos metodológicos

2.1 Base dos dados

Para a realização deste estudo foram utilizados os microdados da Pesquisa Nacional por Amostras de Domicílios – PNAD de 2002 e 2013, elaborada pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE. A PNAD é amplamente utilizada em estudos que objetivem lançar luz sobre as condições socioeconômicas da população brasileira.

 A partir dos microdados da PNAD, foram extraídas as principais características dos trabalhadores ocupados com 14 anos de idade ou mais, para traçar o perfil da população brasileira ocupada em 2002 e 2013, por gênero. Também foram calculados os salários médios e a participação relativa dos trabalhadores, segundo a forma de inserção no mercado de trabalho, o grau de instrução, os tipos de ocupação, os setores que os empregavam, bem como a cor da pele dos mesmos. Os salários de 2002 foram reajustados para preços de 2013 com base no INPC acumulado.

Os grupos ocupacionais e setores foram classificados segundo as notas metodológicas da PNAD. Quanto à cor da pele, foram considerados os trabalhadores brancos e os negros (cor da pele preta e parda). Os trabalhadores autodeclarados amarelos e indígenas foram excluídos da amostra devido à sua baixa representatividade, bem como os indivíduos ocupados sem remuneração ou para consumo próprio.

Com base nessas informações foram elaboradas as estatísticas descritivas a fim de traçar o perfil do trabalhador e da trabalhadora brasileiros. Em seguida, a população ocupada foi separada por gênero e cor: (i) homens brancos, (ii) homens não brancos, (iii) mulheres brancas, e (iv) mulheres não brancas. Posteriormente, foram estimadas equações de determinação de salários de Mincer de cada um desses grupos e, então, realizada a decomposição de Oaxaca-Blinder para examinar as parcelas advindas de diferenças nas dotações dos trabalhadores e da discriminação por gênero e cor.

2.2  Equações de determinação de salários

2.3 Decomposição do diferencial de salários - Oaxaca-Blinder

3. Análise descritiva da população ocupada brasileira

A população ocupada (PO) é formada por “aquelas pessoas que, num determinado período de referência, trabalharam ou tinham trabalho, mas não trabalharam (por exemplo, pessoas em férias)” (IBGE, 2002, p.7). Nas pesquisas elaboradas pelo IBGE são considerados os trabalhadores com 10 anos de idade ou mais. Todavia, neste estudo foram considerados os trabalhadores com 14 anos de idade ou mais, que é a idade mínima para atividade legal de aprendiz.

Ao comparar a população ocupada (PO) brasileira de 2002 com a de 2013, percebe-se que houve um aumento de 16.397.969 trabalhadores, os quais representavam 88,97% e 92,32% da população economicamente ativa (PEA), nos respectivos anos. Portanto, houve um crescimento de 3,32p.p. na PO neste período. Mas esta dimensão não mostra a verdadeira face do trabalhador brasileiro.

A tabela 1 apresenta algumas variáveis relevantes a fim de traçar o perfil da PO brasileira nesses dois anos e as mudanças no período. Para tanto, considerou-se quatro categorias, por gênero e cor dos trabalhadores, quais sejam: homem branco, homem não branco, mulher branca e mulher não branca. A idade média do trabalhador brasileiro aumentou entre 2002 e 2013, mas as diferenças por gênero e cor continuaram, ou seja, tanto as mulheres como os trabalhadores não brancos mantiveram idade média mais baixa que a dos homens brancos. Da mesma forma, aumentou a experiência (tempo de serviço) do trabalhador, mantendo-se as mulheres e os não brancos menos experientes, no período.

Tabela 1 – Mudanças no perfil da população ocupada, Brasil, 2002 - 2013

Variáveis

Ocupados

Homem Branco

Homem não Branco

Mulher Branca

Mulher não Branca

2002

2013

2002

2013

2002

2013

2002

2013

Idade (média)

37,45

39,61

35,75

38,05

35,84

38,30

34,93

37,56

Experiência (média)

24,27

25,31

23,36

24,22

20,49

22,87

20,61

22,91

Anos de estudo (média)

7,31

8,79

5,15

6,98

8,83

10,08

6,79

8,39

Salário mensal R$ (média)

1.633,14

2.053,41

825,49

1.172,20

1.107,40

1.414,73

596,20

830,30

Horas trabalho/semana (média)

45,82

42,39

44,90

41,01

37,96

36,51

37,61

34,24

Salário hora R$ (média)

9,76

15,77

5,01

9,02

8,15

12,78

4,49

7,77

Mercado de Trabalho Formal (%)

53,02

66,34

37,29

52,73

55,73

67,27

38,69

53,65

Mercado de Trabalho Informal (%)

46,98

33,66

62,70

47,27

44,26

32,73

61,31

46,35

Região urbana (%)

84,76

85,07

78,35

77,56

93,20

88,79

89,01

82,63

Região rural (%)

15,24

14,93

21,65

22,44

6,80

11,21

10,99

17,37

Chefe de família (%)

66,27

57,92

61,80

55,80

21,48

28,78

24,59

31,76

Número de filhos (média)

-

-

-

-

1,57

1,55

1,99

1,96

Fonte: Elaborado pelos autores, com base nos dados do IBGE/PNAD 2012-2013.
Notas: Trabalhadores ocupados a partir de 14 anos de idade.
Os salários de 2002 foram reajustados para preços correntes de 2013 com base no INPC acumulado.

Em relação aos anos de estudo, as mulheres brancas e não brancas apresentaram melhor desempenho frente às referidas categorias dos homens. Contudo, as mulheres não brancas ainda não ultrapassaram os anos de estudo dos homens brancos, o que pode refletir falta de oportunidade para elas galgarem melhor nível de educação. Entretanto, a maior escolaridade da mulher brasileira nos últimos anos indica sua maior determinação para superar as desigualdades da nossa sociedade.

Quanto ao salário mensal, ficou evidente a supremacia do homem branco frente às demais categorias, nos dois anos examinados. O homem branco manteve-se com salário mais elevado em relação à mulher branca, homem não branco e mulher não branca. Esta última categoria continuou a receber menos do que todos, porém foi a que obteve o maior ganho real no período (57,79%).   

As diferenças do salário mensal, no entanto, não refletem exatamente a realidade, pois desconsideram as horas trabalhadas na semana. Neste aspecto, as mulheres trabalharam menos horas em atividades produtivas no mercado de trabalho, tanto em 2002 como em 2013. Os homens mantiveram-se acima de 40 horas semanais, já as mulheres acima de 34 horas semanais, embora tenha havido redução nas horas trabalhadas das quatro categorias, no período. A menor queda foi das mulheres brancas (1,45). A diferença da carga horária semanal por gênero em 2002 era em torno de 7 horas e em 2013 passou para 6 horas.  O fato de a mulher ter trabalhado menos horas semanais no mercado de trabalho justifica-se, principalmente, porque a mulher continuou a assumir a maioria das tarefas domésticas, além dos cuidados com os filhos e com os idosos.

Neste caso, o indicador que melhor pode refletir a realidade é o salário hora. Mesmo assim, o homem branco manteve-se com o salário hora mais elevado nos dois anos examinados, seguido pela mulher branca, homem não branco e mulher não branca. No entanto, os percentuais com maior crescimento no período foram referentes aos salários hora dos não brancos – 80% homens e 73% mulheres.  É importante destacar que neste período todos os trabalhadores brasileiros obtiveram ganho real nos salários. Contudo, as diferenças de salário hora por gênero e cor acentuaram-se nas quatro categorias em 2013 comparativamente a 2002.

Outras variáveis a serem consideradas no perfil da PO referem-se à forma de inserção no mercado de trabalho. Ao longo da década 2000 os trabalhadores brasileiros foram inserindo-se cada vez mais no mercado de trabalho formal, principalmente homens e mulheres de cor branca. Entretanto, o maior crescimento no período ocorreu entre os homens não brancos (15,44p.p.) e mulheres não brancas (14,96p.p.). Por outro lado, o mercado de trabalho informal, o qual no início do período era constituído em sua maioria por não brancos, foi reduzido nas quatro categorias; porém, as maiores reduções ocorreram entre os trabalhadores não brancos. Cabe destacar que o comportamento desses mercados nos anos analisados reflete o desempenho das políticas econômicas adotadas na época, as quais buscavam incentivar a formalização da mão de obra, além das políticas afirmativas que incentivaram a população não branca.

Em relação à região censitária, a tabela 1 mostra que a maioria da população ocupada se manteve nas regiões urbanas, com destaque das mulheres brancas e não brancas, as quais apresentaram as maiores participações, porém a taxas decrescentes no período. Já a participação dos homens brancos mostrou leve crescimento na área urbana. Por outro lado, os homens não brancos estavam mais nas regiões rurais, apresentando um crescimento de 3,65p.p. no período. Todavia, foram as mulheres brancas e não brancas que apresentaram maior elevação na participação da mão de obra na área rural, 4,41p.p. e 6,38p.p., respectivamente. 

Outro indicador relevante para caracterizar o perfil do trabalhador envolve a sua posição como chefe de família no domicílio. Nas últimas décadas a estrutura familiar brasileira vem alterando-se gradativamente. No período examinado, apesar de ainda ter sido o homem o grande representante, a participação do homem branco como chefe de família mostrou uma queda de 8,35p.p. e do homem não branco a queda foi de 6p.p. Por outro lado, a mulher vem ocupando espaço nesta representatividade, com um aumento de 7,3p.p. das mulheres brancas e 7,17p.p. das não brancas como chefes de família. Estes resultados sinalizam o crescimento do número de famílias monoparentais femininas. A tabela 1 mostra também que as trabalhadoras brasileiras, em média, tiveram menos filhos, neste período examinado; sendo que a queda do número de filhos foi um pouco maior entre as mulheres não brancas. Embora estas tenham tido relativamente mais filhos do que as brancas. Este fato reflete a tendência das últimas décadas, com a maior inserção da mulher no mercado de trabalho e o uso de contraceptivos.

Em relação à participação da PO no mercado de trabalho brasileiro por gênero, cor da pele e anos de estudo, a tabela 2 mostra que, em 2002, 58,6% desta população eram homens, sendo que 29,8% eram não brancos. Já entre as mulheres (41,4%) a proporção maior era de brancas (21,7%). Quanto à escolaridade, neste ano o predomínio foi de trabalhadores com 4 a 8 anos de estudo. Ao observar o ano de 2013, verifica-se que a participação masculina se reduziu em 1,08p.p. neste período; no entanto, a participação dos homens não brancos aumentou 3,46p.p. Por outro lado, a participação das mulheres elevou-se em 1,08p.p., com destaque para as mulheres não brancas – aumento de 3p.p. Ao longo destes anos melhorou de forma significativa a escolaridade da PO, visto que em 2013 a predominância era de trabalhadores com 9 a 11 anos de estudo. Cabe destacar que desde o início deste período as mulheres já apresentavam maior nível educacional comparativamente aos homens, intensificando-se ainda mais em 2013.

Tabela 2 – Participação dos trabalhadores ocupados, por
gênero, cor e anos de estudo, em 2002 e 2013 (em %)

2002

Anos de estudo

Homem

Mulher

Total

Branco

Não Branco

Subtotal

Branca

Não Branca

Subtotal

0-3

5,22

10,26

15,48

3,00

5,39

8,39

23,87

4-8

11,47

12,12

23,59

7,27

7,34

14,61

38,20

9-11

7,70

5,96

13,66

6,69

5,30

11,99

25,65

12-14

1,45

0,49

1,94

1,62

0,63

2,25

4,19

15 ou mais

2,95

0,97

3,92

3,15

1,02

4,17

8,09

Total

28,79

29,80

58,59

21,73

19,69

41,41

100,00

2013

Anos de estudo

Homem

Mulher

Total

Branco

Não Branco

Subtotal

Branca

Não Branca

Subtotal

0-3

2,57

6,96

9,54

1,33

3,15

4,48

14,02

4-8

7,33

11,83

19,16

4,46

6,50

10,96

30,12

9-11

8,46

11,00

19,46

7,10

8,77

15,87

35,33

12-14

1,94

1,52

3,46

2,10

1,69

3,79

7,26

15 ou mais

3,95

1,95

5,89

4,80

2,59

7,39

13,28

Total

24,25

33,26

57,51

19,79

22,70

42,49

100,00

Fonte: Elaborado pelos autores, com base nos dados do IBGE/PNAD 2012-2013.

Quanto à remuneração média da PO brasileira, em termos de salário hora, por gênero, cor e anos de estudo, a tabela 3 mostra que nos dois anos examinados a maior remuneração manteve-se entre os homens brancos, em todas as faixas de escolaridade, comparativamente à das demais categorias. As mulheres brancas obtiveram a segunda maior remuneração, com destaque para aquelas com 15 ou mais anos de estudo. Já as mulheres não brancas obtiveram as menores remunerações por hora. Constata-se que, independente do gênero ou da cor de pele do trabalhador, quanto maior a escolaridade maior o salário hora auferido, o que vem corroborar a teoria do capital humano.

Tabela 3. Salário hora médio dos trabalhadores ocupados,
por gênero, cor e anos de estudo, 2002 – 2013 (em R$)

2002

Anos de estudo

Homem

Mulher

Total

Branco

Não Branco

Subtotal

Branca

Não Branca

Subtotal

0-3

4,27

2,98

3,45

3,38

2,65

2,93

3,30

4-8

6,46

4,58

5,59

4,57

3,38

4,00

5,01

9-11

9,98

7,22

8,93

6,87

5,03

6,13

7,60

12-14

17.41

13,4

16,5

10,9

8,99

10,45

13,10

15 ou mais

33,55

20,36

30,80

21,36

15,38

20,08

24,92

Total

9,76

5,00

7,53

8,15

4,49

6,56

7,14

2013

Anos de estudo

Homem

Mulher

Total

Branco

Não Branco

Subtotal

Branca

Não Branca

Subtotal

0-3

7,02

5,39

5,86

4,74

3,53

3,91

5,22

4-8

10,05

7,31

8,44

6,29

5,12

5,63

7,40

9-11

13,32

10,50

11,84

9,11

7,59

8,31

10,21

12-14

20,61

14,51

18,17

13,26

13,24

13,25

15,47

15 ou mais

43,73

27,34

38,59

29,38

19,78

26,22

31,27

Total

15,77

9,02

12,00

12,78

7,77

10,20

11,23

Fonte: Elaborado pelos autores, com base nos dados do IBGE/PNAD 2012-2013.

4. Análise dos Resultados – Determinação e Decomposição salarial no Brasil

A tabela 4 apresenta os resultados das equações de determinação de salários estimadas para homens e mulheres nos anos estudados. Os resultados apontam que a educação e a experiência tiveram relações positivas com os salários, confirmando o esperado pela teoria do Capital Humano apresentada em Becker (1962, 1966, 2008), Mincer (1958, 1962, 1974) e Shultz (1961).  Em 2002, para cada ano a mais de estudo os homens brancos obtiveram aumento em seus salários de 8,8%, já as mulheres com a mesma cor de pele tiveram um retorno de 8,6% sobre seus ganhos. Para indivíduos de cor de pele parda ou preta (não brancos), os retornos sobre um ano adicional na educação formal foram inferiores aos dos de cor de pele branca (brancos), 6,5% (homens) e 6,8% (mulheres). Na comparação com o ano de 2002, em 2013 independentemente da cor de pele ou gênero os retornos sobre o salário provenientes de um ano adicional na educação foram menores.

Tabela 4. Equações mincerianas para homens brancos,
não brancos e mulheres brancas, não brancas, 2002-2013

Variáveis

Homens Brancos

Homens Não Brancos

Mulheres Brancas

Mulheres Não Brancas

2002

2013

2002

2013

2002

2013

2002

2013

Educação

0,0882*

0,0663*

0,0646*

0,0447*

0,0860*

0,0645*

0,0676*

0,0534*

Experiência

0,0386*

0,0289*

0,0353*

0,0249*

0,0286*

0,0207*

0,0277*

0,0175*

Experiência²

-0,0004*

-0,0003*

-0,0004*

-0,0003*

-0,0003*

-0,0003*

-0,0003*

-0,0002*

Indústria

0,1991*

0,1780*

0,3195*

0,3481*

-0,0368

-0,1437*

0,0429

0,0799*

Comércio

0,1068*

0,0545*

0,2190*

0,2074*

0,0193

-0,1017**

0,2110*

0,1578*

Serviços

0,2008*

0,1775*

0,3178*

0,3309*

0,0351

-0,0172

0,2052*

0,2746*

Dirigentes

0,6862*

0,6405*

0,6769*

0,6583*

0,7393*

0,7256*

0,7204*

0,5568*

PCAs

0,7404*

0,7515*

0,6661*

0,6115*

0,7045*

0,6029*

0,6684*

0,5336*

Técnicos

0,4028*

0,3335*

0,4204*

0,3029*

0,3994*

0,2999*

0,3755*

0,2884*

Norte

0,2736*

0,2967*

0,2216*

0,2280*

0,2498*

0,2142*

0,2804*

0,2384*

Sudeste

0,3710*

0,3575*

0,2991*

0,3028*

0,4022*

0,2802*

0,3749*

0,2534*

Sul

0,3241*

0,3727*

0,2559*

0,3352*

0,3167*

0,2710*

0,3300*

0,2859*

Centro Oeste

0,3112*

0,4242*

0,3045*

0,3927*

0,2660*

0,2729*

0,3111*

0,2374*

DF

0,6436*

0,6590*

0,5347*

0,4930*

0,7141*

0,6297*

0,6414*

0,4835*

Formal

0,2204 *

0,1627*

0,2720*

0,2320*

0,2149*

0,1573*

0,3115*

0,2555*

Urbano

0,1795*

0,1796*

0,1301*

0,1453*

0,1752*

0,2286*

0,1628*

0,1835*

Constante

-0,3931*

0,2579*

-0,3287*

0,3195*

-0,3638*

0,3916*

-0,5143*

0,1656 *

Fonte: Calculado pelos autores com base nos dados do IBGE/PNAD 2002 e 2013 .
Nota: * indica um p-valor abaixo de 0,01; ** indica um p-valor abaixo de 0,05;
*** indica um p-valor abaixo de 0,1.

Observando outra variável do capital humano, a experiência, verifica-se retornos médios de 3,7% aos homens e 2,8% às mulheres, para cada ano de experiência adicional, em 2002. No ano de 2013, a exemplo dos anos de estudo, a experiência também mostrou menores retornos salariais para cada ano de trabalho adicional. A experiência elevada ao quadrado com o sinal negativo, também corroborou a teoria, indicando retornos decrescentes para os anos de experiência adicionais.

Em relação aos retornos salariais decorrentes do setor em que se trabalha, com exceção das regressões para as mulheres brancas, trabalhadores empregados nos setores da Indústria, Comércio e Serviços apresentaram maiores salários, em média, quando comparado ao setor da Agricultura. Com destaque para os homens não brancos, os quais em 2013, empregados na Indústria, Serviços e Comércio, observavam um salário superior em 34,8%, 33,1% e 20,7%, respectivamente, em comparação aos trabalhadores do setor Agrícola. Quanto às mulheres, os maiores percentuais foram para as não brancas, cuja superioridade de rendimento sobre a Agricultura foi de 27,5% (Serviços), 15,8% (Comércio) e 8% (Indústria).

 Na comparação das diferentes ocupações, independentemente de cor ou gênero, Dirigentes, PCAs e Técnicos apresentaram rendimentos médios superiores aos trabalhadores Operacionais. Na comparação entre os dois anos examinados observa-se uma redução nas diferenças de rendimentos entre os grupos ocupacionais apresentados frente ao grupo ocupacional omitido (Operacional).

O fator regional influencia positivamente os retornos dos indivíduos. Pertencer a umas das regiões apresentadas, Norte, Sudeste, Sul, Centro Oeste e DF, aufere maiores salários em relação a pertencer a região omitida (Nordeste). Um fato importante a destacar foi que para as mulheres, independentemente da cor de pele, houve melhora de 2002 a 2013 nas diferenças de ganhos sobre a região Nordeste. Já para os homens não houve uma tendência clara como o observado para o sexo feminino, o que pode ser um indicativo de que as mulheres nordestinas estavam em melhor situação no ano de 2013, no que tange as diferenças de rendimentos entre as grandes regiões brasileiras.

No que se refere à forma de inserção no mercado de trabalho, homens que trabalhavam no setor formal obtiveram, em média, um rendimento superior aos que tinham uma ocupação no setor informal, de 24,6% em 2002 e 21,7% em 2013. As mulheres apresentaram características similares com uma superioridade do setor formal em relação ao informal de 26,3% (2002) e 20,6% (2013). A região urbana também apresentou resultados positivos sobre os rendimentos dos trabalhadores, indicando que indivíduos residentes de áreas urbanas obtêm rendimentos superiores aos indivíduos que residem em áreas rurais.

As variáveis referentes aos setores, ocupação e região também confirmam a teoria dos mercados duais, que tem como expoente Doeringer e Piore (1970).  Para esses teóricos as remunerações e as diferenças salariais são determinadas de acordo com as especificidades de alocação desses trabalhadores, em segmentos, ocupações, setores e forma de inserção.

A mensuração das equações “mincerianas” comprova que as características das mulheres são valoradas de maneira divergente das características dos homens. Com o uso da decomposição de Oaxaca-Blinder pode-se decompor as diferenças salariais segundo suas causas e os impactos salariais decorrentes dos diferentes fatores.

A tabela 5 apresenta a decomposição do wage-gap entre homens e mulheres pelo método de Oaxaca-Blinder, para 2002 e 2013.

Tabela 5. Decomposição de Oaxaca-Blinder
entre homens e mulheres, 2002-2013

Grupos

Coeficientes do salário

Coeficientes na forma exponencial

 

2002

2013

2002

2013

Homens

1,4499*

1,9329*

4,26

6,91

Mulheres

1,3668*

1,8458*

3,92

6,33

Diferenças

Coeficientes

Participação
relativa (%)

Coeficientes

Participação relativa (%)

Impacto percentual no salário

Explicada Total

-0,2072*

-249,25

-0,1933*

-221,68

-18,71

-17,57

Escolaridade

-0,1333*

-160,41

-0,0969*

-111,18

-12,48

-9,24

Experiência

0,1226*

147,55

0,0714*

81,86

13,05

7,40

Experiências2

-0,0740*

-89,07

-0,0461*

-52,85

-7,14

-4,50

Formalidade

-0,0066*

-7,88

-0,0029*

-3,27

-0,65

-0,28

Setores

-0,0472*

-56,76

-0,0310*

-35,57

-4,61

-3,05

Ocupações

-0,0430*

-51,74

-0,0665*

-76,26

-4,21

-6,43

Urbanização

-0,0142*

-17,13

-0,0124*

-14,22

-1,41

-1,23

Regiões

-0,0115*

-13,81

-0,0089*

-10,18

-1,14

-0,88

Discriminação de gênero

0,2903*

349,25

0,2804*

321,68

33,68

32,37

Diferença total

0,0831*

100

0,0872*

100

8,67

9,11

Fonte: Calculado pelos autores com base nos dados do IBGE/PNAD 2013.
Nota: * significativo a 1%; ** significativo a 5%; *** significativo a 10%.
Dados não significativos a, pelo menos, 10% não possuem asteriscos.

A diferença salarial total entre os grupos se elevou de 8,67% em 2002 para 9,11% em 2013. Quando decomposta a diferença total, percebe-se que o impacto percentual das dissimilaridades dotacionais sobre o salário feminino foi de -18,71% em 2002 e -17,57% em 2013, indicando que as diferenças qualitativas, traduzidas pelas variáveis do modelo, entre homens e mulheres se reduziram no período observado. Neste aspecto, o único conjunto de variáveis que não apresentou redução nas dissimilaridades de características observadas foi o de dotações ocupacionais, indicando que nos grupos de ocupações nos quais os homens são melhor remunerados, as mulheres se fazem mais presentes.

Por fim, o impacto salarial da discriminação por gênero mostrou-se menor em 2013 do que o observado em 2002, porém apresentou uma redução de apenas 1,3p.p., indicando que a redução da discriminação salarial entre homens e mulheres, apesar de decrescente no período, se realizou de forma pouco expressiva.

Na tabela 6 é apresentada a decomposição de hiatos salariais de Oaxaca-Blinder entre brancos e não brancos, para 2002 e 2013. A diferença salarial total entre os grupos foi de 70,16% em 2002 para 46,17% em 2013. A diferença salarial oriunda das diferenças nas dotações sobre o salário dos não brancos foi de 51,03% em 2002 para 32,40% em 2013, indicando que o impacto salarial das diferenças qualitativas entre brancos e não brancos se reduziu em aproximadamente 20p.p. no período observado. O único conjunto de variáveis que não apresentou redução nas diferenças de características observadas foi o da experiência no mercado de trabalho, indicando que houve ampliação no gap de tempo de inserção no mercado de trabalho por cor da pele em favor dos trabalhadores brancos.

Tabela 6. Decomposição de Oaxaca-Blinder
entre brancos e não brancos, 2002-2013

Grupos

Coeficientes do salário

Coeficientes na forma exponencial

 

2002

2013

2002

2013

Brancos

1,6588*

2,0974*

5,25

8,14

Não brancos

1,1272*

1,7178*

3,09

5,57

Diferenças

Coeficientes

Participação
relativa (%)

Coeficientes

Participação relativa (%)

Impacto percentual no salário

Explicada Total

0,4123*

77,56

0,2807*

73,95

51,03

32,40

Escolaridade

0,1815*

34,14

0,1073*

28,27

19,90

11,33

Experiência

0,0122*

2,29

0,0129*

3,40

1,23

1,30

Experiências2

-0,0045*

-0,85

-0,0070*

-1,84

-0,45

-0,70

Formalidade

 0,0381*

7,17

0,0240*

6,32

3,89

2,4

Setores

 0,0038*

0,71

-0,0013*

0,34

0,38

-0,14

Ocupações

 0,0763*

14,35

0,0705*

18,57

7,93

7,30

Urbanização

 0,0100*

1,88

0,0095*

2,50

1,00

0,95

Regiões

 0,0949*

17,85

0,0648*

17,07

9,95

6,70

Discriminação de cor

0,1193*

22,44

0,0989*

26,05

12,67

10,39

Diferença total

0,5316*

100

0,3796*

100

70,16

46,17

Fonte: Calculado pelos autores com base nos dados do IBGE/PNAD 2013.
Nota: * significativo a 5%; Dados não significativos não possuem asteriscos.

A discriminação salarial por cor em 2002 impactava em torno de 12% no salário dos trabalhadores não brancos e se reduziu para 10% em 2013. Redução esta que se mostrou superior, em termos relativos e absolutos, à redução da discriminação salarial observada entre homens e mulheres.

Na tabela 7 são apresentadas as decomposições de diferenciais salariais aplicadas em 2002 e 2013 entre homens e mulheres, considerando apenas os indivíduos de cor branca.

Tabela 7. Decomposição de Oaxaca-Blinder entre
homens brancos e mulheres brancas, 2002-2013

Grupos

Coeficientes

Coeficientes na forma exponencial

 

2002

2013

2002

2013

Homens brancos

                   1,7065*

2,1540*

5,51

8,62

Mulheres brancas

1,5903*

2,0267*

4,91

7,59

Diferenças

Coeficientes

Participação
relativa (%)

Coeficientes

Participação relativa (%)

Impacto percentual no salário

Explicada Total

-0,1767*

-152,13

-0,1726*

-135,53

-16,20*

-15,85

Escolaridade

-0,1355*

-116,65

-0,1003*

-78,79

-12,67

-9,55

Experiência

0,1443*

124,24

0,0928*

72,88

15,53

9,73

Experiências2

-0,0823*

-70,84

-0,0560*

-43,97

-7,90

-5,45

Formalidade

-0,0061*

-5,26

-0,0012**

-0,98

-0,61

-0,12

Setores

-0,0313*

-26,99

-0,0200*

-15,68

-3,09

-1,98

Ocupações

-0,0460*

-39,65

-0,0715*

-56,18

-4,50

-6,90

Urbanização

-0,0152*

-13,08

-0,0115*

-9,06

-1,51

-1,15

Regiões

-0,0045*

-3,90

-0,0048*

-3,75

-0,45

-0,48

Discriminação de gênero

0,2929*

252,13

0,2999*

235,53

34,04*

34,97

Diferença total

0,1162*

100.00

0,1273*

100.00

12,32

13,58

Fonte: Calculado pelos autores com base nos dados do IBGE/PNAD 2013.
Nota: * significativo a 1%; ** significativo a 5%; *** significativo a 10%.
Dados não significativos a, pelo menos, 10% não possuem asteriscos.

A diferença salarial total entre estes indivíduos apresentou ligeiro crescimento, de 12,32% em 2002 para 13,58% em 2013. O impacto da diferença explicada sobre o salário das mulheres brancas se reduziu de -16,20% para -15,85% em 2002 e 2013, respectivamente. Novamente, entre as características observadas, somente o grupo de variáveis ocupacionais não apresentou influência para a redução do impacto da diferença explicada sobre o salário das mulheres brancas. No entanto, neste caso, a discriminação apresentou leve crescimento, entre 2002 e 2013, de 0,93p.p.

A tabela 8 apresenta a análise das decomposições de diferenças salariais entre homens não brancos e mulheres não brancas para 2002 e 2013. Da mesma forma que nas tabelas anteriores, percebe-se redução da diferença salarial total entre os grupos, e redução do impacto da diferença explicada (com exceção da diferença explicada pelas ocupações) entre 2002 e 2013. A discriminação salarial de gênero entre os não brancos caiu de 32,37% em 2002 para 29,40% em 2013, uma redução de 2,97p.p. no período.

Tabela 8. Decomposição de Oaxaca-Blinder entre homens
não brancos e mulheres não brancas, 2002-2013

Grupos

Coeficientes

Coeficientes na forma exponencial

 

2002

2013

2002

2013

Homem não branco

1,1583*

1,7519*

3,18*

5,77*

Mulher  não branca

1,0760*

1,6662*

2,93*

5,29*

Diferenças

Coeficientes

Participação
relativa (%)

Coeficientes

Participação relativa (%)

Impacto percentual no salário

Explicada Total

-0,1981*

-240,61

-0,1721*

-200,91

-17,97*

-15,81*

Escolaridade

-0,1054*

-128,03

-0,0780*

-91,08

-10,00*

-7,50*

Experiência

0,0961*

116,74

0,0552*

64,45

10,09*

5,67*

Experiências2

-0,0640*

-77,71

-0,0396*

-46,26

-6,20*

-3,88*

Formalidade

-0,0037*

-4,44

-0,0018**

-2,06

-0,36*

-0,18**

Setores

-0,0664*

-80,69

-0,0424*

-49,51

-6,43*

-4,15*

Ocupações

-0,0301*

-36,53

-0,0487*

-56,82

-2,96*

-4,75*

Urbanização

-0,0138*

-16,77

-0,0128*

-14,98

-1,37*

-1,27*

Regiões

-0,0108*

-13,17

-0,0040*

-4,65

-1,08*

-0,40*

Discriminação de gênero

0,2804*

340,61

0,2577*

300,91

32,37*

29,40*

Diferença total

0,0823*

100.00

0,0856*

100.00

8,58*

8,94*

Fonte: Calculado pelos autores com base nos dados do IBGE/PNAD 2013.
Nota: * significativo a 1%; ** significativo a 5%; *** significativo a 10%.
Dados não significativos a, pelo menos, 10% não possuem asteriscos.

Por fim, a tabela 9 apresenta a análise das decomposições de diferenças salariais entre homens brancos e mulheres não brancas para 2002 e 2013. Da mesma forma, percebe-se redução da diferença salarial total entre os grupos, e redução do impacto da diferença explicada, sem exceções, entre 2002 e 2013. A discriminação salarial entre homens brancos e mulheres não brancas caiu de 50,90% em 2002 para 45,84% em 2013, uma redução de, aproximadamente, 5p.p. no período.

 É importante ressaltar que a decomposição de diferenças salariais entre homens brancos e mulheres não brancas está sujeita ao que Piazzalunga (2015) chama de double negative effect, um efeito discriminatório duplo, em parte oriundo da discriminação salarial contra mulheres e em parte oriundo da discriminação salarial contra indivíduos de pele parda ou preta. 

Tabela 9. Decomposição de Oaxaca-Blinder entre homens
brancos e mulheres não brancas, 2002-2013

Grupos

Coeficientes do salário

Coeficientes na forma exponencial

 

2002

2013

2002

2013

Homem Branco

1,7065*

2,1540*

5,51

8,62

Mulher Não branca

1,0760*

1,6662*

2,93

5,29

Diferenças

Coeficientes

Participação
relativa (%)

Coeficientes

Participação relativa (%)

Impacto percentual no salário

Explicada Total

0,2191*

34,75

 0,1104*

22,64

24,49

11,68

Escolaridade

0,0427*

6,77

  - 0,0022

-0,45

4,36

-0,22

Experiência

0,1384*

21,95

  0,0951*

19,50

14,84

9,98

Experiências2

-0,0771*

-12,23

- 0,0566*

-11,61

-7,43

-5,50

Formalidade

0,0315*

5,00

  0,0207*

4,24

3,20

2,09

Setores

-0,0288*

-4,57

- 0,0197*

-4,04

-2,84

-1,95

Ocupações

0,0378*

6,00

  0,0085*

1,74

3,86

0,86

Urbanização

-0,0080*

-1,27

- 0,0061*

-1,25

-0,80

-0,61

Regiões

0,0826*

13,10

  0,0707*

14,50

8,61

7,33

Discriminação de gênero e cor

0,4114*

65,25

0,3773*

77,36

50,90

45,84

Diferença total

0,6305*

100

0,4877*

100

87,85

62,87

Fonte: Calculado pelos autores com base nos dados do IBGE/PNAD 2013.
Nota: * significativo a 5%; Dados não possuem asteriscos.

5. Considerações finais                           

Este artigo examinou as desigualdades de salários e os impactos da discriminação salarial por gênero e cor da pele no mercado de trabalho brasileiro, nos anos de 2002 e 2013. As evidências apontam para os retornos salariais positivos da educação e aproximados entre homens e mulheres no país, menores para não brancos; e retornos da experiência também positivos e maiores para os homens. A mudança é clara na direção de seu arrefecimento na comparação entre 2002 e 2013.

 Todos os setores analisados remuneram melhor do que a agricultura, no geral, mas homens e mulheres não brancos têm maiores diferenças salariais advindas dos setores em que atuam. Apesar de retratadas as divergências de rendimentos, há uma maior convergência nos anos em análise, entre as ocupações operacionais e os outros grupos ocupacionais, favoráveis às primeiras. Assim também ocorre na comparação das rendas dos indivíduos que moram na região nordeste comparados àqueles de outras regiões, sendo as mulheres favorecidas com as reduções das diferenças salariais decorrentes do espaço geográfico. Os setores formal e urbano pagam melhor homens e mulheres e confirma-se a diminuição nas diferenças salariais em sua decorrência.

A decomposição salarial de gênero mostra uma elevação das diferenças salariais no período e redução na discriminação, ainda que pouco expressivas, com exceção do grupo de homens e mulheres não brancos. Os hiatos salariais de cor da pele e, especialmente, da sua duplicidade com o gênero, assim como a discriminação salarial desses grupos demográficos, por outro lado, revelam uma contenção importante no mercado de trabalho brasileiro. Diante disso, há o reconhecimento empírico das adversidades de gênero e cor no mercado de trabalho brasileiro e de suas conquistas. Todavia, expõe-se a relevância de políticas públicas e da sociedade civil organizada, direcionadas à equalização salarial dos grupos demográficos pesquisados.

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1. Doutora em Economia, UnB/Brasília. Professora Associada da Universidade Estadual de Londrina/PR. Email: katymaia@terra.com.br

2. Doutora em Educação, PUC/SP. Professora Associada da Universidade Estadual de Londrina/PR. Email: solangecassia@uol.com.br

3. Mestre em Economia Regional, Universidade Estadual de Londrina (UEL/PR). Email: magnorg86@gmail.com

4. Doutorando em Economia do Desenvolvimento pela Faculdade de Economia e Administração da Universidade de São Paulo (FEA-USP/SP) Email: fiuzamoura@usp.br

5. Mestre em Economia Regional, (UEL/PR). Professor Adjunto na Universidade Norte do Paraná (UNOPAR). Email: renatojsd@hotmail.com.br

6. Nas regressões gerais foi aplicado o teste Chow de quebra estrutural, o que indicou que há possíveis diferenças nos interceptos e coeficientes nas regressões para homens e mulheres. 7,19 > F(calculado) < 46 e F(tabelado) = 1,85 F(calculado)>F(tabelado), com significância de 1% (GUJARATI, 2011; CHOW, 1960).  Não se rejeitou a hipótese nula de que as variâncias das duas subpopulações são iguais. Como a hipótese nula não foi rejeitada, é possível utilizar o teste de Chow.


Revista ESPACIOS. ISSN 0798 1015
Vol. 38 (Nº 31) Año 2017

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