Espacios. Vol. 37 (Nº 37) Año 2016. Pág. 17
Magno Rogério GOMES 1; Solange de Cassia Inforzato de SOUZA 2
Recibido: 12/07/16 • Aprobado: 12/08/2016
2. Teorias e evidências empíricas dos diferenciais de salários
RESUMO: Este estudo tem por objetivo analisar as diferenças salariais por gênero na região nordeste do Brasil, segundo as classes de emprego e setores econômicos, a partir dos dados da Relação Anual de Informações Sociais, em 2013. As estimativas salariais mostraram que as dotações (produtivas e não produtivas) masculinas são contratadas com salários superiores às femininas. A decomposição de Oaxaca-Blinder revela a discriminação de rendimentos contra as mulheres na região, mesmo no setor de serviços em que a absorção ocupacional das mulheres é maior. Na agricultura e indústria, as mulheres são discriminadas duplamente, tanto na inserção ocupacional quanto nos rendimentos, agravada no setor industrial; o setor do comércio apresentou as menores diferenças e discriminação de rendimentos contra as mulheres. A maior discriminação de gênero na região está na classe dos trabalhadores remanescentes comparada às classes dos contratados no ano, sugerindo que a mulher é mais discriminada quando já inserida no mercado de trabalho. |
ABSTRACT: This study aims to analyze the wage differences by gender in northeast of Brazil in the classes of employment and economic sectors, from the data of Annual Social Information in 2013. Estimates of wage showed that the men’s characteristics (productive and nonproductive) are contracted with wages higher than female. Wage decomposition of Oaxaca-Blinder reveals that there is wage discrimination against women in the Northeast, even in the service sector where occupational absorption of women is higher. In agriculture and industry, women are discriminated against twice, both in occupational insertion as in income, and the situation worsens in the industrial sector. The trade sector had the lowest income differences between men and women and also the less discrimination against females. The largest gender discrimination in the region is in the class of the remaining workers compared to the classes of employed in the year, suggesting that women are more discriminated against when already in the job market. |
A preocupação com as diferenças e a discriminação de rendimentos no mercado de trabalho vem sendo abordada pelos pesquisadores das ciências econômicas no Brasil, cujas características continentais e desigualdades regionais e de renda são significativas.
A teoria econômica disponibiliza as explicações para as desigualdades salariais e de inserção ocupacional que são resumidas na teoria do capital humano (Schultz, 1961; Becker, 1966; 1975; Arrow, 1971), na teoria da segmentação (Doeringer e Piore, 1970; Vietorisz e Harrison, 1973; Cacciamali, 1978; Lima, 1980); na teoria da discriminação estatística (Phelps, 1972; Dickinson e Oaxaca, 2006) e na teoria da discriminação (Oaxaca, 1973; Blinder, 1973).
De acordo com a teoria do capital humano, 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). Por outro lado, para Cacciamali (1978), do ponto de vista da teoria da segmentação do mercado de trabalho, cada tipo de emprego tem diferentes critérios de recrutamento, absorção e remuneração, sendo preenchidos por diferentes grupos de trabalhadores que constituem a força de trabalho. Pela teoria da discriminação, dadas as características produtivas dos indivíduos e na ausência de salários compensatórios, a persistência dos hiatos salariais é atribuída pela discriminação.
No Brasil, alguns estudos empíricos foram elaborados para todo o país e para as suas macrorregiões (Cacciamali e Hirata, 2005; Salvato et al., 2008; Fiuza-Moura, 2015; Souza e Gomes, 2015) e confirmam a diferenciação de salários no mercado de trabalho, evidenciando a superioridade dos rendimentos dos homens e brancos, e a discriminação tanto de gênero quanto de cor.
Regionalmente, a literatura revela as diferenças salariais e a discriminação de gênero no nordeste do Brasil. No entanto, há uma lacuna nas pesquisas acerca das diferenças salariais segundo as classes de emprego – primeiro emprego, reemprego e remanescentes – nos setores econômicos dessa região.
Diante dessas evidências, este artigo tem por objetivo analisar as diferenças salariais por gênero na região nordestina, segundo os setores econômicos e as classes de emprego, em 2013. A metodologia adotada para a determinação de salários compõe-se pelo OLS (Ordinary Least Squares) com as equações Log-lin, conhecidas como “Mincerianas”, e a decomposição de Oaxaca-Blinder para mensurar as diferenças e a discriminação salariais, com o uso dos microdados da RAIS 2013.
Este artigo está organizado em cinco seções, incluindo esta introdução. O segundo aborda as teorias econômicas das diferenças salariais e o referencial empírico dos trabalhos já realizados. O terceiro expõe a metodologia empregada e a base de dados utilizada. A quarta seção mostra as características do trabalhador da região estudada e os resultados da determinação e da decomposição salariais de gênero. Por fim, discorre-se sobre as conclusões do trabalho.
Os estudos sobre a determinação e as diferenças de salários dos trabalhadores podem ser conduzidos a partir de argumentos teóricos sustentados pelas diferenças de atributos produtivos, pela segmentação dos postos de trabalho e pela discriminação econômica e estatística.
No primeiro caso, as diferenças salariais resultam das decisões de acumulação de capital humano pelas nações, no âmbito macroeconômico, e pelos indivíduos, na esfera microeconômica. A atenção ao capital humano faz parte de um arcabouço teórico denominado de teoria do capital humano, cujos principais expoentes são Jacob Mincer, Theodore W. Schultz e Gary S. Becker.
Mincer (1958,1974) justifica essas desigualdades salariais pelas diferenças dos fatores produtivos dos indivíduos, escolaridade e experiência. Para Becker (1962, 1966), os investimentos em capital humano são úteis para compreender as desigualdades de rendas entre as pessoas, pois que a produtividade e os rendimentos de um trabalhador aumentam em função da elevação da escolaridade e de suas habilidades adquiridas com a experiência. Do ponto de vista macroeconômico, Schultz (1961) relaciona a importância dos investimentos em capital humano para o crescimento econômico de um país. Para ele, principalmente em nações pobres (economias em desenvolvimento), o crescimento econômico não é apenas decorrente do investimento em capital de produção, infraestrutura, e outros, mas também do investimento em capital humano.
Segundo Lima (1980), a teoria do capital humano segue o seguinte raciocínio: as pessoas se educam, a educação por sua vez tem como principal efeito mudar as “habilidades” e conhecimentos, assim maiores serão suas habilidades cognitivas e maior a produtividade e, por fim, uma maior produtividade resultará em maiores rendas para os trabalhadores.
As desigualdades pessoais de salários são explicadas também pela teoria da segmentação ou mercado dual. Pressupõe-se um mercado de trabalho competitivo, não contínuo, em que os agentes são heterogêneos, e a mobilidade não é algo fácil. Expoentes da teoria da segmentação, Doeringer e Piore (1970) defendem o ajuste alocativo como determinante da segmentação, Vietorisz e Harrison (1973) as diferenças tecnológicas entre as atividades econômicas, e Reich, Edwards, Gordon e Bowles apud Lima(1980) o processo histórico e a existência de diferentes classes sociais, destacando a responsabilidade do sistema educacional na manutenção de uma relativa imobilidade ocupacional intergeração.
A teoria da discriminação se apresenta como uma terceira forma de explicar as diferenças dos rendimentos dos trabalhadores. Dadas as características produtivas dos indivíduos e na ausência de salários compensatórios, a persistência dos hiatos salariais é atribuída pela discriminação. Para Becker (1966, 1971) existe discriminação econômica contra membros de um grupo sempre que os salários pagos sejam menores já descontadas as diferenças pelas habilidades individuais. Para Arrow (1971) a discriminação abrange o conceito de que as características individuais dos empregados que não estão relacionadas à produtividade também são valoradas no mercado de trabalho, como características de raça, etnia e gênero. 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. Segundo Dickinson e Oaxaca (2006), a discriminação estatística aparece em uma variedade de configurações, tanto nas decisões salariais como na contratação no mercado de trabalho.
São muitas as constatações empíricas sobre as diferenças salariais tanto na literatura internacional como nacional. Uma das explicações para o hiato salarial entre homens e mulheres é o poder de negociação dos salários que cada grupo dispõe. As mulheres são em geral menos propensas a iniciar uma negociação almejando um aumento salarial. “Nice girls don’t ask” (boas garotas não perguntam) é a hipótese de Babcock et al. (2003). Embora alguma diferença salarial possa ser decorrente do fato das mulheres evitarem a negociação, ainda sim existe um hiato salarial a favor dos homens, quando controladas as características individuais dos indivíduos.
Internacionalmente, alguns estudos pode ser citados como os de Booth et al. (2002) para as diferenças salariais entre os economistas acadêmicos no Reino Unido, em 1999; Heinze e Wolf (2006), para as diferenças entre os gêneros dentro das firmas alemãs para o período de 1975 a 2002; Albrecht, Van Vuuren e Vroman (2004) para as diferenças salariais entre homens e mulheres que trabalham em tempo integral na Holanda. As principais conclusões foram que as mulheres são menos propensas a serem promovidas, recebem salários inferiores, e percebem uma discriminação de gênero.
Oaxaca (1973) e Blinder (1973) desenvolveram um método de decomposição de diferenças salariais por gênero, utilizando as equações de determinação de salários, na região urbana dos Estados Unidos em 1967, e ambos concluíram que, mantidas as características produtivas, homens e brancos ganhavam mais do que as mulheres e os não brancos.
No Brasil, há muitos ensaios sobre discriminação salarial que fizeram uso da decomposição de Oaxaca (1973) e Blinder (1973). Entre eles estão Soares (2000), Maia e Lira (2002), Salvato et al. (2008), Souza (2011), Fiuza-Moura (2015) e Souza e Gomes (2015). Os autores concluíram que há diferenciação de salários no mercado de trabalho, evidenciando a superioridade dos rendimentos dos homens e brancos, e a discriminação tanto de gênero quanto de cor, sendo maior a discriminação entre os sexos do que por cor.
Ainda no Brasil, Cacciamali (1978); Zuchie e Hoffmann (2004; Gonçalves e Monte (2008, 2011) Cacciamali e Hirata (2005) utilizando metodologias distintas também apontam que há diferenças de rendimentos e discriminação de gênero contra os indivíduos do gênero feminino, seja no âmbito nacional quanto no macroregional.
Este artigo avança para as especificidades do mercado de trabalho do Nordeste, na busca da medida dos fatores que explicam as desigualdades de rendimentos, especialmente dos trabalhadores formais nas classes de emprego por setor econômico.
Para a realização deste estudo foram utilizados os microdados da RAIS - Relação Anual de Informações Sociais do Ministério do trabalho de 2013, para a região Nordeste do Brasil. A RAIS é uma pesquisa por registro administrativo, de âmbito nacional, com periodicidade anual, e é de declaração obrigatória para todos os estabelecimentos, que processa informações sociais relativas aos vínculos empregatícios formais.
Dessa base de dados foram extraídos os indivíduos com 15 anos ou mais de idade que foram contratados no ano e mantinham vínculo empregatício em 31 de dezembro de 2013 (desconsiderados a administração pública e outros empregos estatuários de utilidade pública). Totalizam mais de 5,9 milhões de trabalhadores formais na região Nordeste, separados em três grupos: indivíduos que foram contratados pela primeira vez (primeiro emprego), os indivíduos que já tinham alguma experiência no mercado de trabalho formal (reemprego), e os indivíduos que não foram contratados no ano (remanescentes).
Identificou-se, primeiramente, as variáveis associadas às características produtivas, da segmentação e inatas, que determinam os salários dos trabalhadores no mercado de trabalho privado-formal brasileiro em 2013. Partiu-se do modelo de equação log-lin, Mincer (1958, 1974) que expõe como variáveis determinantes dos salários as decorrentes da teoria do capital humano, escolaridade e experiência, denominada “equação minceriana”,
Para este estudo, a equação de Mincer é estendida para:
Os grupos analisados são compostos por indivíduos que ingressaram no primeiro emprego, os indivíduos que foram Reempregados no ano de 2013 e Remanescentes de anos anteriores, sendo subdivididos pelos setores econômicos nos quais foram contratados. As equações mincerianas foram calculadas para Homens e Mulheres referentes a cada setor econômico, com o intuito de observar os retornos salariais de cada atributo para cada gênero.
Para a mensuração das diferenças salariais e da discriminação utilizou-se a decomposição salarial de Oaxaca-Blinder. O método consiste em desagregar as diferenças salariais na parcela “explicada” pelas dotações, ou seja, pelos fatores relacionados à produtividade do indivíduo e pelas características dos postos de trabalho ou região; e na parcela “não explicada” por esses fatores, diferenças atribuídas à discriminação.
Nos anos recentes, estudos empíricos utilizando a metodologia de Oaxaca (1973) e Blinder (1973) foram empregados para análises das diferenças salariais entre grupos de indivíduos citados na revisão empírica desta pesquisa. Estes estudos confirmam a robustez da metodologia, uma vez que os resultados encontrados convergem para resultados similares, confirmam a teoria econômica e, principalmente, aproximam-se da realidade do mercado de trabalho brasileiro.
O modelo para este estudo segue Oaxaca (1973) e Blinder (1973), mas incorpora o salário mínimo, cuja ideia é justificada pela característica do mercado formal brasileiro em que, por lei, todas as empresas brasileiras devem pagar um salário mínimo independente do gênero e cor do indivíduo.
Reescrevendo as equações 6 e 7,
Subtraindo 2.1 de 1.1
As características dos empregados formais da região nordeste estão dispostas na
Tabela 1 , a partir das quais observa-se que a média de idade e a experiência dos homens são superiores à das mulheres e a média dos anos de estudos feminina foi superior as dos homens nordestinos.
Em termos salariais, mensalmente, os homens apresentaram rendimentos superiores aos das mulheres e têm uma jornada de trabalho superior à feminina. Ao ponderar os rendimentos pela jornada de trabalho, salário hora, ainda se constata os rendimentos maiores a favor dos homens, entretanto essa diferença é menor.
Tabela 1 - Perfil dos trabalhadores formais do setor privado no Nordeste em 2013
|
Homens |
Mulheres |
Geral |
Idade (média) |
34,7 |
33,3 |
34,2 |
Experiência (média) |
18,9 |
15,6 |
17,8 |
Anos de estudo (média) |
10,1 |
11,8 |
10,70 |
Brancos (%) |
26 |
30 |
27 |
Não brancos (%) |
74 |
70 |
73 |
Salário mensal (média) |
1.445,77 |
1.207,22 |
1.358,50 |
Horas trabalho/semana (média) |
42,9 |
41,5 |
42,4 |
Salário hora (média) |
8,60 |
7,89 |
8,35 |
Fonte: Elaborada pelos autores a partir dos microdados da RAIS/2013.
Na região Nordeste, pouco mais de 7,5% dos mais de 5,9 milhões de trabalhadores formais eram de indivíduos que obtiveram o primeiro emprego em 2013. Já 31,5% corresponderam a trabalhadores contratados no ano que tinha alguma experiência no emprego formal (reemprego) e mais de 60% eram remanescentes de contratações de anos anteriores (Tabela 2 ).
Tabela 2 – Participação e salário hora médio dos empregados formais no Primeiro emprego,
Reemprego e Remanescentes por setor de atividade no Nordeste, 2013
Participação (%) |
|||
Setores Econômicos |
Primeiro emprego |
Reemprego |
Remanescentes |
Agrícola |
3,41 |
4,51 |
3,59 |
Comércio |
33,05 |
24,04 |
26,01 |
Serviços |
35,96 |
37,32 |
43,22 |
Indústria |
27,57 |
34,13 |
27,19 |
% |
100,00 (449.782) |
100,00 (1.885.739) |
100,00 (3.648.377) |
Total (%) |
7,52 |
31,51% |
60,97% |
Média salário hora (R$) |
|||
Setores Econômicos |
Primeiro emprego |
Reemprego |
Remanescentes |
Agrícola |
4,53 |
5,10 |
6,14 |
Comércio |
4,42 |
5,16 |
6,24 |
Serviços |
6,44 |
7,59 |
11,58 |
Indústria |
5,07 |
6,72 |
10,21 |
Total (R$) |
5,33 |
6,60 |
9,62 |
Fonte: Elaborada pelos autores a partir dos microdados da RAIS/2013.
Os resultados se assemelham aos encontrados na literatura, especialmente em Monte, Araújo e Lima (2007) e Rocha (2008). As maiores dificuldades de inserção em um primeiro emprego estão correlacionadas à falta de experiência, à tendência de experimentação e ao fato dos indivíduos não serem o chefe no grupo familiar.
No que tange à distribuição por setor econômico, na região Nordeste, a maior parte dos trabalhadores foi contratada e tem salários médios maiores no setor de Serviços, seja na condição de primeira ocupação seja como reempregados e remanescentes. A classe dos trabalhadores remanescentes também se destacou por apresentar os maiores rendimentos médios para todos os setores da região em estudo.
Na análise dos salários horas médios, em geral, homens apresentam rendimentos superiores aos das mulheres (Tabela 3), e os salários pagos às mulheres e homens contratados no ano são mais homogêneos. Essas informações corroboram os resultados encontrados por Gonçalves e Monte (2008, 2011).
Tabela 3 - Rendimento médio hora no Primeiro emprego, Reemprego e Remanescentes
por gênero no setor de atividade na região Nordeste, Brasil 2013
Setores Econômicos |
Nordeste |
||||||||
Primeiro emprego |
Reemprego |
Remanescentes |
|||||||
Mulher |
Homem |
Dif (H-M) |
Mulher |
Homem |
Dif (H-M) |
Mulher |
Homem |
Dif (H-M) |
|
Agrícola |
4,40 |
4,56 |
3,64% |
4,54 |
5,18 |
14,10% |
6,54 |
6,09 |
-6,88% |
Comércio |
4,35 |
4,48 |
2,99% |
4,99 |
5,28 |
5,81% |
5,68 |
6,62 |
16,55% |
Serviços |
6,15 |
6,81 |
10,73% |
7,52 |
7,63 |
1,46% |
11,10 |
11,97 |
7,84% |
Indústria |
4,54 |
5,29 |
16,52% |
5,82 |
6,85 |
17,70% |
7,71 |
10,96 |
42,15% |
Geral |
5,21 |
5,43 |
4,22% |
6,41 |
6,67 |
4,06% |
8,91 |
10,03 |
12,57% |
Fonte: Elaborada pelos autores a partir dos microdados da RAIS/2013.
No geral, os maiores rendimentos são pagos no setor de serviços, a divergência salarial a favor dos indivíduos do sexo masculino foi de 4,06% e é mais intensa na indústria. Os homens no primeiro emprego receberam em média 4,22% a mais que as mulheres. Para os indivíduos que foram reempregados, a experiência de trabalhos anteriores dos homens foi mais valorizada na região. As maiores divergências salariais de gênero estão entre os trabalhadores remanescentes (12,57%), o que pode indicar que a maior parte da diferença salarial contra as mulheres está dentro das empresas.
Os setores de Serviço e Comércio apresentaram as menores diferenças salariais a favor dos trabalhadores homens no reemprego. Na classe dos empregados remanescentes de anos anteriores, o maior hiato salarial foi no setor da Indústria, 42,15% a favor dos homens. Outro fato é a diferença salarial a favor das mulheres (- 6,88%) no setor Agrícola e na classe dos remanescentes. Uma possível justificativa para essa diferença a favor das mulheres é o fato de que, relativamente, foi maior a proporção de mulheres ocupando melhores posições de trabalho que os homens neste setor. Do total das trabalhadoras, 86,9% estavam inseridas nos trabalhos operacionais, e 13,1% em ocupações que apresentam uma melhor remuneração média, já os homens aproximadamente 94% estavam inseridos nos operacionais, e apenas 6% distribuídos em ocupações de melhores rendimentos.
Evidenciada as diferenças salariais de gênero em favor dos homens, uma parte desse hiato salarial, segundo Babcock et al. (2003), pode ser decorrente do baixo poder de barganha do sexo feminino. Card, Cardoso e Kline (2013) para os mercados de trabalho português nos anos de 2002 e 2009 concluíram que de 10 a 15% das defasagens salariais entre gêneros podiam ser atribuídos à ação de negociação inferior do sexo feminino. Outros estudos já elencados no referencial empírico também mostram que a segmentação dos setores, o capital humano e a discriminação salarial e ocupacional podem explicar essas diferenças.
As equações de determinação de salários estimadas para a região Nordeste nas classes de empregos para cada gênero estão expostas na Tabela 4 . Os valores dos coeficientes representam o ganho percentual sobre o salário hora que um empregado recebe ao acrescentar uma unidade do aspecto em análise - para variáveis contínuas como a “experiência”, ou por pertencer a uma classe - para variáveis categóricas como “cor”, “ocupação”, “faixa escolaridade”, etc.
Os resultados apontam que pertencer a uma faixa educacional mais elevada em relação à faixa de escolaridade omitida (baixa instrução), contribui para um maior salário, independente da classe do emprego e do gênero. O trabalhador homem, de nível superior e remanescente, tem um ganho salarial de mais de 130% em comparação com os demais homens de baixa instrução. Entre as classes de emprego, os que são remanescentes no mercado de trabalho tem um retorno de investimento em educação maior em comparação aos indivíduos que foram contratados no ano.
Independente da classe de emprego, a educação e a experiência dos homens foram valoradas de forma superior à das mulheres com as mesmas características produtivas. Na classe do reemprego, na região Nordeste, um ano a mais de experiência dos homens teve retorno salarial de 1,90% e para as mulheres menos de 1%. Entre os trabalhadores remanescentes, os percentuais de retorno sobre o salário foram positivos para ambos os gêneros. Essas ocorrências comprovam o esperado pela teoria do Capital Humano apresentada em Becker (1962, 1966, 2008), Mincer (1958, 1962, 1974), Shultz (1961).
Os trabalhadores de cor branca também obtiveram retornos positivos (sobre os trabalhadores não brancos) independente da classe de emprego ou gênero. Os maiores retornos estão na classe dos remanescentes; tanto para homens como para mulheres, ser da cor branca demonstrou um retorno de mais de 8% em comparação com os não brancos.
Os grupos ocupacionais mostraram retornos positivos sobre a ocupação “Operacional” em todas as classes de emprego e gêneros. Os agrupamentos de Dirigentes e Profissionais das Ciências e das Artes (PCAs) mostraram as maiores remunerações. Em destaque, na classe do reemprego, entre os homens, Dirigentes e PCAs, auferem ganho de 48,8% e 54%, respectivamente, sobre o grupo dos trabalhadores Operacionais. E mais, quanto maior o empreendimento, maiores serão os rendimentos dos indivíduos em relação aos trabalhadores das microempresas, independente de classe de emprego ou gênero. Esse ganho salarial decorrente do porte da empresa foi superior quando observado a classe dos trabalhadores remanescentes.
Das variáveis dos setores econômicos, a Indústria destaca-se nas regressões para o sexo masculino que exibe maiores retornos positivos sobre o setor omitido (Agrícola) e também é o que melhor remunera os reempregados e remanescentes. Nas regressões femininas, o setor de Serviços mostrou as maiores remunerações em relação ao setor omitido (Agrícola) na classe do primeiro emprego.
Em geral, os trabalhadores residentes nas Unidades Federativas analisadas auferiram rendimentos superiores aos indivíduos do estado omitido Piauí (PI). O destaque ficou com o estado da Bahia (BA) que mostrou os maiores coeficientes em média, tanto para homens quanto para as mulheres; na classe dos Remanescentes os retornos foram de 11,15% para homens e 10,67% para as mulheres a mais na comparação com o estado do PI. Na classe do reemprego BA, MA e PE também obtiveram um maior rendimento em relação ao estado do Piauí. No geral, entre os homens os retornos salariais decorrentes da região foram mais de 11% e entre as mulheres mais de 7% para os três estados listados.
Tabela 4 – Diferenças Salariais no Primeiro emprego, Reemprego e Remanescentes, 2013
Variáveis |
Primeiro emprego |
Reemprego |
Remanescente |
|||
H |
M |
H |
M |
H |
M |
|
Fundamental |
0,0059* |
0,0303 * |
0,0953* |
0,0405 * |
0,1307* |
0,1049* |
Médio |
0,0595* |
0,0663 * |
0,2072* |
0,1357* |
0,3296 * |
0,2842 * |
Superior |
0,7330* |
0,5850 * |
0,8025* |
0,6181* |
1,3084 * |
1,0611* |
Branco |
0,0327* |
0,0282 * |
0,0215* |
0,0251 * |
0,0830 * |
0,0821 * |
Experiência |
-- |
-- |
0,0190* |
0,0072 * |
0,0247 * |
0,0094 * |
Experiência2 |
-- |
-- |
-0,000* |
-0,000* |
-0,001 * |
0,0000 * |
Dirigentes |
0,3946* |
0,3105 * |
0,4883* |
0,4464* |
0,4680* |
0,4350 * |
PCAs . |
0,3943* |
0,3575 * |
0,5401* |
0,5244* |
0,3103 * |
0,3146 * |
Técnicos |
0,1055* |
0,1228 * |
0,2577* |
0,2088* |
0,3037 * |
0,1840 * |
Pequena |
0,0450* |
0,0511 * |
0,0739* |
0,0722* |
0,1454* |
0,1179 * |
Média |
0,0965* |
0,0977 * |
0,1651* |
0,1266* |
0,2799 * |
0,2273 * |
Grande |
0,1367* |
0,1707 * |
0,2583* |
0,2284* |
0,4255* |
0,3577 * |
Outras |
0,1430* |
0,1589 * |
0,3006* |
0,2263* |
0,4001 * |
0,3067 * |
Comércio |
0,0428* |
0,0700 * |
0,1085 * |
0,1321* |
0,1553 * |
0,0656 * |
Serviços |
0,1521* |
0,1102 * |
0,1627* |
0,1112* |
0,2340 * |
0,1006 * |
Indústria |
0,1346* |
0,0591* |
0,2777* |
0,1544* |
0,3721 * |
0,1025 * |
AL |
0,0088* |
0,0082 * |
0,0217* |
0,0446* |
-0,028 * |
0,0188 * |
BA |
0,0633* |
0,0409 * |
0,1199* |
0,0763* |
0,1115 * |
0,1067 * |
CE |
-0,037* |
-0,016 * |
-0,007* |
0,0019 |
-0,075 * |
-0,021 * |
MA |
0,0553* |
0,0311 * |
0,1123* |
0,0706* |
0,0694 * |
0,0443 * |
PB |
0,0002 |
0,0266 * |
0,0246* |
0,0188* |
-0,062* |
-0,019 * |
PE |
0,0664* |
0,0348 * |
0,1171* |
0,0716* |
0,0348 * |
0,0443 * |
RN |
0,0215* |
0,0083 * |
0,0444* |
0,0199* |
-0,009 * |
-0,008 * |
SE |
0,0157* |
0,0237 * |
0,0398* |
0,0534* |
0,0390 * |
0,0499 * |
Constante |
1,2364* |
1,1710* |
0,8383* |
0,9964* |
0,6017* |
0,8305* |
Fonte: Elaborada pelos autores a partir dos resultados do modelo Log-Lin.
Notas: Para minimizar o problema de heteroceasticidade, comum em modelos de determinação
de salários, utilizou-se o procedimento de erros robusto de White (1980).
*significância 5%. Os valores apresentados sem asteriscos não foram significativos.
Em suma, os resultados apontam que as características (produtivas e não produtivas) masculinas são em sua maioria, independente da classe de emprego, contratadas com salários superiores às dotações (produtivas e não produtivas) femininas. Na comparação entre as classes de emprego, a remuneração das características e as diferenças entre gêneros dos indivíduos Remanescentes no mercado de trabalho, foram maiores em comparação às classes do primeiro emprego e reemprego.
Isso era esperado em termos de rendimentos dos trabalhadores nordestinos (homens e mulheres), pois esses indivíduos apresentam, em média, idade mais elevada, maior tempo no emprego (experiência) e maior escolaridade. De acordo com a teoria do Capital Humano, essas características provocam uma maior produtividade e, consequentemente, um maior salário. No que tange às diferenças de rendimentos entre os gêneros uma possível constatação é que, existe uma grande possibilidade das mulheres serem mais discriminadas quando já inseridas em um ambiente de trabalho, dentro das firmas.
Nesta seção, as diferenças salariais de gênero foram desagregadas na parcela explicada pelas diferenças das características dos trabalhadores e dos postos de trabalho (aspectos produtivos, ocupação, e região), e na parcela referente à discriminação de gênero. A base das interpretações foi o salário das mulheres, como em Jann (2008), Jones e Kelley (1984) e Blinder (1973).
A parte explicada corresponde ao aumento médio nos salários das mulheres se elas tivessem as mesmas características dos homens. A parte referente à discriminação de gênero corresponde às diferenças dos coeficientes das regressões “mincerianas” dos homens e mulheres, que quantifica a variação nos salários das mulheres ao aplicar os coeficientes dos homens nas características femininas.
De outra forma, segundo Ehrenberg e Smith (2000), a discriminação no mercado de trabalho ocorre quando trabalhadores com características produtivas idênticas são tratados de forma distinta devido ao grupo demográfico a que pertencem. Essa discriminação, segundo Blau e Kahn (2000), pode ser maior ou menor em determinadas firmas ou setores. Por esta razão, estudou-se o setor Agrícola, Comércio, Serviços e, por fim, o setor Industrial.
Os dados apresentados na Tabela 5 apontaram que o salário hora médio das mulheres foi inferior ao salário hora médio dos homens, para as classes de primeiro emprego e reemprego, mas o contrário ocorre entre os remanesncentes, no setor Agrícola da região Nordeste. Para que as mulheres tivessem seus salários iguais aos masculinos, seria necessário que os seus rendimentos tivessem um aumento de 2,5%, 12,18%, dos que estão no primeiro emprego e reemprego, respectivamente. Para os trabalhadores remanescentes, os salários hora das mulheres foram superiores aos dos homens, isto é, para que os salários dos homens se equiparasse aos das mulheres, os rendimentos femininos teriam que sofrer uma redução de 1,62%.
A parte explicada pelos fatores associados aos aspectos produtivos, à ocupação e região, evidencia o impacto no salário das mulheres se elas tivessem as características dos homens, que foi de uma redução de 3,44% (primeiro emprego), 2,72% (reemprego) e 12,83% (remanescentes). Em geral, as características produtivas femininas (escolaridade e experiência) são em média maiores que as masculinas.
A parte não explicada por aqueles fatores, ou seja, a discriminação de gênero, mostra o impacto no salário das mulheres se as suas características fossem valoradas de mesma forma que as características masculinas, o que corresponde a um cenário de ausência de discriminação; nessas condições, o salário das mulheres deveria ter um aumento de 5,69% (primeiro emprego), 13,32% (reemprego) e 12,87% (remanescentes).
Tabela 5 - Impactos percentuais (%) da discriminação nos salários das mulheres
no setor Agrícola na região Nordeste do Brasil, 2013
Agricultura |
Primeiro emprego |
Reemprego |
Remanescentes |
|
Salário hora Homem (R$) |
4,26* |
4,75* |
5,13* |
|
Salário hora Mulher (R$) |
4,17* |
4,24* |
5,21* |
|
Diferenças Explicadas (%) |
-3,44* |
-2,72* |
-12,83* |
|
Aspectos raciais |
-0,03 |
0,01** |
-0,31* |
|
Aspectos produtivos |
-2,16* |
-3,59* |
-9,85* |
|
Aspectos ocupacionais |
-1,16* |
-0,96* |
-3,10* |
|
Aspectos regionais |
-0,12 |
1,86* |
0,09 |
|
Discriminação de gênero (%) |
5,69* |
15,32* |
12,87* |
|
Diferença Total |
2,05* |
12,18* |
-1,62* |
Fonte: Elaborada pelos autores a partir dos resultados da Decomposição de Oaxaca-Blinder – Proposto.
Nota: *significância 5%. Os valores apresentados sem asteriscos não foram significativos.
Apesar da superioridade do salário das mulheres remanescentes no mercado de trabalho agrícola, ainda existe a discriminação contra as mulheres na agricultura, uma vez que caso as mesmas tivessem as características masculinas elas observariam uma redução em seus salários, e na ausência da discriminação contra as mulheres os seus salários teriam um aumento de mais de 12%.
Os resultados apresentados na Tabela 6 correspondem às decomposições salariais de gênero, Oaxaca-Blinder, entre os ocupados brancos e entre os não brancos.
Tabela 6 -Impactos percentuais (%) da discriminação nos salários das mulheres brancas
e não brancas no setor Agrícola na região Nordeste do Brasil, 2013
Serviços |
Primeiro emprego |
Reemprego |
Remanescentes |
|||
Branco |
Não Branco |
Branco |
Não Branco |
Branco |
Não Branco |
|
Salário hora Homem (R$) |
4,40* |
4,23* |
4,87* |
4,73* |
5,61* |
4,99* |
Salário hora Mulher (R$) |
4,45* |
4,11* |
4,55* |
4,16* |
6,27* |
4,81* |
Diferenças Explicadas (%) |
-7,16* |
-2,21* |
-7,61* |
-1,37* |
-19,66* |
-8,82* |
Discriminação de gênero (%) |
6,39* |
5,29* |
15,88* |
15,09* |
11,31* |
13,79* |
Diferença Total |
-1,22 |
2,96* |
7,06* |
13,51* |
-10,57* |
3,75* |
Fonte: Elaborada pelos autores a partir dos resultados da Decomposição de Oaxaca-Blinder – Proposto.
Nota: *significância 5%. Os valores apresentados sem asteriscos não foram significativos.
No Nordeste, na classe do primeiro emprego Agrícola, as diferenças salariais de gênero entre os brancos não foram estatisticamente diferentes. Entretanto, para que o salário hora das mulheres brancas se equiparasse aos dos homens brancos foi necessário que as características femininas relacionadas à produtividade fossem maiores que as masculinas como aponta a parte explicada (-7,16%). Na ausência da discriminação os salários das mulheres teriam um aumento de 6,39%.
Entre os trabalhadores reempregados, os homens tiveram os maiores salários hora e a diferença salarial foi de 7,06% contra as mulheres. A parte explicada foi semelhante a classe do primeiro emprego (-7,61%), e a parte correspondente a discriminação foi 15,88%.
Para os ocupados remanescentes, os salários hora das mulheres brancas foram superiores aos dos homens brancos em média. Para que os salários dos homens se equiparassem aos das mulheres, os rendimentos femininos teriam que sofrer uma redução de pouco mais de 10,5%. Apesar da superioridade do salário médio, existe a discriminação contra as mulheres, uma vez que caso as mesmas tivessem as características masculinas elas observariam uma redução de 19,66% em seus salários. Os aspectos produtivos e ocupacionais foram os responsáveis por esse percentual. O que indica que as mulheres possuem mais qualificações e estão, relativamente ao seu grupo, em melhores posições que os homens no setor agrícola. A discriminação foi de 11,31%, ou seja, na ausência da discriminação contra as mulheres os seus salários atuais teriam que ter um aumento de pouco mais de 11%.
Na comparação das diferenças salariais entre os trabalhadores ocupados não brancos, a predominância do salário hora médio foi masculina, independente da classe de emprego. Com exceção dos Remanescentes, a discriminação de gênero é menor entre os trabalhadores não brancos. Entretanto, em relação a magnitude dos percentuais não houve grandes divergências nos resultados da discriminação salarial de brancos e não brancos, apontando que para este setor (Agrícola) a discriminação de gênero independe da cor de pele.
Os dados da Tabela 7 mostram que os rendimentos hora médio das mulheres foram inferiores ao salário hora médio dos homens, para todas as classes de emprego, no setor do Comércio da região Nordeste. Para que as mulheres tivessem seus salários iguais aos masculinos, os seus rendimentos deveriam ter um aumento de 2,09% (primeiro emprego), 4,61% (reemprego) e 9,94% (remanescentes).
Tabela 7 -Impactos percentuais (%) da discriminação nos salários das
mulheres no setor Comércio na região Nordeste do Brasil, 2013
Comércio |
Primeiro emprego |
Reemprego |
Remanescentes |
Salário hora Homem (R$) |
4,27* |
4,85* |
5,54* |
Salário hora Mulher (R$) |
4,18* |
4,63* |
5,04* |
Diferenças Explicadas (%) |
-1,17* |
-1,24* |
-0,43* |
Aspectos raciais |
-0,01** |
-0,06* |
-0,11* |
Aspectos produtivos |
-1,09* |
-1,70* |
-2,16* |
Aspectos ocupacionais |
-0,27* |
-0,67* |
-0,55* |
Porte da empresa |
0,20* |
1,27* |
2,54* |
Aspectos regionais |
0,00 |
-0,07* |
-0,09* |
Discriminação de gênero (%) |
3,30* |
5,93* |
10,41* |
Diferença Total |
2,09* |
4,61* |
9,94* |
Fonte: Elaborada pelos autores a partir dos resultados da Decomposição de Oaxaca-Blinder – Proposto.
Nota: *significância 5%. Os valores apresentados sem asteriscos não foram significativos.
Apesar da significância estatística, a parcela explicada pelas características pessoais e do posto de trabalho não mostrou muita representatividade; no entanto, na ausência da discriminação os salários das mulheres teriam que ter um aumento de 3,30% (Primeiro emprego), 5,93% (Reemprego) e 10,41% (Remanescentes).
A Tabela 8 mostra que no setor do Comércio, para os trabalhadores brancos, os rendimentos das mulheres foram inferiores aos dos homens, para todas as classes de emprego, e a maior parte desse diferencial de rendimentos contra as mulheres foi decorrente da discriminação de gênero. Na ausência de discriminação, o salário das mulheres teriam um incremento de 3,38% (primeiro emprego), 6,06% (reemprego) e 11,46% (remanescentes). Dos resultados dos indivíduos não brancos, as diferenças de rendimentos foram menores para os não brancos do que para os brancos em todas as classes de emprego, e o percentual discriminatório contra as mulheres foi menor entre os não brancos.
Tabela 8-Impactos percentuais (%) da discriminação nos salários das mulheres brancas
e não brancas no setor Comércio na região Nordeste do Brasil, 2013
Serviços |
Primeiro emprego |
Reemprego |
Remanescentes |
|||
Branco |
Não Branco |
Branco |
Não Branco |
Branco |
Não Branco |
|
Salário hora Homem (R$) |
4,31* |
4,26* |
4,96* |
4,81* |
5,75* |
5,46* |
Salário hora Mulher (R$) |
4,22* |
4,17* |
4,73* |
4,60* |
5,16* |
4,99* |
Diferenças Explicadas (%) |
-1,24* |
-1,11* |
-1,15* |
-1,16* |
-0,03 |
-0,33* |
Discriminação de gênero (%) |
3,38* |
3,28* |
6,06* |
5,86* |
11,46* |
9,83* |
Diferença Total |
2,09* |
2,13* |
4,84* |
4,64* |
11,43* |
9,46* |
Fonte: Elaborada pelos autores a partir dos resultados da Decomposição de Oaxaca-Blinder – Proposto.
Nota: *significância 5%. Os valores apresentados sem asteriscos não foram significativos.
Os dados da Tabela 9 evidenciam que, para o setor Serviços, o salário hora médio das mulheres foi inferior ao dos homens, para as classes três classes de emprego; para que as mulheres tivessem seus salários iguais aos masculinos, seria necessário que os seus salários tivessem um aumento de 7,51%, 8,34% e 9,87% respectivamente.
Tabela 9- Impactos percentuais (%) da discriminação nos salários das
mulheres no setor Serviços nas região Nordeste do Brasil, 2013
Serviços |
Primeiro emprego |
Reemprego |
Remanescentes |
Salário hora Homem (R$) |
5,24* |
5,92* |
7,67* |
Salário hora Mulher (R$) |
4,87* |
5,46* |
6,98* |
Diferenças Explicadas (%) |
-3,60* |
-9,63* |
-13,70* |
Aspectos raciais |
0,08* |
-0,06* |
-0,17* |
Aspectos produtivos |
-2,85* |
-5,78* |
-11,19* |
Aspectos ocupacionais |
-1,27* |
-5,29* |
-3,92* |
Porte da empresa |
0,52* |
1,25* |
1,36* |
Aspectos regionais |
-0,09* |
0,06* |
-0,05* |
Discriminação de gênero (%) |
11,52* |
19,89* |
27,32* |
Diferença Total |
7,51* |
8,34* |
9,87* |
Fonte: Elaborada pelos autores a partir dos resultados da Decomposição de Oaxaca-Blinder – Proposto.
Nota: *significância 5%. Os valores apresentados sem asteriscos não foram significativos.
O componente explicado pelos aspectos descritos na tabela comprova o impacto no salário das mulheres se elas tivessem as características dos homens pois, neste caso, o salário médio das mulheres reduziria em 3,60% (primeiro emprego), 9,63% (reemprego) e 13,70% (remanescentes). O elemento referente à discriminação de gênero confirma que na ausência da mesma o salário das mulheres deveria ter um aumento de 11,52% (primeiro emprego), 19,89% (reemprego) e 27,32% (remanescentes).
A Tabela 10 reúne os dados da decomposição salarial para os indivíduos de cor de pele branca e não branca, no setor Serviços para a região estudada. Neste setor, o salário hora médio das mulheres brancas foi inferior ao dos homens brancos, para todas as classes de emprego. O salário médio das mulheres sofreria uma redução de 5,53% (primeiro emprego), 11,25% (reemprego) e 15,93% (remanescentes), caso elas tivessem as características dos homens. Na ausência de discriminação, o salário das mulheres aumentaria em 15,71% (primeiro emprego), 21,68% (reemprego) e 30,69% (remanescentes).
Tabela10 -Impactos percentuais (%) da discriminação nos salários das mulheres brancas
e não brancas no setor Serviços na região Nordeste do Brasil, 2013
Serviços |
Primeiro emprego |
Reemprego |
Remanescentes |
|||
Branco |
Não Branco |
Branco |
Não Branco |
Branco |
Não Branco |
|
Salário hora Homem (R$) |
5,72* |
5,11* |
6,19* |
5,83* |
8,89* |
7,18* |
Salário hora Mulher (R$) |
5,23* |
4,78* |
5,73* |
5,37* |
8,09* |
6,51* |
Diferenças Explicadas (%) |
-5,53* |
-3,12* |
-11,25* |
-8,83* |
-15,93* |
-12,20* |
Discriminação de gênero (%) |
15,71* |
10,33* |
21,68* |
19,20* |
30,69* |
25,70* |
Diferença Total |
9,32* |
6,89* |
7,99* |
8,68* |
9,86* |
10,36* |
Fonte: Elaborada pelos autores a partir dos resultados da Decomposição de Oaxaca-Blinder – Proposto.
Nota: *significância 5%. Os valores apresentados sem asteriscos não foram significativos.
Para os ocupados não brancos do setor de serviços, independente da classe de emprego e gênero, o salário hora médio é menor quando comparado aos salários horas dos brancos. Para todas as classes, a discriminação é menor entre os trabalhadores de cor de pele não branca quando comparado aos brancos. No que tange as diferenças de rendimentos, para as classes de reemprego e remanescentes, os valores foram maiores entre os não brancos, já para a classe de primeiro emprego a maior diferença de salário entre os gêneros contra as mulheres foi para os brancos.
No setor industrial, o salário hora médio das mulheres foi inferior ao salário hora médio dos homens, para todas as classes de emprego na região. Para que a mulheres tivessem igualdade de rendimentos seus salários teriam que aumentar 10,75% (primeiro emprego), 17,99% (reemprego) e 32,06% (remanescentes). (Tabela 11). Caso as trabalhadoras tivessem as características dos homens, os salários das mulheres sofreriam uma redução de 2% no primeiro emprego e de 8,89% para a classe do reemprego e de 4,63% na classe dos remanescentes. Todavia, o salário das mulheres teria um incremento de mais de 13% (primeiro emprego), 29,51% (reemprego) e 38,47% (remanescentes), na ausência de discriminação de gênero.
Tabela 11 - Impactos percentuais (%) da discriminação nos salários das
mulheres no setor Indústria na região Nordeste do Brasil, 2013
Indústria |
Primeiro emprego |
Reemprego |
Remanescentes |
Grupos |
|
|
|
Salário hora Homem (R$) |
4,68* |
5,80* |
7,30* |
Salário hora Mulher (R$) |
4,22* |
4,91* |
5,53* |
Diferenças Explicadas (%) |
-2,00* |
-8,89* |
-4,63* |
Aspectos raciais |
-0,05* |
-0,12* |
-0,19* |
Aspectos produtivos |
-2,24* |
-8,11* |
-6,13* |
Aspectos ocupacionais |
-1,00* |
-5,19* |
-2,30* |
Porte da empresa |
-0,31* |
3,79* |
1,60* |
Aspectos regionais |
1,63* |
0,87* |
2,55* |
Discriminação de gênero (%) |
13,01* |
29,51* |
38,47* |
Diferença Total |
10,75* |
17,99* |
32,06* |
Fonte: Elaborada pelos autores a partir dos resultados da Decomposição de Oaxaca-Blinder – Proposto.
Nota: *significância 5%. Os valores apresentados sem asteriscos não foram significativos.
Os dados da Tabela 12 apresentam a decomposição de Oaxaca-Blinder para os trabalhadores segundo o gênero, e cor de pele branca e não branca. Independente da classe de emprego, as mulheres na indústria estão em desvantagem de ganhos, sendo que na classe dos Remanescentes, essa diferença foi mais de 31% na região nordestina. O impacto no salário das mulheres brancas, caso elas tivessem as características dos homens brancos, seria de uma redução de mais de 3% (primeiro emprego), 11,64% (reemprego) e 6,63% (remanescentes). A discriminação de gênero está vista entre os brancos na indústria: o salário das mulheres deveria ter um aumento de 15,09% (primeiro emprego), 28,42% (reemprego) e 40,67% (remanescentes), sem discriminação.
Tabela 12 -Impactos percentuais (%) da discriminação nos salários das
mulheres brancas no setor Indústria na região Nordeste do Brasil, 2013
Serviços |
Primeiro emprego |
Reemprego |
Remanescentes |
|||
Branco |
Não Branco |
Branco |
Não Branco |
Branco |
Não Branco |
|
Salário hora Homem (R$) |
4,86* |
4,63* |
5,90* |
5,77* |
8,15* |
7,02* |
Salário hora Mulher (R$) |
4,36* |
4,18* |
5,20* |
4,82* |
6,20* |
5,27* |
Diferenças Explicadas (%) |
-3,10* |
-1,06* |
-11,64* |
-7,76* |
-6,63* |
-3,04* |
Discriminação de gênero (%) |
15,09* |
11,89* |
28,42* |
29,82* |
40,67* |
37,37* |
Diferença Total |
11,52* |
10,71* |
13,47* |
19,75* |
31,35* |
33,19* |
Fonte: Elaborada pelos autores a partir dos resultados da Decomposição de Oaxaca-Blinder – Proposto.
Nota: *significância 5%. Os valores apresentados sem asteriscos não foram significativos.
Para os indivíduos não brancos, independente da classe de emprego e gênero, o salário hora industrial é menor quando comparado ao dos brancos. Entre os gêneros, as mulheres tiveram menores rendimentos do que os homens, para todas as classes de emprego.
No Nordeste, as diferenças de rendimentos e a parcela correspondente à discriminação de gênero foram maiores entre os não brancos para a classe de reemprego. Para a classe dos remanescentes as diferenças salariais foram maiores entre os não brancos, porém quanto à discriminação, essa foi menor entre estes indivíduos comparados aos brancos. Para os que engajaram em um primeiro emprego, tanto as diferenças salariais contra a mulher quanto à discriminação de gênero foram maiores entre os brancos. Outro destaque, para a maioria das classes de emprego, é que as diferenças de rendimentos contra as mulheres podem ser atribuídas quase em sua totalidade à discriminação de gênero.
Na literatura sobre o assunto, Heinze e Wolf (2006) defendem que as empresas desempenham um papel importante na criação e manutenção da desigualdade de gênero, pela forma como elas definem a contratação e recompensas. Além disso, a constatação, neste trabalho, de que na classe dos Remanescentes estão os maiores rendimentos dos ocupados, independente do setor econômico, e também ocorrem as maiores diferenças salariais e discriminação contra as mulheres, vai ao encontro dos resultados de Albrecht, Van Vuuren e Vroman (2004).
Este estudo teve como objetivo analisar as diferenças salariais e a discriminação de gênero, segundo as classes de emprego e setores econômicos, para a região Nordeste no ano de 2013.
As equações de determinação de salários estimaram retornos positivos para as variáveis do capital humano (escolaridade e experiência). Das três classes de emprego, os ganhos percentuais sobre os salários foram maiores para os trabalhadores Remanescentes e menores para o de Primeiro emprego, independente do setor econômico analisado.
O fato do indivíduo ser homem apresentou os maiores retornos salariais na comparação com as mulheres, independente do setor econômico. Possuir cor de pele branca gera ganhos salariais sobre aqueles cuja pele é de cor parda ou negra, e estes ganhos se mostraram maiores nos setores de Comércio e Serviços e entre os Remanescentes.
As ocupações de Dirigentes, PCAs e Técnicos também apresentaram ganhos de salário sobre a ocupação de trabalhadores operacionais, porém o comportamento foi distinto se considerados os diferentes setores econômicos e classes de emprego. Os resultados também apontaram que quanto maior o tamanho do empreendimento melhores são as remunerações atribuídas pelas empresas. Os coeficientes são maiores para os trabalhadores remanescentes no mercado de trabalho.
A decomposição de Oaxaca-Blinder entre as classes de emprego indicou que a maior discriminação contra as mulheres ocorreu entre os Remanescentes, e a menor discriminação no Primeiro emprego, o que mostra que a discriminação contra as mulheres se agrava, com o aumento do tempo de trabalho, dentro da empresa. O setor industrial efetiva a maior discriminação contra as mulheres na região Nordeste, e o setor de comércio os menores percentuais de discriminação contra o sexo feminino. A discriminação é menor entre os não brancos na maioria dos setores e das classes de trabalho.
Em suma, apesar da maior absorção do trabalho feminino nos setores de Comércio e Serviços, ainda assim, nesses setores, existe discriminação de rendimentos contra as mulheres, em um menor grau no Comércio e maior no Serviços. Para os setores da Agricultura e da Indústria as mulheres são discriminadas duplamente, tanto na inserção como nos rendimentos, e a situação se intensifica no setor industrial.
Apesar de identificadas as origens da discriminação, seu tratamento é complexo. As evidências deste estudo, em especial no Comércio (menor discriminação de rendimentos contra as mulheres) e na Indústria (maior discriminação de rendimentos contra as mulheres), assim como a sua incidência na classe dos remanescentes, podem contribuir para a que, regionalmente, os formuladores de políticas contra a discriminação de gênero observem as particularidades de cada setor e classe de emprego, assim, fundamentar as suas decisões para as soluções do problema.
ALBRECHT, J., VAN VUUREN, A., VROMAN, S. (2004); Decomposing the gender wage gap in the Netherlands with sample selection adjustments, IZA DP n. 1400.
ARROW, K. (1971); The theory of discrimination. In: Conference on Discrimination in labor markets, 30A. Industrial Relations Section Princeton. Conference on Discrimination in labor markets: Princeton University.
BABCOCK, L., LASCHEVER, S., GELFAND, M., SMALL, D. (2003); “Nice girls don’t ask”, Harvard Business Review, 81, (10), 14-16.
BECKER, G. S. (1962); “Investment in human capital: a theoretical analysis”, Journal of Political Economy, 70, (5), 9-49
BECKER, G. S.; CHISWICK, B. R. (1966); “Education and the distribution of earnings”, American Economic Review, 56, (2), 358-369.
BECKER, G. S. (1975); The economics of discrimination. 2.ed. Chicago, The University of Chicago Press.
BLAU, F. D.; KAHN, L. M. (2000); “Gender differences in pay”. American Economic Review, 14, (4),75-99.
Blinder, A. S. (1973). Wage discrimination: reduced form and structural estimates. Journal of Human resources, 436-455.
CACCIAMALI, M. C. S. (1978); “Mercado de trabalho: abordagens duais”, Revista de Administração de Empresas, 18,(1), 59-69.
CACCIAMALI, M. C., HIRATA, G. I. (2005); “A influência da raça e do gênero nas oportunidades de obtenção de renda-uma análise da discriminação em mercados de trabalho distintos: Bahia e São Paulo”, Estudos Econômicos, 35, (4), 767-795, Out-Dez.
DICKINSON, D.; OAXACA, R. (2006); “Statistical discrimination in labor markets: an experimental analysis”, Working Paper, Appalachian State University, IZA DP n.2305, Sept.
DOERINGER, P.; PIORE, M. (1970); Internal labor markets and manpower analysis. Lexington, Mass: Heat.
FIUZA-MOURA, F. K. (2015). Diferenciais de salário na indústria brasileira por sexo, cor e intensidade tecnológica. 2015. 96 f (Doctoral dissertation, Dissertação (Mestrado em Economia Regional)-Universidade Estadual de Londrina, Londrina.
GONÇALVES, M. F.; MONTE, P. A. (2008); Admissão por primeiro emprego e reemprego no mercado formal do Nordeste: Um estudo mesorregional. Encontro Nacional de Estudos Populacionais, 16. Caxambu. ABEP, Caxambu: UFMG.
GONÇALVES, M. F.; DO MONTE, P. A. (2011); A importância da experiência profissional na admissão e na disparidade salarial: um estudo para o mercado de trabalho formal do nordeste, Revista Economia e Desenvolvimento, 10, (1).
GREENE, W. H. (2012); Econometric Analysis. 7 ed. Upper Saddle River. Prentice Hall.
GUJARATI, D. N. (2016); Econometria Básica. 4 ed. Rio de Janeiro: Campus.
HARRISON, B.; SUM, A. (1979); The theory of " dual" or segmented labor markets. Journal of Economic Issues, 13, (3), 687-706.
JANN, B. (2008); The Blinder-Oaxaca decomposition for linear regression models. The Stata Journal, 8, (4), 453-479. May.
LIMA, R. (1980); Mercado de trabalho: o capital humano e a teoria da segmentação. Pesquisa e Planejamento Econômico, 10, (1), 217-272.
MINCER, J. (1958); Investment in human capital and personal income distribution. Journal of Political Economy, 66, (4), 281-302.
MINCER, J. (1962); On-the-Job Training: costs, returns and some implications. Journal of Political Economy, 70, (5), 50-79.
MINCER, J. (1974); Schooling, experience and earnings. New York: National Bureau of Economic Research.
MONTE, P. A.; DE ARAÚJO, T. P.; DE LIMA, R. A. (2007); Primeiro emprego e reemprego: análise de inserção ocupacional e duração do desemprego no Brasil metropolitano. Revista Economia e Desenvolvimento, 7, (1),139-177.
OAXACA, R. (1973); Male-Female wage differentials in urban labor markets. International Economic Review, 14, (3). Oct.
PHELPS, E. S. (1972); The statistical theory of racism and sexism. The american economic review. 62, (4), 659-661, September.
ROCHA, S. (2008); A inserção dos jovens no mercado de trabalho. Caderno CRH, Salvador, 21, (54), 533-550, Set./dez.
SALVATO, M. A., DE SOUZA, T. M. F., CARDOSO, M. B. R., MOREIRA, S. A. (2008); Mercado De Trabalho Em Minas Gerais e Bahia: Considerações sobre uma análise da discriminação de raça e gênero. Anais do XIII Seminário sobre a Economia Mineira. Cedeplar, Universidade Federal de Minas Gerais.
SOUZA, P. F. L. (2011); A importância da discriminação nas diferenças salariais: Uma análise para o Brasil e suas regiões para os anos de 2002, 2006 e 2009. 2011 Dissertação (Mestrado Acadêmico em Economia). – Curso de Pós Graduação em Economia -, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza.
SCHULTZ, T. W. (1961); Investment in human capital. American Economic Review. 51, (1),1-17, mar.
SOUZA, S. D. C. I.; GOMES, M. R. (2015); Diferenças salariais de gênero no primeiro emprego dos trabalhadores: análise no estado da Bahia em 2013. Encontro de Economia Baiana, 9., 2015, Salvador. EEB, Salvador: FIEB.
VIETORISZ T.; HARRISON, B. (1973); Labor Market Segmentation: Positive feedback and divergent development. American Economic Review, 63, (2), 366-376. May.
WHITE, H. (1980); A Heteroskedasticity-Consistent Covariance Matrix Estimator and Direct Test for Heteroskedasticity. Econometrica. 48, (4),817-838, May.
1. Mestre em Economia Regional, Universidade Estadual de Londrina (UEL/PR). Email: magnorg86@gmail.com
2. Doutora em Educação, PUC/SP. Professora associada da Universidade Estadual de Londrina/PR. Email: solangecassia@uol.com.br