Policy Paper | Nº 29

Novembro, 2017

A Evolução do Diferencial Salarial

Público-Privado no Brasil

Gabriel Nemer Tenoury, Naercio Menezes-

Filho

A Evolução do Diferencial Salarial Público-

Privado no Brasil

Gabriel Nemer Tenoury

Naercio Menezes Filho

Gabriel Nemer Cavalcanti da Silva Tenoury Insper Instituto de Ensino e Pesquisa Centro de Políticas Públicas (CPP) Rua Quatá, nº300

04546-042 - São Paulo, SP - Brasil gabrielncst@al.insper.edu.br

Naercio A. Menezes Filho Insper Instituto de Ensino e Pesquisa

Centro de Políticas Públicas (CPP) Rua Quatá, nº300

04546-042 - São Paulo, SP - Brasil naercioamf@insper.edu.br

Copyright Insper. Todos os direitos reservados. É proibida a reprodução parcial ou integral do conteúdo

deste documento por qualquer meio de distribuição, digital ou impresso, sem a expressa autorização do Insper ou de seu autor.

A reprodução para fins didáticos é permitida observando-se a citação completa do documento.

A Evolução do Diferencial Salarial Público-

Privado no Brasil

Gabriel Nemer Tenoury

Naercio Aquino Menezes Filho

Resumo

Utilizando dados da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD) de 1995 a

2015, este artigo analisa, através de uma decomposição de Oaxaca-Blinder, o diferencial

salarial entre funcionários públicos e privados ano a ano, discriminando-os por esfera

de governo e nível de instrução. Os resultados obtidos sugerem um aumento do

“prêmio” público, vis-à-vis a remuneração obtida no setor privado, observado em todas

as esferas e para o setor público como um todo. As elevações aparentam ser maiores

entre aqueles com média e alta instrução, quando comparados aos grupos de baixa

instrução.

Abstract

Using data from the Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD) from 1995 to

2015, this paper analyzes, through an Oaxaca-Blinder decomposition, the wage

differential between public and private employees, broken down by government sphere

and instruction level. Results suggest an increase in the public "wage premium" when

compared to the wages earned in the private sector, observed in all spheres and for the

public sector as a whole. Increases appear to be higher among those with medium and

higher education when compared to low educated groups.

Palavras-chave:

Oaxaca-Blinder; Salários; Desigualdade; Setor Público; Prêmio.

Códigos JEL: J21, J31, J45.

1. Introdução

É senso-comum no debate público brasileiro a crença de que funcionários públicos

ganhem salários superiores a seus análogos no setor privado. Fala-se muito em “super

salários”, acima, inclusive, do teto constitucional, bem como em excessos e facilidades

a que estão sujeitos os servidores, tais como estabilidade, menor jornada de trabalho,

etc.

Isso nem sempre foi assim, porém. Fogel, Gil, Mendonça e Barros (2000), assim como

Belluzzo, Anuatti-Neto e Pazello (2005), iniciam seus trabalhos afirmando que o senso-

comum era, à época, exatamente o inverso: de que o funcionalismo público era sub-

remunerado, quando comparado ao setor privado. A composição da mão de obra nos

dois setores, entretanto, é sensivelmente diferente. Sabe-se, como enunciado por Fogel

et al (2000), que os trabalhadores do setor público são mais velhos, experientes e

instruídos. Ao fim e ao cabo, ambos concluem que, de fato, há uma vantagem salarial

dos servidores públicos, mesmo após controlarem por uma série de variáveis

explicativas.

Fogel et al (2000), ao compararem servidores de diferentes esferas de governo, e os

discriminando por tipo de atividade exercida no Estado, gênero, idade, experiência e

raça, encontraram que cerca de 70% da diferença público-privada é explicada por

fatores como instrução, experiência e tempo no emprego. Tal diferença se inverte - isto

é, se torna favorável ao setor privado - quando investigada a nível municipal. Eles ainda

encontram diferença sensível entre servidores da administração direta vis-à-vis

funcionários de empresas estatais.

Belluzzo, Anuatti-Neto e Pazello (2005) estendem a análise para o nível quantílico;

encontram, ao final, que a diferença é maior nas caudas inferiores da distribuição

salarial - para todas as esferas de governo.

Já Castro, Salto e Steiner (2013), fazem um estudo bem completo sobre tal diferencial

nos países da União Europeia (EU). Na Dinamarca, por exemplo, os autores encontram

que os trabalhadores do setor público ganhavam, em 2010, em média, 14% a menos

que seus pares do setor privado, depois de controlar por fatores como idade, educação,

atividade exercida e sexo. Os trabalhadores com maior nível educacional, naquele país,

ganhavam 20,7% a menos que seus equivalentes na iniciativa privada. Tal diferença é

menor para trabalhadores com educação média (-8,9%), e também para os com pouca

educação (-7,3%).

Na Alemanha, por exemplo, o prêmio público-privado é de cerca de 10%, sendo 13%

para mulheres e 8,3% para homens. Trabalhadores mais velhos têm um prêmio maior

(14,8%), contra 7,5% de trabalhadores de idade “média”, e 6,7% para trabalhadores

jovens. Quanto à educação, a vantagem é de 24,5% para os trabalhadores menos

instruídos, contra uma desvantagem (i.e. vantagem para o setor privado) de -16,8% no

caso dos trabalhadores mais educados.

Na França, por sua vez, os salários do funcionalismo público são aproximadamente

10,5% maiores, sendo 14,5% maiores para mulheres e 5,9% maiores para homens. Os

trabalhadores públicos em empregos “mais altos” apresentam desvantagem em relação

ao setor privado: -11,6% para diretores, -7,5% para trabalhadores clericais. Já os

trabalhadores em posições “inferiores”, como vendedores, por exemplo, encontram

vantagem no Estado (21,5%, no caso).

No Reino Unido, os autores não encontram uma diferença estatisticamente significativa,

nem para homens, nem para mulheres. Contudo, ao realizarem diferentes cortes,

chegam aos seguintes resultados: há uma vantagem de cerca de 10,7% para

trabalhadores jovens, e 4,9% para trabalhadores mais velhos. A primeira diferença é,

ainda, decomposta por gênero: 9,4% para homens e 10,9% para mulheres; a segunda,

por sua vez, só é significante para mulheres (8,1%). Discriminando por posição de

emprego, averiguam os autores uma diferença negativa para diretores (-15,6%), para

técnicos (-16,8%), mas positiva para trabalhadores de “chão de fábrica” (6,7%) e

trabalhadores de funções “elementares” (5,9%). Os outros coeficientes encontrados não

são significantes.

A conclusão geral é de que o prêmio salarial do setor público, frente ao setor privado, é

maior para trabalhadores mais velhos, bem como para aqueles com menos educação;

tal prêmio é negativo para funcionários de postos mais elevados, o que sugere que o

prêmio médio se deve a uma vantagem fortemente positiva em postos mais baixos.

É sabido que, no setor privado, a política de remuneração é particularmente diferente

quando comparada àquela do setor público. Não necessariamente órgãos públicos e

empresas privadas buscam o mesmo objetivo. Há razões, logo, para crer que o

diferencial encontrado pelos autores persista, em maior ou menor grau, ainda nos dias

de hoje.

Sabendo das dificuldades fiscais pelas quais passa o Estado brasileiro, torna-se

importante alçar, ao centro do debate, questões de eficiência e justiça remuneratória

no setor público.

Neste artigo, analisaremos, através de uma decomposição de Oaxaca-Blinder,

metodologia esta consagrada na literatura sobre o tema, o diferencial salarial público-

privado brasileiro em 2015 para todas as esferas de governo, bem como a evolução

desses diferenciais ao longo do período 1995 a 2015. A seção 2 traz algumas estatísticas

descritivas de salários-horários médios, bem como de presença relativa de

trabalhadores públicos e privados na força de trabalho brasileira; a seção 3 explica mais

detalhadamente a metodologia aqui utilizada, bem como discorre sobre a fonte dos

dados utilizados; a seção 4, por sua vez, esmiúça os resultados para o ano de 2015; a

seção 5 pormenoriza a evolução dos diferenciais no período 1995-2015, e a seção 6

compara o diferencial geral (do setor público) com outras variáveis macroeconômicas.

Por fim, a seção 7 detalha as conclusões gerais do presente estudo.

2. Estatísticas descritivas

A seguir, realizamos uma breve análise das estatísticas de salário-horário e volume

relativo de trabalhadores por esfera.

Como bem mostra o gráfico acima, os salários-horários cresceram mais rapidamente no

setor público federal, acentuando a diferença contra o setor privado. Também se

observou certo descolamento entre os salários públicos estaduais e municipais que, no

começo da série, andavam juntos. Como resultado, a diferença entre os salários de

servidores estaduais e trabalhadores dos setor privado acentuou-se; a diferença entre

servidores municipais e o setor privado, por sua vez, saiu de valores inclusive negativos

(mas estatisticamente insignificantes) para uma leve vantagem a favor dos funcionários

públicos.

Em se tratando do volume relativo de trabalhadores por esfera, o gráfico abaixo traz

tendência interessante: os servidores municipais tornaram-se uma fração maior do total

de trabalhadores brasileiros, saindo de aproximadamente 4,3%, em 1995, para cerca de

6,6%, em 2015. Esse movimento, como será mostrado a seguir, foi acompanhado de

uma redução do prêmio salarial desse grupo. Entre os servidores estaduais, observou-

se queda na participação total, que saiu de 5% para aproximadamente 3,9%. Os

servidores federais, por sua vez, tiveram uma ligeira redução em sua participação: de

2,1%, essa fração reduziu-se para 1,8%. Por fim, os trabalhadores do setor privado viram

sua participação se reduzir de 88,7% para 87,8%.

3. Metodologia e dados

Dados

A partir da base de dados da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD) de

1995 a 2015, elaborada pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), será

feita uma análise dos determinantes da remuneração de um indivíduo empregado,

separando entre os setores (público e privado) e esferas governamentais (federal,

estadual e municipal).

Realizada anualmente, a PNAD contém características demográficas e socioeconômicas

da população brasileira, como idade, renda, sexo, situação e posição no emprego,

informações sobre fecundidade, migração, entre outras. A pesquisa realiza um longo e

detalhado questionário, o que nos permite avaliar e isolar, com elevado grau de

precisão, o impacto das diferentes determinantes sobre o salário de um indivíduo.

Metodologia

Da amostra, foram excluídos todos os trabalhadores agrícolas, militares e membros das

forças armadas e auxiliares, bem como aqueles com ocupações mal definidas, sem

declaração de renda, experiência, horas trabalhadas, anos de estudo e etnia. Analisou-

se, ao final, apenas os empregados da iniciativa privada com e sem carteira, junto aos

servidores públicos estatutários, celetistas e sem carteira.

É importante padronizar os salários pelo número de horas trabalhadas, já que, como

supracitado, o funcionalismo tende a exibir menores jornadas de trabalho. Esse

procedimento é padrão em toda a literatura acerca do tema em questão.

Através de uma decomposição de Oaxaca-Blinder, estimaremos, pela equação abaixo,

as diferenças salariais do setor público em relação ao setor privado, para cada esfera do

setor público e para o setor público como um todo:

𝐥𝐧(𝒘𝒊𝒋) = 𝜷𝟎 +∑ 𝝀𝒎𝑹𝒆𝒈𝒊ã𝒐𝒊𝑴𝒎=𝟏 + 𝜷𝟏𝑯𝒐𝒎𝒆𝒎𝒊 + 𝜷𝟐𝑩𝒓𝒂𝒏𝒄𝒐𝒊 +

𝜷𝟑𝑰𝒅𝒂𝒅𝒆𝒊 + 𝜷𝟒𝑰𝒅𝒂𝒅𝒆𝟐𝒊 + 𝜷𝟓𝑬𝒅𝒖𝒄𝒂çã𝒐𝒊 + 𝜷𝟔𝑬𝒅𝒖𝒄𝒂çã𝒐

𝟐𝒊+𝜷𝟕𝑻𝒆𝒏𝒖𝒓𝒆𝒊 +

𝜷𝟖𝑺𝒊𝒏𝒅𝒊𝒄𝒂𝒕𝒐𝒊 +∑ 𝜸𝒏𝑶𝒄𝒖𝒑𝒂çã𝒐𝒊𝑵𝒏=𝟏 + 𝜺𝒊 (1)

Que são, respectivamente:

1) O log-natural do salário-horário do indivíduo i, pertencente ao setor j (público ou

privado); uma constante; somatório de dummies para as macrorregiões; dummy

para o sexo masculino; dummy para brancos; idade e seu quadrado; nível de

instrução (medido em anos completos de estudo) e seu quadrado; tempo de

experiência no emprego (tenure), dummy para sindicalização; somatório das

dummies de ocupações (carreiras); e um erro idiossincrático.

Uma vez que, num modelo linear com constante, a média dos erros é 0, pode-se estimar

a contribuição de cada componente para a diferença, sob a seguinte equação:

𝒍𝒏�̅�𝑨 − 𝒍𝒏�̅�𝑩 = (�̅�𝑨)�̂�𝑨 −(�̅�𝑩)�̂�𝑩 (2)

Onde �̅�𝒋é o salário-horário médio no setor j, �̅�𝒋corresponde à média de cada variável

explicativa para o vetor �̅� do setor j, e �̂�𝒋corresponde ao vetor de coeficientes do setor

j. Para chegarmos à decomposição de Oaxaca-Blinder, basta realizar a seguinte

manipulação algébrica:

𝒍𝒏�̅�𝑨 − 𝒍𝒏�̅�𝑩 = (�̅�𝑨 −�̅�𝑩)�̂�𝑩 +(�̅�𝑩)(�̂�𝑨 − �̂�𝑩) +(�̅�𝑨 −�̅�𝑩)(�̂�𝑨 − �̂�𝑩)(3)

Que, de maneira resumida, pode ser escrita como:

𝒍𝒏�̅�𝑨 − 𝒍𝒏�̅�𝑩 = (�̅�𝑨 −�̅�𝑩)�̂�𝑩 +(�̅�𝑨)(�̂�𝑨 − �̂�𝑩)(4)

O primeiro termo à direita da equação (3) representa a diferença nas dotações

(definidas por Oaxaca e Blinder como endowments), avaliadas nos coeficientes do grupo

B (no caso, o setor privado); já o segundo termo corresponde às diferenças nos

coeficientes avaliadas nas dotações do grupo B; por fim, o último termo é a interação

entre ambas.

Na equação (4), por sua vez, o primeiro termo à direita é a diferença nas dotações

avaliada nos coeficientes do grupo B (setor privado); o segundo termo corresponde às

diferenças nos coeficientes avaliadas nas dotações do grupo A. Naturalmente,

realizando as operações distributivas, retorna-se a (2) a partir de (3) ou (4).

Segundo os autores, a soma dos dois últimos termos à direita na equação (3) é a parte

da diferença que permanece “inexplicada”. Já na equação (4), a diferença “inexplicada”

é o segundo termo à direita da igualdade. Para fins de simplicidade na análise, usaremos

a equação (4), sendo a parte “inexplicada” nosso objeto de interesse.

4. Resultados para 2015

Brasil

A tabela 1 mostra os resultados para a decomposição do Brasil como um todo,

quebrando por esfera governamental, referentes ao ano de 2015.

Como também encontrado por Foguel et al, o prêmio salarial público é maior na esfera

federal, chegando a 0,660 ponto de log (ou, alternativamente, 93,4%), caindo para 0,246

ponto de log (27,9%) na esfera estadual, e chegando a tornar-se negativo e ainda

significante, na esfera municipal, em -0,025 ponto de log (-2,46%).

Já para o setor público como um todo, o prêmio é de aproximadamente 0,159 ponto de

log (17,2%), em linha com a maior prevalência de funcionários públicos municipais no

Estado brasileiro. Outros estudos sobre o tema encontraram, ademais, dinâmica da

diferença total (explicada + inexplicada) semelhante àquela verificada na Tabela 1.

A Figura 3, por sua vez, mostra os resultados dos “prêmios” salariais, encontrado na

Tabela 1, junto aos respectivos intervalos de confiança.

Setor público

Por fim, a tabela 2 traz os resultados para o setor público como um todo.

Quando o setor público é analisado como um todo, os prêmios entre os dois grupos de

menor instrução (baixa e média) são muito próximos – aproximadamente 12,5% - , de

tal sorte que não se pode dizer que não sejam iguais. Tal estimativa sobe para 0,143

ponto de log (15,4%) no grupo de maior instrução.

Em todo caso, a dinâmica da parcela “explicada” é a mesma para as três esferas e para

o setor público total: crescente à medida que se eleva o nível educacional, o que endossa

a ideia de que os trabalhadores mais instruídos têm características, que não a educação

(já que esta e seu quadrado foram excluídos da análise por nível educacional) “mais

superiores” em relação ao setor privado de mesmo corte.

A Figura 4, finalmente, ilustra a diferença inexplicada para o setor público.

Decomposição dos resultados

A Tabela 3.1 (encontrada no apêndice) traz os resultados dos modelos “gerais” (para o

Brasil como um todo), decompostos pelos fatores de contribuição.

Nesse exercício, testamos o modelo com e sem as variáveis dummies para ocupações.

Os resultados trazem informações preciosas, a saber:

No caso municipal, o prêmio estimado com as dummies de ocupações é de -0,025

(resultado já conhecido pela Tabela 1). Sem o controle por ocupações, entretanto, o

prêmio torna-se negativo (e estatisticamente significante, diga-se): em 0,031. Ainda

nessa esfera, a idade (e seu quadrado) e as dummies regiões são os maiores fatores de

contribuição para a parcela inexplicada. Em relação à primeira, tal resultado sugere que,

quando comparado ao setor público municipal, o setor privado traz ganhos à idade

superiores.

A despeito disso, a educação, a experiência no emprego (tenure) e também a idade

contribuem positivamente para a diferença “explicada”, denotando, portanto, um maior

nível educacional, maior tempo de permanência no emprego e tempo de vida entre os

trabalhadores do setor público municipal, quando comparados ao setor privado.

Passando para a esfera federal, observa-se comportamento semelhante: idade,

experiência e educação contribuem de maneira positiva e significativa para a parcela

explicada. A primeira, por sua vez, também constitui parcela importante da parte

inexplicada, chegando a contribuir, no caso do segundo modelo, com 0,93 ponto de log

para tal porção. Interessante notar, ainda, a contribuição positiva da dummy étnica

(branco vs não-branco), tanto para a parte explicada quanto para a parte inexplicada,

resultado diverso daqueles encontrados em estudos semelhantes.

Na esfera estadual, por sua vez, encontramos evidências muito similares às duas esferas

anteriormente analisadas. A educação contribui, para a diferença total, no caso do

primeiro modelo, com 0,422 ponto de log (sendo 0,37 explicado e 0,052 não explicado)

e, no caso do segundo modelo, com 0,266 (sendo, 0,247 explicado e 0,019 inexplicado).

Importante destacar a expressiva contribuição da idade para a parcela inexplicada

(0,229, no primeiro modelo, e 0,321, no segundo modelo). Curioso, também, a mudança

de sinal do intercepto: saindo de 0,031 ponto de log, no primeiro modelo, para -0,023,

no segundo.

Analisando o setor público como um todo, ao final, encontramos, naturalmente,

comportamento semelhante àquele visto nas três esferas desagregadas: em termos do

segundo modelo, a idade (0,065), a educação (0,285) e a experiência no emprego (0,082)

são os principais contribuintes para a diferença explicada. Nota-se, contudo, fato

peculiar: apesar de a idade contribuir positivamente para o prêmio nas esferas federal

e estadual, sua contribuição torna-se negativa quando se analisa o setor público como

um todo. Tal resultado, é claro, deriva da constatação de que há uma maior prevalência

de funcionários públicos municipais no setor público. Afinal, na esfera municipal,

encontramos uma contribuição negativa (-0,439, no primeiro modelo, e –0,381, no

segundo) referente a esse regressor.

Cabe ressaltar, ainda, resultado já conhecido nessa literatura: a contribuição da dummy

de gênero para a fração explicada é negativa para todas as esferas, o que indica,

naturalmente, que há uma maior presença feminina no setor público relativamente ao

setor privado. Ainda, poder-se-ia destacar a contribuição positiva das dummies

ocupacionais, em termos da porção explicada, ao longo de todas as esferas, mas

negativa, em se tratando da porção inexplicada.

5. Evolução no período 1995-2015

Federal

No que tange a evolução da diferença salarial, percebe-se relativa estabilidade da

diferença total no período que compreende os anos entre 1995 e 2015. A diferença saiu

de 1,33 ponto de log (aproximadamente 278,1%), em 1999, alcançou um máximo de

1,39 ponto de log (301,4%), em 2004, e caiu para cerca de 1,31 ponto de log (270,6%)

em 2015.

A composição de tal diferença, porém, modificou-se sensivelmente ao longo desses

anos. O chamado “prêmio” salarial (aqui entendido como a porção inexplicada) elevou-

se de 0,41 ponto de log (50,7%), em 1999, para 0,66 ponto de log (93,5%), em 2015.

Essa elevação, por sua vez, parece ser explicada por uma majoração dos prêmios

observados entre servidores de média e alta instrução: entre aqueles, a parcela

inexplicada subiu de 0,39 (47,7%) para 0,47 (60%) ponto de log no período; entre estes,

por sua vez, o prêmio subiu de 0,25 (28,4%) para 0,66 (93,5%) ponto de log entre 1999

e 2015. Tais resultados encontram-se esmiuçados no Apêndice deste artigo.

A parcela explicada, no entanto, foi de 0,91 ponto de log (148,4%), em 1995, para 0,65

ponto de log (91,6%), tendo alcançado um máximo de 0,92 ponto de log (150,9%) em

2002. Entre os menos instruídos, a porção inexplicada caiu de 0,32 ponto de log (37,7%),

em 1995, para 0,10 ponto de log (10,5%), em 2015. No grupo de média escolaridade, a

queda foi menor: de 0,40 ponto de log (49,2%), em 1995, para um máximo de 0,54 ponto

de log (71,6%), em 2002, chegando a 0,31 ponto de log (36,3%), em 2015. Já no grupo

de elevada instrução, a parte explicada aumentou: 0,23 ponto de log (25,9%), em 1995,

tendo chegado em 0,33 ponto de log (39,1%), em 2004, e terminando em 0,28 ponto de

log (32,3%), em 2015.

Estadual

Referente à esfera estadual, observa-se um aumento expressivo, de 0,13 ponto de log,

no período analisado. Tal diferença, em 1995, correspondia a 0,68 ponto de log (97,4%),

e passou para 0,81 ponto de log (124,8%) em 2015. A diferença total atingiu o seu

máximo em 2006, quando chegou a 0,86 ponto de log (136,3%).

O prêmio total era, inclusive, negativo (porém, estatisticamente insignificante), em

1995: -0,014 ponto de log (-1,4%). 20 anos depois, porém, o prêmio avançou para 0,245

ponto de log (27,8%), ao passo que a parcela dita “explicada” diminuiu, de 0,69 ponto

de log (99,4%) para 0,56 ponto de log (75,1%).

Esse aumento é explicado, segundo nossas estimativas, por um aumento dos prêmios

ao longo de todos os níveis de instrução. Entre aqueles com baixa instrução, observou-

se uma elevação do prêmio de 0,15 ponto de log (16,2%) para 0,27 ponto de log (31%).

No grupo de educação intermediária, o prêmio saiu de rigorosamente 0 para 0,254

ponto de log (28,9%). Por fim, entre aqueles de maior instrução, observou-se um avanço

do prêmio de -0,19 ponto de log (-17,3%), em 1995, e -0,24 ponto de log (-21,3%), em

1996, para 0,18 ponto de log (19,7%) em 2015.

O componente explicado, por outro lado, apresentou uma queda nesses 21 anos: de

0,69 ponto de log (99,4%), em 1995, para 0,56 ponto de log (75,1%), em 2015. Tal

diminuição aparenta ser explicada por uma queda na parcela explicada entre aqueles

com até 8 anos de educação, de 0,18 ponto de log (19,7%), em 1995, para 0,06 ponto

de log (6,2%), em 2015; um declínio no grupo de 9 as 12 anos de instrução, de 0,29 ponto

de log (33,6%) para 0,20 ponto de log (22,1%); e um aumento entre os de maior

instrução, de 0,14 ponto de log (15%) para 0,27 ponto de log (31%).

Municipal

Entre os servidores municipais, estimou-se uma elevação da diferença total de -0,06

ponto de log (-5,8%) para 0,28 ponto de log (32,3%). A porção explicada elevou-se até

2001, onde se manteve relativamente estável no período subsequente, como se observa

no gráfico abaixo. O que elevou a diferença salarial, como bem pode se notar, foi uma

redução da diferença inexplicada em módulo (que era fortemente negativa no início do

período). Alternativamente: o componente inexplicado convergiu para perto de 0 no

período analisado, elevando, portanto, a diferença salarial total e transformando-a, a

partir de 1997, em favorável aos servidores públicos municipais.

Tal mudança foi generalizada entre os níveis educacionais. Entre os menos instruídos, a

parcela inexplicada saiu de -0,23 ponto de log (-20,5%) para 0,06 ponto de log

(aproximadamente 6,2%). No grupo de escolaridade média, por sua vez, o “prêmio”

também saiu do campo fortemente negativo, em 1995, estimado em -0,25 ponto de log

(-22,1%), para rigorosamente 0, em 2015. Por fim, entre aqueles com maior nível de

instrução, o prêmio tornou-se menos negativo: passou de -0,26 ponto de log (-22,9%),

em 1995, chegando em -0,12 ponto de log (-11,3%), em 2015.

Só entre o grupo de maior instrução se estimou um aumento da parcela explicada: uma

elevação de 0,05 ponto de log (5,1%), em 1995, para 0,17 ponto de log (18,5%), em 2015.

Entre o grupo de menor instrução, a porção explicada manteve-se estável em 0,04 ponto

de log (4,1%). Por fim, entre aqueles de instrução média, esse componente elevou-se de

0,1 ponto de log (10,5%) para 0,105 ponto de log (11,1%).

Setor público Finalmente, analisando o setor público como um todo, encontramos um aumento de

0,06 ponto de log da diferença total entre 1995 e 2015. Essa diferença saiu de 0,53 ponto

de log (69,9%) para 0,59 ponto de log (80,4%).

Bem mostra o Apêndice que houve uma majoração generalizada dos prêmios ao longo

dos grupos de nível de instrução. Entre os menos instruídos, por exemplo, o prêmio saiu

do terreno negativo, em -0,027 ponto de log (-2,6%), em 1996, para 0,12 ponto de log

(12,7%), em 2015. Já no grupo de instrução intermediária, o prêmio saiu de 0 para 0,12

ponto de log (12,7%). No grupo de instrução elevada, por sua vez, houve a maior

elevação: de -0,08 ponto de log (-7,7%), em 1995, para 0,14 ponto de log (15%), em

2015.

A fração explicada, por sua vez, caiu de 0,55 ponto de log (73,3%) para 53,7% no período

analisado. A queda aparenta ser explicada por uma diminuição da porção explicada

entre o grupo de menor instrução, de 0,11 ponto de log (11,6%), para 0,05 ponto de log

(5,1%); um declínio, entre a parcela de média instrução, de 0,25 ponto de log (28,4%)

para 0,15 ponto de log (16,2%); e uma elevação, entre aqueles com maior nível de

educação, de 0,15 ponto de log (16,2%), para 0,25 ponto de log (28,4%).

6. Comparações com outras variáveis macroeconômicas

É interessante comparar o prêmio salarial público com outras variáveis

macroeconômicas. Como se sabe, o Estado não é descolado dos fatores ditos “reais” da

economia, e também enfrenta restrições orçamentárias e conjunturais. A seguir,

realizamos algumas comparações.

Resultado primário

O prêmio salarial dos servidores públicos tem impacto direto nas contas

governamentais. É sabido que as contas públicas, especialmente nas esferas federal e

estadual, passaram por um longo processo de “saneamento” na década de 90, seguido

por um “período de ouro”¹ da política fiscal, que durou de 2002 a 2008. Posteriormente,

até os dias atuais, assistiu-se a uma deterioração progressiva das contas públicas. Hoje,

tanto o Governo Central, quanto alguns governos estaduais e municipais passam por

graves crises fiscais; no caso destes últimos, boa parte desse desajuste está ligada aos

excessos de gastos com pessoal.

Sendo assim, fizemos uma comparação entre o prêmio salarial para o setor público

como um todo e o resultado primário do governo geral, sem a inclusão das empresas

estatais dos três níveis de governo.

O que encontramos é um aumento do prêmio salarial justamente no “período de ouro”

da política fiscal, sendo possível que este tenha abastecido aquele. Posteriormente, na

deterioração recente, o prêmio não reduziu-se e, inclusive, experimentou um leve

aumento.

Desemprego

Também é prudente compararmos o prêmio salarial público à taxa de desemprego. Faz

sentido pensar que, em tempos de desemprego elevado e salários em queda, a maior

rigidez salarial no setor público contribua para um aumento da diferença salarial entre

aquele e o setor privado.

De fato, o que se observa é que o prêmio elevou-se até 2003, coincidindo com um

período de também aumento do desemprego. A partir de então, vê-se relativa

estabilidade da diferença inexplicada, enquanto o desemprego oscilou até um mínimo

de 6,21%, em 2012, seguido de posterior elevação para 9,6%, em 2015. Interessante

notar, ademais, que houve um leve aumento do prêmio entre 2013 e 2015,

acompanhado de elevação do desemprego.

¹ PESSÔA, Samuel. Esgotamento Fiscal: Por Que Somente Agora?. Revista Interesse Nacional, 2015.

Salários

Por fim, é interessante e cabível compararmos o prêmio e os salários médios da

economia.

Bem mostra o gráfico abaixo que o prêmio elevou-se no período de 1995 a 2009,

mantendo-se relativamente estável desde lá, enquanto o salário-horário médio, medido

em R$ constantes de setembro de 1995 (mês de referência da PNAD) só passou a crescer

a partir de 2004, tendo experimentado queda no período 1995-2004.

7. Conclusões

Algumas ilações gerais atingidas por este estudo são as seguintes: o diferencial salarial

é positivo tanto na esfera federal, quanto na esfera estadual, mas levemente negativo

na esfera municipal. O chamado “prêmio salarial público” aparenta ser maior na

primeira, levemente inferior, mas ainda fortemente positivo, na segunda, e negativo,

mas relativamente pequeno, na terceira. Em termos da diferença por nível de instrução,

os resultados são mistos: nas esferas estadual e municipal, por exemplo, o maior prêmio

está entre aqueles com menor nível de instrução, sendo que, nesta última, esse é o único

caso onde o prêmio é positivo e significante. Na esfera federal, por outro lado, a maior

vantagem está localizada entre aqueles com mais de 12 anos de escolaridade (aqui

definidos como “grupo de alta instrução”).

No que tange a evolução dos prêmios ao longo do período analisado, observa-se

elevação da vantagem salarial pública em todas as esferas. A evolução mais marcante é

na esfera federal, ao passo que o prêmio municipal saiu de um ponto fortemente

negativo e convergiu para perto de zero. Entre os servidores federais, a maior elevação

se deu entre aqueles de maior instrução; comportamento semelhante foi observado na

esfera estadual, mas também vale acrescentar uma forte elevação do prêmio entre o

grupo de média instrução nessa esfera; por fim, na esfera municipal, as maiores

elevações foram entre os grupos de baixa e média instrução – que, diga-se, saíram de

uma forte desvantagem contra o setor privado.

Por fim, nossas comparações contra outras variáveis macroeconômicas demonstram: 1)

que o prêmio salarial se elevou quando os salários privados ficaram estagnados,

sugerindo uma constante elevação dos salários públicos independente do ciclo

econômico; 2) que o prêmio se elevou durante o chamado “período de ouro” da política

fiscal, sendo possível que este tenha abastecido essa elevação; e 3) que o prêmio se

elevou até 2005-2006 enquanto o desemprego também se elevava, sendo que essa

explicação está umbilicalmente ligada com àquela presente em (1).

8. Referências bibliográficas

FOGUEL, Miguel N.; GILL, Indermit; MENDONÇA, Rosane; BARROS, Ricardo Paes de.

“The public-private wage gap in Brazil”. Rio de Janeiro, 2000.

BELLUZZO, Walter; ANUATTI-NETO, Francisco; PAZELLO, Elaine T. “Distribuição de

salários e o diferencial público-privado no Brasil”. Revista Brasileira de Economia,

vol.59, 2005.

SOUZA, Pedro H. G. F.; MEDEIROS, Marcelo. “Diferencial salarial público-privado e

desigualdade de renda per capita no Brasil”. Est. Econ, São Paulo, vol.43, 2013.

FILHO, Fernando de Holanda Barbosa; PESSÔA, Samuel de Abreu; AFONSO, Luís

Eduardo. “Um estudo sobre os diferenciais de remuneração entre os professores das

redes pública e privada de ensino”. Estud Econ, vol.39, 2009.

MARCONI, Nelson. “Gap between public and private wages and wages determination

in the public sector”. Brazillian Journal of Political Economy, vol.24, 2004.

MUELLER, Richard E. Public-private sector wage differentials in Canada: evidence from

quantile regressions. Department of Economics and Canadian-American Center, University of

Maine, 1998.

MORIKAWA, Masayuki. A comparison of the Wage Structure between the Public and Private

Sectors in Japan, AJRC Working Paper No.7/2014, Novembro, Australia-Japan Research Centre,

Crawford School of Public Policy, The Australian National University.

SALTO, Matteo; CASTRO, Francisco de; STEINER, Hugo. The gap between public and private

wages: new evidence for the EU. EconomicPapers 508 – Outubro 2013.

9. Apêndice

Este apêndice esmiúça mais precisamente os resultados comentados nos parágrafos

anteriores.

Resultados para 2015

Federal

A tabela a seguir mostra os resultados apenas da esfera federal, discriminados pelo nível

de instrução.

A diferença total, quando dividida por níveis de instrução, aparenta ser crescente à

medida que se elevam os anos de estudo dos indivíduos. O prêmio, porém, não parece

ter uma tendência clara: ele é de 0,537 ponto de log (71%) para os trabalhadores menos

instruídos (aqui, definidos como aqueles com até 8 anos de estudos), cai para 0,466

(59,3%) entre aqueles com instrução média (9 a 12 anos de educação), mas sobe para

0,663 (94%) no grupo de maior instrução (mais de 12 anos de educação).

Em termos de contribuição relativa, entre os menos instruídos o prêmio representa

cerca de 83,6% da diferença total em log. Tal contribuição cai para 60% entre o grupo

com instrução média e sobe para 70% no grupo de maior instrução.

O gráfico abaixo representa graficamente os resultados referentes à porção

“inexplicada”.

Estadual

A tabela adiante traz os resultados referentes às decomposições a nível estadual e por

nível de instrução.

A dinâmica dos prêmios é diferente daquela encontrada na esfera federal: eles são de

0,274 (31,5%) entre o grupo de menor instrução, caindo para 0,255 (29%) no estrato de

instrução intermediária e para um mínimo de 0,181 (19,8%) entre os trabalhadores com

maior instrução.

Interessante notar como a porção dita “explicada” compreende apenas 16,4% da

diferença total no grupo de menor instrução, chegando a quase 60%, contudo, no grupo

seguinte.

O gráfico a seguir ilustra a parte não-explicada demonstrada na tabela anterior.

Municipal

A tabela abaixo demonstra os resultados para a esfera municipal.

Característica análoga àquela observada na esfera estadual também é encontrada na

esfera municipal. O prêmio é positivo, em torno de 0,06 (6,1%) no grupo de menor

instrução, torna-se negativo (mas estatisticamente insignificante) entre os

trabalhadores de média instrução, chegando a -0,121 (-11,4%) no grupo de instrução

elevada. A diferença total, como também encontrado por outros trabalhos (não para o

caso brasileiro, como Mueller – 1998, para o Canadá) aparenta ser estruturalmente

menor entre os servidores de governos “locais” (no caso canadense, “provinciais”).

O gráfico a seguir ilustra o “prêmio” salarial municipal por nível de instrução.

Resultados decompostos

Resultados por nível de instrução

A seguir, estão os gráficos que alimentaram a análise feita no corpo principal deste

artigo, divididas por nível de instrução e esfera.

Federal

Escolaridade baixa

Escolaridade média

Escolaridade alta

Estadual

Escolaridade baixa

Escolaridade média

Escolaridade alta

Municipal

Escolaridade baixa

Escolaridade média

Escolaridade alta

Setor público

Escolaridade baixa

Escolaridade média

Escolaridade alta