biocombustíveis e inclusão social: impacto das normas ... · produção de cana e de açucar e...
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Workshop INFOSUCRO
Rio de Janeiro, 28 de Novembro de 2011
Márcia Azanha Ferraz Dias de Moraes
ESALQ/USP
Biocombustíveis e inclusão social: impacto das
normas ambientais sobre o mercado de trabalho
Colaboração: Fabíola Cristina Ribeiro de Oliveira
Luiz Gustavo Antonio de Souza
‘
Doutorandos em Economia Aplicada pela
ESALQ/ USP
Pesquisadores do Grupo de Extensão em
Mercado de Trabalho
Homepage: www.esalq.usp.br/gemt
1) Apresentar indicadores sócio-econômicos da agricultura, dos setores de
cana de açúcar, açúcar etanol
- Número de Empregados
- Escolaridade
- Idade
- Formalização do emprego
- Renda
2) Impacto da legislação ambiental do Estado de São Paulo sobre:
- Número de Empregados
- Perfil
- Salários
Tópicos
Programa Brasileiro do Álcool
Produção de Etanol: cresceu
de 4 to para 28 billhões de
toneladas
Produção cana-de-açúcar: passou de
100 millhões de toneladas para 620
milhões de toneladas
520%
600%
Evolução do Número de Empregados
e da Produção de Cana-de-Açúcar
Número de Empregados: 600 mil empregados (similar ao do início
do período)
Aumento da produtividade do trabalho e da mecanização da
colheita
Principais Agentes
Indústria de Açúcar e de Álcool Produção Cana-de-Açucar
70.000 fornecedores de cana
440
empresas
Source: MAPA – MME – MDIC – 2005
PNAD (2008) , GEMT (2010)
542.588 empregados
600.000
empregados
Setor de Cana-de-Açúcar 70 mil produtores independentes
(fornecedores de cana) responsáveis
por 25% do total produzido
75% restantes: produção das usinas
integradas verticalmente
Produção de cana e de açucar e
álcool: mais de um milhão de
trabalhadores
Colheita
50% manual
50%
mecânica
2009:
-60% produziam açúcar e etanol
-36% destilarias de álcool
-4% produziam somente açucar
2000 2005 2010
Total Empregados Brasil 642.848 982.604 1.181.846
CANA-DE-
AÇÚCAR
NNE 81.191 100.494 94.153
CS 275.795 314.174 325.907
Total Brasil 356.986 414.668 420.060
AÇÚCAR
NNE 143.303 232.120 242.205
CS 74.421 207.453 306.473
Total Brasil 217.724 439.573 548.678
ETANOL
NNE 25.730 31.829 47.759
CS 42.408 96.534 165.349
Total Brasil 68.138 128.363 213.108
Número de empregados formais por região produtora e por setor - 2000 a 2010
Fonte: MTE/RAIS (2010)
SETOR SUCROENERGÉTICO
Regiões Produtoras e Empregos - 2009
Emprego cana-de-açúcar (2009):
542.588 Ambas as regiões são
importantes para a geração
de emprego
246.806 empregados
45,5%
295.782 empregados
54,1%
Fonte: Preparado a partir dos dados da PNAD 2009
Com quase a mesma
quantidade de mão-de-obra
empregada no N-NE, o C-S
produz cerca de 90% dos
principais produtos
Produção altamente
eficiente na região C-S
Maior nível de
mecanização das
atividades agrícolas
(Em 1.000 pessoas)
Fonte: Elaborada pelo GEMT a partir dos dados da PNAD/ IBGE (2008)
629,0
479,5
219,2
158,3
100,0 85,7 70,1 57,6
0
100
200
300
400
500
600
700
Cana-de-açúcar Café Miho Mandioca Soja Citricultura Arroz Banana
Empregados Agrícolas Brasil, 2008
23% na cana-de açúcar
Inclusão de milhares de
empregados de baixa
escolaridade
17% café
8% milho
Agricultura
4.0
Escolaridade Média - Agricultura
Brasil, 2009
Escolaridade Média
Agricultura: 4 anos
Cana-de-açúcar
Empregados têm
em média 4,5 anos
de estudo
Aproximadamente
24% são
analfabetos
Fonte: Elaborado a partir de PNAD 2009
Agricultura
38,8%
Direitos Trabalhistas - Brasil, 2008
Proporção dos trabalhadores
formais
Agricultura: menos de 40%
Fonte: elaborado a partir de PNAD, 2009
81.4
64.5 57.5
39.8 36.1
33.5
19.4 10.2
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
%
Cana-de-Açucar: 81.4%
Cana-de-Açúcar em São
Paulo: 95%
Recebem direitos
estabelecidos na legislação:
Seguro Desemprego;
Férias Remuneradas
13o Salário, etc
Cana-de-Açúcar: comparação emprego
formal e informal
Brasil, NNE, CS and São Paulo, 2009
2009: setor de cana-de-
açúcar tinha
aproximadamente 81,1%
de empregados informais
Source: Prepared based on data provided by PNAD 2009
NNE: proporção de
formais é menor, mas
maior do que a média da
agricultura
Região Centro-Sul e São
Paulo: melhores
indicadores
Salários: cana-de-açúcar e outras culturas
50
100
150
200
250
300
350
400
450
1992
1993
1995
1996
1997
1998
1999
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
US
$
Rice Coffee Sugarcane Cassava Corn Soya
Salários soja são os mais
altos
Equação de rendimentos
estimada:
Depois de controlar o
efeito de outras
variáveis(escolaridade,
idade, região, cor,
gênero):
Os salarios das
outras culturas em
comparação aos da
cana são menores em:
- Soja: 0.2%
- Café: 9.9%
- Mandioca: 23.2%
- Milho 30.1,%
- Arroz: 30.1%
Mecanização: porcentagem de tratoristas. Brasil,2008
Fonte: Elaborada pelo GEMT a partir dos dados da PNAD/ IBGE (2008)
44,3
16,6 14,5
11,2
4,5 2,9 1,8
0,0 0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
Soja Arroz Citricultura Cana-de-
açúcar
Milho Café Mandioca Banana
%
Cana-de-açúcar:
1992 – 3,5%
2007 – 6,3%
2008 – 11,2%
O PROBLEMA
Cronograma para a extinção da queima da cana em SP
Cana crua: mecanização é mais eficiente
Proibição da queima da cana-de-açúcar: avanço em termos
ambientais
Impactos no mercado de trabalho
Redução acentuada dos empregos (trabalhadores de baixa
escolaridade)
Mudanças no perfil do empregado
Pergunta Pesquisa
Quais os impactos da proibição a queima da cana-de-açúcar:
→ Nos salários dos empregados não especializados
→ Na migração dos empregados das regiões mais pobres para SP
Legislação e Normas: Federal, Estadual e Municipal
-Estado SP
- Lei Estadual # 11.241, 2002 – Prazos para o fim da queima
- Áreas Mecanizáveis: 2021
- Não mecanizáveis: 2031
Protocolo Agroambiental
-Junho, 2007: Governo estado SP e UNICA assinaram Protocolo de
Cooperação
- Embora não mandatário, adesão quase 100%
- Prazos estabelecidos pelo Protocolo são menores:
- Áreas planas: 2014
- Áreas não planas: 2017
NORMAS E PRAZOS PARA FIM DA QUEIMA
2010: 65% da colheita
mecanizada
Mais rápido que os
prazos legais
1 máquina substitui 80
homens
Muda o perfil
Necessidade de
treinamento
COLHEITA MECANIZADA
Evolução do corte mecânico. São Paulo,2008
Fonte: Moraes (2010)
0,0
5,0
10,0
15,0
20,0
25,0
30,0
35,0
40,0
45,0
50,0
55,0
60,0
65,0
1997* 1998* 1999* 2000* 2001* 2002* 2003** 2004** 2005** 2006** 2007** 2008**
Objetivos e Metodologia
Objetivo
analisar o impacto da proibição da queima
sobre os salários dos empregados não
especializados do estado de São Paulo
Análise empírica:
PNAD : informações dos empregados não
especializados do setor canavieiro do Estado de
São Paulo e da região Nordeste do Brasil
Amostras utilizadas na equação: anos de
2002 e 2009 para capturar os efeitos
da implementação da lei (2003)
METODOLOGIA
Análise Empírica:
- Modelo Diferenças em Diferenças ('Diff-in-Diffs’ – ver
Wooldridge , 2002)
-A base de dados é dividida em dois grupos:
- Grupo de tratamento (T): os indivíduos afetados pela
legislação (empregados do setor de cana não
especializados de SP)
- Grupo de Controle: pessoas não afetadas pela
legislação (empregados não especializados do setor
de cana da região NE)
- Equação ajustada por Mínimos Quadrados
Ponderados
METHODOLOGY
Estimated Equation
a variável dependente de interesse (logaritmo do salário do indivíduo i;
legi é a variável binária que capta o período de mudança na legislação (leg =
1 se depois da lei, leg = 0 se antes);
trati o indicador dos grupos (trat = 1 se tratamento, trat = 0 se controle),
legi*trati é a dummy de interação, que capta o efeito da Lei e do Protocolo
Xi é um vetor de características observáveis usualmente adotadas em
equações salariais (sexo, educação, idade, idade ao quadrado, domicilio rural
ou urbano)
erro do modelo: é um índice de variáveis não-observadas que, sob a hipótese
usual de identificação, tem média condicional igual a 0.
iiiiiii XtratlegtratlegY
iY
METHODOLOGY
Estimated Equation
O efeito da proibição da queima de cana-de-
açúcar será medido pelo sinal do parâmetro , pois
se ele for negativo e estatisticamente significativo,
pode-se afirmar que a legislação tem um efeito
negativo no salário do trabalhador não
especializado no estado de São Paulo.
iiiiiii XtratlegtratlegY
Statistic
Specialized
Worker Variation
(%)
2002-
2009
Non Specialized
worker
Variation
(%)
2002-
2009 2002 2009 2002 2009
Number of
workers 21,892 64,579 195 123,764 110,442 -10,8
Average
schooling
(years)
7,1 7,5 5,1 3,8 5,1 34,8
Montly Average
wage* (US$) 574.36 711.82 23.9 310.92 420.81 35.3
RESULTADOS – ESTATÍSTICAS EMPREGADOS SP
Source: Elaborated from PNAD (2002 and 2009)
Variable Coefficient Difference (%) Constant 5,1016
(0,1062 )* Sexo −0,2203 −19,78
(0,0385)* Age/10 0,3438
(0,0561)* (Age/10)2 -0,0457
(0,0072)* Escolaridade 0,0142 1,43
(0,0043)* Rural Residence −0,0883 −8,45
(0,0298)* Region (São Paulo State) 0,5560 74,38
(0,0416)* Dummy Year (2009) 0,4486 56,61
(0,0304)* Diff in Diff’s ( ) −0,1649 −15,20
(0,0502)* R2 42,42 F test 110,18 Number of observations 1.205
-Há um efeito negativo e
estatisticamente significativo
sobre a variação dos
salários dos
trabalhadores não
especializados no estado
de São Paulo, quando
comparado com as
mudanças nos salários dos
empregados não
especializados na região do
Nordeste
-O aumento dos
salários dos
empregados não
especializados do Estado
de São Paulo foi
15% inferior ao
aumento dos
trabalhadores não
especializados da
região Nordeste.
Source: prepared based on PNAD (2002 and 2009)
* Statistically significant coefficients at the 1% level. Robust standard deviation in parentheses.
iiiiiii XtratlegtratlegY
-Located in 1042 cities
-Número de empregados: 6 vezes
maior que os setores de extração de
petróleo e derivados
Source: RAIS (2009).
Distribuição Emprego Cana-de-Açucar e Etanol
- Localizados em 1042 cidades
-Numero de empregados: 6 vezes maior
que o se setores de extração de petróleo
e produção de derivados
Petroleum extraction and oil by-
products
- Located in 176 cities
Cana-de-Açúcar: Número de Empregados por faixa etária
Proporção de trabalho infantil
reduzida no período
de 15.3% em 1981 para
menos de 0.3% em 2009
Aumento da proporção de
trabalhadores de faixas etárias
mais altas
Resultado de muitos esforços:
Exigências do próprio mercado
Preocupação dos produtores
Melhor cumprimento das leis
trabalhistas
Programas Sociais do Governo:
Bolsa Familia, Bolsa Escola
Source: Prepared based on data provided by PNAD 2008
10-15 95,576 15.3 1,642 0.3
15-20 128,578 20.6 44,492 8.2
20-30 134,033 21.4 187,374 34,5
30-40 106,516 17.0 141,859 26,1
40-50 84,041 13.4 107,130 19,8
40-60 51,886 8.3 46,806 8.6
> 60 24,396 3.9 13,285 2.5
Total 625,016 100.0 542,588 100.0
Age
Bracket
1981 2009
Number of
Employees
Number of
Employees Total % Total %