UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO

FACULDADE DE ECONOMIA, ADMINISTRAÇÃO E CONTABILIDADE

DEPARTAMENTO DE ECONOMIA

PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECONOMIA

O PAPEL DO CAPITAL HUMANO NA DESIGUALDADE DE SALÁRIOS NO BRASIL

NO PERÍODO 1981 A 2006

Priscilla de Albuquerque Tavares

Orientador: Prof. Dr. Naércio Aquino Menezes Filho

SÃO PAULO

2007

Profa. Dra. Suely Vilela

Reitora da Universidade de São Paulo

Prof. Dr. Carlos Roberto Azzoni Diretor da Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade

Prof. Dr. Joaquim José Martins Guilhoto

Chefe do Departamento de Economia

Prof. Dr. Dante Mendes Aldrighi Coordenador do Programa de Pós-Graduação em Economia

PRISCILLA DE ALBUQUERQUE TAVARES

O PAPEL DO CAPITAL HUMANO NA DESIGUALDADE DE SALÁRIOS NO BRASIL

NO PERÍODO 1981 A 2006

Dissertação apresentada ao Departamento de

Economia da Faculdade de Economia,

Administração e Contabilidade da Universidade de

São Paulo como requisito para a obtenção do título

de Mestre em Economia.

Área de concentração: Teoria Econômica

Orientador: Prof. Dr. Naércio A. Menezes Filho

SÃO PAULO

2007

FICHA CATALOGRÁFICA Elaborada pela Seção de Processamento Técnico do SBD/FEA/USP

Tavares, Priscilla de Albuquerque

O papel do capital humano na desigualdade de salários no Brasil no período de 1981 a 2006 / Priscilla de Albuquerque Tavares. – São Paulo, 2007.

85 p. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, 2007. Bibliografia. 1. Capital humano 2. Desigualdade de renda 3. Salários 4.

Economia 5. Educação I. Universidade de São Paulo. Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade II. Título.

CDD – 331.1

FOLHA DE APROVAÇÃO

Priscilla de Albuquerque Tavares

O papel do capital humano na desigualdade de salários no Brasil no período 1981 a 2006.

Dissertação apresentada ao Departamento de

Economia da Faculdade de Economia,

Administração e Contabilidade da Universidade de

São Paulo como requisito para a obtenção do título

de Mestre em Economia.

Área de concentração: Teoria Econômica

Aprovado em: ____/____/____

Banca Examinadora:

Prof. Dr. Naércio Aquino Menezes Filho

Instituição: FEA/USP Assinatura:___________________________

Prof. Dr. Sérgio Pinheiro Firpo

Instituição: PUC-Rio Assinatura:___________________________

Profa. Dra. Regina Carla Madallozzo

Instituição: Ibmec/SP Assinatura:___________________________

i

À minha avó Valda

ii

Pela vida, pela saúde e pela força agradeço primeiramente a Deus. Pelo eterno amor,

agradeço à minha família que muito contribuiu para a realização desta pesquisa. À minha

mãe e ao meu pai João, agradeço pelo imenso apoio, incentivo e fortaleza. Obrigada por

acreditarem em mim. À minha irmãzinha Patrícia, agradeço pela ternura, pelo café

quentinho de manhã e pela companhia nas (poucas) horas de descanso. Obrigada por sua

torcida. Ao meu avô Adahir e ao meu tio Márcio, agradeço pela “corugisse”. Ao meu pai

Eliazer, obrigada pelo incentivo.

Ao Rafa, agradeço por seu amor, carinho e enorme paciência. Obrigada por estar sempre

disposto a ouvir minhas lamentações e por me ajudar a superar difíceis obstáculos nestes

dois anos. Obrigada também pela valiosa ajuda na realização desta pesquisa, por ouvir

minhas idéias e me ajudar a interpretar os resultados.

Nestes dois anos de mestrado fiz grandes amigos. Às minhas roomates, Paula e Jaque,

agradeço pela companhia nos estudos e nas listas de exercícios. Agradeço também pelo

chazinho e bate-papo noturnos, pela companhia gastronômica e pela eterna diversão.

Principalmente, obrigada pelo aprendizado e pela amizade sincera. Valeu meninas! À Keiti,

agradeço pela amizade, sinceridade e confiança. Obrigada pelas diversas conversas, tanto

as divertidas quanto as francas, e pelo grande apoio. À Marina e Isabel, agradeço pela

hospitalidade mineira em minhas visitas de quinta-feira.

Ao Prof. Naércio Menezes Filho, que me orientou neste trabalho com enorme presteza, sou

grata pelo seu apoio e dedicação. Agradeço pela paciência em ler e corrigir as inúmeras

versões deste trabalho e por solucionar minhas ‘dúvidas econométricas’. Muito obrigada

por colaborar para meu amadurecimento acadêmico.

À Prof. Elaine Pazello, hoje amiga, agradeço pela ‘hospedagem’ em sua sala e

especialmente por agüentar minha ansiedade e meu estresse. Muito obrigada pelas palavras

amigas e por seu grande incentivo à continuidade desta caminhada.

Agradeço aos professores Marcos Rangel, Regina Madallozzo e Sérgio Firpo pelos valiosos

comentários e sugestões nas bancas de qualificação e defesa.

Aos funcionários da FEA, especialmente à Márcia, Gisele e Cida pela prontidão em atender

aos inúmeros favores.

Finalmente, agradeço à sociedade paulista pelo financiamento de meus estudos e à FIPE,

CNPq e FAPESP pelas bolsas de estudos.

iii

“A mente que se abre a uma nova idéia jamais voltará ao seu tamanho original”

Albert Einstein

iv

RESUMO

Tavares, Priscilla de Albuquerque; Menezes Filho, Naércio Aquino (Orientador). O papel do capital humano na desigualdade de salários no Brasil no período de 1981 a 2006. São Paulo, 2007. 85p. Dissertação de Mestrado – Departamento de Economia, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Universidade de São Paulo. A relação entre capital humano e desigualdade depende do quão desigual é a distribuição de atributos produtivos entre os trabalhadores e da forma como o mercado remunera estas diferenças. No Brasil, os retornos à escolaridade e a desigualdade educacional são elevados, de modo que a educação desempenha um importante papel na explicação de sua elevada iniqüidade de renda. Desde 1980, os trabalhadores brasileiros estão cada vez mais educados. Este artigo procura entender quais os impactos destas transformações sobre a dispersão salarial no Brasil entre 1981 e 2006. Conclui-se que os retornos à educação apresentam um impacto positivo sobre a desigualdade de salários. Já o aumento da escolaridade, que atuou no sentido de elevar a desigualdade de rendimentos nos anos 1980, não vem apresentando impactos significativos sobre a dispersão salarial a partir de então. Simulações mostram que as melhorias educacionais devem colaborar para a redução da desigualdade de salários a partir de 2012. Palavras-chave: capital humano; desigualdade de renda; salários; educação; economia.

v

ABSTRACT

Tavares, Priscilla de Albuquerque; Menezes Filho, Naércio Aquino (Advisor). The role of human capital in the wage inequality in Brazil from 1981 to 2006. São Paulo, 2007. 85p. MSc Dissertation – Departamento de Economia, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Universidade de São Paulo. The relationship between human capital and inequality depends on how unequal is the workers’ productive features distribution and how the market rewards these features. In Brazil, returns on education and educational inequity are both high, in order that education plays an important role in explaining the high levels of income inequality. Since 1980, Brazilian workers have become more educated. This paper proposes to comprehend the impacts of these transformations on Brazil’s wage inequality from 1981 to 2006. It is possible to conclude that returns on education have a positive impact on wage inequity. As for the raise of educational level, which acted to raise inequality in the 80’s, has not been having significant impacts on this disparity since then. Simulations show that rising in the schooling level may help wage inequality to lower by 2012. Keywords: human capital; income inequality; wages; education; economics.

SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO 05 2 REVISÃO DA LITERATURA 07 2.1 Aspectos teóricos sobre a questão da desigualdade salarial 07 2.2 Literatura internacional 12 2.3 Literatura brasileira 14 3 METODOLOGIA E AMOSTRA 17 3.1 Abordagem econométrica 17 3.2 Amostra 21 3.3 Ajustamento do modelo 22 3.4 Construção das distribuições não-condicionais 25 3.5 Decomposição da variância 27 3.6 Análises contrafactuais 29 3.6.1 Dispersão intragrupos 29 3.6.2 Dispersão entre grupos 29 4 ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS 32 4.1 Composição da força de trabalho 32 4.2 Evolução salarial 35 4.3 Desigualdade salarial 37 4.4 Retornos salariais 39 4.5 Evolução salarial por quantis 41 5 RESULTADOS 43 5.1 Resultados das regressões 43 5.2 Decomposição da variância dos salários 48 5.2.1 Dispersão salarial entre grupos 49 5.2.1.1 Efeito-preço 49 5.2.1.2 Efeito-composição 54 5.2.1.3 Simulação do efeito-composição educacional futuro 56 5.2.2 Dispersão salarial intragrupos 58 5.2.2.1 Efeito da variância intracélulas 58 5.2.2.2 Efeito-composição 61 6 CONCLUSÕES 62 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS 64 ANEXO A – Descrição da amostra 68 ANEXO B – Variâncias dos salários estimadas pelos exercícios contrafactuais 69

2

LISTA DE TABELAS

Tabela 3.1 – Descrição das células 21 Tabela 3.2 – Teste de validade das restrições (1981 a 1993) 23 Tabela 3.3 – Teste de validade das restrições (1994 a 2006) 23 Tabela 3.4 – Teste de diferença entre os quantis (1981 a 1993) 24 Tabela 3.5 – Teste de diferença entre os quantis (1994 a 2006) 24 Tabela 5.1 – Coeficientes da regressão por quantis (1981 a 1993) (mediana) 44 Tabela 5.2 – Coeficientes da regressão por quantis (1981 a 1993) (25° quantil) 45 Tabela 5.3 – Coeficientes da regressão por quantis (1981 a 1993) (75° quantil) 45 Tabela 5.4 – Coeficientes da regressão por quantis (1994 a 2006) (mediana) 46 Tabela 5.5 – Coeficientes da regressão por quantis (1994 a 2006) (25° quantil) 46 Tabela 5.6 – Coeficientes da regressão por quantis (1994 a 2006) (75° quantil) 47

3

LISTA DE GRÁFICOS

Gráfico 3.1 – Variância dos salários observada e prevista 22 Gráfico 4.1 – Média de escolaridade (1981-2006) 32 Gráfico 4.2 – Participação relativa grupos de educação dos na força de 32 trabalho (1981-2006) Gráfico 4.3 – Média de idade (1981-2006) 33 Gráfico 4.4 – Participação relativa dos grupos etários na força de trabalho 33 (1981-2006) Gráfico 4.5 – Desvio-padrão de escolaridade (1981-2006) 34 Gráfico 4.6 – Desvio-padrão de idade (1981-2006) 34 Gráfico 4.7 – Média do logaritmo dos salários (1981-2006) 35 Gráfico 4.8 – Média do logaritmo dos salários por grupos de educação (1981-

1993) 36 Gráfico 4.9 – Média do logaritmo dos salários por grupos de educação (1993- 2006) 36 Gráfico 4.10 – Média do logaritmo dos salários por grupos de idade (1981- 2006) 37 Gráfico 4.11 – Desvio-padrão do logaritmo dos salários (1981 a 2006) 38 Gráfico 4.12 – Desvio-padrão do logaritmo dos salários por grupos de educação (1981-2006) 38 Gráfico 4.13 – Desvio-padrão do logaritmo dos salários por grupos de idade (1981-2006) 39 Gráfico 4.14 – Retornos médios à educação (1981-2006) 39 Gráfico 4.15 – Retornos médios à idade (1981-2006) 40 Gráfico 4.16 – Diferenciais salariais por educação (1981-2006) 41 Gráfico 4.17 – Diferenciais salariais por idade (1981-2006) 41 Gráfico 4.18 – Mudança cumulativa nos quantis do logaritmo dos salários (1981-1993) 42 Gráfico 4.19 – Mudança cumulativa nos quantis do logaritmo dos salários (1994-2006) 42 Gráfico 5.1 – Decomposição da variância salarial 48 Gráfico 5.2 – Decomposição da variância salarial (1981 a 1993) 49 Gráfico 5.3 – Decomposição da variância salarial (1994 a 2006) 49 Gráfico 5.4 – Variância entre grupos (1981 a 1993) 50 Gráfico 5.5 – Variância entre grupos (1994 a 2006) 50 Gráfico 5.6 – Variância entre grupos – efeito-preço (1981-1993) 52 Gráfico 5.7 – Variância entre grupos – efeito-preço por grupos de educação (1981-1993) 52 Gráfico 5.8 – Variância entre grupos – efeito-preço (1994-2006) 53 Gráfico 5.9 – Variância entre grupos – efeito-preço por grupos de educação (1994-2006) 53 Gráfico 5.10 – Variância entre grupos – efeito-composição (1981-1993) 54 Gráfico 5.11 – Desigualdade educacional (1981-2006) 55 Gráfico 5.12 - Variância entre grupos – efeito-composição (1994-2006) 56

4

Gráfico 5.13 - Variância entre grupos – efeito-composição previsto 58 Gráfico 5.14 - Variância intragrupos (1981-1993) 59 Gráfico 5.15 - Variância intragrupos (1994-2006) 59 Gráfico 5.16 - Variância intragrupos e inflação (1981-1993) 60 Gráfico 5.17 – Efeito da segmentação sobre a desigualdade (1994-2006) 61

5

1 INTRODUÇÃO

O Brasil é considerado a décima quarta maior economia do mundo (Banco Mundial,

2006). Apesar disso, 34% e 13% da população brasileira vivem em situação de pobreza e

miséria (Barros et. al., 2007). Esta contradição é fruto da elevada desigualdade de renda

verificada no país (PNUD, 2006)1.

O debate sobre a questão distributiva no Brasil iniciou-se a partir da constatação de

um forte aumento no Índice de Gini entre as décadas de 1960 e 1970, de 0,49 para 0,57

(Hoffman e Duarte, 1972; Langoni, 1973).

Durante os anos 1980 e 1990, este indicador manteve-se praticamente inalterado no

elevado patamar de 0,60, caracterizando a “estabilidade inaceitável” da desigualdade de

renda brasileira (Barros et. al., 2001).

Recentemente, a literatura tem chamado a atenção para uma importante redução do

Índice de Gini, de 0,59 para 0,56 entre 2001 e 2005, o que representa uma queda de

4,6%, a mais expressiva das últimas três décadas (IPEA, 2007).

Este resultado se deve a diferentes taxas de crescimento da renda entre indivíduos

localizados em pontos distintos da distribuição. A renda média dos 20% mais pobres

cresceu cerca de 20 pontos percentuais a mais do que a renda média dos 20% mais ricos

neste período (IPEA, 2007).

Boa parte da iniqüidade de renda associa-se à dispersão de salários, que representam

cerca de 80% da renda dos indivíduos. Embora muitos fatores se relacionem ao fenômeno

da desigualdade salarial, o capital humano é considerado seu principal determinante: “uma das principais questões que se coloca desde o início do debate se refere ao peso da educação como fator explicativo da desigualdade de renda existente no Brasil (...)” (Menezes-Filho, 2001:21).

A relação entre educação e desigualdade de salários depende tanto da desigualdade

educacional existente no mercado de trabalho quanto do valor monetário que se atribui a

cada ano adicional de escolaridade (Barros et. al., 2000).

1 Numa comparação com 125 países, o Brasil está entre os 5% mais desiguais.

6

No Brasil, os dois fatores são importantes: tanto os retornos médios à educação

quanto a iniqüidade educacional entre os trabalhadores são bastante elevados (Lam e

Levinson, 1992; Menezes-Filho, 2001).

Entretanto, o mercado de trabalho brasileiro vem sofrendo mudanças importantes. A

primeira delas se refere à composição da força de trabalho: desde os anos 1980,

trabalhadores brasileiros estão mais educados e mais experientes (mais velhos).

Além disso, mais recentemente tem-se verificado uma queda dos retornos médios da

qualificação, ou seja, uma redução dos retornos salariais relacionados à educação e à

experiência.

Diante deste cenário, a presente dissertação tem como objetivo geral estudar a relação

entre o aumento no nível de qualificação da PEA e a desigualdade de salários no Brasil

no período de 1981 a 2006.

Mais especificamente, pretende-se compreender de que maneira as mudanças na

composição destes atributos produtivos e em seus retornos se relacionam com as

variações da desigualdade de rendimentos do trabalho.

Para isto, utilizam-se técnicas de decomposições contrafactuais da variância dos

salários, a partir de modelos de regressões quantílicas. A idéia é permitir a avaliação das

mudanças salariais em pontos diferentes da distribuição de rendimentos.

Portanto, este trabalho pretende contribuir para o entendimento do papel do capital

humano na evolução da desigualdade de salários no Brasil, a partir de uma abordagem de

análise adotada pela literatura internacional recente, mas ainda incipiente no país.

O texto está organizado seis seções, além desta introdução. A próxima apresenta a

revisão bibliográfica, contemplando os aspectos teóricos e os trabalhos empíricos mais

recentes da literatura que trata do tema da desigualdade de rendimentos.

A terceira seção apresenta a metodologia empregada e a descrição da amostra. A

quarta traz as estatísticas descritivas da evolução educacional e etária da força de

trabalho, bem como da trajetória da variância dos salários ao longo do tempo.

A quinta seção aponta os resultados obtidos com os exercícios contrafactuais e a sexta

apresenta as conclusões. Finalmente, encontram-se as referências bibliográficas e os

anexos.

7

2 REVISÃO DA LITERATURA

2.1 Aspectos teóricos sobre a questão da desigualdade de salários

Segundo Fernandes (1995), “pessoas diferentes remuneradas de modo diferente

constituem um fato evidente em qualquer economia, sendo os motivos para esta

desigualdade uma preocupação antiga dos economistas”2.

Num modelo simples de oferta e demanda por trabalho, em que o mercado de

trabalho é perfeitamente competitivo e sob as hipóteses de que (1) os trabalhadores são

igualmente produtivos e (2) têm mesmas preferências por condições de trabalho e (3) as

firmas têm mesmas preferências por atributos não-produtivos – o salário seria igual à

produtividade marginal do trabalho e não haveria espaço para diferenças salariais.

A introdução da desigualdade de rendimentos se dá exatamente com a violação de

alguma destas hipóteses. Assim, o arcabouço analítico que está por trás da questão

distributiva permite diversas explicações para o fato de se observarem diferenças de

rendimentos entre os trabalhadores3.

Entretanto, nesta dissertação o foco recai sobre as diferenças de produtividade entre

os trabalhadores. Assim, o marco teórico do trabalho refere-se à Teoria do Capital

Humano, desenvolvida por Becker (1964) e Schultz (1973).

O principal resultado da Teoria do Capital Humano já está bem fundamentado na área

da Economia do Trabalho. A idéia é que o estoque de conhecimentos e habilidades que

um indivíduo possui define sua produtividade no mercado de trabalho.

Então, se a aquisição destes atributos proporcionar maior fluxo de renda aos

indivíduos na forma de salários, ela se constitui numa forma de capital: o capital

humano4.

2 Esta dissertação estuda especificamente a questão da desigualdade de rendimentos do trabalho, que equivalem à maior parcela da renda dos indivíduos; apesar disso, os termos desigualdade de renda ou dispersão de salários serão utilizados como sinônimos. 3 Algumas explicações para as desigualdades salariais entre os trabalhadores são a teoria dos diferenciais compensatórios, os modelos de segmentação e os modelos de discriminação. Ver Fernandes (1995). 4 Segundo Schultz (1973) e Becker (1964), tudo o que conferir melhorias nas capacidades físicas ou mentais dos trabalhadores e, portanto, elevar sua produtividade é considerado investimento em capital humano (educação, treinamento no trabalho, cuidados com a saúde, alimentação, lazer, aquisição de “cultura” etc.), embora seus efeitos relativos sobre os salários possam ser diferentes.

8

Os níveis de escolaridade e experiência dos trabalhadores refletem suas principais

habilidades observadas. Segundo Becker (1964), escolas e firmas podem ser vistas tanto

como substitutas quanto como complementares fontes de habilidades.

Os conhecimentos transmitidos pela educação formal estariam relacionados àqueles

trabalhos que exigem maior especialização. Já os conhecimentos aprendidos no trabalho

seriam aqueles que exigem o treinamento próprio do ofício.

Em outras palavras, o tipo de trabalho que se desenvolve determina a necessidade que

o trabalhador tem de apreender com mais intensidade um ou outro tipo de conhecimento5.

Por outro lado, a escolaridade desenvolve competências úteis para todo tipo de

trabalho. Isto porque indivíduos mais educados têm o raciocínio e a compreensão

ampliados, o que os torna mais aptos a aprender novas habilidades.

Já a experiência incorpora conhecimento tácito ao trabalhador, ou seja, o tipo de

conhecimento que só se pode apreender com a vivência e a prática. Além disso, a

experiência permite a aplicação e o aprimoramento dos conhecimentos adquiridos6.

Desta forma, uma parte da desigualdade de salários pode ser explicada a partir das

diferenças entre os trabalhadores quanto a seus níveis de escolaridade e experiência. Ou

seja, admitindo-se que estes atributos elevam a produtividade do trabalho, espera-se que

indivíduos com diferentes níveis de educação ou experiência recebam salários distintos.

Porém, mesmo indivíduos com níveis de educação ou experiência iguais não são

igualmente remunerados. A explicação para isso é que mesmo trabalhadores iguais em

características observáveis não são igualmente produtivos, pois diferem em habilidades

não-observadas, que também são valorizadas no mercado de trabalho7.

5 A educação formal que desenvolve uma profissão se refere aos níveis mais altos de escolaridade; já o ofício aprendido no próprio trabalho se refere ao learning by doing. Por exemplo, para desenvolver seu trabalho, o engenheiro precisa ter uma formação escolar específica; já o trabalho feito pelo pedreiro é mais facilmente aprendido com o próprio desenvolvimento do trabalho. 6 Para entender esta relação entre educação e experiência, considere os seguintes exemplos: (1) Os conhecimentos necessários para o trabalho do agricultor são adquiridos com a experiência e não é necessário ser alfabetizado para desenvolver este ofício. No entanto, um agricultor alfabetizado será mais produtivo, uma vez que poderá, por exemplo, ler instruções de uso de um fertilizante ou adubo - neste caso, a educação auxilia o trabalho aprendido com a experiência. (2) Para se tornar um docente na carreira universitária é necessário ter determinado nível de educação, embora não seja imprescindível já ter trabalhado como professor anteriormente. Entretanto, embora o indivíduo detenha os conhecimentos formais que irá transmitir aos alunos, as técnicas de ensino e forma como lida com a sala de aula só são aprendidos com a prática de lecionar – neste caso a experiência aprimora os conhecimentos formais. 7 Becker (1964) denomina o conjunto destas habilidades de ‘talento para a esfera econômica’, que se constituiria em perspicácia, esforço, inteligência, maior volume de informações sobre o mercado etc.

9

Na literatura, estes diferenciais salariais definem, respectivamente, as chamadas

‘desigualdade salarial entre grupos’ e a ‘desigualdade salarial intragrupos’.

A decisão de investir em capital humano depende positivamente da sua taxa média de

retorno, como qualquer tipo de investimento. Assim, indivíduos que auferem maiores

retornos com este tipo de capital tendem a investir mais nele.

Além disso, se os rendimentos dos indivíduos dependem tanto do estoque de capital

humano adquirido quanto de habilidades inatas ou não-observadas, estas habilidades

podem ser medidas pela taxa média de retorno do capital humano.

Isso porque, supondo que Y = X + rC (em que Y é o rendimento total de um

trabalhador, X é o rendimento auferido se não houvesse investimento em capital humano,

r é a taxa média de retorno do capital humano e C são os custos deste investimento), a

explicação para a existência de diferenciais de rendimentos entre indivíduos com mesmo

estoque de capital humano seria a diferença de habilidades entre eles, medida por r.

Uma vez que as taxas média e marginal de retorno relacionam-se positivamente,

pode-se inferir que indivíduos mais hábeis investirão mais em capital humano. Ou seja,

existe uma correlação positiva entre habilidades e investimento neste tipo de capital.

Então, entre trabalhadores menos hábeis a distribuição de rendimentos seria

dominada pela distribuição de X, enquanto que entre trabalhadores mais hábeis a

distribuição de rendimentos dependeria mais fortemente da distribuição de rC.

Desta maneira, mesmo supondo que as habilidades são simetricamente distribuídas, a

distribuição de rendimentos tenderia a ser relativamente mais assimétrica entre

trabalhadores com maior nível de habilidades. Por este motivo, a dispersão de

rendimentos é maior dentro dos grupos de trabalhadores mais educados ou mais velhos8,9.

A previsão da Teoria do Capital Humano quanto aos resultados da educação sobre os

rendimentos individuais já estão bem estabelecidos na literatura empírica: pessoas com

maior escolaridade recebem salários mais elevados.

8 Em geral, se considera a idade como proxy para a experiência potencial no mercado de trabalho. 9 A educação é mais facilmente percebida como capital humano do que a experiência. De fato, os indivíduos buscam maior qualificação por meio da escolaridade. Mesmo considerando que a experiência profissional não é fruto de uma decisão de investimento em capital humano, ainda existe outro argumento que explica a maior dispersão salarial entre trabalhadores mais velhos: as habilidades não-observadas dos trabalhadores são ‘reveladas’ com o tempo, de modo que os empregadores observam mais facilmente o comportamento de trabalhadores mais experientes.

10

Além dos benefícios individuais, a literatura também apresenta os impactos positivos

da escolaridade sobre o desenvolvimento econômico e social. A partir destes resultados,

políticas públicas voltadas para o investimento em educação tornaram-se prioridade nos

países em desenvolvimento.

Na década de 1980, o Brasil iniciou um processo de expansão educacional, calcada

principalmente na ampliação da oferta de educação básica, buscando combater o

analfabetismo e elevar a média educacional da população. Tavares e Pires (2004)

mostram que o gasto público em educação como porcentagem do PIB se elevou de 0,7%

em 1980 para 4,4% em 2004.

Estes esforços resultaram na universalização do ensino básico no Brasil: a taxa de

atendimento no ensino fundamental passou de 80,9% em 1980 para 97% em 2006

(MEC/Inep). Já a taxa de escolarização líquida neste mesmo nível de ensino se elevou de

66,7% em 1980 para 93,9% em 2002 (Fernandes, 2004).

Apesar deste avanço educacional, a desigualdade de renda no Brasil não apresentou

sinais de redução no mesmo período. Na verdade, nas décadas de 1980 e 1990, a

iniqüidade distributiva no Brasil apresentou um quadro de “estabilidade inaceitável”, com

o Índice de Gini praticamente inalterado no elevado patamar de 0,60 (Barros et. al., 2001)

Na verdade, os efeitos da composição de educação sobre a desigualdade de renda são

controversos, uma vez que dependem do estágio de desenvolvimento educacional em que

o país se encontra. O nível e a dispersão da educação atuam de formas distintas sobre a

iniqüidade salarial: a média educacional é equalizadora de renda, mas sua dispersão atua

no sentido de ampliar a iniqüidade de rendimentos.

A relação entre nível e dispersão educacional apresenta forma de “U” invertido.

Então, ao ampliar o nível de escolaridade, inevitavelmente a sociedade passa por duas

fases distintas: uma em que a dispersão educacional se eleva e outra em que ela se reduz.

Quando o país parte de níveis de escolaridade baixos, no estágio inicial da expansão

educacional apenas uma parcela pequena de trabalhadores torna-se mais educada. Então,

a dispersão de educação na força de trabalho aumenta, fazendo com que a desigualdade

de renda se eleve10.

10 Imagine, por exemplo, que todos os trabalhadores fossem analfabetos num período inicial, de modo que não haveria desigualdade de educação. A partir de um avanço educacional, em que só alguns trabalhadores

11

Conforme o processo educacional avança, mais trabalhadores se educam. Assim, a

dispersão da educação diminui, induzindo a queda na desigualdade (Knight e Salbot,

1983). Numa análise cross-country, Ram (1990) sugere que o ponto de inflexão da

dispersão educacional se dá quando o país atinge sete anos de estudos em média.

A relação entre experiência e rendimentos, por sua vez, não é linear: os salários

crescem ao longo do ciclo de vida, com o aumento da produtividade dos trabalhadores

aumenta à medida que eles se tornam mais experientes. Entretanto, este crescimento se dá

a taxas decrescentes: a partir de certa idade, haveria certa depreciação do capital humano,

de forma que os salários passariam a diminuir.

Então, os efeitos da idade dos trabalhadores sobre a desigualdade de salários também

não são inequívocos, uma vez dependem do estágio da transição demográfica em que o

país está. Ou seja, dependem da faixa etária da maior coorte do mercado de trabalho, já

que coortes maiores tendem a auferir menores salários.

Se a maior coorte de trabalhadores estiver com idade intermediária (momento em os

salários relativos ao ciclo de vida são maiores), a redução salarial destes trabalhadores

tende a reduzir a desigualdade.

Por outro lado, se a maior coorte presente no mercado for relativamente muito jovem

ou muito velha (momento em que os salários relativos ao ciclo de vida são mais

reduzidos), a diminuição salarial destes trabalhadores tenderá a elevar a desigualdade

(Welch, 1979; Freeman, 1979 e Easterlin, 1980).

Também numa análise cross-country, Higgins e Willianson (1999) mostram que

quanto maior o tamanho de coortes com idade intermediária no mercado de trabalho -

proporção de trabalhadores com idade entre 40 e 59 anos – menor será o Índice de Gini.

Estes dois argumentos (quanto aos efeitos da educação e da idade dos trabalhadores

sobre a dispersão salarial) relacionam-se à hipótese no processo de desenvolvimento

econômico de um país, a desigualdade de renda se eleva num primeiro momento e depois

se reduz (Kuznets, 1955).

passassem a freqüentar a escola e atingissem um ano de educação no período seguinte, seria gerada a desigualdade educacional.

12

2.2 Literatura internacional

Desde os anos 1970, tem-se verificado um forte aumento da desigualdade de renda

em países desenvolvidos, como EUA e Inglaterra.

Juhn, Murphy e Pierce (1993) decompõem a variação dos salários americanos de

1963 a 1989 nos efeitos composição e preço de atributos observáveis e no componente

residual. Concluem que a elevação da desigualdade deve-se à elevação nos retornos da

educação e ao aumento da variância intragrupos. Isso é interpretado como um aumento na

demanda relativa por todas as dimensões de habilidades (observáveis e não-observáveis).

DiNardo, Fortin e Lemieux (1996) avaliam os efeitos de mudanças institucionais no

mercado de trabalho e de choques de oferta e demanda sobre a distribuição de salários

nos EUA entre 1973 e 1988. Os autores mostram que a sindicalização e o aumento do

valor real do salário mínimo estão associados a reduções na dispersão salarial.

Ao propor metodologias para as decomposições contrafactuais da desigualdade de

salários, este dois trabalhos seminais dão início a este tipo de análise na literatura

internacional que trata de questões distributivas.

Entre os primeiros trabalhos sobre o crescimento na desigualdade de renda em países

desenvolvidos, existia certo consenso na interpretação deste movimento por meio do

aumento na demanda por habilidades (educação, experiência e não-observáveis).

O principal argumento, conhecido como ‘mudança tecnológica viesada para a

qualificação’11, considera que o surgimento das tecnologias de produção e informação

elevou o aumento na demanda por mão-de-obra qualificada complementar à tecnologia,

capaz de lidar e se adaptar a ela. Desta forma, o aumento da demanda por qualificação

teria sido causado pelo progresso tecnológico exógeno.

Alguns autores mostram que a proporção de trabalhadores qualificados (com ensino

superior) se elevou nos setores industriais americanos a partir de 1970, particularmente

nas indústrias ‘computador-intensivas’ e isto corroboraria a explicação do viés

tecnológico na demanda por trabalho.

Esta ‘polarização’ do mercado de trabalho, caracterizada pelo aumento na demanda

por trabalho complementar à tecnologia (nonroutine cognitive tasks) e redução da 11 Conhecido na literatura por sua sigla em inglês: SBTC (skill biased technological change).

13

demanda por trabalho ‘substituível’ pela tecnologia (routine cognitive, manual tasks)

(Autor, Katz e Krueger, 1998) teria se verificado não só nos EUA como em todo o

mundo desenvolvido (Berman, Bound e Machin, 1998).

Outros autores, no entanto, observam que a revolução tecnológica nos anos 1970

coincidiu com o aumento da desigualdade de renda nos EUA e Inglaterra. Desta forma, o

progresso tecnológico não poderia ter sido um processo exógeno e, na realidade, a

causalidade seria inversa:

O aumento da oferta de mão-de-obra qualificada teria tornado mais lucrativo o

desenvolvimento técnico complementar a ela, induzindo o progresso tecnológico e,

portanto, caracterizando-o como endógeno, bem como a aceleração na demanda por

qualificação (Acemoglu, 2000).

A evidência empírica de que o aumento da desigualdade de renda foi concentrado nos

anos 1980 não pode ser conciliada com o argumento da STBC, que prevê que o aumento

na demanda por qualificação e, portanto, na desigualdade continuou a ocorrer nos anos

1990 (Card e DiNardo, 2002; Beaudry e Green, 2005; Lemieux, 2006).

Trabalhos mais recentes têm colocado atenção em outro tipo de análise: o de que os

determinantes salariais não afetam igualmente todos os trabalhadores ao longo da

distribuição de salários. Constatações como estas têm estimulado o uso de regressões

quantílicas nos estudos sobre a questão distributiva.

Autor, Katz e Kearney (2005, 2006) observaram que, entre 1973 e 2003, o diferencial

de salários dos trabalhadores da cauda superior da distribuição (90/50) se elevou

substancialmente (de 0,59 para 0,83), enquanto que o diferencial entre os trabalhadores

da cauda inferior (50/10) permaneceu relativamente estável (de 0,61 para 0,65).

Lemieux (2002) afirma que “os retornos das habilidades mensuráveis como educação

e experiência são os principais responsáveis pelo aumento secular da desigualdade

salarial nos EUA”. Entretanto, esta não parece ser uma boa explicação para os

trabalhadores na cauda inferior da distribuição.

Lemieux (2006b) mostra que os retornos da pós-graduação se elevaram severamente

entre 1973-75 e 2003-05, enquanto que os retornos de níveis educacionais mais baixos

14

ficaram praticamente inalterados. Além disso, os ganhos salariais da educação ‘pós-

secundária’ têm sido mais elevados entre os trabalhadores da cauda superior da

distribuição de salários.

Lemieux (2006) ainda ressalta que a elevação do componente residual da

desigualdade é ‘espúrio’, já que ele se deve ao aumento relativo de grupos mais educados

e mais velhos na força de trabalho (para os quais a dispersão intragrupos é maior), e isto

não deve ser interpretado como o aumento dos retornos de habilidades não-observadas.

Machado e Mata (2005) estudam o aumento da desigualdade em Portugal entre 1986

e 1995 e mostram que o diferencial salarial 90/10 se elevou 19,6 p.p neste período. Isto se

deve ao tanto ao aumento da qualificação da mão-de-obra quanto aos retornos da

educação, que contribuíram para um aumento de 13 p.p. neste indicador.

Os autores ainda mostram que o aumento da desigualdade dependeu de mudanças

distintas entre os trabalhadores localizados em diferentes quantis, que foram muito mais

significativas para aqueles do topo da distribuição.

Goslin, Machin e Meguir (2000) observam uma forte elevação do gap salarial entre

trabalhadores do primeiro e nono decis na Inglaterra entre 1966 e 1995, explicada pelo

aumento dos diferenciais salariais por educação e da dispersão salarial dentro de cada

grupo educacional.

Os autores interpretam este aumento como sendo fruto de alterações no conjunto de

qualificações adquiridas em cada nível de escolaridade, dadas mudanças na distribuição

de habilidades entre coortes, provavelmente relacionadas à qualidade da educação.

2.3 Literatura brasileira

O debate sobre a questão distributiva no Brasil iniciou-se a partir da constatação de

um forte aumento no Índice de Gini entre as décadas de 1960 e 1970, de 0,49 para 0,57

(Hoffman e Duarte, 1972; Langoni, 1973).

Durante os anos 1980 e 1990, este indicador manteve-se praticamente inalterado no

elevado patamar de 0,60, caracterizando a “estabilidade inaceitável” (em elevados

patamares) da desigualdade de renda brasileira (Barros et. al., 2001).

15

Recentemente, a literatura tem enfatizado uma importante queda do Índice de Gini

(de 0,59 para 0,56 entre 2001 e 2005), o que representa a redução mais expressiva dos

últimos trinta anos (IPEA, 2007). A redução da dispersão salarial, que vem ocorrendo

desde o Plano Real, foi responsável por 50% da redução total da desigualdade de renda.

A literatura brasileira sobre a questão da desigualdade é bastante extensa. Assim, esta

subseção pretende realizar um breve registro dos principais trabalhos mais recentes que

tratam deste tema.

Segundo Menezes-Filho (2001), “uma das principais questões que se coloca desde o

início do debate se refere ao peso da educação como fator explicativo da desigualdade de

renda existente no Brasil (...)”. Ramos e Vieira (2001) afirmam que a educação é

responsável por cerca de 24% destas diferenças12.

A relação entre educação e desigualdade de salários depende de dois fatores: da

desigualdade educacional existente no mercado de trabalho e do valor monetário que o

mercado atribui a cada ano adicional de escolaridade (Barros et. al., 2000)

No Brasil, os dois fatores são importantes para explicar a desigualdade de salários, já

que tanto os retornos médios à educação quanto a iniqüidade educacional entre os

trabalhadores são bastante elevados (Lam e Levinson, 1992; Menezes-Filho, 2001).

Entretanto, o mercado de trabalho brasileiro vem sofrendo mudanças importantes.

Uma delas se refere à composição da força de trabalho, com um aumento expressivo dos

níveis de qualificação. A outra corresponde à queda dos retornos médios à educação,

desde meados dos anos 199013.

Firpo, Gonzaga e Narita (2003) mostram que, no período de 1981 a 2001, a

desigualdade de rendimentos do trabalho se elevou entre as gerações mais novas (para o

período 1981-2001) e isto se deve à mudança do perfil educacional verificada entre os

antigos trabalhadores no mercado de trabalho e os novos entrantes.

Além disso, os autores sugerem que a educação parece atuar como ‘amplificadora’ da

desigualdade ao longo do ciclo de vida, uma vez que a dispersão de salários aumenta

significativamente com a idade para os grupos de indivíduos mais educados.

12 Enquanto isso, a experiência no mercado de trabalho responderia por 7% da dispersão salarial. 13 Ver seção de estatísticas descritivas.

16

Finalmente, mostra-se que os choques cíclicos ocorridos em 1989 e 1993 também

apresentam um impacto significativo sobre a desigualdade de rendimentos e isto estaria

associado à elevada inflação14.

Menezes-Filho et. al. (2006); Ferreira et. al. (2006); Ramos (2007) e IPEA (2007)15

estimam como as mudanças educacionais no mercado de trabalho (aumento da

qualificação dos trabalhadores e queda nos retornos à educação) afetaram a desigualdade

de renda desde os anos 1980 até o período recente.

Até o final dos anos 1990, o efeito-composição da educação atuou no sentido de

elevar a desigualdade. Isto porque a expansão de escolaridade se deu num contexto de

forte convexidade dos retornos à educação e elevação da dispersão de escolaridade no

mercado de trabalho.

Para o período recente (a partir de 2001), os efeitos da composição educacional da

força de trabalho sobre a desigualdade de renda não são tão claros. Em alguns trabalhos,

os impactos da educação ainda se dão no sentido de aumentar a dispersão salarial

(Ferreira et. al., 2006). Em outros, acredita-se que a composição educacional passou a

contribuir para a redução da iniqüidade de rendimentos (IPEA, 2007; Ramos; 2007)16.

Entretanto, os resultados quanto ao efeito-preço da educação são consensuais e

mostram que ele tem atuado de forma a reduzir a dispersão salarial de forma significativa

desde meados dos anos 1990 até o período recente.

Wajnman e Menezes-Filho (2000) avaliam como o envelhecimento da PEA afetou a

desigualdade de salários no Brasil nos anos 1980 e 1990 e concluem que tanto a

composição etária da força de trabalho quanto os retornos à idade atuaram no sentido de

elevar a dispersão salarial, mas que estes efeitos são muito pequenos.

No que tange à experiência, o trabalho do IPEA (2007) também encontra resultados

pouco significativos. Os efeitos preço e composição atuaram de formas opostas sobre a

desigualdade de renda, já que os diferenciais de remuneração por idade se elevaram e a

heterogeneidade etária da força de trabalho se reduziu.

14 A inflação afeta a dispersão de salários, uma vez que a data-base para seu reajuste não é a mesma para todos os trabalhadores. Diversos outros autores apontam para este efeito da instabilidade macroeconômica sobre os índices de desigualdade. 15 Os períodos estudados nestes trabalhos são: 1977 a 1997 em Menezes-Filho et. al. (2006); 1981 a 2004 em Ferreira et. al. (2006); 1995 a 2005 em Ramos (2007) e 2001 a 2005 em IPEA (2007). 16 Deve-se ressaltar que estes trabalhos adotam diferentes metodologias, amostra e definição de renda.

17

3 METODOLOGIA E AMOSTRA

3.1 Abordagem econométrica

As mudanças na distribuição de salários podem ser explicadas por meio de efeitos

temporais, demográficos e de coortes.

Os efeitos temporais referem-se às mudanças macroeconômicas, como alterações nas

taxas de inflação, desemprego e atividade ocorridas em determinado período. O impacto

destes eventos sobre os salários deve ser transitório, embora recaia sobre toda a força de

trabalho de maneira semelhante.

Os efeitos demográficos, por sua vez, captam os efeitos de mudanças na estrutura

etária ou de experiência dos trabalhadores no mercado, ou seja, relaciona-se à idéia de

que os rendimentos se alteram com o ciclo de vida.

Por fim, o efeito coorte inclui fatores que afetam a quantidade e o tipo de capital

humano acumulado por diferentes gerações. Eles se referem às diferenças em

características produtivas e nas condições de entrada no mercado de trabalho verificadas

entre os indivíduos que já estão trabalhando em relação aos entrantes.

Estas diferenças são dadas, principalmente, pelo nível e qualidade de educação

‘recebidos’ em cada geração, bem como pela desigualdade educacional, pelo tamanho

das coortes e pela idade e salários de entrada no mercado de trabalho.

Apesar da relevância de cada um destes efeitos na explicação da desigualdade de

salários, eles não podem ser identificados separadamente, dada a relação linear exata

existente entre eles. Desta maneira, a identificação requer a imposição de hipóteses

adicionais (Heckman e Robb, 1985).

Para lidar com este problema de identificação, este trabalho utiliza a metodologia

proposta por MaCurdy e Mroz (1995) e empregada nos trabalhos de Goslin, Machin e

Meguir (2000) e de Menezes-Filho, Fernandes e Picchetti (2006). Esta abordagem

considera que os salários possam ser modelados como funções aditivas e separáveis dos

efeitos tempo, idade e coorte, e por interações entre eles:

uctaRcCtTaAlw +++++= ),,()()()(μ (1)

Para a identificação do modelo, foram feitas restrições lineares de exclusão sobre os

coeficientes da função coorte e termos que interagem com ela, de modo a estimar um

18

modelo polinomial de terceira ordem nas funções de idade, tempo e as respectivas

interações, como segue17:

uatRtaRatRtTtTtTaAaAaAlw ++++++++++= 23

221

33

221

33

221μ (2)

Assim, a hipótese de identificação implícita considera que os efeitos idade e período

podem explicar o comportamento dos salários ao longo do tempo.

A fim de modelar a evolução da distribuição de salários como um todo, além de

simplesmente sua média e variância condicionais, o modelo polinomial é estimado para

diferentes quantis da distribuição de salários (q): qqqqq

q uedtaRedtTedaAlw ++++= ),,(),(),(μ (3)

Estes modelos são ‘educação-específicos’, ou seja, são estimados para cada grupo de

educação separadamente. A hipótese de identificação assumida é fruto do tipo de

interpretação que se pretende obter: o papel da educação e da experiência dos

trabalhadores sobre a evolução da desigualdade de rendimentos ao longo do tempo.

O termo de erro é construído de forma a ser ortogonal às funções idade e período.

Deste modo, toda a tendência dos dados estará presente nestas funções. Isso é feito por

meio da inclusão de efeitos temporais comuns ao termo aleatório: tit uuu_

+= .

A conveniência desta estratégia empírica é permitir uma interpretação simples de

cada componente. As funções qedtT ),( se relacionam aos choques macroeconômicos

comuns a todos os indivíduos dentro de um mesmo grupo de educação, independente da

idade. Elas refletem a tendência nos salários ao longo do tempo.

Por sua vez, as funções qedaA ),( medem como a dispersão salarial muda à medida

que os trabalhadores envelhecem em cada grupo de educação. Finalmente, as interações qedtaR ),,( captam as mudanças nos retornos à experiência ao longo do tempo.

Para um determinado grupo de educação, diferenças entre os coeficientes das funções qedtT ),( entre quantis revelam mudanças na dispersão salarial intragrupos. Além disso,

17 A escolha da ordem do polinômio (entre segunda e quinta ordens) se deu pela comparação das estatísticas qui-quadrado do teste de validades das restrições, realizado para avaliar o ajustamento do modelo. Este teste está explicado na próxima subseção.

19

diferenças entre os coeficientes de qedaA ),( e qedtaR ),,( relacionam-se a mudanças na

dispersão intragrupos dadas pelos retornos da experiência dentro deste grupo.

Por outro lado, para um mesmo quantil, diferenças entre os coeficientes das funções qedtT ),( , qedtaR ),,( e qedaA ),( entre grupos de educação captam, respectivamente,

mudanças nos retornos da educação e da experiência ao longo do tempo e interações

entre elas neste ponto da distribuição.

Para caracterizar a distribuição de salários estimam-se 21 quantis18 a partir do modelo

dado em (3). O método utilizado é o de Smoothed Least Absolute Deviations (SLAD),

sugerido por Horowitz (1998), que consiste num estimador de mínima distância aplicado

ao contexto de regressões quantílicas, com propriedades desejáveis em pequenas

amostras.

O estimador SLAD escolhe o vetor de parâmetros β que minimiza a função

critério )()()( 1 ββ ZlwlwVZlw zq

zq

zq −− − , em que Z é matriz de regressores dada pelos

termos das funções qedtT ),( , qedaA ),( e qedtaR ),,( .

Cada zqlw representa uma ordem estatística, ou seja, o logaritmo de salário de um

determinado quantil q da distribuição observado em cada célula z de educação, idade e

tempo. Isso equivale a dizer que cada zqlw representa o logaritmo de salário de um

determinado quantil condicional q.

Segundo Koenker e Portnoy (1998), os zqlw são assintoticamente normalmente

distribuídos com variância 2)()1()( z

qz

zq lwfN

qqlwV −= , em que )( z

qlwf é a densidade

condicional de zqlw e Nz é o número de observações da célula z.

Em suma, o procedimento de estimação se dá em dois passos. No primeiro passo,

observam-se os diversos zqlw ’s para cada célula de educação, idade e tempo. Estimam-se

as densidades condicionais )( zqlwf não-parametricamente a partir de uma distribuição

18 Os quantis são: 1°, 5°, 10°, 15°, 20°, 25°, 30°, 35°, 40°, 45°, 50°, 55°, 60°, 65°, 70°, 75°, 80°, 85°, 90°, 95° e 99°.

20

kernel gaussiana: ∑=

⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛ −=

zN

i

zq

zi

z

zq h

lwlwhN

lwf1

1)( φ , em que zilw é o logaritmo de salários de

cada indivíduo i numa mesma célula z; h é a bandwidth (‘janela’) fixa de metade do

desvio-padrão do logaritmo dos salários para a célula z e φ é a função densidade da

distribuição normal-padrão. Finalmente, estimam-se as variâncias ^

)zq(lwV para cada z

qlw .

No segundo passo, estima-se o modelo dado em (3) para cada zqlw observado no

primeiro passo e para cada grupo de educação, utilizando o estimador SLAD, a fim de

obter os logaritmos de salário de cada quantil q previstos pelo modelo, denominados ^

zqlw .

A estimação de cada zqlw separadamente evita o efeito de erros de medidas dos

extremos da distribuição e gera estimativas consistentes, embora não eficientes.

Este procedimento equivale a regredir cada zqlw contra todas as combinações de

idade, tempo e educação para a amostra completa.

Além disso, também equivale a regredir cada zqlw contra a forma funcional

determinada pelas funções qedtT ),( , qedaA ),( e qedtaR ),,( por mínimos quadrados

ponderados, cujos pesos são baseados na matriz de variância e covariância dos zqlw

observados no primeiro passo.

Assim, ao final dos dois estágios, são obtidos os logaritmos dos salários referentes

aos 21 quantis das distribuições condicionais observada (os zqlw ) e prevista (os

^zqlw ).

Os termos de idade e de tempo entram nas regressões de forma a fixar em zero os

retornos da educação para os menos educados e os retornos da idade para os mais novos.

As estimações são realizadas para dois sub-períodos: 1981-1993 e 1994-2006, ou seja,

como (idade-25)/10 e (ano-1981)/10 ou (ano-1994)/10.

21

3.2 Amostra

Neste trabalho utilizaram-se os da PNAD (Pesquisa Nacional por Amostra de

Domicílios) entre os anos de 1981 a 2006.

A amostra é constituída por trabalhadores homens entre 25 e 60 anos, com renda do

trabalho principal e jornada de trabalho estritamente positivos19. Para os anos de 1991,

1994 e 2000, em que a PNAD não foi realizada, fez-se a interpolação das variáveis como

a média simples dos anos subjacentes.

A amostra está organizada em 3744 células definidas pelo período, pela idade do

trabalhador e por quatro grupos de educação: até três anos estudos (hed1), entre 4 a 7

anos (hed2), entre 8 e 11 anos (hed3), 12 anos ou mais (hed5).

A medida de desigualdade utilizada é a variância dos salários. Esta escolha se deve ao

fato de a variância dos salários ser uma medida facilmente decomposta nas parcelas

intragrupos e entre grupos da desigualdade de renda. Além disso, podem-se realizar

exercícios contrafactuais de interpretação intuitiva.

Já a variável de rendimento do trabalho adotada é a do logaritmo do salário real por

hora, a preços de 2005. O logaritmo do salário é utilizado no lugar do salário em nível

por questões de normalidade. Utilizou-se a informação do salário auferido no trabalho

principal que o indivíduo ocupava na semana de referência da pesquisa (v9532).

Para calcular o salário real, utilizou-se o deflator desenvolvido por Corseuil e Foguel

(2002). O salário horário é obtido pela divisão do salário real por quatro vezes o número

de horas trabalhadas na semana (v9058).

A tabela 3.1 descreve as células da amostra divididas por grupos educacionais20. Tabela 3.1 - Descrição das células

grupo de educação

observações na célula

população representada

média da célula

mínimo da célula

máximo da célula

log(w) médio

hed1 476.581 191.475.426 582 275 1311 0,53 hed2 442.002 181.003.686 532 117 1355 1,08 hed3 380.620 154.379.805 444 32 1583 1,58 hed4 145.597 58.631.426 172 17 431 2,62

Fonte: PNADs 1981 a 2006.

19 A consideração de jornadas de trabalho superior a 40 horas semanais (tempo integral) levaria a uma perda de 25% da amostra. 20 A tabela A.2 do Anexo traz o número de observações em cada grupo de educação por idade e ano da pesquisa.

22

3.3 Ajustamento do modelo

O gráfico 3.1 compara a evolução das variâncias do logaritmo dos salários observadas

nos dados individuais e nos dados agrupados e previstas pelo modelo em cada ano.

Obs.: mudança cumulativa. Fonte: PNADs de 1981 a 2006.

A variância prevista segue de perto a evolução da variância observada nos dados

agrupados ao longo de todo o período considerado, havendo apenas uma pequena perda

de variabilidade em relação à variância observada nos dados individuais.

São construídas também estatísticas qui-quadrado, que fornecem uma medida da

validade das restrições impostas.

As estatísticas são construídas a partir de cada regressão estimada no segundo passo,

ou seja, para cada quantil da distribuição e cada grupo de educação:

h

N

h

zqhk

ed

lw(Ve∑=

= 1

^22 )*χ , em que h é cada célula dentro do grupo de educação ed, Ned é o

número de células dentro do grupo de educação ed, k é o número de graus de liberdade e 2he são os resíduos da regressão do termo de erro do modelo (3) estimado para o quantil

em questão contra as dummies de período.

As tabelas 3.2 e 3.3 abaixo trazem o valor das estatísticas estimadas para a mediana e

o 25° e 75° quantis da distribuição, para cada grupo de educação (hed), e os respectivos

p-valores, para cada sub-período.

Gráfico 3.1 - Variância dos salários observada e prevista

-0.10

0.00

0.10

0.20

0.30

1981

1983

1985

1987

1989

1991

1993

1995

1997

1999

2001

2003

2005

dados individuais dados agrupados prevista

23

O valor de corte na distribuição qui-quadrado ao nível de significância de 5% para,

respectivamente, 458 graus de liberdade é de 508,9. A hipótese nula do teste é a de que as

restrições são válidas.

Tabela 3.2 - Teste de validade das restrições (1981-1993) hed1 hed2 hed3 hed4

599.22 547.74 488.11 528.64 mediana 0.00 0.00 0.16 0.01

581.75 641.40 543.18 616.82 25° 0.00 0.00 0.00 0.00

590.51 602.73 519.79 497.80 75° 0.00 0.00 0.02 0.10

Fonte: PNADs de 1981 a 1993.

Tabela 3.3 - Teste de validade das restrições (1994-2006) hed1 hed2 hed3 hed4

406,26 506,21 445,94 472,38 mediana 0,96 0,06 0,65 0,31

495,66 441,58 430.36 481,06 25° 0,11 0,70 0,82 0,22

470,65 591,18 466,29 529,75 75° 0,33 0,00 0,38 0,01

Fonte: PNADs de 1994 a 2006.

O teste mostra que, a 5% de significância, enquanto no primeiro sub-período (1981 a

1993) as restrições impostas são rejeitadas na maioria dos casos, não se pode rejeitar a

hipótese de sua validade no segundo sub-período (1994 a 2006)21.

Finalmente, são feitos testes significância da diferença entre os coeficientes da

mediana e do 25° e 75° quantis em cada grupo de educação, mostrados nas tabelas 3.4 e

3.5 abaixo. Os desvios-padrão foram gerados por bootstrap com 100 replicações. Os

intervalos de confiança consideram nível de significância de 10%.

Para o sub-período de 1981-1993, os coeficientes estimados para diferentes quantis só

podem ser considerados estatisticamente diferentes entre si para o grupo de menor

qualificação (hed1), nas caudas superior e inferior da distribuição.

Já o sub-período de 1994-2006, a diferença estatística entre os coeficientes de

diferentes quantis é verificada para os termos de tendência na cauda inferior da

distribuição e de idade na cauda superior para todos os grupos de educação. Para os

21 Os testes de validade das restrições foram feitos para os demais quantis estimados. Os resultados podem ser obtidos junto a autora.

24

menos escolarizados, também se observa diferença estatística entre os coeficientes de

idade nos quantis da primeira metade da distribuição.

Tabela 3.4 - Teste de diferença dos quantis (1981-1993) hed1 hed2 hed3 hed4

coeficiente diferença intervalo de

confiança diferença intervalo de confiança diferença intervalo de

confiança diferença intervalo de confiança

tendência q50-q25 0.63 0.53 0.74 0.02 -0.07 0.11 0.04 -0.09 0.17 0.05 -0.21 0.30

(0.06) (0.06) (0.08) (0.15) q75-q50 0.13 0.02 0.23 0.07 -0.03 0.17 0.07 -0.06 0.21 0.07 -0.06 0.21

(0.06) (0.06) (0.08) (0.08) idade

q50-q25 0.06 0.01 0.11 0.06 0.03 0.09 0.05 0.00 0.10 0.02 -0.08 0.12 (0.03) (0.02) (0.03) (0.06)

q75-q50 0.11 0.08 0.14 0.07 0.03 0.11 0.03 -0.02 0.07 0.03 -0.02 0.07 (0.02) (0.02) (0.03) (0.03)

interação q50-q25 0.10 0.04 0.16 0.01 -0.05 0.06 0.04 -0.05 0.12 0.01 -0.14 0.15

(0.04) (0.04) (0.05) (0.09) q75-q50 0.03 -0.02 0.09 0.03 -0.02 0.08 0.05 -0.03 0.13 0.05 -0.03 0.13

(0.03) (0.03) (0.05) (0.05) Fonte: PNADs de 1981 a 1993.

Tabela 3.5 - Estatísticas de ajustamento do modelo - Teste de diferença dos quantis (1994-2006) hed1 hed2 hed3 hed4

coeficiente diferença intervalo de

confiança diferença intervalo

de confiança

diferença intervalo de confiança diferença intervalo de

confiança

tendência q50-q25 0.15 0.04 0.26 0.08 0.02 0.14 0.13 0.04 0.22 0.17 0.01 0.34

(0.07) (0.04) (0.06) (0.10) q75-q50 0.09 -0.01 0.18 0.11 0.02 0.20 0.07 -0.03 0.16 0.07 -0.03 0.16

(0.06) (0.05) (0.06) (0.06) idade

q50-q25 0.18 0.13 0.23 0.04 0.02 0.06 0.02 -0.02 0.06 0.05 -0.01 0.12 (0.03) (0.01) (0.02) (0.04)

q75-q50 0.10 0.06 0.14 0.11 0.08 0.14 0.06 0.02 0.09 0.06 0.02 0.09 (0.02) (0.02) (0.02) (0.02)

interação q50-q25 0.13 0.06 0.19 0.04 0.00 0.07 0.08 0.02 0.14 0.03 -0.05 0.12

(0.04) (0.02) (0.03) (0.05) q75-q50 0.00 -0.05 0.05 0.06 0.02 0.11 0.02 -0.03 0.07 0.02 -0.03 0.07

(0.03) (0.03) (0.03) (0.03) Fonte: PNADs de 1994 a 2006.

25

3.4 Construção das distribuições não-condicionais

Sejam q e qz um determinado quantil das distribuições não-condicional e condicional

de salários, tem-se que )Pr( qlwlwq <= e )Pr( zqz lwlwq <= , em que qlw e z

qlw são,

respectivamente, os logaritmos de salário do quantil q e qz. A relação entre q e qz é dada

por ∫=

=Z

z

zz N

Nqq1

, em que Nz/N é o tamanho relativo da célula z, e Z é o número total de

células. Uma vez que todas as variáveis que definem as células são discretas (idade,

grupo de educação e ano da pesquisa), a relação entre q e qz pode ser escrita como

∑=

=Z

z

zz N

Nqq1

.

Dado um conjunto de zqlw , pode-se estimar a qual quantil condicional da célula z

)( lwzq um dado salário )(lw corresponderia. Isto é estimado por:

( ) ( )⎥⎥

⎦

⎤

⎢⎢

⎣

⎡≥+≤= lwlwlwlwq z

qq

zqq

lwz minmax

21 .

Suponha que para alguma célula z, tenha-se o seguinte conjunto de zqlw ’s: (-2,66;

-1,61; -1,05; -0,81; -0,69; -0,58; -0,44; -0,37; -0,18; -0,08; 0,05; 0,14; 0,19; 0,26; 0,32;

0,37; 0,42; 0,57; 0,73; 1,20; 1,49), em que cada valor corresponde a cada um dos 21

quantis considerados, em ordem crescente.

Ou seja, o logaritmo de salário que corresponde ao 1° quantil da distribuição de

salários na célula z é -2,66, o que corresponde ao 5° quantil é -1,61 e assim por diante.

Um dado salário lw = -0,4223, numa dada célula z, corresponderia ao quantil condicional 4223.0−

zq = 32,5°, já que o máximo quantil para todos os zqlw ’s menores que -0,4223 é o 30°

e o mínimo quantil para todos os zqlw ’s maiores que -0,4223 é o 35°.

26

O quantil não-condicional correspondente ao salário lw = -0,4223 pode ser estimado

por ∑=

−− =Z

z

zz N

Nqq1

4223.04223.0 . Ao se estimar um número suficiente de pares );( lwqlw , é

possível estimar o logaritmo de salário que corresponde ao quantil q da distribuição não-

condicional de salários. Isto é estimado por:

( ) ( )⎥⎥⎦

⎤

⎢⎢⎣

⎡≥+≤= qqqqlw lw

lw

lw

lw

q minmax21 .

Suponha que o seguinte conjunto de lwq ’s tenha sido estimado: (0,5; 1,1; 7,1; 13,7;

15,8; 20,4; 26,5; 30,7; 34,9; 40,7; 44,5; 50,7; 54,2; 60,8; 64,3; 70,3; 75,3; 80,2; 85,5;

91,4; 94,7; 99,0; 99,5), em que cada um destes lwq ’s corresponde a um lw diferente. Se,

por exemplo, os lw ’s correspondentes aos quantis 7,1° e 13,7° forem, respectivamente, -

1,82 e -0,99; então lw correspondente ao 10° quantil será -1,41.

27

Este procedimento é feito para os inúmeros pontos de logaritmos de salários

encontrados no intervalo da amostra [-4;8], igualmente espaçados com uma diferença de

0,05 entre eles. A partir disso, encontram-se os 21 qlw ’s correspondentes aos quantis

considerados que caracterizam a distribuição não-condicional. Perceba que, se

)()Pr( qq lwGlwlwq =<= é a função densidade acumulada; então, a função densidade de

probabilidade empírica referente ao quantil q pode ser escrita como

)()()( ε−−= qqq lwGlwGlwg , em que ε−q é o quantil vizinho.

Assim, a média e variância da distribuição não-condicional de salários são dadas por:

)(*)( q

q

qt lwglwlwE ∑= e

[ ] )(*)()( 2 q

qt

qt lwglwElwlwVar ∑ −=

As distribuições não-condicionais são obtidas para cada ano separadamente. Além

disso, são obtidas distribuições não-condicionais para os salários observados e previstos

nos dados agrupados e para cada contrafactual desejado.

3.5 Decomposição da variância

As distribuições não-condicionais dos salários previstos a partir do modelo (3) e em

cada exercício de análise contrafactual são utilizadas na análise de decomposição da

variância. Esta análise consiste simplesmente em medir as parcelas da variância total dos

salários devidas a seus componentes intragrupos e entre grupos.

A variância do logaritmo dos salários em determinado ano t pode ser escrita como:

28

[ ] [ ] [ ]22222 )()(2)()()()( t

B

t

A

tttt lwElwElwElwElwElwVar +−=−= (4)

Escrevendo os termos A e B de outra forma, tem-se:

(A) )()( 22zt

zztt lwEflwE ∑= (4’)

(B) [ ] ∑ −=−z

tztztt lwElwEflwE )()(2)(2 2 (4’’)

em que tztzt NNf = e ztN é o número de observações da célula z e tN é o número total

de observações no ano t, de modo que ztf é o tamanho relativo da célula z no ano t.

Substituindo (A) e (B) em (4), tem-se que:

[ ] [ ]2222 )()()(2)()()()( tz

tztztztz

ztttt lwElwElwEflwEflwElwElwVar +−+=−= ∑∑ (5)

Como 1=∑z

ztf , pode-se escrever (5) como:

[ ] [ ]{ }2222 )()()(2)()()()( ttztztz

ztttt lwElwElwElwEflwElwElwVar +−=−= ∑ (6)

Somando e subtraindo o termo [ ]2)( ztlwE em (6) e rearranjando os termos, obtêm-se:

[ ] [ ] [ ]{ }2222 )()()()()(2)()( ztztttztztz

ztt lwElwElwElwElwElwEflwVar −++−= ∑

[ ]{ } [ ] [ ]{ }∑∑ +−+−=z

ttztztztztztz

ztt lwElwElwElwEflwElwEflwVar 2222 )()()(2)()()()(

[ ]

gruposentre

iância

ztztzt

ragruposiância

ztz

ztt lwElwEflwVarflwVar

var

2

intvar

)()()()( ∑∑ −+= (7)

Como os próprios nomes sugerem, a desigualdade entre grupos (between groups

dispersion) é atribuída às diferenças em capital humano, ou seja, a diferenças existentes

entre os indivíduos quanto à educação e experiência. Já a desigualdade intragrupos

(within groups dispersion) representa a parcela da desigualdade que não pode ser

explicada por estes fatores, mas sim por diferenças em características produtivas não-

observáveis entre indivíduos num mesmo grupo.

29

3.6 Análises contrafactuais

A composição da força de trabalho (segundo sua qualificação e experiência) afeta a

desigualdade de salários tanto por meio do componente intragrupos quanto do

componente entre grupos. Isto é visto pela presença do termo ztf , que fornece o tamanho

relativo de cada célula z, em ambos os componentes da expressão (7) da subseção

anterior.

3.6.1 Dispersão intragrupos

A dispersão intragrupos nada mais é do que a média das dispersões de salários em

cada grupo considerado - )( ztlwVar , ponderada pelo tamanho destes grupos - ztf . Assim,

mudanças na composição da força de trabalho representam uma alteração nos pesos

relativos das variâncias de cada grupo, de modo que o componente intragrupos como um

todo é afetado. Por outro lado, a dispersão intragrupos também pode variar simplesmente

como resultado da mudança das dispersões dentro de cada célula.

Assim, por meio de análises ceteris paribus, é possível isolar cada um destes efeitos.

Ou seja, ao se calcular a dispersão intragrupos, considerando que a composição da força

de trabalho tivesse permanecido constante em um dado ano-base, obtêm-se a parcela do

componente within devida às variâncias dentro de cada grupo. Por outro lado, ao se

manterem fixas as dispersões salariais intra-células no ano-base, tem-se uma medida do

efeito composição sobre este componente da desigualdade. Além disso, podem-se avaliar

os efeitos composição da educação e da idade isoladamente, adicionalmente mantendo-se

fixa, respectivamente, a composição etária e educacional da força de trabalho.

3.6.2 Dispersão entre grupos

A dispersão entre grupos, por sua vez, é afetada tanto pelo efeito composição quanto

pelo efeito preço. O efeito preço avalia mudanças na desigualdade de salários dadas por

alterações nos diferenciais de salários pagos aos trabalhadores de grupos distintos,

representado pelo termo [ ]2)()( tzt lwElwE − da expressão (7) da subseção anterior. Assim,

este efeito é obtido ao se calcular a dispersão entre grupos, mantendo-se fixa a

composição dos atributos produtivos dos trabalhadores.

Perceba, no entanto, que a média salarial encontrada no mercado de trabalho num

dado ano é influenciada pela composição da força de trabalho, já que

30

)()( ztz

ztt lwEflwE ∑= . Assim, ao se manter fixa esta composição, na verdade o efeito

preço reflete mudanças na diferença entre a média salarial de cada grupo em relação à

média salarial que seria observada no mercado de trabalho caso os trabalhadores

apresentassem as mesmas características produtivas do ano-base.

Novamente, pode-se obter o efeito preço da educação de maneira isolada. Para isso,

adicionalmente mantêm-se fixos os retornos à idade. Ou seja, depois de feita a regressão,

‘desligam-se’ os retornos da experiência, atribuindo-se o valor zero para os termos de

interação, que fornecem os retornos à experiência ao longo do tempo, antes de se fazer a

previsão dos salários em cada grupo de educação. Desta maneira, só os retornos da

educação estarão atuando nesta previsão, que servirá de base para o cálculo para a média

salarial dentro dos grupos.

Da mesma forma, também se pode estimar o efeito preço da idade isoladamente.

Neste caso, porém, são os retornos à educação que são mantidos fixos. Ou seja, desta vez,

são os termos de tendência, que fornecem os retornos à escolaridade ao longo do tempo,

que são ‘desligados’ antes da previsão dos salários em cada grupo de educação.

Finalmente, o efeito composição da dispersão entre grupos representa as alterações

verificadas na variância dos salários dadas por mudanças na composição da força de

trabalho quanto a seus atributos produtivos (educação e experiência), descontando o

efeito que esta mudança causa nos diferenciais de salários.

Para obtê-lo, deve-se calcular a dispersão entre grupos, mantendo-se fixos os retornos

salariais, ou seja, tanto os retornos da educação quanto os da experiência. Aqui também é

possível estimar o efeito composição da educação e da idade isoladamente,

respectivamente, fixando-se a composição de idade e de educação da força de trabalho.

Os resultados destas simulações devem ser interpretados com exercícios de estática

comparativa, ou seja, o que se está avaliando é como teria evoluído a desigualdade de

salários se apenas um determinado fator (composição ou retorno) tivesse se alterado no

período, ceteris paribus. A figura 3.1 a seguir resume a decomposição da variância.

31

Figura 3.1 – Decomposição da variância

dispersãode

salários

dispersão

intragrupos

dispersão

entre grupos

composições educacional e etária fixas → dispersão

intragrupos dada pela variância dentro dos grupos

variância dentro dos grupos fixa → dispersão intragrupos dada pelas composições etária

e educacional

variância dentro dos grupos fixa + composição etária fixa → dispersão intragrupos dada pela composição educacional

composição educacional e etária fixa → dispersão entre grupos dada pelo efeito-preço

da educação e da idade

composição educacional e etária fixa + retorno da idade

fixo → dispersão entre gruposdada pelo efeito-preço da

educação

retornos da educação e idade fixos → dispersão entre grupos dada pelo efeito-

composição da educação e da idade

retornos da educação e idade fixos + composição etária fixa → dispersão entre grupos

dada pelo efeito-composição da educação

variância dentro dos grupos fixa + composição

educacional fixa → dispersão intragrupos dada pela

composição etária

retornos da educação e idade fixos + composição de

educação fixa → dispersão entre grupos dada pelo efeito-

composição da idade

32

4 ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS

4.1 Composição da força de trabalho

Desde o início dos anos 1980, a força de trabalho brasileira vem sofrendo mudanças

importantes no que tange à sua qualificação. Entre 1981 e 2006, os trabalhadores

tornaram-se mais educados, elevando sua média de escolaridade de 4,4 para 7,4 anos.

Assim, a composição educacional da força de trabalho se alterou significativamente:

em 1981, 74,7% dos trabalhadores não haviam completado o ensino fundamental (hed1,

hed2). Em 2006, a participação relativa dos trabalhadores pouco educados era de 49,1%.

Por outro lado, a proporção de trabalhadores com qualificação intermediária (hed3)

ou superior (hed4) aumentou significativamente neste período: respectivamente de 16,6%

para 38,3% e de 8,7% para 12,6%. Fonte: PNADs de 1981 a 2006. Fonte: PNADs de 1981 a 2006.

Gráfico 4.1 - Média de escolaridade1981 a 2006

4.004.505.005.506.006.507.007.50

19811983

19851987

19891991

19931995

19971999

20012003

2005

Gráfico 4.2 - Participação relativa dos grupos educacionais na força de trabalho (%) - 1981 a 2006

5

15

25

35

45

19811983

19851987

19891991

19931995

19971999

20012003

2005

hed1 hed2 hed3 hed4

33

Embora se possa dizer que os trabalhadores brasileiros estejam mais experientes, as

mudanças etárias no mercado de trabalho neste período foram mais lentas, já que a média

de idade se elevou apenas de 38,7 em 1981 para 39,6 anos em 2006.

Os trabalhadores mais jovens (entre 25 e 29 anos, hid1) reduziram sua participação

relativa no mercado de trabalho de 22% para 19%. A parcela de indivíduos com idade

entre 30 e 39 anos (hid2) também diminuiu de 35,5% para 34,1%.

Por sua vez, a proporção de trabalhadores com idade entre 40 e 49 anos (hid3), bem

como a de trabalhadores mais velhos (50 anos ou mais, hid4), se elevou de 25,8% para

28,4% e de 16,7% para 18,5% no período.

Fonte: PNADs de 1981 a 2006. Fonte: PNADs de 1981 a 2006.

Gráfico 4.3 - Média de idade1981 a 2006

37.00

37.5038.00

38.50

39.0039.50

40.00

19811983

19851987

19891991

19931995

19971999

20012003

2005

Gráfico 4.4 - Participação relativa dos grupos etários na força de trabalho (%) - 1981 a 2006

5

15

25

35

45

19811983

19851987

19891991

19931995

19971999

20012003

2005

hid1 hid2 hid3 hid4

34

Outro aspecto importante se refere à evolução da dispersão dos atributos produtivos

dos trabalhadores. A iniqüidade educacional, medida pelo desvio-padrão da escolaridade,

se elevou significativamente de 4,29 para 4,57 anos entre 1981 e 2006.

No entanto, este aumento foi quase que totalmente concentrado nos anos 1980, já que

o desvio-padrão da educação atingiu o valor de 4,58 em 1988 e se manteve praticamente

constante por todo o restante do período.

Fonte: PNADs de 1981 a 2006.

A dispersão etária se reduziu significativamente entre 1981 (9,71 anos) e 2001 (9,38

anos). Porém, a partir deste ano tem-se verificado um aumento expressivo no desvio-

padrão de idade no mercado de trabalho, que em 2006 atingiu o valor de 9,63 anos.

Fonte: PNADs de 1981 a 2006.

Gráfico 4.5 - Desvio-padrão de escolaridade1981 a 2006

4.20

4.304.40

4.50

4.604.70

4.80

19811983

19851987

19891991

19931995

19971999

20012003

2005

Gráfico 4.6 - Desvio-padrão de idade1981 a 2006

9.20

9.309.40

9.50

9.609.70

9.80

19811983

19851987

19891991

19931995

19971999

20012003

2005

35

4.2 Evolução salarial

Nos anos 1980, a média salarial apresentou forte flutuação, sem nenhuma tendência

claramente definida. No ano de 1986, a média de rendimentos do mercado sofreu

aumento significativo, de cerca de 35% em relação ao ano anterior.

De modo geral, na primeira metade dos anos 1990 a média salarial apresentou um

período de queda (de 1,19 para 0,99 - entre 1989 e 1993) e outro de elevação (de 0,99

para 1,21 - entre 1993 e 1996).

Entre 1998 e 2001, os salários médios voltaram a se reduzir (de 1,21 para 1,12). No

período recente, a média salarial aumentou continuamente, atingindo em 2006 o maior

valor de todo o período (1,33), com exceção do ano de 1986.

Fonte: PNADs de 1981 a 2006.

Nos anos 1980, a média de salários dos grupos educacionais acompanhou a evolução

dos salários médios do mercado de trabalho. Entretanto, as perdas salariais do período

1987-91 foram menores para os trabalhadores mais qualificados (hed4) em 10 p.p.

Entre 1994 e 2001, nota-se que os indivíduos com alta qualificação (hed4) auferiam

ganhos salariais maiores do que os demais trabalhadores no mercado de trabalho (cerca

de 10 p.p.), principalmente em relação aqueles com baixa escolaridade (hed1).

No período recente (2001 a 2006) ocorreu o oposto. Os trabalhadores com ensino

fundamental incompleto perceberam um aumento salarial expressivo (de 22% e 17%,

respectivamente para os que estudaram até 3 anos – hed1 - e entre 4 e 7 anos – hed2).

Gráfico 4.7 - Média do logarítmo dos salários1981 a 2006

0.901.001.101.201.301.401.501.60

19811983

19851987

19891991

19931995

19971999

20012003

2005

36

Enquanto isso, o aumento salarial dos trabalhadores com qualificação média ou

superior foi bem menor (respectivamente, de 7% para hed3 e 3% para hed4). Na verdade,

até 2004, os salários médios dos indivíduos mais qualificados vinham se reduzindo.

Obs.: mudança cumulativa. Fonte: PNADs de 1981 a 1993. Obs.: mudança cumulativa. Fonte: PNADs de 1993 a 2006.

De maneira geral, pode-se notar que a média salarial se comporta do acordo com o

‘ciclo de vida dos salários’. Isto porque os salários médios tendem a aumentar com a

idade (entre 25 e 49 anos), mas passam a se reduzir quando o trabalhador atinge a

maturidade (50 anos ou mais).

Entre 1981 e 1995, não havia grandes diferenças entre as remunerações médias dos

trabalhadores mais jovens e mais velhos (hid1 e hid4), que recebem os menores salários,

bem como entre as dos trabalhadores com idade intermediária (hid2 e hid3), que recebem

salários mais elevados.

Gráfico 4.8 - Média do logarítmo dos saláriospor grupos de educação - 1981 a 1993

-0.50-0.40-0.30-0.20-0.100.000.100.200.30

19811982

19831984

19851986

19871988

19891990

19911992

1993

hed1 hed2 hed3 hed4

Gráfico 4.9 - Média do logarítmo dos saláriospor grupos de educação - 1994 a 2006

-0.10

0.00

0.10

0.20

0.30

19941995

19961997

19981999

20002001

20022003

20042005

2006

hed1 hed2 hed3 hed4

37

Ou seja, grosso modo, podem-se observar apenas duas médias salariais distintas ao

longo do ciclo de vida. No entanto, a partir do Plano Real, as diferenças salariais por

idade tornaram-se mais expressivas. Obs.: mudança cumulativa. Fonte: PNADs de 1981 a 2006.

4.3 Desigualdade de salários

Entre 1981 e 1989, a desigualdade de salários - medida com o desvio-padrão do

logaritmo dos salários - se elevou substancialmente de 0,98 para 1,12. Depois de uma

forte redução no início dos anos 1990 (para 1,04 em 1992), a iniqüidade salarial manteve-

se praticamente inalterada nesta década (em torno de 1,05 entre 1992 e 1997).

Desde 1997, a dispersão salarial tem-se reduzido praticamente de forma contínua.

Esta redução tem sido ainda mais significativa no período recente. Entre 2001 e 2006, o

desvio-padrão dos salários diminuiu de 1,02 para 0,96.

Apesar disso, esta diminuição da desigualdade salarial parece ter ocorrido

principalmente entre 2001 e 2004, já que a partir de então o desvio-padrão dos salários

praticamente não se alterou (ficando no patamar de 0,96 em 2005 e 2006).

Gráfico 4.10 - Média do logarítmo dos saláriospor grupos de idade - 1981 a 2006

-0.40-0.30-0.20-0.100.000.100.200.300.40

19811983

19851987

19891991

19931995

19971999

20012003

2005

hid1 hid2 hid3 hid4

38

Fonte: PNADs de 1981 a 2006.

Grosso modo, a desigualdade salarial dentro dos grupos educacional e etário

aumentou nos anos de 1980, permanecendo praticamente constante na primeira metade

dos anos 1990. A partir de 1997, a dispersão intragrupos passou a se reduzir, exceto entre

os indivíduos mais educados (hed4). Obs.: mudança cumulativa. Fonte: PNADs de 1981 a 2006.

Gráfico 4.11 - Desvio-padrão do logarítmo dos salários1981 a 2006

0.95

1.00

1.05

1.10

1.15

19811983

19851987

19891991

19931995

19971999

20012003

2005

Gráfico 4.12 - Desvio-padrão do logarítmo dos saláriospor grupos de educação - 1981 a 2006

-0.1

0

0.1

0.2

19811983

19851987

19891991

19931995

19971999

20012003

2005

hed1 hed2 hed3 hed4

39

Obs.: mudança cumulativa. Fonte: PNADs de 1981 a 2006.

4.4 Retornos salariais

Nos anos 1980, os retornos médios à educação e à idade aumentaram,

respectivamente, de 15,4% para 16,2% e de 8,6% para 11,2% (entre 1981 e 1988).

Entre 1988 e 1997, o retorno educacional médio se reduziu num primeiro momento

(de 16,2% para 14,2%, entre 1988 e 1991), voltando a se elevar posteriormente (para

14,8% em 1997).

A partir de 1997, o diferencial salarial médio relacionado à educação vem diminuindo

continuamente, tendo atingido o valor de 13% em 2006.

Por outro lado, os retornos médios à idade reduziram-se expressivamente desde 1988,

atingindo o valor de 7,2% em 2006.

Fonte: PNADs de 1981 a 2006.

Gráfico 4.14 - Retornos médios à educação1981 a 2006

12.013.014.015.016.017.0

19811983

19851987

19891991

19931995

19971999

20012003

2005

Gráfico 4.13 - Desvio-padrão do logarítmo dos saláriospor grupos de idade - 1981 a 2006

-0.15-0.1

-0.050

0.050.1

0.150.2

19811983

19851987

19891991

19931995

19971999

20012003

2005

hid1 hid2 hid3 hid4

40

Fonte: PNADs de 1981 a 2006.

Apesar desta tendência generalizada de diminuição dos retornos médios à educação e

à idade, os diferenciais salariais relacionados a cada grupo educacional e etário vêm

evoluindo de maneiras distintas.

Enquanto os retornos ao ensino fundamental e médio reduziram-se bruscamente ao

longo de todo o período, o ganho salarial do ensino superior aumentou

significativamente.

Em 1981, um trabalhador que tivesse completado o ensino primário (no mínimo 4

anos de estudos - hed2) receberia salários 60% maiores do que um trabalhador com o

ensino primário incompleto (hed1). Em 2006, esta diferença era de 45%.

Do mesmo modo, a diferença salarial entre indivíduos com qualificação intermediária

(ensino fundamental completo ou algum ensino médio – hed3) e com ensino fundamental

incompleto (hed2) passou de 64% em 1981 para 47% em 2006.

Por outro lado, os retornos salariais ao ensino superior aumentaram. Em 1981,

trabalhadores que tivessem ao menos iniciado a faculdade recebiam salários 92% maiores

do que aqueles que possuíam o ensino médio. Em 2006, este ganho era de 105%.

Entretanto, o aumento contínuo dos retornos salariais do ensino superior ocorreu até o

ano de 2002 (quando atingiram 110%). Deste ano até 2006, o prêmio salarial da alta

qualificação diminuiu 5 p.p.

Gráfico 4.15 - Retornos médios à idade1981 a 2006

6.0

7.08.0

9.0

10.011.0

12.0

19811983

19851987

19891991

19931995

19971999

20012003

2005

41

Fonte: PNADs de 1981 a 2006.

Entre 1981 e 2006, o diferencial salarial de indivíduos na faixa de 30 anos (relativos

aos trabalhadores mais novos) flutuou em torno de 24,5%. Já os retornos salariais de

indivíduos na faixa de 40 anos (em relação aos de 30) aumentaram de 12,1% para 18,4%.

A mudança mais expressiva está no diferencial salarial dos trabalhadores mais velhos

(com 50 anos ou mais). Em 1981, sua remuneração era 3% inferior à de indivíduos na

faixa dos 40 anos. Em 2006, ela passou a ser 8,5% superior.

Fonte: PNADs de 1981 a 2006.

4.5 Evolução salarial por quantis

Ao longo do período 1981 e 2005, podem-se definir dois sub-períodos distintos em

relação à evolução dos salários por quantis. Até 1993, as oscilações salariais foram

Gráfico 4.16 - Diferenciais de salários por educação - 1981 a 2006

40.050.060.070.080.090.0

100.0110.0

19811983

19851987

19891991

19931995

19971999

20012003

2005

hed2/hed1 hed3/hed2 hed4/hed3

Gráfico 4.17 - Diferenciais de salários por idade - 1981 a 2006

-10.0

0.0

10.0

20.0

30.0

19811983

19851987

19891991

19931995

19971999

20012003

2005

hid2/hid1 hid3/hid2 hid4/hid3

42

desfavoráveis aos trabalhadores do primeiro décimo da distribuição, cujas perdas salariais

foram maiores do que aquelas verificadas entre os indivíduos do quinto e nono

décimos22.

Após o Plano Real, vem ocorrendo exatamente o oposto. Entre 1997 e 2001, ambos

os trabalhadores melhor e pior remunerados sofreram uma redução salarial, mas esta

diminuição foi mais acentuada entre os trabalhadores mais ricos.

A partir de 2001, o crescimento dos salários dos trabalhadores na cauda inferior foi

contínuo e bastante expressivo (34%); além de muito superior ao aumento dos salários

dos trabalhadores na cauda superior (12%).

Fonte: PNADs de 1981 a 1993. Fonte: PNADs de 1993 a 2006.

22 Esta tendência é verificada a partir de 1986. Até este ano, as variações salariais não diferiram entre os quantis.

Gráfico 4.18 - Mudança cumulativa nos quantis do logarítmo dos salários - 1981 a 1993

-0.50-0.30-0.100.100.300.50

19811982

19831984

19851986

19871988

19891990

19911992

1993

10° mediana 90°

Gráfico 4.19 - Mudança cumulativa nos quantis do logarítmo dos salários - 1994 a 2006

-0.100.000.100.200.300.40

19941995

19961997

19981999

20002001

20022003

20042005

2006

10° mediana 90°

43

5 RESULTADOS

5.1 Resultados das regressões

Nos dois sub-períodos (1981-1993 e 1994-2006), os termos de tendência e idade são

significantes em cada um dos grupos de educação e em todas as regressões (para a

mediana e para o 25° e 75° quantis – tabelas 5.1 a 5.6).

A diferença de magnitude nos coeficientes de tendência entre os grupos de

escolaridade revela uma mudança nos retornos salariais relacionados à educação ao longo

do tempo.

Os coeficientes de idade também diferem significativamente entre os grupos de

educação, o que mostra que os retornos à experiência são bastante distintos entre os

níveis de escolaridade.

Os termos de interação não são significantes entre 1981-1993, mas passam a ser

significantes no período 1994-2006. Isto pode significar uma mudança nos retornos à

experiência ao longo do tempo ou a importância de efeitos coorte a partir de meados dos

anos 1990.

De fato, a evolução salarial ao longo do ciclo de vida por grupos de educação revela

aspectos interessantes:

A taxa de depreciação do capital humano é maior entre trabalhadores menos

educados, o que mostra que de fato os retornos à experiência diferem entre os níveis de

qualificação.

Para os trabalhadores com menor escolaridade, os salários passam a decrescer antes

(no ciclo de vida) do que para aqueles que estudaram mais. O tipo de ocupação deve

explicar este padrão, já que indivíduos menos escolarizados se alocam em atividades que

exigem maior esforço físico.

Por outro lado, a taxa de depreciação do capital humano parece ter diminuído ao

longo do tempo, ou seja, a magnitude da redução salarial a partir da maturidade do

trabalhador no mercado de trabalho é menor em 2006 do que em 1986 e 1996.

Além disso, percebe-se que o ponto de inflexão do ciclo de vida dos salários tem-se

tornado mais tardio ao longo do tempo: a redução dos salários relacionada à idade tem

44

ocorrido em faixas etárias mais elevadas ao longo do tempo, de forma ainda mais intensa

na última década (pelo menos para os indivíduos com menor qualificação).

Estes resultados devem estar relacionados de alguma forma com um aumento de

produtividade das coortes mais novas de trabalhadores, relacionadas a melhorias nas

condições de saúde ou da qualidade da educação básica ou ainda de mudanças nas

habilidades dos indivíduos mais novos.

Finalmente, entre 1994 a 2006, verificam-se diferenças significativas entre os

coeficientes dos diferentes quantis em cada grupo de educação. Isto sugere que devem ter

ocorrido mudanças importantes na distribuição de salários dentro dos grupos

educacionais e etários ao longo do tempo, principalmente entre os menos educados e na

cauda inferior da distribuição.

Tabela 5.1 - Coeficientes da regressão por quantis (1981-1993)

mediana hed1 hed2 hed3 hed4 t -1.16* -0.94* -0.70* -0.77* (0.16) (0.14) (0.14) (0.17) t2 2.02* 1.66* 1.30* 1.71* (0.29) (0.26) (0.25) (0.30) t3 -1.15* -1.01* -0.89* -1.18* (0.16) (0.15) (0.14) (0.17) idade 0.21* 0.45* 0.64* 1.07* (0.06) (0.06) (0.06) (0.07) idade2 -0.05 -0.12* -0.16* -0.42* (0.04) (0.04) (0.04) (0.05) idade3 0.00 0.00 0.00 0.05* (0.01) (0.01) (0.01) (0.01) t*idade 0.13 0.11 0.00 0.00 (0.09) (0.08) (0.09) (0.10) t*idade2 -0.01 0.01 0.03*** 0.05** (0.02) (0.02) (0.02) (0.02) t2*idade -0.06 -0.08 -0.10*** -0.11*** (0.05) (0.05) (0.06) (0.07) constante 0.52* 1.01* 1.53* 2.28* (0.03) (0.03) (0.03) (0.04) Obs.: significância: * 1%; **5%; *** 10%. Fonte: PNADs de 1981 a 1993.

45

Tabela 5.2 - Coeficientes da regressão por quantis (1981-1993) 25° hed1 hed2 hed3 hed4

t -0.52* -0.97* -0.74* -0.73* (0.15) (0.15) (0.15) (0.19) t2 0.81* 1.41* 1.13* 1.75* (0.27) (0.28) (0.28) (0.34) t3 -0.60* -0.79* -0.73* -1.29* (0.15) (0.15) (0.15) (0.19) idade 0.15* 0.39* 0.59* 1.05* (0.06) (0.06) (0.06) (0.08) idade2 -0.03 -0.11* -0.16* -0.40* (0.04) (0.04) (0.04) (0.05) idade3 0.00 0.00 0.01 0.05* (0.01) (0.01) (0.01) (0.01) t*idade 0.02 0.11 0.04 -0.01 (0.08) (0.09) (0.10) (0.12) t*idade2 -0.02 0.01 0.03 0.02 (0.02) (0.02) (0.02) (0.03) t2*idade 0.04 -0.09*** -0.12** -0.06 (0.05) (0.06) (0.06) (0.08) constante 0.09* 0.58* 1.06* 1.75* (0.03) (0.03) (0.03) (0.04) Obs.: significância: * 1%; **5%; *** 10%. Fonte: PNADs de 1981 a 1993.

Tabela 5.3 - Coeficientes da regressão por quantis (1981-1993) 75° hed1 hed2 hed3 hed4

t -1.03* -0.87* -0.77* -1.05* (0.16) (0.14) (0.14) (0.17) t2 2.06* 1.72* 1.59* 2.18* (0.28) (0.26) (0.26) (0.30) t3 -1.27* -1.09* -1.09* -1.38* (0.16) (0.14) (0.14) (0.17) idade 0.32* 0.52* 0.67* 0.96* (0.06) (0.06) (0.06) (0.07) idade2 -0.09** -0.13* -0.15* -0.37* (0.04) (0.04) (0.04) (0.04) idade3 0.00 0.01 0.00 0.05* (0.01) (0.01) (0.01) (0.01) t*idade 0.16*** 0.08 -0.05 0.15 (0.08) (0.08) (0.09) (0.10) t*idade2 -0.03*** 0.01 0.03 0.02 (0.02) (0.02) (0.02) (0.02) t2*idade -0.03 -0.08 -0.03 -0.14** (0.05) (0.05) (0.06) (0.07) constante 0.91* 1.42* 2.03* 2.80* (0.03) (0.03) (0.03) (0.04) Obs.: significância: * 1%; **5%; *** 10%. Fonte: PNADs de 1981 a 1993.

46

Tabela 5.4 - Coeficientes da regressão por quantis (1994-2006) mediana hed1 hed2 hed3 hed4

t 0.44* 0.50* 0.50* 0.54* (0.06) (0.06) (0.07) (0.12) t2 -1.09* -1.51* -1.72* -1.48* (0.10) (0.10) (0.11) (0.20) t3 0.81* 0.96* 1.03* 0.79* (0.05) (0.05) (0.06) (0.10) idade 0.23* 0.32* 0.45* 0.81* (0.02) (0.02) (0.03) (0.05) idade2 -0.03** -0.03** -0.08* -0.26* (0.01) (0.01) (0.02) (0.03) idade3 -0.01* -0.01* 0.00 0.03* (0.00) (0.00) (0.00) (0.01) t*idade -0.13* -0.10* -0.06 -0.08 (0.03) (0.03) (0.04) (0.06) t*idade2 0.03* 0.03* 0.01*** 0.00 (0.01) (0.01) (0.01) (0.01) t2*idade 0.00 0.00 0.00 0.06*** (0.02) (0.02) (0.02) (0.04) constante 0.23* 0.76* 1.23* 2.03*

(0.01) (0.01) (0.01) (0.03) Obs.: significância: * 1%; **5%; *** 10%. Fonte: PNADs de 1993 a 2006. O ano de 1994 se refere à interpolação simples dos anos subjacentes.

Tabela 5.5 - Coeficientes da regressão por quantis (1994-2006) 25° hed1 hed2 hed3 hed4

t 0.29* 0.58* 0.63* 0.72* (0.07) (0.06) (0.06) (0.13) t2 -0.69* -1.52* -1.64* -1.87* (0.12) (0.10) (0.11) (0.22) t3 0.55* 1.02* 0.97* 1.03* (0.07) (0.05) (0.05) (0.11) idade 0.05*** 0.27* 0.43* 0.75* (0.03) (0.02) (0.02) (0.05) idade2 0.03*** -0.01 -0.10* -0.25* (0.02) (0.01) (0.02) (0.03) idade3 -0.01* -0.01* 0.01*** 0.03* (0.00) (0.00) (0.00) (0.01) t*idade 0.00 -0.14* -0.14* -0.11*** (0.04) (0.03) (0.04) (0.07) t*idade2 0.00 0.04* 0.02* -0.01 (0.01) (0.01) (0.01) (0.01) t2*idade 0.00 -0.02 0.04** 0.09** (0.02) (0.02) (0.02) (0.04) constante -0.12* 0.29* 0.72* 1.52*

(0.02) (0.01) (0.01) (0.03) Obs.: significância: * 1%; **5%; *** 10%. Fonte: PNADs de 1993 a 2006. O ano de 1994 se refere à interpolação simples dos anos subjacentes.

47

Tabela 5.6 - Coeficientes da regressão por quantis (1994-2006) 75° hed1 hed2 hed3 hed4

t 0.52* 0.39* 0.44* 0.35* (0.07) (0.07) (0.07) (0.13) t2 -1.41* -1.45* -1.72* -1.04* (0.12) (0.12) (0.12) (0.21) t3 0.91* 0.94* 1.00* 0.56* (0.06) (0.06) (0.06) (0.11) idade 0.33* 0.43* 0.51* 0.86* (0.03) (0.03) (0.03) (0.05) idade2 -0.06* -0.06* -0.09* -0.29* (0.02) (0.02) (0.02) (0.03) idade3 0.00 0.00 0.00 0.04* (0.00) (0.00) (0.00) (0.01) t*idade -0.13* -0.17* -0.04 -0.03 (0.03) (0.04) (0.04) (0.07) t*idade2 0.03* 0.05* 0.00 -0.02 (0.01) (0.01) (0.01) (0.01) t2*idade 0.01 0.00 0.03 0.06 (0.02) (0.02) (0.02) (0.04) constante 0.69* 1.17* 1.73* 2.52*

(0.02) (0.02) (0.02) (0.03) Obs.: significância: * 1%; **5%; *** 10%. Fonte: PNADs de 1993 a 2006. O ano de 1994 se refere à interpolação simples dos anos subjacentes.

Figura 5.1 – Perfil do ciclo de vida dos salários por grupos de educação

Fonte: PNADs de 1986, 1996 e 2006.

Perfil do ciclo de vida dos salários (hed1)

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

0.30

25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 58

1986 1996 2006

Perfil do ciclo de vida dos salários (hed2)

0.00

0.10

0.20

0.30

0.40

0.50

0.60

25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 58

1986 1996 2006

Perfil do ciclo de vida dos salários (hed3)

0.000.100.200.300.400.500.600.700.80

25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 58

1986 1996 2006

Perfil do ciclo de vida dos salários (hed4)

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1.20

25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 58

1986 1996 2006

48

5.2 Decomposição da variância dos salários

De maneira geral, podem-se estabelecer três momentos distintos para a trajetória da

desigualdade de rendimentos do trabalho no Brasil nos últimos 25 anos (ver gráfico 5.1).

Durante a década de 1980, a variância dos salários sofreu um aumento expressivo, de

0,87 em 1981 para 1,10 em 1988. Depois de sofrer uma forte redução no início dos anos

1990 (0,96 em 1992), a desigualdade salarial manteve-se estável ao longo de quase toda a

década (em média de 0,98 entre 1992 e 1997).

Desde então, a dispersão de rendimentos do trabalho vem sofrendo uma redução

contínua: entre 1997 e 2001, a variância dos salários passou de 0,99 para 0,91. No

período recente, a queda da desigualdade salarial se acelerou: em 2006, a variância dos

salários atingiu o menor valor do período (0,79).

Fonte: PNADs de 1981 a 2006. Os componentes intragrupos e entre grupos correspondem a cerca de 62% e 38% da

variância total dos salários. Nesta decomposição, o maior peso relativo da variância

intragrupos se deve ao fato de que ele contabiliza todas as diferenças observáveis entre os

trabalhadores que não se referem ao capital humano, além dos fatores não-observáveis.

De maneira geral, a trajetória da variância dos salários foi acompanhada por

mudanças no componente intragrupos ao longo de todo o período (ver gráficos 5.2 e 5.3).

Isto significa que as oscilações de curto prazo da dispersão salarial são explicadas por

outros fatores que não as diferenças produtivas entre os trabalhadores.

A parcela da desigualdade de salários explicada por diferenças de educação e

experiência dos trabalhadores – a variância entre grupos - manteve-se praticamente

Gráfico 5.1 - Decomposição da variância dos salários

0.000.200.400.600.80

1.001.20

1981

1983

1985

1987

1989

1991

1993

1995

1997

1999

2001

2003

2005

prevista intragrupos entre grupos

49

constante até 1997 (exceto por uma forte queda em 1986), a partir de quando passou a

declinar continuamente até 2006.

Em 2005/06, a queda da desigualdade salarial pode ser atribuída à redução da

variância dos salários entre indivíduos com diferentes níveis de qualificação, já que o

componente intragrupos da dispersão salarial praticamente não se alterou.

Obs.: mudança cumulativa. Fonte: PNADs de 1981 a 1993. Obs.: mudança cumulativa. Fonte: PNADs de 1993 a 2006.

5.2.1 Dispersão salarial entre grupos:

5.2.1.1 Efeito-preço

A trajetória da desigualdade de salários explicada por diferenças produtivas dos

trabalhadores nos últimos 25 anos foi seguida pelas variações no efeito-preço total, que

Gráfico 5.2 - Decomposição da variância dos salários - 1981 a 1993

-0.10-0.050.000.050.100.150.200.25

1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993

prevista intragrupos entre grupos

Gráfico 5.3 - Decomposição da variância dos salários - 1994 a 2006

-0.25

-0.20

-0.15

-0.10

-0.05

0.00

0.05

1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

prevista intragrupos entre grupos

50

inclui tanto as tendências de curto-prazo dos salários quanto as mudanças nos retornos da

educação e da experiência dos trabalhadores (gráficos 5.4 e 5.5).

Obs.: mudança cumulativa. Fonte: PNADs de 1981 a 1993. Obs.: mudança cumulativa. Fonte: PNADs de 1993 a 2006. Entre 1982 a 1985, a contribuição da variância entre grupos sobre a desigualdade

manteve-se constante em cerca de 42%, o que representa um aumento de 5% em relação

ao início dos anos 1980.

Em 1986, a variância entre grupos se reduziu bruscamente, passando a explicar 32%

da desigualdade total de salários. Isto se deveu a uma forte redução do efeito preço,

relacionada à diminuição dos retornos à educação (de 1,2 p.p. de 1985 para 1986).

A diminuição no diferencial de remuneração relacionado à escolaridade representa

muito mais um efeito artificial de mudanças no diferencial de salários entre trabalhadores

com baixos e altos salários, fruto das medidas adotadas no Plano Cruzado.

Gráfico 5.4 - Variância entre grupos - 1981 a 1993

-0.10

-0.05

0.00

0.05

0.10

1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993

entre grupos ef. preço ef. composição

Gráfico 5.5 - Variância entre grupos - 1994 a 2006

-0.10

-0.08

-0.06

-0.04

-0.02

0.00

0.02

1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

entre grupos ef. preço ef. composição

51

Isto porque em 1986, o abono salarial foi estabelecido em 8% para todos os salários

na economia, exceto para o salário mínimo, cuja correção foi fixada em 16%, além do

gatilho salarial de 20%. A taxa de inflação se reduziu de 239% a.a. para 59% a.a.

Entre 1987 e 1990, o componente entre grupos da desigualdade salarial flutuou

bastante, como conseqüência das bruscas variações salariais oriundas dos diversos planos

de estabilização adotados neste período.

No início dos anos 1990 (1990-92/93), a dispersão salarial explicada pelos atributos

produtivos dos trabalhadores sofreu outra queda importante. Novamente, pode-se atribuir

este resultado à redução artificial dos retornos da educação (de 1,5 p.p. entre 1990-92),

associada ao aumento no valor real do salário mínimo (de 46,5% entre 1990-92).

Então, a redução observada do gap salarial entre trabalhadores de diferentes grupos

educacionais (em 1986 entre 1990-93) pode refletir a diminuição das diferenças de

salários entre trabalhadores com baixas remunerações (atreladas ao salário mínimo) e

aqueles com remunerações mais elevadas23.

Por outro lado, os elevados retornos à educação (média de 15,6% na década de 1980)

explicam o efeito positivo dos preços da escolaridade sobre a desigualdade de renda entre

diferentes grupos de educação neste período (gráfico 5.6).

Os retornos à idade, por sua vez, apresentam um impacto quase nulo sobre a

dispersão de salários entre grupos até 1988, a despeito do forte aumento nos preços da

experiência verificado neste período.

A partir deste ano, o efeito-preço da idade apresenta impacto negativo sobre a

desigualdade de salários (embora bastante reduzido), provavelmente associado à redução

nos retornos à experiência.

23 Para resultados sobre o impacto do salário mínimo sobre a desigualdade de renda, ver Fajnzylber (2001), Lemos (2001), Rodrigues (2003), Firpo e Reis (2006).

52

Obs.: mudança cumulativa. Fonte: PNADs de 1981 a 1993.

De modo geral, as tendências salariais dos trabalhadores com baixa e alta qualificação

(hed1 e hed4) parecem ser as principais responsáveis pelo impacto positivo do efeito-

preço da escolaridade sobre a dispersão salarial entre grupos (gráfico 5.7).

Este resultado corrobora a conclusão da literatura de que o processo inflacionário

deve ter penalizado de forma mais (menos) severa os trabalhadores localizados em

quantis inferiores (superiores) da distribuição de salários24.

Obs.: mudança cumulativa. Fonte: PNADs de 1981 a 1993.

A partir de 1994, com a estabilização macroeconômica, a trajetória da dispersão

salarial entre grupos tornou-se mais ‘bem-comportada’. Desde 1997, a desigualdade de

24 Bonelli e Ramos (1993) argumentam que os trabalhadores dos estratos inferiores da distribuição de salários apresentaram perdas absolutas nos rendimentos do trabalho na década de 1980.

Gráfico 5.7 - Variância entre gruposefeito preço por grupos de educação - 1981 a 1993

-0.01

0.00

0.01

0.02

0.03

0.04

1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993

hed1 hed2 hed3 hed4

Gráfico 5.6 - Variância entre gruposefeito preço - 1981 a 1993

-0.08-0.06-0.04-0.020.000.020.040.06

1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993

ef. preço ef. preço educação ef.preço idade

53

rendimentos do trabalho explicada pela diferença de atributos produtivos dos

trabalhadores passou a declinar contínua e significativamente até 2006.

Este resultado se deve ao efeito-preço do capital humano, que tem atuado de forma a

reduzir a desigualdade de salários entre grupos. A explicação para isto está na redução

dos retornos salariais médios relacionados à qualificação dos indivíduos (gráfico 5.8).

Obs.: mudança cumulativa. Fonte: PNADs de 1993 a 2006. Entre 1994 e 2006, as diferentes mudanças nos diferenciais de salariais entre os

grupos de escolaridade parecem se relacionar de formas distintas com a variação da

desigualdade de salários (gráfico 5.9).

Obs.: mudança cumulativa. Fonte: PNADs de 1993 a 2006.

Basicamente, verificou-se uma redução nos diferenciais salariais entre trabalhadores

com ensino fundamental ou médio (hed2/hed1 e hed3/hed2), além do aumento nos

retornos ao ensino superior até 2002 e sua redução a partir deste ano (hed4/hed3).

Gráfico 5.8 - Variância entre gruposefeito preço - 1994 a 2006

-0.10-0.08-0.06-0.04-0.020.000.02

1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

ef. preço ef. preço educação ef.preço idade

Gráfico 5.9 - Variância entre gruposefeito preço por grupos de educação - 1994 a 2006

-0.06-0.05-0.04-0.03-0.02-0.010.000.010.02

1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

hed1 hed2 hed3 hed4

54

Assim, a partir de 2001, o crescimento expressivo da média salarial dos trabalhadores

menos escolarizados (hed1), que se concentram nos decis inferiores da distribuição (1 e

2), atuou no sentido de reduzir a desigualdade entre grupos.

Da mesma forma, a queda da remuneração dos indivíduos com qualificação

intermediária (hed3), que se localizam em decis posteriores à mediana (6, 7 e 8), também

se associou à diminuição da dispersão salarial entre grupos.

Por outro lado, a evolução dos salários dos trabalhadores altamente qualificados

(hed4), que vinha atuando no aumento da dispersão de salários entre grupos até 2002,

passou a contribuir para sua redução a partir deste ano.

Isto porque os indivíduos mais qualificados, que ocupam a cauda superior da

distribuição de salários (decis 8 e 9), sofreram as menores perdas salariais relativas até

2002, momento em que seus salários passaram a declinar pelo menos até 2005.

Embora a remuneração dos trabalhadores com primário completo (hed2) também ter

se elevado nos últimos anos, ela não impactou a variância entre grupos, talvez pelo fato

de que estes indivíduos se localizam em torno da mediana da distribuição (decis 4, 5 e 6).

5.2.1.2 Efeito-composição

As mudanças na composição da força de trabalho relativas às características

produtivas dos indivíduos também se relacionam de maneira significativa com o aumento

da desigualdade entre grupos no período de 1981 a 1993 (gráfico 5.10).

Obs.: mudança cumulativa. Fonte: PNADs de 1981 a 1993.

Gráfico 5.10 - Variância entre gruposefeito composição - 1981 a 1993

0.000.010.020.030.040.05

1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993

ef. composição ef. composição educaçãoef.composição idade

55

De maneira geral, as trajetórias do efeito-composição total e do efeito-composição de

educação caminharam juntas. Até 1988, o impacto das mudanças educacionais sobre o

aumento da desigualdade entre grupos é fortemente crescente.

Entre 1988 e 1993, o impacto do efeito-composição de educação sobre a variância

dos salários entre os grupos de qualificação se reduziu, assim como o do efeito-

composição total.

Claramente, o que explica este resultado é o forte aumento da desigualdade

educacional entre 1980 e 1988 e uma posterior redução do desvio-padrão da escolaridade

entre 1989 e 1993.

Estes resultados são consistentes com a previsão de Knight e Salbot (1985) de que a

desigualdade de educação tende a aumentar nos momentos iniciais da expansão

educacional, que ocorreu no Brasil no início dos anos 1980.

As melhorias nos níveis básicos de escolaridade na década de 1980 devem ser as

maiores responsáveis pelo aumento da desigualdade educacional no mercado de trabalho

neste período (gráfico 5.11).

Isto porque as mudanças na variância de educação relacionam-se principalmente à

diminuição da participação relativa dos trabalhadores com menor qualificação (hed1 e

hed2) e ao aumento da proporção de indivíduos com qualificação intermediária (hed3)25.

Obs.: mudança cumulativa. Fonte: PNADs de 1981 a 2006. No período de 1994 a 2006, o efeito-composição total e o efeito-composição de

educação apresentam impactos praticamente nulos (mas ainda positivos) sobre a 25 Estes resultados são obtidos a partir da estimação do efeito-composição da evolução educacional sobre a variância da escolaridade.

Gráfico 5.11 - Desigualdade de educação

-0.20-0.100.000.100.20

0.300.40

1981

1983

1985

1987

1989

1991

1993

1995

1997

1999

2001

2003

2005

hed1 hed2 hed3 hed4

56

dispersão salarial entre grupos (gráfico 5.12). Provavelmente, a estabilidade da

desigualdade educacional (torno de 4,57) deve dar conta deste resultado.

Obs.: mudança cumulativa. Fonte: PNADs de 1993 a 2006. O envelhecimento da força de trabalho também atou de forma a elevar a dispersão

salarial entre grupos no período de 1981 a 1993, a despeito do fato de que neste período a

variância de experiência entre os trabalhadores se reduziu bruscamente.

Um resultado interessante é o forte impacto positivo da composição etária sobre a

desigualdade de salários entre grupos a partir de 2001, que também pode ser associado à

elevação da heterogeneidade etária na força de trabalho masculina nestes últimos anos.

5.2.1.3 Simulação do efeito-composição educacional futuro

Sabemos que os efeitos da educação sobre a desigualdade de salários dependem de

dois fatores: o valor monetário que o mercado de trabalho atribui a um ano adicional de

escolaridade e o quão desigual é a distribuição de educação entre os trabalhadores.

Na última década, os retornos médios à educação têm-se reduzido de forma

sustentável, provavelmente como conseqüência do aumento da oferta de mão-de-obra

mais educada. Isto tem impactado de forma expressiva a redução da iniqüidade salarial.

Por outro lado, o efeito-composição de educação, que nos anos 1980 atuou de forma

perversa sobre a dispersão salarial no Brasil, na última década parece não ter exercido

influências expressivas sobre a variância dos salários.

Gráfico 5.12 - Variância entre gruposefeito composição - 1994 a 2006

-0.02

0.02

0.06

0.10

1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

ef. composição ef. composição educaçãoef.composição idade

57

Apesar disso, nos últimos anos a média educacional da força de trabalho brasileira

atingiu o valor pouco maior que sete anos de estudos, o que segundo a literatura

representaria o ponto de inflexão da desigualdade educacional26.

Assim, pode-se pensar que o Brasil talvez tenha atingido sua maturidade educacional

e que esteja passando por uma fase de transição entre os efeitos perversos e benéficos da

composição educacional sobre a desigualdade de salários.

Em outras palavras, será que a evolução educacional da força de trabalho poderia

afetar de maneira positiva a redução da iniqüidade salarial no Brasil num futuro próximo?

Para tentar responder a esta pergunta, foi feita uma simulação do efeito-composição

da educação sobre a desigualdade, considerando-se as expectativas do INEP/MEC acerca

da evolução educacional de crianças que atualmente estão em idade de cursar a escola.

No trabalho do INEP/MEC, são calculadas as probabilidades de progressão no

sistema escolar, ou seja, qual a probabilidade de um indivíduo passar da série k para a

série k+1.

Considerando-se a coorte nascida em 1995, utilizaram-se as probabilidades de

conclusão da 4ª série do ensino fundamental (98%); de conclusão da 8ª série do ensino

fundamental e progressão para o ensino médio (90%) e de progressão para o ensino

superior (27%)27.

Assim, encontrou-se a composição educacional dos trabalhadores ingressantes no

mercado de trabalho em 202028: 2% e 10%, respectivamente, não terão concluído o 1° e o

2° ciclos do ensino fundamental (hed1 e hed2), 64% terão concluído o ensino

fundamental ou ingressado/concluído o ensino médio (hed3) e 24% terão ingressado no

ensino superior (hed4).

Por fim, aplicou-se a mesma taxa de mudanças em cada nível de qualificação para os

trabalhadores com as demais idades, de maneira linear entre os anos de 2006 e 2020 e

calculou-se a variância entre grupos, dada pela composição de educação prevista para

cada um destes anos futuros29.

26 Ram (1990). 27 A probabilidade prevista de entrada no sistema educacional é de 100%. 28 Ano em que esta coorte terá 25 anos de idade. 29 Mantiveram-se os retornos salariais e a composição etária fixos em 1994.

58

Os resultados mostram que o efeito-composição permaneceria praticamente nulo

(mas ainda positivo) por mais cinco anos a partir de 2006. Em 2012, no entanto, os

efeitos da educação passariam a atuar para reduzir a desigualdade de salários entre os

grupos de educação e idade (gráfico 5.13).

Deve-se ressaltar, porém, que este exercício não considera as mudanças futuras que

podem ocorrer nos retornos à educação, de forma que não seria possível inferir qual

deveria ser o impacto do efeito-preço da educação sobre a desigualdade de salários.

Obs.: mudança cumulativa. Fonte: PNADs de 1993 a 2006.

5.2.2 Dispersão salarial intragrupos

5.2.2.1 Efeito da variância intracélulas

De maneira geral, ao longo de todo o período de 1981 a 2006, a trajetória da variância

intragrupos foi acompanhada pelas mudanças nas dispersões salariais dentro de cada

grupo de educação e idade (variâncias intracélulas – gráficos 5.14 e 5.15).

Gráfico 5.13 -Variância entre grupos - efe ito composição previsto

-0.08

-0.06

-0.04

-0.020.00

0.02

0.04

0.06

1994

1996

1998

2000

2002

2004

2006

2008

2010

2012

2014

2016

2018

2020

59

Obs.: mudança cumulativa. Fonte: PNADs de 1981 a 1993.

Obs.: mudança cumulativa. Fonte: PNADs de 1993 a 2006. Este resultado é esperado, uma vez que a variância salarial dentro das células de

educação e idade reflete quaisquer outras mudanças na desigualdade de salários que não

possam ser explicadas por diferenças na composição e nos preços das características

produtivas dos trabalhadores.

Grosso modo, a variância intragrupos da desigualdade de salários se elevou

significativamente entre 1981 e 1993. Novamente, a instabilidade macroeconômica deve

estar por trás deste resultado, já que a trajetória do componente intragrupos é bastante

semelhante às variações anuais das taxas de inflação (gráfico 5.16).

Gráfico 5.14 - Variância intragrupos - 1981 a 1993

-0.05

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993

intragrupos variancia ef. composição

ef. comp. educacao ef. comp. idade

Gráfico 5.15 - Variância intragrupos - 1994 a 2006

-0.20

-0.15

-0.10

-0.05

0.00

0.05

1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

intragrupos variancia ef. composição

ef. comp. educacao ef. comp. idade

60

Fonte: PNADs de 1981 a 1993 e IPEADATA. A partir de 1997, a variância intragrupos passou a se reduzir de forma expressiva e

praticamente contínua. Podem-se atribui diversas explicações para estas mudanças.

Uma delas seria a queda nos retornos de características não-observáveis dos

trabalhadores, supondo-se que a distribuição destes atributos deva ser relativamente

constante no tempo.

Isto esclareceria a redução da variância salarial dentro de cada grupo de educação e

idade, exceto para os trabalhadores mais qualificados, para os quais ela tem permanecido

constante.

Outra explicação dada pela literatura residiria na diminuição de erros de medidas dos

salários nas pesquisas domiciliares ao longo do tempo30. No entanto, a melhoria na

qualidade dos dados não deve dar conta da elevada variação da dispersão intragrupos

verificada neste período.

Por fim, a queda da dispersão intragrupos dos salários pode simplesmente sinalizar a

importância de outros fatores que expliquem a redução na desigualdade salarial na última

década, além das diferenças produtivas entre os trabalhadores.

A literatura tem mostrado que os diferenciais de salários por segmentação espacial

(entre as regiões rurais e urbanas, bem como entre municípios médios e pequenos e

metrópoles) e setorial também diminuíram e, portanto, se relacionam à queda da

desigualdade nos últimos anos (gráfico 5.17).

30 Lemieux (2006b) mostra que parte da variância intragrupos pode ser explica por erros de medidas nos salários.

Gráfico 5.16 - Variância intragrupos e inflação1981 a 1993

0500

1000150020002500

1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 19930.50

0.60

0.70

0.80

inflação anual var(lw)

61

Assim, tem-se levantado hipóteses quanto ao papel de mudanças setoriais na

economia, como a expansão do agronegócio e da desconcentração industrial para

municípios do interior, sobre a desigualdade de salários.

Entretanto, embora a investigação destes determinantes pareça importante, ela está

fora do escopo deste trabalho.

Obs.: mudança cumulativa. Fonte: PNADs de 1993 a 2006.

5.2.2.2 Efeito-composição

Entre 1981 a 2006, o aumento relativo da proporção de trabalhadores mais educados e

mais velhos no mercado de trabalho apresentou um efeito positivo sobre a variância

intragrupos, uma vez que os salários destes indivíduos são mais dispersos31.

Assim, parte do aumento da desigualdade de salários nos anos 1980 se deve a um

efeito ‘mecânico’ associado às transformações na composição da força de trabalho, dadas

principalmente pelo aumento de escolaridade dos trabalhadores.

Por outro lado, pode-se inferir que a queda contínua da dispersão salarial que vem

ocorrendo desde meados da década de 1990 poderia ser ainda maior caso este efeito

‘mecânico’ não existisse.

31 O impacto do envelhecimento da força de trabalho sobre o aumento da dispersão intragrupos é mais evidente a partir de 1994.

Gráfico 5.17 - Efeito da segmentação sobre a desigualdade1994 a 2006

-0.08-0.06-0.04-0.020.000.020.04

1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

região tam_município UF setor atividade

62

6 CONCLUSÕES

Este trabalho procurou avaliar o papel do capital humano sobre a desigualdade de

salários no Brasil no período de 1981 a 2006 por meio de exercícios contrafactuais que

indicam os efeitos de mudanças nos preços e na composição dos atributos produtivos de

trabalhadores homens com idade entre 25 e 60 anos sobre a variância dos salários.

Nos anos 1980, o Brasil passou por uma fase de forte aumento da desigualdade de

salários. Na década de 1990, a iniqüidade de rendimentos do trabalho manteve-se

praticamente estável em elevados patamares. Há cerca de uma década, a dispersão

salarial vem diminuindo continuamente.

Na década de 1980, os efeito-preço e composição da educação atuaram no sentido de

elevar a variância salarial entre grupos distintos de trabalhadores, já que, neste período,

os prêmios salariais relacionados à escolaridade e a desigualdade educacional se

elevaram substancialmente.

Assim, as melhorias educacionais na década de 1980 aturam de forma perversa sobre

a dispersão de rendimentos no mercado de trabalho brasileiro.

O processo inflacionário também parece explicar o aumento da desigualdade de

salários dos anos 1980, por meio da elevação do gap salarial entre indivíduos com baixas

e altas remunerações.

No período 1981-1993, a dispersão salarial se reduziu de forma expressiva em dois

momentos distintos (1986 e 1990/92). Entretanto, esta queda na desigualdade foi fruto de

uma diminuição ‘artificial’ dos diferenciais de salários, em favor dos trabalhadores com

baixa qualificação, explicada pelo efeito dos reajustes do salário mínimo.

Por outro lado, os trabalhadores das duas caudas da distribuição parecem ter sido

afetados de formas distintas pelo processo inflacionário, já que as tendências salariais dos

indivíduos com baixa e alta qualificação contribuíram para o aumento da desigualdade.

Isto leva a crer que a penalização da inflação recaiu mais fortemente sobre indivíduos

pouco educados do que sobre os muito educados.

As flutuações das taxas de inflação também explicam a variação de curto prazo do

componente intragrupos da desigualdade salarial no período 1981-1993, bem como da

variância total dos salários.

63

A partir de 1997, o efeito-preço da escolaridade apresentou um impacto significativo

sobre a redução da desigualdade de salários, explicado pela contínua queda nos retornos

médios à escolaridade.

Porém, a redução do gap salarial entre trabalhadores em diferentes níveis de educação

e seu impacto sobre a desigualdade foi fruto tanto do expressivo crescimento dos salários

dos trabalhadores pouco educados quanto das perdas salariais dos mais qualificados.

A despeito do expressivo aumento da participação relativa de trabalhadores mais

qualificados na força de trabalho, o efeito-composição de educação praticamente não

afetou a dispersão salarial nos últimos dez anos, como conseqüência da estabilidade de

desigualdade educacional verificada na força de trabalho.

Apesar disso, a educação poderá colaborar com a redução da desigualdade de salários

em poucos anos, à medida que novas gerações de trabalhadores com níveis mais elevados

de qualificação ingressarem no mercado.

Os resultados ainda mostram a existência de importantes efeitos coortes a partir de

meados dos anos 1990, já que a redução salarial devida ao ciclo de vida vem ocorrendo

cada vez mais tardiamente ao longo do tempo e a taxas menos acentuadas.

Isto pode sugerir que os trabalhadores mais novos estejam mais produtivos, como

conseqüência, por exemplo, de melhorias na qualidade da educação ou da aquisição de

outros atributos úteis ao trabalho, como a habilidade de lidar com a tecnologia.

Os efeitos da experiência sobre a desigualdade de salários são muito reduzidos, já que

as próprias transformações na composição etária dos trabalhadores são bastante lentas.

Apesar disso, o efeito-composição da idade tem atuado como ampliadora do

componente entre grupos da variância salarial no período recente (2001-2006), como

resultado do aumento da desigualdade etária.

Também se mostrou a importância da redução da variância intragrupos sobre a queda

da desigualdade salarial nos últimos anos, que pode estar associada tanto à redução dos

retornos de características produtivas não-observáveis dos trabalhadores, como a outros

fatores que não digam respeito às diferenças de capital humano.

O envelhecimento da força de trabalho e o aumento em seus níveis de escolaridade

também exercem um efeito mecânico sobre a desigualdade de rendimentos do trabalho,

ao elevar o componente intragrupos da variância salarial.

64

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Anexo A – Descrição da amostra

Tabela A.1 - Descrição da amostra

ano tamanho da amostra

população representada

1981 73,049 18,538,696 1982 78,928 19,415,130 1983 78,849 19,633,623 1984 80,668 20,471,660 1985 83,996 21,706,284 1986 46,380 22,180,404 1987 48,455 22,897,871 1988 48,327 23,486,766 1989 49,494 24,181,979 1990 50,675 23,815,093 1992 51,391 23,683,093 1993 52,849 24,482,814 1995 56,115 25,697,823 1996 54,324 25,565,509 1997 58,309 26,528,146 1998 57,482 26,591,713 1999 59,124 27,112,403 2001 64,492 29,026,035 2002 66,524 29,957,667 2003 66,488 30,313,644 2004 70,722 32,482,597 2005 73,209 33,328,640 2006 74,862 34,360,694

Fonte: PNADs 1981 a 2006.

69

Tabela A.2 - Número de observações por grupos de educação e idade ano idade

1981 25 26 27 28 29 30 1 954 917 1,031 904 977 1,049 2 1,179 1,107 1,187 1,101 1,032 1,093 3 942 889 848 767 695 684 4 285 322 327 302 325 338

1982 25 26 27 28 29 30 1 1,129 1,038 1,070 1,122 1,021 1,228 2 1,234 1,182 1,224 1,244 1,107 1,228 3 1,079 952 958 857 727 721 4 324 328 325 337 335 350

1983 25 26 27 28 29 30 1 1,025 906 989 1,033 1,010 1,082 2 1,239 1,149 1,220 1,196 1,142 1,131 3 1,050 1,026 960 880 831 793 4 292 317 388 354 378 357

1984 25 26 27 28 29 30 1 1,006 981 1,013 1,051 1,033 1,114 2 1,229 1,298 1,232 1,171 1,143 1,246 3 1,144 1,086 1,029 973 880 887 4 298 329 319 385 374 383

1985 25 26 27 28 29 30 1 1,107 934 1,093 964 981 1,099 2 1,338 1,269 1,355 1,264 1,231 1,288 3 1,326 1,174 1,150 1,061 987 967 4 319 331 343 341 344 411

1986 25 26 27 28 29 30 1 554 551 522 579 512 600 2 694 670 678 655 616 705 3 658 696 655 598 567 605 4 165 179 163 202 205 230

1987 25 26 27 28 29 30 1 586 557 541 509 558 542 2 765 664 720 636 673 706 3 746 671 696 601 639 593 4 170 178 214 204 206 244

1988 25 26 27 28 29 30 1 574 542 470 519 507 561 2 741 711 694 638 595 631 3 733 710 651 683 645 596 4 203 169 193 210 226 210

1989 25 26 27 28 29 30 1 522 529 484 475 557 493 2 779 699 676 634 706 653 3 728 742 727 689 661 669 4 176 206 199 201 226 213

1990 25 26 27 28 29 30 1 523 510 481 501 493 580 2 736 733 717 705 639 643 3 766 750 743 688 671 718 4 182 194 227 210 192 235

1992 25 26 27 28 29 30 1 511 523 517 510 542 571 2 733 717 756 738 754 713 3 723 771 825 745 750 735 4 120 158 185 202 204 204

1993 25 26 27 28 29 30 1 485 451 476 510 515 548 2 828 683 800 715 743 739 3 767 751 800 772 827 803

grup

os d

e ed

ucaç

ão

4 139 135 173 210 224 245

70

cont. 1995 25 26 27 28 29 30

1 519 490 480 503 497 587 2 817 759 790 741 720 754 3 827 758 777 733 748 800 4 169 159 177 164 228 223

1996 25 26 27 28 29 30 1 404 434 441 457 422 534 2 708 728 711 706 646 714 3 767 833 777 733 739 844 4 164 166 153 168 182 207

1997 25 26 27 28 29 30 1 500 466 483 511 512 519 2 803 755 819 782 733 765 3 826 791 831 741 786 816 4 190 175 193 166 195 210

1998 25 26 27 28 29 30 1 398 401 416 473 436 504 2 758 777 755 754 743 726 3 824 838 777 832 751 789 4 187 171 188 205 199 202

1999 25 26 27 28 29 30 1 413 461 443 391 452 533 2 763 757 733 730 741 766 3 843 846 855 861 776 829 4 200 196 188 199 206 210

2001 25 26 27 28 29 30 1 474 436 424 489 441 482 2 780 808 776 811 733 801 3 1,083 1,047 1,013 952 956 941 4 222 230 253 203 217 236

2002 25 26 27 28 29 30 1 464 401 446 467 418 456 2 738 754 723 756 776 816 3 1,128 1,029 1,034 1,032 956 1,031 4 252 235 265 247 246 230

2003 25 26 27 28 29 30 1 364 407 399 448 424 478 2 737 709 734 767 758 749 3 1,171 1,168 1,088 1,099 1,030 1,004 4 301 267 263 265 286 265

2004 25 26 27 28 29 30 1 376 400 429 421 423 512 2 727 720 713 750 759 773 3 1,330 1,276 1,237 1,189 1,089 1,127 4 318 307 277 289 288 291

2005 25 26 27 28 29 30 1 346 384 392 427 403 480 2 708 713 775 707 739 790 3 1,583 1,409 1,271 1,219 1,169 1,171 4 363 389 326 357 318 328

2006 25 26 27 28 29 30 1 314 357 407 323 389 449 2 631 647 718 693 744 746 3 1582 1503 1474 1261 1233 1206

grup

os d

e ed

ucaç

ão

4 438 399 368 402 370 336

71

cont. 1981 31 32 33 34 35 36

1 1,019 1,054 1,080 944 1,003 1,097 2 998 863 947 838 725 768 3 664 557 478 474 412 401 4 320 304 294 304 269 225

1982 31 32 33 34 35 36 1 1,035 1,311 1,172 1,119 1,121 1,110 2 1,061 1,028 940 905 851 808 3 622 648 526 499 466 422 4 351 354 331 349 302 299

1983 31 32 33 34 35 36 1 1,006 1,128 1,218 1,014 1,186 1,118 2 1,019 1,042 1,026 892 940 872 3 745 674 688 495 501 454 4 398 329 359 351 329 293

1984 31 32 33 34 35 36 1 962 1,051 1,084 1,140 1,113 1,134 2 1,022 1,128 1,010 1,010 956 870 3 731 726 668 616 533 505 4 398 386 366 346 330 326

1985 31 32 33 34 35 36 1 1,007 978 1,109 1,014 1,244 1,087 2 1,120 1,151 1,083 1,014 1,044 901 3 826 807 738 656 634 545 4 431 392 359 346 355 299

1986 31 32 33 34 35 36 1 495 573 566 607 606 680 2 604 602 574 590 515 573 3 470 481 431 369 327 349 4 220 201 229 211 201 186

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1989 31 32 33 34 35 36 1 528 532 543 547 542 533 2 620 657 651 624 584 590 3 603 598 546 490 461 405 4 231 232 211 217 223 215

1990 31 32 33 34 35 36 1 484 522 512 518 602 547 2 585 663 650 618 651 597 3 570 590 581 519 494 470 4 254 235 250 219 215 217

1992 31 32 33 34 35 36 1 495 540 477 575 550 478 2 664 714 613 637 584 580 3 681 673 664 559 539 532 4 208 222 199 232 224 202

1993 31 32 33 34 35 36 1 481 576 586 453 557 561 2 678 654 690 636 661 606 3 668 661 681 621 583 583

grup

os d

e ed

ucaç

ão

4 222 190 213 206 233 225

72

cont. 1995 31 32 33 34 35 36

1 539 637 545 543 593 492 2 711 731 706 689 759 662 3 752 818 725 648 625 613 4 219 217 241 202 211 223

1996 31 32 33 34 35 36 1 419 508 514 465 489 526 2 645 642 682 630 615 664 3 785 786 764 723 649 663 4 249 227 229 220 220 215

1997 31 32 33 34 35 36 1 484 550 570 551 551 495 2 718 798 728 746 677 663 3 842 802 842 732 719 677 4 192 231 259 248 232 221

1998 31 32 33 34 35 36 1 480 496 532 530 526 536 2 619 695 713 685 686 654 3 748 813 764 793 771 723 4 197 207 234 257 217 243

1999 31 32 33 34 35 36 1 488 485 533 475 504 524 2 741 645 697 688 730 743 3 766 774 835 754 867 742 4 203 222 225 245 264 232

2001 31 32 33 34 35 36 1 487 487 517 493 542 545 2 777 781 780 731 727 664 3 928 872 844 844 885 851 4 220 220 226 229 228 272

2002 31 32 33 34 35 36 1 451 562 537 468 505 525 2 737 843 722 716 726 734 3 923 981 900 983 816 891 4 249 289 256 248 239 252

2003 31 32 33 34 35 36 1 416 443 523 453 499 444 2 703 744 835 746 741 665 3 950 980 993 910 931 831 4 274 254 258 225 236 231

2004 31 32 33 34 35 36 1 465 510 458 491 507 488 2 731 791 693 713 750 752 3 1,020 975 1,035 1,010 928 964 4 271 282 267 291 264 261

2005 31 32 33 34 35 36 1 486 500 467 469 533 459 2 716 734 791 738 803 723 3 1,012 1,072 1,123 980 960 940 4 297 280 266 311 286 277

2006 31 32 33 34 35 36 1 433 440 474 477 452 525 2 677 732 755 709 722 805 3 1095 1093 1083 1056 1027 1054

grup

os d

e ed

ucaç

ão

4 324 302 291 302 300 325

73

cont. 1981 37 38 39 40 41 42

1 1,008 982 1,053 1,037 1,067 1,080 2 722 711 681 706 701 677 3 323 313 284 298 339 264 4 204 208 206 171 203 163

1982 37 38 39 40 41 42 1 1,108 1,139 1,053 1,267 907 1,301 2 741 724 679 692 595 767 3 405 357 323 350 265 361 4 239 258 222 204 180 173

1983 37 38 39 40 41 42 1 1,042 1,038 1,052 1,189 1,015 1,037 2 762 763 698 711 686 663 3 391 405 334 337 320 298 4 274 254 191 203 193 153

1984 37 38 39 40 41 42 1 1,070 1,084 1,033 1,112 961 1,111 2 780 757 730 756 655 685 3 467 387 409 382 299 364 4 296 260 230 213 198 224

1985 37 38 39 40 41 42 1 1,034 1,090 1,018 1,197 980 1,044 2 903 830 780 787 638 780 3 508 484 409 381 338 355 4 305 295 262 249 192 206

1986 37 38 39 40 41 42 1 562 659 585 617 560 608 2 464 470 431 421 366 371 3 288 258 228 214 210 205 4 168 147 145 159 127 117

1987 37 38 39 40 41 42 1 597 601 558 639 558 596 2 544 496 467 528 396 457 3 378 299 308 245 213 232 4 198 207 141 165 157 117

1988 37 38 39 40 41 42 1 540 619 599 622 520 566 2 473 526 439 495 425 424 3 349 348 299 311 250 205 4 201 182 182 178 156 148

1989 37 38 39 40 41 42 1 600 582 650 628 518 601 2 538 558 552 493 422 435 3 369 358 340 252 253 231 4 187 209 177 182 159 141

1990 37 38 39 40 41 42 1 556 577 603 666 490 600 2 605 562 524 495 447 482 3 410 372 347 329 270 284 4 213 193 194 178 196 166

1992 37 38 39 40 41 42 1 548 565 496 560 538 611 2 601 556 531 558 484 550 3 488 465 409 422 307 356 4 195 179 204 163 163 168

1993 37 38 39 40 41 42 1 530 531 546 567 499 582 2 577 591 628 588 503 530 3 494 481 475 432 404 346

grup

os d

e ed

ucaç

ão

4 193 195 190 212 168 175

74

cont.

1995 37 38 39 40 41 42 1 537 535 546 563 509 535 2 632 623 572 636 587 575 3 592 553 514 482 419 421 4 236 222 197 226 222 181

1996 37 38 39 40 41 42 1 478 515 442 535 455 524 2 609 601 600 587 550 577 3 652 598 514 532 448 489 4 212 211 210 219 220 209

1997 37 38 39 40 41 42 1 515 519 515 534 467 553 2 735 619 602 632 525 565 3 667 657 600 611 501 527 4 241 223 243 220 222 232

1998 37 38 39 40 41 42 1 491 535 443 535 441 515 2 634 648 592 620 553 574 3 682 664 610 604 540 566 4 223 252 225 226 225 231

1999 37 38 39 40 41 42 1 540 465 512 485 470 499 2 638 637 684 628 588 605 3 748 679 624 646 573 543 4 227 228 224 228 229 231

2001 37 38 39 40 41 42 1 567 600 537 535 501 536 2 700 674 683 648 590 627 3 876 787 774 712 713 666 4 279 258 252 254 255 251

2002 37 38 39 40 41 42 1 485 523 525 542 455 525 2 648 720 700 691 613 657 3 937 914 805 825 717 712 4 288 274 277 244 291 250

2003 37 38 39 40 41 42 1 497 519 521 546 482 479 2 700 688 633 619 618 642 3 867 893 892 801 771 673 4 291 244 265 254 239 258

2004 37 38 39 40 41 42 1 511 496 516 610 526 544 2 678 718 686 694 648 654 3 890 902 899 917 779 775 4 262 268 267 297 318 237

2005 37 38 39 40 41 42 1 486 513 511 501 548 518 2 783 701 667 719 681 722 3 959 849 948 944 873 877 4 266 251 279 309 248 307

2006 37 38 39 40 41 42 1 472 482 484 562 460 559 2 726 718 662 704 679 714 3 977 1018 925 960 905 972

grup

os d

e ed

ucaç

ão

4 305 275 265 276 300 291

75

cont.

1981 43 44 45 46 47 48 1 891 996 967 917 780 811 2 621 559 556 557 459 418 3 267 232 239 204 173 193 4 133 139 153 118 110 121

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1983 43 44 45 46 47 48 1 1,104 967 1,048 915 894 925 2 704 578 634 496 535 522 3 320 273 252 216 229 203 4 166 154 148 117 135 113

1984 43 44 45 46 47 48 1 985 1,190 1,035 893 930 886 2 604 632 606 515 495 486 3 286 319 258 248 199 196 4 165 194 110 115 92 132

1985 43 44 45 46 47 48 1 1,034 932 1,250 881 948 946 2 703 573 674 567 541 519 3 303 288 290 252 235 225 4 205 155 157 123 141 112

1986 43 44 45 46 47 48 1 524 537 547 623 490 503 2 351 368 347 331 329 316 3 170 172 148 167 110 109 4 103 93 91 81 80 65

1987 43 44 45 46 47 48 1 563 540 637 519 590 520 2 385 354 353 274 351 303 3 188 195 164 133 154 149 4 131 106 91 92 66 70

1988 43 44 45 46 47 48 1 566 631 560 603 478 559 2 376 338 298 317 306 302 3 172 179 177 163 138 130 4 105 106 105 95 98 86

1989 43 44 45 46 47 48 1 527 528 585 511 551 465 2 401 380 333 331 344 278 3 215 213 198 172 172 144 4 136 133 124 94 100 73

1990 43 44 45 46 47 48 1 530 519 595 540 498 573 2 382 388 437 342 368 321 3 226 213 207 184 176 166 4 136 134 116 95 88 86

1992 43 44 45 46 47 48 1 512 521 511 478 499 457 2 397 437 423 359 322 309 3 270 292 275 196 192 193 4 153 150 135 124 110 93

1993 43 44 45 46 47 48 1 564 511 522 540 457 476 2 474 406 418 365 359 344 3 333 291 253 220 204 198

grup

os d

e ed

ucaç

ão

4 161 165 150 131 125 112

76

cont. 1995 43 44 45 46 47 48

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1996 43 44 45 46 47 48 1 449 505 455 501 459 480 2 466 483 448 423 353 400 3 438 383 356 333 279 239 4 169 172 167 153 164 151

1997 43 44 45 46 47 48 1 514 516 530 501 522 481 2 561 456 483 419 430 397 3 441 420 345 318 326 283 4 218 203 201 168 176 159

1998 43 44 45 46 47 48 1 470 507 489 449 471 489 2 565 561 494 445 409 432 3 498 450 426 342 322 313 4 196 206 187 173 168 187

1999 43 44 45 46 47 48 1 495 483 514 465 460 474 2 532 522 567 444 433 398 3 509 470 417 386 346 312 4 222 207 213 196 171 147

2001 43 44 45 46 47 48 1 517 484 509 472 483 475 2 593 531 555 488 504 420 3 620 566 532 475 459 371 4 228 232 234 196 188 170

2002 43 44 45 46 47 48 1 485 538 485 446 498 455 2 627 612 564 517 526 501 3 623 586 587 497 488 451 4 235 239 232 203 199 204

2003 43 44 45 46 47 48 1 487 467 458 418 462 463 2 628 587 557 540 500 433 3 671 631 562 571 499 470 4 256 219 248 203 215 186

2004 43 44 45 46 47 48 1 487 541 484 477 462 503 2 578 616 576 593 584 516 3 753 714 645 632 534 518 4 237 257 260 227 210 224

2005 43 44 45 46 47 48 1 524 495 522 469 514 459 2 617 623 631 554 566 553 3 772 733 727 645 588 529 4 280 241 271 227 232 215

2006 43 44 45 46 47 48 1 528 478 464 510 434 446 2 656 644 594 576 544 535 3 857 823 716 670 609 573

grup

os d

e ed

ucaç

ão

4 284 296 248 271 229 227

77

cont. 1981 49 50 51 52 53 54

1 839 793 806 797 671 683 2 425 417 387 410 346 293 3 165 159 154 126 113 93 4 90 98 107 86 79 69

1982 49 50 51 52 53 54 1 796 1,031 734 914 774 767 2 374 450 404 415 358 291 3 173 183 132 160 117 134 4 99 98 83 90 77 74

1983 49 50 51 52 53 54 1 767 844 819 775 784 703 2 395 433 389 400 362 319 3 195 160 163 160 127 123 4 110 94 86 90 84 74

1984 49 50 51 52 53 54 1 917 867 744 837 748 843 2 476 419 329 375 353 344 3 192 180 133 133 123 111 4 93 83 87 88 95 81

1985 49 50 51 52 53 54 1 866 949 735 788 772 692 2 503 489 386 369 371 329 3 183 219 143 150 129 137 4 103 106 103 99 72 74

1986 49 50 51 52 53 54 1 481 542 431 449 417 436 2 285 292 239 235 167 218 3 112 119 79 70 82 59 4 64 64 56 47 43 41

1987 49 50 51 52 53 54 1 508 522 431 450 408 406 2 294 281 249 238 204 162 3 132 121 103 95 82 59 4 82 64 54 58 40 40

1988 49 50 51 52 53 54 1 482 532 490 450 458 417 2 242 266 264 253 213 202 3 127 126 104 90 100 81 4 86 66 49 42 50 42

1989 49 50 51 52 53 54 1 536 509 474 463 418 431 2 311 309 260 230 247 207 3 152 121 102 84 90 80 4 94 74 72 62 46 48

1990 49 50 51 52 53 54 1 493 613 456 432 407 405 2 282 321 267 261 243 204 3 129 157 112 113 92 89 4 70 84 68 55 54 46

1992 49 50 51 52 53 54 1 443 525 403 504 434 361 2 297 295 222 230 226 182 3 156 159 108 126 100 96 4 79 77 62 55 55 44

1993 49 50 51 52 53 54 1 459 467 455 420 496 409 2 319 297 249 248 244 216 3 156 141 125 108 99 90

grup

os d

e ed

ucaç

ão

4 94 103 78 77 76 49

78

cont. 1995 49 50 51 52 53 54

1 454 476 431 455 447 396 2 373 339 301 302 269 225 3 176 165 157 131 120 79 4 102 107 99 84 81 72

1996 49 50 51 52 53 54 1 476 459 407 433 417 415 2 378 323 285 265 220 228 3 207 210 178 161 129 135 4 136 110 109 75 69 60

1997 49 50 51 52 53 54 1 510 498 444 444 440 408 2 405 391 287 297 276 249 3 230 191 197 182 127 127 4 145 130 99 104 67 62

1998 49 50 51 52 53 54 1 422 521 401 447 403 370 2 331 370 283 311 260 249 3 243 220 167 184 167 127 4 154 145 118 118 119 98

1999 49 50 51 52 53 54 1 464 465 450 439 442 417 2 434 375 329 332 286 259 3 289 242 204 172 143 155 4 154 159 117 98 124 109

2001 49 50 51 52 53 54 1 475 492 449 461 428 462 2 396 383 394 352 338 274 3 378 320 302 264 202 181 4 182 171 154 120 113 115

2002 49 50 51 52 53 54 1 452 464 420 495 401 445 2 405 410 373 381 354 326 3 390 365 282 292 240 213 4 198 178 154 161 128 112

2003 49 50 51 52 53 54 1 460 464 397 440 463 410 2 465 442 386 395 395 315 3 425 384 324 306 296 219 4 222 171 187 155 152 135

2004 49 50 51 52 53 54 1 476 480 428 477 445 484 2 494 480 416 408 358 353 3 497 477 332 379 302 275 4 198 195 199 169 161 148

2005 49 50 51 52 53 54 1 457 482 447 486 467 459 2 478 466 467 378 449 333 3 496 512 421 363 354 304 4 196 201 207 209 166 163

2006 49 50 51 52 53 54 1 443 439 432 445 475 472 2 489 572 445 490 407 369 3 499 540 480 466 399 348

grup

os d

e ed

ucaç

ão

4 217 223 234 204 187 191

79

cont. 1981 55 56 57 58 59 60

1 669 676 595 503 539 502 2 291 243 223 229 192 170 3 94 80 74 57 56 48 4 61 49 63 27 56 38

1982 55 56 57 58 59 60 1 785 686 610 643 476 571 2 317 281 241 233 172 153 3 107 91 85 73 70 57 4 60 56 46 57 34 41

1983 55 56 57 58 59 60 1 729 705 567 672 551 527 2 305 291 223 209 193 155 3 114 90 75 82 61 52 4 62 74 59 43 41 31

1984 55 56 57 58 59 60 1 684 702 604 617 544 598 2 310 316 249 196 189 190 3 102 105 82 64 76 53 4 54 56 58 38 33 48

1985 55 56 57 58 59 60 1 850 606 625 623 578 606 2 338 308 255 237 209 234 3 114 106 81 87 78 54 4 65 56 56 48 48 31

1986 55 56 57 58 59 60 1 364 450 299 318 290 324 2 179 188 151 141 117 121 3 46 68 40 32 47 36 4 47 31 28 33 17 31

1987 55 56 57 58 59 60 1 449 370 394 354 344 341 2 185 169 186 144 124 120 3 54 59 53 54 42 46 4 36 33 33 33 28 19

1988 55 56 57 58 59 60 1 410 416 376 403 336 346 2 189 168 149 141 118 122 3 64 62 55 56 38 44 4 48 39 37 37 32 17

1989 55 56 57 58 59 60 1 427 352 382 375 360 315 2 191 166 148 147 141 129 3 48 64 59 51 40 38 4 41 34 41 34 26 27

1990 55 56 57 58 59 60 1 406 377 372 387 333 349 2 201 169 144 180 127 142 3 74 71 55 51 48 54 4 63 38 45 31 31 31

1992 55 56 57 58 59 60 1 403 410 298 330 310 337 2 197 176 163 143 131 125 3 75 73 68 41 48 44 4 51 35 37 23 29 31

1993 55 56 57 58 59 60 1 383 390 318 325 275 336 2 197 174 177 153 128 121 3 74 73 83 58 45 45

grup

os d

e ed

ucaç

ão

4 51 37 50 39 39 23

80

cont. 1995 55 56 57 58 59 60

1 437 414 349 332 345 312 2 251 210 171 159 167 154 3 114 84 77 63 64 51 4 55 39 46 50 36 32

1996 55 56 57 58 59 60 1 338 381 318 317 324 340 2 186 211 183 148 167 158 3 116 95 88 71 72 73 4 55 51 53 37 44 33

1997 55 56 57 58 59 60 1 453 346 417 367 343 344 2 226 184 213 174 139 130 3 111 96 88 79 57 63 4 57 64 56 34 37 32

1998 55 56 57 58 59 60 1 415 385 335 375 341 305 2 256 201 177 188 179 143 3 111 98 81 85 74 86 4 60 81 51 41 46 39

1999 55 56 57 58 59 60 1 444 381 396 341 385 359 2 236 223 193 176 200 159 3 123 102 98 83 84 79 4 67 54 62 46 43 44

2001 55 56 57 58 59 60 1 420 390 365 328 334 292 2 281 225 217 207 176 190 3 190 127 107 95 101 73 4 101 87 75 63 61 46

2002 55 56 57 58 59 60 1 426 399 402 385 349 347 2 278 243 247 237 212 170 3 190 157 126 107 121 86 4 130 86 92 79 71 76

2003 55 56 57 58 59 60 1 405 373 357 367 351 322 2 299 253 207 224 194 162 3 235 188 136 140 112 101 4 105 95 76 75 57 57

2004 55 56 57 58 59 60 1 416 420 412 378 382 392 2 367 304 245 215 210 210 3 214 209 170 150 104 113 4 111 99 113 70 72 57

2005 55 56 57 58 59 60 1 522 391 417 407 382 367 2 357 274 288 241 249 166 3 282 229 185 174 133 118 4 127 116 114 103 89 80

2006 55 56 57 58 59 60 1 411 475 404 396 332 366 2 332 321 285 289 222 224 3 286 256 214 201 156 151

grup

os d

e ed

ucaç

ão

4 164 149 118 117 105 76 Fonte: PNADs 1981 a 2006.

81

Anexo B – Variância dos salários estimada pelos exercícios contrafactuais

Tabela B.1 - Componentes da variância dos salários

ano prevista intragrupos entre grupos

1981 0.87 0.53 0.34 1982 0.91 0.53 0.38 1983 0.90 0.51 0.39 1984 0.92 0.53 0.39 1985 0.96 0.57 0.39 1986 0.90 0.62 0.28 1987 0.98 0.60 0.38 1988 1.10 0.68 0.42 1989 1.09 0.71 0.38 1990 1.06 0.65 0.42 1991 1.02 0.64 0.39 1992 0.96 0.60 0.36 1993 1.00 0.63 0.37 1994 0.99 0.63 0.36 1995 0.97 0.60 0.36 1996 0.97 0.62 0.36 1997 0.99 0.62 0.38 1998 0.94 0.58 0.36 1999 0.91 0.55 0.36 2000 0.92 0.57 0.35 2001 0.91 0.55 0.35 2002 0.88 0.54 0.34 2003 0.86 0.53 0.33 2004 0.81 0.51 0.31 2005 0.81 0.51 0.30 2006 0.79 0.51 0.28

Fonte: PNADs de 1981 a 2006.

82

Tabela B.2 - Variância intragrupos - efeito variância intracélulas (1981 a 1993)

ano var.

intra-grupos

var. intra-

células

var. hed1

var. hed2

var. hed3

var. hed4

var. hid1

var. hid2

var. hid3

var. hid4

1981 0.53 0.53 0.23 0.15 0.08 0.07 0.09 0.18 0.15 0.11 1982 0.53 0.53 0.23 0.15 0.08 0.07 0.09 0.18 0.15 0.11 1983 0.51 0.51 0.21 0.16 0.08 0.05 0.09 0.17 0.14 0.10 1984 0.53 0.52 0.23 0.16 0.08 0.05 0.09 0.17 0.15 0.11 1985 0.57 0.57 0.25 0.17 0.09 0.06 0.10 0.19 0.16 0.12 1986 0.62 0.60 0.26 0.17 0.09 0.09 0.10 0.20 0.18 0.12 1987 0.60 0.59 0.27 0.17 0.09 0.07 0.10 0.20 0.17 0.12 1988 0.68 0.66 0.30 0.19 0.10 0.07 0.12 0.22 0.19 0.14 1989 0.71 0.69 0.31 0.20 0.11 0.07 0.12 0.23 0.19 0.14 1990 0.65 0.64 0.30 0.19 0.09 0.06 0.11 0.21 0.18 0.13 1991 0.64 0.63 0.30 0.18 0.09 0.06 0.11 0.21 0.18 0.13 1992 0.60 0.60 0.29 0.16 0.09 0.06 0.11 0.20 0.17 0.12 1993 0.63 0.62 0.31 0.16 0.09 0.06 0.11 0.21 0.17 0.13 Fonte: PNADs de 1981 a 1993.

Tabela B.3 - Variância intragrupos - efeito variância intracélulas (1994 a 2006)

ano var.

intra-grupos

var. intra-

células

var. hed1

var. hed2

var. hed3

var. hed4

var. hid1

var. hid2

var. hid3

var. hid4

1994 0.63 0.63 0.21 0.18 0.16 0.09 0.10 0.22 0.18 0.12 1995 0.60 0.60 0.19 0.17 0.16 0.09 0.10 0.21 0.18 0.11 1996 0.62 0.61 0.19 0.18 0.16 0.08 0.10 0.22 0.18 0.12 1997 0.62 0.61 0.21 0.17 0.15 0.08 0.10 0.22 0.18 0.12 1998 0.58 0.56 0.18 0.16 0.14 0.08 0.09 0.20 0.17 0.11 1999 0.55 0.54 0.17 0.15 0.14 0.07 0.09 0.19 0.16 0.10 2000 0.57 0.55 0.18 0.15 0.14 0.08 0.09 0.19 0.16 0.11 2001 0.55 0.54 0.18 0.15 0.14 0.08 0.08 0.19 0.16 0.11 2002 0.54 0.52 0.17 0.14 0.13 0.08 0.08 0.18 0.16 0.10 2003 0.53 0.51 0.17 0.14 0.13 0.08 0.08 0.18 0.15 0.10 2004 0.51 0.48 0.16 0.14 0.12 0.07 0.07 0.17 0.14 0.10 2005 0.51 0.49 0.16 0.13 0.12 0.08 0.07 0.17 0.15 0.10 2006 0.51 0.48 0.16 0.13 0.12 0.07 0.07 0.17 0.14 0.10 Fonte: PNADs de 1994 a 2006.

83

Tabela B.4 - Variância intragrupos - efeito composição (1981 a 1993)

ano efeito

compo-sição

efeito comp. educa

efeito comp. hed1

efeito comp. hed2

efeito comp. hed3

efeito comp. hed4

efeito comp. idade

efeito comp.hid1

efeito comp.hid2

efeito comp.hid3

efeito comp.hid4

1981 0.53 0.53 0.23 0.15 0.08 0.07 0.53 0.09 0.18 0.15 0.11 1982 0.53 0.54 0.23 0.15 0.09 0.07 0.53 0.09 0.18 0.15 0.11 1983 0.54 0.54 0.22 0.15 0.09 0.07 0.53 0.09 0.19 0.15 0.10 1984 0.54 0.54 0.21 0.15 0.10 0.08 0.53 0.10 0.19 0.15 0.10 1985 0.54 0.54 0.20 0.16 0.10 0.08 0.53 0.10 0.19 0.15 0.10 1986 0.55 0.55 0.20 0.16 0.11 0.08 0.53 0.09 0.19 0.15 0.10 1987 0.55 0.55 0.19 0.16 0.11 0.08 0.53 0.09 0.19 0.15 0.10 1988 0.55 0.55 0.19 0.15 0.12 0.09 0.53 0.09 0.19 0.15 0.11 1989 0.56 0.55 0.18 0.16 0.12 0.09 0.53 0.09 0.19 0.15 0.10 1990 0.56 0.55 0.18 0.16 0.13 0.09 0.54 0.09 0.19 0.15 0.10 1991 0.56 0.55 0.17 0.16 0.14 0.09 0.53 0.09 0.19 0.15 0.10 1992 0.56 0.55 0.17 0.16 0.14 0.08 0.53 0.09 0.19 0.15 0.10 1993 0.56 0.55 0.16 0.16 0.14 0.09 0.53 0.09 0.19 0.15 0.10 Fonte: PNADs de 1981 a 1993.

Tabela B.5 - Variância intragrupos - efeito composição (1994 a 2006)

ano efeito

compo-sição

efeito comp. educa

efeito comp. hed1

efeito comp. hed2

efeito comp. hed3

efeito comp. hed4

efeito comp. idade

efeito comp.hid1

efeito comp.hid2

efeito comp.hid3

efeito comp.hid4

1994 0.63 0.63 0.21 0.18 0.16 0.09 0.63 0.10 0.22 0.18 0.12 1995 0.63 0.63 0.20 0.18 0.16 0.09 0.63 0.10 0.22 0.19 0.12 1996 0.64 0.63 0.19 0.17 0.18 0.09 0.63 0.10 0.22 0.19 0.12 1997 0.64 0.63 0.19 0.17 0.18 0.09 0.63 0.10 0.22 0.19 0.12 1998 0.64 0.63 0.18 0.17 0.19 0.09 0.63 0.10 0.22 0.19 0.12 1999 0.64 0.63 0.18 0.17 0.19 0.09 0.63 0.09 0.22 0.19 0.13 2000 0.64 0.64 0.17 0.17 0.20 0.10 0.63 0.10 0.22 0.19 0.13 2001 0.65 0.64 0.16 0.17 0.21 0.10 0.63 0.10 0.22 0.19 0.13 2002 0.65 0.64 0.16 0.17 0.21 0.10 0.64 0.09 0.21 0.20 0.13 2003 0.65 0.64 0.15 0.16 0.22 0.10 0.64 0.10 0.21 0.20 0.13 2004 0.65 0.64 0.15 0.16 0.23 0.10 0.64 0.10 0.21 0.20 0.13 2005 0.66 0.64 0.14 0.16 0.24 0.11 0.64 0.10 0.20 0.20 0.14 2006 0.66 0.65 0.13 0.15 0.25 0.12 0.64 0.10 0.20 0.20 0.14 Fonte: PNADs de 1994 a 2006.

84

Tabela B.6 - Variância entre grupos - efeito-preço (1981 a 1993)

ano var. entre

grupos

efeito preço

efeito preço educa

efeito preço idade

efeito preço hed1

efeito preço hed2

efeito preço hed3

efeito preço hed4

efeito preço hid1

efeito preço hid2

efeito preço hid3

efeito preço hid4

1981 0.34 0.34 0.35 0.25 0.12 0.01 0.08 0.14 0.05 0.10 0.07 0.04 1982 0.38 0.37 0.37 0.25 0.12 0.01 0.08 0.16 0.05 0.10 0.07 0.04 1983 0.39 0.38 0.38 0.25 0.13 0.01 0.08 0.16 0.05 0.10 0.07 0.04 1984 0.39 0.37 0.38 0.25 0.13 0.01 0.08 0.16 0.05 0.10 0.07 0.04 1985 0.39 0.37 0.38 0.25 0.13 0.01 0.08 0.17 0.05 0.09 0.07 0.04 1986 0.28 0.27 0.38 0.25 0.13 0.01 0.08 0.17 0.05 0.09 0.07 0.04 1987 0.38 0.35 0.38 0.25 0.13 0.01 0.08 0.17 0.05 0.09 0.07 0.04 1988 0.42 0.38 0.38 0.25 0.13 0.01 0.08 0.17 0.05 0.09 0.07 0.04 1989 0.38 0.35 0.38 0.24 0.13 0.01 0.08 0.17 0.05 0.09 0.07 0.04 1990 0.42 0.38 0.38 0.24 0.13 0.01 0.07 0.17 0.05 0.09 0.07 0.04 1991 0.39 0.35 0.38 0.24 0.13 0.01 0.08 0.17 0.05 0.09 0.07 0.04 1992 0.36 0.32 0.39 0.23 0.13 0.01 0.08 0.17 0.05 0.09 0.06 0.04 1993 0.37 0.33 0.40 0.23 0.13 0.01 0.08 0.18 0.05 0.08 0.06 0.04 Fonte: PNADs de 1981 a 1993.

Tabela B.7 - Variância entre grupos - efeito-preço (1994 a 2006)

ano var. entre

grupos

efeito preço

efeito preço educa

efeito preço idade

efeito preço hed1

efeito preço hed2

efeito preço hed3

efeito preço hed4

efeito preço hid1

efeito preço hid2

efeito preço hid3

efeito preço hid4

1994 0.36 0.36 0.36 0.25 0.14 0.01 0.06 0.15 0.04 0.10 0.08 0.04 1995 0.36 0.36 0.36 0.25 0.14 0.01 0.06 0.15 0.04 0.10 0.08 0.04 1996 0.36 0.35 0.36 0.25 0.14 0.01 0.06 0.15 0.04 0.10 0.07 0.04 1997 0.38 0.37 0.36 0.25 0.13 0.01 0.06 0.16 0.04 0.10 0.07 0.04 1998 0.36 0.35 0.35 0.25 0.13 0.01 0.06 0.16 0.04 0.10 0.07 0.04 1999 0.36 0.35 0.35 0.24 0.13 0.01 0.05 0.16 0.04 0.10 0.07 0.04 2000 0.35 0.34 0.35 0.24 0.12 0.01 0.05 0.17 0.04 0.10 0.07 0.04 2001 0.35 0.34 0.34 0.24 0.12 0.01 0.05 0.17 0.04 0.10 0.07 0.04 2002 0.34 0.33 0.33 0.24 0.11 0.01 0.04 0.17 0.04 0.10 0.07 0.04 2003 0.33 0.31 0.32 0.24 0.11 0.01 0.04 0.16 0.04 0.10 0.07 0.04 2004 0.31 0.30 0.30 0.24 0.10 0.01 0.04 0.16 0.04 0.10 0.07 0.04 2005 0.30 0.28 0.28 0.24 0.09 0.01 0.03 0.14 0.04 0.10 0.07 0.04 2006 0.28 0.27 0.27 0.24 0.09 0.01 0.03 0.14 0.04 0.10 0.07 0.04 Fonte: PNADs de 1994 a 2006.

85

Tabela B.8 - Variância entre grupos - efeito-composição (1981 a 1993)

ano efeito

compo-sição

efeito comp. educa

efeito comp. idade

efeito comp. hed1

efeito comp. hed2

efeito comp. hed3

efeito comp. hed4

efeito comp. hid1

efeito comp. hid2

efeito comp. hid3

efeito comp. hid4

1981 0.35 0.35 0.35 0.12 0.01 0.08 0.14 0.07 0.14 0.09 0.05 1982 0.36 0.36 0.35 0.12 0.01 0.08 0.15 0.07 0.15 0.09 0.05 1983 0.36 0.36 0.35 0.13 0.01 0.08 0.15 0.07 0.15 0.09 0.05 1984 0.37 0.37 0.35 0.13 0.01 0.08 0.15 0.07 0.15 0.09 0.05 1985 0.37 0.37 0.36 0.14 0.01 0.08 0.15 0.07 0.15 0.08 0.05 1986 0.38 0.38 0.36 0.14 0.01 0.08 0.15 0.07 0.15 0.09 0.06 1987 0.38 0.38 0.36 0.15 0.01 0.08 0.15 0.07 0.15 0.09 0.06 1988 0.39 0.39 0.36 0.15 0.01 0.08 0.16 0.07 0.15 0.09 0.06 1989 0.39 0.38 0.37 0.15 0.01 0.08 0.15 0.07 0.15 0.09 0.06 1990 0.39 0.38 0.37 0.15 0.01 0.08 0.15 0.07 0.15 0.09 0.06 1991 0.39 0.38 0.37 0.15 0.01 0.08 0.14 0.07 0.15 0.09 0.06 1992 0.39 0.38 0.38 0.16 0.01 0.08 0.14 0.07 0.15 0.09 0.06 1993 0.39 0.38 0.38 0.16 0.01 0.08 0.14 0.07 0.16 0.09 0.06 Fonte: PNADs de 1981 a 1993.

Tabela B.9 - Variância entre grupos - efeito-composição (1994 a 2006)

ano efeito

compo-sição

efeito comp. educa

efeito comp. idade

efeito comp. hed1

efeito comp. hed2

efeito comp. hed3

efeito comp. hed4

efeito comp. hid1

efeito comp. hid2

efeito comp. hid3

efeito comp. hid4

1994 0.36 0.36 0.36 0.14 0.01 0.06 0.15 0.05 0.14 0.11 0.06 1995 0.36 0.36 0.36 0.14 0.01 0.06 0.15 0.05 0.14 0.11 0.06 1996 0.37 0.36 0.37 0.15 0.01 0.06 0.15 0.05 0.13 0.11 0.06 1997 0.37 0.37 0.37 0.15 0.01 0.06 0.15 0.05 0.13 0.11 0.06 1998 0.37 0.37 0.37 0.15 0.01 0.05 0.15 0.06 0.13 0.11 0.07 1999 0.37 0.36 0.37 0.15 0.01 0.05 0.15 0.05 0.13 0.11 0.07 2000 0.37 0.36 0.37 0.15 0.01 0.05 0.15 0.06 0.13 0.11 0.07 2001 0.37 0.36 0.38 0.15 0.02 0.05 0.15 0.06 0.13 0.11 0.07 2002 0.37 0.36 0.38 0.15 0.02 0.05 0.15 0.06 0.13 0.12 0.07 2003 0.37 0.36 0.39 0.15 0.02 0.04 0.15 0.06 0.13 0.12 0.08 2004 0.36 0.36 0.39 0.15 0.02 0.04 0.14 0.06 0.13 0.12 0.08 2005 0.36 0.36 0.40 0.15 0.02 0.04 0.15 0.07 0.13 0.12 0.08 2006 0.36 0.36 0.41 0.15 0.03 0.04 0.15 0.07 0.13 0.12 0.09 Fonte: PNADs de 1994 a 2006.