SANDRO EDUARDO MONSUETO
DISTRIBUIÇÃO DE RENDA NO BRASIL: A SITUAÇÃO DOS
25% MAIS POBRES
Belo Horizonte, MG
UFMG / Cedeplar
2003
SANDRO EDUARDO MONSUETO
DISTRIBUIÇÃO DE RENDA NO BRASIL: A SITUAÇÃO DOS
25% MAIS POBRES
Dissertação apresentada ao curso de mestrado
do Centro de Desenvolvimento e Planejamento
Regional
da
Faculdade
de
Ciências
Econômicas da Universidade Federal de Minas
Gerais, como requisito parcial à obtenção do
Título de Mestre em Economia.
Orientadora: Prof.ª Dr.ª Ana Flávia Machado
Belo Horizonte, MG
Centro de Desenvolvimento e Planejamento Regional
Faculdade de Ciências Econômicas – UFMG
2003
Para a família Monsueto,
para a Mad Gear
e para os Jagodes.
Agradecimentos
Em especial, à Professora Ana Flávia Machado, pela orientação, dedicação,
disponibilidade, bom humor e constante incentivo na realização deste trabalho.
Aos demais professores do Cedeplar que, pelo conhecimento repassado, em tanto
contribuíram para minha formação acadêmica. A dedicação dos funcionários do Cedeplar,
também deve ser aqui lembrada.
Aos amigos conquistados durante o mestrado, sobretudo meus companheiros de república
Alexandre e Éber, além, é claro, de antigas amigas que não conseguiram ficar muito tempo
longe de mim, Dani, Fabiana e Má. Também não posso deixar de agradecer ao incentivo e
amizade de três indivíduos, que mesmo distantes, sempre pediram por mim diante de Deus:
Ana Paula, Elizama e Wellington.
À Cnpq, pelo auxílio financeiro.
E, finalmente, à minha dupla dinâmica de heróis, Quito e Adelina, meus pais, que
venceram e me fizeram um vencedor.
SUMÁRIO
INTRODUÇÃO ..................................................................... ERRO! INDICADOR NÃO DEFINIDO.
CAPÍTULO 1 – A DESIGUALDADE NO BRASIL E SEUS DETERMINANTES: UMA REVISÃO DA
LITERATURA BRASILEIRA................................................ERRO! INDICADOR NÃO DEFINIDO.
1.1. Evolução da desigualdade de renda no Brasil............ Erro! Indicador não definido.
1.2. O início do debate e os estudos nas décadas de 70 e 80 .............Erro! Indicador não
definido.
1.3. A discussão na década de 90 sobre a desigualdade.... Erro! Indicador não definido.
1.4. Mudanças nos quantis da distribuição de rendimentos: uma preocupação mais
recente ............................................................................... Erro! Indicador não definido.
CAPÍTULO 2 – METODOLOGIAS PARA ANÁLISE DOS DIFERENCIAIS ERRO! INDICADOR NÃO
DEFINIDO.
2.1. Regressão quantílica................................................... Erro! Indicador não definido.
2.1.1. Aspectos gerais da regressão quantílica............... Erro! Indicador não definido.
2.2. Análise dos diferencias de rendimentos ..................... Erro! Indicador não definido.
2.2.1. Regressão interquantílica ..................................... Erro! Indicador não definido.
2.2.2. Decomposição de Oaxaca .................................... Erro! Indicador não definido.
2.2.3. Decomposição J.M.P. .......................................... Erro! Indicador não definido.
2.3. O modelo econométrico, fonte de dados e variáveis selecionadas ....Erro! Indicador
não definido.
CAPÍTULO 3 – DISTRIBUIÇÃO DO RENDIMENTO, CARACTERÍSTICAS PESSOAIS E
OCUPACIONAIS ................................................................ERRO! INDICADOR NÃO DEFINIDO.
3.1. Rendimento-hora........................................................ Erro! Indicador não definido.
3.2. Chefes de família........................................................ Erro! Indicador não definido.
3.3. Idade e educação dos indivíduos................................ Erro! Indicador não definido.
3.4. Distribuição regional da PEA ocupada ...................... Erro! Indicador não definido.
3.5. Distribuição ocupacional............................................ Erro! Indicador não definido.
CAPÍTULO 4 – ANÁLISE DOS RESULTADOS .....................ERRO! INDICADOR NÃO DEFINIDO.
4.1. Análise dos retornos aos fatores................................. Erro! Indicador não definido.
4.2. Análise interquantílica do diferencial ........................ Erro! Indicador não definido.
4.3. Decomposição do hiato segundo cor por Oaxaca ...... Erro! Indicador não definido.
4.4. Decomposição J.M.P.................................................. Erro! Indicador não definido.
4.5. Síntese dos resultados: a redução dos diferenciais entre os 25% mais pobres.....Erro!
Indicador não definido.
1
CONCLUSÃO ....................................................................ERRO! INDICADOR NÃO DEFINIDO.
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS .....................................ERRO! INDICADOR NÃO DEFINIDO.
ANEXOS ...........................................................................ERRO! INDICADOR NÃO DEFINIDO.
LISTA DE TABELAS
TABELA 1 – APROPRIAÇÃO DE RENDA SEGUNDO PARTIÇÕES DA DISTRIBUIÇÃO DE
RENDIMENTOS
..................................................................ERRO! INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA 2 – ALOCAÇÃO DOS TRABALHADORES EM QUARTOS E NO ÚLTIMO DÉCIMO DA
DISTRIBUIÇÃO DE RENDIMENTO TOTAL, POR COR, E SEGUNDO O SEXO (%) ERRO! INDICADOR
NÃO DEFINIDO.
TABELA 3 – APROPRIAÇÃO DA RENDA REAL PELOS QUARTOS DA DISTRIBUIÇÃO DE
RENDIMENTOS TOTAIS, POR COR, E SEGUNDO O SEXO (%)ERRO! INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA 4 – MÉDIA DO RENDIMENTO-HORA POR PARTIÇÕES SELECIONADAS E POR COR,
SEGUNDO O SEXO ..............................................................ERRO! INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA 5 – SEXO DOS CHEFES DE FAMÍLIA NA PEA OCUPADA POR PARTIÇÕES
SELECIONADAS DA DISTRIBUIÇÃO DO RENDIMENTO-HORA (%).......... ERRO! INDICADOR NÃO
DEFINIDO.
TABELA 6 – IDADE MÉDIA POR PARTIÇÕES SELECIONADAS DA DISTRIBUIÇÃO DO
RENDIMENTO-HORA E POR COR, SEGUNDO O SEXO ............ERRO! INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA 7 – ESCOLARIDADE MÉDIA POR PARTIÇÕES SELECIONADAS DA DISTRIBUIÇÃO DO
RENDIMENTO-HORA, E POR COR, SEGUNDO O SEXO
..........ERRO! INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA 8 – DISTRIBUIÇÃO DA PEA OCUPADA POR REGIÃO, SEGUNDO O SEXO, E PARTIÇÕES
SELECIONADAS DA DISTRIBUIÇÃO DO RENDIMENTO-HORA (%).......... ERRO! INDICADOR NÃO
DEFINIDO.
TABELA 9 – POSIÇÃO NA OCUPAÇÃO DOS HOMENS POR COR E PARTIÇÕES SELECIONADAS DA
DISTRIBUIÇÃO DO RENDIMENTO-HORA (%).......................ERRO! INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA 10 – POSIÇÃO NA OCUPAÇÃO DAS MULHERES POR COR E PARTIÇÕES SELECIONADAS
DA DISTRIBUIÇÃO DO RENDIMENTO-HORA (%) .................ERRO! INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA 11 – NÚMERO DE OBSERVAÇÕES ........................ERRO! INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA 12 – RETORNO NOS QUANTIS CONDICIONAIS - HOMENS BRANCOSERRO! INDICADOR
NÃO DEFINIDO.
TABELA 13 – RETORNO NOS QUANTIS CONDICIONAIS - HOMENS NÃO-BRANCOS .......... ERRO!
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA 14 – RETORNO NOS QUANTIS CONDICIONAIS – MULHERES BRANCAS .............. ERRO!
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA 15 – RETORNO NOS QUANTIS CONDICIONAIS – MULHERES NÃO-BRANCAS...... ERRO!
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA 16 – RESULTADOS DE REGRESSÃO INTERQUANTÍLICA - HOMENS BRANCOS .... ERRO!
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA 17 – RESULTADOS DE REGRESSÃO INTERQUANTÍLICA - HOMENS NÃO-BRANCOS
.........................................................................................ERRO! INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA 18 – RESULTADOS DE REGRESSÃO INTERQUANTÍLICA - MULHERES BRANCAS ERRO!
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
2
TABELA 19 – RESULTADO DE REGRESSÕES INTERQUANTÍLICAS - MULHERES NÃO-BRANCAS
.........................................................................................ERRO! INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA 20 – RESULTADOS DA DECOMPOSIÇÃO DE OAXACA - HOMENS BRANCOS E NÃOBRANCOS ..........................................................................ERRO! INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA 21 – RESULTADOS DECOMPOSIÇÃO DE OAXACA - MULHERES BRANCAS E NÃOBRANCAS ..........................................................................ERRO! INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA 22 – DECOMPOSIÇÃO J.M.P. DO HIATO SEGUNDO COR – HOMENS .................. ERRO!
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA 23 – DECOMPOSIÇÃO J.M.P. DO HIATO SEGUNDO COR – MULHERES............... ERRO!
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
LISTA DE GRÁFICOS
GRÁFICO 1 – ÍNDICE DE GINI E T DE THEIL: BRASIL (1977 – 1999)* ERRO! INDICADOR NÃO
DEFINIDO.
GRÁFICO 2 – RENDA REAL MÉDIA A PREÇOS DE 1997: BRASIL (1977 – 1999)* ............ ERRO!
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
GRÁFICO 3. ÍNDICE DE GINI PARA HOMENS E MULHERES OCUPADOS – 1987, 1995 E 2001
.........................................................................................ERRO! INDICADOR NÃO DEFINIDO.
GRÁFICO 4 – DISTRIBUIÇÃO DOS HOMENS OCUPADOS NAS CATEGORIAS OCUPACIONAIS,
SEGUNDO A COR –
2001....................................................ERRO! INDICADOR NÃO DEFINIDO.
GRÁFICO 5 - DISTRIBUIÇÃO DAS MULHERES OCUPADAS NAS CATEGORIAS OCUPACIONAIS,
SEGUNDO A COR -
2001.....................................................ERRO! INDICADOR NÃO DEFINIDO.
GRÁFICO 6 – DISTRIBUIÇÃO DOS HOMENS OCUPADOS NAS CATEGORIAS OCUPACIONAIS,
SEGUNDO A COR E PARTIÇÕES SELECIONADAS DO RENDIMENTO-HORA –
2001 .............. ERRO!
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
GRÁFICO 7 – DISTRIBUIÇÃO DAS MULHERES OCUPADAS NAS CATEGORIAS OCUPACIONAIS,
SEGUNDO A COR E PARTIÇÕES SELECIONADAS DO RENDIMENTO-HORA –
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
2001 .............. ERRO!
LISTA DE FIGURAS
FIGURA 1 – MÉTODOS DE ANÁLISE DOS DIFERENCIAIS. ....ERRO! INDICADOR NÃO DEFINIDO.
2
LISTA DE ANEXOS
TABELA A1. ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS – HOMENS, 1987, 25º QUANTIL. ERRO! INDICADOR
NÃO DEFINIDO.
TABELA A2. ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS – HOMENS, 1987, 50º QUANTIL. ERRO! INDICADOR
NÃO DEFINIDO.
TABELA A3. ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS – HOMENS, 1987, 90º QUANTIL. ERRO! INDICADOR
NÃO DEFINIDO.
TABELA A4. ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS – MULHERES, 1987, 25º QUANTIL ................. ERRO!
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA A5. ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS – MULHERES, 1987, 50º QUANTIL ................. ERRO!
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA A6. ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS – MULHERES, 1987, 90º QUANTIL ................. ERRO!
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA A7. ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS – HOMENS, 1995, 25º QUANTIL. ERRO! INDICADOR
NÃO DEFINIDO.
TABELA A8. ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS – HOMENS, 1995, 25º QUANTIL. ERRO! INDICADOR
NÃO DEFINIDO.
TABELA A9. ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS – HOMENS, 1995, 90º QUANTIL. ERRO! INDICADOR
NÃO DEFINIDO.
TABELA A10. ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS – MULHERES, 1995, 25º QUANTIL ............... ERRO!
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA A11. ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS – MULHERES, 1995, 50º QUANTIL ............... ERRO!
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA A12. ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS – MULHERES, 1995, 90º QUANTIL ............... ERRO!
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA A13. ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS – HOMENS, 2001, 25º QUANTIL................... ERRO!
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA A14. ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS – HOMENS, 2001, 50º QUANTIL................... ERRO!
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA A15. ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS – HOMENS, 2001, 90º QUANTIL................... ERRO!
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA A16. ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS – MULHERES, 2001, 25º QUANTIL ............... ERRO!
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA A17. ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS – MULHERES, 2001, 50º QUANTIL ............... ERRO!
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA A18. ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS – MULHERES, 2001, 90º QUANTIL ............... ERRO!
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA A19. NÚMERO DE OBSERVAÇÕES DA AMOSTRA EXPANDIDA ERRO! INDICADOR NÃO
DEFINIDO.
TABELA A20. DISTRIBUIÇÃO DOS HOMENS OCUPADOS NAS CATEGORIAS OCUPACIONAIS 1987, 1995 E 2001 (%) ....................................................ERRO! INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA A21. DISTRIBUIÇÃO DAS MULHERES OCUPADAS NAS CATEGORIAS OCUPACIONAIS 1987, 1995 E 2001 (%) ....................................................ERRO! INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA A22. REGRESSÕES QUANTÍLICAS – HOMENS BRANCOS (1987) ... ERRO! INDICADOR
NÃO DEFINIDO.
TABELA A23. REGRESSÕES QUANTÍLICAS – HOMENS NÃO-BRANCOS (1987)............... ERRO!
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA A24. REGRESSÕES QUANTÍLICAS – HOMENS BRANCOS (1995) ... ERRO! INDICADOR
NÃO DEFINIDO.
TABELA A25. REGRESSÕES QUANTÍLICAS – HOMENS NÃO-BRANCOS (1995)............... ERRO!
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA A26. REGRESSÕES QUANTÍLICAS – HOMENS BRANCOS (2001) ... ERRO! INDICADOR
NÃO DEFINIDO.
TABELA A27. REGRESSÕES QUANTÍLICAS – HOMENS NÃO BRANCOS (2001) ............... ERRO!
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA A28. REGRESSÕES QUANTÍLICAS – MULHERES BRANCAS (1987) ERRO! INDICADOR
NÃO DEFINIDO.
2
TABELA A29. REGRESSÕES QUANTÍLICAS – MULHERES NÃO-BRANCAS (1987)........... ERRO!
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA A30. REGRESSÕES QUANTÍLICAS – MULHERES BRANCAS (1995) ERRO! INDICADOR
NÃO DEFINIDO.
TABELA A31. REGRESSÕES QUANTÍLICAS – MULHERES NÃO-BRANCAS (1995)........... ERRO!
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA A32. REGRESSÕES QUANTÍLICAS – MULHERES BRANCAS (2001) ERRO! INDICADOR
NÃO DEFINIDO.
TABELA A33. REGRESSÕES QUANTÍLICAS – MULHERES NÃO-BRANCAS (2001)........... ERRO!
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA A34. TESTES F DE SIGNIFICÂNCIA ......................ERRO! INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA A35. REGRESSÕES INTERQUANTÍLICAS – HOMENS BRANCOS (1987) .............. ERRO!
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA A36. REGRESSÕES INTERQUANTÍLICAS – HOMENS NÃO-BRANCOS (1987) ..... ERRO!
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA A37. REGRESSÕES INTERQUANTÍLICAS – HOMENS BRANCOS (1995) .............. ERRO!
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA A38. REGRESSÕES INTERQUANTÍLICAS – HOMENS NÃO-BRANCOS (1995) ..... ERRO!
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA A39. REGRESSÕES INTERQUANTÍLICAS – HOMENS BRANCOS (2001) .............. ERRO!
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA A40. REGRESSÕES INTERQUANTÍLICAS – HOMENS NÃO BRANCOS (2001)...... ERRO!
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA A41. REGRESSÕES INTERQUANTÍLICAS – MULHERES BRANCAS (1987) .......... ERRO!
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA A42. REGRESSÕES INTERQUANTÍLICAS – MULHERES NÃO-BRANCAS (1987) . ERRO!
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA A43. REGRESSÕES INTERQUANTÍLICAS – MULHERES BRANCAS (1995) .......... ERRO!
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA A44. REGRESSÕES INTERQUANTÍLICAS – MULHERES NÃO-BRANCAS (1995) . ERRO!
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA A45. REGRESSÕES INTERQUANTÍLICAS – MULHERES BRANCAS (2001) .......... ERRO!
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA A46. REGRESSÕES INTERQUANTÍLICAS – MULHERES NÃO-BRANCAS (2001) . ERRO!
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA A47. CATEGORIAS DE OCUPAÇÃO BASEADAS EM QUALIFICAÇÃO (QUALIFS)... ERRO!
INDICADOR NÃO DEFINIDO.
TABELA A48. DECOMPOSIÇÃO DE OAXACA – HOMENS (1987)...... ERRO! INDICADOR NÃO
DEFINIDO.
TABELA A49. DECOMPOSIÇÃO DE OAXACA – HOMENS (1995)...... ERRO! INDICADOR NÃO
DEFINIDO.
TABELA A50. DECOMPOSIÇÃO DE OAXACA – HOMENS (2001)...... ERRO! INDICADOR NÃO
DEFINIDO.
TABELA A51. DECOMPOSIÇÃO DE OAXACA – MULHERES (1987).. ERRO! INDICADOR NÃO
DEFINIDO.
TABELA A52. DECOMPOSIÇÃO DE OAXACA – MULHERES (1995).. ERRO! INDICADOR NÃO
DEFINIDO.
TABELA A53. DECOMPOSIÇÃO DE OAXACA – MULHERES (2001).. ERRO! INDICADOR NÃO
DEFINIDO.
2
RESUMO
Esta dissertação tem por objetivo investigar a melhoria da distribuição de rendimentos para
os trabalhadores mais pobres no Brasil. Para tanto, é utilizada a PNAD dos anos 1987,
1995 e 2001, com informações da População Economicamente Ativa ocupada urbana.
Estimam-se equações de rendimento por meio de regressões quantílicas e, para a análise
dos diferenciais, regressões interquantílicas e as decomposições de OAXACA (1973) e
JUHN, MURPHY e PIERCE (1993) De modo geral, constata-se uma redução do
diferencial entre os 10% mais ricos e os 25% mais pobres, motivadas, sobretudo, pelo
avanço na educação entre os mais pobres e em virtude de características dos postos de
trabalho. Adicionalmente, verifica-se que, entre os trabalhadores condicionados ao 25º
quantil da distribuição, ocorreram reduções no diferencial de rendimentos entre brancos e
não-brancos.
Palavras-chave: Diferencial de renda, regressão quantílica, desigualdade.
INTRODUÇÃO
A desigualdade de rendimentos tem sido objeto de estudo em diversos trabalhos ao longo
da história brasileira, constatando-se uma das piores distribuições de renda do mundo.
Analisada pelo índice de Gini, a desigualdade no país oscilou entre 0,58 e 0,63 durante o
período de 1977 a 1999, o que demonstra uma estabilidade de longo prazo do problema,
que resiste aos ciclos econômicos, a políticas de inserção social e de combate à pobreza.
A disponibilidade de microdados do Censo e, sobretudo da PNAD, permite aos
pesquisadores uma melhor determinação do problema distributivo, por intermédio de
definição de fatores que levariam a diferenças nos rendimentos entre trabalhadores. Desta
forma, os resultados de Carlos Langoni, em seu livro de 1973, abrem o debate entre
economistas e outros profissionais sobre a identificação de tais fatores, encontrando na
heterogeneidade educacional a principal fonte de dispersão salarial. Não apenas a
escolaridade dos indivíduos é considerada nas pesquisas, mas também fatores ligados às
características dos postos de trabalho e a práticas de discriminação por sexo e por cor.
Contudo, a persistência da má distribuição de renda gera uma herança histórica,
transferindo entre gerações esta situação perversa. O fato de estar situado num ponto
específico da distribuição de renda faz com que o indivíduo tenha acesso diferenciado aos
recursos disponíveis, tais como sistema educacional, treinamento no trabalho, ascensão
profissional e acesso ao mercado de capitais. Esta diferenciação no acesso aos recursos
possui conseqüências sobre a capacidade do trabalhador em transformar atributos pessoais
em rendimentos, ou seja, sobre a magnitude de seus retornos marginais.
Alguns autores têm incorporado à análise da desigualdade a posição relativa dos
trabalhadores dentro da distribuição de rendimentos, empregando, sobretudo, a técnica de
regressões quantílicas. O uso deste tipo de regressão permite observar mudanças nos
retornos aos fatores de acordo com o quantil da distribuição o qual está condicionado o
trabalhador. Isto permite observar mudanças no comportamento da desigualdade de acordo
com o quantil da distribuição a qual está condicionado o trabalhador, além de identificar, a
despeito da relativa estabilidade dos indicadores de desigualdade, reduções no gap de
renda entre os indivíduos condicionados a quantis localizados na cauda à direita da
distribuição, ou seja, os mais pobres.
A análise nos dados da PNAD possibilita a constatação de um aumento na participação do
grupo dos mais pobres na soma total de rendimentos do país, durante os últimos vinte anos,
sobretudo quando apenas as mulheres ocupadas são consideradas. Desta forma, tem-se por
principal motivação a análise da melhoria na distribuição de renda observada para os
trabalhadores mais pobres em dois sentidos: a redução do hiato de rendimento dentro de
um mesmo grupo de cor, ou seja, a redução dos diferenciais entre os 10% mais ricos e os
25% mais pobres; e a redução do hiato de rendimentos por grupos de cor entre os 25%
mais pobres. Estes são dois importantes níveis de desigualdade que se fazem presentes no
Brasil e que não necessariamente estão sujeitos às mesmas fontes em igual intensidade.
Pretende-se identificar, dentre os fatores empregados, quais atuaram de modo fundamental
para a redução cada nível de diferencial de rendimentos, fazendo uso de regressões
quantílicas condicionais aos quantis 25º, 50° e 90°, com base nos dados de PNADs para os
anos de 1987, 1995 e 2001.
Com fim de alcançar os objetivos propostos, esta dissertação está organizada em seis
capítulos, incluindo esta introdução e a conclusão. O Capítulo 1 contextualiza o problema
distributivo com a conjuntura macroeconômica do Brasil desde os anos 70 ao final dos
anos 90, e faz uma revisão da literatura nacional sobre desigualdade. A revisão da literatura
é feita resgatando-se parte da discussão teórica sobre as origens e características da
desigualdade no país, destacando-se inicialmente o debate nos anos 70 e 80 entre os
economistas ligados ao governo, tais como LANGONI (1973a, b), e os críticos do modelo
econômico adotado pelo governo, dentre os quais MALAN e WELLS (1975)
Posteriormente, os estudos na década de 90 são revistos, onde a visão sobre o papel
exercido pelo mercado de trabalho como revelador e/ou gerador de desigualdade é
enfatizado por autores tais como AMADEO et. al. (1994) e BARROS e MENDONÇA
(1995) Finalizando este capítulo, alguns trabalhos mais recentes que incorporam a
discussão dos efeitos da posição condicional dos indivíduos na distribuição de rendimentos
são apresentados, introduzindo a análise proposta neste trabalho.
A técnica de regressão quantílica, pela qual são estimadas as equações de rendimentos ao
longo dos quantis condicionais, está apresentada no Capítulo 2, que também traz os
métodos empregados para a análise dos diferenciais entre os retornos. Para a análise do
diferencial entre os retornos dos trabalhadores 10% mais ricos e os 25% mais pobres, é
empregada a regressão interquantílica, ainda muito pouco usada para o caso brasileiro. O
diferencial de rendimentos entre grupos de cor é explorado por meio da decomposição de
2
OAXACA (1973), aplicada ao longo das regressões quantílicas e permitindo, portanto,
identificar o diferencial por cor em faixas específicas da distribuição de rendimentos. Com
uma decomposição do tipo JUHN, MURPHY e PIERCE (1993), as mudanças
intertemporais do hiato de rendimentos entre os grupos de cor são melhor caracterizadas. O
modelo econométrico, fonte e tratamento dos dados finalizam o Capítulo 2.
O Capítulo 3 traz uma análise descritiva das variáveis empregadas nas equações de
rendimentos. Mais do que isso, neste capítulo busca-se mostrar como os atributos pessoais,
regionais e dos postos de trabalho estão alocados entre trabalhadores condicionados a
diferentes quantis da distribuição e, portanto, apontar algumas evidências acerca da
evolução no tempo destas variáveis.
A apresentação dos resultados é feita no Capítulo 4 desta dissertação, que é iniciada com a
estimativa dos retornos marginais a partir das regressões quantílicas condicionadas aos
quantis selecionados, permitindo observar que tais retornos possuem, de fato, diferentes
comportamentos ao longo da distribuição de rendimentos. Posteriormente, o estudo do
diferencial de rendimentos entre os quantis é feito por meio de estimativas de regressões
interquantílicas. O capítulo apresenta ainda a decomposição de OAXACA (1973), para
cada ano de pesquisa.
Finalmente, os resultados obtidos são sumariados na Conclusão do trabalho.
3
CAPÍTULO 1 – A
DESIGUALDADE NO
BRASIL E SEUS DETERMINANTES:
UMA REVISÃO DA
LITERATURA BRASILEIRA
O fenômeno da desigualdade não é algo recente no cenário brasileiro, tendo sua evolução
atada à história nacional. Suas primeiras mensurações mais precisas, em nível nacional,
datam dos anos 70, sobretudo após a divulgação dos dados do Censo Demográfico
Brasileiro. No decorrer dos anos, o Brasil foi caracterizado como ostentando um dos piores
padrões distributivos do mundo. As pesquisas aplicadas ao país apontam para uma série de
fatores relacionados à distribuição de renda, tais como heterogeneidade educacional,
características socioocupacionais e discriminação. Porém, a importância relativa de cada
fator tem sofrido significativas alterações ao longo dos anos, atingindo de forma
diferenciada grupos distintos de trabalhadores, grupos estes que se diferenciam não apenas
pela dotação de atributos produtivos, mas também pela faixa de renda a qual estão
condicionados.
Tendo isso em vista, o primeiro capítulo deste trabalho pretende apresentar a questão
distributiva do Brasil, por meio de uma revisão de alguns dos trabalhos realizados que
motivam o debate sobre suas origens. Desta forma, a primeira seção busca contextualizar a
evolução da desigualdade no ambiente macroeconômico do país, desde a década de 60 até
o final da década de 90. As duas seções seguintes trazem uma revisão da discussão inicial
sobre as causas do problema distributivo brasileiro, bem como dos resultados alcançados
na década de 90 pelos estudos a respeito dos diferenciais de rendimentos no mercado de
trabalho. Por fim, a última seção visa demonstrar a importância de se considerar a posição
relativa do indivíduo dentro da distribuição de rendimentos, o que leva a apresentação dos
objetivos desta dissertação.
1.1. Evolução da desigualdade de renda no Brasil
No decorrer das décadas de 60 e 70, a ótica do crescimento econômico determinou
decisões políticas do Brasil, criando a idéia de que a superação das questões sociais, dentre
elas a distribuição de renda, seria uma conseqüência direta da expansão da economia.
Motivadas por este pensamento, as medidas adotadas facilitaram a aceleração do ritmo de
crescimento e permitiram que choques externos fossem superados com relativa eficiência,
4
tal como o primeiro choque do petróleo em 1973, respondido pelo governo via
implementação do Segundo Plano Nacional de Desenvolvimento (II PND)
Entretanto, pelo menos no espaço de tempo entre os Censos de 1960 e 1970, o desempenho
da economia não foi acompanhado de uma melhora nos indicadores de concentração de
renda. De acordo com LANGONI (1973a), ao dividir a distribuição de renda em decis, a
renda real média obteve no período um aumento significativo em todos os décimos da
distribuição, sendo os décimos superiores os que conseguiram ganhos maiores. No mesmo
período, é observada a redução na participação relativa na renda em todos os décimos, com
exceção para os 10% mais ricos, que aumentam em 20% a sua participação na renda total,
apontando, então, para o aumento da concentração de renda, também refletida pelos
índices de Gini (passa de 0,499 para 0,5684) e T de Theil (de 0,469 para 0,644) para a
população de rendimento positivo1.
Para a década de 70, dados do Censo e da Lei dos Dois Terços2 revelam que o índice de
Gini inicia o período com um valor de 0,57, sofre pequenas oscilações no decorrer dos
anos e encerra a década com uma leve deterioração, atingindo o valor de 0,59, de acordo
com BONELLI e SEDLACEK (1989) Também para essa década, os indivíduos mais ricos,
situados no último décimo da distribuição de renda, obtiveram os maiores ganhos reais de
renda, ao passo que ocorre uma redução na participação dos oito primeiros décimos na
absorção da renda gerada.
No final dos anos 70, os dados do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA),
dispostos no Gráfico 1, permitem observar melhoras na desigualdade até 1981, mais visível
pelo índice T de Theil, que passa de 0,912, no início da série, para 0,688. Apesar da menor
variação, o índice de Gini deixa evidente a tendência de redução da desigualdade no
período, registrando um valor de 0,586, no ano de 1981, contra 0,624, de 1977. Estes
resultados podem, em parte, ser atribuídos à expansão do crescimento desde 1976, ao clima
político gerado pelas eleições parlamentares de 1978 e à recusa do governo em ceder
espaço para a nova crise externa que se formava, em virtude do segundo choque de
petróleo e da explosão do custo do endividamento externo.
1
Os índices de Gini e T de Theil são duas medidas de concentração da renda amplamente empregadas na
literatura. A principal diferença entre eles é que, quando as informações estão agrupas segundo um critério
qualquer, tal como região ou sexo, o índice T de Theil pode ser decomposto em uma medida da desigualdade
intergrupos e intragrupos. HOFFMANN (1998)
2
A Lei dos Dois Terços ordenava que as empresas vinculadas à CLT empregassem pelo menos 2/3 de
trabalhadores brasileiros. Os dados obtidos se referem a um questionário respondido pelas empresas.
5
Gráfico 1 – Índice de Gini e T de Theil: Brasil (1977 – 1999)*
1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
1977
1979
1982
1984
1986
1988
Gini
1990
1993
1996
1998
T de Theil
Fonte: IPEA.
* Série interrompida em 1980, 1991 e 1994.
Ao mesmo tempo, o Gráfico 2 mostra que ocorreu uma redução na renda real média,
corroída pelo processo inflacionário, já indicando o início da crise econômica que se
arrastaria pela década de 80.
Gráfico 2 – Renda real média a preços de 1997: Brasil (1977 – 1999)*
400
350
300
250
200
150
100
50
0
1977
1979
1982
1984
1986
1988
1990
1993
1996
1998
Renda Média
Fonte: IPEA.
* Série interrompida em 1980, 1991 e 1994.
Após 1982, a renda real média atingiu seus piores resultados em 1983 e em 1984, enquanto
os indicadores de concentração, sobretudo o índice de Gini, permanecem praticamente
estáveis até 1985, ano anterior à implementação do primeiro choque heterodoxo de
combate à inflação. Face à visível aceleração da taxa de inflação, que resistia às receitas
ortodoxas de controle da demanda interna e restrição à expansão do crédito, é estabelecido
o Plano Cruzado em janeiro de 1986 que, dentre os pacotes do governo José Sarney, é o de
objetivo antiinflacionário mais audacioso, ao propor a “inflação zero”. O otimismo dos
6
agentes e o inesperado apoio popular favoreceram a conquista dos objetivos, e a inflação,
de fato, mostrou sinais de queda nos meses subseqüentes. Em resposta, os índices de
concentração apresentaram pequenas reduções, e a renda real média alcançou o seu maior
valor em toda a série.
Passada a euforia inicial, os planos seguintes não foram capazes de controlar a aceleração
inflacionária, e a concentração de renda aumentou paulatinamente até 1989, ano que a
desigualdade atinge seu pior resultado na série apresentada pelo índice de Gini e o segundo
pior valor pelo índice T de Theil (0,637 e 0,889 respectivamente) De modo mais geral, a
década de 80 é a que apresenta as maiores oscilações do nível de desigualdade, terminando
o período com uma tendência de alta. HOFFMANN (1995) destaca que a aceleração
inflacionária ionou para cima os indicadores de desigualdade, através da falta de sincronia
entre reajustes salariais de categorias diferentes, e entre estas e o nível geral de preços.
Quanto ao resultado final da renda real média no período, o Plano Verão de 1989, última
tentativa do governo Sarney de retirar a economia do processo de aceleração inflacionária,
foi capaz apenas de trazê-la de volta a valores próximos dos obtidos em 1977. A partir de
então, a renda real entra em um novo ciclo de queda até 1993, captando os efeitos do Plano
Collor e do ambiente imediatamente anterior ao Plano Real.
De 1993 em diante, a história da evolução da desigualdade é, basicamente, de repetições
dos indicadores ao longo dos anos, com o índice de Gini variando entre 0,604 no ano de
1993 e 0,596 em 1999. Paralelo ao contexto macroeconômico, que se torna mais favorável
com a superação do processo de impeachment e pelo maior acesso a taxas de juros
menores no mercado internacional, a renda real média se recupera, atingindo níveis
superiores aos verificados no início dos anos 80, mas sem alcançar o mesmo desempenho
observado em 1986. Após 1994, o Plano Real parece contribuir para leves aumentos
seguidos da renda real média, mas sem retirar a desigualdade de sua rota estável.
Considerando todo o período da série do IPEA, o resultado final é um retorno da
desigualdade aos níveis de 1980, mas com uma renda média superior, demonstrando uma
estabilidade histórica do problema distributivo, como bem observado por BARROS,
HENRIQUES e MENDONÇA (2001), que atentam para o fato do Brasil apresentar uma
das piores distribuições de renda do mundo.
Muito se tem debatido sobre as razões de tal estabilidade ou sobre suas conseqüências
sociais, sobretudo no que se refere às parcelas da população menos capazes de proteger
suas rendas de variações na economia. Diante disso, as próximas seções deste capítulo
7
buscam, na literatura empírica brasileira, fontes de entendimento da existência e do
comportamento da desigualdade.
1.2. O início do debate e os estudos nas décadas de 70 e 80
Os primeiros trabalhos mais detalhados sobre distribuição de rendimentos se fazem
presentes no Brasil a partir da década de 70, quando os autores, motivados pela análise dos
efeitos redistributivos das políticas salariais de 1965, recorrem aos microdados do Instituto
Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), provenientes do Censo e, posteriormente, da
Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD) As pesquisas empíricas iniciais
observam uma piora nos indicadores de concentração de renda ao longo da década, e
desencadeiam o debate sobre as causas do fenômeno, sobretudo no que tange aos efeitos
distributivos da aceleração do processo de crescimento econômico. O centro fundamental
da discussão gira em torno de dois grupos teóricos: de um lado, os economistas ligados ao
governo e defensores da política econômica vigente ou adeptos da teoria do Capital
Humano, a exemplo de LANGONI (1973a, b), SENNA (1976) e BRANCO (1979), e, de
outro, aqueles que visavam atacar o modelo de crescimento econômico adotado pelo
governo, enfatizando o ambiente institucional, tais como FISHLOW (1972), HOFFMANN
(1973) e MALAN e WELLS (1975)
A ênfase fundamental do primeiro grupo reside no comportamento do mercado de trabalho
frente à aceleração do crescimento econômico, onde existiria um natural conflito entre
crescimento e distribuição, na medida em que um viés tecnológico gera aumento da
demanda por mão-de-obra qualificada, enquanto a sua oferta permanece inelástica no curto
prazo. Neste grupo, o estudo de LANGONI (1973a) pode ser considerado o marco da
discussão, por recorrer à utilização de microdados para o estudo no Brasil.
LANGONI (1973a) faz uso de microdados para mensurar a desigualdade nos anos 60, a
partir dos dados do Imposto de Renda, da Lei dos Dois Terços e dos Censos de 1960 e
1970. O acesso aos dados do Imposto de Renda permite separar a renda proveniente do
trabalho e a renda de capital, para mostrar a maior concentração desta última, que
apresenta um índice de Gini máximo de 0,89, enquanto a distribuição dos salários atinge
um índice de 0,47. A Lei dos Dois Terços, por sua vez, possibilita o estudo setorial da
distribuição de salários, concluindo que a desigualdade tende a aumentar com o nível
salarial, e que os setores de maior nível de salários (indústria e serviços) apresentam os
8
maiores níveis de concentração (0,41 e 0,45 respectivamente pelo índice de Gini) Uma
análise dos Censos mostra que os 10% mais ricos da população concentravam 46,47% da
renda, em 1970, causando um aumento na ordem de 14% no índice de Gini, entre os anos
de 1960 e 1970.
Buscando explicar esse aumento da concentração, LANGONI (1973a) utiliza uma equação
de rendimentos individuais3, onde as covariadas são características individuais (educação,
sexo, idade e região), além dos setores de atividade, como tentativa de se criar uma proxy
para a produtividade setorial. O resultado aponta para um ajuste de 51% no modelo, para
1960, e 59%, para 1970, em que a maior parcela da dispersão da renda é explicada pela
escolaridade, cuja contribuição marginal aumenta em 55% no período. Para LANGONI
(1973a), o nível de desigualdade observado é conseqüência direta da expansão
desequilibrada do nível educacional dos trabalhadores, além da existência de um viés
tecnológico na demanda por mão-de-obra, que beneficiou os mais escolarizados.
Considerando o uposto da Teoria do Capital Humano (BECKER, 1964), conclui que as
diferenças na composição educacional dos trabalhadores representam a principal fonte de
dispersão de rendimentos do período. Por outro lado, LANGONI (1973a) argumenta que
este fenômeno é decorrente de um processo de desequilíbrio temporário no mercado de
trabalho, fruto da rápida expansão da economia, mas que o desenvolvimento econômico
reverteria naturalmente o aumento da desigualdade.
A linha teórica do Capital Humano é também seguida no artigo de SENNA (1976), que
analisa os dados da Lei dos Dois Terços, de 1970, e avalia os efeitos da educação e da
experiência sobre os rendimentos do trabalho, encontrando cerca de 34% da desigualdade
observada sendo explicada pelas diferenças educacionais dos trabalhadores. Em
comparação com outros países (Japão e Estados Unidos), os retornos da educação e da
experiência se mostram, respectivamente, maiores e menores para o caso brasileiro,
indicando uma maior escassez relativa de qualificação.
Complementando a visão de desequilíbrios na composição do mercado de trabalho,
BRANCO (1979) compara o processo de crescimento com o comportamento do mercado
de trabalho nos anos 1969 e 1976, pela Lei dos Dois Terços, apresentando uma tese onde
se busca mostrar que, dada a escassez de recursos humanos qualificados, o aumento da
participação relativa de setores com tecnologia mais avançada no produto nacional fez com
3
A maior parte dos trabalhos emprega uma equação de rendimentos adaptada a partir da proposta de
MINCER (1974), o qual relaciona rendimentos com investimentos em capital humano.
9
que os rendimentos dos indivíduos mais capacitados se elevassem desproporcionalmente e
de forma diferenciada entre os setores. Para tanto, regressões de rendimentos sobre a
escolaridade e a experiência no emprego são utilizadas na obtenção de estimativas para o
retorno do investimento em capital humano, obtendo-se por resultado o aumento da taxa de
retorno à educação entre os anos da amostra, além de uma variação dos retornos entre os
setores de atividade. Pelos resultados, a tese conclui que o aumento observado na dispersão
de rendimentos é um reflexo direto da aceleração do crescimento econômico, face à lenta
expansão da oferta de mão-de-obra qualificada.
A interpretação da desigualdade pelos desequilíbrios temporários no mercado de trabalho
acabou por se tornar a visão oficial do governo, como forma de justificar a política de
aceleração econômica. Por outro lado, dois trabalhos empíricos apresentam uma visão
distinta, tomando por base de seus argumentos justamente a política econômica adotada. O
primeiro trabalho, de FISHLOW (1972), aponta para uma perversa concentração de renda
por intermédio dos dados da renda familiar dos Censos de 1960 e 1970, mostrando que, no
Brasil, tanto a distribuição quanto o nível da renda se comportam de forma negativa: o
nível de renda é baixo, e há um cone no topo da distribuição de rendimentos. É constatada
a existência de cerca de 31% das famílias vivendo abaixo dos padrões aceitáveis de renda
no Brasil, em 1960, e que estas, segundo o artigo, acabam por reproduzir a desigualdade,
na medida em que é menor a probabilidade dos filhos de pais pobres freqüentarem a
escola. FISHLOW (1972) acredita que a concentração na distribuição de rendimentos está
focalizada, ao contrário de LANGONI (1973a), em fatores institucionais, uma vez que,
para o primeiro, o aumento da desigualdade é um reflexo direto do fracasso dos
instrumentos de política fiscal e monetária do governo Castello Branco.
O aumento da concentração é também observado por HOFFMANN (1973), através dos
dados do Serviço de Estatística da Previdência e Trabalho (SEPT), entre 1969 e 1971.
Segundo o trabalho, a política salarial adotada e a redução do poder de barganha dos
sindicatos, alvos de forte reão, constituem-se em fatores fundamentais para se explicar a
piora nos indicadores no período, uma vez que tendem a limitar mais o crescimento da
renda entre os trabalhadores de baixa qualificação. Os resultados obtidos por meio de
regressões, com índices de concentração em função do tempo, do salário mínimo real e da
taxa de crescimento do PIB, indicam um relacionamento inverso entre desigualdade e
salário mínimo real. Desta forma, a visão exposta em LANGONI (1973a) seria
caracterizada pela ausência de uma análise de tais políticas e de seus possíveis efeitos
10
sobre o grau de concentração. O artigo também aponta para a não significância estatística
da variável de crescimento econômico adotada, divergindo da tese de relacionamento
natural entre crescimento e distribuição.
Apesar de enfatizarem de forma privilegiada os fatores institucionais, as interpretações
destes autores com as dos primeiros não são excludentes, uma vez que ambas consideram a
importância da heterogeneidade na educação dos indivíduos e carregam, portanto, uma
parcela de complementaridade. Não obstante, uma crítica mais teórica e direta pode ser
obtida em MALAN e WELLS (1975), onde se argumenta que o trabalho de Langoni não
considera os componentes cíclicos de curto prazo, em especial os referentes à condução
política no período, acreditando, assim, na hipótese de Kuznets sobre o caráter temporário
da concentração de renda. Afirmam que a hipótese de desequilíbrios no mercado de
trabalho não encontra evidências empíricas sobre deslocamentos diferenciados das curvas
de demanda por trabalhadores qualificados e não-qualificados, que seriam gerados pelo
viés tecnológico da economia. Quanto à teoria do Capital Humano, por não ser factível a
mensuração da produtividade individual, o que se faz é supor que esta esteja diretamente
refletida nos rendimentos, impossibilitando qualquer teste empírico da teoria apresentada.
No referente à conclusão sobre o papel dos fatores educacionais, o fato de tanto a educação
quanto a renda possuírem variância crescente é o que pode ter levado LANGONI (1973a) a
concluir sobre o peso da educação na desigualdade de renda, nesse caso, o estudo não
estaria ponderando fatores como background familiar na transmissão de capital humano
aos descendentes. Ademais, o modelo econométrico empregado não capta as diferenças de
renda entre indivíduos com o mesmo grau de escolaridade e subestima o verdadeiro nível
de desigualdade. Além disso, o modelo não está precedido de uma discussão sobre se as
variáveis empregadas realmente explicam os diferenciais de rendimentos ou se apenas
descrevem uma situação inicial de desigualdade.
Em resposta a tais críticas, LANGONI (1973b) deixa claro que sua análise se restringe aos
componentes de longo prazo do clico econômico e que, dada a indisponibilidade de
informações anuais, não é possível atribuir quase que exclusivamente às políticas salariais
pós-1964 o elevado grau de concentração observado. O autor enfatiza que as mudanças
ocorridas na estrutura do mercado de trabalho, tais como aumento da participação feminina
e aumento da proporção de mais escolarizados sobre os menos escolarizados, teriam sido
fenômenos naturais decorrentes do desenvolvimento econômico, o que gerou, por sua vez,
uma piora na concentração de renda.
11
A disputa teórica entre Langoni e outros autores é menos intensa na década de 80, tendo
em vista a preocupação com o processo de “estagflação”. Segundo WAJNMAN (1989),
nos anos 80, o debate sobre crescimento econômico versus concentração da distribuição de
renda sai da agenda, abrindo espaço para o debate em torno do recrudescimento
inflacionário combinado à recessão econômica. De qualquer modo, os dados do Censo de
1980 e das PNADs fornecem informações para novas pesquisas sobre o assunto, com
ênfase especial no entendimento do comportamento de longo prazo da desigualdade.
Alguns trabalhos identificaram uma evolução dos indicadores de desigualdade em formato
de U, no sentido de que a mesma teria sofrido reduções até meados da década de 80 e
retomado a tendência de aumento desde então. É o caso de BARROS e REIS (1989), na
análise das PNADs, entre 1976 e 1986, que decompõem o índice de Theil em suas
componentes intra e intergrupos, isto é, o quanto da desigualdade é devido às diferenças
entre indivíduos de características homogêneas, e o quanto é devido às diferenças entre os
grupos distintos. Os resultados mostram que a componente intergrupos possui uma maior
variação entre as regiões do país, com um baixo desvio padrão temporal, enquanto a
intragrupos tende a variar mais ao longo do tempo, seguindo o formato em U da
desigualdade total. Em comparação com a hipótese de desequilíbrios temporários, adotada
por LANGONI (1973a), o trabalho mostra que esta não se verifica no período, uma vez
que a desaceleração da economia não foi acompanhada por uma redução na desigualdade
e, do mesmo modo, a composição educacional da força de trabalho não sofreu
significativas alterações.
As discussões sobre os fatores relacionados às características da mão-de-obra continuam a
ser analisadas nos anos seguintes, quando as pesquisas buscam verificar se o mercado de
trabalho é o agente principal no processo de concentração de renda ou ele atua apenas
como um revelador de desigualdades pré-existentes.
1.3. A discussão na década de 90 sobre a desigualdade
Durante a década de 90, as informações sobre a chamada “década perdida” de 80 motivam
estudos acerca do papel que o contexto macroeconômico possui na evolução da
desigualdade, sobretudo no referente ao observado processo de aceleração inflacionária.
Uma das preocupações dos estudos é relacionar a desigualdade aos ciclos econômicos de
curto prazo, por meio da hipótese de labor hoarding, segundo a qual, existiria uma relação
12
entre a taxa de desemprego, ou desempenho macroeconômico, e a distribuição de
rendimentos. Desta forma, os indivíduos de menor qualificação experimentariam maiores
taxas de desemprego e maiores reduções salariais na fase recessiva do ciclo econômico,
por não serem capazes de proteger suas posições no emprego, gerando, por resultado, um
aumento da dispersão salarial entre qualificados e não-qualificados.
Para verificar a existência do relacionamento entre desempenho macroeconômico e
desigualdade no curto prazo, CARDOSO (1993) recorre à Pesquisa Mensal de Emprego
(PME), e observa que, a despeito da desigualdade apresentar uma estabilidade quando vista
pela ótica de longo prazo, o caso brasileiro é caracterizado por significativas variações de
curto prazo dos indicadores de concentração. Estima regressões, com os índices de Gini e
Theil em função da taxa de inflação, do nível de desemprego, do salário mínimo real e da
taxa real de câmbio. De acordo com CARDOSO (1993), a inflação aumenta a
desigualdade, devido ao fato de que os salários dos grupos de renda mediana se beneficiam
de uma indexação menos perfeita relativamente aos salários dos grupos de baixa e alta
rendas. Sobre o nível de desemprego, deve-se esperar um comportamento coerente com a
hipótese de labor hoarding, agindo de forma direta sobre a desigualdade. Quanto às
políticas de salário mínimo, estas possuem efeitos ambíguos sobre a desigualdade, por
atingir tanto as famílias de baixa como as de alta renda. Por fim, o efeito da taxa de câmbio
depende da importância relativa dos bens não-comercializáveis na produção e nas cestas de
consumo dos diferentes grupos de renda. Os resultados obtidos mostram sinais positivos e
significativos para todas as variáveis explicativas, confirmando que o comportamento
macroeconômico é um dos responsáveis pelas variações da distribuição de renda entre os
anos de 1981 e 1992.
Regressões usando os índices de Gini e de Theil também são realizadas por HOFFMANN
(1995), que as estima em função da taxa de inflação, da renda familiar e de um
componente de tendência com dados de PNADs e do Censo entre 1979 e 1990. O uso da
renda familiar é uma tentativa de se testar a hipótese de Kuznets sobre a redução da
desigualdade após a renda média atingir determinado valor. Assim como em CARDOSO
(1993), o estudo evidencia uma relação direta entre taxa de inflação e desigualdade,
permitindo concluir que políticas de controle inflacionário podem ser implementadas não
apenas com fins de estabilização, mas também visando a redução da desigualdade. Quanto
à hipótese de Kuznets, apesar dos sinais coerentes com a teoria, o reduzido número de
observações não permite concluir com segurança a respeito da mesma.
13
A hipótese de labor hoarding é ainda testada nos estudos de RAMOS (1991) e BONELLI
e RAMOS (1995), com os dados da PNAD e da PME entre 1976 e 1990, e utilizando-se de
um teste não-paramétrico para verificar a existência de uma associação entre a direção das
variações na desigualdade e na renda per capita. As conclusões apontam para uma
confirmação estatística da hipótese de labor hoarding, mostrando que a distribuição de
renda possui um comportamento pró-cíclico, além de evidenciar o papel desempenhado
pela política macroeconômica no aumento da desigualdade ao longo da década de 80,
afirmando que, no curto prazo, não ocorre o conflito entre crescimento e distribuição
durante o período.
Independentemente do ciclo econômico, diversos estudos continuam a empregar
microdados para a análise da desigualdade, enfatizando os atributos produtivos dos
trabalhadores e ainda apontando a heterogeneidade educacional como a principal variável
explicativa da dispersão salarial. Por outro lado, o maior acesso ao ensino básico aumentou
a oferta de mão-de-obra qualificada, contribuindo para a queda nas taxas de retorno a este
fator.
FERNANDES e MENEZES FILHO (1999), com as PNADs entre os anos de 1983 e 1997,
notam que, com exceção do ensino superior, todos os demais níveis educacionais tiveram
suas taxas de retorno reduzidas no período e decompõem a variação da desigualdade em
dois efeitos: efeito quantidade e efeito preços. O primeiro tem a função de captar as
mudanças na desigualdade decorrentes de alterações na composição da força de trabalho,
enquanto o segundo capta as variações nos preços relativos dos atributos individuais. As
estimativas empregadas demonstram que as variações observadas na desigualdade estão
mais em função do efeito preço, associadas a mudanças nas taxas de retornos das
características dos trabalhadores, e que as alterações ocorridas nos retornos à educação são
as mais importantes para explicar o comportamento da desigualdade de rendimentos entre
grupos populacionais, no sentido de que uma redução nestes retornos teria levado a quedas
nos diferenciais de rendimentos.
As características ocupacionais do mercado de trabalho passam a receber atenção especial
das pesquisas, sobretudo em anos recentes, em uma espécie de volta à proposição de
MALAN e WELLS (1975) sobre se as instituições de mercado podem explicar os
diferenciais ou se estariam apenas descrevendo padrões de desigualdades. Por exemplo,
AMADEO et. al. (1994) afirmam que o mercado de trabalho pode atuar tanto como
gerador quanto apenas como revelador de desigualdades. Quando a heterogeneidade dos
14
trabalhadores ou dos postos de trabalho forma a base para a diferenciação salarial, o
mercado estaria atuando como revelador de uma desigualdade já existente na sociedade.
Ao contrário, quando as diferenças salariais estão baseadas em atributos não-produtivos,
como cor e sexo, ou em atributos dos postos de trabalho, o mercado atuaria como gerador
de desigualdades, caracterizando discriminação, no primeiro caso, e segmentação, no
segundo. Com os dados da PME de 1980 a 1991, AMADEO et. al. (1994) argumentam
que o mercado de trabalho tende a atuar mais como revelador de uma desigualdade do
capital humano dos trabalhadores, com a maior parte desta desigualdade gerada pelo
sistema educacional.
Outro trabalho abordando o assunto é o de BARROS e MENDONÇA (1995), que se
esforçam no sentido de construir um arcabouço teórico capaz de explicar os processos de
geração e reprodução da desigualdade. Segundo a interpretação do trabalho, a desigualdade
pode ser iniciada tanto no período pré-mercado, quando os indivíduos disputam o acesso
ao sistema de educação, ou no momento destes indivíduos disputarem suas colocações no
mercado de trabalho, na fase de competição. Na primeira fase, a desigualdade decorre da
heterogeneidade dos indivíduos, em termos de suas habilidades natas, e pelo acesso ao
capital público ou privado no financiamento em capital humano. Ao entrarem na segunda
fase, estes indivíduos se deparam com um mercado de trabalho igualmente heterogêneo,
onde o “casamento” entre postos e trabalhadores determina o quanto este mercado vai
amplificar ou apenas absorver a desigualdade inicial, considerando a forma de como as
características produtivas estão distribuídas e a sensibilidade da remuneração em relação a
tais características. Tudo o mais constante, e os aumentos na heterogeneidade e, ou na
sensibilidade às características, levariam a aumentos no nível de desigualdade observada.
Feito isso, são considerados a experiência do indivíduo no mercado de trabalho, sua
experiência na empresa e seu nível educacional. Todas as variáveis se mostram
importantes no entendimento dos diferenciais de rendimentos, sendo a educação a variável
de maior poder explicativo, corroborando o papel de revelador de desigualdades do
mercado de trabalho brasileiro. No caso específico da educação, tanto a heterogeneidade
quanto a sensibilidade são significativas na explicação da variação na desigualdade
brasileira ao longo da década de 60, mas se mostram pouco relevantes quando a análise
passa para a década de 80, onde ocorreu, simultaneamente, redução da sensibilidade à
educação e aumento nos indicadores de desigualdade.
15
Ampliando o arcabouço de BARROS e MENDONÇA (1995), FERREIRA (2000) afirma
que a desigualdade pode ter cinco grupos distintos de causas. O primeiro grupo
corresponde à heterogeneidade de características natas dos indivíduos e ao nível de riqueza
inicial. No segundo grupo, estão representadas as diferenças obtidas no processo de
investimento em capital humano, tais como educação e experiência no mercado, já o
terceiro grupo abrange as formas pelas quais o mercado de trabalho gera ou amplia a
desigualdade inicial, via discriminação, segmentação e, ou, projeção, sendo esta última o
conjunto, em termos de rendimento, dos retornos que as características individuais dão
origem. O acesso diferenciado ao mercado de capitais está representado no quarto grupo de
causas da desigualdade. Finalmente, o quinto grupo compreende as características
demográficas. Segundo a abordagem, é na heterogeneidade do acesso ao sistema
educacional, ou seja, a etapa de preparação, onde residem as principais fontes de dispersão
dos rendimentos.
A despeito do mercado de trabalho gerar ou revelar desigualdades, suas características
passam a ser amplamente empregadas em estudos sobre diferenciais de rendimento, tendo
em vista a disponibilidade cada vez maior de informações individuais no tempo. O
diferencial de renda decorrente do processo de escolhas ocupacionais é destacado pelos
estudos, como em BARROS, MACHADO e MENDONÇA (1997), que dividem a
população ocupada em 19 categorias ocupacionais, para estimar o diferencial de
rendimento entre trabalhadores com o mesmo nível educacional. A conclusão indica que a
inserção ocupacional explica cerca de 25% da desigualdade salarial, medida pelo índice de
Theil, entre os trabalhadores de menor nível de educação na Região Metropolitana de São
Paulo, entre 1983 e 1993. Quando os diferenciais são analisados dentro das ocupações, este
tende a ser maior nos grupos ocupacionais de maior nível salarial e, quando uma
desagregação por sexo é empregada, é possível notar que a estrutura das ocupações se faz
mais importante para as mulheres, explicando 29% da desigualdade, ao passo que para os
homens, a variável explica apenas 12%.
Fatores socioocupacionais, discriminação e investimento em capital humano são, portanto,
assuntos inerentes à discussão sobre a distribuição de rendimentos no Brasil. Apesar das
pesquisas empíricas apontarem um papel predominantemente de revelador de desigualdade
para o mercado de trabalho, este se constitui como importante meio de caracterização do
fenômeno, podendo atuar, como bem lembram AMADEO et. al. (1994), de modo a
ampliar ou atenuar a situação.
16
1.4. Mudanças nos quantis4 da distribuição de rendimentos: uma preocupação mais
recente
Uma
significativa
parcela
dos
estudos
apresenta
seus,
resultados
assumindo,
implicitamente, que o mercado paga o mesmo prêmio, por exemplo, por anos adicionais de
educação, tanto para trabalhadores ricos, como para aqueles situados na parte inferior da
distribuição de rendimentos. Porém, do mesmo modo que a dotação de características
produtivas difere entre ricos e pobres, espera-se que as taxas de retorno pelos atributos
também sejam distintas, de acordo com a faixa de renda analisada.
Neste sentido, pesquisas recentes incorporam a visão de que a posição relativa do
indivíduo na distribuição de rendimentos deve influir sobre seus retornos e,
conseqüentemente, no nível de desigualdade.
MACIEL, CAMPÊLO e RAPOSO (2001), por exemplo, argumentam que o fato da escala
de rendimentos do Brasil ser caracterizada por uma forte assimetria em favor dos mais
ricos, tem-se o fato de que os métodos clássicos, baseados em Mínimos Quadrados
Ordinários (M.Q.O.), são incapazes de fornecer uma visão mais completa sobre o
comportamento dos retornos para indivíduos em pontos distintos da distribuição. Sendo
assim, empregam regressões quantílicas para analisar as mudanças ocorridas nos retornos à
educação no rendimento das mulheres ocupadas entre os anos de 1992 e 1999, fazendo uso
dos microdados das PNADs.
A aplicação de regressões quantílicas, condicionais a cinco quantis (10º, 25º, 50º, 75º e
90º), permite verificar que os retornos à educação, quando controlados pelo nível de
experiência no emprego, possuem diferentes magnitudes ao longo dos quantis, aumentando
na medida em que se avança para o topo da distribuição. Os resultados permitem ainda
concluir que, entre 1992 e 1999, ocorreu um aumento do retorno à educação para as
mulheres situadas no quantil mais elevado e, em menor proporção, para aquelas situadas
no primeiro quantil, ou seja, as mais pobres. A posição dentro da distribuição influencia
ainda na magnitude dos retornos à educação, em diferentes níveis de experiência no
emprego. Em 1992, por exemplo, o retorno à educação dos quantis inferiores sofre um
decréscimo com o aumento da experiência, mostrando que, para as mulheres nesta
situação, o aumento da experiência reduz a importância da educação. Por outro lado, as
4
A terminologia aqui adotada considera quantis um conceito geral para quartis, quintis e decis de renda,
baseando-se em HOFFMANN (1998)
17
mulheres no topo da distribuição experimentam aumentos no retorno, à medida em que se
eleva o tempo de experiência.
ARABSHEIBANI, CARNEIRO e HENLEY (2002) procuram testar a hipótese de que o
tempo de experiência no emprego reduz a importância da educação, uma vez que a
experiência teria a propriedade de fazer com que os rendimentos de qualificados e menos
qualificados convergissem, ao compensar as deficiências em educação formal. Por outro
lado, a educação poderia estar atuando de forma a “proteger” os mais qualificados durante
todo o ciclo de vida ativa. Do mesmo modo que MACIEL, CAMPÊLO e RAPOSO (2001),
a pesquisa supõe que os efeitos das características produtivas tendem a variar dentro da
distribuição de rendimentos, e aplicam regressões quantílicas às equações de rendimentos
nos quantis 10º, 25º, 50º, 75º e 90°, para as PNADs dos anos de 1988, 1992 e 1998,
controlando por características socioeconômicas e inserindo um termo de interação entre
educação e experiência, para tentar captar a convergência de rendimentos entre
trabalhadores com diferentes níveis de qualificação.
Os resultados confirmam a variação dos retornos à educação ao longo dos quantis e
evidenciam a existência de convergência entre qualificados e não-qualificados pelo sinal
negativo do termo de interação nos quantis 10°, 75° e 90°, corroborando as conclusões de
MACIEL, CAMPÊLO e RAPOSO (2001) para o primeiro quantil, mas com resultados
distintos para os demais. Vale lembrar que o primeiro estudo utilizou uma amostra de
mulheres, enquanto o segundo empregou uma amostra com ambos os sexos, além de
aplicar um modelo de equação distinto, o que pode indicar uma complementaridade entre
as pesquisas.
Os retornos à educação, ao longo da distribuição de rendimentos no Brasil, também são
objeto de estudo de BLOM, HOLM-NIELSEN e VERNER (2001), os quais afirmam que
indivíduos situados em pontos distintos da distribuição de rendimentos tendem a receber
diferentes prêmios pela dotação de características produtivas. Observam que o uso de
regressões nos moldes de M.Q.O. supõe constantes as relações entre atributos produtivos e
renda ao longo de toda a distribuição, algo não consistente para uma economia com renda
fortemente assimétrica em favor dos mais ricos. Visando corrigir essa deficiência e
caracterizar o comportamento dos retornos à educação em pontos distintos da distribuição
de rendimentos, a pesquisa propõe o uso de regressões quantílicas, condicionais aos
quantis 10º, 25º, 50º, 75º e 90º, aos dados da PME entre 1982 e 1998. Após controlar os
dados pelas características dos indivíduos, tais como sexo, cor, carteira assinada, dentre
18
outras, os resultados apontam para claras distinções dos retornos à educação entre os
quantis, sendo os trabalhadores situados em quantis mais elevados os que recebem os
maiores prêmios por ano a mais de educação. Esta dispersão entre os quantis analisados,
sobretudo para o nível secundário, evidencia que o mercado de trabalho não recompensa de
modo uniforme a escolaridade.
WAJNMAN e MENEZES FILHO (2003), ao pesquisarem os efeitos das mudanças na
composição da força de trabalho na desigualdade salarial masculina nas PNADs de 1977 a
1999, mostram que os elevados retornos à educação e os baixos retornos à experiência
tendem a continuar ionando para cima a desigualdade de rendimentos no Brasil, em virtude
do processo de envelhecimento da população, fazendo com que a força de trabalho seja
composta por uma significativa porcentagem de trabalhadores mais velhos e menos
educados. A fim de captar os efeitos deste processo ao longo da distribuição condicional de
renda, e não apenas para a média condicional, o artigo faz uso de regressões quantílicas
sobre variáveis de educação, de idade (proxy de experiência) e de termos de interação, aos
quantis 10º, 50º e 90º. Controlados por grupos de escolaridade, os retornos à experiência
são maiores para o último quantil, e, quanto maior a escolaridade, maior tende a ser o
retorno à experiência. Os indivíduos com menor nível de escolaridade e pertencentes ao
10º quantil quase não são afetados pela experiência, apresentando retornos quase nulos. Os
autores evidenciam, ainda, que a observada tendência histórica de redução dos retornos à
educação foi mais acentuada para os trabalhadores mais velhos e quase não atingiu os mais
jovens, sugerindo que as maiores exigências do mercado de trabalho estariam mais do que
compensando a melhoria dos níveis de escolaridade destes trabalhadores. Deste modo, o
envelhecimento populacional tem impacto positivo sobre a desigualdade, no sentido de
aumentar sua magnitude, via diferencial de retornos entre coortes mais velhas e mais
jovens.
Não apenas os retornos aos fatores produtivos são analisados ao caso dos diferenciais de
rendimentos no Brasil, mas também os incentivos ocupacionais dos trabalhadores por
faixas de renda. PIANTO e PIANTO (2002), por exemplo, ao estudarem os motivos que
levariam os indivíduos a atuar no setor informal da economia, argumentam que os
incentivos para a ida à informalidade não são constantes dentro da distribuição de
rendimentos, sobretudo quando seus extremos são comparados. A pesquisa tem por
objetivo analisar os efeitos de características não-observáveis, tais como habilidades
específicas, sobre as escolhas dos trabalhadores em atuar no setor formal ou informal. Isso
19
porque os diferenciais de rendimentos entre os setores estariam fortemente relacionados às
características não-observáveis, contradizendo a hipótese de segmentação do mercado de
trabalho, pela qual os diferenciais estão em função das características observáveis dos
postos de trabalho. Os atributos não-observáveis seriam, então, uma componente da
motivação da escolha setorial, atuando de forma distinta, de acordo com a posição na
distribuição de rendimentos.
O relacionamento entre o rendimento e os atributos não-observáveis é analisado por meio
de regressões quantílicas condicionais aos quantis 5º, 10º, 25º, 50º, 75º, 90º e 95º, aplicadas
à PNAD de 1999, para os setores formal e informal, e utilizando educação, idade e tempo
de trabalho, além de outras características, tais como sexo, cor, filiação sindical e setor
urbano, como variáveis observáveis. As estimativas revelam que características nãoobserváveis ocasionam um impacto positivo sobre o rendimento do setor informal nos
quantis inferiores, evidenciando que trabalhadores situados em pontos mais baixos da
distribuição recebem a mais do que o valor esperado de suas características produtivas,
revelando que as habilidades não captadas pelo modelo estariam fornecendo uma
vantagem a mais para estes trabalhadores. Os resultados apontam ainda que, nos quantis
mais altos, o setor informal é afetado de forma negativa pelas características nãoobserváveis, recebendo um rendimento abaixo do valor esperado. Isso pode indicar que os
trabalhadores de maior renda decidem ir para a informalidade pela expectativa de receber
benefícios livres de impostos.
As características observáveis também apresentam impactos diferenciados sobre os pontos
da distribuição de rendimentos. Um baixo nível de escolaridade, por exemplo, penaliza o
rendimento dos trabalhadores informais nos quantis superiores, mas não é significativo
para aqueles situados nos quantis inferiores. Por outro lado, a falta de escolaridade
penaliza o rendimento em todos os quantis da distribuição dos trabalhadores formais,
variando apenas na magnitude do coeficiente. De forma geral, os diferentes impactos das
covariadas sobre os rendimentos dos setores formal e informal contribuem no sentido de
explicar o diferencial de renda entre os setores, que ocorrem mesmo quando as
características socioeconômicas são controladas em todos os quantis.
Especificamente sobre diferenciais de rendimentos, NETO e CAMPÊLO (2003)
investigam a dispersão regional de renda no Brasil, sob o argumento de que estudos
anteriores, ao aplicar o método de Mínimos Quadrados Ordinários, assumem
implicitamente que as disparidades de rendimento podem ser generalizadas para todas as
20
faixas da distribuição, ou seja, a desigualdade entre as regiões independe da posição dos
indivíduos dentro da distribuição de rendimentos. Contudo, é possível que inexista
diferença significativa na renda em pontos específicos e, ao mesmo tempo, ocorram fortes
disparidades em outros pontos, sobretudo os situados na parte inferior da distribuição.
Portanto, a pesquisa propõe o uso de regressões quantílicas, com o objetivo de captar os
diferenciais por faixas da escala de renda, estimando regressões de rendimentos
condicionais aos quantis 1º, 25°, 50º, 75º e 90°, com os dados da PNAD em 1999. Os
diferenciais de renda regionais são estimados por meio de equações mincerianas e
controladas por características individuais de idade, educação, sexo, cor e posição na
família, além das condições de emprego e ocupação, para as nove regiões metropolitanas,
tomando por base de referência a região de São Paulo.
A análise dos resultados revela que a desigualdade entre as regiões varia de acordo com a
faixa de renda considerada, além de captar a variação dos coeficientes estimados entre os
quantis. Em relação a São Paulo, as regiões Norte e Nordeste apresentam os piores
resultados de desigualdade e a maior variação entre os quantis, sendo estes diferenciais
mais significativos entre os indivíduos situados em quantis inferiores. A única região
pesquisada que não apresenta significativa diferença de renda em todos os quantis
analisados é a região metropolitana de Curitiba, enquanto as diferenças entre o Rio de
Janeiro e São Paulo se mantêm relativamente constantes ao longo de toda a distribuição.
De modo geral, as disparidades regionais se mostram mais significativas para os indivíduos
dos quantis mais baixos, evidenciando que a questão sobre desigualdade regional não
atinge necessariamente toda a população ocupada, mas afeta sobremaneira a população
mais pobre. Ademais, quando se considera a importância de cada variável explicativa para
a diferenciação regional, por meio do impacto percentual sobre o desvio padrão da não
inclusão de cada variável no modelo, a localização geográfica é relativamente mais
importante para os quantis inferiores, perdendo peso à medida em que se avança para o
topo da distribuição, sobretudo nas regiões metropolitanas nordestinas.
OLIVEIRA (2002), ao estudar os diferenciais de salários entre mulheres a partir das
PNADs de 1987 a 1999, registra o comportamento da desigualdade ao longo dos anos em
faixas da distribuição de renda para esse grupo específico. Uma análise da distribuição
salarial de mulheres negras, relativa à das mulheres brancas, fornece ao estudo uma razão
entre a probabilidade de ambos os grupos estarem situados em cada nível salarial,
atribuindo ao salário da mulher negra sua respectiva posição na escala salarial das
21
mulheres brancas. Com isso, se ambas as distribuições fossem iguais, em cada decil
salarial das brancas deveria existir 10% de mulheres negras. Contudo, os resultados para o
Brasil revelam que os salários das mulheres negras se concentram na parte inferior da
distribuição das brancas e que existe uma escassez de mulheres negras no topo da escala
salarial branca.
Por outro lado, quando isolados os grupos de menor renda, até o quantil 25º, é possível
verificar que as mulheres de ambos os grupos raciais obtiveram ganhos salariais reais
maiores do que os obtidos nos quantis superiores, e que os salários reais das mulheres
negras aumentaram mais do que os salários das mulheres brancas, principalmente na parte
inferior da distribuição. Tal resultado conduz à hipótese de que, no período decorrido,
houve uma redução do gap salarial entre raças nos quantis inferiores, uma flutuação nos
intermediários e um aumento do gap nos quantis superiores.
O teste da hipótese é feito ao se decompor o gap salarial entre negras e brancas em fatores
observáveis e não-observáveis, aplicadas sobre regressões quantílicas nos quantis 25º, 50º
e 90º. As estimativas mostram que os diferenciais de salários aumentam quando se avança
para a parte superior da distribuição e confirmam a redução das diferenças salariais entre as
mulheres negras e brancas no quantil mais pobre.
As pesquisas acima mencionadas evidenciam a importância de se aplicar ao caso brasileiro
uma análise das taxas de retorno das características individuais e socioocupacionais em
faixas ao longo da distribuição de rendimentos, bem como a busca de fatores que estariam
relacionados com a melhora relativa de certos grupos populacionais. Se, de um lado,
NETO e CAMPÊLO (2003) afirmam que os diferenciais regionais são mais acentuados
para a população mais pobre, por outro lado, o estudo de OLIVEIRA (2002) demonstra
que é justamente neste nível de renda que ocorre a maior redução do diferencial por cor
para as mulheres. Apesar das diferenças em termos de amostras empregadas, ambos os
trabalhos deixam algumas questões em aberto: ocorreu uma redução da desigualdade para
os indivíduos mais pobres por cor e em relação ao restante da distribuição de
rendimentos?; e, em caso afirmativo, quais os fatores que explicam tal melhoria?
Assim, a presente dissertação busca contribuir para o avanço dos estudos sobre
desigualdade de rendimentos, analisando sua evolução no Brasil, nos anos de 1987, 1995 e
2001, por meio de dados da PNAD sobre a população ocupada de homens e de mulheres.
De forma específica, pretende-se investigar os retornos das características relacionadas ao
investimento em capital humano e do mercado de trabalho em faixas da distribuição de
22
rendimentos, usando, para tanto, regressões quantílicas. A dispersão entre os rendimentos
de indivíduos em pontos distintos da distribuição também é analisada com a aplicação de
regressões interquantílicas, e, por fim, uma busca dos fatores relacionados aos diferenciais
entre trabalhadores brancos e não-brancos é implementada com o auxílio das
decomposições de OAXACA (1973), em pontos no tempo, e de JUHN, MURPHY e
PIERCE (1993), ao longo do tempo.
23
CAPÍTULO 2 – METODOLOGIAS PARA ANÁLISE DOS DIFERENCIAIS
Este capítulo tem por objetivo apresentar os métodos a serem empregados na análise dos
diferenciais de rendimento no Brasil, e está dividido em três seções gerais. A primeira
seção descreve o modelo de regressão quantílica. A segunda seção descreve a forma de
como os diferenciais são analisados. Por fim, a última seção apresenta os procedimentos
adotados para o tratamento dos dados.
2.1. Regressão quantílica
A regressão quantílica é introduzida na análise econometria por KOENKER e BASSET
(1978 e 1982), sendo uma forma de mensurar o efeito das variáveis explanatórias em
diferentes pontos da distribuição condicional da variável resposta. Tal método se mostra de
grande utilidade, quando dados reconhecidamente sujeitos à heterocedasticidade são
empregados, tal como é o caso da distribuição de rendimentos.
Em comparação com o método dos mínimos quadrados ordinários (M.Q.O.), as estimativas
por meio de regressões quantílicas se mostram mais eficientes nos casos de não
normalidade dos erros, conduzindo a resultados mais robustos. De acordo com DEATON
(1995), o uso de tal método tem a vantagem de captar mudanças nos parâmetros do modelo
ao longo dos diversos quantis, além de fornecer uma descrição do comportamento da
distribuição da variável dependente, algo não alcançado pelo M.Q.O.. Além disso, o
método pode ser resolvido sob a forma de programação linear, o que facilita o trabalho e o
tempo computacional.
Duas vantagens adicionais são apontadas por KOENKER (2000), sendo a primeira
referente ao uso de transformações monotônicas na variável dependente, dada a
possibilidade de se aplicar funções matemáticas à distribuição da mesma, sem alterar a
ordem dos dados. Uma transformação monotônica gera novos valores para média e
mediana, mas a ordenação dos quantis continua inalterada, sendo a função logarítmica um
exemplo deste tipo de transformação. A segunda vantagem apontada é que a estimativa por
regressão quantílica é a maior robustez da estimativa na presença de outliers, fenômeno
comum nas análises de distribuição de rendimentos.
24
2.1.1. Aspectos gerais da regressão quantílica
Ao contrário do método tradicional de M.Q.O., baseado na soma dos quadrados dos
resíduos, a regressão quantílica tem por base a estimativa pela soma dos desvios absolutos,
ou estimador Least Absolute Deviations (L.A.D.) Supondo a seguinte equação:
yi = xi ´β + µ qi
(1)
onde xi é o vetor de variáveis independentes, β é o vetor de coeficientes e uqi representa os
erros, ou desvios condicionais no q-ésimo quantil, o valor mínimo da soma dos desvios
absolutos (yi - xi´β) é dado pela solução do problema:
n
min ∑ | yi − xi ´β |
β
(2)
i =1
Conforme prova AMEMIYA (1985), o estimador L.A.D. se mostra mais robusto nos casos
onde o pesquisador está interessado em analisar partes específicas da distribuição da
variável condicional, quantis da distribuição de rendimentos, para o caso deste trabalho.
Além disso, as propriedades estatísticas podem ser estabelecidas com maior segurança no
modelo de L.A.D..
KOENKER e BASSET (1978) fazem uma generalização do estimador L.A.D. para a
regressão quantílica. Do mesmo modo como no modelo de M.Q.O., em que o vetor de
coeficientes é tal que minimiza a soma de quadrados dos resíduos, para o modelo L.A.D.,
dada uma variável aleatória y e seu conjunto de covariadas x, em cada quantil q deve-se
minimizar a soma dos quadrados absolutos dos resíduos, encontrando a mediana da
distribuição como solução para o problema:

min 1  ∑ q | yi − xi ´β | + ∑ (1 − q) | yi − xi ´β
n i ∈{i: y ≥ x β }
β
i ∈{i: y i π xi β }
i
i


| = min 1 ∑ ρ q ( yi − xi ´β ) (3)
n
β

25
onde ρ(q) é denominada função check.
A regressão na mediana é obtida fazendo q igual a ½. Desta forma, é possível a obtenção
de uma família de funções quantílicas condicional da variável dependente, dada a matriz de
variáveis independentes. Na forma matricial, tem-se:
Qy (q | X ) = Xβ (q) + Qε (q)
q ∈ [0,1]
(4)
onde Qε representa os erros condicionais.
No caso extremo, em que a variável dependente responde da mesma forma em todos os
pontos de sua distribuição de probabilidade, são obtidas q equações idênticas, com o
mesmo vetor de inclinações, mas com interceptos distintos. Contudo, para o caso de
heterocedasticidade, em cada ponto da distribuição, têm-se valores marginais
diferenciados, evidenciando diferentes efeitos das variáveis explanatórias em pontos
distintos da distribuição da variável dependente.
De acordo com BUCHINSKY (1997), a interpretação dos coeficientes é feita pelo efeito
marginal de cada variável em algum quantil condicional específico, dado pela derivada
parcial da regressão com relação a um dos regressores:
∂ Qy (q | X ) / ∂ xj
(5)
Esta derivada dever ser interpretada como a variação marginal no q-ésimo quantil
condicional, devido a uma mudança marginal do j-ésimo elemento de X ou uma mudança
marginal no valor da covariada em questão.
KOENKER e BASSET (1978) demonstram algumas propriedades assintóticas das
estimativas por regressão quantílica. O método supõe que a distribuição dos erros (Fε)
possui uma densidade contínua, sempre positiva, e que não existe multicolinearidade nas
observações. Formalmente, tem-se:
1.
0 < Fε <1
2.
Lim n −1 X ´ X = D uma matriz positiva definida
nα ∞
26
Partindo destas suposições, e considerando erros independentes e identicamente
distribuídos (i.i.d.), os autores mostram que os erros possuem convergência para uma
distribuição normal na forma:
d
n [ βˆ (q ) − β (q )] 
→
N (0, Λ )
Λ=
q (1 − q )
q (1 − q )
* D −1 =
* D −1
−1
2
fε ( Fε (q )
S (q)
(6)
(7)
onde S(q) é denominada função sparsity, que reflete a densidade das observações no
quantil condicional escolhido. Quanto menos dispersas estiverem as observações em torno
do quantil, melhor é o ajustamento da regressão (KOENKER, 2000)
Uma importante observação a ser feita é que a suposição de erros i.i.d. nem sempre é
válida, sendo comum a existência do tipo não i.i.d., ou seja, o caso de heterocedasticidade.
Para estes casos, tem-se:
d
n [ βˆ (q ) − β (q )] 
→
N (0, H n−1 J n H n−1 )
(8)
Jn(q) = p (1 − q)n −1 X ´ X
(9)
Hn(q ) = lim n −1 ∑ xi x j f i (ξ i (q ))
(10)
n →∞
onde ξ i (q ) é a densidade condicional da variável resposta y, avaliada no q-ésimo quantil
condicional.
A questão central é a estimativa de S(q), único parâmetro desconhecido. Diversos métodos
foram desenvolvidos para se realizar com segurança tal estimativa para a matriz Λ, dentre
os quais BUCHINSKY (1997) faz uma comparação por simulações de Monte Carlo de três
estimadores, chamando a atenção de que a escolha do método também se baseia em
decisões subjetivas do pesquisador. Os métodos comparados são a Estimativa por Ordem
Estatística (Order Statistic Estimator); Estimador de Kernel; e Estimativa por Bootstrap.
A estimativa por Ordem Estatística Depende da suposição de erros i.i.d., sendo a mais
simples em termos computacionais. O Estimador de Kernel pode ser usado mesmo na
27
presença de erros não i.i.d., mas com o agravante prático de que necessita da escolha de um
bandwidth. O método de Bootstrap consiste na estimativa de Λ, por meio de reamostragens
dentro da amostra original, e pode ser dividido em três subtipos. O primeiro, chamado de
Design Matrix Bootstrap Estimator (D.M.B.), pode ser usado em situações gerais de
heterocedasticidade. Os dois últimos, Error Bootstrap Estimator e Sigma Bootstrap
Estimator, dependem da suposição dos erros i.i.d.. Especificamente sobre a estimativa por
D.M.B.5, a matriz de variância é calculada da seguinte forma:
B
ˆ = n ( βˆ * − β * )( βˆ * − β * )´
Λ
∑ qj q qj q
B j =1
(11)
onde B é o número de replicações; βˆqj* indica as diversas estimativas de β entre as
reamostragens; e β q* é a média dos diversos βs encontrados. Quanto maior o número de
replicações utilizadas, melhor tende a ser a estimativa de Λ, conduzindo a valores menores
para a variância e, conseqüentemente, para os intervalos de confiança. Quando o tamanho
do Bootstrap não é a questão central da análise, DAVIDSON e MAcKINNON (1998)
argumentam que uma simples regra pode ser utilizada para determinar o número mínimo
de replicações, escolhendo B, de forma que α(B+1) seja um número inteiro, onde α é o
grau de significância desejado. Desta forma, se α=0,05, então o menor valor de B será de
19 e, se α=0,01, o número mínimo de replicações será igual a 99.
BUCHINSKY (1997) conclui que não se deve estimar Λ com métodos que dependam da
hipótese de erros i.i.d., se esta não for válida. Segundo ele, os métodos usados para erros
não i.i.d., como o caso de Bootstrap, sempre podem ser utilizados.
2.2. Análise dos diferencias de rendimentos
O uso de dados cross sections nos estudos sobre diferenciais de rendimentos permite não
apenas mensurar o fenômeno, mas também decompô-lo em fatores menores e distintos, de
tal forma que certos efeitos possam ter uma melhor caracterização. Dentre os diversos
métodos existentes na literatura, três tipos de análises podem ser destacadas. O primeiro
5
Para detalhes sobre os demais métodos de estimativa da matriz Λ, ver BUCHINSKY (1995)
28
método parte de uma extensão da regressão quantílica e analisa o gap entre indivíduos que
estão em pontos distintos da distribuição de rendimentos, denominado regressão
interquantílica. O segundo diz respeito às diferenças de rendimentos entre grupos
populacionais específicos, em um dado instante do tempo, tais como entre homens e
mulheres, entre brancos e não-brancos ou entre outras classificações, também conhecida
por decomposição de OAXACA (1973) Finalmente, o terceiro método é uma extensão do
método de OAXACA (1973), considerando, também, os resíduos da regressão quantílica.
Tal método foi desenvolvido por JUHN, MURPHY e PIERCE (1993), doravante
denominado por J.M.P. (1993) A Figura 1 traz uma síntese dos métodos descritos.
Figura 1 – Métodos de análise dos diferenciais.
Na seqüência, os três métodos são descritos com mais detalhes e são apresentados
exemplos de aplicação na literatura econômica.
2.2.1. Regressão interquantílica
A regressão interquantílica pode ser entendida como um teste de hipótese sobre as
diferenças dos coeficientes entre duas regressões para quantis distintos. Supondo, por
exemplo, um modelo de duas variáveis independentes, cujo objetivo seja comparar as
regressões para os quantis q1 e q2, sendo que q1 < q2, KOENKER (2000) mostra que é
possível testar a igualdade entre os parâmetros de inclinação das regressões:
29
Qy (q1 | X ) = α1 + β1 x1 + δ 1 x2
(12)
Qy (q2 | X ) = α 2 + β 2 x1 + δ 2 x2
(13)
Qy (q2 | X ) − Qy (q1 | X ) = (α 2 − α1 ) + ( β 2 − β1 ) x1 + (δ 2 − δ 1 ) x2
(14)
Se os parâmetros da nova regressão forem significativos, então existe diferença estatística
entre os quantis estudados. A estimativa da matriz de variância, bem como as propriedades
da regressão interquantílica, seguem o mesmo padrão do modelo de regressão quantílica
original. Na interpretação dos resultados, todavia, segue-se uma lógica própria, mostrando
como cada fator contribui para que ocorram diferenças entre os pontos da distribuição. Esta
forma de interpretação é utilizada por IBARRA (2001), para analisar a desigualdade
chilena nos anos de 1992 e 1998, comparando os retornos de fatores de capital humano e
das estruturas ocupacional e industrial entre trabalhadores qualificados (situados no quantil
90o) e não-qualificados (quantil 10o) Seus resultados indicam uma queda na importância da
educação, ao explicar a dispersão entre os quantis e o aumento da dispersão ocasionada
por fatores ocupacionais e industriais.
SKOUFIAS (1999) utiliza regressões interquantílicas ao analisar a estrutura salarial da
Romênia, em 1994, usando a diferença entre os quantis 10o e 90o das distribuições de
homens e mulheres. O argumento chave é que os fatores associados à dispersão salarial
intra-sexo devem também estar correlacionados com a dispersão inter-sexos. SKOUFIAS
(1999) conclui que, controlando as características regionais, ocupacionais e industriais, a
educação não possui efeito direto sobre a distribuição salarial de ambos os sexos. Desta
forma, uma expansão educacional tende a elevar os salários, sem aumentar a dispersão
intra-sexo. Por outro lado, tendo em vista que o retorno à educação é maior entre as
mulheres, tal expansão tem o efeito de reduzir o gap intra-sexos.
2.2.2. Decomposição de Oaxaca
A decomposição de OAXACA (1973) é amplamente empregada na literatura sobre
desigualdade de rendimento, destacando-se por aliar simplicidade de aplicação e
abrangência dos resultados. Seu uso mais freqüente está nos estudos sobre os efeitos da
discriminação, por cor e por sexo, no mercado de trabalho. JOHANSSON, KATZ e
NYMAN (2000), por exemplo, utilizam o método para avaliar as mudanças ocorridas nos
30
diferenciais de salários entre homens e mulheres, de 1981 a 1998, na Suécia. O mesmo é
feito por JURAJDA (2001), ao analisar o gap salarial para as Repúblicas Tcheca e
Eslováquia, em 1998. Em ambos os trabalhos, as diferenças relacionadas à forma de como
o mercado de trabalho distingue indivíduos com as mesmas características produtivas, mas
de sexos opostos, mostram-se importantes na explicação do gap de rendimento.
Com relação aos estudos para o Brasil, pode-se citar o trabalho de MAIA e LIRA (2002)
que analisam a inserção feminina no mercado de trabalho e comparam os diferenciais por
sexo, em 1992, com os microdados da PNAD. Os resultados apontam para a existência de
discriminação tanto no mercado formal de trabalho, quanto no setor informal, uma vez que,
na amostra utilizada, as mulheres apresentam alguns atributos produtivos com médias mais
elevadas do que os homens, mas possuem um menor rendimento médio.
De acordo com OAXACA (1973), o método consiste na estimativa de regressões de
rendimentos distintas para os dois grupos que se deseja comparar, digamos brancos (w) e
não-brancos (b), na forma:
yij = xij βˆij + µij
j = w, b i = 1, ..., n
(15)
onde y e x são as médias do rendimento e do atributo produtivo em questão
respectivamente. O objetivo é decompor o gap de rendimentos em uma parte explicada
pela soma das diferenças nas características produtivas e em uma parte residual não
captada pelo modelo. Admitindo-se uma estrutura de rendimentos β*, não sujeita à
discriminação, a diferença entre os rendimentos de brancos e não-brancos pode assim ser
exa:
D = y iw − y ib = ( xiw − xib ) β i * + xiw ( β iw − β i *) + xib ( β i * − β ib )
(16)
O termo ( xiw − xib ) β i * tem por objetivo mensurar a diferença média nas características
produtivas entre brancos e não-brancos, ponderadas pela estrutura, sem discriminação,
enquanto a magnitude dos termos xiw ( β iw − β i *) e xib ( β i * − β ib ) captam as diferenças
advindas da discriminação. O problema prático que se coloca, neste momento, é sobre a
31
estimativa da estrutura não sujeita à discriminação (β*) OAXACA e RANSON (1994)
sugerem a seguinte relação:
β * = Ωβ w + ( I − Ω) β b
(17)
onde Ω é uma matriz de pesos; e I é uma matriz identidade. Fazer Ω=I é o mesmo que
supor a estrutura de rendimentos dos brancos como sendo a distribuição não afetada pela
discriminação. Então:
D = y iw − y ib = ( xiw − xib ) β iw + xib ( β iw − β ib )
(18)
Nesta equação, o termo ( xiw − xib ) β iw mensura a parcela do gap relacionada com a
diferença na dotação média dos atributos produtivos, utilizando-se o rendimento dos
brancos como referência. A parcela não explicada do diferencial de rendimento é captada
pelo termo xib ( β iw − β ib ) , que é correspondente à discriminação, ou seja, o diferencial
devido à distinção de determinado atributo que privilegia os brancos no mercado,
denominado de efeito-preço. Um valor positivo para estes fatores evidencia a porcentagem
pela qual o gap seria reduzido, se brancos e não-brancos fossem igualmente valorizados,
ou dotados, no atributo analisado. Valores negativos indicam que o diferencial sofreria um
aumento, se os dois grupos fossem igualmente remunerados em relação ao fator.
2.2.3. Decomposição J.M.P.
As variações temporais no diferencial entre grupos demográficos sujeitos à discriminação
podem ser avaliadas por meio do método desenvolvido por em J.M.P. (1993), e aplicado a
questões de discriminação. Contudo, ao contrário do método anterior, considera-se a
posição que o indivíduo ocupa na distribuição residual, assim como a própria dispersão da
distribuição residual.
Seguindo ARABSHEIBANI, CARNEIRO e HENLEY (2003), para cada ano t, a regressão
de rendimentos para os grupos (brancos e não-brancos), pode ser assim reescrita:
32
y jt = X jt β jt + σ jtθ jt
j = w, b
(19)
onde X é a matriz das médias dos atributos produtivos; σjt representa a estimativa do
desvio padrão dos resíduos para cada grupo no ano t; e θjt é o resíduo padronizado da
regressão, sendo θ jt = µ jt σ jt . Então, o gap entre brancos e não-brancos fica redefinido
como sendo:
Dt = y wt − y bt = ( X wt − X bt ) β wt − ∆θ t σ wt
(20)
∆θ t é a diferença média entre os resíduos padronizados para brancos e não-brancos. A
variação no diferencial de rendimento entre dois anos é dada por:
[
]
Dt − Dt −1 = ( X wt − X wt −1 ) − ( X bt − X bt −1 ) β wt
+ ( X wt −1 − X bt −1 )( β wt − β wt −1 )
(21)
+ (∆θ t − ∆θ t −1 )σ wt
+ (∆θ t −1 )(σ wt − σ wt −1 )
[
]
O primeiro termo do lado direito da equação – ( X wt − X wt −1 ) − ( X bt − X bt −1 ) β wt – mensura
os efeitos de uma variação nas características observáveis dos indivíduos sobre a variação
do gap entre os grupos em dois pontos no tempo, usando-se o retorno dos brancos como
referência. A mudança no gap, em decorrência de mudanças na forma de como o mercado
valoriza os atributos observáveis, ou seja, o efeito-preço, é captada pelo termo
( X wt −1 − X bt −1 )( β wt − β wt −1 ) , tendo por referência o valor atribuído às características dos
brancos. O terceiro termo, (∆θ t − ∆θ t −1 )σ wt , representa o “efeito-gap” que capta a
mudança na posição relativa dos não-brancos na distribuição de rendimentos dos brancos.
Este efeito deve estar associado à discriminação no mercado de trabalho, pois captura o
que aconteceria se a desigualdade residual dos brancos fosse mantida constante, mas o
33
ranking percentil dos não-brancos se modificasse. Deste modo, não-brancos deveriam se
mover em direção ao topo da distribuição, caso estivessem menos sujeitos à dicriminacao
entre dois períodos selecionados. O último termo – (∆θ t −1 )(σ wt − σ wt −1 ) – representa as
variações nas características não-observáveis, ou residuais.
O trabalho de ARABSHEIBANI, CARNEIRO e HENLEY (2003) analisa o gap salarial
por sexo no Brasil, durante os anos de 1988 e 1998, com dados da PNAD. Os resultados
indicam que todos os efeitos apontam para uma tendência de queda no gap, ao longo dos
anos. SOUZA (2002) utiliza a decomposição original de J.M.P. (1994) para analisar a
desigualdade salarial no Brasil, entre 1981 e 1997, com os microdados da PNAD. Ele
conclui, como resultado, que os efeitos residuais, ou seja, aqueles referentes às variáveis
não-observáveis, explicam a maior parte da variação do gap.
2.3. O modelo econométrico, fonte de dados e variáveis selecionadas
A fonte de dados empregada nesta dissertação é a Pesquisa Nacional por Amostra de
Domicílios (PNAD), realizada anualmente pelo INSTITUTO BRASILEIRO DE
GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA (IBGE), exceto para os anos de realização dos Censos e
para o ano de 1994. A pesquisa abrange cerca de 300.000 indivíduos e 100.000 domicílios,
com o objetivo de investigar diversas características socioeconômicas da população, tais
como condições de moradia e de trabalho, escolaridade e situação da família.
Para fins deste estudo, são utilizados os dados referentes à População Economicamente
Ativa ocupada na semana de referência da pesquisa, com idade entre 18 e 65 anos, com
rendimento positivo no trabalho principal, horas positivas trabalhadas e residente nos
setores urbanos do país nos anos de 19876, 1995 e 2001, com valores monetários avaliados
em setembro de 2001, pelo INPC. Os dados são divididos em duas amostras, uma para
homens e outra para mulheres, as quais são utilizadas para se avaliar o diferencial entre
indivíduos brancos e não-brancos em cada grupo de sexo. Por indivíduos brancos, entendese os assim classificados pela PNAD e indivíduos não-brancos aqueles classificados como
sendo de cor Preta, Amarela, Parda e Indígena.
6
Não se recorre às informações anteriores a 1987, devido ao fato de a variável cor só ser incluída na PNAD a
partir desse ano.
34
Os efeitos dos atributos produtivos e fatores do mercado de trabalho sobre os rendimentos
dos indivíduos são analisados em termos da seguinte regressão condicional, aplicada aos
quantis 25º, 50º e 90°:
y(q) = β1 + β2Chefe+ β3Idade+ β4 Idade2 + β5Educação+ β5Ie
+ β6 ∑Re gião + β7 ∑Qualif + β8 ∑Posição
(22)
onde:
y: logaritmo do rendimento-hora;
Chefe: dummy para a posição de chefe do domicílio;
Idade: idade calculada do indivíduo;
Educação: anos de estudo;
Ie: variável de interação entre idade e educação;
Região: conjunto de dummies para as regiões do país;
Qualif: conjunto de dummies para categorias de ocupação do indivíduo; e
Posição: conjunto de dummies para a posição na ocupação.
Algumas observações devem ser feitas sobre as variáveis empregadas. Com relação à
variável Chefe, esta possui a função de determinar o quão diferentes são as remunerações
de chefes e não-chefes de família. Idade é usada aqui como proxy de experiência, e seu
termo ao quadrado tenta captar a forma em U invertido no perfil de rendimentoexperiência. Por sua vez, a variável de interação entre idade e educação (Ie) avalia se o
tempo de experiência reduz a importância da educação dos indivíduos, apresentando sinal
negativo, neste caso. As regiões do país estão representadas em três dummies regionais:
Sul, Sudeste e Outras Regiões.
A agregação das ocupações está baseada em estudo recente de MACHADO, OLIVEIRA e
CARVALHO (2003), que classifica as ocupações de acordo com a incompatibilidade entre
as respectivas demandas por qualificação e a escolaridade efetiva dos trabalhadores nelas
ocupados. São denominadas ocupações compatíveis aquelas que possuem uma taxa de
incompatibilidade inferior a 50%, e sobre-qualificadas as que apresentam uma taxa
35
superior a 50%. Desta forma, dez categorias de ocupação são criadas, e aqui denominadas
de Qualifs:
Qualif 1: Superior Compatível;
Qualif 2: Superior Sobre-Qualificada;
Qualif 3: Média Compatível;
Qualif 4: Média Sobre-Qualificada;
Qualif 5: Manual Compatível;
Qualif 6: Manual Sobre-Qualificada na Indústria;
Qualif 7: Manual Sobre-Qualificada nos Serviços;
Qualif 8: Manual Sobre-Qualificada no Comércio;
Qualif 9: Ocupações Domésticas Remuneradas; e
Qualif 10: Outras Ocupações.
Finalmente, as posições na ocupação são agregadas em três categorias. Devido ao fato de
que as PNADs da década de 80 não discriminam funcionários públicos e militares dos
demais trabalhadores sem carteira assinada, opta-se por agregá-los em uma única
categoria, o que a tornou bastante heterogênea em termos de todos os quesitos abordados.
Assim, os seguintes grupos são criados:
Posição 1: Trabalhadores com carteira assinada e trabalhadores domésticos com carteira
assinada;
Posição 2: Trabalhadores sem carteira assinada, funcionários públicos, militares e
trabalhadores domésticos sem carteira assinada; e
Posição 3: Trabalhadores por conta – própria.
Seguindo a recomendação de BUCHINSKY (1997), a estimativa das matrizes de variância
e covariância é feita por meio de Design Matrix Bootstrap Estimator, com 20 replicações,
por meio do pacote estatístico Stata 7.
36
CAPÍTULO 3 – DISTRIBUIÇÃO
DO RENDIMENTO,
CARACTERÍSTICAS PESSOAIS E
OCUPACIONAIS
O propósito deste capítulo é apontar algumas evidências sobre a evolução das variáveis
empregadas para a análise da desigualdade, destacando o comportamento destas ao longo
da distribuição de rendimentos. Contudo, algumas observações gerais sobre os
procedimentos adotados podem ser aqui oportunas.
Em primeiro lugar, trabalha-se com a amostra expandida, onde cada observação coletada
pela PNAD é multiplicada pelo correspondente peso na população7. Um segundo fato a ser
considerado é que a distribuição dos rendimentos está dividida em três ou quatro partições,
conforme a conveniência, que correspondem aos limites fornecidos pelos quantis 25º, 50°
e 90°, os quais representam, respectivamente, os 25% mais pobres, os situados no segundo
quarto da distribuição (50% mais pobres menos os 25% mais pobres) e os 10% mais ricos8.
Importante ressaltar ainda que se está utilizando duas distribuições distintas de
rendimentos, sendo uma para os homens e outra para as mulheres. Finalmente, quando
apropriado e no tópico de regressões interquantílicas dos resultados, nova divisão é feita,
de modo a se obter quatro distribuições (homens e mulheres, brancos e não-brancos)
Feitas tais considerações, a desigualdade de rendimentos na PEA ocupada e dentro das
amostras de homens e mulheres, em separado, pode ser inicialmente mensurada por meio
do índice de Gini, visualizado no Gráfico 3, e que permite notar o aumento da
concentração de renda entre os anos de 1987 e 1995, decaindo, em seguida, até o ano de
2001, para níveis levemente inferiores aos observados em 1987, com exceção da
desigualdade entre os homens. O mesmo gráfico permite observar também que a
distribuição de rendimentos das mulheres apresenta um índice de concentração
historicamente menor que a dos homens, fato que pode ser visto como uma primeira
evidência da existência de diferenças na forma de como os atributos pessoais e
ocupacionais estão alocados entre as faixas de renda de homens e mulheres.
7
Utilizou-se o comando fweight para se expandir as amostras. O número de observações da expansão
encontra-se nos anexos.
8
Em outras palavras, estão sendo analisandos os dois primeiros quartos e o último décimo da distribuição.
37
Gráfico 3. Índice de Gini para homens e mulheres ocupados – 1987, 1995 e 2001
0.547 0.530
0.555
0.530
1987
0.545
0.535
0.539
1995
Total
Homens
0.534
0.523
2001
Mulheres
Fonte: Microdados PNAD, 1987, 1995 e 2001.
Pelo fato do índice de Gini apresenta apenas uma visão geral da concentração, por si só, ele
não fornece uma compreensão do comportamento da desigualdade ao longo dos percentis
da distribuição de rendimentos. Para isso, pode-se, por exemplo, analisar as informações da
Tabela 1, que mostra o quanto do rendimento total cada quarto da distribuição está
absorvendo. Em caso de perfeita eqüidade distributiva, cada um destes quartos deveria se
beneficiar de 25% do rendimento total produzido pelos trabalhadores em cada ano, no
entanto, com a concentração, tem-se que os indivíduos do último quarto, ou os 25% mais
ricos, detêm a maior parte deste rendimento. No entanto, nos anos analisados, é possível
observar a ocorrência de uma redistribuição do rendimento em favor dos dois primeiros
quartos da distribuição, condizendo com a redução observada no índice de Gini.
Tabela 1 – Apropriação de renda segundo partições da distribuição de rendimentos
1987
1995
2001
5.7
6.41
6.24
50o
9.42
8.42
10.07
75o
19.48
19.86
18.73
65.4
65.31
64.96
25% mais pobres
25% mais ricos
Fonte: Microdados PNAD, 1987, 1995 e 2001.
Entretanto, esta última tabela ainda não é muito elucidativa, pois não leva em conta a
forma de como indivíduos diferentes estão alocados dentro da distribuição dos
rendimentos, e também não considera que homens e mulheres possuem distintos padrões
de distribuição. Já a Tabela 2 é construída de modo a apontar como os trabalhadores estão
dispostos dentro de faixas da distribuição de rendimentos, onde os valores em cada célula
indicam a porcentagem de indivíduos de uma determinada amostra, em pontos na
distribuição. Dessa forma, em 2001, por exemplo, 18,03% dos homens brancos estão
38
alocados no primeiro quarto da distribuição, e 21,49% das mulheres brancas estão neste
mesmo quarto na distribuição feminina.
No caso da população não-branca, verifica-se uma sobre-representação dentro da partição
mais pobre da distribuição, pela existência de 39,32% dos trabalhadores não-brancos e
43,41% das trabalhadoras não-brancas dentro do primeiro quarto de renda em 2001.
Adiciona-se a este fato a existência de cerca de 13% de brancos (homens e mulheres) entre
os 10% mais ricos, contra apenas 4% da população não-branca, fato que também chama a
atenção de HENRIQUES (2001) ao constatar que, em 1999, 85% das pessoas contidas no
último décimo se tratavam de indivíduos brancos.
Tabela 2 – Alocação dos trabalhadores em quartos e no último décimo da distribuição de
rendimento total, por cor, e segundo o sexo (%)
Homens
1987
25% mais pobres
Brancos
1995
Mulheres
2001
1987
1995
2001
21.13
16.33
18.03
19.16
21.18
21.49
50
o
22.54
23.73
23.08
22.2
26.22
18.4
75
o
24.8
28.57
29.03
28.04
20.3
29.74
25% mais ricos
31.53
31.37
29.86
30.6
32.3
30.37
10% mais ricos
13.20
13.76
13.46
10.93
13.30
12.57
25% mais pobres
39.43
37.32
39.32
34.99
41.93
43.31
24.62
27.48
26.33
29.27
28.91
21.77
21.52
21.71
22.15
21.78
15.21
22.4
25% mais ricos
14.43
13.49
12.2
13.96
13.95
12.52
10% mais ricos
4.61
4.31
4.08
3.78
4.43
3.92
o
50
Não-brancos 75o
Fonte: Microdados PNAD, 1987, 1995 e 2001.
(*) Nota: No cômputo geral da amostra, não está, obviamente, sendo considerado o número de observações
do último décimo (os 10% mais ricos), uma vez que este está incluso nos 25% mais ricos. Opta-se por
destacá-lo, por se tratar de uma das partições selecionadas.
A Tabela 3 reapresenta a absorção da renda pelos quartos da distribuição, mas o faz
considerando, primeiro, como distintas as distribuições de homens e mulheres e, depois,
como distintas as distribuições de homens e mulheres brancos e não-brancos. Por meio
desta tabela, pode-se identificar como ocorreu a melhoria na absorção dos 25% mais
pobres no rendimento total.
Para a população ocupada masculina, a evolução da participação na renda mostra-se
relativamente estável para os mais pobres. No período entre 1987 e 1995, que ainda capta
os efeitos da hiperinflação e da recessão no início da década de 90, além da estabilização
econômica de 1994 – 1995, tem-se uma redução de 20,29% na participação relativa dos
39
mais pobres no cômputo geral da renda para a totalidade dos homens. Em termos de
divisão da amostra entre homens brancos e não-brancos, pode-se perceber que os nãobrancos mais pobres perdem 14,52% de participação relativa na distribuição dos
rendimentos de seu grupo, enquanto entre os homens brancos, os mais pobres perdem
apenas 1,12% de participação. A redistribuição da renda se torna evidente a partir de
meados da década de 90, quando os trabalhadores do primeiro quarto são beneficiados por
um aumento de 26,84% em sua participação no rendimento total, acompanhados da perda
de 4,48% para o quarto superior. Vislumbrado como um todo, o período entre 1987 e 2001
é caracterizado por um ganho de 1,11% para os mais pobres na apropriação da renda. Entre
os trabalhadores brancos, os mais pobres obtiveram um aumento da ordem de 15,43%,
inferior ao aumento percebido pelos mais pobres não-brancos (23,61%)
Tabela 3 – Apropriação da renda real pelos quartos da distribuição de rendimentos totais,
por cor, e segundo o sexo (%)
Homens
25% mais pobres
Total
1987
1995
2001
1987
1995
2001
6.31
5.03
6.38
5.08
6.89
7.97
50
o
10.69
10.63
11.18
11.06
13.12
9.3
75
o
18.71
19.79
20.74
20.74
14.99
20.77
64.29
64.55
61.70
63.12
65
61.96
5.38
5.32
6.21
5.52
5.35
6.78
50o
11.01
11.88
11.18
10.88
10.78
11.84
75o
20.3
19.79
21.03
20.41
19.54
17.77
63.31
63.01
61.58
63.19
64.33
63.61
7.37
6.3
9.11
5.4
14.21
6.55
11.38
12.24
10.41
12.82
9.74
14.31
21.33
20.47
20.56
23.2
17.33
20.17
59.92
60.99
59.92
58.58
58.72
58.97
25% mais ricos
25% mais pobres
Brancos
Mulheres
25% mais ricos
25% mais pobres
Não- 50o
brancos
75o
25% mais ricos
Fonte: Microdados PNAD, 1987, 1995 e 2001.
No caso da população ocupada feminina, a melhoria em favor das trabalhadoras do
primeiro quarto é visível em ambos os períodos. Por um lado, as mulheres do quarto
inferior aumentam sua participação em 35,63%, durante o primeiro período, e, em 15,67%,
no segundo, obtendo um aumento geral de 56,89% em sua parte no bolo feminino de
rendimentos. Por outro lado, no mesmo período, as mais ricas enfrentam uma redução total
de 1,84% na apropriação. Contudo, uma divisão pela cor demonstra um comportamento
distinto entre brancas e não-brancas, onde as mais pobres da primeira amostra perdem
40
participação na renda entre 1987 e 1995, e mais que recuperam esta perda no segundo
período, ao passo que as trabalhadoras mais ricas apresentam uma evolução oposta. Entre
as mulheres não-brancas, há elevação em mais de 100% da apropriação da renda do grupo
pelas mais pobres no primeiro período. Este aumento, muito provavelmente, está
relacionado aos reajustes salariais ocorridos em 1994, uma vez que as mulheres mais
pobres estão concentradas em atividades domésticas remuneradas, em que é alta a
participação de trabalhadoras que ganham salário mínimo. Mesmo considerando a redução
na participação entre os anos de 1995 e 2001, as mais pobres obtiveram ganhos percentuais
superiores às mais ricas, quando todo o período de 1987 a 2001 é comparado.
De modo geral, os indivíduos mais pobres, ou seja, aqueles compreendidos no primeiro
quarto da distribuição de rendimentos, alcançaram maiores taxas de crescimento na
absorção da renda total gerada. Assim, upõe-se que ocorreram melhorias na distribuição
em favor deste segmento e, em particular, dos grupos tradicionalmente discriminados no
mercado de trabalho, tais como não-brancos e mulheres.
Além disso, as Tabelas 2 e 3 evidenciam significativas diferenças entre as distribuições dos
rendimentos de homens e mulheres, tanto no que diz respeito ao padrão de evolução no
tempo, como também nas diferenças por cor. Sendo assim, o tratamento em separado das
duas amostras parece adequado aos propósitos deste trabalho, e orientam a exposição das
próximas seções que, por sua vez, retratam o modo de como os atributos estão dispostos
dentro da distribuição do rendimento-hora.
3.1. Rendimento-hora9
O rendimento-hora real pode ser visualizado por meio da Tabela 4, a qual mostra ser o
rendimento médio dos brancos sempre superior ao dos não-brancos, além do fato de que os
homens são mais bem remunerados do que as mulheres, mesmo entre os 10% mais ricos.
Homens e mulheres obtiveram aumentos na remuneração real por hora trabalhada, entre os
anos de 1987 e 1995, tanto na média como ao longo de suas respectivas distribuições.
Contudo, entre 1995 e 2001, a média do rendimento-hora é reduzida em toda a distribuição
masculina, sendo os indivíduos da última partição os que sofrem as maiores perdas. Em
todo o período, para a média da PEA ocupada masculina, tem-se um acréscimo de 1,47%
9
Importante notar que, doravante, se está trabalhando com a distribuição do rendimento-hora, e não mais
com a distribuição do rendimento total, como utilizado na parte inicial deste capítulo.
41
no rendimento-hora real, mas os indivíduos dispostos no segundo quarto perdem 1,87%.
As mulheres, por sua vez, acumulam ganhos de 23,52%, com as não-brancas sendo
detentoras do maior aumento percentual, na ordem de 25,27%.
Tabela 4 – Média do rendimento-hora por partições selecionadas e por cor, segundo o
sexo
Homens
Total
Brancos
Não-brancos
Mulheres
1987
1995
2001
1987
1995
2001
25º
0.83
0.91
0.86
0.51
0.70
0.74
o
1.71
1.88
1.68
1.11
1.39
1.41
90º
18.71
23.07
19.88
11.48
14.87
15.30
Média
4.14
4.82
4.20
2.67
3.39
3.30
25º
0.85
0.95
0.89
0.53
0.73
0.77
o
1.72
1.90
1.69
1.12
1.40
1.42
90º
19.11
23.45
20.41
11.59
15.07
15.34
Média
4.99
6.00
5.32
3.21
4.10
3.99
25º
0.81
0.88
0.84
0.48
0.67
0.72
o
1.70
1.86
1.66
1.10
1.38
1.39
90o
16.79
21.42
17.77
11.00
14.02
15.13
2.76
3.16
2.77
1.83
2.32
2.29
50
50
50
Média
Fonte: Microdados PNAD, 1987, 1995 e 2001.
Passa-se, a seguir, para a descrição das covariadas empregadas na equação de rendimentos,
também enfatizando suas alocações dentro da distribuição do rendimento-hora.
3.2. Chefes de família
Os homens compõem a maioria do total dos chefes de família, sendo 79,51% contra
20,49% de chefia feminina, em 2001. Além disso, a proporção de mulheres chefes é maior
entre a população não-branca (21,20% de chefia feminina, contra 19,94% para a população
branca)10. A Tabela 5 mostra o percentual de homens e mulheres chefes de família em cada
partição selecionada da distribuição de rendimentos-hora, permitindo observar um aumento
da participação das mulheres como principais mantenedoras familiares, entre 1987 e 2001.
Este fato é também observado por MEDEIROS e OSORIO (2001 e 2002), que interpretam
o fenômeno como sendo um reflexo de mudanças ocorridas nos arranjos familiares
10
Estes números devem ser vistos com um certo cuidado, pois considera-se aqui apenas a PEA ocupada, e
que os homens formam a maioria desta população. Para uma melhor descrição da participação feminina
como chefes de família na PIA (População em Idade Ativa), ver o capítulo 1, de DIEESE (2001)
42
brasileiros, tais como a maior incidência de mulheres solteiras com filhos. Os dados dos
autores revelam que o percentual de arranjos familiares chefiados por mulheres passa de
14% para 23%, entre os anos de 1978 e 1998.
Tabela 5 – Sexo dos chefes de família na PEA ocupada por partições selecionadas da
distribuição do rendimento-hora (%)
1987
1995
2001
Homens Mulheres Homens Mulheres Homens Mulheres
Total
Brancos
Não-brancos
25º
82.57
17.43
80.09
19.91
75.75
24.25
50o
83.21
16.79
82.14
17.86
78.54
21.46
90º
87.74
12.26
84.69
15.31
82.15
17.85
25º
84.41
15.59
80.76
19.24
74.82
25.18
o
84.74
15.26
83.01
16.99
77.68
22.32
90º
88.29
11.71
84.94
15.06
82.42
17.58
25º
81.13
18.87
79.67
20.33
76.26
23.74
50o
81.31
18.69
81.16
18.84
79.44
20.56
90º
85.22
14.78
83.66
16.34
81.07
18.93
50
Fonte: Microdados PNAD, 1987, 1995 e 2001.
É importante ressaltar, contudo, que a porcentagem de famílias chefiadas por mulheres
pode estar subestimada nos dados da PNAD, em virtude do costume de se atribuir este
papel ao adulto do sexo masculino, quando ele existe, mesmo nas situações em que o
homem possui rendimento menor ou nulo. De todo modo, os aumentos observados nas
pesquisas citadas e no presente trabalho são fatos relevantes, quando se pensa na
sobrevivência da família e na composição da cor e do sexo dos chefes, uma vez que, para
OLIVEIRA, PORCARO e ARAÚJO (1985), a chefia feminina está relacionada à situação
de pobreza da família ou do domicílio, principalmente para as não-brancas. Realmente,
quando se observa a Tabela 5, nota-se uma maior participação das mulheres na chefia
familiar nos quartos mais pobres do rendimento-hora, reduzindo-se na medida em que se
avança para o topo da distribuição.
3.3. Idade e educação dos indivíduos
De acordo com SANTOS e WAJNMAN (1990), parte da desigualdade deve ser atribuída
às diferenças de rendimento segundo a idade, uma vez que os indivíduos estão situados em
pontos distintos de seu ciclo de vida produtivo. A Tabela 6 dispõe a evolução da idade
média das amostras analisadas, onde é possível observar que a população ocupada mais
jovem está concentrada nas partições inferiores, principalmente a população não-branca,
43
como efeito conjugado de dois fenômenos. Por um lado, indivíduos mais jovens possuem
menor investimento em capital humano, por menor experiência no mercado de trabalho e,
ou, por ainda não terem concluído o ciclo educacional. Por outro, há uma estreita relação
entre o rendimento familiar e a entrada precoce no mercado de trabalho, o que parece
atingir mais a população não-branca, como mostra a menor idade média destes últimos.
Tabela 6 – Idade média por partições selecionadas da distribuição do rendimento-hora e
por cor, segundo o sexo
Homens
Total
Brancos
Não-brancos
Mulheres
1987
1995
2001
1987
1995
2001
25º
33.08
33.79
33.88
33.33
33.50
34.31
o
33.84
34.58
34.21
33.12
34.41
34.43
90º
39.10
40.84
41.48
36.39
37.78
39.63
Média
34.87
35.79
36.00
33.42
34.84
35.45
25º
33.28
34.01
34.19
33.25
33.50
34.67
o
33.79
34.65
33.99
32.80
34.23
34.16
90º
39.12
41.08
41.52
36.36
37.73
39.61
Média
35.17
36.27
36.48
33.30
34.96
35.56
25º
32.91
33.64
33.71
33.40
33.50
34.07
50
o
33.92
34.49
34.46
33.55
34.64
34.80
90
o
39.01
39.79
41.31
36.53
38.01
39.73
Média
34.37
35.12
35.39
33.60
34.65
35.28
50
50
Fonte: Microdados PNAD, 1987, 1995 e 2001.
Apesar disso, o processo de envelhecimento populacional por qual passa o país é
observado também para a PEA ocupada pelo aumento da idade média de homens e
mulheres. O envelhecimento está intimamente ligado à queda da fecundidade brasileira nas
últimas décadas. Aliada à melhor expectativa de vida, a redução da fecundidade permitiu
que a idade média aumentasse em 3,25% para os homens e em 6,07% para as mulheres, no
período de 1987 a 2001, algo já constatado na literatura11.
Associada a estes fenômenos, a entrada tardia das mulheres no mercado de trabalho faz
com que a idade média da PEA ocupada se eleve, uma vez que as mulheres que mais
aumentaram sua participação foram aquelas com idade entre 30 e 39 anos, como observam
BRUSCHINI e LOMBARDI (1996)
Com relação à educação, a Tabela 7 é mais uma amostra da tendência de aumento da
educação média do brasileiro em decorrência da maior facilidade de acesso ao sistema
11
CAMARANO (1999) traz uma série de artigos que tratam este tema.
44
educacional, apesar dos indivíduos não-brancos continuarem com as menores médias em
educação. Pesquisas sobre as diferenças educacionais entre brancos e não-brancos têm
destacado que estas se dão especialmente em decorrência de diferenças nas restrições de
acesso a etapas do ciclo de aprendizagem.
Tabela 7 – Escolaridade média por partições selecionadas da distribuição do rendimentohora, e por cor, segundo o sexo
Homens
Total
Brancos
Não-brancos
Mulheres
1987
1995
2001
1987
1995
2001
25º
3.73
4.97
5.79
3.78
5.72
6.76
o
4.89
6.43
7.37
5.41
7.26
8.36
90º
11.76
12.80
13.18
12.54
13.61
14.09
Média
6.11
7.54
8.34
6.90
8.55
9.47
25º
4.22
5.59
6.48
4.27
6.21
7.26
o
5.23
6.78
7.81
5.75
7.51
8.66
90º
12.01
13.08
13.46
12.70
13.84
14.31
Média
6.91
8.43
9.27
7.78
9.38
10.30
25º
3.30
4.58
5.40
3.39
5.38
6.43
50
o
4.42
6.02
6.88
4.97
6.91
7.96
90
o
10.56
11.59
12.09
11.83
12.66
13.16
4.82
6.29
7.14
5.51
7.29
8.25
50
50
Média
Fonte: Microdados PNAD, 1987, 1995 e 2001.
Uma comparação entre os valores médios com os percentis selecionados mostra que
somente os 10% mais ricos possuem escolaridade superior ao observado na média da
distribuição, o que aponta para uma concentração na distribuição da educação entre a
população ocupada. Já as mulheres possuem os maiores níveis de escolaridade, a despeito
dos menores rendimentos-hora já apontados anteriormente.
Como frisado anteriormente, a heterogeneidade educacional é apontada como um dos
principais fatores relacionados à desigualdade de rendimentos e o aumento do nível de
escolarização é fato observado por diversas pesquisas. WAJNMAN e MENEZES FILHO
(2003) argumentam que a coexistência de uma coorte maior e mais velha, com coortes
menores, mais jovens e mais educadas, faz com que a existência de altos retornos à
escolaridade, associados a menores retornos à experiência, tende a elevar o grau de
desigualdade.
MENEZES FILHO (2001) mostra que, em 1960, cerca de 60% da mão-de-obra possuía, no
máximo, o ensino básico completo, e 1999, essa participação declina para 40%, indicando
uma tendência de aumento da oferta relativa de trabalhadores mais qualificados. Contudo,
45
para níveis mais elevados de educação (educação superior), os aumentos não têm sido
consistentes, o que deve se configurar em aumentos nos retornos à educação superior12.
3.4. Distribuição regional da PEA ocupada
As regiões Sul e Sudeste são regiões predominantemente brancas, compostas,
respectivamente, por mais de 80% e 60% de trabalhadores brancos, enquanto os nãobrancos formam a maioria nas demais regiões em todos os anos. Nas regiões Sul e Sudeste
também são encontrados os menores índices de concentração de rendimentos, com valores
do índice de Gini de 0,529 e 0,545, contra 0,584 nas demais regiões, no ano de 2001.
Em termos de localização regional dos indivíduos de partições diferentes da distribuição do
rendimento-hora (Tabela 8), tem-se que as demais regiões concentram a maior parte dos
trabalhadores mais pobres, ao passo que nas regiões Sul e Sudeste residem grande parte da
PEA ocupada mais rica. Isto aponta para uma situação na qual os trabalhadores nãobrancos estão mais concentrados justamente nas regiões onde também se concentra a maior
parte da população ocupada mais pobre.
Tabela 8 – Distribuição da PEA ocupada por região, segundo o sexo, e partições
selecionadas da distribuição do rendimento-hora (%)
1987
1995
2001
Sul
Sudeste
Outras
Total
Sul
Sudeste
Outras
Total
Sul
Sudeste
Outras
Total
25º
14.26
41.49
44.25
100
12.24
33.61
54.15
100
10.89
31.45
57.66
100
Homens
50º
15.69
56.02
28.29
100
17.48
50.19
32.33
100
17.87
48.21
33.92
100
90º
14.62
61.93
23.45
100
17.35
60.39
22.26
100
15.99
59.18
24.83
100
25º
13.2
42.69
44.11
100
12.13
36.22
51.65
100
10.96
34.8
54.24
100
Mulheres
50º
17.75
54.23
28.02
100
17.21
51.02
31.77
100
19.66
50.04
30.3
100
90º
14.29
60.17
25.54
100
15.13
61.11
23.76
100
14.3
61.65
24.05
100
Fonte: Microdados PNAD, 1987,1995 e 2001.
12
Especificamente sobre os retornos associados ao ensino superior, ver o trabalho de FERNANDES e
NARITA (2001)
46
3.5. Distribuição ocupacional
A situação ocupacional da PEA ocupada pode ser acompanhada através dos Gráficos 4 a 7
e das tabelas em anexo. Os Gráficos 4 e 5 mostram como brancos e não-brancos estão
alocados nas dez categorias analisadas, e permite observar que, de um modo geral, mas
sobretudo, para os homens, as ocupações manuais (Qualif 5 a 9) concentram em si a maior
parte dos trabalhadores, ao passo que as ocupações de qualificação superior possuem
menor peso na alocação dos indivíduos.
Gráfico 4 – Distribuição dos homens ocupados nas categorias ocupacionais, segundo a cor
– 2001
35.00
30.00
25.00
%
20.00
15.00
10.00
5.00
0.00
1
2
3
4
Brancos
5
6
7
8
9
10
Não Brancos
Fonte: Microdados PNAD, 2001.
Observa-se, ainda, uma maior concentração de não-brancos em ocupações manuais, ao
passo que os brancos possuem maior participação nas ocupações superiores e médias que,
via de regra, pagam maiores salários e benefícios. A necessidade de maior qualificação
para se ingressar nas categorias superiores ajuda a explicar tal distribuição uma vez que,
como visto anteriormente, os não-brancos possuem menor nível educacional médio. De
todo modo, os dados mostram uma situação semelhante à encontrada na região
metropolitana de Salvador, por CASTRO e BARRETO (1992), que se caracteriza na
criação de espaços ocupacionais diferenciados, no sentido de que a sociedade é marcada
por ocupações “tipicamente” não-brancas e outras de maior acesso pelos brancos. Outra
percepção da pesquisa é que o mercado de trabalho dos brancos é muito mais amplo do que
o dos não-brancos, pela constatação de que os primeiros se encontram melhor distribuídos
entre as ocupações, enquanto os trabalhadores não-brancos se fazem mais presentes nas
ocupações de menor remuneração.
47
Gráfico 5 - Distribuição das mulheres ocupadas nas categorias ocupacionais, segundo a
cor - 2001
30
25
20
% 15
10
5
0
1
2
3
4
Brancos
5
6
7
8
9
10
Não Brancos
Fonte: Microdados PNAD, 2001.
Quando se observa a distribuição das ocupações dentro de cada partição da distribuição do
rendimento-hora, percebe-se que são menores as diferenças entre brancos e não-brancos no
que diz respeito ao acesso às ocupações. Por exemplo, os Gráficos 6 e 7 fazem uma
comparação entre as alocações de indivíduos mais pobres e mais ricos, entre as categorias
no ano de 2001. Os gráficos mostram a existência de distintos padrões de alocação dos
trabalhadores, quando a posição na distribuição da renda é levada em consideração, onde
os mais pobres se encontram concentrados em categorias manuais e os mais ricos, nas
categorias médias e superiores. Percebe-se, então, que as atividades manuais na indústria
concentram, na verdade, os homens mais pobres, e que os mais ricos se distribuem
preferencialmente nas ocupações superiores. As mulheres mais pobres, por sua vez, atuam
principalmente em serviços domésticos remunerados (Qualif 9), com maior concentração
de não-brancas. Isto equivale a dizer que 42,41% das mulheres de menor rendimento-hora
estão ocupadas nas atividades domésticas. Entre homens e mulheres do décimo mais rico,
as principais ocupações estão na categoria superior sobre-qualificada (Qualif 2), que
empregam 34,08% dos homens e 36,83% das mulheres de maior renda no ano de 2001.
48
Gráfico 6 – Distribuição dos homens ocupados nas categorias ocupacionais, segundo a cor
e partições selecionadas do rendimento-hora – 2001
40.00
30.00
% 20.00
10.00
0.00
1
2
3
90º Brancos
4
5
90º Não Brancos
6
7
8
25º Brancos
9
10
25º Não Brancos
Fonte: Microdados PNAD, 2001.
Apesar de os trabalhadores brancos permanecerem em ocupações superiores, as diferenças
entre eles e os não-brancos são reduzidas, o que pode evidenciar que as diferenças
ocupacionais estariam atuando mais como representação do gap de renda entre pontos na
distribuição, do que diretamente do gap entre brancos e não-brancos. Todavia, deve-se
notar que, apesar da presença significativa de trabalhadores não-brancos mais ricos em
categorias mais elevadas, estes continuam, em média, ganhando menos do que os
trabalhadores brancos, como já apontado por OLIVEIRA, PORCARO e ARAÚJO (1985)
Gráfico 7 – Distribuição das mulheres ocupadas nas categorias ocupacionais, segundo a
cor e partições selecionadas do rendimento-hora – 2001
50.00
40.00
%
30.00
20.00
10.00
0.00
1
2
90º Brancos
3
4
5
90º Não Brancos
6
7
25º Brancos
8
9
10
25º Não Brancos
Fonte: Microdados PNAD, 2001.
49
As condições de trabalho podem ainda ser analisadas em termos da posição na ocupação,
como mostram as Tabelas 9 e 10. Para os homens, a posse da carteira assinada (Posição 1)
se mostra mais importante no ano de 1987, mas perde relevância em quase todas as
partições analisadas da distribuição até 2001. A condição de empregados sem carteira,
militares e funcionários públicos, torna-se a posição mais importante para os mais pobres e
os mais ricos, mas continua em situação secundária dentro do segundo quarto da
distribuição. O fato de estarem concentrados entre os mais pobres e entre os mais ricos
pode ser explicado pela heterogeneidade da definição desta posição. Reúne,
simultaneamente, empregados sem carteira assinada (posição de baixo rendimento) e
funcionários públicos e militares (posições cujo rendimento tende a ser, em média, mais
elevado)
A redução do percentual de trabalhadores com carteira assinada aparece como reflexo do
contínuo processo de informalização pelo qual vem passando o mercado de trabalho
brasileiro, tornando mais flexível as relações de trabalho. Contudo, tal processo pode ter
efeitos distintos sobre as faixas de rendimento-hora, uma vez que os mais pobres tendem a
ingressar na informalidade em atividades de menor exigência em termos de qualificação,
ao passo que os mais ricos escolhem ir para a informalidade, na expectativa de receberem
benefícios livres de carga tributária, como afirmam PIANTO e PIANTO (2002)
Já para as mulheres, a situação se diferencia pela predominância da posição de sem
carteira, funcionalismo público e militar desde o início para as mais pobres, possivelmente
com elevada participação da condição sem carteira assinada. A informalização parece ter
contribuído para a inserção feminina nesta categoria de posição em ocupações, uma vez
que a maior flexibilidade do setor informal tende a facilitar a conciliação de atividades
domésticas com atividades profissionais, como indicam MAIA e LIRA (2002)
50
Tabela 9 – Posição na ocupação dos homens por cor e partições selecionadas da
distribuição do rendimento-hora (%)
Total
1987
50º
90º
25º
50º
90º
25º
50º
90º
Posição 1
42.87
59.26
53.68
45.95
61.42
53.93
40.22
56.25
52.48
Posição 2
37.87
19.73
30.32
35.21
19.24
30.39
40.15
20.41
30.01
Posição 3
19.27
21.01
16.00
18.84
19.34
15.68
19.63
23.34
17.51
100
100
100
100
100
100
100
100
100
Posição 1
32.59
49.75
35.74
35.84
51.57
37.22
30.53
47.56
29.38
Posição 2
41.28
25.72
43.76
37.95
24.79
42.46
43.38
26.83
49.32
Posição 3
26.13
24.53
20.50
26.20
23.64
20.32
26.09
25.60
21.31
100
100
100
100
100
100
100
100
100
Posição 1
26.67
49.92
34.22
28.19
52.13
35.24
25.80
47.50
30.24
Posição 2
43.07
27.02
45.05
41.54
25.70
44.29
43.94
28.46
48.04
Posição 3
30.26
23.07
20.72
30.27
22.17
20.47
30.26
24.04
21.72
100
100
100
100
100
100
100
100
100
Total
2001
Não-brancos
25º
Total
1995
Brancos
Total
Fonte: Microdados PNAD, 1987, 1995 e 2001.
Pelo visto acima, tem-se a confirmação de que os atributos pessoais, regionais e
ocupacionais atuam de forma distinta ao longo da distribuição de rendimentos-hora, o que
deve ter sérias implicações sobre a capacidade dos indivíduos em transformar suas
características em rendimento. A próxima etapa é, portanto, analisar em que medida esta
distribuição desigual de fatores influencia na determinação dos diferenciais de
rendimentos-hora entre indivíduos brancos e não-brancos e entre pontos na distribuição.
Tabela 10 – Posição na ocupação das mulheres por cor e partições selecionadas da
distribuição do rendimento-hora (%)
Total
Brancos
Não-brancos
25º
50º
90º
25º
50º
90º
25º
50º
90º
Posição 1
23.83
55.36
50.82
26.64
56.53
50.69
21.57
53.78
51.41
1987 Posição 2
Posição 3
Total
49.79
24.09
33.38
47.74
23.53
34.32
51.44
24.84
29.33
26.38
100
20.56
100
15.80
100
25.62
100
19.94
100
15.00
100
26.99
100
21.38
100
19.27
100
Posição 1
25.65
44.48
33.06
27.59
46.52
34.07
24.28
41.76
28.79
1995 Posição 2
Posição 3
Total
54.59
35.90
47.11
52.49
34.44
46.50
56.07
37.86
49.69
19.76
100
19.61
100
19.83
100
19.92
100
19.03
100
19.43
100
19.65
100
20.38
100
21.52
100
Posição 1
24.22
48.95
31.34
26.09
50.58
33.16
22.97
46.76
23.55
2001 Posição 2
Posição 3
Total
53.09
36.09
50.34
50.63
34.79
48.77
54.75
37.85
57.05
22.69
100
14.95
100
18.32
100
23.29
100
14.62
100
18.07
100
22.29
100
15.40
100
19.41
100
Fonte: Microdados PNAD, 1987, 1995 e 2001.
51
CAPÍTULO 4 – ANÁLISE DOS RESULTADOS
Os resultados das regressões de rendimentos e das decomposições dos diferenciais são
apresentados neste capítulo, organizado em cinco seções. A primeira seção trata da
discussão dos retornos das covariadas nos diferentes pontos da distribuição de
rendimentos, pela estimação de regressões quantílicas condicionais aos quantis 25º, 50º e
90º, para homens e mulheres brancos e não-brancos. Em seguida, os retornos são
analisados entre indivíduos de um mesmo grupo, mas situados em pontos distintos da
distribuição, por meio de regressões interquantílicas. Na terceira seção, analisa-se o
diferencial de rendimentos entre indivíduos brancos e não-brancos, empregando, para
tanto, a decomposição de OAXACA (1973) sobre as regressões quantílicas, avaliando o
gap ao longo da distribuição. A decomposição do tipo J.M.P. (1993) é o tema da quarta
seção. Finalmente, na última seção, são apresentados alguns comentários gerais sobre os
resultados encontrados.
As regressões quantílicas formam a base para a determinação dos retornos e de todos os
modelos de decomposição. Para cada grupo de indivíduos, três regressões quantílicas são
estimadas condicionais, respectivamente, aos quantis 25º, 50º e 90º. O primeiro quantil é
empregado como uma aproximação para os retornos dos trabalhadores 25% mais pobres,
ao passo que o último quantil faz a aproximação para os 10% de maior rendimento-hora. O
quantil 50° capta os efeitos na mediana da distribuição de rendimento-hora.
Como estão sendo utilizadas dez dummies para os grupos de ocupações, três para a posição
na ocupação e três dummies regionais, as regressões são estimadas tomando-se por base as
ocupações de trabalho doméstico remunerado (Qualif 9), a posição de trabalhadores com
carteira assinada (Posição 1) e as demais regiões geográficas (Outras Regiões) Todos os
modelos são, em sua totalidade, significativos pelo teste F a 5%, e o output de cada
regressão se encontra em anexo. O número de observações das quatro amostras analisadas
está disposto na Tabela 11 a seguir:
Tabela 11 – Número de observações
Homens
Mulheres
1987
28268
16991
Brancos
1995
32345
22469
2001
36486
27479
1987
22069
13181
Não-brancos
1995
27260
17425
2001
34714
22638
Fonte: Microdados PNAD, 1987, 1995 e 2001.
52
4.1. Análise dos retornos aos fatores
Para cada atributo pessoal, regional ou característica dos postos de trabalho nos três
quantis condicionais, os retornos são determinados por meio da primeira derivada aplicada
à equação da distribuição condicional do rendimento-hora. Desta forma, são suprimidos os
coeficientes de idade ao quadrado (que faz parte da fórmula de cálculo do retorno à idade)
e de interação entre idade e educação (componente das fórmulas dos retornos de idade e de
educação) Todos os valores estão multiplicados por 100, para facilitar a interpretação e
trazem, quando necessário, a referência à não significância estatística.
Os retornos obtidos pelos chefes de família indicam o quanto a mais estes indivíduos
ganham no mercado de trabalho em relação aos demais membros. A relevância destes
retornos está relacionada com a taxa na qual os membros da família participam da PEA
ocupada.
Para as variáveis de idade e educação, vale lembrar que o Brasil possui um dos maiores
retornos a estes fatores, mas que os mesmos têm decaído nos últimos vinte anos, tendo em
vista a ampliação do acesso ao ensino básico13.
No que diz respeito aos retornos regionais, busca-se captar diferenças regionais na
distribuição condicional de rendimentos. Devido à menor capacidade que os trabalhadores
mais pobres possuem de transformar atributos em renda, é de se esperar que a situação
econômica de uma região aprofunde esta característica dos trabalhadores situados na cauda
inferior da distribuição de rendimentos, ou seja, os retornos das regiões Sul e Sudeste
devem ser substancialmente maiores do que os retornos da região de referência, formada
pelo conjunto das regiões Norte, Nordeste e Centro-Oeste.
A tipologia de ocupação baseada em qualificação toma por referência o trabalho doméstico
remunerado. Espera-se, então, que as ocupações que demandem maior grau de qualificação
paguem os maiores retornos, dado a escassez de mão-de-obra qualificada no país. O uso do
trabalho doméstico remunerado como categoria de referência pode, em certa medida,
superestimar os retornos dos homens. Para facilitar comparações entre homens e mulheres,
opta-se por este padrão, sem, contudo, prejudicar significativamente a análise. Ressalta-se,
ainda, que os resultados obtidos pela categoria Qualif 10 (Outras Ocupações) devem ser
vistos com extremo cuidado devido à grande heterogeneidade das atividades nela incluídas.
13
Ver, por exemplo, em MENEZES FILHO (2000a, b)
53
Do mesmo modo, as dummies de posição na ocupação estão referenciadas nos
trabalhadores com carteira assinada, inclusive emprego doméstico com carteira. Sinais
positivos para os retornos indicam que a não posse da carteira assinada representa um
ganho no rendimento de trabalhadores pertencentes a estas posições na ocupação.
Os homens brancos ocupados têm seus retornos dispostos na Tabela 12, que permite a
observação de que os retornos à condição de chefe de família são maiores para os
indivíduos mais pobres, ou condicionais ao primeiro quantil, durante os dois primeiros
anos de pesquisa. Em 2001, no entanto, são os chefes de família mais ricos, entre os
homens brancos, que apresentam maiores retornos marginais. A magnitude dos retornos
demonstra a relevância do rendimento do chefe no sustento familiar, mas estes têm
experimentado intensas reduções ao longo dos anos, sobretudo nos quantis mais baixos da
distribuição. Entre 1987 e 2001, os chefes de família mais pobres acumulam reduções de
12,26 pontos percentuais em seus retornos, enquanto os mais ricos assistem a uma redução
inferior, da ordem de 4,37 pontos.
Quanto aos retornos sobre a idade dos indivíduos, aqui empregada como proxy de
experiência, estes possuem valores crescentes na medida em que se avança para quantis
mais altos da distribuição condicional do rendimento-hora, indicando que os mais ricos são
mais sucedidos na tarefa de transformar experiência em renda do trabalho. Fato semelhante
parece ocorrer com a educação, que, em 2001, adquire uma diferença de 3,73 pontos
percentuais a favor dos mais ricos. Os retornos de idade e educação também apresentam
uma tendência de queda ao longo dos anos, sobretudo a educação. Mas deve-se observar
que as reduções foram mais percebidas pelos trabalhadores mais pobres que, em média,
possuem menor escolaridade. Como o que mais avançou foi o acesso ao ensino
fundamental e não ao ensino superior, os retornos dos indivíduos mais pobres,
caracterizados por baixo nível educacional, decaíram de forma mais rápida do que os
retornos no quantil superior, onde os ocupados apresentam um nível de escolaridade média
mais elevada.
Importante ressaltar, neste ponto, que a variável de interação entre idade e educação não
retornou sinal negativo em nenhuma situação, apesar dos baixos valores encontrados na
maior parte dos casos14, a convergência entre os rendimentos associados à educação com
aqueles referentes ao tempo de experiência não se confirma com os dados e regressões aqui
empregados.
14
Ver as regressões completas nos anexos.
54
Para as regiões do país, tomadas em relação ao resto do Brasil, o Sul e o Sudeste fornecem
retornos mais elevados para os ocupados situados na cauda esquerda da distribuição de
rendimentos, sendo não significativos em alguns casos para os mais ricos. Na média, os
homens brancos apresentam maiores retornos na região Sudeste em todos os quantis
condicionais analisados. Os mais pobres residentes nas regiões mais desenvolvidas do país
são beneficiados ainda em relação a outras regiões, com aumentos contínuos nos retornos
regionais, situação diversa da encontrada nos dois seguintes quantis, que enfrentam
algumas reduções entre os anos de 1995 e 2001. Todavia, este aumento observado aponta
para uma piora nas diferenças regionais entre os 25% mais pobres brancos do sexo
masculino, fazendo com que os pobres das demais regiões se tornem mais pobres ainda em
relação ao Sul e Sudeste.
Para os grupos de ocupação baseados em qualificação, sempre em relação às ocupações
domésticas remuneradas (Qualif 9), todos os retornos significativos possuem sinal positivo,
indicando a melhor remuneração recebida pelos homens brancos. Os grupos ocupacionais
superior compatível e sobre-qualificada (Qualif 1 e 2) pagam os maiores retornos aos
trabalhadores, enquanto o grupo manual compatível (Qualif 5) fornece os menores retornos
em relação à categoria de referência, sendo inclusive não significativa em alguns
momentos. No grupo de qualificação superior, tem-se os maiores retornos aos
trabalhadores mais pobres, mas deve-se lembrar que os 25% mais pobres não compõem
parcela significativa das ocupações superiores, concentrando-se nas ocupações manuais.
Estas, por sua vez, também pagam retornos mais elevados para os trabalhadores brancos do
primeiro quantil, enquanto os demais grupos são mais vantajosos para os indivíduos do
último quantil. No geral, os retornos das ocupações são caracterizados por reduções, com
algumas exceções mais significativas para as ocupações superiores entre os mais pobres e
na mediana da distribuição.
Finalmente, os grupos de posição na ocupação, tendo por base os trabalhadores com
carteira assinada (Posição 1), apresentam sinais negativos para o primeiro quantil e
positivos para o último quantil, podendo isto ser interpretado como indicação de que a
ausência de carteira assinada tende a prejudicar os 25% mais pobres e a beneficiar os 10%
mais ricos. Muito provavelmente, este resultado é fruto da heterogeneidade da posição sem
carteira, que reúne empregados sem carteira assinada, sobre-representados nos 25% mais
pobres e funcionários públicos, sobre-representados entre os 10% mais ricos.
55
Tabela 12 – Retorno nos quantis condicionais - Homens Brancos
Chefe
Idade
Educação
Sul
Sudeste
Qualif 1
Qualif 2
Qualif 3
Qualif 4
Qualif 5
Qualif 6
Qualif 7
Qualif 8
Qualif 10
Posição 2
Posição 3
1987
31.21
4.12
6.50
11.73
18.48
107.05
102.27
75.90
46.26
32.28
52.44
37.74
38.59
35.74
-18.20
1.55*
25º
1995
24.40
3.65
5.66
20.65
25.77
117.81
91.32
70.13
36.88
8.94
44.70
38.82
33.90
38.55
-11.99
-4.31
2001
18.96
3.27
3.91
22.50
26.57
122.82
81.77
54.86
29.49
-4.10*
31.83
30.82
14.91
36.25
-12.71
-14.80
1987
29.61
4.83
7.57
8.02
17.57
113.92
113.55
84.19
57.09
44.85
58.67
49.35
45.42
50.31
-12.38
12.45
50º
1995
22.59
4.08
6.60
17.08
24.26
111.75
96.17
72.42
39.36
11.50*
43.03
38.31
37.05
38.66
-4.42
7.02
2001
19.02
4.05
4.83
16.13
23.03
116.95
86.44
58.81
32.66
2.39*
28.36
29.00
16.49
40.53
-4.83
-0.86*
1987
26.36
5.91
9.00
-2.64*
8.09
123.89
148.29
104.51
80.51
69.70
68.77
65.19
62.19
71.63
-2.35
31.24
90º
1995
20.46
4.96
8.87
6.60
15.03
93.52
102.67
62.29
42.22
14.55*
29.41
29.70
35.93
37.29
9.99
30.65
2001
21.99
5.15
7.64
2.62*
11.33
114.78
104.43
66.18
40.25
16.13*
19.10
23.55
24.64
46.70
10.88
25.95
Fonte: Microdados PNAD, 1987, 1995 e 2001.
(*) Não significativos a 10%.
A situação dos homens não-brancos é analisada por meio da Tabela 13. Ao contrário dos
homens brancos, os chefes de família do quantil mais pobre recebem menores retornos do
que os chefes situados no topo da distribuição de rendimentos, em todos os anos,
refletindo, possivelmente, uma maior inserção no mercado de trabalho dos membros de
famílias mais pobres. De acordo com JATOBÁ (1990), a taxa de participação da família no
mercado de trabalho, calculada para refletir a entrada dos membros no mercado, tende a ser
maior nas famílias de mais baixa renda, o que pode estar sendo aqui refletido no menor
retorno dos chefes familiares. Também de forma distinta do ocorrido para a população
branca, os retornos dos chefes de família têm decaído mais acentuadamente entre os 10%
mais ricos.
Assim como na população masculina branca, são observados melhores desempenhos dos
trabalhadores mais ricos nos retornos à idade, seus retornos são de até 3,04 pontos
percentuais mais altos que os dos indivíduos mais pobres. Nota-se, ainda, que a idade tem
seus retornos reduzidos até a mediana da distribuição, mas possui inexivo aumento para os
condicionais ao 90º quantil. Os retornos à educação também apresentam reduções mais
acentuadas no quantil superior, contradizendo o resultado dos trabalhadores brancos. Por
outro lado, quando se observa os menores retornos obtidos pelos indivíduos não-brancos, e
as maiores reduções sofridas nos retornos dos trabalhadores brancos, pode-se apontar para
uma possível equalização dos retornos à educação dos homens.
56
Quanto às regiões, os homens não-brancos tendem a se beneficiar mais por residir na
região Sudeste, uma vez que ela fornece retornos maiores que a região Sul, relativamente
ao resto do país. Contudo, no ano de 2001, os 25% mais pobres passam a ter melhor
remuneração marginal na região Sul do país. As divergências regionais captadas foram
reduzidas entre 1995 e 2001 em todos os quantis, e não apenas após a mediana, como no
caso dos homens brancos. A situação dos trabalhadores não-brancos parece ser menos
desigual quando as três categorias regionais aqui adotadas são comparadas, mas estes
continuam atuando de forma intensa na determinação da renda individual, sobretudo para
os mais pobres.
Homens não-brancos estão melhor remunerados, em relação às ocupações de referência, no
90º quantil. Neste caso, no entanto, a mediana apresenta os menores retornos para os
grupos superior, média sobre-qualificada e manuais sobre-qualificadas na indústria e em
serviços. No que tange à posição na ocupação, os resultados são semelhantes aos achados
para a população branca masculina.
Tabela 13 – Retorno nos quantis condicionais - Homens Não-Brancos
1987
Chefe
21.77
Idade
3.35
Educação 1.93
Sul
3.88
Sudeste
6.99
Qualif 1 117.68
Qualif 2 102.32
Qualif 3
75.57
Qualif 4
51.76
Qualif 5
31.62
Qualif 6
56.59
Qualif 7
47.88
Qualif 8
38.98
Qualif 10 44.11
Posição 2 -18.57
Posição 3 5.32
25º
1995
19.17
2.85
1.39
23.25
21.89
107.00
88.88
63.95
32.13
6.86
39.40
32.29
26.22
31.34
-11.93
-5.82
2001
11.85
2.84
1.15
19.11
18.50
114.31
69.68
45.07
23.21
-7.56*
25.81
26.38
5.68*
24.46
-16.41
-23.53
1987
23.14
4.26
4.07
4.36
7.65
109.70
102.23
67.58
43.49
21.73
44.36
36.07
27.96
35.39
-15.38
15.08
50º
1995
20.29
3.83
3.27
22.56
24.23
116.21
102.67
71.72
40.11
13.13
42.84
40.66
34.83
36.96
-6.15
8.41
2001
14.12
3.50
1.90
16.60
18.43
113.03
76.46
50.37
20.85
-6.89*
20.99
24.56
9.15
25.22
-8.73
-8.00
1987
26.20
5.33
7.10
-4.12*
2.95*
146.40
162.05
101.71
85.27
65.61
71.73
72.62
76.15
75.96
-4.92
28.70
90º
1995
21.79
5.38
6.55
14.43
19.24
131.96
133.68
88.35
53.99
25.08
42.37
50.35
47.68
54.33
7.24
28.98
2001
15.40
5.41
5.21
2.41*
12.56
128.22
106.89
71.22
43.22
11.88
26.54
34.55
24.71
55.51
3.82
13.65
Fonte: Microdados PNAD, 1987, 1995 e 2001.
(*) Não significativos a 10%.
Análise semelhante pode ser empregada para se explorar o caso da PEA ocupada feminina,
cujos resultados estão expostos nas Tabelas 14 e 15. A chefia familiar exerce menor
impacto no rendimento das mulheres brancas, tendo em vista a menor magnitude de seus
retornos ao longo da distribuição condicional do rendimento quando comparados aos
57
obtidos pelos homens. Mulheres chefes de família compõem uma minoria na PEA ocupada
mas, como já mencionado, sua proporção tem crescido nos últimos vinte anos. Contudo, tal
crescimento parece vir acompanhado por um aumento da inserção familiar no mercado de
trabalho, o que pode contribuir para as reduções observadas nos retornos a este fator.
As mulheres brancas do 90º quantil obtém maiores retornos por ano a mais de experiência
e por ano adicional de educação, mas reduções são observadas em todos os quantis e, de
forma mais intensa, na mediana da distribuição. Entre os anos de 1995 e 2001, as mulheres
do primeiro quantil obtiveram um leve aumento em seu retorno à idade, enquanto as
pertencentes ao último décimo assistiram a uma redução no mesmo. Quanto ao retorno à
educação, as reduções são consistentes com a tese de que o ensino básico de maior acesso
reduziu os retornos dos grupos de menor escolaridade e pouco afetou os retornos à
educação superior (MENEZES FILHO, 2000a, b)
As diferenças regionais são mais relevantes para as trabalhadoras mais pobres, que
possuem maiores retornos, principalmente na região Sudeste, mas estes retornos decaem de
1995 até 2001.
O grupo superior de ocupações paga retornos mais altos para as pertencentes ao último
quantil, e o mesmo é observado para as ocupações manuais no comércio e em outras
atividades, tomadas em relação ao trabalho doméstico remunerado. As trabalhadoras mais
pobres estão em vantagem nas ocupações manuais na indústria e em serviços. Deve-se
atentar para o fato de que as mulheres mais pobres estão concentradas no serviço
doméstico remunerado.
Em termos de posição na ocupação, a ausência de carteira assinada não parece ter
beneficiado as trabalhadoras condicionadas ao primeiro quantil, as 25% mais pobres, mas
atua de forma a produzir retornos positivos para as mais ricas. A posição de conta-própria
passa a ser vantajosa já a partir da mediana da distribuição, mas fornece os maiores
retornos paras as mulheres brancas mais ricas.
58
Tabela 14 – Retorno nos quantis condicionais – Mulheres Brancas
Chefe
Idade
Educação
Sul
Sudeste
Qualif 1
Qualif 2
Qualif 3
Qualif 4
Qualif 5
Qualif 6
Qualif 7
Qualif 8
Qualif 10
Posição 2
Posição 3
1987
2.54
4.44
6.53
22.46
24.50
106.25
74.80
80.04
43.11
38.19
35.02
28.32
61.30
54.05
-18.67
-10.93
25º
1995
2.42*
3.18
6.20
29.26
28.73
114.41
68.65
70.28
30.06
12.09
20.25
17.55
42.63
40.17
-7.83
-5.03
2001
-0.79*
3.48
5.09
25.44
27.09
115.29
74.09
71.27
30.14
-3.55*
18.06
21.08
17.86
32.32
-10.80
-21.06
1987
3.40
4.82
6.76
14.40
21.18
109.85
79.83
87.03
47.61
31.40
31.05
22.33
69.67
61.26
-14.07
7.31
50º
1995
3.17
3.83
7.14
25.85
26.53
114.26
67.54
83.22
32.78
10.85
15.31
16.97
40.57
43.40
-5.20
14.69
2001
2.67
3.64
5.71
19.60
24.28
117.30
74.08
80.03
28.00
-4.52*
10.54
15.41
21.88
37.35
-4.48
0.35*
1987
3.82
5.77
7.05
0.44*
11.34
117.98
91.52
109.49
65.63
33.63
27.04
22.25
83.25
77.02
-1.71*
35.84
90º
1995
5.25
5.01
8.39
16.03
17.61
103.84
65.67
77.50
31.18
6.08*
-2.32*
1.96*
41.35
49.59
15.71
41.66
2001
4.01
4.84
7.66
8.50
15.72
120.93
74.76
78.71
30.05
-0.96*
-6.68
0.50*
24.19
47.76
11.77
36.48
Fonte: Microdados PNAD, 1987, 1995 e 2001.
(*) Não significativos a 10%.
No que tange às trabalhadoras não-brancas, a Tabela 15 mostra que a chefia familiar
exerce influência ainda menor em toda a distribuição condicional do rendimento ao longo
dos anos. A incidência de mulheres não-brancas é maior entre os 25% mais pobres, onde
também estão concentradas as ocupações manuais, sobretudo o emprego doméstico
remunerado (Qualif 9) Desta forma, os retornos das mulheres chefes de família tendem a
não se diferenciar significativamente das demais mulheres.
De 1995 a 2001, as mulheres não-brancas experimentaram um aumento nos retornos à
idade, fato que não se repete para as demais partições da distribuição. Isso faz com que, em
2001, a mediana apresente o menor retorno a esta covariada, e não mais o primeiro quantil.
Para a educação, as mulheres mais pobres também obtiveram aumentos em seus retornos
no mesmo período. Vale observar que a magnitude dos retornos para as mulheres é
superior aos retornos obtidos pelos homens, principalmente quando apenas indivíduos nãobrancos são comparados.
A residência na região Sul do país se mostra mais benéfica para as mais pobres nos anos de
1987 e 1995. Mas, em 2001, seus retornos são ultrapassados pelos da região Sudeste. Na
mediana da distribuição, contudo, a primeira região continua a exercer maior influência,
enquanto o Sudeste é mais relevante para as mulheres não-brancas mais ricas, exceto em
1995.
59
As maiores vantagens para as mulheres não-brancas situadas na cauda esquerda da
distribuição de rendimentos, em termos das características dos postos de trabalho, estão
nos grupos de ocupações manuais na indústria, em serviços e no comércio (Qualif 6, 7 e 8)
Para as mais ricas, seus maiores retornos estão presentes nos grupos de ocupações
superiores (Qualif 1), média compatível (Qualif 3) e média sobre-qualificada (Qualif 4) No
caso das mulheres situadas na mediana da distribuição, as ocupações mais vantajosas
pertencem aos grupos superior sobre-qualificada (Qualif 2) e manual compatível (Qualif
5), esta última atuando, inclusive, de modo a penalizar as mulheres do último quantil que
atuam em suas atividades.
Quanto à posição na ocupação, a posse da carteira assinada parece ser a estratégia mais
vantajosa para as mulheres não-brancas nos dois primeiros quantis pesquisados, vis à vis os
sinais negativos retornados pelas demais posições, principalmente a de conta-própria. Esta,
por sua vez, oferece altos retornos para as mulheres não-brancas do último quantil, quando
se tem por referência a posição com carteira assinada.
Tabela 15 – Retorno nos quantis condicionais – Mulheres Não-Brancas
Chefe
Idade
Educação
Sul
Sudeste
Qualif 1
Qualif 2
Qualif 3
Qualif 4
Qualif 5
Qualif 6
Qualif 7
Qualif 8
Qualif 10
Posição 2
Posição 3
1987
2.39*
3.64
3.66
26.01
18.29
125.29
76.66
91.38
48.49
34.34
33.48
34.68
81.84
57.97
-28.80
-30.62
25º
1995
3.31
2.53
2.13
33.97
23.83
108.71
65.91
76.14
34.15
5.85*
22.94
23.80
43.78
31.90
-7.05
-9.41
2001
-0.30*
3.00
3.42
21.80
23.25
109.03
73.77
62.59
31.86
-25.02
15.81
26.39
31.71
30.01
-14.85
-47.65
1987
1.90*
4.15
3.93
18.68
16.45
134.56
82.53
95.62
51.92
25.97
25.74
29.00
74.74
60.16
-18.81
1.36*
50º
1995
1.14*
3.45
3.22
37.68
28.22
128.03
72.41
96.73
40.17
10.30
22.54
23.33
51.71
40.79
-1.40*
7.85
2001
0.25*
2.76
2.60
23.58
22.73
122.38
77.94
70.31
31.57
-15.98
13.24
23.06
27.42
30.91
-5.83
-14.07
1987
-0.08*
5.10
5.40
6.43
12.86
147.45
98.78
116.43
70.00
34.81
26.35
30.52
88.02
73.14
-9.04
31.70
90º
1995
1.22*
5.37
6.11
35.90
30.88
123.57
67.71
97.14
38.15
-4.52*
0.70*
8.51
42.47
51.06
15.31
45.88
2001
4.23
4.38
4.36
22.78
24.05
134.14
75.36
82.34
35.97
-29.48
-2.69*
9.99
23.76
45.42
13.83
36.78
Fonte: Microdados PNAD, 1987, 1995 e 2001.
(*) Não significativo a 10%.
Esta caracterização dos retornos permite constatar a presença de diferenciais nos
rendimentos, entre os trabalhadores 10% mais ricos e os 25% mais pobres, constituindo
gap ou diferencial interquantílico, cujas variáveis determinantes, a próxima seção busca
identificar por meio de regressões interquantílicas. A partir disto, pode-se então determinar
60
em que medida tais variáveis contribuíram para a melhoria na situação dos trabalhadores
do primeiro quarto da distribuição, ou seja, os 25% mais pobres, no que diz respeito a seu
aumento de participação no total de rendimentos. Além disso, tendo em vista a sobrerepresentação de não-brancos entre os 25% mais pobres, o estudo é aprofundado pela
análise dos diferenciais de rendimentos entre brancos e não-brancos.
4.2. Análise interquantílica do diferencial
Uma vez que se observa aumento na participação dos mais pobres na apropriação da renda,
é de se esperar que tal aumento esteja relacionado com reduções nas diferenças entre os
retornos dos indivíduos mais ricos e dos mais pobres. Tendo isto em vista, esta seção
apresenta a estimativa de regressões interquantílicas, que mensuram a diferença entre os
retornos condicionais ao 90º quantil e ao 25º quantil, captando assim o gap de rendimentos
entre os 10% mais ricos e os 25% mais pobres. Os resultados estão, novamente,
multiplicados por 100 e trazem o respectivo p-value dos coeficientes, com o output
completo em anexo.
As regressões interquantílicas são estimadas para as quatro amostras pesquisadas (homens
e mulheres brancos e não-brancos), e os coeficientes de cada covariada podem ser
entendidos como uma medida do gap do rendimento entre os quantis, mantendo tudo mais
constante. No caso das variáveis contínuas, educação e idade, o sinal positivo do
coeficiente pode ser interpretado como acréscimo no gap do rendimento entre o 90o quantil
e o 25o quantil, quando se observa um ano adicional de estudo ou de idade. No caso das
variáveis dummies, o sinal positivo do coeficiente pode ser interpretado como aumento do
gap interquantílico, em relação à categoria de referência. Assim, na comparação entre os
anos, o acréscimo da participação dos mais pobres na apropriação da renda deve estar
relacionado a reduções no valor dos coeficientes com sinal positivo e, ou, a aumentos nos
valores dos coeficientes com sinal negativo.
Na Tabela 16 estão dispostos os resultados das regressões interquantílicas para homens
brancos. Ser chefe de família reduz o gap de rendimento entre os dois quantis em 4,85%,
em relação aos não-chefes em 1987. No ano de 1995, também se observa redução (3,94%),
porém em valor absoluto inferior ao ano anterior. Em 2001, o coeficiente não é
estatisticamente significativo, indicando que esta variável deixa de ser relevante para
explicar gap do rendimento entre os dois quantis selecionados.
61
No que tange à idade, os coeficientes apontam para uma relação positiva entre anos
adicionais de vida e gap interquantílico e, ao longo do tempo, mantém-se praticamente
estável. Assim sendo, pode-se concluir que a experiência exerce significativa influência no
diferencial de rendimentos.
Os coeficientes positivos da educação mostram que anos adicionais de estudo geram
aumentos de 1,67% no gap interquantílico em 1987 e este impacto torna-se mais efetivo
com o passar dos anos, atingindo 2,78% em 2001. Isso significa que, apesar das reduções
observadas nos retornos à educação, em todas as partições da renda nas regressões
quantílicas, os trabalhadores situados no topo da distribuição foram os que menos sofreram
com tais reduções, ao longo do período pesquisado, porque estão sobre-representados nos
níveis de escolaridade mais altos15.
Homens brancos que residem nas regiões Sul e Sudeste estão sujeitos a menor gap
interquantílico em relação aos que residem nas demais regiões, nos três anos em destaque.
Residir na região Sul reduz o diferencial de rendimento em cerca de 14% nos dois
primeiros anos e em 19,88%, no último ano, em relação à categoria outras regiões. Na
região Sudeste, o decréscimo do gap é de, aproximadamente, 10% nos anos de 1987 e
1995, passando para 15,24%, no ano de 2001. Residir nas duas regiões mais desenvolvidas
do país têm, ao longo dos anos, representado convergência dos rendimentos entre os dois
quantis quando comparado com a categoria outras regiões.
As características dos postos de trabalho, ocupação e posição na ocupação, apresentam os
coeficientes de maior magnitude. No entanto, os coeficientes das categorias ocupacionais
são estatisticamente significativos apenas no ano de 1987. Neste ano, todos as categorias
possuem sinais positivos, evidência que caracteriza maior gap interquantílico nas diversas
ocupações em relação à categoria de referência, trabalho doméstico remunerado. As
ocupações superiores sobre-qualificadas (Qualif 2) e manuais compatíveis (Qualif 5) são as
que apresentam maior diferencial de rendimento entre os dois quantis, 46,02% e 37,42%,
respectivamente. Em 1995, apenas a categoria de ocupações superior compatível (Qualif 1)
é relevante para explicar o diferencial interquantílico. Estar nesta categoria reduz em
24,29% o gap interquantílico em relação à categoria trabalhador doméstico remunerado.
Em 2001, as únicas ocupações com relevância na dispersão são superior sobre-qualificada
(Qualif 2) e manual compatível (Qualif 5), e estas aumentam o gap entre os dois quantis
15
Os resultados de idade ao quadrado e de interação entre idade e educação não são analisados, porque, em
sua maioria, não são estatisticamente significativos.
62
analisados, quando comparadas às categorias de referência. Deve-se notar, ainda, que os
valores dos coeficientes destas categorias são menores no último ano, o que deve ser visto
como fator de redução das diferenças de rendimentos entre os 10% mais ricos e os 25%
mais pobres.
Estar ocupado sem carteira assinada aumenta o diferencial de rendimento entre ricos e
pobres para os homens brancos, quando comparado com empregados com carteira assinada
em todos os anos de pesquisa. O gap interquantílico tende a aumentar ao longo dos anos,
tanto para a posição híbrida, que combina trabalhadores sem carteira com funcionários
públicos e militares, como para os trabalhadores por conta-própria.
Tabela 16 – Resultados de regressão interquantílica - Homens Brancos
1987
Coef.
/p-value/
Chefe
Idade
Idade2
Educação
Ie
Sul
Sudeste
Qualif 1
Qualif 2
Qualif 3
Qualif 4
Qualif 5
Qualif 6
Qualif 7
Qualif 8
Qualif 10
Posição 2
Posição 3
-4.85
1.89
-0.01
1.67
-0.01
-14.36
-10.39
16.84
46.02
28.61
34.24
37.42
16.33
27.46
23.60
35.90
15.85
29.69
0.044
0
0.028
0.016
0.672
0
0
0.224
0.001
0.029
0.015
0.013
0.224
0.059
0.093
0.008
0
0
1995
Coef.
/p-value/
-3.94
1.12
0.00
2.49
-0.02
-14.04
-10.74
-24.29
11.35
-7.85
5.34
5.61
-15.29
-9.12
2.02
-1.26
21.98
34.96
0.032
0.01
0.695
0.001
0.428
0
0
0.029
0.246
0.466
0.6
0.604
0.131
0.358
0.846
0.904
0
0
2001
Coef.
/p-value/
3.04
1.87
-0.01
2.78
0.00
-19.88
-15.24
-8.05
22.66
11.32
10.76
20.23
-12.74
-7.27
9.73
10.45
23.58
40.74
0.171
0
0.014
0
0.875
0
0
0.484
0.036
0.291
0.301
0.041
0.227
0.476
0.398
0.352
0
0
Fonte: Microdados PNAD, 1987, 1995 e 2001.
Nas regressões interquantílicas, para a amostra de homens não-brancos, os coeficientes de
chefe de família são positivos, ao contrário do observado para homens brancos. Nos anos
de 1987 e 2001, estes coeficientes são estatisticamente significativos, sugerindo relevância
desta variável na explicação do gap interquantílico. Deste modo, ser chefe de família
aumenta o gap em 4,43% em relação aos não-chefes, em 1987, e em 3,55%, no ano de
2001 (Tabela 17) Este diferencial já havia sido identificado na análise quantílica, quando
se verifica que os retornos dos chefes de famílias não-brancos ricos eram superiores aos
retornos dos chefes pobres em relação aos homens não-chefes.
63
Quanto à idade, esta se mostra como um fator significativo na determinação do gap
interquantílico, e um ano adicional de vida representa acréscimo no diferencial de
rendimentos entre ricos e pobres, assim como para os homens brancos. No entanto, a
evolução temporal do gap é diferente do padrão observado para os homens brancos, porque
há um aumento, até o ano de 1995, e posterior redução, sem, contudo, alcançar o nível de
1987. Os resultados mostram, portanto, que a variável idade afeta de forma mais intensa o
gap interquantílico entre os homens não-brancos do que entre homens brancos.
Embora anos adicionais de estudo ampliem o diferencial entre os quantis, observa-se uma
redução do seu efeito no período analisado. Desta forma, um ano adicional de escolaridade
aumenta o gap interquantílico em 4,19%, quando o ano de 1987 é considerado, passando
para 2,77%, em 2001. O aumento no nível educacional parece, com isso, ter sido mais
favorável para os homens não-brancos mais pobres, tendo em vista a redução do
diferencial associada a esta variável.
Os coeficientes das dummies regionais, assim como para os homens brancos, possuem
sinais negativos. A diferença de rendimento entre o 90o e o 25o quantil é menor nestas
regiões quando comparada à categoria outras regiões, sobretudo na região Sul, onde o
valor absoluto do coeficiente é mais elevado nos anos de 1987 e 2001.
No que tange às categorias ocupacionais, estas se mostram mais importantes para explicar
o gap interquantílico de rendimento, na amostra de homens não-brancos, tendo em vista
não apenas os maiores valores dos coeficientes, mas também a maior significância
estatística dos mesmos nos anos de 1995 e 2001. Em 1987, a categoria que mais exerce
influência no gap interquantílico é a superior sobre-qualificada. Estar nesta ocupação
aumenta o gap em 57,73% dado a categoria de referência, sendo que apenas as ocupações
manuais na indústria não apresentam diferencial significativo. Todas as categorias
ocupacionais experimentam reduções no gap interquantílico em relação à categoria
trabalhador doméstico remunerado no período de 1987 a 1995. Entre 1995 e 2001, apenas
as categorias média sobre-qualificada (Qualif 3), manual compatível (Qualif 5) e outras
(Qualif 10) apresentam aumento no diferencial interquantílico.
Para a posição na ocupação, resultados semelhantes ao caso dos homens brancos são
obtidos, com uma tendência de aumento no tempo, mas em valores menores nos
coeficientes.
64
Tabela 17 – Resultados de regressão interquantílica - Homens Não-Brancos
Chefe
Idade
Idade2
Educação
Ie
Sul
Sudeste
Qualif 1
Qualif 2
Qualif 3
Qualif 4
Qualif 5
Qualif 6
Qualif 7
Qualif 8
Qualif 10
Posição 2
Posição 3
Coef.
1987
/p-value/
Coef.
1995
/p-value/
Coef.
2001
/p-value/
4.43
1.80
-0.01
4.19
-0.05
-8.01
-4.04
28.72
59.73
26.14
33.51
33.99
15.14
24.74
37.18
31.85
13.65
23.38
0.029
0.005
0.146
0
0.019
0.007
0.064
0.055
0
0.063
0.008
0.009
0.231
0.049
0.019
0.017
0
0
2.63
2.69
-0.02
4.13
-0.03
-8.82
-2.65
24.96
44.80
24.40
21.86
18.23
2.97
18.06
21.46
23.00
19.17
34.80
0.235
0
0
0
0.096
0.002
0.161
0.012
0
0.003
0.002
0.032
0.661
0.014
0.002
0.001
0
0
3.55
2.44
-0.02
2.77
0.02
-16.70
-5.94
13.91
37.21
26.15
20.02
19.44
0.73
8.17
19.02
31.05
20.23
37.18
0.031
0
0.001
0
0.207
0
0.006
0.214
0
0
0.003
0
0.892
0.091
0.003
0
0
0
Fonte: Microdados PNAD, 1987, 1995 e 2001.
No caso de mulheres brancas, a posição de chefe de família interfere no gap interquantílico
apenas no último ano de pesquisa, quando ser chefe acresce o diferencial em 4,80% , como
mostra a Tabela 18. O gap interquantílico é afetado por aumentos na idade a partir de
1995. O sinal positivo indica que a cada ano de vida, o diferencial entre ricas e mais pobres
amplia em 2,21%. No ano de 2001, o gap é reduzido para 1,17%, evidenciando relativa
convergência de rendimentos entre o 90o e 25o quantil da distribuição de rendimentos de
mulheres brancas.
A educação, também, torna-se variável significativa para explicação do gap somente a
partir de 1995, apresentando um aumento no ano de 2001. Assim como para os homens,
residir nas regiões Sul e Sudeste, reduz o diferencial interquantílico para as mulheres em
relação às residentes na categoria outras regiões. Contudo, ao contrário do observado para
as amostras de homens, seus efeitos apresentam reduções no período analisado.
A maioria das ocupações é significativa no primeiro ano. A principal categoria a interferir
no gap interquantílico, entre as mulheres brancas, é a de ocupações médias compatíveis
(Qualif 3), mas a mesma perde relevância nos anos seguintes. A categoria manual sobrequalificada na indústria (Qualif 6) possui coeficientes negativos e, em termos absolutos,
crescentes ao longo dos três anos. Estar inserida nesta categoria ocupacional diminui o gap
interquantílico em 7,98%, em relação à de referência em 1987, e em 24,74%, no ano de
65
2001. Após 1995, com exceção de Qualif 10 (Outras ocupações), todas as categorias com
coeficientes significativos têm por característica a redução do diferencial entre o 90º e o
25º quantil, novamente em relação ao trabalho doméstico remunerado.
As dummies de posição na ocupação apresentam coeficientes positivos e o valor destes
tende a aumentar ao longo dos anos, com exceção da Posição 2, em 2001. É interessante
observar, ainda, que os rendimentos femininos são mais dispersos quando controlados por
posição na ocupação do que no caso masculino.
Tabela 18 – Resultados de regressão interquantílica - Mulheres Brancas
1987
Chefe
Idade
Idade2
Educação
Ie
Sul
Sudeste
Qualif 1
Qualif 2
Qualif 3
Qualif 4
Qualif 5
Qualif 6
Qualif 7
Qualif 8
Qualif 10
Posição 2
Posição 3
1995
2001
Coef.
/p-value/
Coef.
/p-value/
Coef.
/p-value/
1.28
-0.35
0.01
-0.96
0.04
-22.02
-13.16
11.73
16.72
29.45
22.51
-4.56
-7.98
-6.08
21.95
22.96
16.96
46.77
0.747
0.597
0.11
0.23
0.063
0
0
0.067
0.001
0
0
0.607
0.024
0.13
0.005
0.005
0
0
2.83
2.21
-0.02
1.47
0.02
-13.23
-11.12
-10.57
-2.98
7.22
1.13
-6.01
-22.57
-15.59
-1.28
9.42
23.55
46.68
0.225
0
0
0.071
0.305
0
0
0.032
0.451
0.251
0.742
0.459
0
0
0.811
0.044
0
0
4.80
1.17
0.00
1.96
0.02
-16.94
-11.37
5.64
0.68
7.45
-0.09
2.59
-24.74
-20.58
6.33
15.45
22.58
57.54
0.058
0.071
0.659
0.013
0.377
0
0
0.283
0.811
0.143
0.978
0.783
0
0
0.372
0.003
0
0
Fonte: Microdados PNAD, 1987, 1995 e 2001.
Para as mulheres não-brancas, com resultados dispostos na Tabela 19, o diferencial entre
as mais ricas e as mais pobres é afetado pela posição de chefe de família apenas em 2001,
de modo semelhante às mulheres brancas, aumentando o gap em 4,53% em relação às nãochefes. Observa-se ainda que, apesar do efeito significativo apenas em 2001, os
coeficientes interquantílicos das mulheres se mostram superiores aos dos homens neste ano
em questão. Desta forma, a despeito do menor valor dos retornos marginais sobre o
rendimento das mulheres chefes de família, fato apontado pelas regressões quantílicas da
seção anterior, ser chefe de família contribui para maior diferencial interquantílico quando
comparado à posição não-chefe, tanto para mulheres brancas como não-brancas.
Idade e educação possuem resultados semelhantes, em termos de evolução, sendo
significativas apenas em 1995. Neste ano, para cada ano adicional de idade, há um
66
aumento de 3,56% no diferencial de rendimentos entre as 10% mais ricas e as 25% mais
pobres. Raciocínio idêntico é empregado para a educação, posto que um ano adicional de
estudo tende a aumentar em 3,29% o gap interquantílico.
A residência na região Sul possui maior efeito sobre o diferencial interquantílico no ano de
1987, reduzindo o gap em 19,58% para as mulheres não-brancas nela habitantes. Com
relação à região Sudeste, seu coeficiente muda de sinal entre 1987 e 1995, deixando de ser
estatisticamente significativo em 2001. Desta forma, residir na região Sudeste reduz o gap
interquantílico em 5,42% no ano de 1987 e aumenta em 7,05% em relação à residência nas
demais regiões no ano de 1995.
Com respeito às características dos postos de trabalho, no ano de 1987 a maior parte das
categorias de ocupação afeta de modo a aumentar o diferencial entre os quantis em relação
ao trabalho doméstico remunerado. A exceção fica, mais uma vez, a cargo da categoria
sobre-qualificadas na indústria, que apresenta um aumento em seu impacto sobre o gap
interquantílico em 1995 e, posteriormente, uma redução em 2001. Durante o ano de 1995,
o trabalho em ocupações manuais sobre-qualificadas em serviços também passa a reduzir o
gap interquantílico. Da mesma forma que nos casos anteriores, a não posse da carteira
assinada aumenta a dispersão dos rendimentos, com tendência crescente entre os anos.
Tabela 19 – Resultado de regressões interquantílicas - Mulheres Não-Brancas
Chefe
Idade
Idade2
Educação
Ie
Sul
Sudeste
Qualif 1
Qualif 2
Qualif 3
Qualif 4
Qualif 5
Qualif 6
Qualif 7
Qualif 8
Qualif 10
Posição 2
Posição 3
Coef.
1987
/p-value/
Coef.
1995
/p-value/
Coef.
2001
/p-value/
-2.46
-0.03
0.01
0.27
0.01
-19.58
-5.42
22.16
22.12
25.06
21.51
0.47
-7.12
-4.17
6.17
15.17
19.77
62.32
0.506
0.964
0.559
0.837
0.66
0
0.013
0.049
0.001
0.021
0
0.947
0.058
0.201
0.55
0.01
0
0
-2.09
3.56
-0.03
3.29
-0.02
1.93
7.05
14.86
1.81
21.01
4.00
-10.38
-22.24
-15.29
-1.31
19.16
22.36
55.29
0.444
0
0.001
0.008
0.567
0.466
0.004
0.118
0.602
0.026
0.278
0.391
0
0
0.84
0.002
0
0
4.53
0.69
-0.01
-0.24
0.07
0.98
0.80
25.10
1.58
19.74
4.11
-4.46
-18.50
-16.39
-7.95
15.41
28.68
84.43
0.007
0.121
0.28
0.739
0.001
0.845
0.727
0.004
0.682
0.026
0.192
0.635
0
0
0.222
0
0
0
Fonte: Microdados PNAD, 1987, 1995 e 2001.
67
A descrição dos resultados obtidos evidencia que a posição na família não influencia
significativamente o gap de rendimentos interquantílico, a não ser no caso das mulheres.
Os ganhos de experiência, interpretados a partir da variável idade, contribuem para ampliar
o diferencial de rendimentos entre os 10% mais ricos e os 25% mais pobres e, em maior
medida, para os ocupados não-brancos do sexo masculino. Efeito contrário é observado
quando se controla por anos de estudo. Neste caso, o diferencial interquantílico é maior
para a população branca (homens e mulheres) e seu valor tende a aumentar no tempo, ao
passo que, para os homens não-brancos, o valor tende a diminuir. Assim, tornar mais
democrático o acesso ao ensino básico foi mais vantajoso do ponto de vista da redução da
desigualdade de renda para a população não-branca.
A análise regional interquantílica reforça as evidências dos retornos regionais. Residir no
Sudeste ou na região Sul representa estar sujeito a uma dispersão de rendimentos menor do
que a observada no conjunto das regiões Nordeste, Norte e Centro-Oeste, exceto na
transição entre os anos de 1987 e 1995 no caso dos homens não-brancos e das mulheres
brancas na região Sudeste. Isto mostra que, além de possuir um menor desenvolvimento
relativo, as demais regiões tendem a apresentar um maior índice de desigualdade, o que
pode ser confirmado pelo valor do índice de Gini, já apresentado anteriormente.
Inserção ocupacional se mostra como a variável de destaque na determinação do
diferencial entre os quantis analisados, em termos da maior magnitude de seus coeficientes
e em termos da maior variação que os mesmos sofrem ao longo dos anos. De modo geral,
são as categorias ocupações médias e superiores que detém os aumentos mais elevados no
diferencial interquantílico, ao passo que as manuais possuem menores diferenciais,
contribuindo para reduzir o gap no caso das mulheres ocupadas. Contudo, deve-se observar
que nas ocupações médias ocorre uma sobre-representação dos trabalhadores 25% mais
pobres, ao passo que os mais ricos encontram-se predominantemente nas categorias
superiores.
Por sua vez, as posições na ocupação não vinculadas à assinatura da carteira assinada
contribuíram para ampliar o gap interquantílico nos quatro segmentos da população aqui
analisados.
Sendo assim, entre 1987 e 2001, o acréscimo na participação dos 25% mais pobres na
renda total pode ser atribuído a uma combinação de fatores. No caso dos homens, a
residência nas regiões Sul e Sudeste favorece a população mais pobre e, entre os nãobrancos, o aumento no nível de escolaridade. Além disso, estar ocupado nas categorias
68
superior sobre-qualificadas e manual compatível assegura uma redistribuição de renda em
favor dos mais pobres, sejam homens brancos ou não-brancos. E no caso deste último
contingente, também, nas categorias média sobre-qualificada, manual sobre-qualificada no
comércio e manual sobre-qualificada nos serviços. Em relação às mulheres, pode-se
observar o efeito positivo da inserção nas categorias ocupacionais manual sobrequalificada na indústria e sobre-qualificada no serviço, especialmente para as não-brancas,
também, estar ocupada na categoria média compatível.
4.3. Decomposição do hiato segundo cor por Oaxaca
A presente seção tem por objetivo analisar o diferencial de rendimentos entre indivíduos
brancos e não-brancos, nos três anos selecionados. Mais do que isso, pretende-se avaliar
como se comporta este diferencial entre trabalhadores em partições distintas da
distribuição condicional do rendimento, aplicando-se o método desenvolvido por
OAXACA (1973) aos resultados obtidos a partir das regressões quantílicas. Este método
permite decompor o diferencial em efeito das características observáveis e em efeitos de
características não controladas. O primeiro efeito se refere à diferença nas dotações médias
dos atributos, nas amostras selecionadas da população ocupada. O segundo efeito diz
respeito às diferenças ocasionadas por fatores não observáveis, ou efeito preços, também
interpretados como proxy de discriminação.
Considerando retorno médio do branco no caso do diferencial de dotação média e a
dotação média de um atributo qualquer dos não-brancos como referência no caso do
diferencial de retornos, sinais positivos para o diferencial de retorno e sinais positivos para
diferencial de dotação implicam, necessariamente, efeito-preço e efeito-composição
positivos, ou seja, o diferencial de rendimentos entre brancos e não-brancos se deve à
discriminação assim como a diferenças na dotação. Assim sendo, o diferencial de renda
entre os dois contingentes seria anulado caso os trabalhadores não-brancos fossem
remunerados e dotados da mesma forma que os indivíduos brancos. É possível, também,
que ambos os grupos demográficos tenham a mesma dotação média do fator, porém o sinal
do diferencial de rendimentos ser positivo, dado que os retornos são diferentes. Neste caso,
todo o diferencial seria atribuído ao efeito-preço, indicando possibilidade de discriminação
do não-branco.
69
Nas tabelas seguintes, os resultados da decomposição são sintetizados. Estão multiplicados
por 100 e com os percentuais de cada parcela entre parênteses. As decomposições
completas, discriminando a contribuição de cada covariada, encontram-se em anexo.
Por meio da Tabela 20, onde estão dispostos os resultados dos homens, pode-se observar
aumento nos diferenciais totais em todos os quantis, com algum decréscimo entre 1995 e
2001, para os trabalhadores situados na mediana e para os condicionados ao primeiro
quantil, o que não se mostra, contudo, suficiente para retornar aos valores de 1987. Além
disso, verifica-se acréscimo neste, na medida em que se avança para a direita da
distribuição condicional de rendimentos, também, em todos os três anos analisados. No
entanto, a contribuição do efeito-preço no diferencial total, ou seja, a presença de fatores
relacionados à discriminação, é menor no 90o quantil, exceto no ano de 2001.
Isoladamente, as variáveis de idade e educação são as que contribuem de forma mais
intensa para o diferencial em termos de efeito-preço, principalmente entre os trabalhadores
do último quantil. A partir de 1995, contudo, a idade passa a apresentar sinal negativo em
seu termo não observável entre os trabalhadores mais ricos, indicando que, o retorno
condicional à idade é maior para os não-brancos, conforme já verificado na seção 4.1.
Os fatores não observáveis compõem a menor proporção dos diferenciais relacionados às
características regionais, em todos os quantis16, sobretudo entre os homens mais ricos.
Quanto aos mais pobres, estes possuem os maiores efeitos regionais nos diferenciais de
rendimento, sobretudo, em decorrência do efeito quantidades, ou seja, os não-brancos estão
sobre-representados na categoria outras regiões ao passo que os brancos se encontram
sobre-representados no Sul e Sudeste17.
As categorias de ocupações influenciam de forma menos intensa que as demais covariadas
o gap de rendimentos de brancos e não-brancos. Alguns resultados são negativos, tanto
para o efeito quantidades quanto para o efeito preço, sobretudo no último quantil, o que
evidencia uma posição de vantagem para os não-brancos. Em relação às categorias de
ocupação manual (Qualif 6, 7 e 8) deste mesmo quantil, ambos são sempre negativos. No
caso do efeito dotação, tal sinal decorre da sobre-representação dos não-brancos nestas
16
Com exceção para o ano de 1987, quando então, os fatores não observáveis respondem por cerca de 50%
do gap relacionado às regiões, entre os 25% mais pobres.
17
Além disso, de acordo com OAXACA e RANSOM (1999), a magnitude da parcela não explicada por uma
dummy pode variar, de acordo com a categoria de referência. Contudo, o termo constante se encarrega de
captar tais variações, deixando inalterado o resultado total.
70
categorias. Controlando por posição na ocupação, o componente de discriminação aumenta
na medida em que se avança nos quantis.
Tabela 20 – Resultados da Decomposição de Oaxaca - Homens Brancos e Não-Brancos
25º
Quant N. Obs Total
11.58
6.76 18.34
(63%) (37%)
50º
Quant N. Obs Total
8.96 12.17 21.12
(42%) (58%)
90º
Quant N. Obs Total
29.65
9.04 38.69
(77%) (23%)
1995
16.77 10.41 27.18
(62%) (38%)
12.71 16.50 29.21
(44%) (56%)
29.57 14.13 43.70
(68%) (32%)
2001
14.12
7.77 21.89
(65%) (35%)
12.87 13.83 26.70
(48%) (52%)
28.89 23.83 52.72
(55%) (45%)
1987
Fonte: Microdados PNAD, 1987, 1995 e 2001.
No caso das mulheres (Tabela 21), o hiato é menor entre as situadas na mediana da
distribuição condicional de rendimentos e maior entre as mais ricas, exceto no primeiro
ano, quando as mulheres 25% mais pobres asseguram o menor gap. É observada uma
relativa estabilidade do hiato entre as mulheres mais pobres, ao longo dos anos, ao passo
que, entre as mais ricas, ocorre uma continua tendência de aumento.
A contribuição das características não observadas e de fatores relativos à discriminação
aumenta de 1987 para 2001 nas duas primeiras partições da distribuição condicional do
rendimento. Contudo, entre as mulheres mais pobres, o efeito da discriminação sobre o
hiato de rendimento é menor.
Observa-se, também, no caso das mulheres, que maior proporção do diferencial decorre
das variáveis idade e educação, além dos efeitos regionais que são, em média, mais
percebidos no diferencial entre a população ocupada condicionada ao primeiro quantil e
relativamente reduzidos entre as mulheres mais ricas. A componente não observável
assume, freqüentemente, sinal negativo, em virtude da menor presença de mulheres nãobrancas no 90º quantil residentes nestas regiões, sobretudo no Sul, fazendo com que o
retorno destas últimas seja mais alto do que o recebido pelas mulheres brancas em relação
às regiões Norte, Nordeste e Centro-Oeste. Porém, esta vantagem é mais do que
contrabalançada pela maior dotação de mulheres brancas no Sul, resultando em um
diferencial total positivo para as regiões.
Em termos de categorias ocupacionais, nota-se padrão semelhante ao da distribuição
masculina. Para as posições na ocupação, nos anos de 1987 e 2001, o hiato de rendimento
se reduz nos quantis mais elevados, sendo que as mulheres não-brancas possuem maior
71
dotação no último quantil. Além disso, o diferencial das mulheres mais pobres é mais
afetado por fatores não observados ou devido à discriminação.
Tabela 21 – Resultados Decomposição de Oaxaca - Mulheres Brancas e Não-Brancas
25º
Quant N. Obs Total
16.08 10.50 26.59
(60%) (40%)
50º
Quant N. Obs Total
11.86
9.34 21.20
(56%) (44%)
90º
Quant N. Obs Total
9.84 15.47 25.31
(39%) (61%)
1995
17.69
7.81 25.50
(69%) (31%)
11.92 13.71 25.63
(47%) (53%)
21.19 20.10 41.29
(51%) (49%)
2001
15.40 10.57 25.97
(59%) (41%)
10.08 13.24 23.32
(43%) (57%)
22.62 28.55 51.17
(44%) (56%)
1987
Fonte: Microdados PNAD, 1987, 1995 e 2001.
De modo geral, os resultados apontam para a presença de um menor diferencial entre
trabalhadores brancos e não-brancos, para aqueles situados na partição mais pobre da
distribuição condicional de rendimentos, tendo a educação contribuído para este resultado,
uma vez que afeta em menor magnitude estes indivíduos, sendo seu efeito mais intenso
sobre os trabalhadores condicionados ao último quantil.
A desigualdade regional possui maiores efeitos para a população ocupada mais pobre,
evidenciando que o problema das disparidades regionais de renda está concentrado entre os
trabalhadores mais pobres (NETO e CAMPÊLO, 2003) Em termos de dotação média, os
trabalhadores brancos estão mais bem localizados, entendendo como bem localizado
residir nas regiões Sul ou Sudeste.
Quanto aos postos de trabalho, a contribuição individual de cada variável dummy é
relativamente pequena, mas evidenciam a presença de fatores ligados à discriminação nas
ocupações superiores e médias.
São observadas, ainda, reduções no diferencial entre os trabalhadores mais pobres, apesar
da relativa estabilidade no caso das mulheres. Contudo, é preciso considerar outros fatores
além dos efeitos preço e quantidade, tais como a posição dos indivíduos não-brancos
dentro da distribuição condicional dos trabalhadores brancos e variações nos resíduos.
Considerando estes quatro elementos, a próxima seção busca aprofundar a análise das
mudanças ocorridas nos diferenciais segundo cor ao longo do período analisado.
72
4.4. Decomposição J.M.P.
Finalizando a parte empírica deste capítulo, a presente seção busca isolar os efeitos de
mudanças nas dotações dos atributos e em seus retornos, do efeito da discriminação, sobre
o hiato de rendimentos entre brancos e não-brancos ao longo do período analisado.
A decomposição da mudança intertemporal do gap de rendimentos dos ocupados do sexo
masculino encontra-se na Tabela 22. Uma comparação entre os dois subperíodos, 1987 –
1995 e 1995 – 2001, permite observar uma melhoria entre os homens condicionados ao
primeiro quantil, tanto em termos da distribuição dos atributos produtivos analisados entre
brancos e não-brancos, como também em termos de variações nos retornos dos homens
brancos, dada pela redução dos efeitos quantidade e preço sobre o hiato de rendimentos.
No entanto, a discriminação no mercado de trabalho, captada pelo efeito-gap, impede que
o ganho decorrente da diminuição dos efeitos quantidade e preço seja ainda maior.
Entre os homens, o efeito-gap somente é reduzido para os condicionados ao 90º quantil da
distribuição, assegurando uma redução do hiato de rendimentos dentro deste grupo
específico (-5,0808), reduções estas que se comparam, em valores absolutos, aos aumentos
do hiato entre os 25% mais pobres (5,2296) e entre os situados na mediana da distribuição
(5,5547) ao longo do período como um todo.
Tabela 22 – Decomposição J.M.P. do hiato segundo cor – Homens
t – t-1
Total Quant. Obs.
Preço Obs.
Gap
N. Obs
1995 – 1987
25º 2001 – 1995
2001 – 1987
1995 – 1987
50º 2001 – 1995
2001 – 1987
5.83980
-0.61020
5.22960
3.83457
1.72018
5.55475
3.10762
-1.92689
1.18073
0.74184
1.01902
1.76086
1.35564
-0.72634
0.62930
2.15170
-0.85813
1.29358
1.35363
2.04259
3.39623
0.89908
1.53646
2.43554
0.02291
0.00044
0.02334
0.04194
0.02283
0.06478
1995 – 1987
90º 2001 – 1995
2001 – 1987
-3.73931
-1.34148
-5.08079
-3.27781
0.06744
-3.21036
2.45764
-0.74103
1.71661
-2.88175
-0.67108
-3.55283
-0.03740
0.00318
-0.03421
Fonte: Microdados PNAD, 1987, 1995 e 2001.
Para as mulheres condicionadas ao 25º quantil são observadas reduções no gap de
rendimentos entre brancas e não-brancas em ambos os sub-períodos pesquisados,
motivadas, sobretudo, pelo efeito-preço (Tabela 23) No primeiro sub-período, o efeitoquantidade positivo indica uma deterioração na dotação média das mulheres não-brancas
em relação às mulheres brancas, ou seja, um aumento na heterogeneidade na posse dos
73
atributos pessoais e/ou na distribuição de características regionais ou do posto de trabalho.
Por outro lado, as variações nos retornos das mulheres brancas fazem com que este
diferencial em dotação fosse desvalorizado no período, contribuindo para a
homogeneização dos rendimentos. No segundo sub-período, tanto o efeito-quantidade
quanto o efeito-preço passam a atuar no sentido de reduzir o hiato, evidenciando,
respectivamente, reduções nas diferenças de dotação e que tais diferenças estão sendo cada
vez menos valorizadas.
De igual modo ao caso masculino, a PEA ocupada feminina mais pobre sofre com
aumentos no termo de discriminação.
Tabela 23 – Decomposição J.M.P. do hiato segundo cor – Mulheres
t – t-1
Total Quant. Obs.
Preço Obs.
Gap
N. Obs
1995 – 1987
25º 2001 – 1995
2001 – 1987
-0.09457
-1.86987
-1.96444
2.78595
-0.57187
2.21408
-2.89400
-1.71468
-4.60868
0.01963
0.42635
0.44598
-0.00614
-0.00967
-0.01582
1995 – 1987
50º 2001 – 1995
2001 – 1987
-4.58699
-0.36409
-4.95108
-0.63368
0.25125
-0.38242
-1.39767
-2.09474
-3.49241
-2.54461
1.46852
-1.07609
-0.01104
0.01087
-0.00016
1995 – 1987
90º 2001 – 1995
2001 – 1987
10.53694
-0.509160
10.02778
9.25122
1.83640
11.08763
1.68963
-0.41159
1.27804
-0.40610
-1.93501
-2.34110
0.00218
0.00103
0.00321
Fonte: Microdados PNAD, 1987, 1995 e 2001.
De modo geral, os resultados apontam para um estreitamento do hiato de rendimentos,
entre os grupos demográficos por cor situados na cauda inferior da distribuição
condicional, principalmente quando a população ocupada feminina é considerada. A
distribuição menos desigual dos atributos no período, em especial educação e localização
regional, diminuiu a distância entre brancos e não-brancos, permitindo, assim, reduções no
hiato associado a estas dotações, como evidencia o efeito-quantidade. Além disso, percebese que o decréscimo nos retornos dos fatores, constatado por meio das regressões
quantílicas, entre 1987 e 2001, agiu de modo a penalizar mais a população branca,
relativamente à não-branca, refletindo-se aqui nos sinais negativos obtidos para o efeitopreço.
Nota-se, no entanto, que o efeito-gap tem limitado estes ganhos distributivos. Mantendo-se
constante a desigualdade residual de rendimentos dos brancos, a posição percentil dos nãobrancos muda em direção à maior desigualdade, que pode ser indício de discriminação ou
74
de mudanças na dotação de atributos não considerados. No caso deste último fator, captado
pelo efeito-preço não observável, a contribuição é negligenciável.
4.5. Síntese dos resultados: a redução dos diferenciais entre os 25% mais pobres
A análise das regressões quantílicas permite identificar e comparar os retornos dos fatores
ao longo das diversas partições da distribuição condicional de rendimentos e, por
conseqüência, avaliar os diferenciais de rendimentos entre os trabalhadores nestas
partições. Tendo em vista a observada melhoria em termos de apropriação da renda total
por parte dos trabalhadores mais pobres, o presente capítulo recorre ao uso de regressões
interquantílicas para melhor caracterizar este ganho de participação.
Os sinais dos coeficientes da análise interquantílica do hiato de rendimentos indicam se há
aumento (no caso de serem positivos) ou redução (no caso de serem negativos) no
diferencial de rendimentos entre os situados no 90º e no 25º quantil da distribuição
condicional. Reduções no hiato devem, portanto, ser interpretados como acréscimo na
participação dos 25% mais pobres na renda. Desta forma, no período analisado e para as
amostras selecionadas, esta redução é resultado de um conjunto de fatores.
No caso dos homens, a residência nas regiões Sul e Sudeste favorece a população mais
pobre e, entre os não-brancos, o aumento no nível de escolaridade. Além disso, estar
ocupado nas categorias superior sobre-qualificadas e manual compatível assegura uma
redistribuição de renda em favor dos mais pobres, sejam homens brancos ou não-brancos.
E no caso deste último contingente, também, nas categorias média sobre-qualificada,
manual sobre-qualificada no comércio e manual sobre-qualificada nos serviços.
Em relação às mulheres, pode-se observar o efeito positivo da inserção nas categorias
ocupacionais manual sobre-qualificada na indústria e sobre-qualificada no serviço,
especialmente para as não-brancas, também, estar ocupada na categoria média compatível.
Adicionalmente, busca-se avaliar alguns aspectos do diferencial de rendimentos dentro
deste grupo específico de indivíduos, ou seja, os 25% mais pobres. Para tal, opta-se por
realizar uma análise do hiato entre as amostras de brancos e não-brancos, decompondo este
o mesmo em parcelas devidas à heterogeneidade de dotação dos atributos e características
dos postos de trabalho e aquelas relacionadas a fatores não observados, dentre eles,
discriminação.
75
Quando comparados aos demais quantis condicionais selecionados, os indivíduos mais
pobres apresentam um menor gap de rendimentos entre brancos e não-brancos, devido,
sobretudo, à menor influência da educação. Em termos percentuais, os mais pobres
também estão sujeitos a menor incidência da discriminação na composição do hiato, exceto
no caso masculino nos dois primeiros anos.
Avaliado ao longo do tempo, o hiato de rendimentos entre brancos e não-brancos é
reduzido no caso dos 25% mais pobres. Contudo, a existência de fatores relacionados à
discriminação no mercado de trabalho tem atuado desde o final de década de 80, limitando
a convergência de rendimentos. A despeito disso, os motivos que levaram, entre 1987 e
2001 (ou entre 1995 e 2001, no caso dos homens) à redução do hiato por cor para os
trabalhadores mais pobres podem ser assim sintetizados:
-
Mudanças na distribuição dos atributos, reduzindo a heterogeneidade entre brancos
e não-brancos.
-
Convergência dos retornos dos fatores de brancos e não-brancos, beneficiando, em
média, estes últimos.
Sendo assim, constata-se a melhoria na situação dos trabalhadores mais pobres, no período
de 1987 a 2001, em decorrência não apenas do aumento de participação na renda, mas
também em termos de redução dos diferenciais por cor. Nestes resultados, a população
ocupada feminina aparece em posição de destaque, ao apresentar os resultados mais
positivos em ambos os casos. No caso da população ocupada masculina, os resultados
positivos tornam-se evidentes no sub-período 1995 - 2001.
76
CONCLUSÃO
Esta dissertação tem por principal objetivo analisar a situação dos 25% mais pobres
ocupados no Brasil metropolitano. Tendo em vista o observado aumento da participação
destes indivíduos na absorção da renda total, busca-se determinar em que medida os
atributos pessoais, regionais e do mercado de trabalho têm atuado de modo a contribuir
para tal resultado.
Entendendo que persistência da má distribuição de renda gera uma herança histórica,
transferindo entre gerações esta situação perversa, esta dissertação emprega a estimativa de
regressões quantílicas, para captar o efeito da posição relativa do indivíduo ao longo da
distribuição condicional de rendimentos.
A estimativa das regressões é precedida de uma análise descritiva do modo como os
trabalhadores estão alocados dentro da distribuição condicional, permitindo observar a
existência de uma sobre-representação dos trabalhadores não-brancos entre os 25% mais
pobres, ao passo que os trabalhadores brancos representam a maior parcela dentre os 10%
mais ricos.
Contata-se, também, que é maior a participação feminina na posição de chefe de família
entre as trabalhadoras mais pobres, reflexo das mudanças ocorridas nos arranjos familiares
brasileiros ao longo dos últimos vinte anos. A população mais pobre também é
caracterizada por ser relativamente mais jovem, sobretudo a não-branca. Com relação à
educação, este trabalho constitui-se em mais uma evidência da tendência de aumento da
escolaridade média do brasileiro, embora os indivíduos não-brancos continuem com um
nível mais baixo.
Em termos de localização regional dos indivíduos de partições diferentes da distribuição do
rendimento-hora, observa-se a maior concentração dos 25% mais pobres nas regiões
Nordeste, Norte e Centro-Oeste, regiões que também concentram a maior parte da
população não-branca.
A análise por categorias ocupacionais aponta a maior participação dos trabalhadores nãobrancos nas categorias de ocupações manuais. É possível observar que as ocupações
manuais concentram ainda os trabalhadores condicionados ao 25º quantil da distribuição,
sobretudo a manual sobre-qualificada na indústria, no caso dos homens, o emprego
doméstico remunerado, para o caso das mulheres. Em contraste, os condicionados ao 90º
quantil estão mais presentes nas categorias de ocupação superior e média. Quanto à
77
posição na ocupação, tem-se um aumento da participação da categoria híbrida de
trabalhadores sem carteira assinada, funcionários públicos e militares em todos os quantis.
Desta forma, é possível verificar que os atributos pessoais, regionais e do mercado de
trabalho não se encontram homogeneamente alocadas ao longo da distribuição condicional
de rendimentos.
A estimação de regressões quantílicas, condicionais aos quantis 25°, 50º e 90°, possibilita
identificar diferenças nos retornos dos fatores ao longo das partições condicionais. De
modo geral, os trabalhadores condicionados ao 90º quantil recebem os maiores retornos
para as características pessoais, com exceção da posição de chefe de família, em algumas
situações. As diferenças regionais são mais relevantes para os trabalhadores mais pobres,
que possuem maiores retornos, principalmente na região Sudeste. Quanto às categorias de
ocupação, estas apresentam os resultados mais distintos, destacando-se os maiores retornos
das ocupações superiores e médias. Em termos de posição na ocupação, a ausência de
carteira assinada não parece ter beneficiado os trabalhadores condicionados ao primeiro
quantil, mas tende a atuar de forma a produzir retornos positivos para os trabalhadores
mais ricos.
Esta caracterização dos retornos permite constatar a presença de diferenciais nos
rendimentos, entre os trabalhadores 10% mais ricos e os 25% mais pobres, constituindo-se
no gap interquantílico. Com este instrumento, pode-se determinar em que medida tais
variáveis contribuíram para a melhoria na situação dos trabalhadores do primeiro quarto da
distribuição, ou seja, os 25% mais pobres, no que diz respeito a seu aumento de
participação no total de rendimentos.
Inserção ocupacional se mostra como a variável de destaque na determinação do
diferencial entre os quantis analisados, em termos da maior magnitude de seus coeficientes
e em termos da maior variação que os mesmos sofrem ao longo dos anos selecionados. São
as categorias ocupações médias e superiores que detém os aumentos mais elevados no
diferencial interquantílico, ao passo que as manuais possuem menores diferenciais,
contribuindo para reduzir o gap no caso das mulheres ocupadas. As posições na ocupação
não vinculadas à assinatura da carteira assinada contribuíram para ampliar o gap
interquantílico nos quatro segmentos da população aqui analisados. Além disso, no caso
dos homens, a residência nas regiões Sul e Sudeste favorece a população mais pobre e,
entre os não-brancos, o aumento no nível de escolaridade.
78
Considerando-se a sobre-representação de não-brancos entre os 25% mais pobres, a análise
é aprofundada pela determinação dos diferenciais de rendimentos entre brancos e nãobrancos, buscando identificar se, além da melhoria na absorção relativa, ocorreram também
reduções nos diferenciais entre brancos e não-brancos condicionados ao primeiro quantil.
Por meio da decomposição do hiato de rendimentos entre brancos e não-brancos, pode-se
identificar distintos padrões assumidos por este diferencial ao longo da distribuição
condicional. De modo geral, os resultados indicam a presença de um menor diferencial
entre trabalhadores brancos e não-brancos, para aqueles situados na partição mais pobre da
distribuição condicional de rendimentos, tendo a educação contribuído para este resultado,
uma vez que afeta em menor magnitude estes indivíduos, sendo seu efeito mais intenso
sobre os trabalhadores condicionados ao último quantil.
Avaliado ao longo do tempo, o hiato de rendimentos entre brancos e não-brancos sofre
uma redução, no caso dos 25% mais pobres. Contudo, a existência de outros fatores não
controlados impede um decréscimo ainda maior. Estes fatores tendem a ocasionar uma
maior desigualdade residual de rendimentos entre os não-brancos, o que os deixa em
posição percentil inferior dentro da distribuição dos brancos.
Esta dissertação é, portanto, mais um trabalho de caráter descritivo que busca contribuir
para o tratamento do pior problema socioeconômico brasileiro, a desigualdade de renda.
Em que pese a redistribuição de renda em favor do mais pobres, há muito ainda para ser
feito.
79
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
AMADEO, E., et. al. A natureza e o funcionamento do mercado de trabalho
brasileiro. Rio de Janeiro: IPEA, 1994. 33p. (Texto para discussão; 353).
AMEMIYA, A. Advanced econometrics. Cambridge, Massachusetts: Havard
University, 1985. 521p.
ARABSHEIBANI, G. R., CARNEIRO, F. G., HENLEY, A. Human capital and
earnings inequality in Brazil 1988-1998: quantile regression evidence. University of
Wales Aberystwyth / Universidade Católica de Brasília. 2002. Disponível em:
<http://www.users.abec.ac.uk/arh/brazil_educationreturns.pdf>.Acesso em: out. 2003.
__________. Gender wage differentials in Brazil: trends over turbulent era.
University of Wales Aberystwyth / Word Bank / Universidade Católica de Brasília.
2003.
Disponível
em:
<http://www.users.abec.ac.uk/arh/brazil_gander_wagegap_2003.pdf>. Acesso em: ago.
2003.
ARIAS, O., HALLOCK, K., ESCUDERO, W. Individual heterogeneity in the
returns to schooling: instrumental variables quantile regression using twins data.
2000.
(Work
Paper,
August
2)
Disponível
em:
<http://ww.itam.mx/lames/papers/contrses/arias.pdf>. Acesso em: mai. 2003.
BARROS, R. P. et. al. Inserção no mercado de trabalho: diferenças por sexo e
conseqüências sobre o bem-estar. Rio de Janeiro: IPEA, 2001. 26p. (Texto para
discussão, 796)
BARROS, R. P., MENDONÇA, R. S. P. Os determinantes da desigualdade no
Brasil. Rio de Janeiro: IPEA, 1995. 59p. (Texto para discussão, 377)
BARROS, R. P., HENRIQUES, R., MENDONÇA, R. S. P. A estabilidade
inaceitável: desigualdade e pobreza no Brasil. Rio de Janeiro: IPEA, 2001. 24p. (Texto
para discussão, 800)
BARROS, R. P., MACHADO, A. F., MENDONÇA, R. S. P. A desigualdade da
pobreza: estratégias ocupacionais e diferenciais por gênero. Rio de Janeiro: IPEA,
1997. 36p. (Texto para discussão, 453)
BARROS, R. P., REIS, J. G. A. Educação e desigualdade de salários. In:
PERSPECTIVAS da economia brasileira - 1989. Rio de Janeiro: IPEA / INPES, 1989.
Cap.10, p.335-362.
BECKER, G. Human capital: a theoretical and empirical analysis with special
reference to education. Nova York: Columbia University, 1964. 187 p.
BLOM, A., HOLM-NIELSEN, L., VERNER, D. Education, earnings and inequality
in Brazil 1982-98: implications form education policy. World Bank. 2001. Disponível
em:
<http://www1.worldbank.org/education/tertiary/documents/education%20earnings%20
and%20inequality%20in%20brazil.pdf>. Acesso em: out.2003.
80
BONELLI, R., RAMOS, L. Distribuição de renda no Brasil: avaliação das tendências
de longo prazo e mudanças na desigualdade desde meados dos anos 70. Revista
Brasileira de Economia, v.49, n.2, p.353-373, abr./jun.1995.
BONELLI, R., SEDLACEK, G. L. Distribuição de renda: evolução no último quarto de
século. In: SEDLACEK, G. L., BARROS, R. P. (Orgs.) Mercado de trabalho e
distribuição de renda: uma coletânea. Rio de Janeiro: IPEA, 1989. p.7-24.
BRUSCHINI, C., LOMBARDI, M. R. O trabalho da mulher brasileira nos primeiros
anos da década de noventa. In: ENCONTRO NACIONAL DE ESTUDOS
POPULACIONAIS, 10, 1996, Caxambu, MG. Anais do X Encontro Nacional de
Estudos Populacionais. Belo Horizonte: ABEP, 1996. v.1, p.483-516.
BUCHINSKY, M. Estimating the asymptotic covariance matrix for quantile regression
models: a Monte Carlo study. Journal of Econometrics, v.68, n.2, p.303-338,
Ago.1995.
__________. Recent advances in quantile regression models: a practical guideline
for empirical research. Brown University and NBER. May 1997. Disponível em:
<http://www.econ.brown.edu/~buchins/jhr597.ps>. Acesso em: Jun.2003.
CAMARANO, A. A. (Org.) Muito além dos 60: os novos idosos brasileiros. Rio de
Janeiro: IPEA, 1999. 382p.
CARDOSO, E. Cyclical variations of earnings inequality in Brazil. Revista de
Economia Política, v.13, n.4, p.112-124, out./dez. 1993.
CASTELLO BRANCO, R. C. Crescimento acelerado e o mercado de trabalho: a
experiência brasileira. Rio de Janeiro: EPGE/FGV, 1979. 162p. (Série Teses EPGE; 1)
CASTRO, N. A., BARRETO, V. S. S. Os negros que dão certo: mercado de trabalho,
mobilidade e desigualdades ocupacionais. Revista Brasileira de Estudos
Populacionais, v.9, n.2, p.138-153, jul./dez. 1992.
CAVALIERI, C. H., FERNANDES, R. Diferenciais de salários por gênero e cor: uma
comparação entre as regiões metropolitanas brasileiras. Revista de Economia Política,
v.18, n.1, p.158-175. jan./mar. 1998.
DAVIDSON, R., MAcKINNON, J. G. Bootstrap test: how many bootstrap? Ontario,
Canada: Department of Economics Queen’s University, Kingston. June 1998.
Disponível
em:
<http://www.econ.queensu.ca/pub/faculty/mackinnon/papers/many.pdf>. Acesso em:
ago. 2003.
DEATON, A. Data and econometric tolls for development analysis. In: BERHMAN,
J., SRINIVASAN, T. N. (Ed.) Handbook of development economics. Amsterdam:
Elsevier, 1995. v.3A, p.1785-1882.
DEPARTAMENTO INTERSINDICAL DE ESTATÍSTICA E ESTUDOS SÓCIOECONÔMICOS – DIEESE. A situação do trabalho no Brasil. São Paulo: DIESSE,
2001. 352p.
81
FERNANDES, R, MENEZES FILHO, N. A. A evolução da distribuição dos
rendimentos do trabalho no Brasil metropolitano: uma análise para o período de 1983 a
1997. In: ENCONTRO NACIONAL DE ECONOMIA, 27, 1999, Belém, PA. Anais
do XXVII Encontro Nacional de Economia. Belém: ANPEC, 1999. v.3, p.18871900.
FERNANDES, R, NARITA, R. D. T. Instrução superior e mercado de trabalho no
Brasil. Revista de Economia Aplicada, v.5, n.1, p.7-32, jan.-mar. 2001.
FERREIRA, F. H. G. Os determinantes da desigualdade de renda no Brasil: luta de
classes ou heterogeneidade educacional? In: HENRIQUES, R. (Org.). Desigualdade e
pobreza no Brasil. Rio de Janeiro: IPEA, 2000. p.131-158.
FISHLOW, A. Brazilian size distribution of income. American Economic Review,
v.62, n.2, p.391-402, May 1972.
HENRIQUES, R. Desigualdade racial no Brasil: evolução das condições de vida na
década de 90. Rio de Janeiro: IPEA, 2001. 49p. (Texto para discussão, 807)
HOFFMANN, R. Considerações sobre a evolução recente da distribuição de renda no
Brasil. Revista de Administração de Empresas, v. 13, n.4. p.7-17, out.-dez. 1973.
__________. Desigualdade e pobreza no Brasil no período 1979-90. Revista
Brasileira de Economia, v. 49, n.2, p.277-294, dez. 1995.
__________. Distribuição de renda: medidas de desigualdade e pobreza. São Paulo:
Universidade de São Paulo, 1998. 275p.
IBARRA, M. Wage inequality in Chile. 2001. Thesis (Master of Arts in Economics) Faculty of San Diego State University San Diego, Spring 2001. Disponível em:
<http://www.rohan.sdsu.edu/faculty/ebrunner/classes/econ740/papers/ibarra.pdf>.
Acesso em: jun.2003.
JATOBÁ, J. A família na força de trabalho: Brasil metropolitano - 1978-1986. In:
ENCONTRO NACIONAL DE ESTUDOS POPULACIONAIS, 7, 1990, São Paulo.
Anais do VII Encontro Nacional de Estudos populacionais. São Paulo: ABEP,
1990. v.2, p.147-173.
JOHANSSON, M., KATZ, K., NYMAN, H. Wage differentials and gender
discrimination: changes in Sweden 1981-1998. Work Paper. November 2000.
Disponível em: <http://www.cent.hgus.gu.se/~econhohl/genderdiff.pdf>. Acesso em:
ago. 2003.
JUHN, C., MURPHY, K. M., PIERCE, B. Wage inequality and the rise in returns to
skill. Journal of Political Economy, v.101, n.3, p. 410-442, Jun. 1993.
JURAJDA, S. Gender wage gap and segregation in late transition. CERGEEI/CEPR/IZA.
July
2001.
Disponível
em:
<http://www.cergeei.cz/pdf/wp/Wp182.pdf> Acesso em: ago.2003.
82
KOENKER, R. Quantile regression. Department of Economics, University of Illinois,
Urbana-Chanpaign.
2000.
192p.
Disponível
em:
<http://www.econ.uiuc.edu/~roger/research/rq/rq.pdf> Acesso em: jun.2003.
KOENKER, R, BASSET, G. Regression quantiles. Econometrica, v.46, n.1, p.33-50,
Jan. 1978.
__________. Robust test for heteroscedasticity based on regression quantiles.
Econometrica, v.50, n.1, p.43-61, Jan. 1982.
LANGONI, C. G. Distribuição da renda e desenvolvimento econômico no Brasil.
Rio de Janeiro: Expressão e Cultura, 1973a. 315p.
__________. Distribuição da renda e desenvolvimento econômico no Brasil: uma
reafirmação. Rio de Janeiro: EPGE/FGV, 1973b. 38p. (Ensaios Econômicos da EPGE;
8)
MACHADO, A. F., OLIVEIRA, A. M. H. C., CARVALHO, N. F. Tipologia de
qualificação da força de trabalho: uma proposta a partir da noção de
incompatibilidade entre ocupação e escolaridade. Belo Horizonte: UFMG/ Cedeplar,
2003. 21p. (Texto para Discussão; 218).
MACIEL, M. C., CAMPÊLO, A. C., RAPOSO, M. C. F. A dinâmica das mudanças na
distribuição salarial e no retorno em educação para mulheres: uma aplicação de
regressão quantílica. In: ENCONTRO NACIONAL DE ECONOMIA, 29, 2001,
Salvador. XXIX Encontro Nacional de Economia. Salvador: ANPEC /
UNICAMP/IE, 2001. (Disponível em CD-ROM)
MALAN, P., WELLS, J. Distribuição de renda e desenvolvimento econômico do
Brasil. In: TOLIPAN, R., TINELLI, C. (Orgs.) A controvérsia sobre distribuição de
renda e desenvolvimento. Rio de Janeiro: Zahar, 1975. p.241-262.
MAYA, K., LIRA, S. A. A mulher no mercado de trabalho. Curitiba: UFPR, 2002.
26p Disponível em: <http://www.ipea.gov.br/seminario/artigo11.pdf>. Acesso em:
ago.2003.
MEDEIROS, M., OSORIO, R. Arranjos domiciliares e arranjos nucleares no
Brasil: classificação e evolução de 1977 a 1998. Rio de Janeiro: IPEA, 2001. 43p.
(Texto para discussão; 788)
__________.Mudanças nas famílias brasileiras: a composição dos arranjos
domiciliares entre 1978 e 1998. Rio de Janeiro: IPEA, 2002. 21p. (Texto para
discussão; 889).
MENEZES FILHO, N. A. Educação e desigualdade. In LISBOA M. B., MENEZES
FILHO, N. A. (Orgs.) Microeconomia e sociedade no Brasil. Rio de Janeiro:
FGV/EPGE, 2001a. p.13-49.
MENEZES FILHO, N.A. A evolução da educação no Brasil e seu impacto no
mercado de trabalho. USP/Departamento de Economia. Março de 2001b. Disponível
em: <www.ifb.com.br/documentos/artigo_naercio.pdf> Acesso em: nov.2003.
83
MINCER, J. Schooling, experience and earnings. New York: NBER, 1974. 167p.
MULLER, T. H., KIM C. Two-stage quantile regression. School of Economics,
University
of
Nottingham,
May,
2000.
Disponível
em:
<http://www.les.man.ac.uk/sapcourses/esgc/Papers2000/muller.pdf>. Acesso em:
ago.2003.
OAXACA, R. L. Male-female differentials in urban labor market. International
Economic Review. v.14, n.3, p.693-709, Oct. 1973.
OAXACA, R. L, RANSON, M. R. On discrimination and the decomposition of wage
differentials. Journal of Econometrics, v.61, n.1, p.5-21, Mar.1994.
__________. Identification in detailed wage decomposition. Review of Economics
and Statistics, v.81 ,n.1, p.154-157, Feb. 1999.
OLIVEIRA, A. M. C. H. Estudando mudanças ao longo do tempo: análises
longitudinais do mercado de trabalho brasileiro. Belo Horizonte: UFMG, 2002. 138p.
Tese (Doutorado em Demografia) - Centro de Desenvolvimento e Planejamento
Regional, Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, 2002.
OLIVEIRA, L. E. G., PORCARO, R. M., ARAÚJO, T. C. N. O lugar do negro na
força de trabalho. Rio de Janeiro: IBGE, 1985. 86p.
PIANTO, M. T, PIANTO, M. D. Informal employment in Brazil: a choice at the top
and segmentation at the bottom: a quantile regression approach. Universidade de
Brasília/
University
of
Illinois.
2002.
Disponível
em:
<http://www.sbe.org,br/ede24/107.pdf.>. Acesso em: out.2003.
POWELL, J. L. The asymptotic normality of two-stage least absolute deviations
estimators. Econometrica, v.51, n.5, p.1569-1575, Sept. 1983.
RAMOS, L. Educação, desigualdade de renda e ciclo econômico no Brasil. Pesquisa e
Planejamento Econômico, v. 21, n.3, p.423-448, dez. 1991.
SANTOS, E. C., WAJNMAN, S. Estrutura demográfica da população economicamente
ativa e desigualdade da distribuição de renda. Revista de Econometria, v.10, n.2,
p.279-311. nov. 1990.
SENNA, J. C. Escolaridade, experiência no trabalho e salários no Brasil. Revista
Brasileira de Economia, v.30, n.2. p.163-193. abr/jun 1976.
SKOUFIAS. E. The structure of wages during the economic transition in Romania.
Washington, D.C.: International Food Policy Research Institut, February 1999.
(Discussion
Paper,
n.57)
Disponível
em:
<http://www.ifpri.org/divs/fcnd/dp/papers/dp57.pdf>. Acesso em: ago.2003.
SILVEIRA NETO, R. M., CAMPÊLO, A. K. Radiografando as disparidades
regionais de renda no Brasil: evidências a partir de regressões quantílicas. UFPEPIMES, 2003. Disponível em: http://www.bnb.gov.br >. Acesso em: out.2003.
84
SOUZA, A. P. Wage inequality changes in Brazil: market forces, macroeconomic
instability and labor market institutions (1981-1997). Nashville: Vanderbilt University /
Department of Economics, May 2002. (Working Paper, n.02-w15) Disponível em:
<http://www.vanderbilt.edu/econ/monstaewaver/workpaper/vu02-w15.pdf>
Acesso
em: jun. 2003.
WAJNMAN, S. Estrutura demográfica da população economicamente ativa e
distribuição de renda: Brasil – 1970/1980. 1989. 116f. Dissertação (Mestrado em
Demografia) – Centro de Desenvolvimento e Planejamento Regional, Universidade
Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, 1989.
WAJNMAN, S., MENEZES FILHO, N. Os efeitos da mudança demográfica sobre a
desigualdade de rendimentos no Brasil. In: WAJNMAN, S., MACHADO, A. F.
(Orgs.). Mercado de trabalho: uma análise a partir das pesquisas domiciliares no
Brasil. Belo Horizonte: UFMG, 2003. p.151-172.
85
ANEXOS
86
Tabela A1. Estatísticas descritivas – Homens, 1987, 25º quantil
Variável
Y
Chefe
Idade
Idade2
Educação
Ie
Sul
Sudeste
Outras
Qualif 1
Qualif 2
Qualif 3
Qualif 4
Qualif 5
Qualif 6
Qualif 7
Qualif 8
Qualif 9
Qualif 10
Posição 1
Posição 2
Posição 3
25º
25º
Brancos
Não Brancos
Obs Média
Std. Dev.
Min
Max
Obs Média
Std. Dev.
Min
Max
5961
-0.23
0.39
-3.49
0.20 8108
-0.26
0.39
-3.59
0.20
5961
0.58
0.49
0.00
1.00 8108
0.60
0.49
0.00
1.00
5961
32.94
13.32
18.00
65.00 8108
32.52
12.79
18.00
65.00
5961
1262.22
1024.29 324.00
4225.00 8108
1221.50
976.72 324.00
4225.00
5961
4.26
3.28
0.00
16.00 8108
3.47
3.08
0.00
16.00
5961
122.75
98.57
0.00
1024.00 8108
97.30
87.81
0.00
594.00
5961
0.22
0.41
0.00
1.00 8108
0.05
0.23
0.00
1.00
5961
0.35
0.48
0.00
1.00 8108
0.27
0.44
0.00
1.00
5961
0.43
0.50
0.00
1.00 8108
0.68
0.47
0.00
1.00
5961
0.00
0.04
0.00
1.00 8108
0.00
0.03
0.00
1.00
5961
0.02
0.15
0.00
1.00 8108
0.01
0.12
0.00
1.00
5961
0.01
0.12
0.00
1.00 8108
0.01
0.11
0.00
1.00
5961
0.15
0.36
0.00
1.00 8108
0.11
0.31
0.00
1.00
5961
0.13
0.34
0.00
1.00 8108
0.16
0.36
0.00
1.00
5961
0.27
0.45
0.00
1.00 8108
0.31
0.46
0.00
1.00
5961
0.20
0.40
0.00
1.00 8108
0.18
0.39
0.00
1.00
5961
0.03
0.16
0.00
1.00 8108
0.03
0.16
0.00
1.00
5961
0.01
0.11
0.00
1.00 8108
0.01
0.10
0.00
1.00
5961
0.17
0.37
0.00
1.00 8108
0.18
0.38
0.00
1.00
5961
0.46
0.50
0.00
1.00 8108
0.42
0.49
0.00
1.00
5961
0.35
0.48
0.00
1.00 8108
0.38
0.49
0.00
1.00
5961
0.19
0.40
0.00
1.00 8108
0.19
0.40
0.00
1.00
Tabela A2. Estatísticas descritivas – Homens, 1987, 50º quantil
Variável
Y
Chefe
Idade
Idade2
Educação
Ie
Sul
Sudeste
Outras
Qualif 1
Qualif 2
Qualif 3
Qualif 4
Qualif 5
Qualif 6
Qualif 7
Qualif 8
Qualif 9
Qualif 10
Posição 1
Posição 2
Posição 3
50º
50º
Brancos
Não Brancos
Obs Média
Std. Dev.
Min
Max
Obs Média
Std. Dev.
Min
Max
6543
0.52
0.17
0.20
0.79 5940
0.51
0.17
0.20
0.79
6543
0.68
0.47
0.00
1.00 5940
0.73
0.45
0.00
1.00
6543
33.63
12.10
18.00
65.00 5940
33.89
11.35
18.00
65.00
6543
1277.59
932.86 324.00
4225.00 5940
1277.56
866.65 324.00
4225.00
6543
5.35
3.42
0.00
16.00 5940
4.61
3.28
0.00
16.00
6543
162.75
106.51
0.00
900.00 5940
141.98
102.43
0.00
880.00
6543
0.27
0.44
0.00
1.00 5940
0.06
0.24
0.00
1.00
6543
0.44
0.50
0.00
1.00 5940
0.33
0.47
0.00
1.00
6543
0.29
0.46
0.00
1.00 5940
0.61
0.49
0.00
1.00
6543
0.01
0.08
0.00
1.00 5940
0.00
0.06
0.00
1.00
6543
0.05
0.22
0.00
1.00 5940
0.04
0.19
0.00
1.00
6543
0.03
0.18
0.00
1.00 5940
0.02
0.16
0.00
1.00
6543
0.17
0.38
0.00
1.00 5940
0.13
0.34
0.00
1.00
6543
0.06
0.24
0.00
1.00 5940
0.06
0.24
0.00
1.00
6543
0.34
0.47
0.00
1.00 5940
0.38
0.49
0.00
1.00
6543
0.20
0.40
0.00
1.00 5940
0.20
0.40
0.00
1.00
6543
0.02
0.14
0.00
1.00 5940
0.03
0.16
0.00
1.00
6543
0.00
0.05
0.00
1.00 5940
0.00
0.03
0.00
1.00
6543
0.11
0.32
0.00
1.00 5940
0.13
0.34
0.00
1.00
6543
0.61
0.49
0.00
1.00 5940
0.55
0.50
0.00
1.00
6543
0.19
0.39
0.00
1.00 5940
0.21
0.41
0.00
1.00
6543
0.20
0.40
0.00
1.00 5940
0.25
0.43
0.00
1.00
87
Tabela A3. Estatísticas descritivas – Homens, 1987, 90º quantil
Variável
Y
Chefe
Idade
Idade2
Educação
Ie
Sul
Sudeste
Outras
Qualif 1
Qualif 2
Qualif 3
Qualif 4
Qualif 5
Qualif 6
Qualif 7
Qualif 8
Qualif 9
Qualif 10
Posição 1
Posição 2
Posição 3
90º
90º
Brancos
Não Brancos
Obs Média
Std. Dev.
Min
Max
Obs Média
Std. Dev.
Min
Max
3861
2.78
0.51
2.18
6.17 1112
2.71
0.47
2.18
5.91
3861
0.92
0.27
0.00
1.00 1112
0.91
0.28
0.00
1.00
3861
39.36
10.03
18.00
65.00 1112
38.80
9.77
18.00
65.00
3861
1649.74
844.16 324.00
4225.00 1112
1600.51
812.33 324.00
4225.00
3861
12.04
3.89
0.00
16.00 1112
10.48
4.39
0.00
16.00
3861
467.22
191.98
0.00
1040.00 1112
396.09
189.87
0.00
1024.00
3861
0.22
0.41
0.00
1.00 1112
0.04
0.19
0.00
1.00
3861
0.46
0.50
0.00
1.00 1112
0.25
0.43
0.00
1.00
3861
0.32
0.47
0.00
1.00 1112
0.71
0.45
0.00
1.00
3861
0.23
0.42
0.00
1.00 1112
0.17
0.38
0.00
1.00
3861
0.36
0.48
0.00
1.00 1112
0.29
0.45
0.00
1.00
3861
0.09
0.28
0.00
1.00 1112
0.10
0.29
0.00
1.00
3861
0.13
0.34
0.00
1.00 1112
0.15
0.35
0.00
1.00
3861
0.03
0.18
0.00
1.00 1112
0.05
0.22
0.00
1.00
3861
0.04
0.19
0.00
1.00 1112
0.08
0.27
0.00
1.00
3861
0.04
0.19
0.00
1.00 1112
0.08
0.26
0.00
1.00
3861
0.01
0.08
0.00
1.00 1112
0.01
0.11
0.00
1.00
3861
0.00
0.00
0.00
0.00 1112
0.00
0.00
0.00
0.00
3861
0.07
0.26
0.00
1.00 1112
0.08
0.27
0.00
1.00
3861
0.52
0.50
0.00
1.00 1112
0.50
0.50
0.00
1.00
3861
0.31
0.46
0.00
1.00 1112
0.32
0.47
0.00
1.00
3861
0.16
0.37
0.00
1.00 1112
0.18
0.39
0.00
1.00
Tabela A4. Estatísticas descritivas – Mulheres, 1987, 25º quantil
Variável
Y
Chefe
Idade
Idade2
Educação
Ie
Sul
Sudeste
Outras
Qualif 1
Qualif 2
Qualif 3
Qualif 4
Qualif 5
Qualif 6
Qualif 7
Qualif 8
Qualif 9
Qualif 10
Posição 1
Posição 2
Posição 3
25º
25º
Brancos
Não Brancos
Obs Média
Std. Dev.
Min
Max
Obs Média
Std. Dev.
Min
Max
3205
-0.73
0.50
-3.30
-0.23 4657
-0.84
0.56
-4.05
-0.23
3205
0.21
0.41
0.00
1.00 4657
0.25
0.43
0.00
1.00
3205
33.27
12.50
18.00
65.00 4657
33.15
12.37
18.00
65.00
3205
1263.04
942.68 324.00
4225.00 4657
1252.00
929.18 324.00
4225.00
3205
4.23
3.24
0.00
15.00 4657
3.51
3.09
0.00
15.00
3205
124.97
99.99
0.00
826.00 4657
101.23
91.65
0.00
720.00
3205
0.20
0.40
0.00
1.00 4657
0.05
0.22
0.00
1.00
3205
0.35
0.48
0.00
1.00 4657
0.29
0.45
0.00
1.00
3205
0.44
0.50
0.00
1.00 4657
0.66
0.48
0.00
1.00
3205
0.00
0.06
0.00
1.00 4657
0.00
0.05
0.00
1.00
3205
0.03
0.17
0.00
1.00 4657
0.02
0.16
0.00
1.00
3205
0.00
0.06
0.00
1.00 4657
0.00
0.05
0.00
1.00
3205
0.14
0.34
0.00
1.00 4657
0.09
0.28
0.00
1.00
3205
0.03
0.17
0.00
1.00 4657
0.04
0.19
0.00
1.00
3205
0.16
0.37
0.00
1.00 4657
0.13
0.34
0.00
1.00
3205
0.21
0.40
0.00
1.00 4657
0.23
0.42
0.00
1.00
3205
0.02
0.15
0.00
1.00 4657
0.02
0.13
0.00
1.00
3205
0.37
0.48
0.00
1.00 4657
0.44
0.50
0.00
1.00
3205
0.03
0.18
0.00
1.00 4657
0.03
0.17
0.00
1.00
3205
0.27
0.45
0.00
1.00 4657
0.22
0.42
0.00
1.00
3205
0.47
0.50
0.00
1.00 4657
0.51
0.50
0.00
1.00
3205
0.26
0.44
0.00
1.00 4657
0.26
0.44
0.00
1.00
88
Tabela A5. Estatísticas descritivas – Mulheres, 1987, 50º quantil
Variável
Y
Chefe
Idade
Idade2
Educação
Ie
Sul
Sudeste
Outras
Qualif 1
Qualif 2
Qualif 3
Qualif 4
Qualif 5
Qualif 6
Qualif 7
Qualif 8
Qualif 9
Qualif 10
Posição 1
Posição 2
Posição 3
50º
50º
Brancos
Não Brancos
Obs Média
Std. Dev.
Min
Max
Obs Média
Std. Dev.
Min
Max
4373
0.09
0.19
-0.23
0.38 3906
0.08
0.19
-0.23
0.38
4373
0.20
0.40
0.00
1.00 3906
0.25
0.43
0.00
1.00
4373
32.68
11.32
18.00
65.00 3906
33.47
11.13
18.00
65.00
4373
1196.39
834.54 324.00
4225.00 3906
1244.17
834.09 324.00
4225.00
4373
5.88
3.62
0.00
16.00 3906
5.16
3.59
0.00
16.00
4373
174.46
109.09
0.00
848.00 3906
154.10
104.45
0.00
660.00
4373
0.29
0.45
0.00
1.00 3906
0.08
0.27
0.00
1.00
4373
0.40
0.49
0.00
1.00 3906
0.35
0.48
0.00
1.00
4373
0.32
0.47
0.00
1.00 3906
0.57
0.50
0.00
1.00
4373
0.01
0.08
0.00
1.00 3906
0.01
0.07
0.00
1.00
4373
0.08
0.27
0.00
1.00 3906
0.07
0.25
0.00
1.00
4373
0.02
0.12
0.00
1.00 3906
0.02
0.13
0.00
1.00
4373
0.25
0.44
0.00
1.00 3906
0.19
0.40
0.00
1.00
4373
0.02
0.13
0.00
1.00 3906
0.02
0.15
0.00
1.00
4373
0.19
0.39
0.00
1.00 3906
0.16
0.37
0.00
1.00
4373
0.24
0.43
0.00
1.00 3906
0.30
0.46
0.00
1.00
4373
0.02
0.14
0.00
1.00 3906
0.03
0.16
0.00
1.00
4373
0.13
0.34
0.00
1.00 3906
0.16
0.37
0.00
1.00
4373
0.04
0.20
0.00
1.00 3906
0.04
0.21
0.00
1.00
4373
0.57
0.50
0.00
1.00 3906
0.53
0.50
0.00
1.00
4373
0.23
0.42
0.00
1.00 3906
0.24
0.43
0.00
1.00
4373
0.20
0.40
0.00
1.00 3906
0.23
0.42
0.00
1.00
Tabela A6. Estatísticas descritivas – Mulheres, 1987, 90º quantil
Variável
Y
Chefe
Idade
Idade2
Educação
Ie
Sul
Sudeste
Outras
Qualif 1
Qualif 2
Qualif 3
Qualif 4
Qualif 5
Qualif 6
Qualif 7
Qualif 8
Qualif 9
Qualif 10
Posição 1
Posição 2
Posição 3
90º
90º
Brancos
Não Brancos
Obs Média
Std. Dev.
Min
Max
Obs Média
Std. Dev.
Min
Max
2335
2.33
0.45
1.77
5.09 718
2.29
0.44
1.78
4.48
2335
0.21
0.41
0.00
1.00 718
0.23
0.42
0.00
1.00
2335
36.37
9.22
18.00
65.00 718
36.05
8.67
18.00
63.00
2335
1407.69
732.43 324.00
4225.00 718
1374.78
674.53 324.00
3969.00
2335
12.77
3.28
0.00
16.00 718
12.01
3.77
0.00
16.00
2335
458.20
158.15
0.00
1008.00 718
426.94
165.12
0.00
930.00
2335
0.21
0.41
0.00
1.00 718
0.04
0.19
0.00
1.00
2335
0.43
0.50
0.00
1.00 718
0.23
0.42
0.00
1.00
2335
0.36
0.48
0.00
1.00 718
0.73
0.45
0.00
1.00
2335
0.24
0.42
0.00
1.00 718
0.25
0.43
0.00
1.00
2335
0.35
0.48
0.00
1.00 718
0.32
0.47
0.00
1.00
2335
0.09
0.29
0.00
1.00 718
0.11
0.32
0.00
1.00
2335
0.19
0.40
0.00
1.00 718
0.19
0.39
0.00
1.00
2335
0.01
0.07
0.00
1.00 718
0.01
0.08
0.00
1.00
2335
0.02
0.12
0.00
1.00 718
0.02
0.13
0.00
1.00
2335
0.01
0.11
0.00
1.00 718
0.03
0.16
0.00
1.00
2335
0.03
0.17
0.00
1.00 718
0.04
0.19
0.00
1.00
2335
0.00
0.03
0.00
1.00 718
0.00
0.04
0.00
1.00
2335
0.07
0.25
0.00
1.00 718
0.05
0.21
0.00
1.00
2335
0.52
0.50
0.00
1.00 718
0.52
0.50
0.00
1.00
2335
0.33
0.47
0.00
1.00 718
0.30
0.46
0.00
1.00
2335
0.16
0.36
0.00
1.00 718
0.18
0.39
0.00
1.00
89
Tabela A7. Estatísticas descritivas – Homens, 1995, 25º quantil
Variable
Y
Chefe
Idade
Idade2
Educação
Ie
Sul
Sudeste
Outras
Qualif 1
Qualif 2
Qualif 3
Qualif 4
Qualif 5
Qualif 6
Qualif 7
Qualif 8
Qualif 9
Qualif 10
Posição 1
Posição 2
Posição 3
25º
25º
Brancos
Não Brancos
Obs Mean
Std. Dev.
Min
Max
Obs
Mean
Std. Dev.
Min
Max
5878
-0.10
0.36
-3.66
0.32 10401
-0.18
0.40
-3.35
0.32
5878
0.63
0.48
0.00
1.00 10401
0.63
0.48
0.00
1.00
5878
33.75
13.06
18.00
65.00 10401
33.23
12.50
18.00
65.00
5878
1309.80
1010.26 324.00
4225.00 10401 1260.29
958.01 324.00 4225.00
5878
5.67
3.42
1.00
16.00 10401
4.77
3.26
1.00
16.00
5878
175.16
113.95
18.00
1040.00 10401
144.25
101.50
18.00
992.00
5878
0.24
0.43
0.00
1.00 10401
0.04
0.21
0.00
1.00
5878
0.35
0.48
0.00
1.00 10401
0.22
0.41
0.00
1.00
5878
0.41
0.49
0.00
1.00 10401
0.73
0.44
0.00
1.00
5878
0.00
0.05
0.00
1.00 10401
0.00
0.05
0.00
1.00
5878
0.03
0.16
0.00
1.00 10401
0.01
0.12
0.00
1.00
5878
0.01
0.10
0.00
1.00 10401
0.01
0.10
0.00
1.00
5878
0.16
0.37
0.00
1.00 10401
0.11
0.32
0.00
1.00
5878
0.16
0.36
0.00
1.00 10401
0.18
0.38
0.00
1.00
5878
0.26
0.44
0.00
1.00 10401
0.30
0.46
0.00
1.00
5878
0.17
0.38
0.00
1.00 10401
0.17
0.38
0.00
1.00
5878
0.04
0.19
0.00
1.00 10401
0.04
0.19
0.00
1.00
5878
0.02
0.13
0.00
1.00 10401
0.02
0.13
0.00
1.00
5878
0.15
0.35
0.00
1.00 10401
0.15
0.36
0.00
1.00
5878
0.36
0.48
0.00
1.00 10401
0.33
0.47
0.00
1.00
5878
0.37
0.48
0.00
1.00 10401
0.42
0.49
0.00
1.00
5878
0.27
0.44
0.00
1.00 10401
0.25
0.44
0.00
1.00
Tabela A8. Estatísticas descritivas – Homens, 1995, 25º quantil
Variable
Y
Chefe
Idade
Idade2
Educação
Ie
Sul
Sudeste
Outras
Qualif 1
Qualif 2
Qualif 3
Qualif 4
Qualif 5
Qualif 6
Qualif 7
Qualif 8
Qualif 9
Qualif 10
Posição 1
Posição 2
Posição 3
50º
50º
Brancos
Não Brancos
Obs Mean
Std. Dev.
Min
Max
Obs Mean
Std. Dev.
Min
Max
7544
0.62
0.16
0.33
0.90 7449
0.60
0.16
0.32
0.90
7544
0.72
0.45
0.00
1.00 7449
0.74
0.44
0.00
1.00
7544
34.58
11.86
18.00
65.00 7449
34.41
11.21
18.00
65.00
7544
1336.23
921.15 324.00
4225.00 7449
1309.44
860.29 324.00
4225.00
7544
6.86
3.44
1.00
16.00 7449
6.19
3.43
1.00
16.00
7544
222.88
121.28
18.00
1008.00 7449
199.97
115.96
18.00
960.00
7544
0.30
0.46
0.00
1.00 7449
0.08
0.27
0.00
1.00
7544
0.43
0.49
0.00
1.00 7449
0.33
0.47
0.00
1.00
7544
0.27
0.45
0.00
1.00 7449
0.59
0.49
0.00
1.00
7544
0.00
0.07
0.00
1.00 7449
0.01
0.07
0.00
1.00
7544
0.05
0.22
0.00
1.00 7449
0.04
0.19
0.00
1.00
7544
0.03
0.16
0.00
1.00 7449
0.02
0.15
0.00
1.00
7544
0.17
0.37
0.00
1.00 7449
0.13
0.33
0.00
1.00
7544
0.06
0.23
0.00
1.00 7449
0.06
0.23
0.00
1.00
7544
0.32
0.47
0.00
1.00 7449
0.36
0.48
0.00
1.00
7544
0.21
0.41
0.00
1.00 7449
0.21
0.41
0.00
1.00
7544
0.03
0.17
0.00
1.00 7449
0.04
0.19
0.00
1.00
7544
0.01
0.09
0.00
1.00 7449
0.01
0.09
0.00
1.00
7544
0.12
0.32
0.00
1.00 7449
0.14
0.34
0.00
1.00
7544
0.50
0.50
0.00
1.00 7449
0.47
0.50
0.00
1.00
7544
0.25
0.43
0.00
1.00 7449
0.27
0.44
0.00
1.00
7544
0.24
0.43
0.00
1.00 7449
0.26
0.44
0.00
1.00
90
Tabela A9. Estatísticas descritivas – Homens, 1995, 90º quantil
Variable
Y
Chefe
Idade
Idade2
Educação
Ie
Sul
Sudeste
Outras
Qualif 1
Qualif 2
Qualif 3
Qualif 4
Qualif 5
Qualif 6
Qualif 7
Qualif 8
Qualif 9
Qualif 10
Posição 1
Posição 2
Posição 3
90º
90º
Brancos
Não Brancos
Obs Mean
Std. Dev.
Min
Max
Obs Mean
Std. Dev.
Min
Max
4350
2.97
0.52
2.34
7.45 1231
2.89
0.50
2.34
5.84
4350
0.91
0.28
0.00
1.00 1231
0.91
0.28
0.00
1.00
4350
41.04
9.82
18.00
65.00 1231
39.81
9.34
18.00
65.00
4350
1780.79
836.84 324.00
4225.00 1231
1671.99
766.35 324.00
4225.00
4350
13.18
3.63
1.00
16.00 1231
11.79
4.10
1.00
16.00
4350
538.32
198.25
30.00
1040.00 1231
468.54
201.87
22.00
1024.00
4350
0.26
0.44
0.00
1.00 1231
0.06
0.24
0.00
1.00
4350
0.47
0.50
0.00
1.00 1231
0.29
0.45
0.00
1.00
4350
0.26
0.44
0.00
1.00 1231
0.65
0.48
0.00
1.00
4350
0.24
0.42
0.00
1.00 1231
0.17
0.38
0.00
1.00
4350
0.37
0.48
0.00
1.00 1231
0.31
0.46
0.00
1.00
4350
0.06
0.24
0.00
1.00 1231
0.08
0.26
0.00
1.00
4350
0.14
0.34
0.00
1.00 1231
0.15
0.36
0.00
1.00
4350
0.02
0.14
0.00
1.00 1231
0.03
0.17
0.00
1.00
4350
0.04
0.20
0.00
1.00 1231
0.06
0.23
0.00
1.00
4350
0.05
0.21
0.00
1.00 1231
0.07
0.26
0.00
1.00
4350
0.01
0.11
0.00
1.00 1231
0.02
0.12
0.00
1.00
4350
0.00
0.03
0.00
1.00 1231
0.00
0.03
0.00
1.00
4350
0.08
0.27
0.00
1.00 1231
0.12
0.32
0.00
1.00
4350
0.36
0.48
0.00
1.00 1231
0.29
0.46
0.00
1.00
4350
0.45
0.50
0.00
1.00 1231
0.50
0.50
0.00
1.00
4350
0.20
0.40
0.00
1.00 1231
0.21
0.41
0.00
1.00
Tabela A10. Estatísticas descritivas – Mulheres, 1995, 25º quantil
Variable
Y
Chefe
Idade
Idade2
Educação
Ie
Sul
Sudeste
Outras
Qualif 1
Qualif 2
Qualif 3
Qualif 4
Qualif 5
Qualif 6
Qualif 7
Qualif 8
Qualif 9
Qualif 10
Posição 1
Posição 2
Posição 3
25º
25º
Brancos
Não Brancos
Obs Mean
Std. Dev.
Min
Max
Obs Mean
Std. Dev.
Min
Max
4080
-0.37
0.34
-2.45
0.03 6593
-0.45
0.39
-4.80
0.03
4080
0.22
0.42
0.00
1.00 6593
0.26
0.44
0.00
1.00
4080
33.40
11.79
18.00
65.00 6593
33.17
11.61
18.00
65.00
4080
1254.28
880.82 324.00
4225.00 6593
1234.98
873.03 324.00
4225.00
4080
6.29
3.56
1.00
16.00 6593
5.52
3.45
1.00
16.00
4080
193.93
116.51
18.00
952.00 6593
167.34
106.18
18.00
744.00
4080
0.23
0.42
0.00
1.00 6593
0.05
0.21
0.00
1.00
4080
0.36
0.48
0.00
1.00 6593
0.24
0.43
0.00
1.00
4080
0.42
0.49
0.00
1.00 6593
0.72
0.45
0.00
1.00
4080
0.01
0.07
0.00
1.00 6593
0.00
0.05
0.00
1.00
4080
0.04
0.19
0.00
1.00 6593
0.03
0.18
0.00
1.00
4080
0.01
0.07
0.00
1.00 6593
0.00
0.06
0.00
1.00
4080
0.18
0.38
0.00
1.00 6593
0.12
0.33
0.00
1.00
4080
0.02
0.13
0.00
1.00 6593
0.03
0.17
0.00
1.00
4080
0.13
0.34
0.00
1.00 6593
0.10
0.31
0.00
1.00
4080
0.16
0.36
0.00
1.00 6593
0.16
0.37
0.00
1.00
4080
0.03
0.18
0.00
1.00 6593
0.03
0.18
0.00
1.00
4080
0.39
0.49
0.00
1.00 6593
0.47
0.50
0.00
1.00
4080
0.04
0.19
0.00
1.00 6593
0.03
0.18
0.00
1.00
4080
0.28
0.45
0.00
1.00 6593
0.26
0.44
0.00
1.00
4080
0.51
0.50
0.00
1.00 6593
0.55
0.50
0.00
1.00
4080
0.20
0.40
0.00
1.00 6593
0.19
0.39
0.00
1.00
91
Tabela A11. Estatísticas descritivas – Mulheres, 1995, 50º quantil
Variable
Y
Chefe
Idade
Idade2
Educação
Ie
Sul
Sudeste
Outras
Qualif 1
Qualif 2
Qualif 3
Qualif 4
Qualif 5
Qualif 6
Qualif 7
Qualif 8
Qualif 9
Qualif 10
Posição 1
Posição 2
Posição 3
50º
50º
Brancos
Não Brancos
Obs Mean
Std. Dev.
Min
Max
Obs Mean
Std. Dev.
Min
Max
5395
0.32
0.16
0.03
0.54 4779
0.30
0.17
0.03
0.54
5395
0.21
0.41
0.00
1.00 4779
0.27
0.45
0.00
1.00
5395
34.19
11.48
18.00
65.00 4779
34.55
10.85
18.00
65.00
5395
1300.32
864.93 324.00
4225.00 4779
1311.39
824.35 324.00
4225.00
5395
7.67
3.69
1.00
16.00 4779
7.09
3.79
1.00
16.00
5395
245.03
125.98
18.00
976.00 4779
228.45
126.17
18.00
1020.00
5395
0.29
0.45
0.00
1.00 4779
0.08
0.27
0.00
1.00
5395
0.43
0.49
0.00
1.00 4779
0.32
0.47
0.00
1.00
5395
0.28
0.45
0.00
1.00 4779
0.60
0.49
0.00
1.00
5395
0.01
0.09
0.00
1.00 4779
0.01
0.08
0.00
1.00
5395
0.07
0.26
0.00
1.00 4779
0.09
0.29
0.00
1.00
5395
0.02
0.14
0.00
1.00 4779
0.02
0.13
0.00
1.00
5395
0.27
0.44
0.00
1.00 4779
0.20
0.40
0.00
1.00
5395
0.01
0.11
0.00
1.00 4779
0.02
0.13
0.00
1.00
5395
0.18
0.38
0.00
1.00 4779
0.12
0.33
0.00
1.00
5395
0.19
0.39
0.00
1.00 4779
0.23
0.42
0.00
1.00
5395
0.03
0.18
0.00
1.00 4779
0.05
0.23
0.00
1.00
5395
0.18
0.38
0.00
1.00 4779
0.21
0.41
0.00
1.00
5395
0.05
0.21
0.00
1.00 4779
0.05
0.21
0.00
1.00
5395
0.48
0.50
0.00
1.00 4779
0.41
0.49
0.00
1.00
5395
0.33
0.47
0.00
1.00 4779
0.38
0.48
0.00
1.00
5395
0.19
0.39
0.00
1.00 4779
0.21
0.41
0.00
1.00
Tabela A12. Estatísticas descritivas – Mulheres, 1995, 90º quantil
Variable
Y
Chefe
Idade
Idade2
Educação
Ie
Sul
Sudeste
Outras
Qualif 1
Qualif 2
Qualif 3
Qualif 4
Qualif 5
Qualif 6
Qualif 7
Qualif 8
Qualif 9
Qualif 10
Posição 1
Posição 2
Posição 3
90º
90º
Brancos
Não Brancos
Obs Mean
Std. Dev.
Min
Max
Obs Mean
Std. Dev.
Min
Max
3059
2.58
0.49
1.97
5.01 861
2.50
0.47
1.97
5.48
3059
0.25
0.43
0.00
1.00 861
0.27
0.44
0.00
1.00
3059
37.83
9.07
18.00
65.00 861
38.00
8.98
18.00
64.00
3059
1513.16
721.11 324.00
4225.00 861
1524.74
707.87 324.00
4096.00
3059
13.94
2.98
1.00
16.00 861
12.78
3.60
1.00
16.00
3059
525.11
167.83
22.00
1040.00 861
482.93
174.88
27.00
1024.00
3059
0.24
0.43
0.00
1.00 861
0.06
0.24
0.00
1.00
3059
0.47
0.50
0.00
1.00 861
0.31
0.46
0.00
1.00
3059
0.29
0.45
0.00
1.00 861
0.63
0.48
0.00
1.00
3059
0.27
0.44
0.00
1.00 861
0.19
0.40
0.00
1.00
3059
0.33
0.47
0.00
1.00 861
0.32
0.47
0.00
1.00
3059
0.09
0.28
0.00
1.00 861
0.10
0.31
0.00
1.00
3059
0.18
0.38
0.00
1.00 861
0.18
0.38
0.00
1.00
3059
0.00
0.06
0.00
1.00 861
0.01
0.10
0.00
1.00
3059
0.02
0.14
0.00
1.00 861
0.02
0.15
0.00
1.00
3059
0.02
0.14
0.00
1.00 861
0.04
0.20
0.00
1.00
3059
0.03
0.16
0.00
1.00 861
0.05
0.23
0.00
1.00
3059
0.01
0.07
0.00
1.00 861
0.02
0.12
0.00
1.00
3059
0.06
0.23
0.00
1.00 861
0.06
0.24
0.00
1.00
3059
0.33
0.47
0.00
1.00 861
0.27
0.44
0.00
1.00
3059
0.49
0.50
0.00
1.00 861
0.51
0.50
0.00
1.00
3059
0.18
0.39
0.00
1.00 861
0.21
0.41
0.00
1.00
92
Tabela A13. Estatísticas descritivas – Homens, 2001, 25º quantil
Variable
Y
Chefe
Idade
Idade2
Educação
Ie
Sul
Sudeste
Outras
Qualif 1
Qualif 2
Qualif 3
Qualif 4
Qualif 5
Qualif 6
Qualif 7
Qualif 8
Qualif 9
Qualif 10
Posição 1
Posição 2
Posição 3
25º
25º
Brancos
Não Brancos
Obs Mean
Std. Dev.
Min
Max
Obs
Mean
Std. Dev.
Min
Max
6491
-0.18
0.41
-3.25
0.23 12865
-0.24
0.45
-4.45
0.23
6491
0.62
0.49
0.00
1.00 12865
0.64
0.48
0.00
1.00
6491
34.06
12.98
18.00
65.00 12865
33.42
12.23
18.00
65.00
6491
1328.20
1001.40 324.00
4225.00 12865 1266.12
933.07 324.00 4225.00
6491
6.48
3.76
1.00
16.00 12865
5.56
3.68
1.00
16.00
6491
200.79
124.66
18.00
1040.00 12865
169.22
116.39
18.00
928.00
6491
0.21
0.41
0.00
1.00 12865
0.04
0.20
0.00
1.00
6491
0.28
0.45
0.00
1.00 12865
0.19
0.39
0.00
1.00
6491
0.51
0.50
0.00
1.00 12865
0.77
0.42
0.00
1.00
6491
0.00
0.04
0.00
1.00 12865
0.00
0.03
0.00
1.00
6491
0.02
0.15
0.00
1.00 12865
0.02
0.12
0.00
1.00
6491
0.01
0.10
0.00
1.00 12865
0.01
0.09
0.00
1.00
6491
0.16
0.37
0.00
1.00 12865
0.11
0.31
0.00
1.00
6491
0.15
0.36
0.00
1.00 12865
0.18
0.38
0.00
1.00
6491
0.30
0.46
0.00
1.00 12865
0.31
0.46
0.00
1.00
6491
0.17
0.37
0.00
1.00 12865
0.15
0.36
0.00
1.00
6491
0.03
0.18
0.00
1.00 12865
0.04
0.21
0.00
1.00
6491
0.02
0.13
0.00
1.00 12865
0.02
0.13
0.00
1.00
6491
0.14
0.35
0.00
1.00 12865
0.16
0.37
0.00
1.00
6491
0.29
0.45
0.00
1.00 12865
0.27
0.44
0.00
1.00
6491
0.41
0.49
0.00
1.00 12865
0.43
0.50
0.00
1.00
6491
0.30
0.46
0.00
1.00 12865
0.30
0.46
0.00
1.00
Tabela A14. Estatísticas descritivas – Homens, 2001, 50º quantil
Variable
Y
Chefe
Idade
Idade2
Educação
Ie
Sul
Sudeste
Outras
Qualif 1
Qualif 2
Qualif 3
Qualif 4
Qualif 5
Qualif 6
Qualif 7
Qualif 8
Qualif 9
Qualif 10
Posição 1
Posição 2
Posição 3
50º
50º
Brancos
Não Brancos
Obs Mean
Std. Dev.
Min
Max
Obs Mean
Std. Dev.
Min
Max
8728
0.51
0.15
0.23
0.75 9677
0.50
0.15
0.23
0.75
8728
0.67
0.47
0.00
1.00 9677
0.71
0.45
0.00
1.00
8728
33.97
11.74
18.00
65.00 9677
34.36
11.12
18.00
65.00
8728
1291.77
895.68 324.00
4225.00 9677
1303.98
849.19 324.00
4225.00
8728
7.86
3.67
1.00
16.00 9677
7.01
3.74
1.00
16.00
8728
250.28
129.14
18.00
969.00 9677
225.95
129.03
18.00
1024.00
8728
0.32
0.46
0.00
1.00 9677
0.06
0.24
0.00
1.00
8728
0.39
0.49
0.00
1.00 9677
0.28
0.45
0.00
1.00
8728
0.30
0.46
0.00
1.00 9677
0.66
0.48
0.00
1.00
8728
0.01
0.08
0.00
1.00 9677
0.00
0.07
0.00
1.00
8728
0.05
0.22
0.00
1.00 9677
0.04
0.19
0.00
1.00
8728
0.02
0.15
0.00
1.00 9677
0.02
0.14
0.00
1.00
8728
0.18
0.38
0.00
1.00 9677
0.13
0.34
0.00
1.00
8728
0.05
0.22
0.00
1.00 9677
0.06
0.23
0.00
1.00
8728
0.33
0.47
0.00
1.00 9677
0.36
0.48
0.00
1.00
8728
0.22
0.41
0.00
1.00 9677
0.21
0.41
0.00
1.00
8728
0.02
0.14
0.00
1.00 9677
0.03
0.16
0.00
1.00
8728
0.01
0.08
0.00
1.00 9677
0.01
0.10
0.00
1.00
8728
0.12
0.32
0.00
1.00 9677
0.14
0.35
0.00
1.00
8728
0.51
0.50
0.00
1.00 9677
0.47
0.50
0.00
1.00
8728
0.26
0.44
0.00
1.00 9677
0.29
0.45
0.00
1.00
8728
0.22
0.42
0.00
1.00 9677
0.25
0.43
0.00
1.00
93
Tabela A15. Estatísticas descritivas – Homens, 2001, 90º quantil
Variable
Y
Chefe
Idade
Idade2
Educação
Ie
Sul
Sudeste
Outras
Qualif 1
Qualif 2
Qualif 3
Qualif 4
Qualif 5
Qualif 6
Qualif 7
Qualif 8
Qualif 9
Qualif 10
Posição 1
Posição 2
Posição 3
90º
90º
Brancos
Não Brancos
Obs Mean
Std. Dev.
Min
Max
Obs Mean
Std. Dev.
Min
Max
5206
2.80
0.57
2.16
6.55 1692
2.70
0.52
2.16
6.84
5206
0.87
0.33
0.00
1.00 1692
0.86
0.35
0.00
1.00
5206
41.53
9.87
18.00
65.00 1692
41.00
9.76
18.00
65.00
5206
1821.89
839.69 324.00
4225.00 1692
1776.31
815.70 324.00
4225.00
5206
13.55
3.22
1.00
16.00 1692
12.17
3.85
1.00
16.00
5206
561.25
191.38
24.00
1040.00 1692
498.83
204.94
24.00
1040.00
5206
0.24
0.42
0.00
1.00 1692
0.04
0.20
0.00
1.00
5206
0.43
0.50
0.00
1.00 1692
0.27
0.44
0.00
1.00
5206
0.33
0.47
0.00
1.00 1692
0.69
0.46
0.00
1.00
5206
0.25
0.43
0.00
1.00 1692
0.18
0.39
0.00
1.00
5206
0.35
0.48
0.00
1.00 1692
0.27
0.45
0.00
1.00
5206
0.05
0.22
0.00
1.00 1692
0.06
0.23
0.00
1.00
5206
0.13
0.34
0.00
1.00 1692
0.13
0.34
0.00
1.00
5206
0.02
0.13
0.00
1.00 1692
0.03
0.17
0.00
1.00
5206
0.04
0.20
0.00
1.00 1692
0.06
0.25
0.00
1.00
5206
0.05
0.21
0.00
1.00 1692
0.07
0.26
0.00
1.00
5206
0.01
0.07
0.00
1.00 1692
0.01
0.10
0.00
1.00
5206
0.00
0.02
0.00
1.00 1692
0.00
0.02
0.00
1.00
5206
0.11
0.31
0.00
1.00 1692
0.18
0.38
0.00
1.00
5206
0.34
0.47
0.00
1.00 1692
0.27
0.45
0.00
1.00
5206
0.47
0.50
0.00
1.00 1692
0.51
0.50
0.00
1.00
5206
0.20
0.40
0.00
1.00 1692
0.22
0.41
0.00
1.00
Tabela A16. Estatísticas descritivas – Mulheres, 2001, 25º quantil
Variable
Y
Chefe
Idade
Idade2
Educação
Ie
Sul
Sudeste
Outras
Qualif 1
Qualif 2
Qualif 3
Qualif 4
Qualif 5
Qualif 6
Qualif 7
Qualif 8
Qualif 9
Qualif 10
Posição 1
Posição 2
Posição 3
25º
25º
Brancos
Não Brancos
Obs Mean
Std. Dev.
Min
Max
Obs Mean
Std. Dev.
Min
Max
4989
-0.35
0.45
-3.59
0.05 8699
-0.42
0.49
-3.72
0.05
4989
0.28
0.45
0.00
1.00 8699
0.31
0.46
0.00
1.00
4989
34.59
12.07
18.00
65.00 8699
33.86
11.54
18.00
65.00
4989 1342.16
917.55 324.00
4225.00 8699
1279.81
869.33 324.00 4225.00
4989
7.31
3.78
1.00
16.00 8699
6.58
3.87
1.00
16.00
4989
234.80
132.25
18.00
944.00 8699
204.71
125.74
18.00
986.00
4989
0.21
0.40
0.00
1.00 8699
0.03
0.18
0.00
1.00
4989
0.31
0.46
0.00
1.00 8699
0.20
0.40
0.00
1.00
4989
0.49
0.50
0.00
1.00 8699
0.76
0.42
0.00
1.00
4989
0.00
0.05
0.00
1.00 8699
0.00
0.05
0.00
1.00
4989
0.03
0.18
0.00
1.00 8699
0.03
0.16
0.00
1.00
4989
0.00
0.06
0.00
1.00 8699
0.00
0.06
0.00
1.00
4989
0.20
0.40
0.00
1.00 8699
0.14
0.35
0.00
1.00
4989
0.02
0.14
0.00
1.00 8699
0.03
0.17
0.00
1.00
4989
0.14
0.34
0.00
1.00 8699
0.10
0.30
0.00
1.00
4989
0.12
0.33
0.00
1.00 8699
0.14
0.35
0.00
1.00
4989
0.05
0.22
0.00
1.00 8699
0.06
0.23
0.00
1.00
4989
0.38
0.48
0.00
1.00 8699
0.45
0.50
0.00
1.00
4989
0.05
0.23
0.00
1.00 8699
0.04
0.21
0.00
1.00
4989
0.26
0.44
0.00
1.00 8699
0.23
0.42
0.00
1.00
4989
0.50
0.50
0.00
1.00 8699
0.54
0.50
0.00
1.00
4989
0.24
0.42
0.00
1.00 8699
0.23
0.42
0.00
1.00
94
Tabela A17. Estatísticas descritivas – Mulheres, 2001, 50º quantil
Variable
Y
Chefe
Idade
Idade2
Educação
Ie
Sul
Sudeste
Outras
Qualif 1
Qualif 2
Qualif 3
Qualif 4
Qualif 5
Qualif 6
Qualif 7
Qualif 8
Qualif 9
Qualif 10
Posição 1
Posição 2
Posição 3
50º
50º
Brancos
Não Brancos
Obs Mean
Std. Dev.
Min
Max
Obs Mean
Std. Dev.
Min
Max
6767
0.33
0.15
0.05
0.56 5945
0.32
0.15
0.05
0.56
6767
0.26
0.44
0.00
1.00 5945
0.30
0.46
0.00
1.00
6767
34.04
11.33
18.00
65.00 5945
34.81
10.95
18.00
65.00
6767
1286.91
849.69 324.00
4225.00 5945
1331.65
829.07 324.00
4225.00
6767
8.76
3.68
1.00
16.00 5945
8.09
3.87
1.00
16.00
6767
280.25
131.59
18.00
1008.00 5945
263.81
135.90
19.00
960.00
6767
0.32
0.47
0.00
1.00 5945
0.07
0.26
0.00
1.00
6767
0.37
0.48
0.00
1.00 5945
0.31
0.46
0.00
1.00
6767
0.30
0.46
0.00
1.00 5945
0.61
0.49
0.00
1.00
6767
0.01
0.10
0.00
1.00 5945
0.01
0.09
0.00
1.00
6767
0.06
0.24
0.00
1.00 5945
0.07
0.26
0.00
1.00
6767
0.01
0.12
0.00
1.00 5945
0.01
0.12
0.00
1.00
6767
0.29
0.46
0.00
1.00 5945
0.23
0.42
0.00
1.00
6767
0.01
0.09
0.00
1.00 5945
0.01
0.10
0.00
1.00
6767
0.16
0.36
0.00
1.00 5945
0.11
0.31
0.00
1.00
6767
0.18
0.38
0.00
1.00 5945
0.21
0.41
0.00
1.00
6767
0.03
0.17
0.00
1.00 5945
0.05
0.21
0.00
1.00
6767
0.19
0.39
0.00
1.00 5945
0.24
0.43
0.00
1.00
6767
0.05
0.23
0.00
1.00 5945
0.06
0.24
0.00
1.00
6767
0.51
0.50
0.00
1.00 5945
0.46
0.50
0.00
1.00
6767
0.34
0.47
0.00
1.00 5945
0.38
0.48
0.00
1.00
6767
0.15
0.36
0.00
1.00 5945
0.16
0.37
0.00
1.00
Tabela A18. Estatísticas descritivas – Mulheres, 2001, 90º quantil
Variable
Y
Chefe
Idade
Idade2
Educação
Ie
Sul
Sudeste
Outras
Qualif 1
Qualif 2
Qualif 3
Qualif 4
Qualif 5
Qualif 6
Qualif 7
Qualif 8
Qualif 9
Qualif 10
Posição 1
Posição 2
Posição 3
90º
90º
Brancos
Não Brancos
Obs Mean
Std. Dev.
Min
Max
Obs Mean
Std. Dev.
Min
Max
3506
2.58
0.51
1.95
5.85 1017
2.52
0.52
1.95
6.14
3506
0.31
0.46
0.00
1.00 1017
0.34
0.47
0.00
1.00
3506
39.76
9.69
18.00
65.00 1017
39.44
9.82
18.00
65.00
3506
1674.48
795.59 324.00
4225.00 1017
1651.89
799.15 324.00
4225.00
3506
14.32
2.74
1.00
16.00 1017
13.24
3.55
1.00
16.00
3506
566.83
173.50
26.00
1040.00 1017
520.23
190.18
19.00
1024.00
3506
0.22
0.41
0.00
1.00 1017
0.05
0.22
0.00
1.00
3506
0.44
0.50
0.00
1.00 1017
0.30
0.46
0.00
1.00
3506
0.34
0.47
0.00
1.00 1017
0.65
0.48
0.00
1.00
3506
0.30
0.46
0.00
1.00 1017
0.22
0.42
0.00
1.00
3506
0.36
0.48
0.00
1.00 1017
0.34
0.47
0.00
1.00
3506
0.06
0.24
0.00
1.00 1017
0.06
0.24
0.00
1.00
3506
0.15
0.36
0.00
1.00 1017
0.16
0.37
0.00
1.00
3506
0.00
0.05
0.00
1.00 1017
0.00
0.06
0.00
1.00
3506
0.02
0.13
0.00
1.00 1017
0.02
0.15
0.00
1.00
3506
0.02
0.14
0.00
1.00 1017
0.04
0.20
0.00
1.00
3506
0.02
0.13
0.00
1.00 1017
0.04
0.21
0.00
1.00
3506
0.01
0.09
0.00
1.00 1017
0.03
0.17
0.00
1.00
3506
0.07
0.25
0.00
1.00 1017
0.07
0.26
0.00
1.00
3506
0.32
0.46
0.00
1.00 1017
0.23
0.42
0.00
1.00
3506
0.51
0.50
0.00
1.00 1017
0.59
0.49
0.00
1.00
3506
0.18
0.38
0.00
1.00 1017
0.18
0.39
0.00
1.00
95
Tabela A19. Número de observações da amostra expandida
-----------------------------------------------------------|
(1987)
------ 25 ------
quantis e cor
------ 50 ------
------ 90 ------
Não-Brancos Brancos Não-Brancos Brancos Não-Brancos Brancos
---------+--------------------------------------------------Mulheres | 1838838 1471601
1523286 2053435
246765 1066713
Homens | 3210639 2764006
2364685 3292261
386989 1850980
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
(1995)
quantis e cor
------ 25 ----------- 50 ----------- 90 -----Não-Brancos Brancos Não-Brancos Brancos Não-Brancos Brancos
-----------------------------------------------------------Mulheres |2559325 1798468 1880674 2512163 329157 1386992
Homens |4157536 2632933 2969627 3562689 476175 2044537
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
(2001)
quantis e cor
------ 25 ----------- 50 ----------- 90 -----Não-Brancos Brancos Não-Brancos Brancos Não-Brancos Brancos
-----------------------------------------------------------Mulheres |3294271 2206551 2380943 3211448 383674 1638867
Homens |5011091 2862367 3837785 4188496 640000 2504042
-----------------------------------------------------------Nota: Comando usado para expansão no Stata 7: fweight
96
Tabela A20. Distribuição dos homens ocupados nas categorias ocupacionais - 1987, 1995 e
2001 (%)
Total
25º
1987
1995
2001
50º
Brancos
90º
25º
50º
Não Brancos
90º
25º
50º
90º
Qualif 1
0.12
0.47
21.47
0.16
0.53
22.60
0.09
0.39
16.09
Qualif 2
1.89
4.31
35.47
2.47
5.02
36.53
1.39
3.33
30.37
Qualif 3
1.10
2.61
8.47
1.24
2.96
8.37
0.97
2.12
8.92
Qualif 4
12.12
15.02
13.40
14.74
16.91
13.32
9.87
12.39
13.78
Qualif 5
16.72
6.54
4.13
14.73
6.80
3.78
18.43
6.19
5.80
Qualif 6
29.93
37.13
4.75
27.71
34.59
4.11
31.85
40.66
7.81
Qualif 7
18.05
19.69
4.58
19.17
20.07
3.77
17.08
19.16
8.44
Qualif 8
2.64
2.21
0.65
2.66
1.99
0.57
2.62
2.51
1.06
Qualif 9
0.96
0.14
0.00
1.03
0.17
0.00
0.90
0.10
0.00
Qualif 10
16.47
11.87
7.08
16.09
10.96
6.94
16.79
13.14
7.73
Total
100
100
100
100
100
100
100
100
100
Qualif 1
0.20
0.50
21.31
0.21
0.46
22.43
0.19
0.55
16.48
Qualif 2
2.02
4.25
36.80
2.81
4.91
37.99
1.51
3.45
31.69
Qualif 3
0.91
2.33
6.23
1.05
2.59
5.98
0.83
2.03
7.31
Qualif 4
12.64
14.57
13.62
15.64
16.56
13.42
10.73
12.18
14.48
Qualif 5
20.56
6.74
2.31
18.28
6.61
2.10
22.01
6.89
3.20
Qualif 6
27.65
33.74
5.09
25.82
31.88
4.81
28.80
35.97
6.30
Qualif 7
16.30
21.22
5.27
16.59
21.42
4.65
16.11
20.97
7.97
Qualif 8
3.44
3.24
1.36
3.38
3.01
1.30
3.48
3.51
1.62
Qualif 9
1.66
0.81
0.11
1.74
0.74
0.11
1.60
0.90
0.12
Qualif 10
14.63
12.60
7.89
14.47
11.80
7.21
14.73
13.55
10.83
Total
100
100
100
100
100
100
100
100
100
Qualif 1
0.12
0.45
22.43
0.16
0.50
23.54
0.10
0.39
18.11
Qualif 2
1.74
4.40
34.08
2.21
5.13
35.60
1.47
3.61
28.14
Qualif 3
0.83
2.05
5.33
0.97
2.23
5.30
0.75
1.86
5.48
Qualif 4
12.48
14.92
13.43
15.78
17.10
13.51
10.60
12.56
13.13
Qualif 5
19.12
5.89
1.99
16.94
5.54
1.66
20.37
6.27
3.30
Qualif 6
30.51
35.02
5.35
29.36
33.26
4.86
31.17
36.95
7.29
Qualif 7
14.92
21.37
5.50
16.07
21.95
4.84
14.26
20.74
8.07
Qualif 8
3.74
2.26
0.66
3.28
1.96
0.60
4.01
2.58
0.87
Qualif 9
1.57
0.78
0.06
1.51
0.57
0.06
1.60
1.01
0.06
Qualif 10
14.97
12.85
11.17
13.73
11.76
10.04
15.67
14.04
15.55
Total
100
100
100
100
100
100
100
100
100
97
Tabela A21. Distribuição das mulheres ocupadas nas categorias ocupacionais - 1987, 1995
e 2001 (%)
Total
25º
1987
1995
2001
50º
Brancos
90º
25º
50º
Não Brancos
90º
25º
50º
90º
Qualif 1
0.30
0.68
21.66
0.35
0.73
21.52
0.26
0.60
22.22
Qualif 2
2.71
6.92
36.98
3.10
7.32
37.93
2.39
6.38
32.86
Qualif 3
0.28
1.33
8.41
0.37
1.25
7.96
0.20
1.45
10.36
Qualif 4
10.53
21.36
19.90
13.63
24.59
20.24
8.04
16.99
18.46
Qualif 5
4.38
2.70
0.64
3.48
2.50
0.63
5.10
2.97
0.71
Qualif 6
14.27
18.73
1.74
16.35
20.38
1.69
12.60
16.50
1.94
Qualif 7
21.42
25.87
1.68
19.79
23.85
1.24
22.72
28.59
3.57
Qualif 8
2.05
2.14
2.99
2.09
1.85
2.47
2.02
2.53
5.23
Qualif 9
40.91
16.28
0.12
37.81
13.56
0.11
43.40
19.95
0.18
Qualif 10
3.15
3.99
5.88
3.03
3.96
6.21
3.25
4.04
4.47
Total
100
100
100
100
100
100
100
100
100
Qualif 1
0.40
0.65
23.66
0.55
0.71
24.93
0.29
0.58
18.28
Qualif 2
3.74
7.73
33.57
3.52
6.84
33.83
3.90
8.91
32.51
Qualif 3
0.47
1.74
9.02
0.49
1.84
8.58
0.47
1.61
10.86
Qualif 4
14.22
22.83
18.33
17.60
26.09
18.39
11.84
18.47
18.04
Qualif 5
3.41
1.85
0.41
2.30
1.61
0.33
4.19
2.17
0.73
Qualif 6
11.33
15.47
2.08
13.26
17.76
2.04
9.97
12.40
2.21
Qualif 7
15.89
20.43
2.73
15.13
18.65
2.44
16.42
22.81
3.92
Qualif 8
3.37
3.93
3.51
3.37
3.06
2.83
3.38
5.09
6.42
Qualif 9
43.56
21.01
0.83
40.08
19.04
0.61
46.02
23.63
1.74
Qualif 10
3.61
4.37
5.88
3.70
4.40
6.01
3.54
4.33
5.30
Total
100
100
100
100
100
100
100
100
100
Qualif 1
0.25
0.85
26.51
0.24
0.91
27.59
0.25
0.77
21.90
Qualif 2
2.62
6.30
36.83
2.94
5.80
37.15
2.40
6.97
35.44
Qualif 3
0.33
1.31
6.06
0.37
1.24
6.11
0.31
1.40
5.82
Qualif 4
16.31
25.68
16.07
19.33
28.85
16.03
14.29
21.41
16.25
Qualif 5
3.36
1.26
0.20
2.55
1.23
0.19
3.91
1.30
0.25
Qualif 6
11.99
13.79
1.91
14.01
15.60
1.76
10.63
11.35
2.58
Qualif 7
12.83
19.21
2.63
11.95
17.58
2.20
13.42
21.41
4.46
Qualif 8
5.09
3.38
2.01
4.55
2.63
1.52
5.45
4.39
4.08
Qualif 9
42.41
22.77
1.25
38.76
20.95
0.77
44.85
25.23
3.31
Qualif 10
4.82
5.45
6.54
5.30
5.22
6.68
4.50
5.77
5.91
Total
100
100
100
100
100
100
100
100
100
98
Tabela A22. Regressões quantílicas – Homens Brancos (1987)
Simultaneous quantile regression
bootstrap(20) SEs
Number of obs =
28268
.25 Pseudo R2 =
0.2693
.50 Pseudo R2 =
0.3108
.90 Pseudo R2 =
0.3510
-----------------------------------------------------------------------------|
Bootstrap
y |
Coef.
Std. Err.
t
P>|t|
[95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------q25
|
chefe |
.3121202
.0144937
21.53
0.000
.2837119
.3405285
idade |
.0609154
.0032173
18.93
0.000
.0546093
.0672215
idade2 | -.0007513
.0000369
-20.38
0.000
-.0008236
-.000679
educacao |
.0599612
.0050106
11.97
0.000
.0501401
.0697823
ie |
.0011775
.0001206
9.76
0.000
.0009411
.001414
sul |
.117261
.0152258
7.70
0.000
.0874177
.1471042
sudeste |
.1847723
.0186725
9.90
0.000
.1481734
.2213712
qualif1 |
1.070479
.0812554
13.17
0.000
.9112141
1.229743
qualif2 |
1.022694
.0637766
16.04
0.000
.8976887
1.147699
qualif3 |
.758995
.0510727
14.86
0.000
.65889
.8591
qualif4 |
.462608
.0551497
8.39
0.000
.3545118
.5707041
qualif5 |
.3228488
.0483445
6.68
0.000
.2280913
.4176062
qualif6 |
.5244331
.0492369
10.65
0.000
.4279264
.6209399
qualif7 |
.3773596
.051559
7.32
0.000
.2763016
.4784177
qualif8 |
.3858787
.0659909
5.85
0.000
.2565334
.5152241
qualif10 |
.3573848
.0625276
5.72
0.000
.2348277
.4799419
posicao2 |
-.181953
.0152951
-11.90
0.000
-.2119322
-.1519738
posicao3 |
.015505
.015034
1.03
0.302
-.0139623
.0449723
_cons | -2.085246
.0848379
-24.58
0.000
-2.251532
-1.91896
-------------+---------------------------------------------------------------q50
|
chefe |
.2960869
.0125668
23.56
0.000
.2714553
.3207185
idade |
.0697412
.0038966
17.90
0.000
.0621037
.0773787
idade2 | -.0008277
.0000466
-17.75
0.000
-.000919
-.0007363
educacao |
.069338
.0033282
20.83
0.000
.0628145
.0758615
ie |
.0011907
.0001142
10.42
0.000
.0009668
.0014146
sul |
.0801788
.0150848
5.32
0.000
.0506119
.1097457
sudeste |
.1757312
.0146028
12.03
0.000
.1471091
.2043534
qualif1 |
1.13922
.0578765
19.68
0.000
1.025779
1.252661
qualif2 |
1.135504
.0610232
18.61
0.000
1.015896
1.255113
qualif3 |
.8419382
.0476783
17.66
0.000
.7484865
.93539
qualif4 |
.5709011
.0535481
10.66
0.000
.4659444
.6758579
qualif5 |
.4484599
.050501
8.88
0.000
.3494756
.5474442
qualif6 |
.5866922
.0499438
11.75
0.000
.4887999
.6845845
qualif7 |
.4935266
.0501564
9.84
0.000
.3952176
.5918355
qualif8 |
.4541924
.0605968
7.50
0.000
.3354198
.5729649
qualif10 |
.5031307
.0539481
9.33
0.000
.3973898
.6088716
posicao2 | -.1237759
.014409
-8.59
0.000
-.1520183
-.0955336
posicao3 |
.1244859
.0153949
8.09
0.000
.0943111
.1546607
_cons | -2.014592
.0857947
-23.48
0.000
-2.182754
-1.84643
-------------+---------------------------------------------------------------q90
|
chefe |
.2636451
.0283571
9.30
0.000
.2080639
.3192264
idade |
.0798461
.005743
13.90
0.000
.0685895
.0911028
idade2 | -.0008676
.0000755
-11.49
0.000
-.0010156
-.0007195
educacao |
.0766257
.0029047
26.38
0.000
.0709323
.0823191
ie |
.0011104
.000087
12.76
0.000
.0009398
.0012809
sul |
-.026372
.0250255
-1.05
0.292
-.0754232
.0226791
sudeste |
.080896
.0157219
5.15
0.000
.0500804
.1117115
qualif1 |
1.238912
.1225795
10.11
0.000
.9986503
1.479174
qualif2 |
1.482888
.1315927
11.27
0.000
1.22496
1.740816
qualif3 |
1.045099
.1229592
8.50
0.000
.8040932
1.286105
qualif4 |
.8050566
.1287927
6.25
0.000
.5526169
1.057496
qualif5 |
.6970184
.1359259
5.13
0.000
.4305971
.9634397
qualif6 |
.6877315
.1263627
5.44
0.000
.4400546
.9354084
qualif7 |
.6519442
.1261953
5.17
0.000
.4045953
.899293
qualif8 |
.6218817
.1128933
5.51
0.000
.4006054
.843158
(Continua)
99
qualif10 |
.7163423
.1284721
5.58
0.000
.464531
.9681537
posicao2 | -.0234568
.009968
-2.35
0.019
-.0429945
-.003919
posicao3 |
.3123723
.0211166
14.79
0.000
.2709827
.3537618
_cons | -1.636342
.1306328
-12.53
0.000
-1.892388
-1.380295
------------------------------------------------------------------------------
Tabela A23. Regressões quantílicas – Homens Não-Brancos (1987)
Simultaneous quantile regression
bootstrap(20) SEs
Number of obs =
22069
.25 Pseudo R2 =
0.1918
.50 Pseudo R2 =
0.2290
.90 Pseudo R2 =
0.2844
-----------------------------------------------------------------------------|
Bootstrap
y |
Coef.
Std. Err.
t
P>|t|
[95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------q25
|
chefe |
.2176608
.0136414
15.96
0.000
.1909227
.2443989
idade |
.045585
.0028718
15.87
0.000
.0399561
.0512139
idade2 | -.0006004
.000037
-16.21
0.000
-.000673
-.0005278
educacao |
.0118615
.0053875
2.20
0.028
.0013015
.0224214
ie |
.0021454
.0001471
14.59
0.000
.0018571
.0024337
sul |
.0388331
.0179678
2.16
0.031
.003615
.0740512
sudeste |
.0699265
.018251
3.83
0.000
.0341532
.1056998
qualif1 |
1.176786
.099901
11.78
0.000
.9809734
1.372599
qualif2 |
1.023152
.1093582
9.36
0.000
.8088015
1.237502
qualif3 |
.755674
.1046653
7.22
0.000
.5505225
.9608254
qualif4 |
.5175562
.0997359
5.19
0.000
.3220666
.7130457
qualif5 |
.3162129
.0977454
3.24
0.001
.124625
.5078009
qualif6 |
.5659339
.0962919
5.88
0.000
.3771949
.7546729
qualif7 |
.4788069
.0971164
4.93
0.000
.2884518
.6691621
qualif8 |
.3897666
.1166115
3.34
0.001
.1611998
.6183335
qualif10 |
.4411011
.096514
4.57
0.000
.2519267
.6302755
posicao2 | -.1856779
.0156566
-11.86
0.000
-.2163659
-.1549899
posicao3 |
.0532404
.0139012
3.83
0.000
.025993
.0804877
_cons | -1.731601
.0903436
-19.17
0.000
-1.908681
-1.554521
-------------+---------------------------------------------------------------q50
|
chefe |
.2313765
.0095719
24.17
0.000
.2126149
.250138
idade |
.057781
.0036367
15.89
0.000
.0506527
.0649092
idade2 | -.0007203
.0000429
-16.78
0.000
-.0008045
-.0006362
educacao |
.0314386
.0048533
6.48
0.000
.0219259
.0409513
ie |
.0019997
.0001549
12.91
0.000
.0016962
.0023033
sul |
.0435828
.023319
1.87
0.062
-.0021241
.0892897
sudeste |
.0765406
.0155623
4.92
0.000
.0460374
.1070438
qualif1 |
1.096962
.0802136
13.68
0.000
.939738
1.254187
qualif2 |
1.022313
.0809154
12.63
0.000
.8637127
1.180913
qualif3 |
.6758151
.0915835
7.38
0.000
.4963048
.8553253
qualif4 |
.4349438
.077364
5.62
0.000
.2833049
.5865827
qualif5 |
.2173149
.0670412
3.24
0.001
.0859093
.3487204
qualif6 |
.4435826
.070474
6.29
0.000
.3054485
.5817167
qualif7 |
.3606666
.0719846
5.01
0.000
.2195716
.5017617
qualif8 |
.2795969
.0990212
2.82
0.005
.0855083
.4736855
qualif10 |
.3539159
.0761703
4.65
0.000
.2046167
.5032152
posicao2 | -.1538101
.017373
-8.85
0.000
-.1878625
-.1197578
posicao3 |
.1508207
.0189596
7.95
0.000
.1136587
.1879828
_cons | -1.580819
.0924498
-17.10
0.000
-1.762027
-1.39961
-------------+---------------------------------------------------------------q90
|
chefe |
.2619654
.0179848
14.57
0.000
.2267138
.2972169
idade |
.0635871
.0067169
9.47
0.000
.0504216
.0767527
idade2 | -.0007108
.0000789
-9.01
0.000
-.0008654
-.0005562
educacao |
.0537195
.0095298
5.64
0.000
.0350404
.0723987
ie |
.0016489
.0002651
6.22
0.000
.0011293
.0021685
sul | -.0412448
.0304382
-1.36
0.175
-.1009059
.0184163
sudeste |
.0295218
.019535
1.51
0.131
-.0087682
.0678118
qualif1 |
1.464019
.1027415
14.25
0.000
1.262638
1.6654
qualif2 |
1.620451
.102004
15.89
0.000
1.420516
1.820386
(Continua)
100
qualif3 |
1.017075
.1076696
9.45
0.000
.8060348
1.228115
qualif4 |
.8526802
.1018684
8.37
0.000
.6530109
1.05235
qualif5 |
.656142
.0964601
6.80
0.000
.4670733
.8452108
qualif6 |
.7173003
.100333
7.15
0.000
.5206404
.9139602
qualif7 |
.7261758
.1043377
6.96
0.000
.5216665
.9306851
qualif8 |
.7615416
.1420629
5.36
0.000
.4830881
1.039995
qualif10 |
.759552
.1114528
6.82
0.000
.5410965
.9780075
posicao2 | -.0491552
.0203366
-2.42
0.016
-.0890164
-.0092939
posicao3 |
.2870325
.0348177
8.24
0.000
.2187873
.3552777
_cons | -1.386203
.1370184
-10.12
0.000
-1.654769
-1.117637
------------------------------------------------------------------------------
Tabela A24. Regressões quantílicas – Homens Brancos (1995)
Simultaneous quantile regression
bootstrap(20) SEs
Number of obs =
32345
.25 Pseudo R2 =
0.2545
.50 Pseudo R2 =
0.2947
.90 Pseudo R2 =
0.3309
-----------------------------------------------------------------------------|
Bootstrap
y |
Coef.
Std. Err.
t
P>|t|
[95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------q25
|
chefe |
.2439753
.0110501
22.08
0.000
.2223168
.2656339
idade |
.0501142
.0037662
13.31
0.000
.0427323
.0574961
idade2 | -.0006058
.0000453
-13.38
0.000
-.0006945
-.0005171
educacao |
.0497887
.0039632
12.56
0.000
.0420208
.0575567
ie |
.0012093
.0001097
11.02
0.000
.0009943
.0014243
sul |
.2064583
.0123576
16.71
0.000
.1822369
.2306798
sudeste |
.2577229
.014424
17.87
0.000
.2294514
.2859944
qualif1 |
1.1781
.0483682
24.36
0.000
1.083296
1.272903
qualif2 |
.9131778
.0483084
18.90
0.000
.8184916
1.007864
qualif3 |
.7013145
.0422511
16.60
0.000
.6185008
.7841281
qualif4 |
.3687605
.0395423
9.33
0.000
.2912561
.446265
qualif5 |
.0893922
.0425211
2.10
0.036
.0060492
.1727352
qualif6 |
.4470345
.0411606
10.86
0.000
.3663583
.5277107
qualif7 |
.3881852
.0450117
8.62
0.000
.2999606
.4764097
qualif8 |
.3390339
.057905
5.86
0.000
.2255381
.4525298
qualif10 |
.3854794
.0453762
8.50
0.000
.2965404
.4744184
posicao2 | -.1199139
.0119401
-10.04
0.000
-.1433169
-.0965108
posicao3 |
-.043101
.0142994
-3.01
0.003
-.0711284
-.0150737
_cons | -1.805642
.0884729
-20.41
0.000
-1.979052
-1.632231
-------------+---------------------------------------------------------------q50
|
chefe |
.2258816
.0119291
18.94
0.000
.2025
.2492632
idade |
.0531038
.0023443
22.65
0.000
.0485089
.0576987
idade2 | -.0006162
.0000275
-22.42
0.000
-.00067
-.0005623
educacao |
.0569489
.003954
14.40
0.000
.0491989
.0646989
ie |
.0013156
.0001113
11.82
0.000
.0010975
.0015338
sul |
.1707879
.0118502
14.41
0.000
.1475611
.1940148
sudeste |
.242577
.0136555
17.76
0.000
.2158117
.2693422
qualif1 |
1.117529
.0918083
12.17
0.000
.9375815
1.297477
qualif2 |
.9616888
.0879589
10.93
0.000
.789286
1.134092
qualif3 |
.7241922
.0795967
9.10
0.000
.5681796
.8802048
qualif4 |
.3936068
.0740445
5.32
0.000
.2484768
.5387367
qualif5 |
.1150177
.0934762
1.23
0.219
-.0681992
.2982346
qualif6 |
.4303197
.0813516
5.29
0.000
.2708674
.5897719
qualif7 |
.3831004
.0766487
5.00
0.000
.2328662
.5333347
qualif8 |
.3704899
.0946312
3.92
0.000
.1850092
.5559706
qualif10 |
.3866303
.0795915
4.86
0.000
.2306281
.5426326
posicao2 | -.0441911
.0132293
-3.34
0.001
-.0701211
-.0182611
posicao3 |
.0702156
.0110152
6.37
0.000
.0486254
.0918058
_cons | -1.569364
.0856472
-18.32
0.000
-1.737236
-1.401492
-------------+---------------------------------------------------------------q90
|
chefe |
.2046074
.0207754
9.85
0.000
.1638869
.245328
idade |
.0613258
.0047389
12.94
0.000
.0520375
.0706142
idade2 | -.0006246
.0000545
-11.46
0.000
-.0007314
-.0005178
(Continua)
101
educacao |
.0747002
.0046364
16.11
0.000
.0656126
.0837878
ie |
.0010592
.0001117
9.48
0.000
.0008403
.0012781
sul |
.0660366
.0176827
3.73
0.000
.0313779
.1006953
sudeste |
.1502887
.0195899
7.67
0.000
.1118917
.1886857
qualif1 |
.935167
.1077928
8.68
0.000
.7238892
1.146445
qualif2 |
1.026718
.0973796
10.54
0.000
.8358499
1.217585
qualif3 |
.6228575
.1012881
6.15
0.000
.424329
.8213861
qualif4 |
.4222012
.0931656
4.53
0.000
.2395931
.6048093
qualif5 |
.1455396
.1171809
1.24
0.214
-.0841393
.3752186
qualif6 |
.294105
.0902167
3.26
0.001
.1172768
.4709331
qualif7 |
.2969875
.0915538
3.24
0.001
.1175386
.4764364
qualif8 |
.3592599
.1117131
3.22
0.001
.140298
.5782217
qualif10 |
.3728884
.0926953
4.02
0.000
.1912021
.5545747
posicao2 |
.0998919
.0175334
5.70
0.000
.0655259
.134258
posicao3 |
.3065006
.0161325
19.00
0.000
.2748802
.3381209
_cons | -.9872252
.1122746
-8.79
0.000
-1.207288
-.7671628
------------------------------------------------------------------------------
Tabela A25. Regressões quantílicas – Homens Não-Brancos (1995)
Simultaneous quantile regression
bootstrap(20) SEs
Number of obs
.25 Pseudo R2
.50 Pseudo R2
.90 Pseudo R2
=
=
=
=
27260
0.1991
0.2304
0.2904
-----------------------------------------------------------------------------|
Bootstrap
y |
Coef.
Std. Err.
t
P>|t|
[95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------q25
|
chefe |
.1916668
.0123515
15.52
0.000
.1674571
.2158764
idade |
.0345382
.0028787
12.00
0.000
.0288957
.0401806
idade2 | -.0004732
.0000358
-13.20
0.000
-.0005434
-.0004029
educacao |
.0042759
.0045438
0.94
0.347
-.0046301
.013182
ie |
.0020204
.0001243
16.26
0.000
.0017768
.002264
sul |
.2324711
.0140007
16.60
0.000
.2050289
.2599133
sudeste |
.2189086
.0086051
25.44
0.000
.2020423
.235775
qualif1 |
1.07
.0565278
18.93
0.000
.9592022
1.180797
qualif2 |
.8887909
.0358606
24.78
0.000
.8185023
.9590795
qualif3 |
.6395022
.0290045
22.05
0.000
.5826519
.6963525
qualif4 |
.32126
.0300135
10.70
0.000
.2624319
.380088
qualif5 |
.0685503
.0316938
2.16
0.031
.0064289
.1306718
qualif6 |
.394003
.029102
13.54
0.000
.3369615
.4510445
qualif7 |
.322874
.0288738
11.18
0.000
.26628
.3794681
qualif8 |
.2622465
.0379493
6.91
0.000
.187864
.336629
qualif10 |
.3133623
.0260519
12.03
0.000
.2622992
.3644255
posicao2 | -.1192996
.0130142
-9.17
0.000
-.144808
-.0937911
posicao3 | -.0581678
.0170842
-3.40
0.001
-.0916537
-.024682
_cons | -1.363501
.070868
-19.24
0.000
-1.502406
-1.224596
-------------+---------------------------------------------------------------q50
|
chefe |
.2028852
.0103111
19.68
0.000
.182675
.2230954
idade |
.0464784
.0030102
15.44
0.000
.0405781
.0523786
idade2 |
-.000598
.0000379
-15.78
0.000
-.0006723
-.0005237
educacao |
.0203001
.0045916
4.42
0.000
.0113005
.0292998
ie |
.0019948
.0001247
15.99
0.000
.0017504
.0022393
sul |
.2255619
.0180694
12.48
0.000
.190145
.2609788
sudeste |
.2423137
.011339
21.37
0.000
.2200887
.2645387
qualif1 |
1.162114
.0573465
20.26
0.000
1.049712
1.274516
qualif2 |
1.026749
.0468087
21.94
0.000
.9350014
1.118496
qualif3 |
.7171662
.0416672
17.21
0.000
.6354963
.798836
qualif4 |
.4011452
.0493893
8.12
0.000
.3043397
.4979507
qualif5 |
.1312915
.0435711
3.01
0.003
.0458899
.2166932
qualif6 |
.4284299
.0432221
9.91
0.000
.3437123
.5131474
qualif7 |
.4066278
.0453667
8.96
0.000
.3177067
.4955488
qualif8 |
.3482589
.0600981
5.79
0.000
.2304635
.4660543
qualif10 |
.3695628
.0448752
8.24
0.000
.2816051
.4575205
(Continua)
102
posicao2 | -.0614811
.0103839
-5.92
0.000
-.081834
-.0411281
posicao3 |
.0841392
.0164162
5.13
0.000
.0519626
.1163159
_cons | -1.430836
.0655657
-21.82
0.000
-1.559349
-1.302324
-------------+---------------------------------------------------------------q90
|
chefe |
.2179497
.018148
12.01
0.000
.1823787
.2535208
idade |
.0613976
.0049427
12.42
0.000
.0517096
.0710856
idade2 | -.0006914
.0000616
-11.22
0.000
-.0008121
-.0005706
educacao |
.0455726
.0062028
7.35
0.000
.0334148
.0577305
ie |
.0016864
.0001908
8.84
0.000
.0013123
.0020604
sul |
.1443112
.0256913
5.62
0.000
.0939549
.1946675
sudeste |
.1923892
.0188927
10.18
0.000
.1553586
.2294198
qualif1 |
1.319633
.1056506
12.49
0.000
1.112553
1.526714
qualif2 |
1.336784
.0742604
18.00
0.000
1.19123
1.482338
qualif3 |
.8835183
.1036916
8.52
0.000
.6802775
1.086759
qualif4 |
.5399073
.0772269
6.99
0.000
.3885385
.691276
qualif5 |
.2508013
.0742343
3.38
0.001
.1052983
.3963044
qualif6 |
.4236534
.0720655
5.88
0.000
.2824015
.5649054
qualif7 |
.5034824
.0833831
6.04
0.000
.3400473
.6669176
qualif8 |
.4768021
.080149
5.95
0.000
.3197059
.6338982
qualif10 |
.5433494
.06812
7.98
0.000
.4098307
.6768682
posicao2 |
.0723849
.0182964
3.96
0.000
.0365232
.1082467
posicao3 |
.2898233
.0204816
14.15
0.000
.2496783
.3299683
_cons | -1.229018
.1080845
-11.37
0.000
-1.440869
-1.017167
------------------------------------------------------------------------------
Tabela A26. Regressões quantílicas – Homens Brancos (2001)
Simultaneous quantile regression
bootstrap(20) SEs
Number of obs
.25 Pseudo R2
.50 Pseudo R2
.90 Pseudo R2
=
=
=
=
36486
0.2429
0.2851
0.3408
-----------------------------------------------------------------------------|
Bootstrap
y |
Coef.
Std. Err.
t
P>|t|
[95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------q25
|
chefe |
.1895658
.0102634
18.47
0.000
.1694491
.2096824
idade |
.0413173
.0028683
14.40
0.000
.0356953
.0469393
idade2 | -.0004978
.0000355
-14.02
0.000
-.0005673
-.0004282
educacao |
.0307216
.0036874
8.33
0.000
.0234941
.037949
ie |
.0012925
.0000883
14.64
0.000
.0011194
.0014655
sul |
.2249642
.008188
27.47
0.000
.2089156
.2410129
sudeste |
.2657301
.007649
34.74
0.000
.2507378
.2807223
qualif1 |
1.228235
.05435
22.60
0.000
1.121707
1.334762
qualif2 |
.8177048
.0504486
16.21
0.000
.718824
.9165855
qualif3 |
.5486439
.0576061
9.52
0.000
.4357342
.6615535
qualif4 |
.2948974
.0520132
5.67
0.000
.19295
.3968447
qualif5 | -.0410334
.0575724
-0.71
0.476
-.1538769
.0718101
qualif6 |
.3183139
.0486635
6.54
0.000
.2229321
.4136957
qualif7 |
.308182
.0501824
6.14
0.000
.2098231
.4065409
qualif8 |
.1490902
.079263
1.88
0.060
-.0062676
.3044479
qualif10 |
.3625207
.0512522
7.07
0.000
.2620649
.4629764
posicao2 | -.1270599
.0070632
-17.99
0.000
-.1409039
-.1132158
posicao3 | -.1479639
.0107258
-13.80
0.000
-.1689868
-.1269409
_cons | -1.522501
.0855466
-17.80
0.000
-1.690174
-1.354827
-------------+---------------------------------------------------------------q50
|
chefe |
.1901891
.0149718
12.70
0.000
.160844
.2195342
idade |
.0470745
.0029369
16.03
0.000
.041318
.0528309
idade2 | -.0005444
.0000361
-15.08
0.000
-.0006152
-.0004737
educacao |
.0363633
.0035243
10.32
0.000
.0294555
.0432711
ie |
.001513
.0000701
21.58
0.000
.0013756
.0016505
sul |
.1613007
.0103324
15.61
0.000
.1410488
.1815526
sudeste |
.2302503
.0079356
29.01
0.000
.2146962
.2458043
qualif1 |
1.169506
.0389273
30.04
0.000
1.093208
1.245805
(Continua)
103
qualif2 |
.864447
.0285506
30.28
0.000
.8084871
.920407
qualif3 |
.5880692
.0435244
13.51
0.000
.5027601
.6733784
qualif4 |
.3265916
.0379153
8.61
0.000
.2522765
.4009068
qualif5 |
.0239495
.0376445
0.64
0.525
-.0498348
.0977338
qualif6 |
.2836207
.0317346
8.94
0.000
.22142
.3458215
qualif7 |
.2900096
.0318908
9.09
0.000
.2275027
.3525165
qualif8 |
.1649083
.0591047
2.79
0.005
.0490614
.2807552
qualif10 |
.4053168
.0315466
12.85
0.000
.3434846
.467149
posicao2 | -.0482653
.0114952
-4.20
0.000
-.0707962
-.0257344
posicao3 | -.0085604
.0089876
-0.95
0.341
-.0261764
.0090557
_cons |
-1.39321
.0683897
-20.37
0.000
-1.527256
-1.259164
-------------+---------------------------------------------------------------q90
|
chefe |
.2199402
.0191884
11.46
0.000
.1823303
.25755
idade |
.0599773
.0050953
11.77
0.000
.0499904
.0699641
idade2 |
-.000634
.0000567
-11.18
0.000
-.0007451
-.0005229
educacao |
.0585211
.0050303
11.63
0.000
.0486615
.0683807
ie |
.0013193
.0001295
10.19
0.000
.0010656
.0015731
sul |
.0261944
.019301
1.36
0.175
-.0116361
.0640248
sudeste |
.1133128
.019513
5.81
0.000
.0750666
.1515589
qualif1 |
1.147759
.0951082
12.07
0.000
.9613441
1.334174
qualif2 |
1.044273
.082066
12.72
0.000
.8834217
1.205125
qualif3 |
.661827
.0754536
8.77
0.000
.5139358
.8097182
qualif4 |
.4025126
.0699182
5.76
0.000
.2654709
.5395544
qualif5 |
.1612689
.1062622
1.52
0.129
-.0470081
.369546
qualif6 |
.1909556
.0732294
2.61
0.009
.0474238
.3344874
qualif7 |
.2355267
.0708648
3.32
0.001
.0966296
.3744238
qualif8 |
.2463603
.0763248
3.23
0.001
.0967614
.3959592
qualif10 |
.4669799
.0733782
6.36
0.000
.3231565
.6108033
posicao2 |
.1087613
.0127552
8.53
0.000
.0837607
.1337619
posicao3 |
.2594772
.0152722
16.99
0.000
.2295432
.2894111
_cons | -1.055071
.1318563
-8.00
0.000
-1.313513
-.7966284
------------------------------------------------------------------------------
Tabela A27. Regressões quantílicas – Homens Não Brancos (2001)
Simultaneous quantile regression
bootstrap(20) SEs
Number of obs
.25 Pseudo R2
.50 Pseudo R2
.90 Pseudo R2
=
=
=
=
34714
0.1745
0.2090
0.2805
-----------------------------------------------------------------------------|
Bootstrap
y |
Coef.
Std. Err.
t
P>|t|
[95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------q25
|
chefe |
.1184908
.0103582
11.44
0.000
.0981884
.1387933
idade |
.0336808
.002633
12.79
0.000
.02852
.0388416
idade2 | -.0004258
.0000312
-13.67
0.000
-.0004868
-.0003647
educacao |
.002494
.0036178
0.69
0.491
-.004597
.0095851
ie |
.0016112
.000099
16.27
0.000
.0014171
.0018053
sul |
.1910823
.0178471
10.71
0.000
.1561014
.2260632
sudeste |
.1849805
.0069526
26.61
0.000
.1713531
.1986079
qualif1 |
1.143144
.0773352
14.78
0.000
.9915642
1.294723
qualif2 |
.6967879
.0456742
15.26
0.000
.6072649
.7863108
qualif3 |
.4507008
.061875
7.28
0.000
.3294239
.5719778
qualif4 |
.2320539
.0528188
4.39
0.000
.1285272
.3355805
qualif5 |
-.075559
.0467026
-1.62
0.106
-.1670976
.0159796
qualif6 |
.2581196
.0495931
5.20
0.000
.1609155
.3553236
qualif7 |
.2637759
.0476467
5.54
0.000
.1703868
.3571649
qualif8 |
.0568097
.0599047
0.95
0.343
-.0606053
.1742248
qualif10 |
.2445546
.0527973
4.63
0.000
.1410702
.348039
posicao2 | -.1641236
.0080212
-20.46
0.000
-.1798454
-.1484017
posicao3 | -.2352868
.013815
-17.03
0.000
-.2623646
-.2082089
_cons | -1.164136
.0847484
-13.74
0.000
-1.330245
-.9980263
(Continua)
104
-------------+---------------------------------------------------------------q50
|
chefe |
.1412041
.0124951
11.30
0.000
.1167134
.1656949
idade |
.0368121
.002376
15.49
0.000
.0321552
.0414691
idade2 | -.0004436
.0000282
-15.75
0.000
-.0004988
-.0003884
educacao |
.0055881
.0028511
1.96
0.050
-2.27e-07
.0111764
ie |
.0019144
.0000848
22.56
0.000
.0017481
.0020806
sul |
.1660232
.0176389
9.41
0.000
.1314504
.200596
sudeste |
.1842657
.0090158
20.44
0.000
.1665945
.2019369
qualif1 |
1.130303
.0495439
22.81
0.000
1.033195
1.227411
qualif2 |
.7645588
.0421605
18.13
0.000
.6819228
.8471947
qualif3 |
.5037485
.0475688
10.59
0.000
.4105121
.5969849
qualif4 |
.2085038
.0492672
4.23
0.000
.1119385
.3050692
qualif5 | -.0688501
.0489265
-1.41
0.159
-.1647477
.0270475
qualif6 |
.2098807
.0431799
4.86
0.000
.1252468
.2945146
qualif7 |
.2456057
.0468083
5.25
0.000
.1538598
.3373515
qualif8 |
.0915024
.0548866
1.67
0.096
-.0160772
.199082
qualif10 |
.2522122
.0464165
5.43
0.000
.1612344
.34319
posicao2 | -.0872916
.0079193
-11.02
0.000
-.1028136
-.0717696
posicao3 | -.0800099
.0146527
-5.46
0.000
-.1087297
-.0512901
_cons | -1.023437
.0709275
-14.43
0.000
-1.162457
-.8844171
-------------+---------------------------------------------------------------q90
|
chefe |
.1539691
.0189616
8.12
0.000
.1168037
.1911344
idade |
.0580623
.0048072
12.08
0.000
.0486401
.0674845
idade2 | -.0006308
.000061
-10.33
0.000
-.0007504
-.0005111
educacao |
.0302346
.0045571
6.63
0.000
.0213026
.0391666
ie |
.0017989
.0001517
11.86
0.000
.0015016
.0020962
sul |
.0240849
.0237361
1.01
0.310
-.0224386
.0706084
sudeste |
.1255638
.0160807
7.81
0.000
.094045
.1570826
qualif1 |
1.282222
.0929745
13.79
0.000
1.099989
1.464455
qualif2 |
1.068881
.0738166
14.48
0.000
.9241987
1.213564
qualif3 |
.7121789
.0865655
8.23
0.000
.5425077
.8818501
qualif4 |
.4322047
.066459
6.50
0.000
.301943
.5624664
qualif5 |
.1187983
.0622411
1.91
0.056
-.0031963
.240793
qualif6 |
.2653709
.0646289
4.11
0.000
.1386961
.3920457
qualif7 |
.3454585
.0681503
5.07
0.000
.2118817
.4790352
qualif8 |
.2470554
.0719426
3.43
0.001
.1060456
.3880653
qualif10 |
.5550911
.0775352
7.16
0.000
.4031197
.7070626
posicao2 |
.0381827
.0148434
2.57
0.010
.0090892
.0672762
posicao3 |
.1365336
.0155407
8.79
0.000
.1060733
.1669939
_cons | -1.064581
.1023495
-10.40
0.000
-1.265189
-.8639727
------------------------------------------------------------------------------
Tabela A28. Regressões quantílicas – Mulheres Brancas (1987)
Simultaneous quantile regression
bootstrap(20) SEs
Number of obs
.25 Pseudo R2
.50 Pseudo R2
.90 Pseudo R2
=
=
=
=
16991
0.2954
0.3342
0.3373
-----------------------------------------------------------------------------|
Bootstrap
y |
Coef.
Std. Err.
t
P>|t|
[95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------q25
|
chefe |
.0253591
.0135759
1.87
0.062
-.0012511
.0519692
idade |
.0668898
.004142
16.15
0.000
.058771
.0750087
idade2 | -.0008216
.0000524
-15.68
0.000
-.0009244
-.0007189
educacao |
.0603822
.0059593
10.13
0.000
.0487013
.0720631
ie |
.0011558
.0001357
8.52
0.000
.0008899
.0014217
sul |
.2245745
.0203705
11.02
0.000
.1846462
.2645028
sudeste |
.244958
.0210633
11.63
0.000
.2036717
.2862442
qualif1 |
1.062455
.0528012
20.12
0.000
.9589592
1.165951
qualif2 |
.7480378
.0289444
25.84
0.000
.6913038
.8047717
qualif3 |
.8003987
.0401647
19.93
0.000
.7216716
.8791257
qualif4 |
.4311295
.0246073
17.52
0.000
.3828966
.4793623
qualif5 |
.3819496
.0363647
10.50
0.000
.310671
.4532282
(Continua)
105
qualif6 |
.3501787
.0303541
11.54
0.000
.2906816
.4096758
qualif7 |
.2832248
.0344622
8.22
0.000
.2156754
.3507742
qualif8 |
.6129641
.0783298
7.83
0.000
.4594296
.7664986
qualif10 |
.5405495
.0505018
10.70
0.000
.4415607
.6395382
posicao2 | -.1866568
.0166941
-11.18
0.000
-.219379
-.1539345
posicao3 | -.1093188
.0256198
-4.27
0.000
-.1595362
-.0591014
_cons |
-2.35049
.0854158
-27.52
0.000
-2.517914
-2.183066
-------------+---------------------------------------------------------------q50
|
chefe |
.0339835
.0198179
1.71
0.086
-.0048617
.0728287
idade |
.0674642
.0041528
16.25
0.000
.0593242
.0756041
idade2 | -.0008071
.000059
-13.69
0.000
-.0009227
-.0006916
educacao |
.0604876
.0064874
9.32
0.000
.0477715
.0732036
ie |
.0012093
.0001472
8.22
0.000
.0009208
.0014978
sul |
.1440086
.0166366
8.66
0.000
.1113991
.1766181
sudeste |
.2117872
.0168492
12.57
0.000
.1787609
.2448135
qualif1 |
1.098451
.0428197
25.65
0.000
1.01452
1.182382
qualif2 |
.7982773
.0316549
25.22
0.000
.7362303
.8603242
qualif3 |
.8702882
.0409911
21.23
0.000
.7899414
.9506349
qualif4 |
.4761326
.0266623
17.86
0.000
.4238717
.5283934
qualif5 |
.3140165
.0480296
6.54
0.000
.2198735
.4081596
qualif6 |
.3105015
.0329972
9.41
0.000
.2458235
.3751795
qualif7 |
.2232863
.0258781
8.63
0.000
.1725625
.2740101
qualif8 |
.6967085
.0650804
10.71
0.000
.5691442
.8242727
qualif10 |
.6126429
.0339327
18.05
0.000
.5461313
.6791545
posicao2 | -.1406838
.02435
-5.78
0.000
-.1884122
-.0929554
posicao3 |
.0730882
.0247478
2.95
0.003
.0245799
.1215965
_cons | -1.993372
.076343
-26.11
0.000
-2.143012
-1.843732
-------------+---------------------------------------------------------------q90
|
chefe |
.0381804
.0226378
1.69
0.092
-.0061921
.0825529
idade |
.0633889
.0056312
11.26
0.000
.0523512
.0744267
idade2 | -.0006963
.0000711
-9.79
0.000
-.0008357
-.000557
educacao |
.0508171
.0081884
6.21
0.000
.0347671
.0668672
ie |
.0015388
.0002164
7.11
0.000
.0011146
.0019629
sul |
.0044233
.0314567
0.14
0.888
-.0572351
.0660818
sudeste |
.1133989
.0267163
4.24
0.000
.0610322
.1657656
qualif1 |
1.179781
.0583963
20.20
0.000
1.065318
1.294243
qualif2 |
.9152109
.0622054
14.71
0.000
.793282
1.03714
qualif3 |
1.094851
.0607464
18.02
0.000
.9757817
1.21392
qualif4 |
.6562578
.039374
16.67
0.000
.5790806
.733435
qualif5 |
.3363423
.0640459
5.25
0.000
.2108057
.4618789
qualif6 |
.270407
.0338743
7.98
0.000
.2040098
.3368042
qualif7 |
.2224588
.037511
5.93
0.000
.1489333
.2959842
qualif8 |
.8324514
.0876859
9.49
0.000
.660578
1.004325
qualif10 |
.7701845
.064768
11.89
0.000
.6432326
.8971364
posicao2 | -.0170925
.0304586
-0.56
0.575
-.0767945
.0426095
posicao3 |
.3584104
.033504
10.70
0.000
.292739
.4240817
_cons | -1.247035
.1101512
-11.32
0.000
-1.462942
-1.031127
------------------------------------------------------------------------------
Tabela A29. Regressões quantílicas – Mulheres Não-Brancas (1987)
Simultaneous quantile regression
bootstrap(20) SEs
Number of obs
.25 Pseudo R2
.50 Pseudo R2
.90 Pseudo R2
=
=
=
=
13181
0.2586
0.2744
0.3392
-----------------------------------------------------------------------------|
Bootstrap
y |
Coef.
Std. Err.
t
P>|t|
[95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------q25
|
chefe |
.0238574
.0172775
1.38
0.167
-.0100091
.0577239
idade |
.0528414
.0042997
12.29
0.000
.0444134
.0612694
idade2 | -.0006558
.0000554
-11.83
0.000
-.0007644
-.0005471
educacao |
.0313159
.0087499
3.58
0.000
.0141648
.048467
ie |
.0015131
.0002701
5.60
0.000
.0009836
.0020426
(Continua)
106
sul |
.2600909
.0288726
9.01
0.000
.2034965
.3166854
sudeste |
.1828621
.011328
16.14
0.000
.1606577
.2050666
qualif1 |
1.252913
.0918563
13.64
0.000
1.072861
1.432965
qualif2 |
.7665585
.0449331
17.06
0.000
.6784831
.8546339
qualif3 |
.9137611
.0563913
16.20
0.000
.8032259
1.024296
qualif4 |
.4848869
.0293063
16.55
0.000
.4274423
.5423316
qualif5 |
.343406
.0428291
8.02
0.000
.2594549
.4273572
qualif6 |
.334757
.0275858
12.14
0.000
.2806849
.388829
qualif7 |
.3468219
.0279683
12.40
0.000
.2920001
.4016438
qualif8 |
.8184461
.0985931
8.30
0.000
.6251895
1.011703
qualif10 |
.5797392
.0501874
11.55
0.000
.4813647
.6781137
posicao2 | -.2880444
.0184913
-15.58
0.000
-.32429
-.2517988
posicao3 |
-.306232
.0366179
-8.36
0.000
-.3780083
-.2344557
_cons | -2.032572
.080696
-25.19
0.000
-2.190748
-1.874397
-------------+---------------------------------------------------------------q50
|
chefe |
.0189699
.0194665
0.97
0.330
-.0191874
.0571271
idade |
.0563822
.0035042
16.09
0.000
.0495135
.0632509
idade2 | -.0006897
.0000431
-15.99
0.000
-.0007743
-.0006052
educacao |
.0311512
.0076938
4.05
0.000
.0160703
.0462321
ie |
.0015878
.0001757
9.04
0.000
.0012434
.0019322
sul |
.1868142
.0241753
7.73
0.000
.1394271
.2342014
sudeste |
.1645493
.0093878
17.53
0.000
.1461479
.1829507
qualif1 |
1.345558
.0666522
20.19
0.000
1.21491
1.476206
qualif2 |
.8252954
.0386672
21.34
0.000
.7495021
.9010888
qualif3 |
.9562155
.0654866
14.60
0.000
.8278523
1.084579
qualif4 |
.5192057
.0283639
18.31
0.000
.4636084
.574803
qualif5 |
.259749
.0380718
6.82
0.000
.1851229
.3343751
qualif6 |
.257378
.0221886
11.60
0.000
.2138851
.3008709
qualif7 |
.2899772
.0216726
13.38
0.000
.2474958
.3324586
qualif8 |
.74744
.0576508
12.96
0.000
.6344361
.860444
qualif10 |
.6015771
.04559
13.20
0.000
.5122141
.69094
posicao2 | -.1881086
.0171211
-10.99
0.000
-.2216685
-.1545487
posicao3 |
.0135903
.0231604
0.59
0.557
-.0318073
.0589879
_cons | -1.751159
.0797282
-21.96
0.000
-1.907438
-1.594881
-------------+---------------------------------------------------------------q90
|
chefe | -.0007632
.033141
-0.02
0.982
-.0657243
.0641979
idade |
.0525029
.0076662
6.85
0.000
.037476
.0675297
idade2 | -.0005949
.0000948
-6.28
0.000
-.0007806
-.0004091
educacao |
.034046
.0082026
4.15
0.000
.0179678
.0501242
ie |
.0016585
.0002619
6.33
0.000
.0011452
.0021718
sul |
.0642902
.0338441
1.90
0.058
-.0020492
.1306296
sudeste |
.128623
.0267587
4.81
0.000
.0761721
.1810738
qualif1 |
1.474483
.0796839
18.50
0.000
1.318291
1.630675
qualif2 |
.9877512
.0533255
18.52
0.000
.8832255
1.092277
qualif3 |
1.164324
.0617047
18.87
0.000
1.043374
1.285274
qualif4 |
.7000353
.053221
13.15
0.000
.5957144
.8043561
qualif5 |
.3480888
.0667035
5.22
0.000
.2173403
.4788373
qualif6 |
.2635104
.0373103
7.06
0.000
.1903767
.336644
qualif7 |
.3051587
.0344874
8.85
0.000
.2375585
.372759
qualif8 |
.8801793
.0932133
9.44
0.000
.6974678
1.062891
qualif10 |
.7313993
.0570379
12.82
0.000
.6195968
.8432019
posicao2 | -.0903582
.0265082
-3.41
0.001
-.1423181
-.0383983
posicao3 |
.3169941
.0340945
9.30
0.000
.2501639
.3838243
_cons | -1.079768
.1488059
-7.26
0.000
-1.371449
-.788087
------------------------------------------------------------------------------
107
Tabela A30. Regressões quantílicas – Mulheres Brancas (1995)
Simultaneous quantile regression
bootstrap(20) SEs
Number of obs
.25 Pseudo R2
.50 Pseudo R2
.90 Pseudo R2
=
=
=
=
22469
0.2574
0.2913
0.3067
-----------------------------------------------------------------------------|
Bootstrap
y |
Coef.
Std. Err.
t
P>|t|
[95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------q25
|
chefe |
.0241986
.0166161
1.46
0.145
-.0083701
.0567674
idade |
.0437895
.0033258
13.17
0.000
.0372707
.0503083
idade2 | -.0004624
.0000391
-11.83
0.000
-.0005389
-.0003858
educacao |
.0585765
.0046282
12.66
0.000
.0495048
.0676481
ie |
.0005518
.0001171
4.71
0.000
.0003224
.0007813
sul |
.2925712
.0109303
26.77
0.000
.271147
.3139954
sudeste |
.2872948
.010514
27.32
0.000
.2666865
.307903
qualif1 |
1.144142
.0301689
37.92
0.000
1.085009
1.203275
qualif2 |
.6865411
.0218211
31.46
0.000
.6437702
.729312
qualif3 |
.7028196
.0565801
12.42
0.000
.5919187
.8137204
qualif4 |
.3005549
.0160092
18.77
0.000
.2691758
.331934
qualif5 |
.1209021
.0391999
3.08
0.002
.0440675
.1977366
qualif6 |
.20246
.0156224
12.96
0.000
.171839
.2330809
qualif7 |
.1755413
.020749
8.46
0.000
.1348719
.2162107
qualif8 |
.4262957
.0455826
9.35
0.000
.3369506
.5156408
qualif10 |
.4017136
.0397906
10.10
0.000
.3237213
.4797059
posicao2 | -.0783159
.0114233
-6.86
0.000
-.1007063
-.0559255
posicao3 | -.0502652
.0206921
-2.43
0.015
-.0908232
-.0097073
_cons | -1.759017
.0662581
-26.55
0.000
-1.888887
-1.629146
-------------+---------------------------------------------------------------q50
|
chefe |
.0317127
.0120252
2.64
0.008
.0081426
.0552829
idade |
.0537417
.0040795
13.17
0.000
.0457456
.0617377
idade2 | -.0005695
.000052
-10.95
0.000
-.0006715
-.0004676
educacao |
.0673944
.0033941
19.86
0.000
.0607417
.0740471
ie |
.0005269
.0001073
4.91
0.000
.0003166
.0007372
sul |
.2585382
.0187855
13.76
0.000
.2217173
.295359
sudeste |
.2653414
.0131833
20.13
0.000
.2395013
.2911815
qualif1 |
1.142612
.0325683
35.08
0.000
1.078776
1.206449
qualif2 |
.6753632
.0253303
26.66
0.000
.625714
.7250124
qualif3 |
.8322317
.050045
16.63
0.000
.7341399
.9303234
qualif4 |
.3278006
.0183027
17.91
0.000
.291926
.3636753
qualif5 |
.1085018
.060539
1.79
0.073
-.0101588
.2271624
qualif6 |
.1530573
.0144805
10.57
0.000
.1246745
.1814401
qualif7 |
.1696642
.0238597
7.11
0.000
.1228975
.216431
qualif8 |
.4056961
.0354018
11.46
0.000
.3363061
.4750861
qualif10 |
.4340304
.0373442
11.62
0.000
.3608331
.5072277
posicao2 | -.0519969
.0137282
-3.79
0.000
-.0789051
-.0250887
posicao3 |
.146877
.0238865
6.15
0.000
.1000579
.1936962
_cons | -1.655626
.0723997
-22.87
0.000
-1.797535
-1.513718
-------------+---------------------------------------------------------------q90
|
chefe |
.0524755
.0193933
2.71
0.007
.0144632
.0904877
idade |
.0659394
.005715
11.54
0.000
.0547376
.0771411
idade2 | -.0006977
.0000671
-10.40
0.000
-.0008291
-.0005662
educacao |
.0732982
.0083964
8.73
0.000
.0568407
.0897557
ie |
.000758
.0002062
3.68
0.000
.0003538
.0011622
sul |
.1602819
.018234
8.79
0.000
.1245419
.1960219
sudeste |
.1761095
.0233186
7.55
0.000
.1304034
.2218157
qualif1 |
1.038442
.048841
21.26
0.000
.9427107
1.134174
qualif2 |
.6567421
.0479533
13.70
0.000
.5627503
.750734
qualif3 |
.7750008
.0527339
14.70
0.000
.6716386
.8783629
qualif4 |
.3118082
.0420993
7.41
0.000
.2292906
.3943259
qualif5 |
.06084
.099404
0.61
0.541
-.1339988
.2556788
qualif6 | -.0232369
.029074
-0.80
0.424
-.0802241
.0337502
qualif7 |
.0195978
.0331765
0.59
0.555
-.0454304
.084626
(Continua)
108
qualif8 |
.4134982
.0566928
7.29
0.000
.3023763
.52462
qualif10 |
.495936
.0593656
8.35
0.000
.3795752
.6122967
posicao2 |
.1571359
.0213766
7.35
0.000
.1152363
.1990355
posicao3 |
.4165829
.0296329
14.06
0.000
.3585003
.4746655
_cons |
-1.12478
.1168079
-9.63
0.000
-1.353732
-.8958287
------------------------------------------------------------------------------
Tabela A31. Regressões quantílicas – Mulheres Não-Brancas (1995)
Simultaneous quantile regression
bootstrap(20) SEs
Number of obs
.25 Pseudo R2
.50 Pseudo R2
.90 Pseudo R2
=
=
=
=
17425
0.1980
0.2365
0.2689
-----------------------------------------------------------------------------|
Bootstrap
y |
Coef.
Std. Err.
t
P>|t|
[95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------q25
|
chefe |
.0330586
.0139619
2.37
0.018
.0056918
.0604254
idade |
.030002
.0028816
10.41
0.000
.0243539
.0356501
idade2 | -.0003574
.0000399
-8.95
0.000
-.0004357
-.0002791
educacao |
.0141986
.0064636
2.20
0.028
.0015293
.0268678
ie |
.0012902
.0001729
7.46
0.000
.0009513
.0016291
sul |
.3396674
.0221358
15.34
0.000
.296279
.3830559
sudeste |
.238261
.0138582
17.19
0.000
.2110974
.2654245
qualif1 |
1.087096
.0461539
23.55
0.000
.9966299
1.177562
qualif2 |
.6590526
.0196451
33.55
0.000
.6205463
.6975589
qualif3 |
.7613704
.0649966
11.71
0.000
.6339705
.8887704
qualif4 |
.3414921
.013224
25.82
0.000
.3155716
.3674125
qualif5 |
.0585495
.0468075
1.25
0.211
-.0331979
.1502968
qualif6 |
.2294481
.016114
14.24
0.000
.197863
.2610332
qualif7 |
.2380042
.0154701
15.38
0.000
.2076812
.2683272
qualif8 |
.4377549
.0393908
11.11
0.000
.3605449
.5149649
qualif10 |
.3190372
.021913
14.56
0.000
.2760856
.3619888
posicao2 | -.0705184
.0087703
-8.04
0.000
-.0877092
-.0533277
posicao3 | -.0941171
.0131644
-7.15
0.000
-.1199206
-.0683135
_cons | -1.389514
.0590317
-23.54
0.000
-1.505222
-1.273806
-------------+---------------------------------------------------------------q50
|
chefe |
.011441
.0157487
0.73
0.468
-.0194281
.04231
idade |
.0428948
.0036117
11.88
0.000
.0358156
.0499741
idade2 | -.0004948
.0000454
-10.91
0.000
-.0005837
-.0004059
educacao |
.0234853
.0035554
6.61
0.000
.0165164
.0304542
ie |
.0012317
.0001099
11.21
0.000
.0010163
.0014471
sul |
.3768057
.017167
21.95
0.000
.3431567
.4104547
sudeste |
.2821653
.0139393
20.24
0.000
.2548428
.3094879
qualif1 |
1.280292
.0489687
26.15
0.000
1.184308
1.376275
qualif2 |
.7240815
.0172439
41.99
0.000
.6902818
.7578812
qualif3 |
.967314
.0855837
11.30
0.000
.7995614
1.135067
qualif4 |
.4017422
.0157515
25.51
0.000
.3708677
.4326167
qualif5 |
.1030137
.0361181
2.85
0.004
.0322186
.1738087
qualif6 |
.2254491
.0208271
10.82
0.000
.1846258
.2662723
qualif7 |
.2332955
.016093
14.50
0.000
.2017516
.2648393
qualif8 |
.5170896
.031525
16.40
0.000
.4552975
.5788818
qualif10 |
.4079114
.029274
13.93
0.000
.3505315
.4652913
posicao2 | -.0140379
.0144273
-0.97
0.331
-.0423168
.0142409
posicao3 |
.0785385
.018483
4.25
0.000
.0423099
.114767
_cons | -1.425184
.065492
-21.76
0.000
-1.553555
-1.296813
-------------+---------------------------------------------------------------q90
|
chefe |
.0121911
.0219964
0.55
0.579
-.0309241
.0553062
idade |
.0656207
.0060442
10.86
0.000
.0537735
.077468
idade2 | -.0006809
.0000763
-8.92
0.000
-.0008305
-.0005314
educacao |
.0471136
.0074763
6.30
0.000
.0324592
.061768
ie |
.0010921
.0001975
5.53
0.000
.000705
.0014792
sul |
.3589669
.0313735
11.44
0.000
.2974717
.4204622
(Continua)
109
sudeste |
.3087765
.0185281
16.67
0.000
.2724595
.3450934
qualif1 |
1.235685
.0893739
13.83
0.000
1.060503
1.410866
qualif2 |
.6771186
.0372598
18.17
0.000
.6040856
.7501516
qualif3 |
.9714288
.0877358
11.07
0.000
.7994579
1.1434
qualif4 |
.3814728
.0300524
12.69
0.000
.322567
.4403785
qualif5 | -.0452491
.1342277
-0.34
0.736
-.3083488
.2178505
qualif6 |
.0070141
.0426203
0.16
0.869
-.0765259
.0905541
qualif7 |
.0851151
.032982
2.58
0.010
.0204671
.1497631
qualif8 |
.4246843
.0516423
8.22
0.000
.3234603
.5259084
qualif10 |
.5105873
.0694227
7.35
0.000
.3745119
.6466627
posicao2 |
.1531112
.0206247
7.42
0.000
.1126847
.1935377
posicao3 |
.4587621
.0429367
10.68
0.000
.3746019
.5429223
_cons | -1.296627
.116607
-11.12
0.000
-1.525189
-1.068066
------------------------------------------------------------------------------
Tabela A32. Regressões quantílicas – Mulheres Brancas (2001)
Simultaneous quantile regression
bootstrap(20) SEs
Number of obs
.25 Pseudo R2
.50 Pseudo R2
.90 Pseudo R2
=
=
=
=
27479
0.2472
0.2869
0.3117
-----------------------------------------------------------------------------|
Bootstrap
y |
Coef.
Std. Err.
t
P>|t|
[95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------q25
|
chefe | -.0079391
.0131102
-0.61
0.545
-.0336357
.0177575
idade |
.0492921
.0042734
11.53
0.000
.0409159
.0576682
idade2 | -.0005295
.0000511
-10.36
0.000
-.0006297
-.0004293
educacao |
.0470888
.0047204
9.98
0.000
.0378367
.0563409
ie |
.0005193
.0001391
3.73
0.000
.0002466
.000792
sul |
.2544247
.0146159
17.41
0.000
.2257768
.2830726
sudeste |
.2708841
.0121578
22.28
0.000
.2470543
.294714
qualif1 |
1.152915
.0335707
34.34
0.000
1.087115
1.218715
qualif2 |
.7408882
.0228568
32.41
0.000
.6960877
.7856886
qualif3 |
.7126843
.0362025
19.69
0.000
.6417257
.783643
qualif4 |
.3013865
.0153995
19.57
0.000
.2712028
.3315702
qualif5 | -.0355137
.0554052
-0.64
0.522
-.1441107
.0730833
qualif6 |
.180571
.015596
11.58
0.000
.1500021
.2111399
qualif7 |
.2107909
.0106733
19.75
0.000
.1898708
.2317111
qualif8 |
.1786355
.0508008
3.52
0.000
.0790634
.2782076
qualif10 |
.3231523
.020487
15.77
0.000
.2829969
.3633078
posicao2 | -.1080086
.0080527
-13.41
0.000
-.1237924
-.0922249
posicao3 | -.2105552
.0137331
-15.33
0.000
-.2374726
-.1836377
_cons | -1.737274
.0882974
-19.68
0.000
-1.910341
-1.564207
-------------+---------------------------------------------------------------q50
|
chefe |
.0267255
.0133143
2.01
0.045
.0006288
.0528223
idade |
.0477089
.0031842
14.98
0.000
.0414677
.05395
idade2 | -.0004956
.0000361
-13.72
0.000
-.0005663
-.0004248
educacao |
.051469
.0039368
13.07
0.000
.0437527
.0591853
ie |
.0006391
.0000911
7.02
0.000
.0004606
.0008176
sul |
.1959902
.0128322
15.27
0.000
.1708385
.221142
sudeste |
.24278
.0149452
16.24
0.000
.2134867
.2720734
qualif1 |
1.173016
.0359454
32.63
0.000
1.102562
1.243471
qualif2 |
.7407903
.0202729
36.54
0.000
.7010543
.7805262
qualif3 |
.800337
.0465649
17.19
0.000
.7090674
.8916066
qualif4 |
.2799582
.0162434
17.24
0.000
.2481204
.3117961
qualif5 | -.0452087
.0304064
-1.49
0.137
-.1048067
.0143894
qualif6 |
.1053605
.0175159
6.02
0.000
.0710284
.1396926
qualif7 |
.1540798
.0127813
12.06
0.000
.1290277
.1791319
qualif8 |
.2187699
.0366142
5.98
0.000
.1470043
.2905355
qualif10 |
.3735274
.0229286
16.29
0.000
.3285861
.4184687
posicao2 | -.0447898
.0102328
-4.38
0.000
-.0648465
-.024733
posicao3 |
.003526
.0150761
0.23
0.815
-.0260239
.033076
(Continua)
110
_cons |
-1.44927
.0623387
-23.25
0.000
-1.571457
-1.327083
-------------+---------------------------------------------------------------q90
|
chefe |
.0400872
.0188657
2.12
0.034
.0031094
.077065
idade |
.0609827
.0045906
13.28
0.000
.0519849
.0699805
idade2 | -.0005655
.0000599
-9.44
0.000
-.0006829
-.0004481
educacao |
.066724
.0059508
11.21
0.000
.0550601
.0783878
ie |
.0006924
.0001442
4.80
0.000
.0004098
.000975
sul |
.085031
.0189989
4.48
0.000
.0477922
.1222697
sudeste |
.1572058
.0162399
9.68
0.000
.1253748
.1890367
qualif1 |
1.209291
.0490749
24.64
0.000
1.113102
1.30548
qualif2 |
.7476491
.0360401
20.74
0.000
.6770088
.8182895
qualif3 |
.78714
.0476907
16.51
0.000
.6936638
.8806162
qualif4 |
.3004953
.0319775
9.40
0.000
.2378178
.3631727
qualif5 | -.0095711
.0494974
-0.19
0.847
-.1065885
.0874463
qualif6 | -.0667849
.0215293
-3.10
0.002
-.1089835
-.0245864
qualif7 |
.0050305
.0276665
0.18
0.856
-.0491972
.0592582
qualif8 |
.2418972
.0815204
2.97
0.003
.0821132
.4016812
qualif10 |
.4776084
.0504774
9.46
0.000
.3786702
.5765466
posicao2 |
.1177433
.0214429
5.49
0.000
.0757142
.1597724
posicao3 |
.3648379
.0389922
9.36
0.000
.2884112
.4412647
_cons | -1.161241
.0964954
-12.03
0.000
-1.350377
-.9721048
------------------------------------------------------------------------------
Tabela A33. Regressões quantílicas – Mulheres Não-Brancas (2001)
Simultaneous quantile regression
bootstrap(20) SEs
Number of obs
.25 Pseudo R2
.50 Pseudo R2
.90 Pseudo R2
=
=
=
=
22638
0.1950
0.2146
0.2566
-----------------------------------------------------------------------------|
Bootstrap
y |
Coef.
Std. Err.
t
P>|t|
[95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------q25
|
chefe | -.0030053
.0103869
-0.29
0.772
-.0233643
.0173537
idade |
.0414764
.0037805
10.97
0.000
.0340663
.0488865
idade2 | -.0004261
.0000422
-10.10
0.000
-.0005088
-.0003434
educacao |
.0312958
.0051258
6.11
0.000
.0212489
.0413427
ie |
.0004456
.0001248
3.57
0.000
.0002009
.0006903
sul |
.2180005
.0240731
9.06
0.000
.1708155
.2651855
sudeste |
.2324682
.0127464
18.24
0.000
.2074845
.257452
qualif1 |
1.090346
.0534716
20.39
0.000
.9855383
1.195154
qualif2 |
.7377355
.0211718
34.85
0.000
.6962374
.7792337
qualif3 |
.6259172
.0364396
17.18
0.000
.5544931
.6973412
qualif4 |
.3185546
.0191346
16.65
0.000
.2810495
.3560598
qualif5 | -.2501539
.0576637
-4.34
0.000
-.3631788
-.1371291
qualif6 |
.1580542
.0185341
8.53
0.000
.121726
.1943823
qualif7 |
.2638534
.0149455
17.65
0.000
.2345593
.2931475
qualif8 |
.3170633
.0342535
9.26
0.000
.249924
.3842025
qualif10 |
.3000838
.0160608
18.68
0.000
.2686035
.3315642
posicao2 | -.1484851
.0104693
-14.18
0.000
-.1690056
-.1279645
posicao3 | -.4764846
.0344772
-13.82
0.000
-.5440622
-.408907
_cons | -1.509974
.0824866
-18.31
0.000
-1.671654
-1.348295
-------------+---------------------------------------------------------------q50
|
chefe |
.0024802
.0122943
0.20
0.840
-.0216175
.0265778
idade |
.0309067
.0043627
7.08
0.000
.0223556
.0394579
idade2 | -.0003145
.0000518
-6.07
0.000
-.0004161
-.000213
educacao |
.0184326
.0045794
4.03
0.000
.0094567
.0274085
ie |
.0009402
.0001317
7.14
0.000
.0006821
.0011984
sul |
.2358416
.0200839
11.74
0.000
.1964757
.2752074
sudeste |
.2273172
.0105272
21.59
0.000
.2066831
.2479512
qualif1 |
1.22383
.0550967
22.21
0.000
1.115837
1.331824
qualif2 |
.7793662
.0175282
44.46
0.000
.7450097
.8137227
qualif3 |
.7030696
.0513073
13.70
0.000
.6025038
.8036353
(Continua)
111
qualif4 |
.3157276
.0188817
16.72
0.000
.2787182
.352737
qualif5 | -.1597753
.0385662
-4.14
0.000
-.2353677
-.0841829
qualif6 |
.1324232
.0242867
5.45
0.000
.0848195
.1800269
qualif7 |
.2306273
.0148223
15.56
0.000
.2015745
.2596801
qualif8 |
.2742065
.0416597
6.58
0.000
.1925507
.3558624
qualif10 |
.3090851
.0219906
14.06
0.000
.265982
.3521881
posicao2 | -.0583247
.0089587
-6.51
0.000
-.0758844
-.040765
posicao3 | -.1407491
.0311961
-4.51
0.000
-.2018956
-.0796027
_cons | -1.038736
.0868054
-11.97
0.000
-1.20888
-.8685912
-------------+---------------------------------------------------------------q90
|
chefe |
.0423004
.0249897
1.69
0.091
-.0066811
.0912818
idade |
.048426
.006337
7.64
0.000
.036005
.0608469
idade2 | -.0004897
.0000697
-7.03
0.000
-.0006263
-.0003532
educacao |
.0288933
.0085637
3.37
0.001
.0121079
.0456788
ie |
.0011101
.0002062
5.38
0.000
.000706
.0015142
sul |
.2277917
.0410463
5.55
0.000
.147338
.3082453
sudeste |
.2405126
.0174211
13.81
0.000
.2063661
.2746591
qualif1 |
1.341356
.0793273
16.91
0.000
1.185869
1.496843
qualif2 |
.7535689
.032032
23.53
0.000
.690784
.8163539
qualif3 |
.8233576
.082476
9.98
0.000
.661699
.9850163
qualif4 |
.3596607
.0313709
11.46
0.000
.2981716
.4211497
qualif5 | -.2947861
.0646918
-4.56
0.000
-.4215864
-.1679857
qualif6 | -.0269153
.0277205
-0.97
0.332
-.0812495
.0274188
qualif7 |
.0999076
.0298116
3.35
0.001
.0414747
.1583404
qualif8 |
.2375608
.0476006
4.99
0.000
.1442603
.3308613
qualif10 |
.4541753
.0559799
8.11
0.000
.344451
.5638997
posicao2 |
.1383472
.0162657
8.51
0.000
.1064653
.1702292
posicao3 |
.3677775
.0316705
11.61
0.000
.3057012
.4298539
_cons | -.8836846
.1287688
-6.86
0.000
-1.13608
-.631289
------------------------------------------------------------------------------
112
Tabela A34. Testes F de significância
1987
25º
50º
90º
25º
50º
90º
25º
50º
90º
25º
50º
90º
F (gl 1, gl2)
F( 18, 28249) 10342.17
Prob > F
0
F( 18, 28249) 65549.1
Prob > F
0
F( 18, 28249) 34868.99
1995
Homens Brancos
F (gl 1, gl2)
F( 18, 32326) 13627.4
Prob > F
0
F( 18, 32326) 4708.92
Prob > F
0
F( 18, 32326) 5676.31
F (gl 1, gl2)
F( 18, 36467) 5728.31
Prob > F
0
F( 18, 36467) 13175.57
Prob > F
0
F( 18, 36467) 4464.48
Prob > F
Prob > F
Prob > F
0
0
2001
0
F( 18, 22050) 4185.65
Prob > F
0
F( 18, 22050) 2808.88
Prob > F
0
F( 18, 22050) 6863.78
Homens Não-Brancos
F( 18, 27241) 3010.82
Prob > F
0
F( 18, 27241) 14715.16
Prob > F
0
F( 18, 27241) 46695.01
F( 18, 34695) 446825.4
Prob > F
0
F( 18, 34695) 28610.58
Prob > F
0
F( 18, 34695) 26216.4
Prob > F
Prob > F
Prob > F
0
0
0
F( 18, 16972) 7714.6
Prob > F
0
F( 18, 16972) 9222.14
Prob > F
0
F( 18, 16972) 6319.44
Mulheres Brancas
F( 18, 22450) 5103.57
Prob > F
0
F( 18, 22450) 9021.84
Prob > F
0
F( 18, 22450) 1436.77
F( 18, 27460) 2255.21
Prob > F
0
F( 18, 27460) 6080.06
Prob > F
0
F( 18, 27460) 5573.95
Prob > F
Prob > F
Prob > F
0
0
0
F( 18, 13162) 1666.2
Prob > F
0
F( 18, 13162) 2200.58
Prob > F
0
F( 18, 13162) 32321.38
Mulheres Não-Brancas
F( 18, 17406) 17226.23
Prob > F
0
F( 18, 17406) 12836.92
Prob > F
0
F( 18, 17406) 2000.94
F( 18, 22619) 32471.33
Prob > F
0
F( 18, 22619) 21361.02
Prob > F
0
F( 18, 22619) 666713.3
Prob > F
Prob > F
Prob > F
0
0
0
113
Tabela A35. Regressões interquantílicas – Homens Brancos (1987)
.9-.25 Interquantile regression
bootstrap(20) SEs
Number of obs =
.90 Pseudo R2 =
.25 Pseudo R2 =
28268
0.3510
0.2693
-----------------------------------------------------------------------------|
Bootstrap
y |
Coef.
Std. Err.
t
P>|t|
[95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------chefe | -.0484751
.0240855
-2.01
0.044
-.0956837
-.0012664
idade |
.0189307
.0044585
4.25
0.000
.0101918
.0276697
idade2 | -.0001163
.0000531
-2.19
0.028
-.0002203
-.0000123
educacao |
.0166645
.0068912
2.42
0.016
.0031574
.0301716
ie | -.0000672
.0001585
-0.42
0.672
-.0003778
.0002434
sul |
-.143633
.0197617
-7.27
0.000
-.1823668
-.1048992
sudeste | -.1038764
.019209
-5.41
0.000
-.141527
-.0662258
qualif1 |
.1684334
.1385552
1.22
0.224
-.1031415
.4400083
qualif2 |
.4601939
.1445904
3.18
0.001
.1767899
.743598
qualif3 |
.2861041
.1313061
2.18
0.029
.0287378
.5434703
qualif4 |
.3424487
.1411517
2.43
0.015
.0657846
.6191127
qualif5 |
.3741696
.1507043
2.48
0.013
.0787819
.6695573
qualif6 |
.1632984
.1344152
1.21
0.224
-.1001619
.4267587
qualif7 |
.2745845
.1456697
1.88
0.059
-.010935
.5601041
qualif8 |
.236003
.1405438
1.68
0.093
-.0394696
.5114756
qualif10 |
.3589575
.1362575
2.63
0.008
.0918862
.6260288
posicao2 |
.1584962
.0183917
8.62
0.000
.1224476
.1945448
posicao3 |
.2968672
.0250915
11.83
0.000
.2476867
.3460478
_cons |
.4489045
.13384
3.35
0.001
.1865718
.7112373
------------------------------------------------------------------------------
Tabela A36. Regressões interquantílicas – Homens Não-Brancos (1987)
.9-.25 Interquantile regression
bootstrap(20) SEs
Number of obs =
.90 Pseudo R2 =
.25 Pseudo R2 =
22069
0.2844
0.1918
-----------------------------------------------------------------------------|
Bootstrap
y |
Coef.
Std. Err.
t
P>|t|
[95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------chefe |
.0443045
.0202473
2.19
0.029
.0046183
.0839908
idade |
.0180021
.0063386
2.84
0.005
.005578
.0304262
idade2 | -.0001104
.0000759
-1.45
0.146
-.0002592
.0000384
educacao |
.0418581
.0068395
6.12
0.000
.0284523
.0552639
ie | -.0004965
.0002125
-2.34
0.019
-.000913
-.0000801
sul | -.0800779
.0297707
-2.69
0.007
-.1384306
-.0217252
sudeste | -.0404047
.0217742
-1.86
0.064
-.0830837
.0022743
qualif1 |
.2872327
.1498082
1.92
0.055
-.0064022
.5808676
qualif2 |
.5972993
.1342506
4.45
0.000
.3341586
.8604401
qualif3 |
.261401
.1405939
1.86
0.063
-.014173
.536975
qualif4 |
.3351241
.1257308
2.67
0.008
.0886828
.5815654
qualif5 |
.3399291
.1291758
2.63
0.009
.0867353
.5931229
qualif6 |
.1513664
.1263845
1.20
0.231
-.0963562
.399089
qualif7 |
.2473689
.1257742
1.97
0.049
.0008425
.4938953
qualif8 |
.371775
.1582153
2.35
0.019
.0616616
.6818884
qualif10 |
.3184509
.1331072
2.39
0.017
.0575512
.5793505
posicao2 |
.1365227
.0267764
5.10
0.000
.084039
.1890065
posicao3 |
.2337922
.0330437
7.08
0.000
.1690242
.2985601
_cons |
.3453977
.1656863
2.08
0.037
.0206407
.6701547
------------------------------------------------------------------------------
114
Tabela A37. Regressões interquantílicas – Homens Brancos (1995)
.9-.25 Interquantile regression
bootstrap(20) SEs
Number of obs =
.90 Pseudo R2 =
.25 Pseudo R2 =
32345
0.3309
0.2545
-----------------------------------------------------------------------------|
Bootstrap
y |
Coef.
Std. Err.
t
P>|t|
[95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------chefe | -.0393679
.018336
-2.15
0.032
-.0753071
-.0034287
idade |
.0112116
.004331
2.59
0.010
.0027227
.0197006
idade2 | -.0000188
.0000479
-0.39
0.695
-.0001128
.0000751
educacao |
.0249115
.0073808
3.38
0.001
.0104448
.0393782
ie | -.0001501
.0001893
-0.79
0.428
-.0005212
.0002209
sul | -.1404217
.0235448
-5.96
0.000
-.1865704
-.094273
sudeste | -.1074343
.0193032
-5.57
0.000
-.1452693
-.0695993
qualif1 | -.2429328
.1114411
-2.18
0.029
-.4613615
-.0245041
qualif2 |
.1135398
.09782
1.16
0.246
-.0781911
.3052706
qualif3 | -.0784569
.1076772
-0.73
0.466
-.2895082
.1325943
qualif4 |
.0534407
.1017728
0.53
0.600
-.1460378
.2529192
qualif5 |
.0561474
.1081302
0.52
0.604
-.1557919
.2680867
qualif6 | -.1529296
.1012018
-1.51
0.131
-.3512889
.0454297
qualif7 | -.0911977
.0991509
-0.92
0.358
-.2855371
.1031417
qualif8 |
.0202259
.1043135
0.19
0.846
-.1842325
.2246844
qualif10 |
-.012591
.1042619
-0.12
0.904
-.2169483
.1917662
posicao2 |
.2198058
.0207635
10.59
0.000
.1791086
.260503
posicao3 |
.3496016
.032288
10.83
0.000
.2863159
.4128873
_cons |
.8184164
.150231
5.45
0.000
.5239581
1.112875
------------------------------------------------------------------------------
Tabela A38. Regressões interquantílicas – Homens Não-Brancos (1995)
.9-.25 Interquantile regression
bootstrap(20) SEs
Number of obs =
.90 Pseudo R2 =
.25 Pseudo R2 =
27260
0.2904
0.1991
-----------------------------------------------------------------------------|
Bootstrap
y |
Coef.
Std. Err.
t
P>|t|
[95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------chefe |
.026283
.0221181
1.19
0.235
-.0170697
.0696356
idade |
.0268595
.0044558
6.03
0.000
.0181258
.0355931
idade2 | -.0002182
.000058
-3.76
0.000
-.0003318
-.0001046
educacao |
.0412967
.0072557
5.69
0.000
.0270752
.0555181
ie | -.0003341
.0002005
-1.67
0.096
-.0007271
.0000589
sul | -.0881599
.0282322
-3.12
0.002
-.1434964
-.0328234
sudeste | -.0265194
.0189203
-1.40
0.161
-.0636041
.0105653
qualif1 |
.2496338
.0999106
2.50
0.012
.053804
.4454636
qualif2 |
.447993
.0788201
5.68
0.000
.2935017
.6024844
qualif3 |
.2440161
.0833516
2.93
0.003
.0806428
.4073894
qualif4 |
.2186473
.0715957
3.05
0.002
.078316
.3589786
qualif5 |
.182251
.0850262
2.14
0.032
.0155952
.3489067
qualif6 |
.0296504
.0675285
0.44
0.661
-.1027088
.1620097
qualif7 |
.1806084
.0737529
2.45
0.014
.036049
.3251678
qualif8 |
.2145555
.0697402
3.08
0.002
.0778611
.3512499
qualif10 |
.2299871
.0686829
3.35
0.001
.095365
.3646092
posicao2 |
.1916845
.0195931
9.78
0.000
.1532811
.2300879
posicao3 |
.3479912
.0177426
19.61
0.000
.3132147
.3827676
_cons |
.1344836
.1229029
1.09
0.274
-.1064123
.3753795
------------------------------------------------------------------------------
115
Tabela A39. Regressões interquantílicas – Homens Brancos (2001)
.9-.25 Interquantile regression
bootstrap(20) SEs
Number of obs =
.90 Pseudo R2 =
.25 Pseudo R2 =
36486
0.3408
0.2429
-----------------------------------------------------------------------------|
Bootstrap
y |
Coef.
Std. Err.
t
P>|t|
[95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------chefe |
.0303744
.0221997
1.37
0.171
-.0131376
.0738864
idade |
.01866
.0049288
3.79
0.000
.0089994
.0283206
idade2 | -.0001362
.0000556
-2.45
0.014
-.0002452
-.0000272
educacao |
.0277995
.0066565
4.18
0.000
.0147526
.0408464
ie |
.0000268
.0001705
0.16
0.875
-.0003074
.0003611
sul | -.1987698
.0203381
-9.77
0.000
-.2386331
-.1589065
sudeste | -.1524173
.0183263
-8.32
0.000
-.1883375
-.1164971
qualif1 | -.0804758
.1151047
-0.70
0.484
-.3060844
.1451328
qualif2 |
.2265686
.1078282
2.10
0.036
.0152222
.437915
qualif3 |
.1131831
.1071939
1.06
0.291
-.09692
.3232862
qualif4 |
.1076152
.1041328
1.03
0.301
-.0964881
.3117186
qualif5 |
.2023023
.0988442
2.05
0.041
.0085649
.3960398
qualif6 | -.1273583
.1054653
-1.21
0.227
-.3340732
.0793567
qualif7 | -.0726553
.1018455
-0.71
0.476
-.2722754
.1269647
qualif8 |
.0972701
.1151405
0.84
0.398
-.1284087
.3229489
qualif10 |
.1044592
.1122419
0.93
0.352
-.1155381
.3244565
posicao2 |
.2358211
.0161388
14.61
0.000
.2041886
.2674537
posicao3 |
.407441
.0216904
18.78
0.000
.3649271
.4499549
_cons |
.46743
.149706
3.12
0.002
.1740019
.760858
------------------------------------------------------------------------------
Tabela A40. Regressões interquantílicas – Homens Não Brancos (2001)
.9-.25 Interquantile regression
bootstrap(20) SEs
Number of obs =
.90 Pseudo R2 =
.25 Pseudo R2 =
34714
0.2805
0.1745
-----------------------------------------------------------------------------|
Bootstrap
y |
Coef.
Std. Err.
t
P>|t|
[95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------chefe |
.0354782
.0164896
2.15
0.031
.0031582
.0677983
idade |
.0243815
.0054713
4.46
0.000
.0136576
.0351054
idade2 |
-.000205
.0000629
-3.26
0.001
-.0003284
-.0000816
educacao |
.0277406
.0056634
4.90
0.000
.0166401
.038841
ie |
.0001877
.0001488
1.26
0.207
-.0001039
.0004793
sul | -.1669973
.0371197
-4.50
0.000
-.2397532
-.0942414
sudeste | -.0594167
.0214407
-2.77
0.006
-.1014411
-.0173923
qualif1 |
.1390783
.1119858
1.24
0.214
-.0804173
.358574
qualif2 |
.3720936
.0644831
5.77
0.000
.2457047
.4984826
qualif3 |
.261478
.0735009
3.56
0.000
.117414
.4055421
qualif4 |
.2001508
.0674858
2.97
0.003
.0678764
.3324253
qualif5 |
.1943573
.0544747
3.57
0.000
.0875852
.3011294
qualif6 |
.0072513
.0532986
0.14
0.892
-.0972157
.1117182
qualif7 |
.0816826
.0482667
1.69
0.091
-.0129216
.1762868
qualif8 |
.1902457
.0650096
2.93
0.003
.0628248
.3176666
qualif10 |
.3105366
.0618353
5.02
0.000
.1893374
.4317358
posicao2 |
.2023062
.0148124
13.66
0.000
.1732734
.2313391
posicao3 |
.3718204
.0191326
19.43
0.000
.3343198
.4093209
_cons |
.0995548
.1002198
0.99
0.321
-.0968792
.2959887
------------------------------------------------------------------------------
116
Tabela A41. Regressões interquantílicas – Mulheres Brancas (1987)
.9-.25 Interquantile regression
bootstrap(20) SEs
Number of obs =
.90 Pseudo R2 =
.25 Pseudo R2 =
16991
0.3373
0.2954
-----------------------------------------------------------------------------|
Bootstrap
y |
Coef.
Std. Err.
t
P>|t|
[95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------chefe |
.0128213
.03977
0.32
0.747
-.0651319
.0907746
idade | -.0035009
.0066253
-0.53
0.597
-.0164872
.0094854
idade2 |
.0001253
.0000785
1.60
0.110
-.0000286
.0002791
educacao | -.0095651
.0079705
-1.20
0.230
-.0251881
.006058
ie |
.000383
.0002056
1.86
0.063
-.00002
.0007859
sul | -.2201511
.028076
-7.84
0.000
-.275183
-.1651192
sudeste | -.1315591
.0178584
-7.37
0.000
-.1665633
-.0965548
qualif1 |
.1173255
.0640365
1.83
0.067
-.0081927
.2428437
qualif2 |
.1671732
.0514561
3.25
0.001
.0663138
.2680325
qualif3 |
.2944523
.0643764
4.57
0.000
.1682678
.4206368
qualif4 |
.2251283
.0421938
5.34
0.000
.1424242
.3078324
qualif5 | -.0456072
.0885733
-0.51
0.607
-.2192202
.1280057
qualif6 | -.0797717
.035343
-2.26
0.024
-.1490477
-.0104957
qualif7 |
-.060766
.0400963
-1.52
0.130
-.1393589
.0178269
qualif8 |
.2194874
.0783071
2.80
0.005
.0659973
.3729774
qualif10 |
.229635
.0813295
2.82
0.005
.0702207
.3890493
posicao2 |
.1695643
.0206237
8.22
0.000
.1291396
.2099889
posicao3 |
.4677292
.0378951
12.34
0.000
.3934509
.5420076
_cons |
1.103455
.1507454
7.32
0.000
.8079784
1.398932
------------------------------------------------------------------------------
Tabela A42. Regressões interquantílicas – Mulheres Não-Brancas (1987)
.9-.25 Interquantile regression
bootstrap(20) SEs
Number of obs =
.90 Pseudo R2 =
.25 Pseudo R2 =
13181
0.3392
0.2586
-----------------------------------------------------------------------------|
Bootstrap
y |
Coef.
Std. Err.
t
P>|t|
[95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------chefe | -.0246206
.0370368
-0.66
0.506
-.0972181
.0479769
idade | -.0003385
.0075629
-0.04
0.964
-.0151629
.0144859
idade2 |
.0000609
.0001041
0.59
0.559
-.0001432
.000265
educacao |
.0027301
.0132695
0.21
0.837
-.0232801
.0287403
ie |
.0001453
.0003304
0.44
0.660
-.0005023
.000793
sul | -.1958007
.0349451
-5.60
0.000
-.2642981
-.1273033
sudeste | -.0542392
.0219323
-2.47
0.013
-.0972297
-.0112487
qualif1 |
.2215704
.1127437
1.97
0.049
.0005764
.4425644
qualif2 |
.2211927
.0672395
3.29
0.001
.0893936
.3529918
qualif3 |
.2505631
.1085018
2.31
0.021
.037884
.4632423
qualif4 |
.2151483
.0478278
4.50
0.000
.1213989
.3088978
qualif5 |
.0046828
.0703457
0.07
0.947
-.1332049
.1425705
qualif6 | -.0712466
.0376343
-1.89
0.058
-.1450152
.002522
qualif7 | -.0416632
.0325488
-1.28
0.201
-.1054635
.0221371
qualif8 |
.0617332
.1031777
0.60
0.550
-.14051
.2639765
qualif10 |
.1516601
.0588054
2.58
0.010
.0363931
.2669271
posicao2 |
.1976862
.0284392
6.95
0.000
.1419412
.2534312
posicao3 |
.6232261
.0454849
13.70
0.000
.5340691
.7123831
_cons |
.9528043
.1209625
7.88
0.000
.7157003
1.189908
------------------------------------------------------------------------------
117
Tabela A43. Regressões interquantílicas – Mulheres Brancas (1995)
.9-.25 Interquantile regression
bootstrap(20) SEs
Number of obs =
.90 Pseudo R2 =
.25 Pseudo R2 =
22469
0.3067
0.2574
-----------------------------------------------------------------------------|
Bootstrap
y |
Coef.
Std. Err.
t
P>|t|
[95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------chefe |
.0282768
.0233089
1.21
0.225
-.0174102
.0739639
idade |
.0221499
.0047786
4.64
0.000
.0127836
.0315162
idade2 | -.0002353
.0000545
-4.32
0.000
-.0003422
-.0001285
educacao |
.0147217
.0081502
1.81
0.071
-.0012534
.0306967
ie |
.0002061
.0002011
1.02
0.305
-.0001881
.0006004
sul | -.1322893
.0218156
-6.06
0.000
-.1750494
-.0895292
sudeste | -.1111852
.0217448
-5.11
0.000
-.1538065
-.068564
qualif1 | -.1056999
.0493567
-2.14
0.032
-.2024425
-.0089573
qualif2 |
-.029799
.0395244
-0.75
0.451
-.1072695
.0476715
qualif3 |
.0721812
.0628948
1.15
0.251
-.051097
.1954594
qualif4 |
.0112533
.0341993
0.33
0.742
-.0557797
.0782864
qualif5 | -.0600621
.0810337
-0.74
0.459
-.2188938
.0987696
qualif6 | -.2256969
.0380099
-5.94
0.000
-.300199
-.1511948
qualif7 | -.1559435
.0369203
-4.22
0.000
-.2283099
-.0835771
qualif8 | -.0127976
.0535181
-0.24
0.811
-.1176967
.0921016
qualif10 |
.0942224
.0467512
2.02
0.044
.0025869
.185858
posicao2 |
.2354518
.0216189
10.89
0.000
.1930773
.2778263
posicao3 |
.4668482
.0347244
13.44
0.000
.3987859
.5349105
_cons |
.6342364
.1033585
6.14
0.000
.4316466
.8368262
------------------------------------------------------------------------------
Tabela A44. Regressões interquantílicas – Mulheres Não-Brancas (1995)
.9-.25 Interquantile regression
bootstrap(20) SEs
Number of obs =
.90 Pseudo R2 =
.25 Pseudo R2 =
17425
0.2689
0.1980
-----------------------------------------------------------------------------|
Bootstrap
y |
Coef.
Std. Err.
t
P>|t|
[95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------chefe | -.0208675
.0272449
-0.77
0.444
-.0742703
.0325353
idade |
.0356187
.0089527
3.98
0.000
.0180706
.0531669
idade2 | -.0003235
.0000953
-3.39
0.001
-.0005104
-.0001367
educacao |
.0329151
.0124346
2.65
0.008
.008542
.0572882
ie | -.0001981
.000346
-0.57
0.567
-.0008763
.0004802
sul |
.0192995
.0264439
0.73
0.466
-.0325331
.0711321
sudeste |
.0705155
.0244525
2.88
0.004
.0225862
.1184448
qualif1 |
.1485883
.0949648
1.56
0.118
-.0375522
.3347288
qualif2 |
.0180659
.0346791
0.52
0.602
-.0499086
.0860405
qualif3 |
.2100584
.094106
2.23
0.026
.0256011
.3945157
qualif4 |
.0399807
.0368551
1.08
0.278
-.032259
.1122204
qualif5 | -.1037986
.1209842
-0.86
0.391
-.3409398
.1333427
qualif6 |
-.222434
.0309057
-7.20
0.000
-.2830122
-.1618558
qualif7 | -.1528891
.0177971
-8.59
0.000
-.1877731
-.1180051
qualif8 | -.0130705
.0649202
-0.20
0.840
-.1403207
.1141796
qualif10 |
.1915501
.0604992
3.17
0.002
.0729656
.3101346
posicao2 |
.2236296
.0205073
10.90
0.000
.1834332
.263826
posicao3 |
.5528792
.0561565
9.85
0.000
.4428069
.6629515
_cons |
.0928865
.1979634
0.47
0.639
-.2951416
.4809145
------------------------------------------------------------------------------
118
Tabela A45. Regressões interquantílicas – Mulheres Brancas (2001)
.9-.25 Interquantile regression
bootstrap(20) SEs
Number of obs =
.90 Pseudo R2 =
.25 Pseudo R2 =
27479
0.3117
0.2472
-----------------------------------------------------------------------------|
Bootstrap
y |
Coef.
Std. Err.
t
P>|t|
[95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------chefe |
.0480263
.0253137
1.90
0.058
-.0015899
.0976425
idade |
.0116906
.0064669
1.81
0.071
-.0009847
.024366
idade2 |
-.000036
.0000816
-0.44
0.659
-.000196
.000124
educacao |
.0196352
.0079401
2.47
0.013
.0040722
.0351982
ie |
.0001731
.000196
0.88
0.377
-.0002112
.0005573
sul | -.1693938
.0229207
-7.39
0.000
-.2143195
-.124468
sudeste | -.1136784
.0193072
-5.89
0.000
-.1515213
-.0758354
qualif1 |
.0563759
.0525538
1.07
0.283
-.0466322
.159384
qualif2 |
.006761
.0283176
0.24
0.811
-.0487429
.0622648
qualif3 |
.0744557
.0508771
1.46
0.143
-.0252659
.1741773
qualif4 | -.0008913
.0322567
-0.03
0.978
-.064116
.0623334
qualif5 |
.0259426
.0943916
0.27
0.783
-.1590697
.2109549
qualif6 | -.2473559
.0326415
-7.58
0.000
-.311335
-.1833769
qualif7 | -.2057605
.0363448
-5.66
0.000
-.2769981
-.1345228
qualif8 |
.0632617
.0709014
0.89
0.372
-.0757085
.2022319
qualif10 |
.1544561
.0526025
2.94
0.003
.0513526
.2575595
posicao2 |
.2257519
.0204651
11.03
0.000
.1856394
.2658645
posicao3 |
.5753931
.0297916
19.31
0.000
.5169999
.6337862
_cons |
.5760335
.1528088
3.77
0.000
.2765205
.8755464
------------------------------------------------------------------------------
Tabela A46. Regressões interquantílicas – Mulheres Não-Brancas (2001)
.9-.25 Interquantile regression
bootstrap(20) SEs
Number of obs =
.90 Pseudo R2 =
.25 Pseudo R2 =
22638
0.2566
0.1950
-----------------------------------------------------------------------------|
Bootstrap
y |
Coef.
Std. Err.
t
P>|t|
[95% Conf. Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------chefe |
.0453056
.0169173
2.68
0.007
.0121467
.0784646
idade |
.0069496
.004479
1.55
0.121
-.0018296
.0157287
idade2 | -.0000636
.0000589
-1.08
0.280
-.0001791
.0000519
educacao | -.0024024
.0072178
-0.33
0.739
-.0165497
.0117449
ie |
.0006645
.0001961
3.39
0.001
.0002801
.0010488
sul |
.0097912
.0500816
0.20
0.845
-.0883723
.1079546
sudeste |
.0080444
.0230297
0.35
0.727
-.0370955
.0531842
qualif1 |
.2510092
.087761
2.86
0.004
.0789916
.4230269
qualif2 |
.0158334
.0386145
0.41
0.682
-.0598538
.0915206
qualif3 |
.1974405
.0888361
2.22
0.026
.0233157
.3715653
qualif4 |
.041106
.0315109
1.30
0.192
-.0206575
.1028695
qualif5 | -.0446321
.0940386
-0.47
0.635
-.2289542
.13969
qualif6 | -.1849695
.0284885
-6.49
0.000
-.2408088
-.1291301
qualif7 | -.1639458
.0255912
-6.41
0.000
-.2141064
-.1137852
qualif8 | -.0795025
.0651193
-1.22
0.222
-.2071408
.0481358
qualif10 |
.1540915
.043404
3.55
0.000
.0690167
.2391662
posicao2 |
.2868323
.0190833
15.03
0.000
.2494277
.3242369
posicao3 |
.8442622
.0400972
21.06
0.000
.765669
.9228554
_cons |
.6262896
.0842809
7.43
0.000
.4610933
.7914859
------------------------------------------------------------------------------
119
Tabela A47. Categorias de ocupação baseadas em qualificação (Qualifs)
1) Superior compatível:
1.
Engenheiros, arquitetos e especialistas assemelhados
2.
Químicos, farmacêuticos, físicos e especialistas assemelhados
3.
Agrônomos, biologistas, veterinários e especialistas assemelhados
4.
Médicos, dentistas e especialistas assemelhados
5.
Matemáticos, estatísticos e analistas de sistemas
6.
Economistas, contadores e técnicos de administração
7.
Cientistas sociais
8.
Magistrados, advogados e especialistas assemelhados
9.
Escritores e jornalistas
10. Outras ocupações técnicas, científicas e assemelhadas
11. Diretores e chefes na administração pública
12. Ocupações do transporte aéreo
14. Orientador educacional
15. Oficial da Marinha
2) Superior Sobre-Qualificada:
1.
Ocupações auxiliares da engenharia e arquitetura
2. Ocupações auxiliares da química, farmácia e física
3. Ocupações auxiliares da medicina e odontologia
4. Ocupações auxiliares da contabilidade, estatística e análise de sistemas
5. Professores
6. Empregadores
7. Administradores e gerentes de empresas
3) Média Compatível:
1. Inspetor de alunos
2. Chefes e encarregados de seção de serviços administrativos de empresas
4) Média Sobre-Qualificada:
1.
Ocupações auxiliares da justiça
2. Funções burocráticas ou de escritório
3. Lojistas
4. Viajantes, representantes e pracistas
7.
5.
Outras ocupações do comércio
6.
Ocupações das Comunicações
Fiscal de Transportes
5) Manual Compatível:
1.
Trabalhadores da agropecuária e aquicultura
2.
Caçadores e pescadores
3.
Trabalhadores florestais
4.
Mestres, contramestres e técnicos de indústrias de transformação e construção civil
120
5.
Vendedores de jornais e revistas
6.
Operadores de máquinas de extração e beneficiamento de minérios e pedras
7.
Trabalhadores de extração de petróleo e gás
8.
Salineiros
10.
Sondadores de poços (exclusive de petróleo e gás)
6) Manual Sobre-Qualificada na Indústria:
1.
Ocupações das indústrias mecânicas e metalúrgicas
2.
Ocupações da indústria têxtil
3.
Ocupações da indústria do couro
4.
Ocupações da indústria do vestuário
5.
Ocupações das indústrias de madeira e móveis
6.
Ocupações da indústria da construção civil
7.
Ocupações das indústrias de alimentação e bebidas
8.
Ocupações da indústria gráfica
9.
Ocupações das indústrias de cerâmica e vidro
10.
Outras ocupações das indústrias de transformação
11.
Mineiros
12.
Canteiros e marroeiros
13.
Garimpeiros
7) Manual Sobre-Qualificada nos Serviços:
1.
Eletricistas
2.
Trabalhadores na conservação de rodovias
3.
Ocupações dos serviços portuários
4.
Ocupações dos transportes ferroviários
5.
Ocupações dos transportes rodoviário e animal
6.
Outras ocupações dos transportes
7.
Ocupações dos serviços de alojamento e alimentação
8.
Ocupações dos serviços de higiene pessoal
9.
Oficial de máquina e de convés
10. Auxiliar de máquina e de convés
11.
Trabalhador na conservação de ferrovias
12.
Auxiliar Administrativo
8) Manual Sobre-Qualificada no Comércio
Vendedores Ambulantes
9) Ocupações Domésticas Remuneradas
Ocupações Domésticas Remuneradas
10) Outras
1.
Religiosos
2.
Atletas, Profissionais e Funções Afins
3.
Artistas, Ocupações Afins e Auxiliares
4.
Proprietários nos serviços, conta-própria, não classificados anteriormente
5.
Ocupações da defesa nacional e segurança pública
6.
Outras ocupações, ocupações mal definidas ou não declaradas
121
Tabela A48. Decomposição de OAXACA – Homens (1987)
Chefe
Idade
Idade2
Educação
Ie
Sul
Sudeste
Qualif 1
Qualif 2
Qualif 3
Qualif 4
Qualif 5
Qualif 6
Qualif 7
Qualif 8
Qualif 10
Posição 2
Posição 3
_Cons
Total
25º
Obs
N. Obs
-0.54
5.67
2.52
49.86
-3.06
-18.43
4.77
16.68
3.00
-9.42
1.90
0.42
1.63
3.06
0.11
-0.01
1.01
0.00
0.12
0.00
2.14
-0.58
-0.84
0.10
-2.14
-1.31
0.56
-1.86
-0.03
-0.01
-0.25
-1.47
0.68
0.14
0.00
-0.73
0.00
-35.36
11.58
6.76
Total
5.13
52.38
-21.49
21.45
-6.42
2.32
4.69
0.10
1.01
0.12
1.56
-0.74
-3.44
-1.30
-0.04
-1.72
0.82
-0.73
-35.36
18.34
50º
Obs
N. Obs
-1.41
4.71
-1.83
40.54
0.00
-13.72
5.18
17.46
2.47
-11.49
1.63
0.23
2.04
3.22
0.18
0.02
1.78
0.40
0.73
0.41
2.27
1.80
-0.13
1.44
-2.54
5.47
0.28
2.63
-0.24
0.46
-1.07
1.99
0.18
0.62
-0.57
-0.65
0.00
-43.38
8.96
12.17
Total
3.30
38.71
-13.72
22.64
-9.01
1.85
5.26
0.20
2.18
1.15
4.07
1.31
2.93
2.92
0.22
0.92
0.80
-1.22
-43.38
21.12
90º
Obs
N. Obs
0.14
0.15
4.49
63.08
-4.27
-25.10
11.95
24.00
7.90
-21.33
-0.47
0.06
1.73
1.27
7.49
-3.85
10.89
-4.00
-0.98
0.27
-0.96
-0.70
-1.29
0.21
-2.69
-0.23
-2.54
-0.56
-0.37
-0.16
-0.71
-0.35
0.01
0.82
-0.65
0.46
0.00
-25.01
29.65
9.04
Total
0.29
67.57
-29.37
35.95
-13.43
-0.42
3.00
3.64
6.89
-0.71
-1.66
-1.08
-2.92
-3.10
-0.54
-1.06
0.83
-0.18
-25.01
38.69
90º
Obs
N. Obs
0.00
-1.22
7.56
-0.29
-6.80
11.17
10.39
34.33
7.39
-29.39
1.32
-0.48
2.80
-1.21
5.91
-6.62
6.42
-9.62
-0.98
-1.97
-0.55
-1.75
-0.14
-0.32
-0.53
-0.76
-0.81
-1.51
-0.14
-0.18
-1.42
-1.97
-0.52
1.37
-0.34
0.35
0.00
24.18
29.57
14.13
Total
-1.22
7.28
4.37
44.73
-22.00
0.84
1.59
-0.71
-3.20
-2.95
-2.30
-0.45
-1.29
-2.32
-0.32
-3.39
0.85
0.01
24.18
43.70
Tabela A49. Decomposição de OAXACA – Homens (1995)
Chefe
Idade
Idade2
Educação
Ie
Sul
Sudeste
Qualif 1
Qualif 2
Qualif 3
Qualif 4
Qualif 5
Qualif 6
Qualif 7
Qualif 8
Qualif 10
Posição 2
Posição 3
_Cons
Total
25º
Obs
N. Obs
-0.17
3.32
2.64
51.75
-3.00
-16.71
4.47
21.73
3.74
-11.70
4.08
-0.12
3.29
0.86
0.04
0.02
1.19
0.04
0.07
0.06
1.75
0.54
-0.20
0.38
-1.47
1.58
0.14
1.12
-0.04
0.29
-0.29
1.11
0.60
-0.03
-0.05
0.38
0.00
-44.21
16.77
10.41
Total
3.15
54.39
-19.71
26.20
-7.96
3.97
4.14
0.06
1.23
0.13
2.29
0.17
0.11
1.26
0.25
0.82
0.57
0.33
-44.21
27.18
50º
Obs
N. Obs
-0.49
1.71
0.92
22.80
-1.65
-2.38
3.83
22.69
3.01
-13.58
3.74
-0.44
2.45
0.01
-0.10
-0.02
1.56
-0.23
0.35
0.02
1.70
-0.09
-0.01
-0.10
-1.57
0.07
0.03
-0.50
-0.21
0.08
-0.83
0.23
0.08
0.47
-0.13
-0.36
0.00
-13.85
12.71
16.50
Total
1.22
23.71
-4.03
26.52
-10.57
3.30
2.46
-0.12
1.33
0.37
1.61
-0.10
-1.51
-0.47
-0.13
-0.59
0.55
-0.49
-13.85
29.21
122
Tabela A50. Decomposição de OAXACA – Homens (2001)
Chefe
Idade
Idade2
Educação
Ie
Sul
Sudeste
Qualif 1
Qualif 2
Qualif 3
Qualif 4
Qualif 5
Qualif 6
Qualif 7
Qualif 8
Qualif 10
Posição 2
Posição 3
_Cons
Total
25º
Obs
N. Obs
-0.38
4.55
2.65
25.52
-3.09
-9.12
2.82
15.70
4.08
-5.39
3.79
0.14
2.54
1.53
0.07
0.01
0.57
0.19
0.14
0.08
1.53
0.68
0.11
0.61
-0.59
1.89
0.48
0.67
-0.15
0.41
-0.73
1.93
0.32
1.60
-0.03
2.63
0.00
-35.84
14.12
7.77
Total
4.16
28.16
-12.21
18.52
-1.31
3.92
4.07
0.08
0.76
0.21
2.21
0.72
1.30
1.15
0.26
1.20
1.92
2.60
-35.84
21.89
50º
Obs
N. Obs
-0.74
3.47
-1.82
35.26
0.66
-13.14
3.09
21.56
3.68
-9.07
4.09
-0.03
2.41
1.30
0.18
0.02
1.18
0.38
0.27
0.16
1.40
1.57
-0.02
0.52
-0.79
2.64
0.23
0.94
-0.13
0.20
-0.94
2.17
0.11
1.12
0.02
1.76
0.00
-36.98
12.87
13.83
Total
2.73
33.44
-12.48
24.65
-5.39
4.06
3.70
0.20
1.55
0.43
2.96
0.50
1.85
1.17
0.07
1.23
1.22
1.78
-36.98
26.70
90º
Obs
N. Obs
0.31
5.66
3.15
7.85
-2.89
-0.57
8.06
34.44
8.24
-23.92
0.51
0.01
1.83
-0.33
7.73
-2.43
7.99
-0.67
-0.25
-0.28
-0.10
-0.40
-0.20
0.12
-0.42
-0.48
-0.64
-0.80
-0.13
0.00
-3.30
-1.57
-0.47
3.60
-0.53
2.66
0.00
0.95
28.89
23.83
Total
5.97
11.01
-3.46
42.50
-15.69
0.52
1.50
5.30
7.32
-0.53
-0.49
-0.07
-0.90
-1.44
-0.14
-4.87
3.13
2.13
0.95
52.72
90º
Obs
N. Obs
-0.07
0.90
2.01
39.25
-2.29
-13.94
3.84
20.14
4.81
-5.11
0.08
-0.23
2.25
-0.36
-1.34
-7.26
2.93
-2.29
-2.27
-0.78
0.39
-0.82
-0.05
-0.01
-0.06
0.01
-0.31
-0.22
-0.60
-0.18
1.51
0.18
-0.05
2.17
-0.94
0.76
0.00
-16.73
9.84
15.47
Total
0.83
41.26
-16.23
23.99
-0.30
-0.16
1.90
-8.61
0.64
-3.05
-0.43
-0.06
-0.05
-0.53
-0.78
1.69
2.12
-0.18
-16.73
25.31
Tabela A51. Decomposição de OAXACA – Mulheres (1987)
Chefe
Idade
Idade2
Educação
Ie
Sul
Sudeste
Qualif 1
Qualif 2
Qualif 3
Qualif 4
Qualif 5
Qualif 6
Qualif 7
Qualif 8
Qualif 10
Posição 2
Posição 3
_Cons
Total
25º
Obs
N. Obs
-0.10
0.04
0.78
46.57
-0.91
-20.76
4.30
10.21
2.74
-3.62
3.43
-0.18
1.43
1.81
0.20
-0.04
0.35
-0.05
0.13
-0.02
2.24
-0.46
-0.37
0.15
1.17
0.20
-0.69
-1.46
0.37
-0.37
0.11
-0.12
0.86
5.20
0.04
5.20
0.00
-31.79
16.08
10.50
Total
-0.06
47.35
-21.67
14.51
-0.87
3.25
3.24
0.16
0.31
0.10
1.78
-0.23
1.37
-2.15
0.00
-0.01
6.06
5.23
-31.79
26.59
50º
Obs
N. Obs
-0.19
0.38
-5.31
37.09
3.86
-14.61
4.37
15.14
2.46
-5.83
2.97
-0.35
0.98
1.65
0.19
-0.13
0.83
-0.18
-0.05
-0.14
2.82
-0.84
-0.13
0.12
1.06
0.84
-1.27
-1.99
-0.49
-0.14
-0.28
0.05
0.19
1.15
-0.16
1.34
0.00
-24.22
11.86
9.34
Total
0.19
31.78
-10.75
19.51
-3.37
2.62
2.63
0.06
0.64
-0.19
1.98
0.00
1.91
-3.25
-0.63
-0.23
1.34
1.19
-24.22
21.20
123
Tabela A52. Decomposição de OAXACA – Mulheres (1995)
Chefe
Idade
Idade2
Educação
Ie
Sul
Sudeste
Qualif 1
Qualif 2
Qualif 3
Qualif 4
Qualif 5
Qualif 6
Qualif 7
Qualif 8
Qualif 10
Posição 2
Posição 3
_Cons
Total
25º
Obs
N. Obs
-0.09
-0.23
1.00
45.73
-0.89
-12.97
4.55
24.48
1.47
-12.36
5.27
-0.21
3.41
1.17
0.31
0.01
0.09
0.09
0.07
-0.02
1.74
-0.50
-0.15
0.19
0.58
-0.28
-0.09
-1.00
0.00
-0.04
0.18
0.29
0.30
-0.43
-0.06
0.84
0.00
-36.95
17.69
7.81
Total
-0.32
46.73
-13.86
29.03
-10.89
5.06
4.58
0.33
0.19
0.05
1.24
0.04
0.30
-1.09
-0.04
0.47
-0.13
0.78
-36.95
25.50
50º
Obs
N. Obs
-0.21
0.56
-1.95
37.47
0.63
-9.80
3.90
31.15
0.87
-16.10
5.55
-0.92
2.78
-0.55
0.22
-0.08
-1.52
-0.46
0.26
-0.23
2.25
-1.46
-0.04
0.01
0.87
-0.89
-0.75
-1.47
-0.88
-0.61
0.05
0.12
0.21
-1.42
-0.31
1.44
0.00
-23.04
11.92
13.71
Total
0.35
35.52
-9.17
35.04
-15.23
4.63
2.24
0.14
-1.98
0.03
0.79
-0.03
-0.02
-2.23
-1.49
0.17
-1.21
1.13
-23.04
25.63
90º
Obs
N. Obs
-0.13
1.09
-1.16
1.21
0.81
-2.56
8.46
33.47
3.20
-16.13
2.86
-1.18
2.84
-4.11
7.86
-3.83
1.10
-0.65
-1.26
-2.05
-0.12
-1.25
-0.04
0.10
0.01
-0.07
-0.04
-0.27
-1.22
-0.06
-0.18
-0.09
-0.45
0.21
-1.35
-0.91
0.00
17.18
21.19
20.10
Total
0.96
0.05
-1.75
41.93
-12.94
1.68
-1.27
4.04
0.45
-3.31
-1.37
0.06
-0.06
-0.31
-1.28
-0.27
-0.24
-2.26
17.18
41.29
90º
Obs
N. Obs
-0.13
-0.08
1.93
49.52
-1.28
-12.52
7.21
50.09
3.23
-21.73
1.40
-0.73
2.25
-2.48
8.74
-2.95
1.26
-0.20
0.20
-0.22
-0.18
-0.94
0.00
0.11
0.04
-0.09
-0.01
-0.40
-0.67
0.02
-0.18
0.17
-0.90
-1.21
-0.29
-0.05
0.00
-27.76
22.62
28.55
Total
-0.21
51.45
-13.80
57.29
-18.50
0.67
-0.23
5.79
1.06
-0.02
-1.13
0.11
-0.05
-0.41
-0.65
-0.01
-2.10
-0.34
-27.76
51.17
Tabela A53. Decomposição de OAXACA – Mulheres (2001)
Chefe
Idade
Idade2
Educação
Ie
Sul
Sudeste
Qualif 1
Qualif 2
Qualif 3
Qualif 4
Qualif 5
Qualif 6
Qualif 7
Qualif 8
Qualif 10
Posição 2
Posição 3
_Cons
Total
25º
Obs
N. Obs
0.03
-0.15
3.58
26.47
-3.30
-13.23
3.45
10.39
1.56
1.51
4.37
0.12
2.82
0.77
-0.05
0.02
0.55
0.01
0.04
0.03
1.65
-0.25
0.04
0.64
0.64
0.23
-0.29
-0.73
-0.16
-0.81
0.31
0.10
0.39
2.19
-0.23
5.99
0.00
-22.73
15.40
10.57
Total
-0.12
30.05
-16.53
13.85
3.07
4.49
3.60
-0.03
0.56
0.07
1.41
0.68
0.87
-1.02
-0.97
0.41
2.58
5.77
-22.73
25.97
50º
Obs
N. Obs
-0.13
0.74
-3.68
58.49
2.22
-24.12
3.44
26.74
1.05
-7.94
4.94
-0.29
1.44
0.49
0.23
-0.04
-0.83
-0.29
-0.03
0.14
1.81
-0.82
0.00
0.11
0.49
-0.30
-0.50
-1.61
-0.36
-0.25
-0.15
0.38
0.16
0.51
0.00
2.36
0.00
-41.05
10.08
13.24
Total
0.61
54.81
-21.90
30.18
-6.89
4.65
1.92
0.18
-1.12
0.11
0.99
0.12
0.19
-2.11
-0.61
0.23
0.67
2.35
-41.05
23.32
124