O Efeito do Trabalho Infantil para os Rendimentos dos Jovens, Controlando o Background Familiar *

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1 O Efeito do Trabalho Infantil para os Rendimentos dos Jovens, Controlando o Background Familiar * Ana Lúcia Kassouf 1 USP/ESALQ 1. INTRODUÇÃO O trabalho infantil tem sido criticado e combatido em todo o mundo. A grande crítica refere-se a exploração das crianças que são sujeitas a trabalhar em atividades perigosas e em condições inadequadas, o que leva à perda da infância e reduz a oportunidade de uma boa educação. Trabalho e escolaridade não são variáveis mutuamente exclusivas, pois muitas crianças trabalham e estudam. Entretanto, crianças trabalhadoras, mesmo sendo capazes de estudar, podem ter o tempo de estudo reduzido, prejudicando o aprendizado, e aumentando a repetência e a desistência. [Canagarajah & Coulombe (1997), Psacharopoulos (1997), e Repetto (1976)]. Uma baixa escolaridade, causada por longos períodos de trabalho, tem então o efeito de limitar as oportunidades de emprego a postos que não exigem qualificação e que dão baixa remuneração, mantendo o jovem dentro de um ciclo repetitivo de pobreza já experimentado pelos pais. Há, portanto, um trade-off entre o aumento de renda no domicílio obtido do trabalho e a perda de uma melhor remuneração futura pela interrupção dos estudos. A idade média de ingresso no trabalho é de 13 anos no Brasil. De 78 milhões e quatrocentas mil pessoas (expandindo a amostra) que responderam na PNAD de 1999 qual tinha sido a idade com que começaram a trabalhar, 32% iniciaram suas atividades laborais com 10 anos ou menos e 64% com 14 anos ou menos. São poucos os trabalhos empíricos mostrando a relação entre a entrada precoce no mercado de trabalho e a redução da escolaridade com conseqüente decréscimo dos rendimentos futuros. Possivelmente, porque dados que poderiam permitir comparações entre rendimentos daqueles que começaram a trabalhar ainda criança são raros. A * Trabalho apresentado no XIII Encontro da Associação Brasileira de Estudos Populacionais, realizado em Ouro Preto, Minas Gerais, Brasil de 4 a 8 de novembro de A autora agradece o apoio financeiro do Cnpq para a realização dessa pesquisa.

2 Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD) contém informação sobre a idade em que cada indivíduo começou a trabalhar, permitindo, assim, isolar o efeito da entrada precoce no mercado de trabalho sobre os rendimentos futuros, controlando outros fatores que podem afetar os rendimentos, tais como escolaridade, idade, localização, cor, filiação a sindicatos, etc. Ilahi, Orazem e Sedlacek (2000) utilizaram a PNAD de 1996 para analisar o efeito do trabalho infantil sobre o salário dos adultos, renda e pobreza. Uma variável binária igual a um se o indivíduo começou a trabalhar com menos de 13 anos e zero em caso contrário foi utilizada para representar o trabalho infantil. Ademais, foi incluída uma interação entre escolaridade e trabalho infantil, além da escolaridade em anos. Com base nestas variáveis foram obtidos os efeitos direto e indireto do trabalho infantil sobre os salários e a pobreza. Paes de Barros et al (2000) utilizaram a pesquisa sobre padrões de vida (PPV) para analisar o impacto da idade com que o indivíduo começou a trabalhar sobre os salários. Kassouf (2000) utilizou a PNAD de 1995 para estudar o efeito da entrada precoce no mercado de trabalho sobre os rendimentos e a saúde dos adultos, sem controlar o background familiar. Swaminathan (1997), utilizando dados da Índia e com base em estatísticas descritivas, também analisou a relação entre começar a trabalhar mais cedo e recebimentos futuros. O presente estudo tem por objetivo analisar o efeito da entrada precoce no trabalho sobre a escolaridade e esta sobre o rendimento. Para tal, utiliza-se a PNAD de 1999 para estimar a equação de anos de escolaridade em função da idade em que o indivíduo começou a trabalhar, controlando o background familiar. Valores estimados da variável escolaridade são então incluídos na equação de rendimentos, juntamente com outras variáveis exógenas. Esta análise pode auxiliar políticas públicas ao mostrar que o trabalho infantil além de explorar as crianças pode reduzir de forma significativa o salário recebido quando adultos, agravando o quadro de pobreza do país. 2. RESULTADOS Há uma alta porcentagem de trabalhadores no Brasil que começaram a trabalhar ainda bem jovens. A tabela 2.1 mostra que 66% dos homens e 53% das mulheres com idade entre 18 e 60 anos começaram a trabalhar com 14 anos ou menos. Quase 18% dos homens e 14% das mulheres iniciaram no trabalho com menos de 10 anos de idade. 2

3 Tabela 2.1. Porcentagem de homens e mulheres trabalhando de 18 a 60 anos, estratificado pela idade que começaram a trabalhar. Idade que começou trabalhar Homens Mulheres 9 anos ou menos 18,3 13, ,8 38, ,8 22, ,6 12,2 20 anos ou mais 4,5 12,4 Fonte: PNAD Swaminathan (1997) analisou um grupo de trabalhadores que começaram a trabalhar com 14 anos ou menos e um grupo que começou com 15 anos ou mais na cidade de Bhavnagar na Índia. Ela observou que quem começou a trabalhar cedo tinha rendimentos inferiores aos dos que puderam ingressar no mercado bem mais tarde. Tabela 2.2. Número médio de anos de escolaridade e rendimento por hora médio de homens e mulheres de 18 a 60 anos, estratificado pela idade que começaram a trabalhar. Idade que começou Anos de escolaridade Rendimento por hora trabalhar Homem Mulher Homem Mulher 9 anos ou menos 4,2 4,3 2,41 1, ,6 5,6 3,02 2, ,5 8,3 3,90 3, ,3 10,2 5,19 4,08 20 anos ou mais 10,9 10,0 8,10 4,78 Fonte: PNAD O trabalho infantil vem diminuindo, principalmente, ao longo das últimas décadas. Cada vez mais a educação é valorizada e o trabalho precoce combatido, ao contrário do que ocorria há 50 anos atrás, quando começar a trabalhar ainda criança era comum e muito pouco criticado. As tabelas 2.3 e 2.4 mostram para homens e mulheres, respectivamente, que a porcentagem de indivíduos começando a trabalhar com 9 anos ou menos e entre 10 e 14 anos é menor para faixas etárias mais baixas. 3

4 Tabela 2.3. Porcentagem de homens, por faixa etária, de acordo com a idade em que começaram a trabalhar. Idade que começou Idade do Indivíduo trabalhar anos ou menos 12,4 15,4 20,3 25,4 31, ,8 48,6 47,8 49,3 48, ,2 21,7 19,1 15,6 12, ,2 9,0 8,3 5,8 4,6 20 anos ou mais 4,4 5,2 4,5 3,9 2,7 Fonte: PNAD Tabela 2.4. Porcentagem de mulheres, por faixa etária, de acordo com a idade em que começaram a trabalhar Idade que começou Idade do Indivíduo trabalhar anos ou menos 8,0 11,4 15,5 20,5 26, ,6 38,0 39,3 42,6 46, ,6 23,8 20,3 15,8 13, ,8 12,4 11,4 7,9 5,4 20 anos ou mais 9,1 14,4 13,5 13,2 8,7 Fonte: PNAD Para analisar o efeito da entrada precoce no mercado de trabalho sobre o rendimento, foram estimadas duas equações: uma de rendimento por hora de trabalho e outra de anos de escolaridade. A variável escolaridade estimada foi então utilizada na equação de rendimentos. Pressupõe-se que o background familiar tem um impacto importante na educação dos filhos, o que levou a inclusão das variáveis educação e idade em que os pais começaram a trabalhar, além de outras. Para que fosse possível a inclusão das variáveis de background familiar, a amostra foi restrita aos indivíduos que estavam morando com o pai e a mãe. Ademais, utilizou-se somente a faixa etária de 18 a 25 anos para controlar melhor o fato, já descrito, de que a incidência do trabalho infantil vem diminuindo ao longo do tempo. Deve-se ter ciência de que estas restrições podem trazer problemas de seletividade amostral, já que ao se restringir indivíduos morando com os pais está-se automaticamente selecionando famílias mais estruturadas, possivelmente com nível sócio-econômico mais elevado. Observe na tabela 2.5 que tanto a idade de ingresso no 4

5 trabalho, como o rendimento e a educação dos jovens de 18 a 25 anos é maior na amostra utilizada (com pais morando no domicílio) com relação à amostra total. Tabela 2.5. Comparações entre a amostra total de homens e mulheres de 18 a 25 anos e a amostra utilizada nas análises, i.e., jovens de 18 a 25 anos morando com os pais. Homens Mulheres Amostra total Amostra utilizada Amostra total Amostra utilizada Idade começou trabalhar 13,32 13,67 14,46 15,44 Rendimento hora R$ 1,81 R$ 1,94 R$ 1,70 R$ 1,95 Anos de escolaridade 6,63 7,45 7,43 9,98 A média e o desvio-padrão de cada variável utilizada nas equações de rendimento e escolaridade para a amostra de homens e mulheres de 18 a 25 anos morando com os pais está apresentada na tabela 2.6. Observe que, para essa amostra, o rendimento médio dos homens é praticamente o mesmo das mulheres, e que as mulheres têm mais de dois anos de escolaridade do que os homens. A idade média com que as mulheres começaram a trabalhar é de mais de 15 anos, enquanto os homens começam com menos de 14 anos. 5

6 Tabela 2.6. Variáveis utilizadas, média e desvio-padrão para a amostra de 2314 homens e 1309 mulheres de 18 a 25 anos morando com os pais. Homens Mulheres Variáveis Média d.p. Média d.p. Contínuas Rendimento por hora em reais 1,94 64,26 1,95 42,46 Anos de escolaridade 7,45 83,60 9,98 63,67 Idade começou trabalhar 13,67 80,67 15,44 77,00 Idade (18 a 25 anos) 21,16 46,18 21,08 46,13 Anos de escolaridade da mãe 7,70 92,92 5,58 94,45 Anos de escolaridade do pai 4,19 91,70 5,20 96,14 Idade mãe começou trabalhar 13,15 125,81 13,46 133,72 Idade pai começou trabalhar 11,33 77,88 11,75 81,29 Número de membros família 5,33 40,14 5,18 38,57 Renda familiar não salarial per capita 34, , Binárias Urbano 0,71 9,81 0,81 8,59 Norte 0,05 4,69 0,04 4,27 Sudeste 0,44 10,77 0,51 10,90 Sul 0,17 8,13 0,17 8,19 Centro-oeste 0,07 5,61 0,06 5,15 Preto 0,04 4,33 0,04 4,51 Pardo 0,39 10,59 0,32 10,13 Indústria 0,31 10,05 0,14 7,70 Comércio 0,15 7,82 0,19 8,63 Serviço 0,16 7,92 0,32 10,13 Transporte e comunicação 0,04 4,30 0,02 2,75 Social 0,04 4,34 0,23 9,21 Administração pública 0,05 4,94 0,04 4,40 Outros 0,02 2,89 0,03 3,63 Sindicato 0,08 6,07 0,09 6,31 As equações do logaritmo do rendimento por hora de trabalho das colunas (1) e (3), da tabela 2.7, e do número de anos de escolaridade, da tabela 2.8, para homens e mulheres, foram estimadas por mínimos quadrados, ponderados pelo fator de expansão da amostra. As colunas (2) e (4) da tabela 2.7 inclui a variável anos de escolaridade estimada, cujos valores foram obtidos dos coeficientes da tabela 2.8. A variável rendimento inclui o salário mensal recebido de todos os empregos em que a pessoa estava engajada na semana de referência da pesquisa (19 a 25 de setembro de 1999), mais qualquer pagamento em espécie recebido pela atividade desenvolvida. O número de horas semanais de trabalho foi multiplicado por 4 para obter o número de horas 6

7 mensais. O rendimento total mensal foi dividido pelo número de horas mensais para obter o rendimento por hora recebido por cada pessoa. As variáveis exógenas incluídas na equação de rendimentos são: idade em que a pessoa começou a trabalhar, número de anos de escolaridade, o segmento da atividade na qual o indivíduo está engajado, o qual foi dividido em agricultura, indústria, comércio, serviço, transporte e comunicação, social, administração pública, e outros (agricultura foi omitida). A variável sindicato reflete o fato de o trabalhador ser membro de algum sindicato ou não. A idade foi incluída para refletir experiência e idade ao quadrado para permitir que a função siga uma forma parabólica devido à depreciação do capital humano. Ademais, foram incluídas variáveis representando as diferentes regiões do país (nordeste foi omitida) e cor dos indivíduos (branca foi omitida). Os resultados da tabela 2.7, para os homens, mostram que a maioria dos coeficientes das variáveis são significativos a 1%. Os coeficientes das variáveis de capital humano, i.e., escolaridade e idade, são positivos e idade ao quadrado negativo, indicando depreciação do capital humano a medida em que a pessoa envelhece. Os segmentos de atividade refletem que, na indústria, serviço, transporte e comunicação, social, administração pública, e outros, o rendimento seria maior com relação a agricultura. Os membros de sindicatos recebem salários maiores do que os não filiados. Ademais, os coeficientes das variáveis área urbana e regiões indicam que melhores salários são pagos em áreas relativamente mais ricas com relação ao rural e ao nordeste do Brasil (variáveis omitidas). Da mesma forma, homens brancos (variável omitida) recebem salários maiores do que pretos e pardos. Os resultados para as mulheres são semelhantes, mas menos significância estatística é observada. 7

8 Tabela 2.7. Equação do logaritmo do rendimento por hora para jovens de 18 a 25 anos. Homens Mulheres Variáveis MQ (1) MQ2E (2) MQ (3) MQ2E (4) Constante -3,69-4,38-4,22-3,89 (-2,81) *** (-3,14) *** (-2,50) ** (-2,13) *** Idade começou trabalhar 0,0226 0, ,0147-0,00754 (5,86) *** (0,70) (2,83) *** (-1,18) Anos de escolaridade 0,0688 0,134 a 0,102 0,186 a (15,98) *** (13,90) *** (14,04) *** (11,74) *** Idade 0,199 0,258 0,230 0,155 (1,64)* (1,97) ** (1,45) (0,90) Idade ao quadrado -0, , , ,00295 (-1,09) (-1,53) (-1,12) (-0,73) Indústria 0,231 0,307 0,0668 0,372 (5,62) *** (7,13) *** (0,56) (2,97) *** Comércio 0,0703 0,162-0,183 0,128 (1,41) (3,13) *** (-1,54) (1,02) Serviço 0,165 0,244-0,205 0,0578 (3,34) *** (4,75) *** (-1,82) * (0,48) Transporte e comunicação 0,268 0,332 0,149 0,467 (3,74) *** (4,38) *** (0,87) (2,56) *** Social 0,368 0,494 0,177 0,549 (4,98) *** (6,43) *** (1,48) (4,46) *** Administração pública 0,368 0,475 0,412 0,765 (5,52) *** (6,85) *** (2,96) *** (5,27) *** Outros 0,354 0,411 0,122 0,453 (3,50) *** (3,84) *** (0,80) (2,83) *** Sindicato 0,160 0,163 0,233 0,243 (3,55) *** (3,40) *** (4,06) *** (3,92) *** Urbano 0,0825-0,116 0,181 0,0394 (2,28) ** (-2,70) *** (3,84) *** (0,73) Norte 0,0591 0,0243 0,0927 0,0873 (0,95) (0,37) (1,04) (0,90) Sudeste 0,335 0,245 0,351 0,312 (9,88) *** (6,46) *** (7,61) *** (6,20) *** Sul 0,285 0,161 0,303 0,250 (6,50) *** (3,29) *** (5,26) *** (3,97) *** Centro-oeste 0,239 0,180 0,276 0,238 (4,49) *** (3,16) *** (3,61) *** (2,87) *** Preto -0,234-0,0961-0,283-0,115 (-3,61) *** (-1,36) (-3,48) *** (-1,27) Pardo -0,168-0,0666-0,173-0,0605 (-5,63) *** (-1,96) ** (-4,32) *** (-1,31) R 2 0,45 0,42 0,50 0,45 Teste F 100,01 *** 87,00 *** 67,78 *** 56,35 *** Observações a variável endógena. Obs: Os testes t estão entre parênteses abaixo dos coeficientes. *** Denota significância ao nível de 1% ** Denota significância ao nível de 5% * Denota significância ao nível de 10% 8

9 Tabela 2.8. Equação de anos de escolaridade para jovens de 18 a 25 anos. Variáveis Homens Mulheres Constante 2,37 2,90 (3,53) *** (3,97) *** Idade começou trabalhar 0,134 0,123 (6,94) *** (6,12) *** Idade 0,103 0,253 (3,87) *** (8,72) *** Urbano 1,458 0,782 (9,82) *** (4,45) *** Norte 0,467 0,413 (1,64) (1,23) Sudeste 0,920 0,280 (5,94) *** (1,64) * Sul 1,091 0,276 (5,42) *** (1,27) Centro-oeste 0,422 0,00369 (1,73) * (0,01) Preto -0,599-0,270 (-2,00) ** (-0,86) Pardo -0,666-0,581 (-4,83) *** (-3,85) *** Anos de escolaridade da mãe 0,251 0,203 (11,99) *** (9,73) *** Anos de escolaridade do pai 0,169 0,0653 (7,81) *** (3,00) *** Idade mãe começou trabalhar -0,0228-0,00017 (-1,96) ** (-0,02) Idade pai começou trabalhar -0,0592-0,0449 (-3,08) *** (-2,30) ** Número de membros família -0,239-0,335 (-6,90) *** (-8,61) *** Renda não salarial per capita 0, , (1,29) (0,19) R 2 0,50 0,44 Teste F 154,85 *** 68,83 *** Observações Obs: Os testes t estão entre parênteses abaixo dos coeficientes. *** Denota significância ao nível de 1% ** Denota significância ao nível de 5% * Denota significância ao nível de 10%. 9

10 Observe que nas colunas (1) e (3), o coeficiente da variável idade em que o indivíduo começou a trabalhar é altamente significativo e positivo, indicando que um aumento na idade de ingresso no mercado de trabalho iria aumentar o salário da pessoa numa fase adulta da vida. Este resultado, entretanto, pode estar refletindo efeitos de outras variáveis não incluídas na regressão, além de escolaridade. Características do indivíduo e medidas de seu background familiar afetam sua escolaridade e esta por sua vez afeta seu rendimento. É difícil interpretar um efeito direto, que não via educação, da entrada precoce no mercado de trabalho sobre o rendimento. Nas colunas (2) e (4), a estimativa da variável escolaridade, obtida com base nos resultados da tabela 2.8, foi incluída à equação de rendimentos. Observe que ao incluir escolaridade estimada, o efeito direto de começar a trabalhar cedo passa a não existir. A tabela 2.8 mostra os coeficientes estimados da equação de anos de escolaridade em função da idade da pessoa, a idade com que começou a trabalhar, cor, região, escolaridade da mãe e do pai, a idade em que a mãe e o pai começaram a trabalhar, o tamanho da família e a renda não salarial per capita. A renda não salarial foi incluída para evitar endogeneidade, que pode ocorrer ao se incluir medidas de salários na equação. Entretanto, esta variável contém um número muito grande de zeros, já que ela é obtida da soma de rendas de pensão, aluguel, rendimento de poupança, etc. e muitos não recebem este tipo de rendimento. A escolaridade e a idade de ingresso dos pais no trabalho refletem o ambiente social da família, assim como um maior ou menor incentivo dado aos filhos para estudarem. Famílias mais simples e de menor renda estão associadas a menor nível educacional e a entrada mais precoce no mercado de trabalho. Pais mais educados tendem a valorizar mais a educação e a incentivar os filhos para que estudem, ao contrário daqueles que começaram a trabalhar muito cedo, que podem até considerar este fato como sendo normal, incentivando mais os filhos a trabalhar quando crianças do que a estudar. Observa-se que quanto maior a idade de ingresso do indivíduo no trabalho maior será sua escolaridade. Um ano a mais sem trabalhar equivale a um aumento de 0,134 e 0,123 nos anos de escolaridade, respectivamente, para homens e mulheres. Os resultados também mostraram que pessoas de cor preta e parda estudam menos do que os brancos e moradores da área urbana e regiões mais desenvolvidas com relação ao nordeste do Brasil estudam mais, como era de se esperar. O aumento no número de 10

11 membros da família reduz a escolaridade do homem de 0,239 e da mulher de 0,335, já que mais pessoas significa necessidade de maior renda e também de se dividir as tarefas do lar. Interessante observar que este efeito é maior para as mulheres, possivelmente, porque essas são mais responsáveis pelas tarefas do lar. Ademais, a escolaridade do homem aumentaria de 0,251 e 0,169, e da mulher de 0,203 e 0,065, respectivamente, a cada aumento de um ano na escolaridade da mãe e do pai, e reduziria de 0,06, para os homens, e de 0,04, para as mulheres, com o ingresso mais tardio do pai no trabalho. O efeito do ingresso mais tardio da mãe no trabalho só foi significativo para os homens, reduzindo a escolaridade em 0,02. O efeito da entrada precoce no mercado de trabalho da mãe e do pai sobre a escolaridade do filho deve ser analisado com cuidado. A primeira vista esperava-se um resultado contrário ao obtido, mas lembrando que a educação dos pais já foi controlada, trabalhar mais cedo pode refletir maior renda, por exemplo. Como a idade média de ingresso no mercado de trabalho para os homens no Brasil é de 13 anos, e a lei fixa em 16 anos a idade mínima para o ingresso dos jovens no trabalho, vamos analisar qual seria o ganho salarial se houvesse um aumento de três anos na idade em que o homem começou a trabalhar. Com base na tabela 2.8, postergando em três anos o ingresso no trabalho aumentaria o número de anos de escolaridade de 0,402 (0,134 3). Este aumento na escolaridade acarretaria um aumento de 5,5% nos rendimentos (exp(0,402 0,134)), utilizando-se agora a coluna (2) da tabela 2.7. Se este indivíduo trabalhar durante 30 anos de sua vida, obteria um aumento no rendimento inicial de 165%. A mesma análise para as mulheres, considerando o fato de que a idade média de entrada no mercado de trabalho é de 14 anos, resultaria em um aumento na escolaridade de 0,246 anos (0,123 2), o que aumentaria os rendimentos em 4,7% (exp(0,246 0,186)), ou 141% durante 30 anos de trabalho. Os aumentos nos rendimentos obtidos, tanto para homens como para mulheres, são baixos, sendo necessárias maiores investigações sobre o assunto. Ilahi, Orazem e Sedlacek (2000) concluíram que trabalhar com menos de 13 anos acarreta uma redução de 13 a 17% nos rendimentos dos adultos. Por outro lado, Paes de Barros et al (2000) confirmaram que a entrada precoce no mercado de trabalho teve efeito negativo sobre a escolaridade, com o adiamento de um ano na entrada no mercado de trabalho levando a um aumento na escolaridade de 0,1 série, mas não teve 11

12 efeito significativo sobre os rendimentos. Kassouf (2000) observou que começando a trabalhar com idade entre 15 e 17 anos, em vez de 9 anos ou menos, o acréscimo nos rendimentos era de 9%. 3. CONCLUSÃO Foi observada uma alta porcentagem de adultos começando muito cedo a trabalhar. Em torno de 66% dos homens e 52% das mulheres declararam ter começado a trabalhar com 14 anos ou menos. A variável anos de escolaridade foi estimada e incluída na equação de rendimentos para medir o efeito da entrada precoce no trabalho sobre os rendimentos, via escolaridade. A análise, com jovens de 18 a 25 anos, controlando o background familiar, mostrou que quanto mais cedo o indivíduo começa a trabalhar, menor é a sua escolaridade e menor é o seu rendimento. A cada ano que se posterga para ingressar no trabalho, aumenta o número de anos de escolaridade de 0,134 para os homens e de 0,123 para as mulheres, enquanto que o aumento de um ano na escolaridade aumenta os rendimentos dos homens de 0,134 e das mulheres de 0,186. O aumento obtido nos rendimentos dos homens de 5,5% (postergando 3 anos de trabalho) e das mulheres de 4,7% (postergando 2 anos de trabalho) é baixo e necessita futuras investigações. BIBLIOGRAFIA Canagarajah, S. and H. Coulombe Child Labor and Schooling in Ghana. Policy Research Working Paper No. 1844, World Bank, Washington, DC, pp. 37. Ilahi, N., P. F. Orazem e G. Sedlacek The Implications of Child Labor for Adult Wages, Income and Poverty: Retrospective Evidence from Brazil. (mimeo.). Kassouf, A L Trabalho Infantil no Brasil. Tese de livre docência. ESALQ- USP, Piracicaba, SP. Kassouf, A L O Efeito do Trabalho Infantil para os Rendimentos e a Saúde dos Adultos. Anais do XXII Encontro de Econometria. Campinas, SP. Paes de Barros, R., R. Mendonca, P. P. Deliberalli e M. Bahia O Trabalho Doméstico Infanto-Juvenil no Brasil. (mimeo.). 12

13 Psacharopoulos, G Child Labor versus educational attainment. Some Evidence from Latin America. Journal of Population Economics. 10:4, pp Repetto, R Direct Economic Costs and Value of Children in Population and Development, ed. R. G. Ridker, chapter 3. John Hopkins Un. Press, USA, pp Swaminathan, M Do Child Workers Acquire Specialised Skills? A Case Study of Teenage Workers in Bhavnagar. The Indian Journal of Labour Economics. 40:4, p. 13