RETORNOS MÉDIOS A EDUCAÇÃO NAS REGIÕES BRASILEIRAS: UMA APLICAÇÃO DOS MICRODADOS DA PNAD PARA 2001 E 2011.

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1 RETORNOS MÉDIOS A EDUCAÇÃO NAS REGIÕES BRASILEIRAS: UMA APLICAÇÃO DOS MICRODADOS DA PNAD PARA 2001 E Fernanda Esperidião Economista. Doutora em Desenvolvimento e Crescimento Econômico pela Universidade Federal do Paraná (UFPR). Professora Adjunta do Departamento de Economia da Universidade Federal de Sergipe (UFS). Rafaela Rodrigues Gomes Economista. Mestre em Economia pelo Núcleo de Pós Graduação em Economia da Universidade Federal de Sergipe (NUPEC/UFS). Bolsista CNPq do Núcleo de Inovação da Federação das Indústrias do Estado de Sergipe (FIES). Resumo: O presente trabalho buscou analisar os impactos da educação nos rendimentos dos indivíduos das regiões Norte, Nordeste, Sudeste, Sul e Centro-Oeste. A base teórica aqui utilizada é proveniente das contribuições de Theodore Schultz (1973), Gary Becker (1957,1962) e Jacob Mincer(1974). Para quantificar o retorno da educação fez-se uso da equação básica de Mincer, adaptada para fatores de descriminação no mercado de trabalho e efeito limiar (Threshold effect), usando MQO e procedimento de Heckman. Para o tratamento empírico utilizou-se a Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD), para os anos de 2001 e 2011, com o auxílio do software Stata 12. Os principais resultados encontrados indicam que os retornos esperados do investimento em educação são positivos, sugerem que há discriminação salarial por gênero, raça e filiação sindical e apontam a presença de Threshold effect com impactos bastante significativos nas taxas de retorno. Constatou-se, também, que há um viés nas estimativas com o uso do MQO e que os retornos da escolaridade obtidos para a região Nordeste foram relativamente maiores do que os obtidos para as demais regiões brasileiras estudadas. Palavras-chave: Educação, Taxas de retorno, Discriminação. Abstract: The present study analyzes the impact of education on individual s income in the following regions of Brazil: North, Northeast, Southeast, South and Midwest. The theoretical basis used here is derived from the contributions of Theodore Schultz (1973), Gary Becker (1957, 1962) and Jacob Mincer (1974). To quantify the returns to education, the analysis made use of the basic Mincer equation, adapted for discrimination factors in the labor market and threshold effect (Threshold effect) using OLS and the Heckman procedure. The empirical data was based on the National Sample Survey (PNAD) for the years 2001 and 2011, with the aid of Stata 12. The main findings indicate that the expected returns on investment in education are positive, and further reveal that there is wage discrimination by gender, race and union membership, and points to the presence of a Threshold effect with quite significant impacts on rates of return. It was also found that there is a bias in the estimates using the OLS, and that education returns obtained in the Northeast were relatively higher than those obtained in other Brazilian regions studied. Keywords: Education, Rates of return, Discrimination. JEL Classification: C21,J24,J31,J71. Área Temática: Área 3 - Economia Regional e Urbana 1

2 1 INTRODUÇÃO. A determinação dos rendimentos do trabalhador é influenciada por diversos fatores, sendo que a escolaridade é uma das variáveis que mais instigam os estudos na literatura econômica. Na década de 60, a Teoria do Capital Humano, moldada pelas formulações de Schultz (1973), Becker (1957,1962) e Mincer (1974), foi de grande relevância para a compreensão de um novo enfoque: a busca pelo conhecimento, que tende a promover vantagens competitivas que fazem a diferença na vida dos indivíduos e que lhes proporcionam um diferencial no mercado. Um dos efeitos observados sobre a renda, ao incluir o capital humano, está atrelado à capacidade dos indivíduos ao realizar suas atividades, considerando-se que pessoas mais capacitadas realizam maior quantidade e/ou melhor qualidade de trabalho, ceteris paribus, no mesmo período de tempo, com a mesma quantidade de capital e tecnologia (BECKER, 1957; SCHULTZ, 1973). Muitos estudos procuraram evidenciar a importância da educação na explicação dos diferenciais de rendimentos. Os primeiros autores a utilizarem a equação de rendimentos de Mincer (1974) foram Behrman e Birdsaall (1983), que calcularam a taxa de retorno educacional para o Brasil, utilizando como base de dados o Censo Demográfico de Kassouf (1994, 1998) incorporou o procedimento de Heckman em dois estágios a fim de corrigir um possível viés de seleção amostral usando dados da Pesquisa Nacional de Saúde e Nutrição do IBGE, IPEA e INAN de 1989 e dados da PNAD de 1995, respectivamente. Ueda e Hoffmann (2002), usando informações da Pnad de 1996 no que concerne aos pais dos indivíduos, empregaram o método de estimação por variáveis instrumentais, estimadores intrafamiliares, mínimos quadrados e um modelo por nível de escolaridade, dentre outros. Dessa forma, o presente trabalho buscará complementar a literatura existente, fazendo um comparativo entre as estimativas das taxas de retorno da escolaridade nas regiões brasileiras. O objetivo geral desse artigo é verificar, através de uma análise comparativa, o impacto do investimento em capital humano através da equação de rendimentos de Mincer adaptada, aplicando-se o método de mínimos quadrados (MQO), metodologia de Heckman, inclusão de uma variável que leve em conta o efeito limiar (Threshold effect) e o uso de variáveis de controle para o efeito discriminação no mercado de trabalho. A base de dados que será utilizada para a estimação das equações de rendimentos será a Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD), do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), referentes aos anos de 2001 e Além desta introdução, este trabalho está dividido em mais quatro seções. A segunda seção faz uma breve revisão da literatura referente aos retornos educacionais, abordando os resultados de trabalhos já realizados e descrevendo os modelos de determinação dos rendimentos utilizados como base neste estudo. A terceira seção aborda a metodologia escolhida, descrevendo o modelo econométrico adotado e as variáveis que foram utilizadas na análise. A quarta seção, analisa os resultados obtidos para as equações de rendimentos que foram estimadas e, por fim, apresentam-se as conclusões a respeito do tema proposto como também dos resultados da análise quantitativa desenvolvida. 2 BREVE REVISÃO DA LITERATURA. Na esfera microeconômica, os estudos sobre capital humano (educação) e renda remontam aos trabalhos seminais de Becker (1962) e Mincer (1958, 1974), que originaram uma linha de pesquisa que até hoje orienta trabalhos sobre a estimação dos retornos salariais, sendo que o trabalho de Mincer (1974) foi pioneiro nessa área. O modelo de rendimentos de Mincer é utilizado para aferir a função de retornos tanto da escolaridade quanto da sua qualidade assim como do impacto da experiência de trabalho sobre as disparidades salariais entre homens e mulheres. É também considerado base de estudos econômicos da 2

3 educação nos países em desenvolvimento que tem sido estimada a partir de dados de vários países em diferentes períodos de tempo (HECKMAN et al. 2005). Nesse sentido, a taxa de retorno da educação, através da equação de Mincer (1974) foi estudada por diversos autores no Brasil. Behrman e Birdsaall (1983) usaram a equação de salários minceriana para calcular a taxa de retorno educacional brasileira apoiando-se em dados do Censo Demográfico do IBGE de Leal e Werlang (1991) estimaram uma equação de Mincer com emprego de dummies para diversos grupos com os dados da PNAD de e o Censo Demográfico de Estudos comparando os rendimentos dos brasileiros e americanos feitos, por Lam e Levison (1990) e utilizando a PNAD/IBGE de 1985, estimaram que os retornos gerados pela educação ultrapassam 17% e concluíram que no Brasil os retornos do investimento educacional foram consideravelmente maiores do que nos Estados Unidos. Kassouf (1994, 1998) e Kassouf e Silva (2000) empregaram o procedimento de Heckman em dois estágios para corrigir um possível viés de seleção amostral usando dados da Pesquisa Nacional de Saúde e Nutrição do IBGE, IPEA e INAN de 1989 e dados da PNAD de Retornos advindos da educação também foram analisados por Resende e Wyllie (2006) em estudos para o Brasil que tomaram como base de dados a Pesquisa sobre Padrão de Vida (PPV-IBGE, dados de ) via procedimento de dois estágios de Heckman, indicando que o retorno da escolaridade era de 15,9% a 17,4% para os homens e de 12,6% a 13,5% para as mulheres, sendo os menores retornos obtidos por meio da introdução de uma variável para controlar a qualidade do ensino. Ueda e Hoffmann (2002), com ajuda da PNAD de 1996, desenvolveram seus trabalhos envolvendo os pais dos indivíduos, empregando uma metodologia de estimação baseada no método de variáveis instrumentais e encontraram uma variação positiva de mais de 60% para o retorno da escolaridade em relação ao MQO. Loureiro e Carneiro (2001) estimaram o retorno salarial da educação utilizando a PNAD de Usaram o procedimento de Heckman (1979) e separaram os trabalhadores em rurais e urbanos. O resultado do retorno estimado para o homem urbano foi de 18,58%, enquanto que para o homem rural foi de 11,35%. Para as mulheres, encontraram os valores de 23,32% e 18,06% para as trabalhadoras urbanas e rurais, respectivamente. Sachsida et al (2004), calculando o retorno salarial da educação para diferentes fontes de viés que podem distorcer os resultados, concluem, através de diferentes métodos de estimação, que o retorno de um ano adicional de estudo fica entre 12,9% a 16%. 2.1 Modelos de Determinação dos Rendimentos. O trabalho pioneiro para avaliar o impacto da educação nos rendimentos do trabalhador é atribuído a Jocob Mincer (1974). Diversos estudos posteriores foram inspirados em seu trabalho, mas levando em consideração outras técnicas econométricas, segundo Resende e Wyllie (2006). Para melhor análise dos modelos propostos para determinação dos rendimentos, esta seção está dividida em duas subseções. A primeira aborda a equação de rendimentos proposta por Mincer, e a segunda descreve outros modelos derivados da equação minceriana: metodologia de Heckman, o efeito limiar (Threshold effect) e o efeito discriminação no mercado de trabalho Equação Minceriana. A fim de medir o retorno da educação, Mincer (1974) propôs um tipo de equação que leva em conta não apenas a sua influência no salário dos indivíduos mas considerasse também o impacto do aprendizado transmitido pela experiência no trabalho. Com isso, o salário de um indivíduo é dado por: 3

4 LnY j 2 α b s b j b j υ (1) em que é o logaritmo da renda advinda de j anos de experiência no trabalho, s são os anos de escolaridade desse indivíduo, j os anos de experiência no mercado de trabalho e v é o termo estocástico. A ideia básica desta equação é que anos adicionais de escolaridade e de experiência no trabalho acarretam aumento nos salários (coeficientes e são positivos). No entanto, aumentos causados pelo acúmulo de experiência estão sujeitos a retornos decrescentes (coeficiente é negativo), implicando em uma função parabólica, côncava em j. Isso quer dizer que os incrementos salariais causados por aumento da experiência tendem a ser positivos, mas cada vez menores com o decorrer do tempo. O resíduo (v) na equação 1, são componentes que Mincer admitiu influenciar na renda, como por exemplo as habilidades individuais e qualidade da educação, que são de difícil mensuração, conforme França, Gasparini e Loureiro (2005). Na literatura de capital humano normalmente emprega-se uma proxy para mensurar a variável experiência da equação minceriana, através do seguinte cálculo: j = idade s 6. Segundo Chaves (2002), ao fazer uso dessa proxy a equação minceriana tem como hipótese que o indivíduo começa a trabalhar logo após terminar seus anos de estudo, e que esse termina o período escolar no tempo s mais seis anos de idade, em que esse último é a idade em que o indivíduo, geralmente, começa a estudar. Nesse sentido, no presente estudo a variável experiência foi baseada nesse cálculo. Este modelo de Mincer é geralmente aplicado com o método de mínimos quadrados ordinários (MQO) 1 que recebe essa designação porque atribui pesos iguais às observações, permitindo concluir que essa suposição é equivalente à constância nos valores da variância de Y que conhecida como homocedasticidade. Contudo, utilizar somente estimativas por MQO pode acarretar distorções tais como: endogeneidade entre educação e salário, seletividade amostral e características pessoais não observadas, esses problemas podem surgir via estimativa, nesse método. O MQO é bastante utilizado mas isso não dispensa o cuidado com os possíveis problemas de viés nos coeficientes estimados. Nesse sentido, Ueda e Hoffmann (2002) salientam que as estimativas dos coeficientes da regressão podem sofrer problemas de viés causado por basicamente três motivos: omissão de variáveis relevantes no modelo, erros de medida na variável educação, e endogeneidade 2 da escolaridade. Assim, os métodos que serão empregados neste trabalho para corrigir os possíveis problemas da equação minceriana serão: i) metodologia de Heckman; ii) inclusão de uma variável que leve em conta o efeito limiar (Threshold effect) e; iii) o uso de variáveis de controle para captar o efeito discriminação no mercado de trabalho Metodologia de Heckman. Heckman (apud Figueiredo Neto, 1998) desenvolveu um procedimento para estimar a equação de rendimentos de modo que se evitasse o problema de seletividade amostral. Nesse procedimento, considera-se uma função principal de rendimentos, como a equação (1) proposta por Mincer, e constrói-se uma função auxiliar denominada equação de participação no mercado de trabalho (ou equação de seleção), que leva em consideração um conjunto de características pessoais e familiares que tendem a determinar a participação do indivíduo no mercado de trabalho. Ao estimar a equação de rendimentos a partir do método de Heckman, a equação minceriana modifica-se, segundo Resende e Wyllie (2006), para: 1 Os mínimos quadrados ordinários consiste num método matemático que penaliza os erros grandes relativamente mais que os erros pequenos. Matematicamente este procedimento minimiza a soma dos quadrados dos resíduos de uma regressão, de forma a maximizar o grau de ajuste do modelo. Ou seja, visa a encontrar uma estimativa para o vetor de parâmetros β de modo que o somatório dos quadrados das distâncias entre cada ponto observado e seu valor estimado pelo modelo seja mínimo. 2 A correção da endogeneidade não foi abordada no presente estudo. 4

5 LnY j 2 α b s b j b j b λ υ (2) em que a variável explicativa λ na equação (2) é denominada razão inversa de Mills 3, e é usada para resolver o possível problema do viés de seletividade amostral. Esta variável é uma função que leva em consideração a probabilidade de os indivíduos participarem do mercado de trabalho e é dada por: λ i φ γz i σ u /Φ γz i σ u (3) em que é a função de densidade de probabilidade, = função de distribuição cumulativa, Z i = vetor de variáveis que determinam a participação do indivíduo i no mercado de trabalho, = conjunto de parâmetros das variáveis em Z i e u = desvio padrão do resíduo u da equação de participação no mercado de trabalho. Para proceder à estimação do modelo de Heckman deve-se estimar a equação de participação pelo método da máxima verossimilhança através do modelo probit 4 (Figueiredo Neto, 1998). Resende e Wyllie (2006) apontam que após a execução desse primeiro estágio é possível gerar as estimativas de λ i e, então, pode-se estimar a equação de rendimentos minceriana modificada (2) por MQO. Com o intuito de saber a relevância do procedimento de Heckman é importante analisar a significância do coeficiente da variável lambda, que é incluída na equação minceriana e o teste do qui-quadrado, para testar a consistência do modelo de Heckman como um todo. Adotando-se os procedimentos detalhados nesta subseção acredita-se que é possível corrigir o viés gerado pela não aleatoriedade da amostra O Efeito Limiar (Threshold effect). O efeito limiar ou threshold effect ocorre, segundo Hoffmann e Simão (2005), quando a taxa de retorno da escolaridade torna-se relativamente maior a partir de certo ponto. Tomando-se como base a equação (1), proposta por Mincer, o efeito limiar pode ser estimado pela seguinte equação: LnY j 2 α b s b j b j b H(s θ) υ (4) em que H é uma variável binária que assume valor zero, caso s e valor um quando s >, em que = limiar, valor da escolaridade a partir do qual a taxa de retorno da educação torna-se muito elevada. Assim, para Hoffmann e Simão (2005), uma função de rendimentos deve especificar o efeito limiar; em caso contrário, o modelo pode chegar a conclusões errôneas, ao analisar as taxas de retorno provenientes da escolaridade 5. Além disso, podem ser usadas variáveis dummies para estimar isoladamente o retorno distinto da educação, em cada ano a mais de escolaridade, ao invés de apenas considerar um ponto limiar. Dessa forma, para fins comparativos, a análise de retornos à educação utilizando dummies para cada ano de estudo também será adotada no presente trabalho. 3 Ver Returns to Schooling: A Selectivity Bias Approach with Continuous Variable Choice For Brazil (2003). 4 Ver Gujarati (2011). 5 Quando H =1, a equação (4) pode ser representada como ln Y i = a b 4 θ +( b 1 + b 4 )s + b 2 j + b 3 j 2 + v e cada ano adicional de escolaridade após o limiar, conforme Hoffman e Simão (2005), estará associado a um aumento de [exp ( b 1 + b 4 ) 1]*100 5

6 2.1.4 Efeito Discriminação no Mercado de Trabalho. Segundo Hoffmann e Simão (2005), devem-se incluir nas equações de rendimentos as variáveis de controle para evitar o problema do viés de estimação por omissão de variáveis relevantes. Isso implica dizer que, além das variáveis referentes à educação e experiência, deve-se incluir no modelo as variáveis que possam de alguma forma influenciar os ganhos do indivíduo. Nesse caso, podem-se incluir variáveis dummies para gênero, raça, região, responsabilidade pela família, dentre outras. Assim, no presente estudo, foram incorporadas na equação minceriana (equação 1) variáveis dummies como gênero, raça, filiação sindical, entre outras, com o intuito de verificar a robustez do modelo e detectar a existência de discriminação na determinação dos rendimentos do trabalho provenientes dessas características. 3 MODELO ECONOMÉTRICO, DESCRIÇÃO DAS VARIÁVEIS E BASE DE DADOS. Os dados utilizados neste estudo provêm da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios, coletada pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), para as regiões brasileiras, nos anos de 2001 e A análise aqui pretendida, com foco nos retornos da educação, será feita em 4 vertentes, partindo da equação básica de Mincer (1974). 3.1 Modelos Econométricos e a Descrição das Variáveis Utilizadas. O modelo econométrico adotado para se trabalhar com os dados, nos anos de 2001 e 2011, é uma função log-linear, em que a relevância econômica da variável educação é explicada pelo fato de conseguir captar a influência do investimento em capital humano e os retornos desse investimento para os indivíduos. i) Equação de Mincer Original A primeira regressão gerada pode ser expressa pela equação básica de Mincer: 2 LnY β β Educ β Exp β Exp i ε (5) 0 1 i 2 i 3 i Onde Lnw= é o logaritmo natural dos salários, é o parâmetro ou intercepto; Educ é a educação (medida em anos de estudo); Exp é a experiência (=idade-educ-6); Exp 2 é a experiência ao quadrado; é o termo para erros aleatórios. ii) Equação minceriana expandida (para captar discriminação no mercado de trabalho) A segunda regressão gerada é uma expansão da equação de Mincer, inserindo dummies relativas ao sexo, raça e filiação sindical. A equação é dada por: LnY β 2 0 β 1 Educ i β 2 Exp i β 3 Exp i β 4 Homem i β 5 Branco i β 6 Sindic i ε i (6) 6

7 Onde Lnw= é o logaritmo natural dos salários, é o parâmetro ou intercepto; Educ é a educação (medida em anos de estudo); Exp é a experiência (=idade-educ-6); Exp 2 é a experiência ao quadrado; Brancos dummy para raça, sendo 1 se a pessoa for de cor branca e 0 caso contrário; Homem dummy para gênero, sendo 1 se o indivíduo for do sexo masculino e 0 se for do sexo feminino; Sindic dummy para sindicato, sendo 1 se o trabalhador estiver vinculado a um sindicato e 0 em caso contrário; é o termo para erros aleatórios. Tomando como base as formulações da teoria do capital humano, considera-se que as taxas de rendimentos dos trabalhadores possuem retornos positivos e decrescentes com relação à educação, e o sinal esperado para o coeficiente da variável de anos de estudo seria positivo. Também, segundo essa mesma teoria, para variáveis Exp e Exp 2 que são utilizadas como proxy para a experiência do individuo no mercado de trabalho, leva-se em conta que os rendimentos dos trabalhadores apresentam taxas de retornos positivas e decrescentes com a experiência, e assim o sinal esperado para o coeficiente da variável Exp é positivo, e para a Exp 2 é negativo, pois a partir de certa idade os rendimentos tendem a decrescer em virtude da capacidade laboral dos indivíduos, quando ocorre o efeito depreciativo do capital humano. iii) Equação minceriana expandida considerando o efeito limiar (Threshold effect). A terceira regressão a ser gerada tem o intuito de detectar o efeito limiar, descrito na seção anterior, com base nas estimações de dummies para cada ano de escolaridade e observando-se os diferentes impactos de suas taxas de retorno nos salários dos indivíduos. A equação é tal que: LnW β 0 β 1 Educ β 6 Brancos i β 7 Sindicato i 2 2 Exp 3 Exp 4Limiar ( Educ ) β 5 Homem (7) onde o Limiar é uma variável binária que assume valor 0, caso educ e valor 1 quando educ >, em que = limiar, valor da escolaridade a partir do qual a taxa de retorno da educação torna-se bastante elevada. iv) Método de Heckman. Considerando os procedimentos metodológicos descritos anteriormente, utilizou-se o método de Heckman para a estimação da equação de participação no mercado de trabalho e da equação de rendimentos. As variáveis que compõem a equação de participação são as mesmas utilizadas como controle na equação de rendimentos, exceto as relativas aos setores econômicos (indústria, comércio e serviços) e participação sindical, já que essas características só podem ser observadas se o indivíduo estiver trabalhando. Adicionalmente, são incluídas como controle algumas características pessoais e familiares que afetam a probabilidade de o individuo estar trabalhando, mas não afetam diretamente os rendimentos dos que trabalham. Assim, temos a inserção das seguintes variáveis na equação de participação no mercado de trabalho: i) o local de residência, que assume valor 1 quando o indivíduo reside na área urbana, e valor 0 se reside na área rural (urbano); ii) o grau de responsabilidade familiar, variável binária que assume valor 1 se o indivíduo é o chefe da família e valor 0 se ocupa outras posições dentro da família (chef_fam); iii) a situação conjugal do individuo, variável binária que assume valor 1 se a pessoa tem cônjuge e valor 0 se não tem (casado); iv) a existência de filhos, variável binária que assume valor 1 se o indivíduo tem filhos e valor 0 se não tem (filhos); v) a existência de outras fontes de renda além do rendimento do trabalho 7

8 principal, variável binária que assume valor 1 se o indivíduo dispõe de outras rendas e valor 0 se não dispõe (out_rendas). As expressões 8 e 9 representam respectivamente a equação de participação e de rendimentos : L 2 i β 0 1Educ 2 Exp i β 3 (Exp) β 4 Homem β 5 Brancos β 6 urbano 7 Casado 8 Chefe_fam 9 Filhos 10 Out_rendas ε i (8) LnW 2 i β 0 β 1 Educ 2 Exp β 3 (Exp) β 4 Homem β 5 Brancos β 6 Sindicato 7 Indústria 8Comércio 9Serviços 10 Lambda (9) onde as variáveis dependentes de cada modelo são, respectivamente, a probabilidade de o indivíduo estar atuando no mercado de trabalho (Li,) e a remuneração salarial de cada individuo (LnWi). As variáveis explicativas analisadas neste estudo estão descritas na Tabela 01, onde também constam os sinais esperados sobre as variáveis dependentes, nas equações de participação e de rendimentos. Tabela 01 Resumo das variáveis explicativas e seus sinais esperados. Variáveis Descrição Sinal esperado Participação Rendimentos Educ Média de anos de estudo; + + Exp = Idade Educ Exp 2 = Exp ao quadrado - - Homem =1 se o individuo é homem e =0 caso contrário. +/- +/- Branco = 1 se o individuo é branco e =0 se for de outras raças; +/- +/- Indústria = 1 se o individuo atua no setor industrial e =0 caso contrário; n.a + Comércio = 1 se o individuo atua no setor de comércio e =0 caso contrário; n.a + Serviços = 1 se o individuo atua no setor serviços e =0 caso contrário; n.a + Sindic =1 se o individuo é filiado a algum sindicato e =0 caso contrário; n.a + Urbano = 1 se o individuo mora na zona urbana e =0 caso contrário; + + Casado = 1 se o individuo é casado e =0 caso contrário; + n.a Filhos = 1 se existem filhos e =0 caso contrário; + n.a Chefe_fam = 1 se o individuo for a pessoa de referência na família e 0 caso contrario; + n.a Out_rendas = 1 se tem renda não proveniente do trabalho principal e =0 caso contrário; - n.a Fonte: Elaborado pelas autoras. 3.2 Base de Dados. Neste estudo foram utilizados, como mencionado anteriormente, dados extraídos da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios dos anos 2001 e 2011 para as regiões brasileiras. Contudo, nem todas as observações dessa base de dados para os respectivos anos citados puderam ser utilizadas na estimação da equação de rendimentos. Sendo assim, foram feitos alguns filtros de forma a obter uma maior consistência do modelo. Para a amostra relativa às regiões brasileiras, foram mantidos na análise somente os indivíduos economicamente ativos, na faixa etária entre 25 e 55 anos, e que estavam trabalhando, excluindo-se da amostra os trabalhadores cuja informação na variável posição na ocupação eram trabalhadores na produção para o próprio consumo e trabalhadores na construção para o próprio uso. Quanto à renda, neste estudo consideraram-se apenas os rendimentos provenientes do trabalho principal e aplicou-se um segundo filtro para salários muito elevados, que poderiam prejudicar as 8

9 estimações. Sendo assim, a amostra analisada selecionou indivíduos com rendimentos de até R$ (trinta mil reais). Deve-se ter em mente que os dados da Pnad são provenientes de um desenho amostral complexo, e esse fato deve ser levado em consideração na análise das estimações. Alguns autores, como Silva et. al. (2002) e Pereira et. al. (2013), enfatizaram que estudos com base em dados da Pnad não podem ser fundamentados nos procedimentos comumente aplicados às amostras coletadas através de observações independentes e identicamente distribuídas (i.i.d). Tais autores também afirmam que os sistemas e técnicas tradicionais de análise podem produzir resultados distorcidos para os coeficientes estimados, seus respectivos desvios-padrão e níveis de significância. Para Neder e Silva (2004) e Guimarães (2007) devido à Pnad possuir um desenho amostral complexo, as inferências feitas devem utilizar, em conjunto com os dados da Pnad, o estrato ao qual pertence o domicílio levantado, sua unidade primária de amostragem (PSU) e o peso da pessoa na amostra, a fim de ajustar a regressão de forma apropriada. Assim, deve-se considerar como pré-requisito, para manipular os dados, que os estratos possuam pelo menos duas PSU. Ao detectar a existência de estratos que possuam apenas uma PSU, torna-se necessário, para obtenção das estimativas, aplicar procedimentos para identificar esses estratos e agregá-los a estratos com um número maior de observações 6. O procedimento analítico deste trabalho foi realizado utilizando-se o software Stata ANÁLISE EMPÍRICA. 4.1 Resultados para a Equação Minceriana: Regiões Brasileiras. Inicialmente, a equação de rendimento a ser estimada é a equação (5), descrita na seção (4.1) e proposta por Mincer (1974), que utiliza método de mínimos quadrados ordinários (MQO), considerando o plano amostral da Pnad e o fator de expansão da amostra. Os coeficientes da equação minceriana são demonstrados na Tabela 02. Para o ano de 2001, o coeficiente de determinação (R 2 ajustado), que mostra o poder de explicação das variáveis independentes (Xs) sobre o logaritmo do salário por hora, é de 0,3692 para o Sudeste, 0,3279 para o Sul, 0,3561 para o Nordeste, 0,2904 para o Norte e 0,3056 para o Centro-Oeste. Esse resultado é um pouco maior que o encontrado por Mincer (1974) para os Estados Unidos, de 0,285 e Silva e Mesquita (2013) de 0,279, e quase similar ao encontrado por Salvato e Silva (2007) para a região metropolitana de Belo Horizonte que foi de 0,3603, utilizando essa mesma equação. 7 Tabela 02 Resultados da Estimação da Equação Minceriana Básica - Regiões Brasileiras 2001 e Ano Variáveis SU S NO N CO Coef. % Coef. % Coef. % Coef. % Coef. % Const -0, , , , , Educ 0, ,9 0, ,7 0, ,7 0, ,2 0, ,1 Exp 0,2568-0,0309-0,0391-0,3773-0, Exp 2-0, , , , , Nº Obs R 2 ajust. 0,3692 0,3279 0,3561 0,2904 0,3056 Teste F Const. 0,4869-0,5466-0,0113-0,2618-0, Educ 0, ,5 0, ,9 0, ,7 0, ,8 0,0945 9,91 Exp 0,0176-0,0180-0,0274-0,0258-0, Exp 2-0, , , , , Nº Obs O programa Stata 12 utilizado neste estudo permite a realização desse ajustamento através dos comandos svy. 7 As diferenças encontradas nos coeficientes de determinação (R 2 ) podem ser provenientes das distintas bases de dados, da localidade da pesquisa e também do período de tempo selecionado para estimação da equação minceriana. 9

10 R 2 ajust. 0,2127 0,2253 0,2366 0,2130 0,1944 Teste F Fonte: elaborada a partir de dados da Pnad /2011, IBGE. Nota: todos os coeficientes foram significativos ao nível de 1%. O teste F, que mostra a significância global do modelo, é significativo ao nível de 1% como se pode visualizar na Tabela 02. Percebe-se que a variável que representa o capital humano (Educ) atendeu à expectativa teórica de afetar positivamente os rendimentos em todas as regiões e que os sinais dos coeficientes estimados também se mostram coerentes com o predito na teoria, isto é, positivo para as variáveis educ e exp e negativo para a variável exp 2 indicando que a partir de certa idade os rendimentos tendem a decrescer em virtude da capacidade laborativa dos indivíduos diminuírem ao longo do tempo, quando ocorre o efeito depreciativo do capital humano. O valor encontrado em 2001, para o efeito da educação nos rendimentos do trabalhador da Região Norte é de 14,2% sendo similar ao encontrado para a região Centro-Oeste que foi de 14,11%, ou seja, de acordo com a equação minceriana, um ano a mais de escolaridade nessa região provoca um incremento de 14,11% nos rendimentos 8. Os maiores retornos em 2001 foram encontrados para o Sudeste (15,9%), Nordeste (15,7%) e Sul (14,7%). No ano de 2011, os impactos da escolaridade sofreram uma redução em todas as regiões, sendo que, a maior queda dos retornos ocorreu nas regiões Sudeste e Centro-Oeste. Comparando com estudos sobre a mesma temática e considerando a equação básica de Mincer, os resultados do presente trabalho, para o ano de 2001, assemelham-se aos encontrados por Chaves (2002), França, Gasparini e Loureiro (2005) e Salvato e Silva (2007) que foram de 15,4%, 15,3% e 16,2%, respectivamente. Para o ano de 2011, os retornos da educação nos rendimentos são similares aos encontrados por Mincer (1974) que foi 11,29% e Silva e Mesquita (2013) que foi de 12,37%. Segundo Senna (1976), quando se compara os resultados encontrados por Mincer (1974), os altos retornos verificados no presente estudo para o ano de 2001, revelam uma maior escassez de recursos humanos qualificados no Brasil em relação aos Estados Unidos. 4.2 Discriminação no Mercado de Trabalho e Efeito Limiar (Threshold effect). De acordo com Becker (1957 apud Loureiro e Carneiro, 2001), discriminações no mercado de trabalho tendem a gerar remunerações diferenciadas para os trabalhadores. Na tentativa de verificar a possibilidade de discriminação nas regiões brasileiras, a equação de Mincer (1974) foi expandida através da inserção de algumas variáveis dummies relacionadas a gênero, sexo e filiação sindical. Os resultados da equação (6) de Mincer adaptada com as dummies encontram-se na Tabela abaixo. Tabela 03 Resultados da Estimação da Equação Minceriana Considerando a Discriminação no Mercado de Trabalho - Regiões Brasileiras 2001 e Ano 2001 SU S NO N CO Variáveis Coef. % Coef. % Coef. % Coef. % Coef. % Const -0, , , , , Educ 0, ,2 0, ,9 0, ,9 0, ,9 0, ,4 Exp 0,2216-0,0284-0,0376-0,0332-0, Exp 2-0, , , , , Segundo Hoffmann e Simão (2005), o Cálculo para cada ano adicional de escolaridade é dado por: [exp (educ ) -1 ] x100 =% retorno. Onde exp é uma constante matemática neperiana que é a base do logaritmo neperiano = 2,7182. Como exemplo, com base na expressão citada, partindo dos resultados da Tabela 02, o cálculo do impacto da educação nos rendimentos dos trabalhadores da Região Nordeste (NO) em 2011, e tal que: [exp ( 0,1112 ) - 1] x100 = 11,7 %. 10

11 2011 Brancos 0, ,2 0, ,2 0, ,0 0, ,6 0, ,5 Homem 0, ,8 0, ,6 0, ,9 0, ,6 0, ,3 Sindic 0, ,6 0, ,5 0, ,4 0, ,7 0, ,6 Nº Obs R 2 ajust. 0,4134 0,3609 0,3832 0,3383 0,3540 Teste F Const. 0,2487-0, ,2338-0,0606-0, Educ 0, ,3 0, ,8 0, ,3 0, ,0 0,0937 9,82 Exp 0,0160-0,0166-0,0276-0,0253-0, Exp 2-0, , , , , Brancos 0, ,7 0, ,2 0, ,2 0, ,7 0, ,6 Homem 0, ,0 0, ,8 0, ,2 0, ,2 0, ,0 Sindic 0, ,7 0, ,2 0,0368 3,74 0, ,1 0, ,4 Nº Obs. R 2 ajust. Teste F , , , Fonte: elaborada a partir de dados da Pnad /2011, IBGE Nota: coeficientes foram estatisticamente significativos a 1% de significância , , Na Tabela 03, os testes F também são significativos ao nível de 1% e o coeficiente de determinação R 2 sofre uma elevação, significando que a inclusão das variáveis homem, brancos e sindicato era necessária. Comparando os resultados das tabelas 02 e 03, observou-se que, para a Região Sudeste, no ano de 2001, o resultado do R 2 é de 0,3692 (tabela 02), e com a inclusão das dummies o R 2 passa a ser de 0,4134. Para o ano de 2011, para a mesma região, o R 2 tem um resultado de 0,2127 (tabela 02) para 0,2583 (tabela 03). Com relação ao Nordeste, em 2001 o R 2 passa de 0,3561 para 0,3832 e em 2011 de 0,2366 para 0,2576. A inclusão das dummies na análise provocou uma queda das taxas de retorno da educação na maioria das regiões, para os dois períodos, demostrando assim, que os retornos da escolaridade podem estar sendo superestimados através da equação minceriana básica. Com base nos resultados da Tabela 03, nota-se uma forte influência na renda proveniente do trabalho (devido ao sexo, raça e participação sindical, sendo que o maior impacto da discriminação concentra-se sobre as duas últimas variáveis, principalmente nas regiões Norte e Centro-Oeste). Para a Região Norte, no ano de 2001, os homens ganhavam cerca de 41,6% a mais do que as mulheres e no Centro-Oeste esse diferencial foi de 39,3%. No entanto, em 2011, a discriminação por sexo sofre uma grande redução na Região Norte, caindo para 24,2%. A discriminação por raça também é relevante. No ano de 2001, pessoas brancas ganhavam cerca de 21,2% a mais que pessoas não brancas na Região Sudeste e 17,3% a mais na Região Norte. Já em 2011, esses retornos sofrem uma queda significativa no Sudeste, saindo de 21,2% para 16,7%, sendo que nas demais regiões a discriminação por raça fica praticamente inalterada. No que se refere à filiação sindical, nota-se uma grande influência dessa variável no Centro-Oeste, Norte e Sudeste. Para 2001, no Centro-Oeste, observa-se que os filiados recebem 29,6% a mais do que os não filiados e esse percentual cai para 22,4% em Quanto à Região Sudeste, em 2001, ser sindicalizado gera um diferencial de 23,6% que em 2011 declina para 17,7%. Observa-se, portanto, que a relação entre ser sindicalizado e ter maiores rendimentos é concomitante com a afirmação [...] apesar de buscarem maior igualdade salarial para seus membros, os sindicatos tendem a elevar as disparidades entre os empregados sindicalizados e os não sindicalizados. (Figueiredo Neto, 1998, p.78). A utilização de variáveis dummies pode ser feita a partir da variável escolaridade a fim de obter taxas de retorno diferentes para cada ano a mais de estudo, ao invés de obter somente uma taxa média (educ). Os resultados dessa regressão para as regiões brasileiras constam na Tabela

12 Tabela 04 - Resultados da Estimação da Equação Minceriana Considerando dummies para cada ano de Escolaridade Regiões Brasileiras 2001 e Variáveis SU S NO N CO SU S NO N CO Const. -0,7554-0,8585-1,4400-0,9790-0,8938 0,5921 0,5758-0,0874 0,1887 0, ano 0,0741 0,1224 0,1288 0,0800 0,1018-0,1380* 0,0020-0,0081* 0,0042-0,0383* 2 anos 0,1142 0,1257 0,2588 0,1727 0,1779-0,0758* -0,1277* 0,0087* -0,064* -0, anos 0,2246 0,2339 0,3392 0,1823 0,2613-0,0685* 0,0198* 0,1248 0,0243 0,0115* 4 anos 0,3496 0,3581 0,5044 0,2597 0,3330 0,0127 0,095 0,2029 0,1526 0,0710 5anos 0,4774 0,4425 0,6380 0,3618 0,4304 0, ,0837 0,3277 0,2258 0, anos 0,5883 0,5338 0,7407 0,3981 0,5577 0,1692 0,1580 0,3663 0,3008 0, anos 0,5847 0,5942 0,8074 0,5468 0,6261 0,1928 0,2395 0,4462 0,3651 0, anos 0,7694 0,7818 0,9381 0,6616 0,7017 0,2562 0,3128 0,5709 0,4435 0, anos 0,8347 0,9299 1,0910 0,7204 0,8361 0,2895 0,3313 0,6087 0,4318 0, anos 0,9579 1,0062 1,1687 0,7814 0,9043 0,3937 0,4426 0,6334 0,5328 0, anos 1,1645 1,1978 1,4580 1,1320 1,1075 0,5475 0,6007 0,9088 0,7775 0, anos 1,4713 1,4614 1,8376 1,5038 1,3573 0,7542 0,7179 1,2090 1,0024 0, anos 1,6556 1,6212 2,0227 1,7328 1,6111 0,9809 0,9689 1,4885 1,2728 0, anos 1,7647 1,6783 2,0264 1,7118 1,6747 1,0686 1,060 1,5504 1,3974 1, e + 2,1497 2,0756 2,5383 2,2743 2,1010 1,4482 1,4092 1,9578 1,7003 1,4092 Exp 0,0313 0,0374 0,0420 0,0438 0,0399 0,0329 0,0308 0,0388 0,0397 0,0368 Exp 2-0,0003-0,0004-0,0004-0,0005-0,0005-0,0004-0,0004-0,005-0,0005-0,0005 Brancos 0,1866 0,1400 0,0992 0,1318 0,1416 0,1239 0,1298 0,0915 0,1364 0,1383 Homem 0,3104 0,2967 0,3092 0,3528 0,3419 0,3151 0,2952 0,2799 0,2395 0,3420 Sindic 0,1849 0,1242 0,1044 0,1970 0,2042 0,1444 0,0981 0,0090 0,0928 0,1565 Nº Obs R 2 ajust. 0,4375 0,3766 0,3997 0,3799 0,3775 0,3115 0,3101 0,2984 0,2784 0,3035 Teste F Fonte: elaborada a partir de dados da Pnad /2011, IBGE Nota: Os coeficientes foram estatisticamente significativos a 1%, exceto os que estão com asterisco (*) os quais não foram significativos. Na Região Sudeste, em 2001, o coeficiente de determinação R² apresenta um valor de 0,4375, significando um aumento ainda maior do poder de explicação do modelo quando se leva em consideração as taxas específicas para cada ano de escolaridade. Porém, para 2011 alguns anos de escolaridade (1º, 2 e 3º) não foram significativos no modelo, mas vale salientar que as demais variáveis mostraram-se estatisticamente significativas. Comparando os coeficientes apresentados na Tabela 03 com os obtidos na Tabela 04, observa-se que tanto em 2001 quanto em 2011, a discriminação por sexo nas regiões manteve-se praticamente inalterada, no entanto, houve uma diminuição da discriminação por raça e participação sindical. Esse resultado pode sugerir que os retornos para essas variáveis podem estar sendo mais uma vez superestimados na equação minceriana anterior, ou seja, sem as dummies de escolaridade. A partir dos resultados da Tabela 04, verifica-se que ocorrem alterações em todos os parâmetros, mas a diferença que se destaca está em torno dos coeficientes das dummies de escolaridade. Para as regiões Sudeste e Sul, em 2001, pode-se observar que quando um indivíduo passa de 11 para 12 anos de estudo as taxas de retorno da educação passam a ser bem elevadas (efeito limiar) 9, saindo de uma taxa de 220,4% para 335% no Sudeste e 231,2% para 331,1% na região Sul. É necessário enfatizar que o ponto limiar encontrado neste estudo para as regiões brasileiras são diferentes, para as estimações de 2001 e de Em 2001 o ponto limiar para as regiões Sudeste e Sul é de 11 anos de estudo, enquanto que para as regiões Nordeste, Norte e Centro-Oeste o limiar é de 10 anos. Em 2011, o limiar para as regiões Sudeste, Norte e Centro-Oeste é de 11 anos, para a região Sul é de 12 anos e para a região Nordeste permanece em 10 anos. Assim como feito por Hoffmann e Simão (2005) 9 Para Hoffmann e Simão (2005), o threshold effect (efeito limiar) ocorre, quando a taxa de retorno da escolaridade se torna relativamente maior a partir de certo ponto. 12

13 utilizou-se função de rendimentos (equação 7) para captar o impacto do aumento súbito das taxas de retorno da educação. A Tabela 05 demonstra as estimações da equação de rendimentos de Mincer adaptada, considerando o efeito limiar encontrado para as regiões brasileiras. Novamente, o teste F é significativo ao nível de 1%. Para 2001, o retorno da escolaridade nas regiões Sudeste e Sul é de 11,9 % e 12,3% até 11 anos de estudo (limiar), passando para 60,9% e 42,4% para os indivíduos com 12 anos ou mais de estudos, o que revela um aumento bastante significativo nos rendimentos dos indivíduos que estão iniciando o ensino superior. O menor impacto do limiar ocorreu em 2011, para a região Norte, em que o retorno para os indivíduos que tinham até 11 anos de estudo foi de 11,2% passando para 12,0% para os que tinham escolaridade acima de 12 anos. Com esse novo modelo, em 2011, nota-se uma diminuição da discriminação por gênero e filiação sindical, mas aumenta significativamente a discriminação por raça. Assim, na região Nordeste, os indivíduos de cor branca ganham cerca de 30,6% a mais do que os não brancos e a maior discriminação por raça ocorre na região Centro-Oeste onde os trabalhadores brancos ganham 40,1% a mais em relação aos indivíduos de outras raças. Tabela 05 Resultados da Estimação da Equação Minceriana com dummies e com Efeito Limiar - Regiões Brasileiras 2001 e Ano SU S NO N CO Variáveis Coef. % Coef. % Coef. % Coef. % Coef. % Const -0, , , , , Educ 0, ,9 0, ,3 0, ,4 0, ,3 0, ,0 Limiar 0, ,9 0, ,4 0, ,6 0, ,5 0, ,7 Exp 0,0291-0,0338-0,0402-0,0380-0, Exp 2-0, , , , , Brancos 0, ,5 0, ,0 0, ,7 0, ,2 0, ,6 Homem 0, ,3 0, ,3 0, ,2 0, ,4 0, ,7 Sindic 0, ,9 0, ,5 0, ,6 0, ,3 0, ,6 Nº Obs R 2 ajust. 0,4322 0,3715 0,3850 0,3452 0,3557 Teste F [0;000] Const. 0,3977-0, ,2335-0,1049-0, Educ 0,0675 6,98 0,0694 7,18 0, ,2 0,0784 8,15 0,0621 6,40 Limiar 0, ,9 0, ,6 0, ,0 0, ,5 0, ,6 Exp 0,0293-0,0278-0,0297-0,0348-0, Exp 2-0, , , , , Brancos 0, ,7 0, ,4 0, ,6 0, ,4 0, ,1 Homem 0, ,2 0, ,9 0, ,1 0, ,5 0, ,5 Sindic 0, ,4 0, ,8 0,0345 3,51 0, ,7 0, ,7 Nº Obs R 2 ajust. 0,2967 0,3010 0,2586 0,2671 0,2882 Teste F Fonte: elaborada a partir de dados da Pnad /2011, IBGE. Nota: Os coeficientes foram estatisticamente significativos a 1% de significância Pode-se notar que a inserção de variáveis dummies e do efeito limiar tornou a equação de rendimentos mais robusta, no entanto ainda podem existir dois problemas na equação gerada por MQO pelo fator de expansão da amostra: endogeneidade da escolaridade e o viés de seleção amostral. O problema da endogeneidade não será tratado neste estudo; assim, a próxima seção utilizará a metodologia de Heckman para correção do viés de seletividade amostral. 13

14 4.3 Estimação com o Método de Heckman. Levando-se em conta que para mensurar os rendimentos do trabalho é necessário que o indivíduo esteja em atividade na semana de referência da pesquisa, verifica-se um problema conhecido por seletividade amostral do mercado de trabalho que pode, no entanto, ser corrigido com a aplicação do procedimento sugerido por Heckman (1979). O método desse autor, explicado na seção 3, considera os indivíduos que não estão no mercado de trabalho e analisa, primeiramente, a probabilidade de o indivíduo estar ou não no mercado de trabalho através da equação de participação para, na sequência, passar à análise da equação de rendimentos já com a correção do problema do viés de seleção. A Tabela 10 mostra os coeficientes estimados referentes as probabilidades dos indivíduos da amostra em participar do mercado de trabalho. É importante verificar o resultado obtido pelo teste da Razão de Máxima Verossimilhança (LR) para a estatística rho, o qual verifica se há correlação entre a equação de salários e a equação de participação, indicando a existência de viés. De acordo com os resultados do teste LR, a hipótese nula de não existência de viés de seleção é rejeitada em todas as estimações. Dessa forma, esses resultados do teste LR revelam que é recomendável o uso de método de Heckman (1979) que permitirá obter coeficientes mais robustos e confiáveis em comparação aos obtidos por MQO. As estimativas da equação de participação para a região Norte em 2001 e para a região Sul em 2011 não se mostraram válidas e por isso foram desconsideradas da análise. Conforme os resultados da Tabela 06, os indivíduos do sexo masculino têm maior probabilidade de participar do mercado de trabalho do que as mulheres, assim como os trabalhadores brancos têm maior probabilidade do que os não brancos. Já em relação à localização do domicilio (urbano) a equação de participação mostrou que os indivíduos que residem em áreas urbanas apresentam menor probabilidade de estar ocupados do que os que residem em áreas rurais. Tabela 06 - Estimativas da Equação de Participação no Mercado de Trabalho Regiões Brasileiras 2001 e 2011 Variáveis SU S NO N CO SU S NO N CO Constante 0,7183 0,5925 0,9195-0,9955 0,8368-0,7892 0,7865 1,3288 Educ 0,0687 0,0818 0,0464-0,0757 0,7227-0,502 0,0486 0,0570 Exp 0, ,3475 0,0221-0,0413 0,0292-0,0327 0, ,0069* Exp 2-0,0001-0,0002 0,0001* - -0,0003-0, ,0001-0,0001 0,0002* Brancos 0,1271 0,2085 0,1480-0,0768 0,1016-0,1006 0,0808 0,1662 Homem 0,2263 0,2853 0,1812-0,2589 0,3095-0,3300 0,4109 0,4100 urbano -0,7121-0,7842-0, ,9656-0, ,8628-0,7732-0,7488 Casado 0,0233* 0,0736 0,1039-0,0862* 0,0583-0,0700 0,7098 0,0092 Chefe_fam 0,1594 0,1461 0,2384-0,0986 0,1124-0,1531 0,1472 0,1406 Filhos 0,0275* 0,0027* -0, ,1041-0,0453-0,0639 0,0092* -0,0290 Out_rendas -0,3305-0,2493-0, ,1770-0, ,2892-0,2981-0,0867 rho 0,8889 0,9118 0,6108-1,1075 1,0282-0,9579 (32,57) (25,65) (16,87) (22,79) (52,72) 42,64 Teste LR H0: rho=0 Fonte: elaborada a partir de dados da Pnad /2011, IBGE. Notas: *Variáveis não estatisticamente significativas. As demais variáveis foram estatisticamente significativas ao nível de 1%. 0, , , , A variável experiência ao quadrado (Exp 2 ) apresentou sinal negativo em todas as equações, confirmando a hipótese de depreciação do capital humano, conforme Figueiredo Neto (1998), revelando que o avanço da idade acarreta menor probabilidade de participação no mercado de trabalho. Para os indivíduos que se enquadram como chefes de família, considerados pelo estudo como a pessoa com maior grau de responsabilidade no ambiente familiar, o sinal positivo da variável (chefe_fam) confirma haver 14

15 maior probabilidade de o chefe entrar no mercado de trabalho do que outros membros da família como filho ou parente, por exemplo. No que se refere à variável que representa a existência de filhos, apenas a região Norte em 2011 obteve um coeficiente positivo e estatisticamente significativo, revelando que quanto maior o número de filhos, maior será também a probabilidade de participação no mercado de trabalho, devido a maior exigência de renda. A variável (Out_rendas) que representa a renda de outras fontes não salariais mostrou-se significativa e com o sinal esperado (negativo), para o efeito sobre a ocupação do individuo, ou seja, quanto maiores esses rendimentos, menores são as chances de participação no mercado de trabalho. A seguir, na Tabela 07, observa-se a equação de rendimentos com a correção do viés de seleção. Tabela 07 - Estimativas para a Equação de Rendimentos pelo Método de Heckman Regiões Brasileiras 2001 e Ano SU S NO N CO Variáveis Coef. % Coef. % Coef. % Coef. % Coef. % Const -1, , , , , Educ 0, ,7 0, ,5 0, ,2 0, ,0 0, ,8 Exp 0,0245-0,0291-0,0387-0,0318-0, Exp 2-0, , , , , Brancos 0, ,3 0, ,4 0, ,4 0, ,5 0, ,5 Homem 0, ,6 0, ,2 0, ,7 0, ,2 0, ,8 Sindic 0, ,1 0, ,9 0, ,3 0, ,0 0, ,1 Indústria 0, ,3 0, ,3 0, ,8-0,0821 8,55 0,0550 5,65 Comércio 0,0855 8,92 0, ,7 0, ,6-0, ,5 0,0516 5,29 Serviços 0, ,9 0, ,5 0, ,9-0, ,4 0,0443 4,52 Lambda () 0, , , , , Const. 0, , ,1018-0, Educ 0, , , ,2 0, ,9 0,0920 9,63 Exp 0, ,0297-0,0258-0, Exp 2-0, , , , Brancos 0, , , ,3 0, ,4 0, ,7 Homem 0, , , ,5 0, ,5 0, ,2 Sindic 0, , ,0874 9,13 0, ,6 0, ,1 Indústria 0,0392 4, ,0865 9,0-0,0096* - -0,0426 4,35 Comércio -0,0697 7, ,0232 2,34-0,0088* - 0,0268* - Serviços 0,0777 8, , ,2 0, ,6 0, ,1 Lambda 0,5941 0,6301 0,5682 0, () Fonte: elaborada a partir de dados da Pnad /2011, IBGE. Nota: *Variáveis não estatisticamente significativas. As demais variáveis foram significativas ao nível de 1%. A partir dos resultados para a equação de salários, nota-se que os coeficientes da variável educação (educ) são positivos e estatisticamente significativos em todas as estimações, exceto para a região Sul no ano de 2011 quando a maioria dos coeficientes estimados apresentaram-se estatisticamente insignificantes e, portanto, a análise dessa região foi desconsiderada para o respectivo ano. Depois de controlado o viés de seleção, em 2001, a taxa de retorno passa a variar entre 13,8% no Centro-Oeste e 16,2% para o Nordeste. Em 2011, novamente o menor retorno, de 9,63%, foi para a região Centro-Oeste e o maior, 12,2%, para a região Nordeste. Esses retornos foram maiores do que os encontrados por Suliano e Siqueira (2010), estimado pelo procedimento de Heckman em 2 estágios, que foi de 11,05% para o Estado de Pernambuco. Quanto às variáveis relativas aos setores econômicos observa-se que os diferenciais salariais, no caso dos trabalhadores dos setores da indústria, comércio e serviços, em 2001, nas regiões Sudeste, Sul e Nordeste, são bem superiores quando comparados com os trabalhadores do setor agrícola (variável 15

16 omitida). Os coeficientes estimados para as variáveis Exp e Exp 2 obtiveram os sinais esperados e são significativos em todas as especificações. A discriminação no mercado de trabalho por gênero ficou ainda mais evidente, uma vez que segundo os resultados obtidos pelo método de Heckman, a variável (homem) representou um efeito no rendimento em torno de 46,7% para o Nordeste, em 2001, e de 44,2% na região Centro-Oeste, em A variável sindic também sofreu um incremento significativo em seu efeito, demonstrando novamente que indivíduos sindicalizados têm maior incremento na renda em relação àqueles não sindicalizados. A tabela 08 resume as taxas de retorno estimadas para a escolaridade a partir dos modelos analisados: Tabela 08 Resumo das Taxas de Retorno Encontradas nos Modelos Analisados para a Variável (Educ) Considerando as Diferentes Estimações Regiões Brasileiras 2001 e 2011 Modelos estimados SU S NO N CO SU S NO N CO Equação básica (MQO) 15,9 14,7 15,7 14,2 14,1 11,5 10,9 11,7 10,8 9,91 Equação com dummies ( para captar discriminação). 15,2 14,9 15,9 13,9 13,4 11,3 10,8 12,3 11,0 9,82 Equação considerando o efeito limiar. 11,9 12,3 14,4 11,3 12,0 6,98 7,18 11,2 8,15 6,40 Equação de rendimentos (Heckman) 15,7 15,5 16,2 14,0 13,8 11,6-12,2 10,9 9,63 Fonte: elaborada a partir de dados da Pnad /2011 Primeiramente, pode-se observar que as taxas de retorno da escolaridade encontram-se acima de 10% na maioria das regressões estimadas, com exceção da regressão feita com efeito limiar em 2011 para as regiões Sudeste, Sul, Nordeste e Centro-Oeste que foram de respectivamente 6,98%, 7,18%, 8,15% e 6,40%. À exceção do modelo básico de Mincer, no qual a taxa de retorno para o Sudeste (15,9%) é um pouco maior do que para o Nordeste (15,7%), verifica-se que nas demais estimações as taxas de retorno da educação obtidas para a Região Nordeste são maiores do que as encontradas para as demais regiões. 5 CONSIDERAÇÕES FINAIS. Este trabalho teve como objetivo estimar os impactos da educação nos rendimentos dos indivíduos para as regiões brasileiras utilizando a Pesquisa Nacional por Amostras de Domicílios para os anos de 2001 e As formulações de Schultz (1973), Becker (1957,1962) e Mincer (1974) foram de suma importância para o aprimoramento dos diversos métodos que vêm sendo aplicados na literatura com foco na determinação das taxas de retorno para a escolaridade. Nesse sentido, a fundamentação teórica feita neste estudo, focada nas ideias desses três autores, colaborou para o entendimento das premissas da teoria do capital humano e dos modelos de determinantes dos rendimentos moldadas em suas várias vertentes. No que se refere ao efeito da educação nos rendimentos dos trabalhadores por meio da equação minceriana básica, nota-se que a variável que representa o capital humano (Educ) atendeu à expectativa teórica de afetar positivamente os rendimentos em todas as regiões. Observa-se, ainda, que os sinais dos coeficientes estimados mostraram-se coerentes com o predito na teoria, isto é, positivo para as variáveis educ e exp e negativo para a variável exp 2 indicando o efeito depreciativo do capital humano ao longo do tempo. Fazendo um comparativo com estudos sobre a mesma temática e considerando a equação básica de Mincer, os resultados deste trabalho para o ano de 2001, assemelham-se aos encontrados por Chaves (2002), França, Gasparini e Loureiro (2005) e Salvato e Silva (2007) que foram de 15,4%, 15,3% e 16,1%, respectivamente. Para o ano de 2011, os retornos da educação nos rendimentos são similares aos encontrados por Mincer (1974), que foi 11,2% e Silva e Mesquita (2013), de 12,3%. 16

17 Ao estimar a equação de rendimentos minceriana incorporando dummies referentes a características dos indivíduos (gênero, raça e filiação sindical) constataram-se diferentes retornos para escolaridade, revelando a existência de discriminação no mercado de trabalho para as regiões brasileiras, A inclusão das dummies na análise provocou uma queda das taxas de retorno da educação na maioria das regiões, tanto em 2001 quanto em 2011, mostrando que os retornos da escolaridade podem estar sendo superestimados através da equação minceriana básica. Assim, nota-se uma forte influência na renda proveniente do trabalho devido ao sexo, raça e participação sindical, sendo que o maior impacto da discriminação concentra-se sobre as duas últimas variáveis e principalmente nas regiões Norte e Centro- Oeste. Constatou-se, também, a existência do efeito limiar (threshold effect) para todas as regiões brasileiras, sendo que este atingiu pontos diferenciados entre elas. No estudo feito por Salvato e Silva (2007), a inclusão do efeito limiar na regressão provocou uma queda na discriminação por raça, mas aumentou significativamente a discriminação por sexo. No entanto, no presente estudo, a inclusão do limiar na regressão, em 2011, provoca uma queda da discriminação por gênero e filiação sindical, mas aumenta significativamente a discriminação por raça. Assim, na região Nordeste, os indivíduos de cor branca ganham cerca de 30,6% a mais do que os não brancos, sendo que a maior discriminação por cor ocorre na região Centro-Oeste onde as pessoas brancas ganham 40,1% a mais em relação aos indivíduos de outras raças. Para 2001, o retorno da escolaridade nas regiões Sudeste e Sul é de 11,9 % e 12,3% até 11 anos de estudo (limiar), passando para 60,9% e 42,4% para os indivíduos com 12 anos ou mais de estudos, o que revela um aumento bastante significativo nos rendimentos dos indivíduos que estão iniciando o ensino superior. O menor impacto do limiar ocorreu em 2011 para a região Norte, em que as taxas de retorno para os indivíduos que tinham até 11 anos de estudo foi de 11,2% passando a ser de 12,0% para os que tinham acima de 12 anos de escolaridade. É notório que a inserção de variáveis dummies referentes às características dos indivíduos e aos anos de escolaridade na equação de rendimentos minceriana contribuiu para dar uma maior robustez ao modelo analisado. Porém, a possibilidade de existir problemas de endogeneidade e viés de seleção oriundos das estimações por MQO requerem a utilização de outros métodos de estimação. Dessa forma utilizou-se a metodologia de Heckman (1979) para corrigir o viés de seleção no mercado de trabalho e estimar a equação de salários. De acordo com resultados do teste LR (máxima verossimilhança), a hipótese nula de não existência de viés de seleção foi rejeitada em todas as estimações. Dessa forma, os resultados desse teste revelam que é recomendável o uso de método de Heckman, pois o mesmo tende a obter coeficientes mais robustos e confiáveis em comparação aos obtidos por Mínimos Quadrados. A partir dos resultados obtidos para a equação de salários, nota-se que os coeficientes da variável educação (educ) são positivos e estatisticamente significativos em todas as estimações, exceto para a região Sul no ano de Controlado o viés de seleção da amostra, em 2001, a taxa de retorno passa a variar entre 13,8% no Centro-Oeste e 16,2% no Nordeste. Em 2011, novamente, o menor retorno ocorreu para a região Centro-Oeste que foi de 9,63% e o maior retorno foi mais uma vez da região Nordeste, 12,2%. A discriminação no mercado de trabalho por gênero mostrou-se bastante relevante, uma vez que segundo os resultados obtidos pelo método de Heckman, em 2001, os homens tiveram diferença no rendimento em torno de 46,7% para o Nordeste e de 44,2% na região Centro-Oeste, em A variável referente à filiação sindical obteve um incremento significativo sobre os rendimentos, demonstrando em todas as estimações analisadas que os indivíduos sindicalizados têm maior incremento na renda do que os não sindicalizados. Assim, como uma análise alternativa, pretende-se ampliar este estudo utilizando dados de rendas para os municípios brasileiros, através de outras técnicas de tratamento dos dados, no intuito de aprofundar a análise e contribuir ainda mais para o leque conceitual e empírico sobre a temática dos retornos em educação. REFERÊNCIAS BECKER, Gary. The economics of Discrimination: An Economic View of Racial Discrimination. Chicago: The University of Chicago Press,

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