Convergência de Rendimentos do Trabalho entre os Estados Brasileiros com Referência Especial do Capital Humano

Convergência de Rendimentos do Trabalho entre os Estados Brasileiros com Referência Especial do Capital Humano Resumo O trabalho tem como objetivo estimar a convergência de rendimentos do trabalho dos estados brasileiros condicional ao capital humano (escolaridade, experiência e migração). Essa abordagem permite estimar um efeito efetivo do capital humano sob a convergência, visto que o efeito da migração é ambíguo. Para tanto, será usado um modelo de crescimento neoclássico a la Barro e Sala-i-Martin (1995), usando os métodos de mínimos quadrados e variável instrumental. Os resultados mostram a importância de se considerar o efeito destes três componentes simultaneamente, pois embora a migração isoladamente não contribua para a convergência de rendimentos, quando considerada junto com a escolaridade e a idade a velocidade de convergência aumenta significativamente. Isso significa que embora a migração não contribua para a convergência per si, ela altera a distribuição de escolaridade e idade da PEA (população economicamente ativa) dos estados, acarretando um aumento da velocidade. Palavras-chave: convergência de rendimentos do trabalho e capital humano. Abstract This paper studies the convergence of labor earnings of the Brazilian states conditional to the human capital (schooling, experience and migration), using the analytical framework of the Barro e Sala-i-Martin (1995) neoclassical growth model and the methods of least squares and instrumental variable. This framework determines an effective effect of the human capital under the convergence since the effect of the labor migration is ambiguous. The results show the importance of if considering the effect of these simultaneously three components, therefore even so the migration separately does not contribute for the convergence of earnings, when considered together with the schooling and the age the convergence speed increases significantly. So even the migration does not contribute it convergence to per itself, it modifies the distribution of schooling and age of the economically active population of the states, causing an increase of the speed. Keyword: convergence of labor earnings and human capital

Convergência de Rendimento do Trabalho entre os Estados Brasileiros com Referência Especial do Capital Humano 1. Introdução O mercado de trabalho brasileiro é marcado por uma desigualdade de rendimentos decorrente principalmente de características do lado da oferta e da demanda de trabalho. Do lado da oferta, a desigualdade de rendimento ocorre por diferenças nos atributos produtivos do trabalhador, especialmente, escolaridade e experiência. Já do lado da demanda, as remunerações diferem por ocupação, setor de atividade e ainda região geográfica. Diante disso, alguns trabalhos têm buscado verificar em que medida esta desigualdade tem se reduzido utilizando modelos de convergência condicional. Ou seja, verificar se ocorre convergência de salários, quando são mantidos constantes alguns determinantes do rendimento do trabalhador. Menezes e Azzoni (2006) explicam os diferenciais de salários entre nove regiões metropolitanas, controlando por características de demanda, oferta, custo de vida e amenidades regionais. Os autores encontraram evidências de que as características de demanda e oferta e o custo de vida contribuem para a convergência de salários, entretanto, o último fator não se mostrou relevante. Cançado (2000) e Menezes e Ferreira-Junior (2003) estudam o impacto da mobilidade do fator trabalho sobre a velocidade de convergência de renda dos estados. Cançado (2000) encontra evidências de que a migração causa uma mudança quantitativa na velocidade de convergência embora esta seja de pequeno impacto. Além disso, os coeficientes de migração se mostraram não significativos e de valores próximos a zero. Resultados semelhantes são encontrados em Menezes e Ferreira-Junior (2003). Dos Santos-Júnior, Ferreira e Menezes-Filho (2005) mostram que a seleção positiva dos migrantes pode está contribuindo para o aumento da desigualdade de renda regional. Já Santos e Ferreira (2008) através de exercícios contrafactuais encontram evidências de que a migração aumenta a renda média dos estados, a exceção foi São Paulo e Espírito Santo. Os resultados encontrados por estes autores mostram que a migração contribui para a redução da desigualdade regional de renda, portanto, ocorre a chamada ζ-convergência. 2

Maciel et alli (2006) mostram através de modelos de calibração a contribuição da mobilidade de capital e trabalho para a convergência regional de renda. Os autores mostram que o Nordeste entre os anos de 1985 e 1995 aparece como a região de maior crescimento do PIB per capita, o que é atribuído a uma forte migração de sua população em direção a regiões mais ricas. Diante do exposto, o objetivo deste trabalho é verificar se os salários dos estados brasileiros estão convergindo, controlando para características de capital humano do trabalhador. Para tanto, será usado um modelo de convergência condicional com capital humano [MINCER (1958), SCHULTZ (1961) e BECKER (1964)]. Estudos anteriores para convergência de salários condicional ao capital humano, ora enfocam sobre a escolaridade e experiência [Menezes e Azzoni (2006)], ora sobre a migração [Cançado (2000) e Menezes e Ferreira-Junior (2003)], entretanto, nenhum desses artigos controlam para os estes três componentes do capital humano simultaneamente. A abordagem adotada neste trabalho se torna relevante na medida em que investimentos em escolaridade e experiência contribuem para aumentar a velocidade de convergência, por outro, os investimentos em mobilidade do trabalhador terão efeito ambíguo. Portanto, ao estimar a velocidade de convergência condicional a estes três componentes teríamos um efeito efetivo do capital humano sob a convergência de salários. Outro ponto importante destacado no artigo se refere à endogeneidade da taxa de migração líquida, que normalmente não é considerada nas estimativas da convergência condicional realizadas para o Brasil [Cançado (2000) e Menezes e Ferreira-Junior (2003)]. De acordo com Cançado (2000, p. 228) o procedimento apropriado seria o uso de variáveis instrumentais nas estimações, especificamente aquelas variáveis incluídas na equação da taxa de migração e não presentes na equação de crescimento. Além desta introdução, o artigo está divido em mais cinco seções. As seções 2 e 3 se referem às teorias do capital humano e aos modelos de convergência de renda absoluta e condicional ao capital humano, respectivamente. Na seção 4, há uma discussão da base de dados. Por último, são analisados os resultados e as principais conclusões. 3

2. Teorias do Capital Humano A teoria do capital humano preconiza que investimentos em escolaridade, treinamentos on-the-job (experiência) e em movimento geográfico aumentam o rendimento do trabalhador. Segundo Mincer (1958), quanto mais qualificações e experiências adquiridas com o passar do tempo mais os rendimentos crescem. Portanto, em geral, o ciclo de vida dos rendimentos exibe uma forma de U invertido de crescimento, com crescimento e declínio de muitas outras curvas de crescimento (Mincer, 1958). Ele mostra também através de modelos econométricos que existe uma relação positiva entre a distribuição de habilidades individuais e rendimentos. Já pra Schultz (1961), algumas atividades promovem as habilidades humanas, os serviços de saúde 1, educação formal, treinamentos dados pelas empresas e o processo de migração em busca de oportunidades de empregos. Já Becker (1964) aborda a questão do capital humano com destaque para os investimentos em educação formal, realizado em escolas e universidades. 2.1 Investimentos em treinamentos Becker (1964) mostra que muitos treinamentos on-the-job, presumidamente, aumentam o rendimento do trabalhador, pois aumentam a produtividade marginal futura do trabalhador não só nas firmas que o providenciam, mas em outras. O treinamento tem um efeito importante sobre a relação entre rendimento e idade, variando durante o ciclo de vida do trabalhador. Pessoas treinadas recebem rendimentos mais baixos durante o treinamento porque ele é pago nesse período, já em períodos posteriores seus rendimentos são maiores, pois o treinamento é coletado. Existem dois tipos de experiência a no mercado de trabalho (tempo que um indivíduo trabalha) e a no emprego atual (tempo que o trabalhador está no emprego atual). Alguns autores acreditam que as diferenças em experiência no mercado de trabalho não deveriam ser consideradas em estudos sobre o grau de desigualdade salarial, pois todos os trabalhadores irão passar pelo mesmo nível de experiência ao longo do ciclo de vida. No 1 Devido à dificuldade de estimar investimentos em saúde do trabalhador, não usaremos essa variável na estimação da convergência condicional. 4

entanto, essa argumentação só é verdadeira se todos os trabalhadores tiverem a mesma chance de acumular experiência ao longo do ciclo de vida. Ao contrário da experiência no mercado de trabalho, a experiência na empresa é desigualmente distribuída quando se toma o ciclo de vida dos trabalhadores, pois alguns possuem uma taxa de rotatividade maior que outros. 2.2 Investimentos em Escolaridade A relação entre educação e desigualdade salarial depende tanto do grau de desigualdade de educação entre os trabalhadores, como da sensibilidade dos trabalhadores ao nível educacional. No Brasil, os investimentos em educação possuem um retorno elevado, pois além de ser um país com um dos maiores graus de desigualdade em educação, também é um dos países com maior sensibilidade dos salários ao nível educacional. Ao contrário do que ocorreu em outros países, a expansão da educação no Brasil aumentou a sensibilidade dos salários à educação, o que acarretou num aumento da desigualdade. Langoni (1973) argumenta que este fato ocorreu porque o sistema educacional perdeu a corrida contra a expansão tecnológica e, como conseqüência, a demanda por trabalhadores qualificados expandiu mais rapidamente que a oferta, levando a um aumento na sensibilidade dos salários à educação. Reis e Barros (1990) mostram através de índice de Theil-T que, mantido tudo o mais constante, a desigualdade salarial poderia ser reduzida em quase 50%, se os diferenciais salariais por nível educacional fossem eliminados. Eles mostram também que o poder explicativo da educação varia consideravelmente entre as regiões, sendo mais elevado nos mercados de trabalho da região Nordeste, onde a desigualdade salarial é mais alta. Duarte et alli (2003) mostra através de exercícios contrafactuais que a desigualdade salarial regional pode ser reduzida por investimentos em educação. 2.3 Investimentos em Mobilidade no Mercado de Trabalho Empregos que requerem um movimento geográfico demandam recursos e tempo adicional. Estes gastos constituem um investimento em informações, agências de empregos ou visitas a firmas, que devem proporcionar retorno na forma de rendimentos mais elevados os quais não poderiam ser obtidos de outra forma. 5

A mobilidade do trabalhador não afeta apenas os rendimentos dos trabalhadores que migram, mas o mercado de trabalho como um todo. A migração não constitui apenas um processo equilibrador da oferta e demanda por mão-de-obra, mas também transformador uma vez que com o ato de migrar, a força de trabalho absorve técnicas do lugar de destino, o que pode se refletir em uma alocação diferente daquela do lugar de origem, com reflexos na renda auferida e na produtividade regional. Segundo Kon (1994), a mobilidade do fator trabalho pode ou não diminuir os diferenciais de renda entre as áreas. Essa equalização depende de outros fatores como, por exemplo, a renda do fator móvel com relação às médias das regiões de origem e destino, a direção dos movimentos migratórios saindo ou entrando em áreas de alta renda e a distribuição etária e educacional dos indivíduos que migram. Dos Santos-Júnior, Ferreira e Menezes-Filho (2005) encontram que os migrantes têm melhores características não-observáveis do que os não-migrantes, ou seja, aptidão, empreendedorismo, motivação, perseverança entre outras. Seus resultados mostram que existe uma seleção positiva dos migrantes e que estes ganham rendimentos maiores do que os não migrantes, o que indica que a saída de trabalhadores mais produtivos de estados mais pobres para mais ricos pode está contribuindo para o aumento da desigualdade de renda. 3. Convergência Absoluta e Condicional Baumol (1986) encontra evidências da validade do modelo Solow-Swan para uma amostra de 16 países industrializados entre 1870 e 1979, entretanto De Long (1988) e Mankiw et alli (1992) também encontram evidências de que o modelo de Solow-Swan não é um bom previsor das diferenças de renda entre países. Barro e Sala-i-Martin (1995) comprovam a hipótese da convergência para um grupo de países da OCDE e para os estados do EUA. Esses resultados mostram que se as economias têm os mesmos parâmetros e, portanto, o mesmo estado estacionário, a hipótese de convergência absoluta é válida. No entanto, se as economias possuem estados estacionários diferentes devemos considerar a convergência condicional. Essa hipótese assegura que as economias convirjam para o estado estacionário, após considerar como fixas variáveis que lhe acarretem diferenças. 6

Azzoni (2001) e Ferreira (1996) encontram evidências que dão suporte a hipótese de convergência de renda absoluta entre os estados brasileiros. Já Azzoni et alli (1999) encontra que o nível de renda per capita dos estados brasileiros está positivamente correlacionado com seu nível de capital humano. Desse modo, o modelo de crescimento apresentado neste trabalho incorpora capital humano na função de produção 2 : (1) Sendo Y o produto total, K o estoque de capital físico, L a força de trabalho não qualificada, A progresso tecnológico exógeno e aumentador de trabalho e H a força de trabalho qualificada. O trabalho não qualificado é transformado em qualificado pela taxa z, que depende dos investimentos em capital humano: (1) esc é o investimento em escolaridade; (2) id é o investimento em experiência e (3) mig é o investimento em mobilidade no mercado de trabalho. Assume-se que Le A crescem exogenamente as taxas n e g, tal que A função de produção por capital efetivo e taxa de crescimento por capital efetivo são definidas por: (2) (3) Sendo o produto e o estoque de capital por trabalhador efetivo dados por e, respectivamente. Os demais parâmetros são a taxa de poupança (, a taxa de 2 Para maiores detalhes ver Jones (1995). 7

crescimento populacional (n), a taxa de crescimento do progresso tecnológico (g) e a taxa de depreciação do estoque de capital (δ). O capital e o produto por trabalhador efetivo no estado estacionário são dados por: (4) (5) produto: Aplicando o logaritmo natural a equação (5), temos uma equação linear com o (6) A partir da equação (3), obtemos uma aproximação da taxa de crescimento do estoque de capital por trabalhador efetivo: (7) Substituindo a poupança do estado estacionário 3 dentro da equação (7) e depois de alguma álgebra, a no estado estacionário é dada por: (8) Para uma função do tipo Cobb-Douglas definida em (2), pode-se mostrar que: (9) A solução desta equação diferencial tem como solução: (10) Subtraindo dos dois lados da equação (10) e substituindo a renda por trabalho efetivo por renda per capita 3 8

Ou seja, A equação (10) poderá ser reescrita como (11) A equação (11) é uma boa especificação que permite inferir β, o tempo necessário para alcançar a convergência de renda, onde é a renda per capita em algum ponto inicial no tempo e, período corrente menos o inicial. (12) Sendo não só a tecnologia, mas a dotação de recursos naturais, instituições, clima e etc. O primeiro termo do lado direito da equação, a, é uma constante e o termo ε é o erro. Neste trabalho, como em Mankiw et alli, suporemos que o termo ε é independente das variáveis explicativas do modelo, portanto, poderemos estimá-lo por mínimos quadrados. 4. Base de Dados Como se pretendia verificar a convergência de rendimentos dentro de um mercado específico, o de trabalho, optou-se pelos micro-dados da PNAD, no período de 1992 a 2006 4, que para a estimação de pooled foi dividido em subperíodos de três anos, assim divididos 2007-2004, 2006-2003,..., 1995-1992. Os trabalhadores sem rendimento ou sem declaração, estrangeiros e que estavam foram da PEA (população economicamente ativa) foram excluídas da amostra. 4 A PNAD (pesquisa nacional de amostral por domicílio) é realizada todos os anos pelo IBGE, exceto para os anos de censo. No período analisado, não existe PNAD para 2000 e 1994. 9

Os dados utilizados foram: rendimentos do trabalho principal 5, anos de estudo concluídos, idade e as referentes às características de migração 6 do trabalhador. Anos de estudo e idade são estimativas da escolaridade e da experiência, respectivamente. Como proxy da migração líquida do trabalhador usou-se as variáveis unidade da federação, unidade da federação em que nasceu e quantos anos morava sem interrupção nesta unidade. Foram excluídas da estimativa as pessoas que migraram até quatro anos, pois estas poderiam ter se deslocado em busca de empregos sazonais ou para a realização estudos. Percebe-se, na Tabela 1, que para todos os estados houve um aumento da escolaridade e da idade da mão-de-obra, o que indica um aumento do capital humano durante o período. A migração líquida, em geral, também aumentou. Já a escolaridade e a migração líquida são os componentes de capital humano que mais variam entre os estados, enquanto, a idade, proxy da experiência, é mais homogênea. Os estados com maior rendimento e escolaridades são os maiores receptores de mãode-obra (migração líquida positiva), a exceção são os estados da região Sul. O Nordeste é o maior emissor, provavelmente, porque nesta região estão os menores rendimentos. 5 Os rendimentos do trabalho foram deflacionados para valores correntes de 2007, de acordo com os deflatores elaborados por Corseuil e Fogel (2002). 6 O fluxo líquido de migrantes entre o Estado i e os demais estados durante os anos t e t-3, expresso como razão da população no tempo t-3, foi usado como proxy da taxa líquida de migração. 10

TABELA 1 - Dotação Inicial e Final de Rendimentos e Capital Humano entre os Estados UFs Condições iniciais 1992 Condições finais 2006 Migração Migração Líquida Rendimentos Estudos Idade Líquida Rendimentos Estudos Idade RO 762,66 7,23 32,38 178.745 921,85 8,03 36,09 222.342 AC 739,88 7,67 32,99-3.414 768,67 7,67 36,61-7.612 AM 647,58 7,73 33,28 42.814 779,43 9,36 35,08 91.971 RR 1.046,05 7,41 34,98 21.938 846,18 8,97 34,19 52.299 PB 587,27 6,56 33,70 104.599 685,05 8,33 36,11 168.924 AP 721,62 7,22 33,24 22.075 798,01 8,58 35,31 52.135 TO 423,73 4,90 34,09 69.283 651,24 8,09 35,95 48.211 MA 307,75 4,82 34,59-133.777 554,22 6,82 36,87-2.605 PI 304,65 4,91 36,20-198.04 476,49 6,94 37,19-357.699 CE 388,09 5,01 35,85-535.879 575,45 8,11 36,57-604.134 RN 417,49 5,61 34,17-159.042 600,17 7,99 36,78-160.454 PA 370,82 5,46 36,08-446.791 557,22 7,24 37,36-484.161 PE 448,85 5,72 34,82-623.136 661,99 8,49 36,60-74.091 Al 472,46 4,99 33,61-176.166 654,03 6,99 36,92-257.116 SE 451,22 5,48 34,22-113.312 607,69 7,59 36,76-99.042 BA 477,86 4,87 35,16-818.72 642,10 8,07 36,35-1.089.754 MG 613,91 6,33 34,45-1.553.309 818,96 8,83 36,74-1.347.818 ES 569,36 6,42 33,64-37.415 810,59 8,98 36,31 40.666 RJ 898,00 8,01 35,74 801.538 1.079,65 9,82 38,76 655.624 SP 1.021,07 7,57 34,27 2.754.103 1.166,65 9,98 36,69 3.429.36 PR 685,70 6,74 33,91 57.393 996,94 9,47 36,82-454.842 SC 935,94 7,07 34,08-22.283 1.091,41 9,56 36,43-8.528 RS 844,89 7,46 35,65-352.58 1.030,24 9,61 37,68-235.057 MS 673,05 6,53 33,31 191.152 897,23 8,76 36,14 183.69 MT 607,62 6,20 33,35 390.919 936,91 8,48 36,24 429.508 GO 686,59 6,33 33,38 140.686 841,72 8,75 36,05 268.225 DF 1.094,77 8,68 33,24 398.619 1.760,20 10,82 35,48 464.072 Fonte: Elaboração própria a partir dos dados da Pnad. 5. Estimação e Análise dos resultados Na Tabela 2, são apresentadas as estimativas da convergência absoluta e condicional ao capital humano por mínimos quadrados e variável instrumental. Os sinais negativos para o coeficiente do salário inicial dos modelos (1) e (2), comprova que existe convergência absoluta dos rendimentos do trabalho para os estados brasileiros tanto no cross-section, como no pooled. 11

TABELA 2 Convergência para Cross-Section e um Pooled de Dados Variável Dependente: Taxa de crescimento da renda do trabalho Variáveis Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Modelo 4 Modelo 5 Modelo 6 Explicativas Constante 2,1684* 1,1482* 16,8199* 1,1459* 0,8603* 33,9475* (.5688) (0,1757) (6,7645) (0,1791) (0,2190) (13,6553) Salário Inicial -0,2958* -0,1696* -0,3549* -0,1692* -0,1234* -0,5745* (0,9176) (0,0265) (0,0560) (0,0271) (0,0336) (0,1291) Anos de estudo 0,0481* 0,1466* (0,0173) (0,1466) Idade -0,7969* -1,6539** (0,3813) (0,7565) Idade ^ 2 0,0107** 0,0218** (0,0054) (0,0106) Migração -0,02803-3,375*** -9,9050* (0,4090) (1,7376) (3,3347) Número de observações 27 243 243 243 243 243 Erros-padrão robustos entre parênteses *significativo ao nível de 1% ** significativo ao nível de 5% ***significativo ao nível de 10% No modelo (3) foram usadas as variáveis de capital humano que são normalmente usadas nos modelos de convergência, escolaridade e idade. O modelo (3) mostra que a inserção dessas variáveis aumenta significativamente a velocidade de convergência. A taxa de crescimento dos salários apresenta uma relação positiva com a escolaridade, o que confirma a existência no Brasil de uma alta sensibilidade dos rendimentos a aumentos nos anos de estudo. Resultados semelhantes também são encontrados em Menezes e Azzoni (2006). Os coeficientes das variáveis idade e idade ao quadrado capturam o impacto da experiência sob a taxa de crescimento dos salários, seus sinais indicam que após atingir um ponto de mínimo a taxa de crescimento dos salários aumenta com a idade. Esse resultado é compatível com a teoria do capital humano que relaciona os rendimentos ao ciclo de vida do trabalhador. Nos modelos de (4) a (6), é analisada a influência da migração sob a convergência. No modelo (4), a variável taxa de migração líquida (Tabela A.1) é incluída na regressão de crescimento, no entanto, ela não se mostrou estatisticamente diferente de zero e também não alterou a velocidade de convergência quando comparada ao modelo (2). Esse resultado 12

provavelmente ocorreu porque consideramos a taxa de migração líquida como sendo uma variável exógena. Nos modelos (5) e (6), a taxa de migração líquida é considerada como uma variável endógena 7, pois os estados que possuem uma melhor perspectiva de crescimento são também os que pagam os melhores salários e, portanto, tem uma taxa de migração elevada. Assim, nestes modelos estima-se a migração através de variável instrumental, usando como instrumentos 8 as variáveis densidade demográfica 9 e densidade demográfica ao quadrado dos estados. Essas variáveis são importantes na decisão de migrar, mas não afetam a renda. Espera-se que os trabalhadores migrem para áreas de maior densidade, devido às economias de aglomeração. Esse processo acontece até um determinado limite, pois a partir dele essas áreas se congestionam e é mais interessante permanecer na economia de origem. Comparando o modelo (5) com o (2), percebe-se que quando se considera apenas a taxa de migração liquida como capital humano, a velocidade de convergência diminui. Barro e Sala-i-Martin (1995) encontram resultados semelhantes para cinco entre sete países analisados, nos demais a migração não alterou a velocidade de convergência. A inclusão das três variáveis de capital humano [modelo (6)] comprova a existência de convergência de renda condicional ao capital humano. Esse último modelo traz importantes resultados. Ao compararmos os modelos (3) e (6), cuja única diferença é a inclusão da variável de migração, percebe-se que coeficiente do salário inicial aumenta em 61,88%, representando um aumento da velocidade de convergência. Portanto, apesar da variável migração, sozinha, contribuir negativamente para a convergência, quando considerada com a escolaridade e a idade, tem importantes impactos sob a convergência de salários. 6. Conclusão Neste trabalho, estimou-se a convergência de rendimentos do trabalho dos estados no período de 1992 a 2006. Os resultados mostram que neste período ocorreu convergência 7 é a densidade e a densidade ao quadrado, respectivamente, do estado i no período t-3 e, tal que é o termo do erro. 8 As estatísticas de Sargan confirmaram a validade dos instrumentos. 9 Em economias onde há uma grande dispersão de temperatura usa-se também o logaritmo da média de variação diária de temperatura, contudo, este não é o caso do Brasil. 13

absoluta e condicional ao capital humano. O coeficiente do salário inicial estimado mais que dobrou após considerarmos como fixas escolaridade e idade do trabalhador. Já a migração isoladamente teve um efeito perverso sob a convergência, mas quando considerada com as demais características de produtividade do trabalhador a velocidade de convergência se eleva significativamente. Esse resultado mostra que não se deve negligenciar o papel da mobilidade do fator trabalho para a redução das desigualdades, pois ao alterar a distribuição de educação e idade da PEA, a migração contribui para a convergência de rendimentos entre os estados brasileiros. 14

7. Referências Bibliográficas AZZONI, C. R., MENEZES-FILHO, N., MENEZES, T., SILVEIRA NETO, R. Geography and regional convergence of income in Brazilian states: 1981-1996. In: European Regional Science Association ERSA, 23p, 1999. AZZONI, C. R. Economic growth and regional income inequality in Brazil. In: The Annals of Regional Science, v 35, n 1, p.133-152, 2001. BARRO, Robert J.; SALA-I-MARTIN, Xavier. Economic Growth. 1ª ed. McGraw-Hill Advanced, 1999. BAUMOL, William. Productivity growth, convergence, and welfare. In: American Economic Review, v 76, n 5, p. 1072-1085, 1986. BECKER, GARY S. Human Capital A theoretical and empirical analyses, with reference to education. New York: NBER, 1964. CANÇADO, Raquel Pittela. Migrações e convergência no Brasil: 1960-91. In: Revista Brasileira de Economia, v. 53, n 2, p. 211-236, 1999. CORSEUIL, Carlos H.; FOGUEL, Miguel N. Uma sugestão de deflatores para rendas obtidas a partir de algumas pesquisas domiciliares do IBGE. In: Texto para Discussão IPEA (Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada), nº 897, 8 p, 2002. DOS SANTOS JÚNIOR, E. R.; FERREIRA, P. C.; MENEZES-FILHO, N. Migração, seleção e diferenças regionais de renda no Brasil. Pesquisa e Planejamento Econômico, Rio de Janeiro, v. 35, n. 3, p. 299-331, 2005. DUARTE, A.; FERREIRA, P.; SALVATO, M. Disparidades Regionais ou Educacionais? In: XXXI Encontro Nacional de Economia, 2003, 33p. DE LONG, J. Bradford. Productivity growth, convergence, and welfare: comment. In: American Economic Review, v 78, n 5, p. 1138-1154, 1988. FERREIRA, A. H. A distribuição interestadual da renda no Brasil, 1950-85. In: Revista Brasileira de Economia, v 50, n 4, p.469-85, 1996. 15

JONES, C. Time series test of growth models.the Quarterly Journal of Economics, n 110, p. 495-525, 1995. KON, Anita. Economia Industrial. São Paulo: Nobel, 1994. LANGONI, C. G. Distribuição da Renda e Desenvolvimento Econômico no Brasil. Rio de Janeiro: Expressão e Cultura, 1973. MACIEL, Pedro J., ANDRADE, Joaquim, TELES, Vladimir Kühl. Convergência regional brasileira revisitada. In: Pesquisa e Planejamento Econômico, v. 38, n 1, p.37-65, 2008 MANKIW, N. Gregory; ROMER, David, WEIL, David N. A contribution to the empirics of economic growth. In: Quartely Journal of Economics, v 107, n 2, p. 407-437, 1992. MENEZES, Tatiane A.; AZZONI, Carlos R. Convergência de salários entre as regiões metropolitanas brasileiras: custo de vida e aspectos de demanda e oferta de trabalho. In: Pesquisa e Planejamento Econômico, v. 36, n 3, p. 449-470, 2006. MENEZES, Tatiane A.; FERREIRA-JUNIOR, Dúlcio. Migração e convergência de renda. In: VIII Encontro Regional de Economia do Nordeste, 2003, Fortaleza. MINCER, J. Investment in human capital and personal income distribution. In: The Journal of Political Economy, v 66, n 4, p. 281-302, 1958. REIS, J. G. A.; BARROS, R. P. Desigualdade Salarial e Distribuição de Educação: a evolução das diferenças regionais no Brasil. In: Pesquisa e Planejamento Econômico, v 20, nº 3, p. 416 478, 1990. SCHULTZ, Theodore W. Investment in human capital. In: The American Economic Review, v. 51, n. 1, p. 1-17, 1961. SANTOS, C; FERREIRA, Pedro W. Migração e distribuição regional de renda no Brasil. In: Pesquisa e Planejamento Econômico, v.37, n 3, p. 405-426, 2008. SOLOW, Robert M. A Contribution to the theory of economic growth. In: Quartely Journal of Economics, v 70, n 1, p. 65-94, 1956. SWAN, T. W. Economic Growth and Capital Accumulation. In: The Economic Record, v 32, p. 334-61, 1956. 16

ANEXOS TABELA A1 - Taxa Trienal de Migração Líquida entre os Estados - 2006 a 1992 UFs (06,03) (05,02) (04,01) (02,99) (01,98) (99,96) (98,95) (96,93) (95,92) RO 0,1228 0,1248 0,1391-0,0134-0,0070-0,0004-0,0069 0,0423 0,0714 AC 0,0249 0,0182-0,0146-0,0359 0,0080 0,0074-0,0011 0,0015 0,0129 AM -0,0099 0,0061 0,0328 0,0305 0,0217-0,0123-0,0083 0,0164-0,0053 RR 0,1286 0,0900 0,0504 0,0225 0,0686-0,0079 0,0250 0,1205 0,0694 PA 0,0400 0,0425 0,0246 0,0131 0,0226 0,0196 0,0085-0,0142 0,0016 AP 0,0135 0,0538 0,0505 0,0123-0,0284 0,0416-0,0024 0,0004 0,0246 TO -0,0041-0,0326-0,0171-0,0270-0,0188 0,0450 0,0053-0,0525-0,0010 MA -0,0344-0,0225-0,0100-0,0154-0,0212-0,0126-0,0034-0,0065 0,0009 PI -0,0158 0,0090-0,0034-0,0284-0,0195-0,0122-0,0212 0,0151-0,0032 CE -0,0023-0,0136-0,0026 0,0069-0,0068-0,0048 0,0059 0,0006-0,0087 RN 0,0033 0,0110 0,0128-0,0020-0,0115 0,0038 0,0109 0,0039-0,0008 PB 0,0009-0,0115 0,0324-0,0041-0,0306 0,0081 0,0019-0,0127 0,0037 PE -0,0094-0,0128-0,0067 0,0065-0,0106-0,0027 0,0106-0,0074-0,0132 Al -0,0042-0,0123 0,0077-0,0195-0,0115 0,0008-0,0129-0,0039-0,0057 SE 0,0045-0,0013 0,0090 0,0131-0,0064 0,0036 0,0124 0,0196 0,0090 BA -0,0115-0,0164-0,0067-0,0066-0,0185-0,0058 0,0062 0,0031-0,0066 MG -0,0038-0,0013 0,0065 0,0087 0,0033 0,0022 0,0088 0,0121-0,0018 ES 0,0057-0,0099-0,0139 0,0158 0,0111 0,0109 0,0245 0,0057-0,0156 RJ -0,0006-0,0030-0,0065-0,0029 0,0033-0,0112-0,0104-0,0051 0,0000 SP 0,0071 0,0085-0,0048 0,0010 0,0121 0,0050-0,0055-0,0016 0,0119 PR -0,0226-0,0126 0,0012-0,0199-0,0278-0,0156-0,0116-0,0094-0,0182 SC 0,0132 0,0009 0,0013 0,0026 0,0101 0,0101-0,0031-0,0055-0,0021 RS -0,0019 0,0015-0,0004 0,0090 0,0075 0,0002 0,0025-0,0014 0,0000 MS -0,0015 0,0011 0,0017-0,0158 0,0010 0,0029-0,0020 0,0083 0,0061 MT 0,0186 0,0102-0,0116-0,0027 0,0173 0,0027 0,0035 0,0193 0,0095 GO 0,0115 0,0090 0,0036 0,0254 0,0262 0,0055 0,0043 0,0028-0,0040 DF 0,0006 0,0183-0,0383-0,0259 0,0107 0,0265 0,0151-0,0065-0,0027 Fonte: Elaboração própria a partir dos dados da Pnad. 17