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UNIVERSIDADE ESTADUAL DO OESTE DO PARANÁ – UNIOESTE
CAMPUS DE TOLEDO
Centro de Ciências Sociais Aplicadas
Mestrado em Desenvolvimento Regional e Agronegócio
AMARILDO HERSEN
DECOMPOSIÇÃO DOS DIFERENCIAIS DE RENDIMENTO DO TRABALHO NAS
REGIÕES METROPOLITANAS E NÃO METROPOLITANAS BRASILEIRAS
Toledo
2009
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AMARILDO HERSEN
DECOMPOSIÇÃO DOS DIFERENCIAIS DE RENDIMENTO DO TRABALHO NAS
REGIÕES METROPOLITANAS E NÃO METROPOLITANAS BRASILEIRAS
Dissertação apresentada ao Curso de Pós
Graduação em Desenvolvimento Regional e
Agronegócio pela Universidade Estadual do
Oeste do Paraná – UNIOESTE – Campus
Toledo, como requisito parcial à obtenção do
título de Mestre.
Orientador: Prof. Dr. Jefferson Andronio
Ramundo Staduto
Toledo
2009
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AMARILDO HERSEN
DECOMPOSIÇÃO DOS DIFERENCIAIS DE RENDIMENTO DO TRABALHO NAS
REGIÕES METROPOLITANAS E NÃO METROPOLITANAS BRASILEIRAS
Dissertação apresentada ao curso de Pós-
Graduação em Desenvolvimento Regional e
Agronegócio pela Universidade Estadual do
Oeste do Paraná – UNIOESTE – Campus de
Toledo, como requisito parcial a obtenção do
título de Mestre.
COMISSÃO EXAMINADORA
_______________________________
Prof. Dr. Jefferson Andronio Ramundo Staduto
Universidade Estadual do Oeste do Paraná –
UNIOESTE/Toledo
_______________________________
Profª. Drª. Katy Maia
Universidade Estadual de Londrina – UEL
_______________________________
Prof. Dr. Jandir Ferrera de Lima
Universidade Estadual do Oeste do Paraná –
UNIOESTE/Toledo
Toledo, _____ de ______________ de 2009.
“Concede-me, Senhor, a serenidade necessária para aceitar as coisas que não posso modificar,
coragem para modificar as que eu posso e sabedoria para distinguir uma das outras.”
Reinhold Niebuhr
AGRADECIMENTOS
À DEUS, por me permitir alcançar mais esta grande conquista!
Ao Professor, Doutor Jefferson, por me conduzir no caminho necessário ao alcance dessa
conquista!
À minha família, por servir de estímulo a todas as minhas conquistas!
HERSEN, A. Decomposição dos diferenciais de rendimento do trabalho das regiões
metropolitanas e não metropolitanas brasileiras. Dissertação (Mestrado em Desenvolvimento
Regional e Agronegócio) Universidade Estadual do Oeste do Paraná – Campus de Toledo.
RESUMO
O objetivo deste estudo é de examinar a dispersão intra-regional e inter-regional de
rendimentos do trabalho principal das pessoas ocupadas nas Regiões Metropolitanas (RM) e
Não Metropolitanas (RNM) urbana dos Estados da Bahia, Ceará, Minas Gerais, Pará, Paraná,
Pernambuco, Rio de Janeiro, Rio Grande do Sul e São Paulo. Para realização da análise foi
feito o teste de quebra de estrutural de Chow, o qual evidenciou a existência de dois mercados
de trabalho. Aplicou-se a metodologia da decomposição de Oaxaca com correção de
Heckman. Foram utilizados os dados da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílio
(PNAD) de 2006. O trabalho encontra-se embasado na Teoria do Capital Humano e na Teoria
da Segmentação. A Teoria do Capital Humano, apesar de ser bastante utilizada, não é capaz
por si só de explicar as diferenças salariais observadas entre indivíduos, pois o mercado
também propicia dispersão. Percebe-se que, com relação às variáveis relacionadas ao capital
humano, na RM a escolaridade melhor explica as diferenças na remuneração e,
contrariamente, a experiência tem capacidade explicativa maior no interior. O sexo masculino
é majoritário no mercado de trabalho, a mão-de-obra informal é mais acentuada no interior
dos Estados e a cor da pele dos trabalhadores à medida que se aproxima do extremo sul do
Brasil é predominantemente branca e, contrariamente, à medida que se aproxima do extremo
norte a cor predominante é a não-branca. Conclui-se que há dispersão salarial intra-regional e
inter-regional por motivos locais e atributos dos trabalhadores. A dispersão salarial nos
estados de Minas Gerais, Paraná, Rio de Janeiro, Rio Grande do Sul e São Paulo se dá por
características locais do mercado de trabalho. Já, no estado do Ceará ambos os fatores,
regionais e atributos dos trabalhadores, contribuem de forma equilibrada, para explicar tais
diferenças. Por fim, nos estados da Bahia, Pará e Pernambuco, as características do
trabalhador proporcionam maior explicação para as diferenças nas rendas média do trabalho.
As remunerações salariais são, em média, mais expressivas na RM, conforme o esperado por
ser de consenso empírico, e, além disso, verificou-se que Estados mais ricos remuneram
melhor em suas RM por fatores locais e Estados mais pobres remuneram de forma
diferenciada nas suas RM por atributos dos trabalhadores.
Palavras-chave: dispersão salarial, mercado de trabalho, diferenciais de rendimento do
trabalho, economia regional.
HERSEN, A. Decomposition of you differentiate of income of the labor in the Metropolitan
and Non Metropolitan Brazilian. Dissertação (Mestrado em Desenvolvimento Regional e
Agronegócio) Universidade Estadual do Oeste do Paraná – Campus de Toledo.
ABSTRACT
The aim of this study is to examine the dispersion of intra and inter-regional income from
main employment of persons employed in urban Metropolitan Regions (RM) and Non
Metropolitan Brazilian (RNM) in the States of Bahia, Ceará, Minas Gerais, Pará, Paraná,
Pernambuco, Rio de Janeiro, Rio Grande do Sul and São Paulo. For realization of the
analytical it was applied the structural break test, which showed evidences of two labor
markets. It was applied the decomposition of Oaxaca with Heckman procedure. It was used
data from the National Research by House Sample of 2006. The work is based on the Theory
of Human Capital and the Theory of Targeting. The Theory of Human Capital, although
widely used, is unable by itself to explain the observed wage differences between individuals,
as the market also provides dispersion. It was observed that, regarding the variables related to
human capital, in the RM the best schooling explains the differences in pay and, in contrast,
experience has more explanatory power in the countryside. The majority in the labor market
are males, the informal labor force is stronger in the countryside os those states and the skin
color of the workers as they approach the extreme south of Brazil is predominantly white and,
in contrast, as it approaches the far north the predominant color is non-white. It was
concluded that there are intra-regional wage and inter-regional dispersion for local reasons
and attributes of workers. The wage dispersion in the States Minas Gerais, Paraná, Rio de
Janeiro, Rio Grande do Sul and São Paulo is present for the local characteristics of the labor
market. On the other hand, on the state of Ceará both factors, regional and attributes of
workers, contribute in a balanced way to explain such differences. Finally, in the States
Bahia, Pará and Pernambuco, the characteristics of the worker provide more explanation for
the differences in average income from labor. Rates of pay are, on average, more expressive
in RM, as expected because of empirical consensus, and, furthermore, it was found that the
richer states pay more in their RM by local factors and the poorer pay in different manner RM
by attributes in their employees.
Key-words: wages dispersion, labor market, labor income differentials, regional economy.
SUMÁRIO
LISTA DE FIGURA.............................................................................................................. IX
LISTA DE TABELA...............................................................................................................X
LISTA DE ANEXOS............................................................................................................. XI
1. INTRODUÇÃO ....................................................................................................................1
1.1 PROBLEMA DE PESQUISA...........................................................................................4
1.2 HIPÓTESE .......................................................................................................................5
1.3 OBJETIVOS.....................................................................................................................5
1.4 ESTRUTURA DO TRABALHO......................................................................................6
2. A INDUSTRIALIZAÇÃO BRASILEIRA, REGIÕES METROPOLITANAS E
MERCADO DE TRABALHO.................................................................................................7
2.1 FORMAÇÃO CONCENTRADA DA INDÚSTRIA NACIONAL: UM BREVE
RETROSPECTO....................................................................................................................7
2.1.1 A Concentração da Produção Industrial em São Paulo...........................................10
2.1.2 Desconcentração Industrial do Estado de São Paulo...............................................14
2.2 AS REGIÕES METROPOLITANAS DO BRASIL.......................................................22
2.3 MERCADO DE TRABALHO........................................................................................27
2.3.1 Alguns Entendimentos Empíricos de Diferença de Rendimento entre Regiões .....32
3. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA E PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS ......32
3.1 REFERENCIAL TEÓRICO...........................................................................................32
3.1.1 Abordagem Clássica e Neoclássica do Mercado de Trabalho: uma síntese............36
3.1.2 O Mercado de Trabalho e as Características dos Trabalhadores.............................39
3.1.3 Diferenciais Salariais...............................................................................................39
3.1.4 Diferença Salarial entre Regiões .............................................................................39
3.2 METODOLOGIA...........................................................................................................41
3.2.1 Modelo Teórico .......................................................................................................42
3.2.2 Modelo Econométrico .............................................................................................43
3.2.2 Variáveis do Modelo e fonte de dados ....................................................................46
4. DECOMPOSIÇÃO DOS DIFERENCIAS DE RENDIMENTO DO TRABALHO NAS
REGIÕES METROPOLITANAS E NÃO METROPOLITANAS BRASILEIRAS .......50
4.1 DIFERENCIAL DO RENDIMENTO DO TRABALHO NAS REGIÕES
METROPOLITANAS E NÃO METROPOLITANAS URBANAS DO BRASIL...............50
4.2 ESTIMATIVA DA DECOMPOSIÇÃO DE OAXACA.................................................77
5. CONCLUSÃO.....................................................................................................................82
REFERÊNCIAS .....................................................................................................................88
ANEXOS .................................................................................................................................96
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 – Projetos industriais aprovados pela Comissão de Desenvolvimento Industrial no
ano de 1966.......................................................................................................................13
Tabela 2 – Distribuição regional da produção industrial (%)...................................................15
Tabela 3 – Participação do PIB do Estado de São Paulo, por setor, no PIB Nacional no
período 1980-2004 (em %)...............................................................................................16
Tabela 4 – Pessoas ocupadas na indústria da transformação por Microrregião brasileira em
1997..................................................................................................................................18
Tabela 5 – Mesorregiões do Brasil por Unidade Federativa....................................................26
Tabela 6 – Rendimento Médio Mensal de alguns Estados e Regiões Metropolitanas
selecionadas, 2005............................................................................................................29
Tabela 7 – Descrição das variáveis utilizadas no estudo..........................................................48
Tabela 8 – Média e desvio padrão das variáveis utilizadas nas equações de rendimento do
trabalho da RM e RNM urbanas do Estado representante da Região Norte – 2006 ........51
Tabela 9 – Média e desvio padrão das variáveis utilizadas nas equações de rendimento do
trabalho da RM e RNM urbanas dos Estados representantes da Região Nordeste – 2006
..........................................................................................................................................54
Tabela 10 – Média e desvio padrão das variáveis utilizadas nas equações de rendimento do
trabalho da RM e RNM urbanas dos Estados representantes da Região Sudeste – 2006.57
Tabela 11 - Média e desvio padrão das variáveis utilizadas nas equações de rendimento do
trabalho da RM e RNM urbanas dos Estados representantes da Região Sul – 2006 .......59
Tabela 12 – Resultado da equação de remuneração restrito e não restrito do mercado de
trabalho dos Estados selecionados - 2006 ........................................................................60
Tabela 13 – Equação de participação do mercado de trabalho na RM e RNM do Estado
representante da Região Norte - 2006 ..............................................................................61
Tabela 14 – Equação de participação do mercado de trabalho na RM e RNM dos Estados
representantes da Região Nordeste - 2006 .......................................................................64
Tabela 15 – Equação de participação do mercado de trabalho na RM e RNM dos Estados
representantes da Região Sudeste – 2006.........................................................................66
Tabela 16 – Equação de participação do mercado de trabalho na RM e RNM dos Estados
representantes da Região Sul – 2006................................................................................68
Tabela 17 – Equação de rendimento do trabalho na RM e RNM do Estado representante da
Região Norte – 2006.................................................................................................... .....70
Tabela 18 – Equação de rendimento do trabalho na RM e RNM dos Estados representantes da
Região Nordeste – 2006............ .......................................................................................72
Tabela 19 – Equação de rendimento do trabalho na RM e RNM dos Estados representantes da
Região Sudeste – 2006.............. .......................................................................................74
Tabela 20 – Equação de rendimento do trabalho na RM e RNM dos Estados representantes da
Região Sul – 2006..................... .......................................................................................76
Tabela 21 – Percentual médio entre os rendimentos do trabalho da RM e RNM dos Estados
analisados – 2006. ............................................................................................................78
Tabela 22 – Decomposição do diferencial de rendimento do trabalho nas RM e RNM
brasileiras, 2006, segundo o procedimento de Oaxaca.....................................................79
Tabela 23 – Produto Interno Bruto dos Estados selecionados (R$) – 2006.............................80
LISTA DE ANEXOS
ANEXO 1 – Equação de rendimento restrito e não restrito do mercado de trabalho do Estado
da Bahia – 2006................................................................................................................97
ANEXO 2 – Equação de rendimento restrito e não restrito do mercado de trabalho do Estado
do Ceará – 2006................................................................................................................98
ANEXO 3 – Equação de rendimento restrito e não restrito do mercado de trabalho do Estado
de Minas Gerais – 2006....................................................................................................99
ANEXO 4 – Equação de rendimento restrito e não restrito do mercado de trabalho do Estado
do Pará – 2006................................................................................................................100
ANEXO 5 – Equação de rendimento restrito e não restrito do mercado de trabalho do Estado
do Paraná – 2006 ............................................................................................................101
ANEXO 6 – Equação de rendimento restrito e não restrito do mercado de trabalho do Estado
de Pernambuco – 2006 ...................................................................................................102
ANEXO 7 – Equação de rendimento restrito e não restrito do mercado de trabalho do Estado
do Rio de Janeiro – 2006................................................................................................103
ANEXO 8 – Equação de rendimento restrito e não restrito do mercado de trabalho do Estado
do Rio Grande do Sul – 2006 .........................................................................................104
ANEXO 9 – Equação de rendimento restrito e não restrito do mercado de trabalho do Estado
de São Paulo – 2006 .......................................................................................................105
ANEXO 10 – Análise de correlação binária das variáveis explicativas do rendimento do
salário na Bahia – 2006 ..................................................................................................106
ANEXO 11 – Análise de correlação binária das variáveis explicativas do rendimento do
salário no Ceará – 2006..................................................................................................107
ANEXO 12 – Análise de correlação binária das variáveis explicativas do rendimento do
salário em Minas Gerais – 2006.....................................................................................108
ANEXO 13 – Análise de correlação binária das variáveis explicativas do rendimento do
salário no Pará – 2006 ....................................................................................................109
ANEXO 14 – Análise de correlação binária das variáveis explicativas do rendimento do
salário no Paraná – 2006.................................................................................................110
ANEXO 15 – Análise de correlação binária das variáveis explicativas do rendimento do
salário em Pernambuco – 2006.......................................................................................111
ANEXO 16 – Análise de correlação binária das variáveis explicativas do rendimento do
salário no Rio de Janeiro – 2006 ....................................................................................112
ANEXO 17 – Análise de correlação binária das variáveis explicativas do rendimento do
salário no Rio Grande do Sul – 2006..............................................................................113
ANEXO 18 – Análise de correlação binária das variáveis explicativas do rendimento do
salário em São Paulo – 2006 ..........................................................................................114
1
1. INTRODUÇÃO
No Brasil, até a década de 1930, o desenvolvimento capitalista era pouco
expressivo em relação a outros países industrializados, as relações econômicas externas
apresentavam ainda um aspecto colonial, os empréstimos e investimentos contribuíam
principalmente para consolidar a economia tradicional e os grupos sociais ligados
(LACERDA et al, 2003). No decorrer da década de 1930 o governo liberou a importação de
equipamentos imprescindíveis para a substituição da sucateada e ainda incipiente capacidade
produtiva industrial existente. Esses bens de produção empregados na indústria não podiam
ser fabricados no Brasil, por questão de deficiência tecnológica e ausência de mercado interno
(FURTADO, 2000).
Somente por volta da década de 1970 os dados censitários apontam uma
população urbana superior à população rural (BRITO e SOUZA, 2005; BRITO, 2006). Nesse
cenário o Estado de São Paulo se destaca como maior parque industrial do País. Nota-se
significativa concentração produtiva em que as empresas de bens de consumo durável e de
máquinas/ferramentas (destaque para as indústrias mecânicas, elétricas e de material de
transporte) passaram de quase inexistentes para uma posição de destaque na economia
nacional (HUMPHREY, 1990).
Essa realidade, porém, passaria a apresentar significativas mudanças no
decorrer das décadas posteriores, passando a evidenciar um fenômeno até então não
verificado na crescente concentração da indústria na Região Metropolitana de São Paulo: a
desconcentração industrial. Conforme Diniz (1991, 1993, 2000), a partir da década de 1970
houve uma desconcentração da atividade econômica, até então polarizada na Região
Metropolitana de São Paulo (RMSP). A atividade estaria agora se estendendo para outros
municípios como Belo Horizonte (MG), Uberlândia (MG), Maringá (PR), Porto Alegre (RS),
Florianópolis (SC) e São José dos Campos (SP).
A industrialização era vista como um paradigma do desenvolvimento
econômico: o setor industrial, fortemente correlacionado aos demais setores produtivos da
economia e empregador de expressiva quantidade de mão-de-obra, demonstrou ser o grande
responsável por “puxar” a dispersão produtiva para outras regiões, dinamizando de forma
mais intensa as áreas metropolitanas menores.
As primeiras Regiões Metropolitanas constituídas no País foram instituídas em
1973, através da Lei Complementar Federal. Na ocasião oficializou-se oito Regiões
Metropolitanas, sendo estas: Belém, Belo Horizonte, Curitiba, Fortaleza, Porto Alegre,
Recife, Salvador e São Paulo. No ano seguinte foi instituída a Região Metropolitana do Rio
de Janeiro. Essas Regiões Metropolitanas dentre outras diferenciações apresentam
concentração industrial e urbana elevada comparativamente a outras regiões menores. O fluxo
de capital demonstra ser, também, mais expressivo nessas regiões onde grandes empresas e
corporações produtivas são atraídas por uma série de vantagens não verificadas em outras
localidades, tais como mão-de-obra mais qualificada, expressivo mercado consumidor,
facilidade de escoamento da produção industrial, entre outras (FIRKOWSKI e MOURA,
2001).
As Regiões Não-Metropolitanas, de forma contrária, apresentam atividades
classificadas como tradicionais, de menor densidade tecnológica, intensivas em mão-de-obra,
demandantes de trabalho com menor qualificação e dotadas de diminuto mercado
consumidor. A Região Não-Metropolitana constitui-se de várias estruturas produtivas, que
podem ser delimitadas em outras unidades territoriais, conectadas verticalmente entre si e com
a Região Metropolitana (STADUTO et al, 2008).
Para atrair trabalhadores ao centro industrial estes devem ser compensados
pelos “custos de congestionamento” remunerando-os com salários relativamente maiores. De
forma contrária, as firmas localizadas fora das aglomerações industriais pagam salários
relativamente mais baixos como forma de serem compensadas pelo custo de transportar seus
produtos finais ao centro industrial maior. Adicionalmente, os trabalhadores se sujeitam à
salários menos expressivos fora dos aglomerados industriais, posto que se defrontam com
custos urbanos mais baixos (HANSON, 1997).
A busca de variáveis que se relacionem, de forma mais expressiva, com
diferentes níveis salariais é visível pela inquietude das pesquisas científicas. No Brasil, os
diferenciais de salário tem sido objeto de atenção em vários estudos devido, principalmente, à
grande desigualdade de renda que caracteriza o país (FREGUGLIA et al, 2007).
Porém, pouco se verifica na literatura brasileira, com certo grau de
detalhamento, sobre as diferenças do rendimento do trabalho com ótica voltada para a
comparação entre capital e interior. Sob esse aspecto, importante contribuição é dada por
Staduto e Souza (2008). Os autores analisaram a dispersão intra-regional de rendimentos do
trabalho principal das pessoas ocupadas na Região Metropolitana de Curitiba (RM) e Região
Não-Metropolitana do Estado do Paraná (RNM). Com o estudo os autores verificaram que na
RM os rendimentos do trabalho principal dos trabalhadores das áreas urbanas, em média, são
mais elevados, sendo parcela dessa dispersão explicada por características do mercado de
trabalho local e outra pelas características dos trabalhadores.
O objetivo deste trabalho é identificar e analisar a dispersão e renda do
trabalho entre as RMs e RNMs, nos Estados brasileiros selecionados, examinando os fatores
locais e atributos do trabalhador, usando o método de decomposição do rendimento. Os
Estados analisados serão o da Bahia, Ceará, Minas Gerais, Pará, Paraná, Pernambuco, Rio de
Janeiro, Rio Grande do Sul e São Paulo, no período de 2006.
1.1 PROBLEMA DE PESQUISA
Para estudar as diferenças do rendimento do trabalho entre regiões é necessário
se ater aos meandros do objeto para não incorrer no erro da superficialidade e descaracterizar
a grande complexidade do tema e a correlação de fatores envolvidos, tais como concentração
industrial, elementos de atratividade do capital, elementos de expulsão do capital, entre
outros.
Ao estudar a desigualdade de renda se deve levar em consideração, por
exemplo, a distinção entre dois problemas de natureza diferentes. O problema da baixa renda
per capita por questão regional e outro por questão social. A baixa renda per capita por
questão regional é verificada por características embutidas na região. Já na baixa renda per
capita por questão social a região revela-se pobre por características embutidas nos moradores
da região. A forma de se distinguir entre o problema regional e o social é estudar os
diferenciais de renda entre trabalhadores de diversas regiões, controlando pelas características
do trabalhador (PESSOA, 2001; SANTOS e TEIXEIRA, 1999).
Há de se levar em consideração, também, o efeito das economias de
aglomeração sobre os salários industriais e o fato de não ser correto afirmar que os
diferenciais de salários regionais representam estritamente a variabilidade da produtividade do
trabalho. Alguns fatores, entendidos como características institucionais locais, contribuem na
explicação desses diferenciais regionais de salários como a sindicalização e variações no
custo de vida verificadas entre as cidades (GALINARI et al, 2007).
As diferenças de rendimento do trabalho são influenciadas por características
do mercado de trabalho local, ou seja segmentação, ou por níveis diferentes de atributos dos
trabalhadores? Para responder a esse questionamento aplicar-se-á a decomposição de Ronald
Oaxaca (1973). Para evitar viés de seleção se busca seguir o procedimento de Heckmann.
1.2 HIPÓTESE
Existem diferenças de renda oriundas do trabalho entre as Regiões
Metropolitanas (RM) e Não-Metropolitanas Urbanas (RNM) nos Estados brasileiros, no
sobretudo devido a características individuais de capital humano – distinto entre os
trabalhadores –, características de segmentação intra-regional (geográfica) ou premiações
salariais e rentabilidade que os empregadores se dispõem a pagar, porém de forma peculiar
para cada região. Tais diferenças são verificadas por características de cada região e por
características dos trabalhadores das regiões, de forma distinta para cada Estado.
1.3 OBJETIVOS
O objetivo desta pesquisa é examinar a dispersão intra-regional e inter-regional
de rendimentos do trabalho principal das pessoas ocupadas nas Regiões Metropolitanas (RM)
e Não Metropolitanas (RNM) urbana dos Estados da Bahia, Ceará, Minas Gerais, Pará,
Paraná, Pernambuco, Rio de Janeiro, Rio Grande do Sul e São Paulo.
Complementarmente, de forma mais específica, pretende-se:
a) Identificar o rendimento do trabalho médio e as características salariais individuais dos
trabalhadores com relação ao capital humano e perfil demográfico entre as Regiões
Metropolitanas e Regiões Não-Metropolitanas Urbanas da Bahia, Ceará, Minas
Gerais, Pará, Paraná, Pernambuco, Rio de Janeiro, Rio Grande do Sul e São Paulo;
b) Calcular e analisar a decomposição do rendimento do trabalho entre RM e RNM nos
Estados selecionados.
1.4 ESTRUTURA DO TRABALHO
Apresenta este trabalho o total de cinco capítulos, sendo o primeiro esta
introdução. No capítulo 2 é apresentado o processo de industrialização brasileira, bem como,
a concentração industrial e posterior desconcentração produtiva da Região de São Paulo, as
Regiões Metropolitanas e, finalmente, uma consideração sobre o mercado de trabalho. No
capítulo 3 são expostas a teoria do capital humano, a teoria da segmentação e a
heterogeneidade do mercado de trabalho por questões locais. Também se têm neste capítulo
os procedimentos metodológicos da pesquisa. No capítulo 4 têm-se os resultados e discussões
da pesquisa com análise da dispersão salarial entre Região Metropolitana e Não-metropolitana
de cada um dos Estados brasileiros selecionados, de forma intra-regional e comparações inter-
regionais dos resultados. No capítulo 5, finalmente, são ordenadas as considerações finais da
pesquisa.
.
2. A INDUSTRIALIZAÇÃO BRASILEIRA, REGIÕES METROPOLITANAS E
MERCADO DE TRABALHO
Com o presente capítulo se pretende entender a processo de concentração e
dispersão industrial brasileiro, grandemente responsável pela geração de renda do trabalho,
bem como os fatores estimuladores desse processo. Para tanto, faz-se estudo da evolução da
industrialização brasileira, desde as décadas iniciais do século XX.
2.1 FORMAÇÃO CONCENTRADA DA INDÚSTRIA NACIONAL: UM BREVE
RETROSPECTO
Até a década de 1930, percebia-se um caráter esporádico para o
desenvolvimento capitalista no País. As relações econômicas externas apresentavam ainda um
aspecto colonial. Os empréstimos e investimentos no início do século XIX contribuíam
principalmente para consolidar a economia tradicional, o café (LACERDA et al, 2003).
Na academia não há um consenso no tocante à interpretação do
desenvolvimento industrial brasileiro. Suzigan (1986) identifica quatro interpretações
principais a partir de uma base agrícola exportadora que explicam o desenvolvimento
industrial brasileiro. A primeira interpretação denominada “teoria dos choques adversos”
1
afirma que a industrialização começou como resposta às dificuldades impostas às importações
por conta dos choques da Primeira Guerra Mundial, da depressão da década de 1930 e,
também, da Segunda Guerra Mundial. A segunda interpretação conhecida como ótica da
industrialização liderada pela expansão das exportações identifica uma relação de
1
Interpretação identificada nas obras de Furtado (1963), Tavares (1972) apud SUZIGAN (1986).
comportamento linear entre a expansão do setor exportador e a industrialização. Os autores
2
adeptos a essa linha de interpretação afirmam que o crescimento industrial ocorria durante
períodos de expansão das exportações (com destaque para o café) e eram interrompidas pelas
crises verificadas no setor exportador, as grandes guerras e a depressão da década de 1930. A
terceira interpretação conhecida como “capitalismo tardio”
3
afirma que o crescimento
industrial consumou-se como parte do processo de desenvolvimento do capitalismo no Brasil,
em que a acumulação de capital industrial ocorreu juntamente com a acumulação de capital
no setor exportador nos períodos correspondentes à expansão das exportações. A quarta
interpretação
4
afirma que a industrialização foi intencionalmente promovida por políticas
governamentais principalmente através de proteção aduaneira e concessão de subsídios e
incentivos à indústria.
As interpretações relacionadas ao desenvolvimento industrial brasileiro são
divergentes, porém, há consenso da importância desse setor para a economia. O paradigma do
crescimento econômico estava na expansão do setor industrial e todos os esforços econômicos
e políticos foram colocados à disposição desse.
As indústrias tradicionais como a têxtil, alimentação, vestuário, bebidas e
outras constituíam a maioria, no início da década de trinta, mas a participação no produto
industrial foi diminuindo, devido ao crescimento verificado em outras indústrias,
principalmente das indústrias química e farmacêutica. A elevação da produção de minerais
não-metálicos possibilitou maior expansão da indústria de base, com destaque para o cimento,
siderurgia, papel e carvão, embora a indústria têxtil ainda liderasse a produção nacional. No
período de 1931 a 1938 o governo liberou a importação de equipamentos, para a substituição
2
Dean (1976), Nicol (1974), Peláez (1972) e Leff (1982) apud SUZIGAN (1986).
3
Silva (1976), Mellol (1975), Tavares (1974), Cano (1977) e Aureliano (1981) apud SUZIGAN (1986).
4
Esta interpretação é verificada com Versiani (1977) e Versiani (1979) apud SUZIGAN (1986).
da sucateada capacidade existente, pois não podiam ser fabricados no Brasil, quer seja por
deficiência tecnológica ou incipiente e desestimulador mercado interno (FURTADO, 2000).
Com intuito de integrar economicamente os mercados internos, o governo
extinguiu os impostos interestaduais, possibilitando maior inserção dos produtos fabricados
no Estado de São Paulo, cujo parque industrial já apresentava expansão desde a Primeira
Guerra Mundial. As indústrias localizadas nos demais Estados, pequenas e incipientes,
perderam a capacidade de competição, tendo em vista que o produto paulista passou a
dominar o mercado. Furtado (2000) e Singer (1977) apontam esse como um dos fatores que
concorrem para um maior desnível regional, em se tratando de crescimento econômico e
social no País, na década de trinta.
No período de 1939 e 1945, com os países envolvidos concentrados no esforço
da guerra, houve queda significativa do produto industrial, devido à redução do nível de
importações de bens de capital e insumos básicos, essenciais ao desenvolvimento econômico,
por se tratar de maquinaria mais moderna ou substituição às que se exauriam. Furtado (2000,
p. 162) relata que “o produto industrial, cuja média de crescimento anual foi de 11,2% em
1933 e 1939, caiu para a média de 5,4% no período 1939 e 1945”.
Nesse cenário, no Estado de São Paulo, que já tinha o maior parque industrial
do País, percebe-se significativa concentração produtiva em que as empresas de bens de
consumo durável e de máquinas/ferramentas – em particular as indústrias mecânicas, elétricas
e de material de transporte – passaram de quase inexistentes para uma posição de destaque na
economia nacional, empregando 6,7% do operariado em 1949 e 29,4% no ano de 1974
(HUMPHREY, 1990).
Devido à importância que São Paulo representa para todo o País no que diz
respeito à produção industrial, no subitem seguinte faz-se discussão exclusiva a este Estado
para propiciar o entendimento da origem dessa supremacia, fatores relacionados e evolução, a
partir do final do século XIX.
2.1.1 A Concentração da Produção Industrial em São Paulo
A desigualdade espacial tem se apresentado como característica da economia
brasileira tanto no crescimento como na distribuição de renda, desde os tempos coloniais e a
cada um dos ciclos econômicos tem beneficiado uma ou outra região específica (DINIZ,
2000; SINGER, 2002; BAER, 1996; PRADO JUNIOR, 2004; FURTADO, 2003; RIBEIRO,
2006).
A industrialização, que acontece inicialmente de forma descentralizada, com
origem na fase de menor integração do mercado nacional, especialmente no Rio Grande do
Sul, em Minas Gerais, na Bahia e Pernambuco passa a enfrentar a competição com a indústria
carioca ou paulista na medida em que o sistema de transportes se desenvolve nas primeiras
décadas do século XX. A integração do mercado nacional após a crise de 1929 consolida a
posição de São Paulo como centro da economia e da indústria nacionais. Dessa forma, as
“velhas regiões” industriais obrigaram-se a se adaptar com a competição dentro do mercado,
atrofiando ou ajustando-se de forma complementar à indústria da região central. Nota-se que a
própria indústria carioca perde posição em relação à indústria paulista que se transforma no
grande centro industrial do país (DINIZ, 2000; DINIZ, 2001).
Desde o início do século XX, a indústria do Estado de São Paulo apresenta
crescimento com taxa mais elevada que qualquer outra área do País. A participação de São
Paulo no produto industrial nacional foi de 30,7% no ano de 1914, 33,5% em 1920, 35,7% em
1925, 38,2% em 1930. Teoricamente, quando uma área adquire vantagem decisiva na corrida
industrial, ela tende ao acúmulo de cada vez mais vantagens, em detrimento das áreas
circunvizinhas. Essa disparidade da industrialização pode ser explicada pelas conseqüências
diretas do surto cafeeiro no Estado. Foi em razão da dinâmica da produção do café que se
construíram mercados de fatores
5
(capital e trabalho), amplo sistema de transporte ferroviário
e marítimo e se formaram aglomerações urbanas. Outro fator determinante para a diferenciada
industrialização em São Paulo é a sua posição geográfica, que lhe assegurou acesso a uma
área onde se localizava a maior parte do mercado brasileiro (CANO, 1977; BRUM, 1996).
Na área correspondente ao hinterland
6
da cidade de São Paulo entre 1870 e
1930 percebe-se de forma intensa a substituição da produção de subsistência por produção
para exportação, intensificando o consumo de produtos importados. Este é o processo que
corresponde à formação do mercado interno, imprescindível para a indústria nacional.
Também nessa área, próximo do término da década de 1920, a produção de algodão cresce
significativamente estimulando a expansão da fiação e tecelagem e o surgimento de novos
ramos industriais
7
diferentemente do ocorrido nas demais regiões do país (SINGER, 1977).
Vários são os fatores apontados como influentes para o desenvolvimento
industrial de São Paulo. A vinda de mão-de-obra livre da Europa, particularmente para as
zonas da cafeicultura, teve importante parcela contributiva. A construção de linhas férreas, em
sua maior parte depois da República, assegura à capital o domínio do mercado constituído
pelo interior do Estado e áreas limítrofes de outros Estados. Os capitais formados na
agricultura indubitavelmente foram investidos na indústria, particularmente nos momentos de
crise da economia cafeeira (crise de 1929 e Segunda Guerra Mundial), pelo fato desta
5
Os fatores de produção são entendidos nos estudos econômicos como recursos ou elementos básicos utilizados
na produção de bens e serviços. Sem estes a produção não aconteceria. São fatores de produção: terra, capital,
trabalho. Para melhores esclarecimentos quanto a suas especificidades ver Troster e Mochón (1999), Hunt
(1981), Rossetti (1995a).
6
Área que serve e é servida por um núcleo urbano. Originalmente o termo foi usado para portos e um deles
poderia ter parte de seu "hinterland" fazendo parte de área ligada a outro porto (GUERRA, 1987).
7
Dentre esses novos ramos industriais pode-se destacar fábrica de sacarias, usinas de azeite, fábricas de sabão e
sabonete.
apresentar elevada lucratividade. A lógica capitalista manifesta-se nitidamente quando uma
parte do País, que se desenvolve mais do que as outras, atrai recursos dessas últimas porque
remunera melhor os capitais recebidos (DINIZ, 2001; LIMONAD, 2004).
Percebe-se, portanto, que a maior concentração industrial de São Paulo, em
relação aos outros centros emergentes, foi favorecida por uma série de fatores, como por
exemplo a infra-estrutura montada para exportação do café, a posição geográfica favorável e a
expansão da produção algodoeira – que no final da década de 1920 estimulam a expansão da
fiação, tecelagem e o surgimento de novos ramos industriais. A descentralização política
resultante da Proclamação da República, a vinda de mão-de-obra qualificada que também
compõe e amplia o mercado consumidor interno e o capital abundante dos grandes barões do
café foram condicionantes indispensáveis para que São Paulo passasse a ocupar uma posição
privilegiada em relação ao interior e aos outros centros que se formavam.
Deve-se destacar que a dispendiosa política (de manutenção de preços)
chamada “economia cafeeira” manteve o nível de renda e a centralidade econômica no
produto e na área de produção, ou seja, o Estado de São Paulo, isto ocorre em detrimento de
outros produtos e regiões.
Os ramos industriais que se desenvolveram a partir da década de 1950, no
Estado de São Paulo, encontraram as melhores áreas já ocupadas pelas fábricas mais antigas.
Isso forçou a localização dessas novas plantas industriais nas localidades do entorno da capital
paulista, que apresentavam a vantagem do menor preço da terra em relação ao da capital. Em
1959 o valor da produção industrial dos municípios satélites atinge 34% do valor da produção
industrial da Capital. Essa maior representatividade produtiva industrial das cidades próximas
à cidade de São Paulo é explicado por uma certa “saturação” industrial do núcleo, decorrente
de desvantagens crescentes
8
que a localização industrial na capital apresenta (SINGER,
1977).
Todavia, durante a década de 1960 o Estado de São Paulo continua absorvendo
plantas industriais de forma mais intensa em comparação com os demais Estados brasileiros.
Tal realidade pode ser observada com o auxílio da Tabela 1 que evidencia o número de
projetos industriais aprovados, por Estado, pela Comissão de Desenvolvimento Industrial
(CDI) presidida pelo Ministro da Indústria e do Comércio.
Tabela 1 – Projetos industriais aprovados pela Comissão de Desenvolvimento Industrial no
ano de 1966
Estado Número de projetos
industriais aprovados
São Paulo 117
Rio Grande do Sul 8
Guanabara 7
Bahia 5
Rio de Janeiro 5
Minas Gerais 2
Santa Catarina 1
Pernambuco 1
Alagoas 1
Total 147
Fonte: Ministério das Relações Exteriores (1969).
No ano de 1966, o Estado de São Paulo teve aprovado pela Comissão de
Desenvolvimento Industrial 117 projetos industriais. Isso representa praticamente 80% de
todos os projetos industriais aprovados para o Brasil inteiro. Através desses números pode-se
ter uma noção mais exata do quão concentrado vinha se apresentando até então a produção
8
As desvantagens crescentes são conhecidas na literatura econômica como a Lei dos Rendimentos Decrescentes.
Para melhores esclarecimentos ler Rossetti (1995a, p. 140-143), Hugon (1980, p. 112-113). Podem ser citados
como exemplos de desvantagens as longas distâncias entre residência e trabalho, o transporte precário a um custo
elevado, o elevado custo da alimentação, a integração crescente que a mulher vem alcançando no mercado de
trabalho com conseqüente encarecimento dos serviços domésticos somados a crescente valorização dos imóveis
residenciais.
industrial no País. Consegue-se também imaginar tamanha disparidade ou poderio produtivo
de São Paulo com relação aos demais Estados.
Os projetos aprovados estão relacionados com indústrias químicas, de tecidos,
couros, mecânica, metalúrgica e de produtos alimentícios. Além de estarem de acordo com a
política econômica-financeira brasileira, estavam incumbidos de incrementar o
desenvolvimento da indústria nacional (MINISTÉRIO DAS RELAÇÕES EXTERIORES,
1969).
Essa realidade, porém, passaria a apresentar significativas mudanças no
decorrer das décadas posteriores, passando a evidenciar um fenômeno até então não
verificado na crescente concentração da indústria na Região Metropolitana de São Paulo, a
desconcentração industrial e por decorrência, a desconcentração produtiva.
2.1.2 Desconcentração Industrial do Estado de São Paulo
De acordo com Oliveira (1981) e Singer (1977) o ano de 1959, com a
constituição da Sudene (Superintendência do Desenvolvimento do Nordeste), marca o início
de uma ação deliberada por parte do Governo Federal intencionando reverter uma tendência
de crescimento desigual e centralizadora que, até então, a economia vinha apresentando. Com
a Sudene intencionou-se criar em uma das zonas mais extensas e povoadas do Brasil,
produtora de matérias-primas e alimentos, um parque industrial moderno.
A partir da década de 1970 houve uma desconcentração da atividade
econômica, até então polarizada na Região Metropolitana de São Paulo (RMSP). A atividade
está agora circunscrita ao polígono cujos vértices vão muito além do campo aglomerativo da
RMSP, ou seja, para as cidades de Belo Horizonte (MG), Uberlândia (MG), Maringá (PR),
Porto Alegre (RS), Florianópolis (SC) e São José dos Campos (SP). As maiores cidades,
portanto, foram as primeiras a receberem essas novas indústrias originárias do centro
dinâmico nacional (DINIZ, 1991, DINIZ 1993, DINIZ, 2000).
Podem ser apontados como fatores determinantes desse processo de
desconcentração da indústria: as deseconomias de aglomeração na RMSP e criação de
economias de aglomeração em outras regiões e centros urbanos; ação dos Estados em termos
de investimentos diretos, construção de infra-estrutura e incentivos fiscais; busca de recursos
naturais com reflexo na localização das plantas industriais e dos serviços; unificação do
mercado que sofreu estímulo pelo desenvolvimento da infra-estrutura de transportes e
comunicações; e efeitos locacionais da competição entre empresas, com destaque para o
aproveitamento de recursos naturais, criação de barreiras a entrada e ocupação de novos
mercados potenciais (DINIZ, 1991; DINIZ, 1993; DINIZ, 2000).
O processo de descentralização da atividade econômica pode ser visualizado
com auxílio da Tabela 2, que evidencia o percentual da produção industrial por região,
facilitando o entendimento da dinâmica migratória das plantas industriais, desde 1949 até
1985.
Tabela 2 – Distribuição regional da produção industrial (%)
Região/ano 1949 1959 1970 1985
Norte 1,0 1,7 1,1 4,0
Nordeste 9,4 8,3 7,0 12,1
Sudeste 75,4 76,9 79,1 65,7
Sul 13,5 12,3 12,0 15,7
Centro-Oeste 0,7 0,8 0,8 2,5
Brasil 100,0 100,0 100,0 100,0
Fonte: Baer (1996).
Após o início da década de 1970 a Região Sudeste – formada por São Paulo,
Minas Gerais, Rio de Janeiro e Espírito Santo – apresentou significativa queda na produção
industrial em relação às demais regiões do País. A Região, que contribuía com 79,1% da
produção industrial nacional em 1970, perde participação de aproximadamente 17%,
passando a contribuir com 65,7% no ano de 1985, porém, mantendo ainda uma larga
superioridade da produção frente às demais regiões. Contrariamente, verifica-se nas demais
regiões, nesse mesmo período, a situação inversa. As regiões do Norte, Nordeste, Sul e
Centro-Oeste apresentaram participações mais expressivas no produto industrial.
Com o auxílio da Tabela 3 é possível visualizar em termos quantitativos a
redução da participação de São Paulo no PIB Nacional, indicando descentralização da
produção industrial nesse Estado.
Tabela 3 – Participação do PIB do Estado de São Paulo, por setor
9
, no PIB Nacional no
período 1980-2004 (em %)
Ano Agricultura Indústria Serviços
1980 14,19 46,96 34,65
1990 20,11 43,37 31,24
2004 21,15 32,66 31,27
Fonte: IBGE (2008a).
A Tabela 3 propicia o entendimento de pelo menos dois pontos importantes
para o momento. O primeiro diz respeito a redução da representatividade que a produção
industrial de São Paulo vinha apresentando. Após o início da década de 1970 a indústria do
Estado não consegue aumentar sua participação no valor agregado total da economia,
contribuindo com pouco mais de 46% em 1980 e reduzindo sua representatividade para
9
Os atuais setores produtivos de uma economia são agropecuário, indústria e serviços. Os mesmos são
compostos por subsetores a ponto de identificar e classificar todas as atividades produtivas realizadas em uma
economia. Para obter melhores detalhes com relação ao assunto ver Rossetti (1995b).
menos de 33% no ano de 2004, no PIB Nacional. O segundo ponto importante está
relacionado ao fato de que o Estado de São Paulo consegue manter a representatividade do
setor de serviços, acima dos 31% de todos os serviços gerados no País, indicando que
continua sendo o importante centro de negócios. Porém, esse Estado comparativamente aos
demais continua ocupando local de destaque no ranking nacional, continuando a RMSP como
maior centro econômico e populacional do País.
A queda na representatividade da indústria localizada na Região Sudeste, com
destaque para a Região Metropolitana de São Paulo, em relação às demais regiões do País não
é um fato isolado ocorrido na transição da década de 1970 para a década de 1980. Esse novo
fenômeno prossegue em períodos posteriores evidenciando, assim, uma tendência.
Para Singer (1977) e anos depois verificado por Diniz (2000), São Paulo
apresenta uma tendência de diminuição do potencial de atração industrial. Essa função, até
então principal, está sendo gradativamente substituída pela de serviços. Destarte torna-se
importante centro educacional e de pesquisa (universidades e institutos de pesquisa), centro
financeiro (bancos, corretoras e bolsas de ações, mercadorias e títulos), serviços de
consultoria e apoio (auditoria, marketing e advocacia), sedes empresariais, centro de serviços
de saúde (medicina avançada), atividades culturais e de lazer, órgãos de representação
econômica, transportes de carga e passageiros, serviços de hotelaria e restaurantes, escritórios
de representação comercial, entre outras.
No final do século XX, importante dinâmica no emprego e no salário industrial
é verificada em determinadas regiões brasileiras, complementando estudo realizado por Diniz
(1991). Sabóia (2001) destaca que o emprego e o salário industrial na Região Sudeste tiveram
redução na década de 1990, contrariamente a Região Sul que apresentou significativo
crescimento. Esta redução é ocasionada não apenas pela forte queda do emprego no pólo
industrial de São Paulo, mas também no Rio de Janeiro. Verifica-se que para a Região Sul foi
dirigida importante parcela do emprego perdido pela Região Sudeste. A Região Centro-Oeste
também se beneficiou do processo de deslocamento regional do emprego, com elevação de
sua parcela na maior parte dos segmentos industriais, principalmente nos que demandam mão-
de-obra barata. Já as Regiões Nordeste e Norte mantiveram sua participação na remuneração
total paga na indústria.
Diniz (2000) ao analisar as 150 microrregiões brasileiras, com mais de 5 mil
pessoas ocupadas na indústria de transformação
10
, no ano de 1997, percebe um
comportamento diferenciado entre as mesmas. Os resultados estão evidenciados na Tabela 4:
Tabela 4 – Pessoas ocupadas na indústria da transformação por Microrregião brasileira em
1997.
Número de
microrregiões
Empregos Número de microrregiões com crescimento
positivo do emprego
61 5.000 a 10.000 36
44 10.000 a 20.000 27
29 20.000 a 50.000 9
16 Acima de 50.000 2
Fonte: Diniz (2000).
Das microrregiões que possuíam entre 5 mil e 10 mil empregos industriais, em
1997, 59% apresentaram crescimento positivo do emprego industrial, entre 1986 e 1997,
refletindo uma tendência de expansão da rede de cidades médias. Destacam-se as cidades
localizadas em regiões agrícolas dinâmicas (Paranavaí, Umuarama, Cianorte, Cascavel,
Campo Grande, Sinop, Carazinho, Ji-Paraná, Paragominas, Guaporé, São Sebastião do
Paraíso). Das mais dinâmicas, apenas as cidades de Itajubá (MG) e Sobral (CE) não tem
10
A indústria da transformação, de acordo com Rossetti (1995b), abrange a transformação de minerais não
metálicos, metalurgia, mecânica, material elétrico e de comunicações, material de transporte, madeira,
mobiliário, papel e papelão, borracha, couro, peles e produtos similares, química, produtos farmacêuticos e de
medicamentos, produtos de perfumaria, sabões e velas, produtos de matéria plástica, têxtil, vestuário, calçados e
artefatos de couro, produtos alimentares, bebidas, fumo, editorial e gráfico e diversos.
vínculo à fronteira agrícola. Levando em consideração as áreas industriais entre 10 mil e 20
mil empregos, mais de 61% apresentaram crescimento positivo do emprego industrial,
principalmente Montes Claros, Florianópolis, Apucarana, Uberlândia, Chapecó e Cuiabá. Já
as 29 microrregiões que apresentaram emprego industrial entre 20 mil e 50 mil, 31% delas
apresentaram crescimento positivo do emprego. Dentre estas pode-se destacar Londrina,
Maringá e São Miguel dos Campos. No Estado do Paraná, Londrina e Maringá, juntamente
com Apucarana, formam um complexo urbano-industrial dinâmico na Mesorregião do Norte
Central. São Miguel dos Campos, no Estado de Alagoas, não apresenta capacidade de
diversificação e integração, tem seu crescimento resultante da expansão da indústria sucro-
alcooleira.
Ambrozio (2007) verificou que na indústria da transformação há dois
comportamentos distintos no período de 1996 a 2005. De 1996 a 1999 houve uma redução de
300 mil postos de trabalho; e entre 2000 e 2005 o emprego apresentou forte recuperação,
tendo em vista a criação de aproximadamente 1,5 milhão de postos de trabalho. No tocante a
qualificação dos trabalhadores, importante mudança verificada no perfil do mercado formal
de trabalho foi o aumento da média de anos de escolaridade. Isso foi resultado da destruição
de empregos não-qualificados e crescimento do emprego de qualificados. Esse fenômeno não
é exclusivo da indústria da transformação, pois é também verificado em outros setores, mas o
epicentro do processo foi na indústria da transformação.
Em termos regionais, Ambrozio (2007) aponta que houve uma evidente perda
da participação relativa do Sudeste. Essa Região, responsável por quase 56% do emprego
formal em 1995, passou a responder por menos de 52% no ano de 2005. As regiões
favorecidas por esse decréscimo do Sudeste foram Centro-Oeste, Norte, Nordeste. Na
indústria da transformação os números foram ainda mais expressivos, onde o Sudeste teve
perda superior a 8%. Esse fato está associado a um deslocamento de empresas para outros
Estados. Nota-se aumento da participação do emprego no Paraná e Santa Catarina em
detrimento de Rio de Janeiro e São Paulo.
Fator contributivo para mudança de localização das plantas industriais e/ou
surgimento de novas plantas em regiões, até então com pouca expressividade industrial, pode
ser a “guerra Fiscal”. As disputas fiscais entre os Estados brasileiros estão relacionadas com o
problema do desenvolvimento não homogêneo das regiões do País. Para Dulci (2002) a guerra
fiscal, intensificada a partir dos anos 1990, travada entre governos estaduais tem o intuito de
atrair investimentos privados ou de, simplesmente, retê-los em seu território. Cada Estado
objetiva criar novos empregos, diversificar a produção local, as indústrias estimuladas atraem
outras (fornecedores) e há, por fim, uma expansão de emprego e renda da região.
Foi no setor automobilístico que a flexibilidade de instrumentos fiscais e
financeiros pelos Estados apresentou-se de forma mais visível, na segunda metade da década
de 1990. Porém, pode-se apontar a implantação da Fiat em Minas Gerais, nos anos 1970,
como início relevante da desconcentração da indústria automobilística para fora de São
Paulo, mediante diversos benefícios – impostos, infra-estrutura, participação acionária –
concedidos pelo governo mineiro. Posteriormente, a Volvo estabeleceu-se no Paraná. Nos
anos 1990 novas montadoras se interessaram pelo mercado brasileiro e, diante disso, vários
governos estaduais se mobilizaram para atrair os potenciais investidores. Teve-se como
resultado uma redistribuição do parque automotivo brasileiro (DULCI, 2002).
Para Caiado (2004), houve ampliação da área de localização industrial de
forma expressiva, pela expansão da produção em setores tradicionais, em menor proporção
pela extrapolação das fronteiras estaduais e localização em Estados vizinhos a São Paulo, com
destaque para o sul de Minas, norte do Rio de Janeiro e Paraná. A ampliação da área de
localização industrial também foi devida à incorporação de novos espaços produtivos, como o
Centro-Oeste, alguns Estados nordestinos e consolidação de outros (como os Estados do Sul,
Minas Gerais, Espírito Santo, Pará e Amazonas).
Setores industriais com reduzida competitividade, dificuldade de incorporação
de inovação e/ou com considerável participação de exportações em suas vendas têm optado
por se deslocar para regiões periféricas. São exemplos as expansões da têxtil no Ceará, de
couro e calçados no Ceará e Pernambuco, de alimentos e bebidas no Amazonas, Goiás, Mato
Grosso do Sul e Mato Grosso, de confecções em Santa Catarina, Paraná, Goiás e Minas
Gerais. Movimento contrário é verificado nos setores industriais tecnologicamente mais
complexos e/ou voltados ao mercado de maior renda pessoal, com reconcentração em São
Paulo e nos Estados vizinhos (CAIADO, 2004).
O deslocamento das unidades produtivas da Região Sudeste (centro) para as
Regiões do Norte, Nordeste, Centro-Oeste e Sul (regiões periféricas) é verificado, porém, com
a manutenção de suas sedes administrativas na Região Sudeste, particularmente em São Paulo
(DINIZ, 2001; SABÓIA, 2001; CAIADO, 2004). Esse deslocamento entendido como um
movimento de dispersão concentrado, conforme enfatiza Limonad (2004), tem como
característica uma dispersão geográfica das plantas industriais pelo território nacional e uma
concentração financeira e econômica das sedes administrativas e financeiras nas regiões
metropolitanas da Região Sudeste, com destaque para São Paulo.
Kon (2004) complementa relembrando o fato de que transformações marcantes
na qual passaram as economias no processo industrial, tiveram conseqüências expressivas no
processo de terceirização, associado ao desenvolvimento econômico global. O processo de
concentração e centralização de capital, intensificado por exemplo desde a década de 1970 e
marcante na RMSP, exigiu uma reestruturação na administração e controle das empresas,
induzindo a criação de uma rede de empresas ofertantes de serviços auxiliares que
fundamentasse novas formas de organização. A internacionalização de capital por meio da
multinacionalização das empresas aumentou a demanda por serviços externos (atividades de
contabilidade, financeiras, assessoria jurídica, etc), de apoio ao financiamento. Pode-se notar
uma teceirização não apenas dos serviços, mas da economia.
É errôneo, porém, considerar o crescimento dos serviços apenas às sombras
das atividades manufatureiras e o desenvolvimento das atividades de serviços como um novo
estágio do crescimento econômico. No primeiro caso, o desenvolvimento da circulação,
distribuição e regulação das atividades reflete a necessidade de investir crescentemente nos
serviços, objetivando o aumento de sua produtividade e capacidade de inovação. No segundo
caso, o desenvolvimento das atividades de serviços expõe uma evolução constante do sistema
produtivo, tendo a terceirização um papel associado, ainda que se relacione a
desindustrialização (KON, 2004).
As regiões preferenciais para instalação das plantas produtivas industriais,
pujantes de todo o processo de deslocamento produtivo, são as dotadas de infra-estrutura,
grande público consumidor, mão-de-obra qualificada, entre outros fatores característicos das
Regiões Metropolitanas. No próximo item faz-se menção à origem, ao perfil e á identificação
dessas regiões.
2.2 AS REGIÕES METROPOLITANAS DO BRASIL
A grande expansão urbana no Brasil é um fenômeno relativamente recente.
Seu início acontece em paralelo a um conjunto de mudanças estruturais na economia e na
sociedade brasileira, a partir da década de 1930. Somente por volta da década de 1970 os
dados censitários apontam uma população urbana superior à população rural (BRITO e
SOUZA, 2005; BRITO, 2006).
As primeiras Regiões Metropolitanas constituídas no país foram instituídas em
1973, através da Lei Complementar Federal nº.14, datada de 8 de junho. Na ocasião
oficializou-se oito Regiões Metropolitanas, sendo estas: Belém, Belo Horizonte, Curitiba,
Fortaleza, Porto Alegre, Recife, Salvador e São Paulo. Somente no ano seguinte foi instituída
a Região Metropolitana do Rio de Janeiro. O referido dispositivo legal definiu as Regiões
Metropolitanas como sendo áreas administrativas formadas pelos maiores municípios do
Brasil e os municípios a estes conurbados
11
(FIRKOWSKI e MOURA, 2001).
Firkowski e Moura (2001) lembram o fato de que a criação das aglomerações
metropolitanas surge da necessidade de se resolver importantes problemas e se encontravam
além da competência política dos governos municipais. Um exemplo é a incapacidade das
prefeituras de planejar e gerir o desenvolvimento de meios de transporte, infra-estrutura
viária, serviços de saneamento e abastecimento de água, que acabam abrangendo os limites de
vários municípios contíguos, cada vez mais entrelaçados ao núcleo urbano principal.
Atualmente, o termo metrópole corresponde a grandes aglomerações urbanas,
compostas por milhões de habitantes e capaz de se relacionar economicamente com diversas
outras cidades, sendo essencialmente multifuncionais. A metrópole passa a ter novo destaque
após à década de 1980, quando se percebe o surgimento de distintas funções metropolitanas,
sendo essas as que se relacionam muito mais aos serviços direcionados às empresas do que à
população em geral, como ocorria nas décadas de 1960 e 1970 (FIRKOWSKI e MOURA,
2001).
De acordo com o IBGE (2007), entende-se por Região Metropolitana
grupamento de municípios limítrofes, que apresenta de forma cumulativa expressiva
densidade demográfica, relações de natureza econômica e social intensa, elevado grau de
11
O processo de conurbação é caracterizado por um crescimento que expande a cidade (área urbana),
prolongando-a para fora de seu perímetro absorvendo aglomerados rurais e outras cidades. Verificada a expansão
e a integração, desaparecem os limites físicos entre os diferentes
núcleos urbanos.
urbanização contínua entre dois ou mais municípios, elevado grau de especialização e um
conjunto de ofertas econômicas de bens e serviços superior ao da região, sendo caracterizada
como área de influência sobre outras regiões do País.
A partir de 1988 a criação das unidades regionais, com exceção apenas
daquelas regiões integradas de desenvolvimento cuja espacialidade abrange mais de uma
unidade federativa, foi descentralizada da ação do Governo Federal. Daquele ano em diante a
responsabilidade foi transferida aos Estados de instituírem, mediante lei complementar,
regiões metropolitanas, aglomerações urbanas e microrregiões, constituídas por agrupamentos
de municípios limítrofes, para integrar a organização, o planejamento e a execução de funções
públicas que venham a apresentar interesse comum
12
(REOLON e SOUZA, 2006; HOTZ,
2000).
O que se verifica, a partir da descentralização da ação do Governo Federal,
para a criação de unidades regionais é uma multiplicidade de interpretações e falta de
uniformidade, por parte dos Governos Estaduais, no entendimento das diversas dimensões da
questão metropolitana. Frente à inexistência de critérios bem definidos pela Constituição
Federal ou por regras específicas que traduzam conceitualmente as novas categorias espaciais
a serem instituídas pelos Estados e instruam demarcações e classificações regionais, a maior
autonomia adquirida para promover sua regionalização, inevitavelmente, induz à distorções
no âmbito da hierarquização dessas categorias (FIRKOWSKI e MOURA, 2001;
DAVIDOVICH, 2004; BRITO, 2006).
Adicionalmente às Regiões Metropolitanas a divisão territorial vigente prevê a
existência de outras formas de delimitação do espaço, com abrangência inferior há uma
unidade federativa, como é o caso das Mesorregiões Geográficas. Essas Mesorregiões são
12
A descentralização da ação do Governo Federal, para criação das unidades regionais, é verificada através da
Constituição Federal de 1988, artigo 25, parágrafo 3º (Vieira, 2006).
conjuntos de municípios contíguos, pertencentes à uma mesma Unidade da Federação e
apresentam formas de organização do espaço geográfico definidas pelas seguintes dimensões:
o processo social como determinante, o quadro natural como condicionante e a rede de
comunicação e de lugares como elemento de articulação espacial. Essas três dimensões, em
conjunto, possibilitam que o espaço delimitado como mesorregião tenha uma identidade de
caráter regional. Foram instituídas pela Resolução da Presidência do IBGE nº. 11, de 5 de
junho de 1990 (LIMA et al, 2002).
Por outro lado, a Região Não-metropolitana tratada será, para cada Unidade
Federativa considerada, a somatória de todas as Mesorregiões, com exceção apenas para as
Mesorregiões Metropolitanas, justamente por estas fazerem parte do entendimento de Região
Metropolitana.
As duas grandes regiões federais, Metropolitana e Não-metropolitana,
possibilitarão um estudo intra-regional, tendo em vista que são analisadas somente dentro de
sua unidade federativa. Com o auxílio da Tabela 5, pode-se ter uma exatidão maior da
abrangência das Mesorregiões consideradas, pois estão expostas as Regiões Metropolitanas e
Não-metropolitanas brasileiras, por unidade federativa.
Tabela 5 – Mesorregiões do Brasil por Unidade Federativa
13
Unidade
Federativa
Região Não-metropolitana
Região
Metropolitana
Bahia
Centro-Norte Baiano, Centro-Sul Baiano, Extremo Oeste
Baiano, Nordeste Baiano, Sul Baiano, Vale São-
Franciscano da Bahia
Metropolitana de
Salvador
Ceará
Centro-Sul Cearense, Jaguaribe, Noroeste Cearense, Norte
Cearense, Sertões Cearenses, Sul Cearense
Metropolitana de
Fortaleza
Minas Gerais
Campo das Vertentes, Central Mineira, Jequitinhonha,
Noroeste de Minas, Norte de Minas, Oeste de Minas, Sul e
Sudoeste de Minas, Triângulo Mineiro e Alto Paranaíba,
Vale do Mucuri, Vale do Rio Doce, Zona da Mata
Metropolitana de
Belo Horizonte
Pará
Baixo Amazonas, Marajó, Nordeste Paraense, Sudeste
Paraense, Sudoeste Paraense
Metropolitana de
Belém
Paraná
Centro Ocidental Paranaense, Centro Oriental Paranaense,
Centro-Sul Paranaense, Noroeste Paranaense, Norte Central
Paranaense, Norte Pioneiro Paranaense, Oeste Paranaense,
Sudeste Paranaense, Sudoeste Paranaense
Metropolitana de
Curitiba
Pernambuco
Agreste Pernambucano, Mata Pernambucana, São Francisco
Pernambucano, Sertão Pernambucano
Metropolitana de
Recife
Rio de Janeiro
Baixadas, Centro Fluminense, Noroeste Fluminense, Norte
Fluminense, Sul Fluminense
Metropolitana do
Rio de Janeiro
Rio Grande do
Sul
Centro Ocidental Rio-Grandense, Centro Oriental Rio-
Grandense, Nordeste Rio-Grandense, Noroeste Rio-
Grandense, Sudeste Rio-Grandense, Sudoeste Rio-
Grandense
Metropolitana de
Porto Alegre
São Paulo
Araçatuba, Araraquara, Assis, Bauru, Campinas,
Itapetininga, Litoral Sul Paulista, Macro Metropolitana
Paulista, Marília, Piracicaba, Presidente Prudente, Ribeirão
Preto, São José do Rio Preto, Vale do Paraíba Paulista
Metropolitana de
São Paulo
Fonte: Lima et al, 2002.
Nota-se na Tabela 5 a existência de nove Regiões Metropolitanas federais,
distribuídas em nove Unidades Federativas diferentes. Já o número de Regiões Não-
metropolitanas difere consideravelmente de uma unidade federativa para outra. O Estado de
13
O propósito da tabela não é expor todas as Mesorregiões e Unidades Federativas do País mas sim dos estados
que apresentam Regiões Metropolitanas, criadas na esfera Federal e as quais apresentam dados na Pesquisa
Nacional por Amostra Domicilio, de acordo com o conceito de Região Metropolitana.
Pernambuco, por exemplo, apresenta quatro regiões Não-metropolitanas enquanto o Estado de
São Paulo quinze regiões, isso se deve a dimensão territorial, a densidade de municípios e
intensidade das atividades econômicas. Através da Tabela 5 tem-se uma visão exata do espaço
em que se permeará a discussão do estudo. O mesmo abrange a plenitude das unidades
federativas, dotadas de Região Metropolitana, subdivididas em Mesorregiões, com a ótica
voltada para o Metropolitano e Não-metropolitano urbano.
Na próxima seção será apresentado um pequeno panorama do mercado de
trabalho nacional.
2.3 MERCADO DE TRABALHO
2.3.1 Alguns Entendimentos Empíricos de Diferença de Rendimento entre Regiões
O tema diferenças salariais tem estimulado diversos pesquisadores, sob
distintos enfoques, na busca de seu entendimento comportamental e sua relação com outras
variáveis (SERVO, 1999; QUEIROZ e CESAR, 2000; ARBACHE e DE NEGRI, 2002;
RAMOS e FERREIRA, 2004; MENEZES et al, 2005; COSTANZI, 2005; FOGUEL e
AZEVEDO, 2006; SANTOS e TEIXEIRA, 1999).
A busca de variáveis que se relacione, de forma mais significativa, com
diferentes níveis salariais é visível pela inquietude das pesquisas científicas. No Brasil, os
diferenciais de salário tem sido objeto de atenção em vários estudos devido, principalmente, à
grande desigualdade de renda que caracteriza o país (FREGUGLIA et al, 2007;
MALDANER, 2007). Os estudos estão centrados nas análises inter-regionais entre as capitais
dos Estados (SAVEDOFF, 1990; AZZONI e SERVO, 2002;) ou mesmo análises entre as
macro-regionais (QUEIROZ e CESAR, 2000; RAMOS e FERREIRA, 2004).
O estudo da diferenciação salarial geográfica se dá no nível intra-regional e
inter-regional. Está se tratando do estudo inter-regional quando se compara, por exemplo,
salários médios de capitais de Estados diferentes. Já o estudo intra-regional é verificado
quando, por exemplo, dentro de um mesmo Estado compara-se salários médios de áreas ou
regiões distintas.
Queiroz e Cesar (2000) analisaram a origem das diferenças salariais
verificadas entre os Estados. A primeira conclusão que se chega é que boa parte da
variabilidade salarial encontrada na economia brasileira pode ser atribuída às regiões
(unidades federativas). Para os autores a característica regional que explica esta variabilidade
salarial é educação média de cada Estado como fator “determinante” do salário médio e do
retorno à educação.
Savedoff (1990), ao comparar os salários nominais das nove maiores regiões
metropolitanas do País, realizando, portanto, uma análise inter-regional, destaca que na
Região Nordeste, na qual reside o maior número de brasileiros pobres reside, os salários são
expressivamente inferiores em relação ao Sul e ao Sudeste. O autor lembra que um
trabalhador desprovido de qualificação no Nordeste teria oportunidade de obter o dobro de
seu salário em igual ocupação no Estado de São Paulo. Mostrou conclusivamente que os
diferenciais regionais de salários para os trabalhadores comparáveis não convergem ao longo
do tempo, uma vez que permanece ainda espacialmente concentrada a distribuição dos setores
econômicos para o período analisado, década de 1980.
Visando desenvolver discussão sobre o desempenho do mercado de trabalho a
partir da década de 1990, Barros et al (2008) chegam a importantes conclusões. Ao analisar a
geração de emprego no período recente, sob o ponto de vista das unidades federativas e das
mesorregiões brasileiras, os resultados mostram que parte significativa do emprego, com
carteira de trabalho assinada, está sendo gerada nas mesorregiões das capitais concentrada,
principalmente, no setor de serviços e comércio. Nesse contexto, a indústria demonstra se
deslocar para fora dos grandes aglomerados urbanos, em direção às cidades do interior.
Entretanto, essa desconcentração vem se apresentando, majoritariamente, para o interior dos
Estados mais desenvolvidos, no eixo Sul e Sudeste. Fora desse eixo destacam-se de forma
mais dinâmica as mesorregiões das capitais estaduais, como por exemplo as do Nordeste.
Diferentes mercados apresentam distintos níveis salariais médios por vários
fatores como características regionais ou locais e características dos trabalhadores. A Tabela 6
de rendimento médio mensal evidencia, para o ano de 2005, que o rendimento na Região
Metropolitana é superior à média do Estado.
Tabela 6 – Rendimento Médio Mensal de alguns Estados e Regiões Metropolitanas
selecionadas, 2005
Região
Metropolitana
(RM)
Rendimento
Médio Mensal
(R$) UF
Rendimento
Médio Mensal
(R$)
Rendimento
UF/RM
São Paulo 779,00 São Paulo 733,00 94%
Porto Alegre 795,00 Rio Grande do Sul 692,00 87%
Rio de Janeiro 714,00 Rio de Janeiro 681,00 95%
Curitiba 759,00 Paraná 667,00 87%
Belo Horizonte 642,00 Minas Gerais 527,00 82%
Recife 462,00 Pernambuco 381,00 82%
Salvador 494,00 Bahia 379,00 76%
Belém 432,00 Pará 377,00 87%
Fortaleza 427,00 Ceará 347,00 81%
Fonte: IBGE (2008b)
Realizando-se uma análise absoluta do rendimento médio mensal percebe-se
uma diferença acentuada entre as Regiões Metropolitanas. A Região Metropolitana de Porto
Alegre é a que apresenta o maior rendimento médio mensal, superando a Região
Metropolitana de São Paulo em pouco mais de 2% e a Região Metropolitana de Fortaleza em,
aproximadamente, 46%. Ampliando a análise para a esfera estadual tem-se que o maior
rendimento médio mensal é encontrado em São Paulo (R$733,00) e, na outra extremidade, o
menor rendimento médio mensal pertencente ao Estado do Ceará (R$347,00).
Contudo, mesmo os mercados de trabalho locais brasileiros mostrando uma
grande desigualdade por apresentar segmentação intra-regional e, principalmente,
externalidades de cada região, evidenciadas na organização da economia local e em função da
demanda e da oferta de trabalho, pouco se verifica na literatura, com exame mais detalhado,
sobre as diferenças do rendimento do trabalho para o recorte capital e interior (SAVEDOFF,
1990; QUEIROZ e CESAR, 2000; STADUTO e SOUZA, 2008).
Staduto e Souza (2008) prestaram contribuição inicial de grande importância
para o estudo intra-regional da diferenciação salarial. Os autores analisaram a dispersão intra-
regional de rendimentos do trabalho principal das pessoas urbana ocupadas na Região
Metropolitana de Curitiba (RM) e Região Não-Metropolitana do Estado do Paraná (RNM).
Com o estudo os autores verificaram que na RM os rendimentos do trabalho principal dos
trabalhadores das áreas urbanas, em média, são mais elevados. Os atributos produtivos dos
trabalhadores contribuíram para a dispersão de rendimento em 33%, de acordo com o modelo
utilizado. Os mecanismos de ajustamento do modelo de salário eficiência podem estar
contribuindo para a dispersão, pois na RM está instalado um grande número de empresas
demandantes de trabalhadores dotados de certas capacitações específicas. Esse prêmio salarial
contribuiu em 67% para dispersão salarial (reforçando a idéia de segmentação geográfica).
Complementarmente o estudo de Staduto e Souza (2008) também revela a
importância da estrutura do mercado de trabalho local, os quais envolvem variáveis de difícil
mensuração (cultura da empresas de remunerar o trabalho acima da média, por exemplo)
assim como os efeitos associados ao nível de preços. É intuitivo que o custo de vida da capital
seja superior ao da RNM mas, devido à ausência de dados do interior, não pôde ser corrigido.
Outro fator que também pode ter alguma correlação com essa dispersão é a densidade
sindical, densidade de trabalho criativo e outras características locais.
3. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA E PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS
Pretende-se nessa seção explorar o entendimento das Escolas Econômicas
Clássica e Neoclássica, sobre os diferenciais de rendimento do trabalho. Objetiva-se também,
expor e analisar a Teoria do Capital Humano e a Teoria da Segmentação, fundamentais para o
entendimento dos diferenciais de renda do trabalho e entendidas nessa pesquisa como
complementares.
3.1 REFERENCIAL TEÓRICO
3.1.1 Abordagem Clássica e Neoclássica do Mercado de Trabalho: uma síntese
Entende-se por mercado um local adequado onde vendedores estão dispostos a
abrir mão de certa quantidade de bens ou serviços e compradores, dotados de interesse
contrário, estão dispostos a adquirir determinada quantidade desses bens e serviços. Para a
transferência de posse ser verificada necessita-se o estabelecimento de um valor, monetário ou
não-monetário do referido bem ou serviço. Já mercado de trabalho é a relação entre a oferta e
procura de trabalho, a troca de capacidade produtiva entre trabalhadores e empresas que
alocam recursos e renda entre si.
A primeira tentativa de explicar as diferenças salariais, no mercado de
trabalho, em diferentes indústrias – ou setores produtivos – foi empreendida por Adam
Smith, em pleno período da Revolução Industrial. O autor escreve sobre as desigualdades
justificáveis pela própria natureza dos empregos e aponta cinco circunstâncias responsáveis
por pequenos ganhos em certos setores e maiores em outros, segundo Smith (1776, p. 96) os
fatores das desigualdades salariais são:
(...) primeiro, o fato de o trabalho nelas ser ou não agradável; segundo, o grau de
dificuldade na aprendizagem de cada negócio, e a despesa necessária para tal;
terceiro, a regularidade ou irregularidade do trabalho garantido por essas indústrias;
quarto, a maior ou menor confiança que pode ser depositada naqueles que exercem
a profissão; e quinta, a maior ou menor probabilidade de ter sucesso nela.
A primeira justificativa de Smith (1776) pode ser exemplificada com a caça e a
pesca. Essas ocupações, inicialmente importantes para a humanidade, tornaram-se agradáveis
e são feitas por prazer o que em outro tempo eram feitas por necessidade. Em países mais
avançados somente pessoas muito pobres se dedicam a tarefas como estas. A segunda
justificativa pode ser exemplificada com a aquisição de uma máquina cara, que exigirá mão-
de-obra qualificada e conseqüentemente salários mais elevados. A terceira justificativa,
correspondente a regularidade e irregularidade do trabalho, onde o trabalho regular remunera
menos e o não-regular de forma mais elevada, como o de pedreiro, sendo uma forma de
compensação pelos períodos de ociosidade. A quarta justificativa contempla que trabalhos de
maior confiança devem ser mais bem remunerados como o de um médico, ao qual confiamos
a manutenção da vida. Por fim, algumas profissões nem sempre proporcionam sucesso
constante, como a dos advogados, devendo as causas bem sucedidas remunerar também
aquelas que não proporcionaram êxito.
Para saber o desempenho do mercado de trabalho necessita-se examinar as
dinâmicas de oferta e de demanda por trabalho. Entende-se por oferta o número de pessoas
que entram e saem do mercado de trabalho e por demanda o número de vagas abertas e
fechadas. A partir desses dois componentes se podem determinar importantes indicadores
como taxa de desemprego, os salários e a produtividade do trabalho. O número de indivíduos
que a cada ano entram e saem do mercado de trabalho dependem de dois grupos de fatores
que são a tendência demográfica do país e o desempenho da economia (AMADEO, 1999).
No modelo neoclássico para o mercado de trabalho, o nível de emprego é
determinado pela igualdade entre a oferta e demanda por trabalho. A curva de demanda
apresenta inclinação descendente, da esquerda para a direita, enquanto a curva de oferta
apresenta inclinação ascendente. A oferta de trabalho resulta da maximização da função
utilidade do indivíduo, diretamente relacionada com o consumo de bens e inversamente
relacionada com o lazer – o tempo de trabalho substitui o tempo disponível para o lazer. Já a
demanda por mão-de-obra é determinada pela maximização do lucro das empresas sujeitas a
uma restrição de tecnologia, sendo esta dada por uma função de produção, numa estrutura de
mercado de concorrência perfeita. Vale destacar que no ponto de equilíbrio entre oferta e
demanda considera-se a hipótese do pleno emprego, ou de não existência de desemprego
involuntário.
A figura1 ilustra como se dá o equilíbrio no mercado de trabalho, em que L
S
e
L
D
são, respectivamente, oferta e demanda por trabalho. A variável w
e
é o salário real de
equilíbrio e L
o
é a quantidade de trabalho empregada no momento do equilíbrio do mercado.
Figura 1 – Equilíbrio no mercado de trabalho com concorrência perfeita.
Considerações adicionais são realizadas pelos autores neoclássicos no tocante a
diferentes estruturas de mercado porém, por hora, a argumentação sintetizada demonstra ser
suficiente para o propósito. Diferentes características dos trabalhadores são também apontadas
na literatura como influentes na determinação do salário dos trabalhadores e, portanto,
abordadas na seção seguinte.
3.1.2 O Mercado de Trabalho e as Características dos Trabalhadores
Ao estudar os diferentes níveis de remuneração do trabalho se deve levar em
consideração, também, as características dos trabalhadores. Staduto (2002) leva em
consideração a existência de mercado de trabalho não homogêneo e a existência de grupos
não-competitivos ao tratar de mobilidade e substituição da força de trabalho.
Com o objetivo de verificar e avaliar o efeito da distribuição de capital humano
entre as microrregiões mineiras sobre a variação salarial observada no Estado, Queiroz (2001)
percebe que o incremento de um ano a mais de educação média da microrregião ou o aumento
do número de trabalhadores com segundo grau completo eleva os salários médios em 8% e
2%, respectivamente, evidenciando desta maneira a capacidade de explicação, pelo menos
parcial, das diferenças salariais pelas características dos indivíduos.
Barros et al (1999) analisam os diferenciais de salários no mercado de trabalho
brasileiro relativos a diversas características, dentre estas a do trabalhador. O estudo evidencia
que o ganho salarial de um ano a mais de educação é maior entre os mais escolarizados, o
salário das mulheres é relativamente menor ao dos homens e o salário dos trabalhadores de
pele branca é superior aos de pele não-branca.
Complemantarmente, em um trabalho sobre o perfil da discriminação no
mercado de trabalho brasileiro Soares (2000) aponta tendência à discriminação onde pessoas
com mesmo atributo de capital humano são remunerados de forma diferenciada. Conclui que
as mulheres negras arcam com todo o ônus de discriminação, tanto de cor como de gênero,
sofrendo discriminação setorial-regional-ocupacional, até mesmo superior aos homens de
mesma cor e às mulheres brancas.
3.1.3 Diferenciais Salariais
A presente pesquisa apresenta-se embasada na Teoria do Capital Humano.
Vale lembrar que não é a única teoria explicativa dos diferenciais salariais percebida na
literatura, no entanto, é utilizada por Da Silva (1987), Santos e Teixeira (1999), Arbache e De
Negri (2002), Foguel e Azevedo (2006), Freguglia et al (2007), Staduto e Souza (2008),
Santos e Teixeira (2008), por apresentar importante grau de explicabilidade.
A Teoria do Capital Humano passou a ter posição de destaque a partir do início
da década de 1960 com autores Jacob Mincer (1958 e 1974) e Gary Becker (1962). Fernandes
(2002) destaca que esses autores reformularam o modelo neoclássico tradicional e centrou sua
atenção no poder explicativo das variáveis escolaridade e experiência no trabalho como forma
de determinar os diversos níveis de rendimentos individuais. O indivíduo dotado de certo
nível de instrução desenvolve de forma mais eficiente a sua atividade laboral. Com o aumento
gradual da educação do trabalhador, ele se torna mais produtivo, com repercussão positiva no
salário. O indivíduo que adquire experiência, aumenta a destreza no trabalho, tem como
resultado um crescimento da produção e conseqüentemente da remuneração.
Arbache (2000) relata a importância da Teoria do Capital Humano, o qual
defende a influência do talento individual na produtividade do trabalhador. Conforme essa
teoria, as pessoas mais talentosas apresentam um maior interesse pelo trabalho e possuem
maior facilidade de aprendizado. Por este motivo estas pessoas se tornam mais produtivas e
eficientes e são compensadas com um salário mais elevado.
As empresas se disponibilizam a pagar mais aos trabalhadores munidos de
maior nível educacional porque em contrapartida estes podem gerar um maior produto
auferido na margem. Já os trabalhadores demonstram disposição em pagar o custo de adquirir
educação somente se houver uma compensação, uma espécie de “recompensa”. A diferença
salarial averiguada entre trabalhadores com elevados níveis de educação e outros desprovidos
deste pode ser considerado um diferencial compensatório para o custo de dedicação/aquisição
de instrução (FERNANDES, 2000).
A Teoria do Capital Humano, apesar de ter considerável grau de
explicabilidade e ser bastante utilizada, não é capaz por si só de explicar as diferenças
salariais observadas entre indivíduos. Outros fatores além dos compreendidos pelo capital
humano contribuem para dar o entendimento das diferenças salariais. Como características
dos indivíduos.
Lima (1980) alerta para o fato de se afirmar que a renda cresce com a
educação. Levando-se em consideração a Teoria do Mercado Dual (ou segmentado) de
Trabalho isto acontece em apenas um dos mercados (o primário). Essa Teoria visualiza o
mercado de trabalho subdividido em primário e secundário. O mercado de trabalho primário é
caracterizado por hábitos de trabalho e empregos estáveis, salários e produtividade
relativamente altos, progresso técnico, entre outros. Já o mercado de trabalho secundário
caracteriza-se pela elevada rotatividade de mão-de-obra, salários relativamente baixos, baixa
produtividade e estagnação tecnológica.
A Teoria da Segmentação, que surgiu a partir da crítica à Teoria do Capital
Humano, acrescentou novos e importantes elementos para o entendimento da dispersão
salarial. Sugere um diferencial salarial por tipo de ocupações, permitindo a separação das
pessoas entre os empregos de alta e baixa produtividade. Adicionalmente, a segmentação
pode ser resultado de fatores construídos ao longo do tempo e sedimentando-se numa região
por meio da incorporação de hábitos e costumes (TAUBMAN e WACHTER, 1986;
SAVEDOFF, 1990).
Dentre os enfoques dados à Teoria da Segmentação, Lima (1980) cita os de
Bluestone (1970) e Harrison (1972). Esses autores separam a economia em um centro
oligopolista e uma periferia competitiva. As firmas do centro são caracterizadas por alta
produtividade, grandes lucros, utilização intensa de capital, grandes incidências de traços
monopolistas e um alto grau de sindicalização. As firmas periféricas (concentradas na
agricultura e na produção de bens não-duráveis, no comércio e serviços subprofissionais) têm
características de serem pequenas e apresentarem processos produtivos intensivos em mão-de-
obra, lucros modestos, baixa produtividade e ausência de sindicalização de seus empregados.
Lima (1980), com enfoque teórico analítico, afirma que o dualismo
tecnológico, resultado da concentração capitalista, reforça de forma gradativa a segmentação
do mercado de trabalho. Para este autor, os níveis de salários estão direta e indiretamente
ligados a fatores institucionais que definem o poder de mercado de diferentes indústrias.
Diretamente porque indústrias oligopolistas podem transferir a maior parte do aumento de
seus custos para os consumidores através de preços de mercados mais altos; e indústrias
competitivas, de baixa lucratividade, são incapazes de transferir (ou absorver internamente)
para o mercado qualquer aumento significante de custo derivado de salários mais altos.
Indiretamente porque poder de mercado está diretamente relacionado à intensidade de capital,
das técnicas produtivas utilizadas e estas afetam salários através da produtividade da mão-de-
obra.
3.1.4 Diferença Salarial entre Regiões
A Teoria do Capital humano e a Teoria da Segmentação são complementares e
possibilitam o entendimento das diferenças salariais decorrentes de atributos construídos e
características dos trabalhadores. Porém, pode-se encontrar na literatura a elaboração de
trabalhos voltados a tentativa de explicar as diferenças salariais utilizando como variável
explicativa a região, ou fator local.
Em se tratando de investigação sobre diferenciais de salários por região tem-se
importante investigação das desigualdades nas performances dos mercados de trabalho e o
efeito das mudanças nas condições destes em variáveis como emprego e salários em trabalho
realizado por Topel (1986). Para este autor, as regiões que experimentaram o crescimento do
emprego acima da média tiveram um aumento relativo dos salários e uma redução na taxa de
desemprego, comparativamente a outras localidades. Parte da dispersão salarial observada
entre as regiões (menos significativa) é explicada pelas características pessoais dos residentes
nas localidades e outra parte (mais significativa) é explicada pelas características da região.
Conclui que distúrbios transitórios no mercado de trabalho, principalmente do lado da
demanda (empregadores de mão-de-obra), impactam nos salários, especialmente dos
indivíduos mais escolarizados.
Buscando evidenciar trabalhos coerentes e teorias relevantes na literatura sobre
o salário regional, Molho (1992) identifica dois fatores influentes na determinação do salário
local. O primeiro diz respeito a questões locais como determinantes dos salários. O segundo
fator diz respeito às forças do mercado, ou seja, forças de oferta e demanda. As regiões
apresentam características diferentes sendo, portanto, heterogêneas. Os salários são diferentes
entre as regiões como uma forma de compensar essas diferenças regionais (custo de vida,
qualidade ambiental, etc). Regiões que demandam mão-de-obra mais qualificada, portanto
mais escassa, pagarão salários mais elevados para obtê-la.
Ao levar em consideração a Teoria do Mercado Segmentado, Molho (1992)
visualiza os trabalhadores como atuantes em segmentos distintos do mercado de trabalho,
dotados de características também distintas, repercutindo nos salários. As diferenciações
salariais são resultantes, portanto, de características do mercado.
Complementarmente, Galinari et al (2007) tratam sobre o efeito das economias
de aglomeração sobre os salários industriais e destaca o fato de ser errôneo afirmar que os
diferenciais de salários regionais representam estritamente a variabilidade da produtividade do
trabalho. Alguns fatores, entendidos como características institucionais locais, explicam esses
diferenciais regionais de salários como a sindicalização e variações no custo de vida
verificadas entre as cidades.
Hanson (1997) argumenta que as firmas, objetivando atrair trabalhadores ao
centro industrial, devem compensá-los pelos “custos de congestionamento” remunerando-os
com salários relativamente elevados. De forma contrária, as firmas localizadas fora das
aglomerações industriais pagam salários relativamente mais baixos como forma de serem
compensadas pelo custo de transportar seus produtos finais ao centro industrial maior.
Adicionalmente, os trabalhadores se sujeitam a salários menos expressivos fora dos
aglomerados industriais dado que se defrontam com custos urbanos mais baixos.
Pessoa (2001), Santos e Teixeira (1999) ao estudarem a desigualdade de renda
per capita, propõem que se leve em consideração a distinção entre dois problemas de natureza
diferentes. O problema da baixa renda per capita por questão regional e o problema da baixa
renda per capita por questão social. A baixa renda per capita por questão regional é
verificada por características intra-regionais. Já a baixa renda per capita por questão social, a
região demonstra-se pobre por características embutidas nos moradores da mesma. Segundo
os autores a maneira de distinguir entre o problema regional e o social é estudar os
diferenciais de renda entre trabalhadores de diversas regiões, controlando pelas características
do trabalhador.
3.2 METODOLOGIA
O método de Oaxaca (1973) vem sendo significativamente utilizado na análise
de discriminação no mercado de trabalho
14
. Outros autores, como Santos e Teixeira (1999)
observaram a dispersão salarial entre as regiões do litoral e interior da Região Centro de
Portugal, através do uso do método, incluindo uma análise intertemporal. Nos Estados Unidos
os autores Beeson e Groshen (1991) observaram a dispersão salarial objetivando captar o
efeito tamanho das cidades.
Já no Brasil, importante trabalho foi realizado por Menezes et al. (2005)
intencionando identificar a extensão dos diferenciais regionais de rendimento sobre o mercado
de trabalho, comparando a Região Metropolitana de São Paulo (RMSP) e a Região
Metropolitana de Salvador (RMS) a partir do método de Oaxaca aplicando,
complementarmente, a correção de Heckman.
Para o Estado do Paraná tem-se o trabalho de Staduto e Souza (2008) que
analisa a dispersão salarial dos trabalhadores entre a Região Metropolitana de Curitiba e a
14
Sobre isto, ver: Maia e Lira (2002).
Região Não Metropolitana Urbana do Estado do Paraná, através da decomposição salarial de
Oaxaca.
3.2.1 Modelo Teórico
A decomposição de Oaxaca (1973) foi utilizada originalmente para identificar
e comparar as diferenciações salariais existentes entre os sexos masculino e feminino, uma
forma de identificar descriminação no mercado de trabalho. O modelo tem por base
estimativas da função salário do tipo minceriana
15
para os grupos considerados, sendo nesse
estudo trabalhadores da Região Metropolitana e Não-Metropolitana.
A decomposição de Oaxaca, adaptada para análise dos salários da Região
Metropolitana e Não-Metropolitana urbana, apresenta as seguintes equações:
RMiRMiRMiiRMi
Xw
μ
β
α
++=ln (1)
RNMiRMiRNMiiRNMi
Xw
μ
β
α
++=ln (2)
Em que:
ln w = logaritmo natural do salário nominal médio do trabalho principal;
w
RMi
= salário nominal médio dos trabalhadores no trabalho principal na Região
Metropolitana;
w
RNMi
= salário nominal médio dos trabalhadores no trabalho principal na Região Não-
metropolitana;
α = intercepto da regressão;
15
Modelo baseado em Mincer (1958) em que examina o capital humano numa perspectiva econométrica.
X = vetor das variáveis;
β = vetor dos coeficientes;
μ = erro ou termo aleatório;
RM = Região Metropolitana;
RNM = Região Não-metropolitana.
Desenvolvendo a equação (1) e (2), obtêm-se a equação seguinte
16
:
)()()
ˆˆ
(lnln
RNMRMRNMRNMRMRMRNMRMRNMRM
XXXww −+−+−=−
βββαα
)
)
)
(3)
1º termo 2º termo
O primeiro termo
)()
ˆˆ
(
RNMRMRMRNMRM
X
ββαα
)
)
−+−
, correspondente ao efeito
retorno regional, representa a diferença dos rendimentos do trabalho inter-regional
ocasionadas pelas diferentes estruturas de mercados de trabalho, que está em função da
estrutura produtiva do espaço econômico, compensações por congestionamento, de aspectos
como a cultura das empresas e outras particularidades locais. O segundo termo
(
RNMRMRNM
XX −
β
ˆ
)
correspondente ao efeito decorrente da dotação de atributos do trabalhador,
representa a diferença do rendimento do trabalho ocasionada por atributos pessoais dos
trabalhadores em cada região, como a formação e a habilidade ou o capital humano.
3.2.2 Modelo Econométrico
A equação (3), originada das equações (1) e (2), supõe que existem dois
mercados de trabalho com características diferenciadas os quais podem ser estimados por
16
Os elementos da equação possuidores de barra tem o significado de serem valores médios. Já os elementos
detentores de acento circunflexo correspondem à valores estimados.
duas equações, tal como a discussão permeia-se sob a ótica das regiões metropolitana e não-
metropolitana. No intuito de melhorar a performance da hipótese de que existem dois
mercados aplicar-se-á o teste Chow (1960) de mudança estrutural, ou seja, se há diferença
entre as regressões hedônicas entre as duas vizinhanças, conforme destaca Hill et al (2003). A
junção dos dados da RM e RNM em uma única equação adquire validade somente quando os
parâmetros e o termo aleatório (erro) são os mesmos para ambas as regiões. Em caso dessa
situação não ser verificada, os estimadores de mínimo quadrado do modelo restrito (4) serão
então tendenciosos e, em conseqüência disso, inconsistentes. Utilizando as estimações do
modelo restrito (4) e não-restrito (5) se constrói a estatística F
17
. Para Greene (2002) em
situações em que a amostra seja razoavelmente grande – situação verificada nesse estudo – o
teste Chow demonstra ser significativamente adequado.
iikikii
Xw
μβα
++=
∑
ln
(4)
5)
(
ikkiikkiiii
XDXDw
ηβγα
++++=
∑
)(ln
i
μ
Sendo D
i
: 1 para RM; e 0 para RNM.
As equações estimadas por meio do método dos Mínimos Quadrados
Ordinários (MQO) podem eventualmente ocasionar viés nos coeficientes devido à
seletividade da amostra, porque nessa estimativa contempla-se uma amostra apenas de
indivíduos empregados. No entanto, os indivíduos têm salários de reserva distintos e podem
“preferir” não participar do mercado de trabalho e não exercer nenhum tipo de ocupação. Para
evitar esse viés de seletividade nas estimativas, Heckman (1979) desenvolveu um
procedimento que consiste em incluir na equação de salário a variável λ (lambda), que é razão
17
()
()
UU
RUR
kiSQE
kSQESQE
F
−
−
=
/
inversa de Mills, calculada estimando-se a participação dos trabalhadores no mercado de
trabalho através da equação probit.
Portanto, seguindo Heckman (1979), assumindo que L
*
é a variável que
representa a participação da força de trabalho, tem-se:
iii
uL +Ζ=
∗
β
(6)
Em que Z
i
é o vetor das variáveis que determinam a participação no mercado de trabalho. L
*
não é observado, mas L pode ser observado tal que:
L
i
= 1 se L
*
i
> 0
L
i
= 0 se L
*
i
≤ 0
W representa o salário, de forma que:
W
i
= δ X
i
+ v
i
(7)
Em que X
i
é o vetor das variáveis que determinam o salário.
Pode-se observar W somente quando L
*
é maior do que zero. Assumindo que e têm
distribuição bivariada normal com média zero, desvios padrão σ
u
e σ
v
, e correlação
ρ
, então:
E(W
i
| W
i
observado) = E(W
i
| L
*
i
> 0) = E(W
i
| u
i
> -
β
Z
i
)
E(W
i
| W
i
observado) = δX
i
+ E( v
i
| u
i
> -
β
Z
i
)
E(W
i
| W
i
observado) = δX
i
+
ρ
σ
v
λ
i
(α
u
)
Em que,
(
)
()
u
i
u
i
ui
σ
β
σ
β
φ
αλ
Ζ
Ζ
Φ
=)(
(8)
Essa é a razão inversa de Mill, onde φ representa a função densidade de
probabilidade e Φ a função distribuição cumulativa para uma distribuição normal. Se incluir o
inverso da razão de Mill na equação de salário, obtém-se estimadores consistentes sem viés de
seletividade da amostra.
W
i
| L
*
> 0 = δ X
i
+ δ
λ
λ
(α
u
) + ε
i
(9)
Diversos estudos vêm aplicando tal procedimento, objetivando corrigir viés
nas estimativas (KASSOUF, 1994; ARAÚJO e RIBEIRO, 2002; MENEZES et al, 2005;
STADUTO e SOUZA, 2008). De posse dos estimadores, calcula-se a razão inversa de Mills
(λ) conforme o procedimento proposto por KASSOUF (1994). As equações (1) e (2)
continuam sendo calculadas pelo método dos Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) e,
mesmo assim, se consegue obter estimativas consistentes dos parâmetros com a inclusão da
variável λ. Por fim, estima-se a equação (3).
3.2.2 Variáveis do Modelo e fonte de dados
O capital humano, por si só, não é capaz de explicar as diferenças salariais
notadas entre trabalhadores tal como discutido pela abordagem teórica da segmentação do
trabalho. Somada às variáveis do capital humano (experiência e escolaridade) da função
salário utiliza-se nesse trabalho outras variáveis interpretadas como influentes no estudo das
diferenças salariais, conforme Menezes et al (2005); Maia e Lira (2002); Staduto e Souza
(2008), sendo estas: individuais e observáveis (sexo e cor) e segmentadas (formal e informal,
jornada de trabalho, tempo de trabalho) em cada respectiva localização geográfica. As
variáveis do capital humano, somadas a essas variáveis intencionam maior explicabilidade
das desigualdades salariais verificadas.
O modelo apresenta como variável dependente (w) o logaritmo natural do
rendimento do trabalho principal. Parte significativa das variáveis explanatórias são variáveis
binárias. Essas assumem valor correspondente a 1 (um) em caso de o indivíduo pertencer a
determinado grupo e valor 0 (zero) em caso de não pertencer. Como variável independente
(x), que representam o capital humano do trabalhador são usadas as variáveis educação, a
experiência, experiência ao quadrado, interação entre as variáveis educação e experiência.
Levando em consideração que todas essas variáveis podem influenciar o salário do indivíduo,
de acordo com a Teoria do Capital humano, adicionalmente a elas será utilizada a variável
horas trabalhadas por semana no trabalho principal (jornada semanal) e tempo de trabalho na
firma (antiguidade).
Como variáveis controle (dummies) serão usadas o setor de atividade (que
pode ser formal ou informal), o sexo (masculino e feminino), a cor da pele do indivíduo
(branca e não branca).
Os dados utilizados no modelo, das Regiões Metropolitanas Federais, que são
de origem secundária, estão disponíveis e adequados para essa análise nos microdados da
Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílio (PNAD), de 2006, disponíveis na base de dados
do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). A partir dos dados iniciais serão
verificadas as diferenças salariais e características dos trabalhadores das RM e das RNM
urbanas dos Estados da Bahia, Ceará, Minas Gerais, Pará, Paraná, Pernambuco, Rio de
Janeiro, Rio Grande do Sul e São Paulo. Staduto e Souza (2008) lembram que o fato de se
trabalhar com a área censitária urbana tem o objetivo de reduzir a influência da atividade
agropecuária e trabalhos exercidos no meio rural, padronizando a estrutura salarial dentro da
região, no entanto sempre haverá alguns trabalhadores que moram na área urbana e são
trabalhadores rurais.
Na Tabela 7 são descritas as variáveis (qualitativas e quantitativas) utilizadas
nas equações de rendimento do trabalho principal das regiões RM e RNM dos Estados
analisados.
Tabela 7 – Descrição das variáveis utilizadas no estudo
Variáveis Descrição das variáveis
Rend Rendimento do trabalho principal
Lnrend Logaritmo neperiano do rendimento principal
Rendout Rendimentos não oriundos do trabalho
Rendmed Rendimento médio da família
Escola Anos estudo
Experi Experiência em anos
Experi
2
Experiência
2
Exper*ed Experiência*educação
Cor Cor branca = 1 e não branco = 0
Sexo Masculino = 1 e feminino = 0
Chefe Chefe de família = 1 e demais posições = 0
Cônjuge Cônjuge = 1 e demais posições = 0
Filho14 Filho menor de 14 anos = 1 e demais = 0
Horatrab Número de horas trabalhadas na semana
Antiguidade Número de anos nesse trabalho
Formal Formal =1 e informal = 0
Fonte: elaborado pelo autor.
As variáveis do modelo são consideravelmente utilizadas pela comunidade
científica, dada sua importância, para explicar as diferenças salariais existentes entre
mercados de trabalho distintos, bem como a causa dessas diferenças observadas, por serem
embasadas na teoria do capital humano e teoria da segmentação. O trabalho de Menezes et al
(2005) utiliza, dentre outras, as variáveis renda média familiar, outras rendas, escolaridade,
experiência profissional, a interação das variáveis escolaridade e experiência (também
experiência multiplicado por ela mesma), se chefe de família, se cônjuge, filhos, cor da pele e
sexo.
Já Arbache e De Negri (2002) e Santos e Teixeira (2005) direcionam atenção
maior para o capital humano. Barros et al (1999) evidenciam importantes conclusões, sobre
diferenças salariais com uso de variáveis como capital humano, gênero e cor da pele. O
trabalho de Silva e Kassouf (2000) fez uso das variáveis relacionadas ao capital humano,
segmentando-as por gênero e por mercado de trabalho (formal e informal).
Na seção seguinte traz-se os resultados e discussões realizados pela pesquisa,
onde são evidenciadas as diferenças intra e inter-estaduais, em termos de rendimento do
trabalho, de acordo com a metodologia proposta.
4. DECOMPOSIÇÃO DOS DIFERENCIAIS DE RENDIMENTO DO TRABALHO
NAS REGIÕES METROPOLITANAS E NÃO METROPOLITANAS BRASILEIRAS
4.1 DIFERENCIAIS DE RENDIMENTO DO TRABALHO NAS REGIÕES
METROPOLITANAS E NÃO METROPOLITANAS URBANAS DO BRASIL
Os dados por Estado são apresentados por macrorregiões, deste prisma
permite-se uma análise mais local e evitam-se tabelas excessivamente carregadas. O Estado
do Pará, único representante da Região Norte neste estudo, apresentou um rendimento
oriundo do trabalho principal na RM superior em relação à RNM e, também, seu desvio
padrão (DP) o que evidencia dispersão maior dos rendimentos na capital e seu hinterland.
Esse indicativo pode ser justificado pelo fato de nas Regiões Metropolitanas, além de se
verificar a existência de demanda por trabalhador semi-qualificado – comum no interior dos
Estados – adicionalmente tem-se demanda por mão-de-obra com maior especialização e
conhecimento, em áreas específicas e, portanto, mais bem remuneradas. Vale destacar que os
valores monetários utilizados nesse estudo foram corrigidos pelo Índice Nacional de Preços
ao Consumidor Amplo (IPCA) calculados à preço de dezembro de 2008, para tornar possível
as comparações inter-regionais.
Com a Tabela 8 se pode notar que o rendimento oriundo do trabalho principal
na RM é superior em relação à RNM no Estado do Pará, nota-se que o rendimento médio na
RM é, também, superior em relação à RNM. Contudo, se deve destacar que foram excluídas
as áreas rurais, compostas por boa parte da população que trabalha na atividade agropecuária
e remunerada de forma menos expressiva comparativamente aos trabalhadores urbanos. Esse
critério não livra a amostra analisada de ser composta por trabalhadores agrícolas que moram
nos centros urbanos, mas deve apresentar participação menos expressiva dos atuantes no
referido setor, minimizando possíveis distorções estatísticas.
No tocante aos atributos médios dos trabalhadores relacionados ao capital
humano – educação (anos de estudo) e experiência (anos de trabalho) – a região analisada
apresentou pontos relevantes. Em se tratando de educação, em média, é mais elevada na RM,
8,59 anos contra 7,92 anos no interior. A experiência, também, é menos expressiva na RNM
do Estado.
Tabela 8 – Média e desvio padrão das variáveis utilizadas nas equações de rendimento do
trabalho da RM e RNM urbanas do Estado representante da Região Norte – 2006
Pará
Variáveis RM
RNM
Média DP Média DP
Rend 854,41 1213,66 789,72 1121,50
Lnrend 6,32 0,86 6,25 0,87
Rendout 57,42 377,70 51,18 331,79
Rendmed 572,79 845,90 516,83 806,89
Escola 8,59 3,82 7,92 3,98
Experi 22,06 13,19 21,91 13,61
Experi
2
660,56 722,40 665,44 757,58
Exper*ed 168,43 116,94 150,20 112,40
Cor 0,27 0,44 0,25 0,43
Sexo 0,57 0,49 0,60 0,49
Chefe 0,45 0,50 0,47 0,50
Cônjuge 0,21 0,41 0,20 0,40
Filho14 0,44 0,50 0,48 0,50
Horatrab 40,30 12,86 41,11 13,28
Antiguidade 6,92 8,32 6,42 8,16
Formal 0,42 0,49 0,39 0,49
Fonte: elaborado pelo autor.
As pessoas de pele branca, levando-se em consideração a População
Economicamente Ativa (PEA), não são predominantes nas RM e RNM, representando 27% e
25% respectivamente. A participação de trabalhadores do sexo masculino é maior que do
sexo feminino, em ambas as regiões. Outra evidência trazida pela pesquisa é que a
informalidade é mais expressiva na RM, que atingiu em 2006 a casa dos 42% contra 39% na
RNM.
A estatística descritiva das variáveis para a Região Nordeste é apresentada na
Tabela 9. Nota-se que o rendimento decorrente do trabalho principal na RM é superior em
relação à RNM, em todos os Estados estudados na região, sendo que no interior do Estado do
Ceará tem-se o menor rendimento médio do Brasil – R$668,73. Com relação ao rendimento
médio, este é superior na RM, comparativamente à RNM, nos três Estados.
Quando se faz consideração aos atributos médios dos trabalhadores
relacionado ao capital humano nota-se mesma característica da Região Norte. Em se tratando
de educação, em média, é mais elevada na RM, em todos os Estados analisados, no entanto, a
experiência é mais expressiva na RNM dos Estados, com exceção de Pernambuco,
evidenciando certo tradicionalismo profissional passado por gerações, no interior dos Estados.
Com relação à cor da pele, as pessoas de pele branca são as menos
representadas na PEA da Região Nordeste. Este fato pode ser explicado pela colonização da
região onde o Estado da Bahia – com 16% da PEA branca na RM e 19% na RNM – recebeu,
no período da colonização, a partir do século XVI, grande contingente de escravos africanos.
No tocante ao sexo, assim como na Região Norte, todos os Estados demonstraram que o sexo
masculino tem maior contingente populacional no mercado de trabalho, comparativamente ao
sexo feminino. Talvez esteja relacionado com o processo de migração que se dirigem para o
sudeste e outras regiões para trabalhar em um certo período do ano. Em se tratando de
informalidade, no mercado de trabalho, essa é mais expressiva no interior dos Estados e
menos visível, apesar de elevada, nas RM. Em média, o número de anos de estudo dos
trabalhadores das RMs superam os do interior dos Estados da Região Nordeste e,
contrariamente, a experiência profissional parece ser mais expressiva no interior, em
detrimento da capital.
A Tabela 10 possibilita analisar os Estados correspondentes à Região Sudeste.
Observa-se que o rendimento médio oriundo do trabalho principal na RM é, assim como nos
Estados até então analisados, superior em relação à RNM em todos os Estados da Região
Sudeste, com destaque para a RM de São Paulo que apresentou o maior rendimento do Brasil,
atingindo R$1.351,08. Da mesma forma nota-se que o rendimento médio na RM é, também,
superior em relação à RNM.
Os atributos médios dos trabalhadores relacionados ao capital humano dentro
da Região Sudeste apresentaram uma tendência nas unidades federativas. A escolaridade em
média, é mais expressiva no trabalhador da RM, comparativamente aos das RNM. Já a
experiência em anos destaca-se de forma mais expressiva no interior dos Estados. Dentre
todas as Unidades Federativas analisadas, o Estado de São Paulo apresentou maior
escolaridade média (9,46 anos) por trabalhador na Região Metropolitana. Já a RM do Rio de
Janeiro destacou-se por evidenciar ter profissionais com maior experiência média (23,73
anos), comparativamente aos outros Estados.
Nos Estados do Rio de Janeiro e São Paulo são predominantes as pessoas de
pele branca na PEA, já no Estado de Minas Gerais apresenta sua população produtiva
predominantemente não branca. Em ambos os Estados da Região Sudeste o contingente
feminino é menor que o contingente masculino, no mercado de trabalho. A diferença mostra-
se ainda maior no interior dos Estados.
Outra evidência trazida pela pesquisa diz respeito ao mercado informal de
trabalho que se comporta de maneira diferenciada na Região Sudeste, atingindo em média
41% nas RMs. É notado nova tendência, em termos de informalidade, ilustrada pelo maior
aglomerado populacional do Brasil. Véras (2001) destaca que, a partir da década de 1990, na
RMSP a taxa de desemprego se elevou consideravelmente atingindo de forma voraz o
mercado de trabalho. Em conseqüência disso as famílias acabam utilizando como estratégia
de sobrevivência, dentre outras, a inserção no mercado informal. Outro fato estimulador da
atividade informal das famílias acaba sendo evidenciado por Staduto et al (2008), Hersen
(2008), em que os autores ressaltam o achatamento do poder aquisitivo do salário no decorrer
do tempo como tendência, independente da região tratada.
Por fim, a Tabela 11 expõe a estatística descritiva para a Região Sul. Esta
possibilita observar que o rendimento oriundo do trabalho principal também é inferior na
RNM quando comparado a sua correspondente RM, bem como a renda média, com pequena
vantagem para o Estado do Rio Grande do Sul. Em se tratando dos atributos médios dos
trabalhadores, especificamente capital humano, a escolaridade é mais expressiva na RM de
ambos os Estados, porém a experiência mostra-se como característica das RNM da Região
Sul.
Nos Estados do Sul são predominantes as pessoas de pele branca em que o
Estado do Rio Grande do Sul se destaca por apresentar o percentual mais expressivo do país,
levando-se em consideração a PEA, sendo 82% da população tanto do interior como da
Região Metropolitana. Esse fato pode ser explicado pela forma com se deu o processo de
colonização da região, sendo esta expressivamente composta por emigrantes europeus
(predominantemente italianos e alemães). Como nos demais Estados, a mão-de-obra
predominante é a do sexo masculino.
Nota–se que no tocante a mão-de-obra informal esta é levemente superior no
interior dos Estados da Região Sul em comparação com as capitais, porém a mão-de-obra com
carteira assinada é predominante nos Estados da Região Sul.
Tabela 11 - Média e desvio padrão das variáveis utilizadas nas equações de rendimento do
trabalho da RM e RNM urbanas dos Estados representantes da Região Sul – 2006
Paraná Rio Grande do Sul
Variáveis RM
RNM
RM
RNM
Média DP Média DP Média DP Média DP
Rend 1186,74 1618,95 1075,01 1590,30 1231,04 1791,96 1132,04 1621,12
Lnrend 6,67 0,85 6,53 0,90 6,67 0,88 6,59 0,89
Rendout 86,05 381,41 93,79 468,53 126,24 611,32 122,42 562,21
Rendmed 888,60 1308,90 789,13 1211,53 985,62 1468,75 911,12 1330,99
Escola 9,30 3,95 8,79 4,10 9,24 3,79 8,97 3,84
Experi 21,10 13,98 21,70 14,32 21,86 13,74 22,21 14,04
Experi
2
640,72 738,50 676,11 775,74 666,87 721,45 690,26 749,62
Exper*ed 169,66 125,16 161,33 121,10 181,13 129,67 176,17 126,20
Cor 0,78 0,41 0,74 0,44 0,82 0,38 0,82 0,38
Sexo 0,55 0,50 0,57 0,50 0,55 0,50 0,55 0,50
Chefe 0,47 0,50 0,48 0,50 0,49 0,50 0,49 0,50
Cônjuge 0,24 0,43 0,24 0,42 0,24 0,43 0,24 0,43
Filho14 0,42 0,49 0,45 0,50 0,41 0,49 0,42 0,49
Horatrab 41,48 12,82 41,41 13,22 41,69 12,55 41,42 13,13
Antiguidade 6,28 7,95 6,35 8,07 6,51 8,18 6,67 8,42
Formal 0,62 0,49 0,59 0,49 0,60 0,49 0,59 0,49
Fonte: elaborado pelo autor.
A Tabela 12
18
sintetiza as estimativas das equações não restrita e restrita das
funções de rendimento dos mercados de trabalho das RM e RNM de todos os Estados
analisados pelo presente estudo. Há de se destacar que o teste de Chow foi significativo, por
ser diferente de zero para todas as Unidades Federativas analisadas, e segundo Judge et al
(1988) a despeito dos coeficientes das variáveis do modelo não restrito não serem todos
18
os anexos 1 ao 9 expõem as estimativas das equações não restrita e restrita das funções de rendimento dos
mercados de trabalho das RM e RNM de todos os Estados analisados pelo presente estudo, de forma detalhada.
Nota-se que todos os coeficientes da equação do modelo restrito (4) foram significativos e apresentaram o sinal
esperado exceto as variáveis experiência ao quadrado e interação experiência e educação, que apresentaram sinal
negativo. No entanto, a dimensão do coeficiente é extremamente reduzida em relação aos demais, e pode ser
atribuído à falta de premiação a este atributo nos mercado de trabalho, onde muitas empresas intencionando não
admitir funcionários com “vícios” procuram treiná-los e/ou capacitá-los. O modelo não restrito, no primeiro
conjunto de coeficientes, desprovido da variável dummy, apresentou resultados próximos ao modelo restrito no
tocante à significância e ao sinal. Por outro lado, os demais coeficientes que estão associados à região RM não
foram todos estatisticamente diferentes de zero pois, dos dez coeficientes estimados nesse segundo grupo, cinco
foram significativos.
significativos há evidências para afirmar que as duas amostras são funções de regressões
distintas, tendo em vista o resultado do Teste de Chow ser superior e diferente de zero.
Pôde-se evidenciar que existem dois mercados de trabalho significativamente
distintos de tal ordem que podem ser estimados separados e este resultado mostra que pode
estar ocorrendo ajustamento no mercado de trabalho com as mesmas variáveis mas em
magnitudes diversas.
Tabela 12 – Resultado da equação de remuneração restrito e não restrito do mercado de
trabalho dos Estados selecionados - 2006
UF R2 SQE F teste de Chow
Bahia 24,87*
não restrito 0,54 5227,90
restrito 0,53 5338,99
Ceará 63,32*
não restrito 0,54 4119,55
restrito 0,51 4424,24
Minas Gerais 34,45*
não restrito 0,55 5735,40
restrito 0,54 5868,87
Pará 8,72*
não restrito 0,48 2960,04
restrito 0,47 2994,31
Paraná 14,34*
não restrito 0,53 3037,56
restrito 0,52 3091,63
Pernambuco 14,16*
não restrito 0,52 3800,14
restrito 0,51 3864,27
Rio de Janeiro 10,39*
não restrito 0,50 4264,00
restrito 0,50 4304,82
Rio Grande do Sul 21,99*
não restrito 0,53 4659,56
restrito 0,52 4742,66
São Paulo 30,91*
não restrito 0,54 7295,23
restrito 0,53 7407,49
Fonte: elaborado pelo autor.
* estatisticamente significativo a 1%
A Tabela 13 de participação no mercado de trabalho do Estado do Pará,
representante da Região Norte, mostra que a maior parte das variáveis foi estatisticamente
diferentes de zero, tanto no interior como na RM. Ao analisar as variáveis correspondentes ao
capital humano, nota-se que as mesmas apresentaram uma relação positiva com a participação
no trabalho. Os trabalhadores dotados de maiores atributos pessoais dessa natureza devem
usufruir maiores rendimentos pelo fato dessas características estarem diretamente
relacionadas à capacidade produtiva e notoriamente valorizadas pelos empregadores em
ambas as regiões do Estado. É importante destacar que a magnitude dos coeficientes é
bastante expressiva em relação às demais variáveis. Entretanto, no caso da experiência a
participação aumenta as taxas decrescentes como evidenciada pelo sinal negativo da variável
experiência ao quadrado. Complementarmente, a interação experiência e educação também
apresentou coeficiente negativo, esperava-se que fosse positivo. Todavia, os trabalho de
Menezes et al (2005) e Staduto e Souza (2008) também apresentaram o mesmo resultado.
Tabela 13 – Equação de participação do mercado de trabalho na RM e RNM do Estado
representante da Região Norte - 2006
Pará
RM
RNM
β
ˆ
Z Sig.
β
ˆ
Z Sig.
Constante -2,84489
-35,29 0,00
-2,62168 -43,71
0,00
Escola 0,19566 26,05 0,00 0,18831 32,33 0,00
Experi 0,18197 37,02
0,00
0,17263 45,17
0,00
Experi
2
-0,00250 -37,74 0,00 -0,00242 -46,63 0,00
Exper*ed -0,00651 -23,32
0,00
-0,00619 -27,44
0,00
Rendmed 0,00014 5,57
0,00
0,00014 6,26 0,00
Rendout 0,00068 7,93 0,00 0,00085 10,33
0,00
Chefe 0,53242 12,09
0,00
0,62038 17,18 0,00
Cônjuge -0,19624 -4,46 0,00 -0,30264 -8,55 0,00
Filho14 0,04750 1,48
0,14 0,04005 1,56 0,12
Lambda -0,86002 -13,20 0,00
-0,82072 -18,21 0,00
Razão de Verossimilhança 2.679,04 3.944,54
No de observações 9.930 15.454
Fonte: elaborado pelo autor.
A Tabela 13 também mostra que a variável rendimento médio foi
positivamente associado à participação dos trabalhadores no mercado de trabalho em ambas
as regiões, porém com magnitude não tão expressiva. Já a variável de rendimento não
originário do trabalho apresentou, apesar de pequena magnitude, relação positiva em ambas as
regiões e esperava-se o contrário, levando-se em consideração o efeito renda e efeito
substituição. Conforme Ehrenberg e Smith (2000) à medida que outras rendas, que não o
salário, se elevam as pessoas irão consumir mais lazer e trabalhar menos (efeito renda) e
mantendo-se inalterada a renda e elevando-se as taxas salariais a demanda por lazer reduzirá,
aumentando os incentivos ao trabalho (efeito substituição).
Os coeficientes estimados das variáveis associadas à posição da família, ou
seja, chefe da família e cônjuge, apresentaram os sinais esperados, positivo e negativo,
respectivamente, em ambas as regiões. Ainda considerando o aspecto familiar, o coeficiente
da variável trabalhadores com filhos menores de quatorze anos na RM foi não significativo,
com sinal positivo, mas esperava-se que fosse negativo. Para Staduto e Souza (2008) a
existência de mais um membro no núcleo familiar cria a necessidade de mais renda para
família e aumenta a participação no mercado de trabalho.
Por fim, a variável Lambda foi significativamente diferente de zero o que
sugere que há presença de viés de seleção na amostra, e o procedimento de Heckman deve ser
aplicado para produzir estimadores não viesados.
Na Tabela 14 a participação no mercado de trabalho dos Estados da Bahia,
Ceará e Pernambuco, representante da Região Nordeste, percebe-se que em termos de capital
humano, a escolaridade é mais influente na participação no mercado de trabalho da RM do
Estado de Pernambuco, comparativamente aos demais, repercutindo em melhores salários aos
indivíduos detentores do referido atributo.
A variável filho menor de 14 anos demonstrou ser indiferente, talvez esteja
associado ao número de filhos por casal, pois a média é maior do que de outras regiões, sendo
que os filhos maiores cuidam dos menores.
No que diz respeito à análise das demais variáveis, em muito se assemelha as
indicações notadas na análise feita ao Pará na tabela 13.
A Tabela 15 expõe a equação de participação no mercado de trabalho dos
Estados representativos da Região Sudeste – Minas Gerais, Rio de Janeiro e São Paulo.
Diferente do que até então se verificava nos Estados anteriormente analisados, no interior do
Estado de São Paulo se percebe uma magnitude maior da variável escolaridade como quesito
de participação no mercado de trabalho, comparativamente à RM do Estado de São Paulo.
Essa situação não é verificada nos outros dois Estados da Região Sudeste.
Por fim, a Tabela 16 expõe de igual forma, a equação de participação no
mercado de trabalho, para a Região Sul do Brasil. Nesta pode-se notar o atributo do capital
humano, educação especificamente, na RM de Curitiba ter maior magnitude
comparativamente a todos os demais Estados brasileiros analisados por essa pesquisa. Já o
outro fator do capital humano, experiência, demonstrou estar dentro da valorização média
dada nos demais Estados.
No tocante às demais variáveis, estas não diferem expressivamente dos
comentários já tecidos para os Estados anteriormente analisados.
A Tabela 17 evidencia os resultados das estimações de rendimento do trabalho,
RM e RNM, do Estado do Pará incluindo a variável Lambda. Demonstraram ser bem
ajustados em relação aos testes R
2
e F. Observa-se que todos os sinais dos coeficientes
estimados correspondem ao esperado, destacando-se como exceção a experiência na RM de
Belém. Além disso, verificou-se que todos os coeficientes foram significativos e
estatisticamente diferentes de zero, exceção apenas às variáveis experiência na RM de Belém,
experiência ao quadrado e interação desta variável com anos de estudo em ambas as regiões.
Vale destacar, também, a realização de análise de colinearidade
19
para
variáveis explicativas do rendimento do trabalho, objetivando detectar a independência entre
as mesmas, que se encontram nos anexos 10 a 18. Gujarati (2000) sugere que essa se realize
de forma simples, por meio de correlação binária das variáveis explicativas do rendimento do
salário. A colinearidade mostrou-se negativa, com exceção apenas entre as variáveis
experiência e experiência ao quadrado, cuja relação era esperada, porém necessária para o
modelo teórico. Segundo Greene (2002) tal análise é aplicável somente para modelos com
elevado coeficiente de determinação (R
2
), quando o modelo tem aparentemente modelo
explicatório significativo.
No tocante ao teste de autocorrelação de resíduos de Durbin-Watson
20
este
demonstrou não conclusivo quanto à existência de autocorrelação. As tabelas nos apêndices
dos livros de estatística precisam tais informações em estudos cujo tamanho das amostras não
ultrapasse a casa das duzentas, diferente deste estudo cuja quantidade amostral é bem mais
expressiva. Gujarati (2000) destaca que quanto mais próximo de zero maior a autocorrelação
19
Para Hill et al (2003) uma forma de identificar a colinearidade é identificar o coeficiente de correlação
amostral entre pares e variáveis explanatórias. Uma regra empírica de uso comum é que um coeficiente de
variação entre duas variáveis explanatórias entre 0,8 e 0,9 em valor absoluto indica forte associação linear e uma
relação de colinearidade potenciamente prejudicial. O problema de examinar apenas correlação entre pares é que
as relações de colinearidade podem envolver mais de duas variáveis explanatórias.
20
A fonte de autocorrelação de resíduos não tem uma causa única. Para Gujarati (2000) pode ser por omissão de
variável explicativa, má especificação da forma matemática, má especificação do verdadeiro termo aleatório ou
ajuste imperfeito.
positiva e quanto mais próximo de dois, menor. Tendo em vista que os valores encontrados,
para todos os Estados, não foram inferiores à 1,59
a possibilidade da mesma acontecer se
reduz.
Os resultados das estimações de rendimento do trabalho mostraram algumas
dicotomias regionais. Na RM de Belém do Pará o coeficiente estimado correspondente à
experiência apresentou sinal negativo, mas esperava-se sinal positivo. Tal fato está
relacionado à complexidade do trabalho local, cuja atividade em média não demanda um nível
de experiência.
Tabela 17 – Equação de rendimento do trabalho na RM e RNM do Estado representante da
Região Norte – 2006
Pará
RM RNM
β
ˆ
t Sig
β
ˆ
t Sig
Constante 4,832 31,24 0,00 4,542 42,19 0,00
Escola 0,08637 9,84 0,00 0,08832 14,02 0,00
Experi -0,00329 -0,46 0,64 0,0139 2,79 0,01
Experi
2
0,00019 2,06 0,04 -0,00009 -1,37 0,17
Exper*ed 0,00046 1,55 0,12 0,00018 0,81 0,42
Cor 0,111 5,42 0,00 0,11 6,56 0,00
Sexo 0,269 13,98 0,00 0,303 18,90 0,00
Horatrab 0,01287 17,70 0,00 0,01353 23,78 0,00
Antiguidade 0,01473 11,31 0,00 0,01297 12,11 0,00
Formal 0,318 16,30 0,00 0,348 21,73 0,00
Lambda -0,549 -10,86 0,00 -0,427 -11,78 0,00
F 457,445 0,00 704,86 0,00
R
2
0,488 0,483
Durbin-Watson 1,710 1,714
Fonte: elaborado pelo autor.
Sobre a equação do rendimento do trabalho para a Região Nordeste,
evidenciada na Tabela 18, nota-se que a variável experiência, relativo ao capital humano, tem
maior contribuição para o nível de renda nas RNM, comparativamente as RM. A outra
variável relativa ao capital humano, a educação, aponta para a mesma direção no sentido de
contribuir mais expressivamente no interior dos Estados, exceção verificada no Estado da
Bahia onde a RM supera singelamente o interior. Já a variável cor branca da pele tem uma
influência bem maior na renda dos trabalhadores da RM de Salvador, em detrimento das
demais.
Ainda sobre a equação de rendimento do trabalho, a Tabela 19 apresenta os
Estados da Região Sudeste. Nesta, em se tratando dos atributos relativos ao capital humano, a
escolaridade tem um poder maior de explicação do rendimento salarial no Estado de São
Paulo, tanto no interior quanto na Região Metropolitana, comparativamente aos demais
Estados da Região.
No tocante à formalidade, esta tem um poder menor de explicabilidade do
rendimento do trabalho na RMSP, comparativamente às demais regiões analisadas na Região
Sudeste e demais Regiões brasileiras, com exceção apenas da Região Metropolitana de
Curitiba. Há de se relembrar que a partir da década de 1990, na RMSP a taxa de emprego se
reduziu significativamente atingindo diretamente o mercado de trabalho. As famílias
acabaram utilizando como estratégia de sobrevivência, dentre outras, a inserção no mercado
informal.
A Tabela 20 apresenta a equação de rendimento do trabalho para os Estados da
Região Sul. Em termos de atributos relativos ao capital humano a escolaridade é uma variável
explicativa com magnitude menor para o Estado do Rio Grande do Sul, comparativamente ao
Estado do Paraná. Talvez esteja relacionado à desconcentração industrial e produtiva, o
interior do Paraná segundo Ambrózio (2007) foi um dos Estados mais beneficiados,
recebendo um grande número de novos investimentos, e em consequência gerou uma pressão
de demanda por trabalhadores mais qualificados.
O parâmetro sexo mostra que o fato de ser homem influencia positivamente na
remuneração do trabalho, e não há muita variação dos parâmetros, e independentemente do
Estado existe discriminação por sexo, em magnitudes próximas. Formalidade tem magnitude
próxima do sexo.
76
77
Sobre os atributos do capital humano, em todos os Estados analisados, a
variável educação contribui de forma mais expressiva para o rendimento do trabalho,
comparativamente à experiência.
Em síntese, pode-se perceber que em todas as Regiões estudadas o sexo
masculino é majoritário no mercado de trabalho. Nas Regiões Norte e Nordeste a população
economicamente ativa apresenta a cor da pele predominantemente não branca e na Região Sul
essa característica é inversa. Com relação as variáveis relacionadas ao capital humano o
Estado de São Paulo, diferentemente dos demais Estados, apresentou maior magnitude da
variável escolaridade no interior, em detrimento da capital. Já a RM de Curitiba se destacou
por evidenciar a maior magnitude da variável escolaridade dentre todos os Estados analisados.
Na próxima seção tem-se a estimativa de decomposição de Oaxaca, a qual
possibilitará interpretar a origem das diferenças nas rendas médias oriundas do trabalho, se
está relacionado ao indivíduo (características e atributos pessoais) ou ao mercado de trabalho
da região (estrutura produtiva, indústrias de alta tecnologia, etc).
4.2 ESTIMATIVA DA DECOMPOSIÇÃO DE OAXACA
Há evidências empíricas que os rendimentos do trabalho diferem de uma região
para outra. Com auxílio da Tabela 21 pode-se perceber de forma quantitativa essas diferenças
discutidas no campo empírico e nota-se que o Estado da Bahia juntamente com o de Minas
Gerais são os Estados que apresentaram a maior diferença de renda média intra-regional com
renda média no interior equivalente a 84% da RM. O Estado do Ceará deteve a terceira
posição no ranking de diferenças de rendimento do trabalho intra-regional, sendo que neste
Estado a renda média no interior atinge 89% da renda média da RM de Fortaleza. No outro
78
extremo tem-se o Estado do Rio de Janeiro cuja diferença de rendimento médio apresentou-se
menos expressiva, entre o interior e a RM, ou seja, 7% de vantagem para a RM do Rio de
Janeiro. Por fim, os Estados de São Paulo, Pará e Rio Grande do Sul se situaram próximos das
menores diferenças de renda média intra-regionais, com 8% de vantagem para suas
respectivas RMs. No entanto, vale lembrar que os preços não foram ajustados e ponderados
entre o interior e a capital, pelo fato dos institutos ainda não desenvolverem mecanismos para
tal, e há evidências de custo de vida mais elevado na capital.
Considerando-se uma análise inter-regional o Estado do Ceará apresentou o
menor renda média do trabaho no interior do Estado, R$754,65. Já a maior expressão
numérica da renda média foi percebida na RM de São Paulo, atingindo a cifra de R$1.351,08.
Nota-se que em termos inter-regionais as diferenças médias na renda do trabalho são mais
expressivas, chegando a esse extremo de vantagem, onde o valor médio da renda no interior
do Ceará equivale a 55,86% da renda média do trabalho na RM de São Paulo.
Tabela 21 – Percentual médio entre os rendimentos do trabalho da RM e RNM dos Estados
analisados – 2006.
UF rendimento médio RM rendimento médio RNM RNM/RM
RJ 1242,75 1151,13 92,63%
SP 1351,08 1249,60 92,49%
PA 854,41 789,72 92,43%
RS 1231,04 1132,04 91,96%
PR 1186,74 1075,01 90,59%
PE 856,36 769,11 89,81%
CE 754,65 668,73 88,61%
BA 915,23 766,35 83,73%
MG 1096,70 915,88 83,51%
Fonte: resultado da pesquisa.
Na Tabela 22 tem-se a decomposição do Oaxaca onde o primeiro termo
)()
ˆˆ
(
RNMRMRMRNMRM
X
ββαα
)
)
−+−
diz respeito ao efeito retorno regional e representa a
79
diferença dos rendimentos do trabalho inter-regional ocasionada pelas diferentes estruturas de
mercados de trabalho, ou seja, em função da estrutura produtiva do espaço econômico. O
segundo termo
(
RNMRMRNM
XX −
β
ˆ
)
correspondente ao efeito média, representa a diferença do
rendimento do trabalho ocasionada por atributos pessoais dos trabalhadores em cada região,
como, por exemplo, a formação e a habilidade ou o capital humano.
Por meio da decomposição de Oaxaca pode-se notar que tanto a região quanto
os atributos pessoais dos trabalhadores corroboram para o entendimento das diferenças na
renda média do trabalho. Porém, não há um padrão único para os Estados analisados sendo
que nos Estados de Minas Gerais, Paraná, Rio de Janeiro, Rio Grande do Sul e São Paulo o
fator região tem maior poder de explicabilidade sobre diferenças nas rendas médias do
trabalho. Já no Estado do Ceará ambos os fatores, regionais e atributos dos trabalhadores,
contribuem de igual maneira para explicar tais diferenças. Complementarmente, nos Estados
da Bahia, Pará e Pernambuco, o fator atributo ou características do trabalhador proporcionam
maior explicação para as diferenças nas rendas média do trabalho.
Tabela 22 – Decomposição do diferencial de rendimento do trabalho nas RM e RNM
brasileiras, 2006, seguindo o procedimento de Oaxaca.
UF
DIFERENÇA COM O
GRUPO EM
VANTAGEM
%
EFEITO RETORNO DA
REGIÃO
(
)
(
)
RN
M
RMRMRNMRM
X
ββαα
ˆˆ
ˆˆ
−+−
%
EFEITO
DIFERENÇA DE
DOTAÇÃO DE
ATRIBUTOS
()
RNMRMRNM
XX −
β
ˆ
%
BA 0,186 100% 0,076752 41% 0,109705 59%
CE 0,177 100% 0,089276 50% 0,087881 50%
MG 0,151 100% 0,101452 67% 0,049859 33%
PA 0,070 100% 0,010014 14% 0,059738 86%
PR 0,134 100% 0,078265 58% 0,055630 42%
PE 0,114 100% 0,032228 28% 0,081539 72%
RJ 0,065 100% 0,039523 61% 0,025634 39%
RS 0,079 100% 0,048680 62% 0,030245 38%
SP 0,080 100% 0,076217 95% 0,003991 5%
RNMRM
ww lnln −
Fonte: resultado da pesquisa.
a
Grupo em vantagem: RM.
80
Com o auxílio da Tabela 23, pode-se notar que as unidades federativas que
apresentaram o componente regional como melhor fator explicativo das diferenças na renda
média do trabalho são exatamente os Estados cujo Produto Interno Bruto (PIB) é mais
expressivo. Destaque maior para o Estado de São Paulo, cujo PIB representa 34% de toda a
riqueza gerada no país e tem o componente regional como praticamente explicativo (95%)
para as diferenças na renda média do trabalho, este Estado conseguiu por meio do sistema
educacional (treinamentos e educação formal) se desenvolver no interior, mostrando ser
atrativo para instalação de firmas.
Tabela 23 – Produto Interno Bruto dos Estados selecionados (R$) – 2006
Sigla UF PIB %
SP São Paulo 802.551.691 33,87%
RJ Rio de Janeiro 275.362.726 11,62%
MG Minas Gerais 214.813.511 9,06%
RS Rio Grande do Sul 156.882.623 6,62%
PR Paraná 136.680.839 5,77%
BA Bahia 96.558.929 4,07%
PE Pernambuco 55.504.917 2,34%
CE Ceará 46.309.884 1,95%
PA Pará 44.375.766 1,87%
BR Brasil 2.369.796.546 100,00%
Fonte: IBGE (2009)
Ainda a respeito da Tabela 23, tem-se em sua extremidade inferior o Estado do
Pará detentor do menor PIB dentre as unidades federativas analisadas, contribuindo com
apenas 2% para o aumento do PIB nacional. Esse Estado tem como mais importante elemento
do diferencial de rendimento do trabalho os atributos dos trabalhadores, com um percentual
de explicação equivalente a 86%. Contudo, há de se destacar a segmentação regional
verificada no interior desse Estado. A maior parte dos trabalhadores são não-brancos,
inseridos no mercado informal, com grande número de filhos, onde quase a metade desses
81
possuem filhos menores de 14 anos de idade e, provavelmente, os mais velhos cuidam dos
mais novos.
.
82
5. CONCLUSÃO
A industrialização, inicialmente descentralizada, com origem na fase de menor
integração do mercado nacional, especialmente no Rio Grande do Sul, em Minas Gerais, na
Bahia e Pernambuco passa a enfrentar a competição com a indústria carioca ou paulista na
medida em que o sistema de transportes se desenvolve nas primeiras décadas do século XX. A
integração do mercado nacional após a crise de 1929 consolida a posição de São Paulo como
centro da economia e da indústria nacionais. Dessa forma, as velhas regiões com indústria
incipiente obrigaram-se a se adaptar com a competição dentro do mercado, atrofiando ou
ajustando-se de forma complementar à indústria da região central. A partir da década de 1970
houve uma desconcentração da atividade econômica, até então polarizada na Região
Metropolitana de São Paulo.
A queda na representatividade da indústria localizada na Região Sudeste, com
destaque para a Região Metropolitana de São Paulo, em relação às demais regiões do País não
é um fato isolado ocorrido na transição da década de 1970 para a década de 1980. Esse novo
fenômeno prossegue em períodos posteriores evidenciando, assim, uma tendência.
São Paulo apresenta uma tendência de ser cada vez menos centro de indústrias.
Essa função, até então principal, está sendo gradativamente substituída pela de serviços.
Destarte torna-se importante centro educacional e de pesquisa (universidades e institutos de
pesquisa), centro financeiro (bancos, corretoras e bolsas de ações), serviços de consultoria e
apoio (marketing e advocacia), sedes empresariais, centro de serviços de saúde, atividades de
cultura e lazer, órgãos de representação econômica, transportes de carga e passageiros,
escritórios de representação comercial, entre outras.
A medida que as regiões se diferenciam, a renda advinda do trabalho passa a se
diferenciar, também. A Teoria do Capital humano somada a Teoria da Segmentação
83
possibilita o entendimento das diferenças salariais decorrentes de atributos construídos e
características dos trabalhadores. Complementarmente, se pôde encontrar na literatura a
elaboração de trabalhos voltados a tentativa de explicar as diferenças salariais utilizando
como variável explicativa a região, ou fator local.
O método de Oaxaca vem sendo significativamente utilizado na análise de
discriminação no mercado de trabalho. Estudos como o de Santos e Teixeira (1999)
observaram a dispersão salarial entre as regiões do litoral e interior da Região Centro de
Portugal, através do uso do método, incluindo uma análise intertemporal. Nos Estados Unidos
os autores Besson e Groshen (1991) observaram a dispersão salarial objetivando captar o
efeito tamanho das cidades. Já no Brasil, importante trabalho foi realizado por Menezes et al.
(2005) os quais identificaram a extensão dos diferenciais regionais de rendimento sobre o
mercado de trabalho, comparando a Região Metropolitana de São Paulo (RMSP) e a Região
Metropolitana de Salvador (RMS) a partir do método de Oaxaca aplicando,
complementarmente, a correção de Heckman. Para o Estado do Paraná tem-se o trabalho de
Staduto e Souza (2008) que analisa a dispersão de rendimento do trabalho dos trabalhadores
entre a RM de Curitiba e a RNM urbana do Estado do Paraná, através da decomposição
salarial de Oaxaca.
A pesquisa revela, tendo com fonte de dados a PNAD/2006, como se esperava,
que o rendimento oriundo do trabalho principal na RM é superior em relação à RNM em
todos os Estados analisados. Na mesma direção aponta outro indicativo, o desvio padrão (DP)
na RM é superior ao da RNM, o que evidencia dispersão maior dos rendimentos na capital e
seu hinterland. Esse indicativo pode ser justificado pelo fato de nas Regiões Metropolitanas,
além de se verificar a existência de demanda por trabalho semi-qualificados – comum no
interior dos Estados – percebe-se também demanda por profissionais dotados de maior
84
especialização e conhecimento, em áreas específicas e, portanto, mais bem remuneradas.
Também o rendimento médio na RM é superior em relação à RNM.
No tocante aos atributos médios dos trabalhadores relacionados ao capital
humano – educação (anos de estudo) e experiência (anos de trabalho) – , as regiões analisadas
também apresentaram características distintas. Em se tratando de educação, em média, é mais
elevada na RM, porém, ao tratarmos de experiência profissional, é mais expressiva nas RNM,
evidenciando o tradicionalismo profissional passado por gerações, no interior dos Estados.
Dentre as Unidades Federativas analisadas, o Estado de São Paulo apresentou maior
escolaridade média (9,46 anos) por trabalhador na Região Metropolitana. Já a RNM do Rio de
Janeiro destacou-se por evidenciar ter profissionais com maior experiência média (23,73
anos), comparativamente aos outros Estados.
Dentre os Estados do Rio Grande do Sul, Paraná, Rio de Janeiro e São Paulo,
em que são predominantes as pessoas de pele branca, o Estado do Rio Grande do Sul se
destaca por apresentar o maior percentual da população, levando-se em consideração a PEA,
onde 82% da população do interior e 82% da Região Metropolitana apresentam pele branca.
Contrariamente, o Estado da Bahia apresentou o menor percentual da população
economicamente ativa de pele branca, 16% e 19% para a RM e RNM respectivamente. As
características populacionais distintas, em termos de cor da pele, entre os Estados do Rio
Grande do Sul e Bahia, são explicadas pela colonização de cada Estado. A Bahia recebeu, no
período da colonização, grande contingente de escravos africanos e o Rio Grande do Sul teve
sua população significativamente composta por emigrantes europeus (predominantemente
alemães).
A participação de trabalhadores do sexo masculino no mercado de trabalho é
predominante (ocupando mais de 50% do mercado) para todas as unidades federativas
85
analisadas, conforme o esperado, porém essa maior participação do homem tende a se reduzir
com o passar do tempo.
Outra importante evidência trazida pela pesquisa é que a informalidade é mais
expressiva no interior dos Estados. Contudo, no Estado do Rio de Janeiro a pesquisa acusou
uma informalidade equivalente entre interior e RM. Já, para o Estado de São Paulo
identificou-se uma informalidade mais expressiva na RM. Pode-se perceber nova tendência
ilustrada pela maior aglomeração populacional do Brasil. Véras (2001) destaca que, a partir da
década de 1990, na RM de São Paulo a taxa de desemprego se elevou consideravelmente
atingindo de forma expressiva o mercado de trabalho. Em conseqüência disso as famílias
acabam utilizando, como uma das estratégias de sobrevivência, a inserção no mercado
informal.
Após as amostras da RM e RNM serem funções de regressões distintas pode-se
verificar a participação no mercado de trabalho, por Unidade Federativa. Ao analisar as
variáveis correspondentes ao capital humano, nota-se que as mesmas apresentaram uma
relação positiva com a participação no trabalho. Os trabalhadores dotados de maiores
atributos pessoais dessa natureza devem usufruir maiores salários pelo fato dessas
características estarem diretamente relacionadas à capacidade produtiva, valorizadas pelos
empregadores em ambas as regiões dos Estados avaliados.
Ainda sobre a participação no mercado de trabalho, os coeficientes estimados
das variáveis associadas à posição da família, ou seja, chefe da família e cônjuge,
apresentaram os sinais esperados, positivo e negativo, respectivamente, em ambas as regiões.
Quanto ao coeficiente da variável trabalhadores com filhos menores de quatorze anos no
Estado do Pará e na RM da Bahia foi positivo, mas esperava-se que fosse negativo. Nos
demais Estados o sinal apresentado foi o esperado.
86
Há evidências empíricas que os rendimento do trabalho diferem de uma Região
para outra. O Estado da Bahia juntamente com o de Minas Gerais são os Estados que
apresentaram a maior diferença de renda média intra-regional com renda média no interior
equivalente a 84% da RM. Já no Estado do Rio de Janeiro a diferença na renda média
apresentou-se menos expressiva, entre o interior e a RM, ou seja, 7% de vantagem para a RM
do Rio de Janeiro. Ao realizar uma análise inter-regional, o Estado do Ceará apresentou a
menor renda média, no interior do Estado, R$754,65. Já a maior expressão numérica da renda
média do trabalho foi percebida na RM de São Paulo, atingindo a cifra de R$1.351,08. Nota-
se que em termos inter-regionais as diferenças médias da renda do trabalho são mais
expressivas, chegando a esse extremo de vantagem, onde o valor médio da renda no interior
do Ceará equivale a 55% da renda média na RM de São Paulo. Contudo, os valores não foram
captados e ponderados entre o interior e a capital, pelo fato dos institutos ainda não
desenvolverem mecanismos para tal, e há evidências de custo de vida mais elevado na capital.
Por meio da decomposição de Oaxaca pode-se notar que a região e os atributos
pessoais dos trabalhadores contribuem na explicação das diferenças na renda média do
trabalho, porém com intensidades distintas entre os Estados. Nos Estados de Minas Gerais,
Paraná, Rio de Janeiro, Rio Grande do Sul e São Paulo são as características locais do
mercado de trabalho que tem maior poder de explicação sobre diferenças nas rendas médias
do trabalho. Já, no Estado do Ceará ambos os fatores, regionais e atributos dos trabalhadores,
contribuem de forma equilibrada, para explicar tais diferenças. Por fim, nos Estados da Bahia,
Pará e Pernambuco, o fator atributo ou características do trabalhador proporcionam maior
explicação para as diferenças nas rendas média do trabalho.
Importante evidência é encontrada quando se compara os resultados da
decomposição de Oaxaca com o PIB dos Estados. Nota-se que as unidades federativas que
apresentaram o componente regional como melhor fator explicativo das diferenças na renda
87
média do trabalho são exatamente os Estados cuja produção interna (PIB) é mais expressiva.
O destaque é dado ao Estado de São Paulo, cujo PIB representa 34% de toda a riqueza gerada
no país e tem o componente regional com poder explicativo correspondente a 95%, para as
diferenças na renda média do trabalho.
Portanto, são fatores que explicam a dispersão do rendimento do trabalho, tanto
nas RM quanto nas RNM, os atributos individuais dos trabalhadores e as características da
Região e, complementarmente, Regiões de maior PIB tem seus diferenciais de rendimento do
trabalho mais bem explicados pelas características da própria Região.
Por fim, este trabalho pode ser utilizado no intuito de se implantar políticas
públicas que venham a minimizar as diferenças regionais aqui apontadas e, apesar de suas
limitações, registra-se a sugestão de novos estudos voltados para ótica interior-capital dos
Estados a fim de que se evidenciem diferenças com o propósito de corrigi-las.
88
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96
ANEXOS
97
ANEXO 1 – Equação de rendimento restrito e não restrito do mercado de trabalho do Estado
da Bahia – 2006
Não Restrito
Restrito
Variáveis B t Sig B t Sig
Constante 2,940 42,342 0 2,959 61,523 0
Escolaridade 0,144 24,509 0 0,166 43,047 0
Experi 0,068 19,100 0 0,071 28,595 0
Experi
2
-0,001 -16,827 0 -0,001 -24,675 0
Experi*edu -0,001 -5,962 0 -0,002 -12,552 0
Cor 0,136 6,016 0 0,186 11,654 0
Sexo 0,455 22,080 0 0,386 29,426 0
Horatrab 0,015 20,199 0 0,013 27,590 0
Antiguidade 0,007 5,547 0 0,011 12,752 0
Formal 0,565 26,135 0 0,492 36,108 0
Constante RM 0,136 1,404 0,16 - - -
Escoalridade RM 0,029 3,645 0 - - -
Experi RM 0,001 0,203 0,839 - - -
Experi
2
RM -0,000002 -0,024 0,981 - - -
Experi*edu RM -0,001 -2,398 0,017 - - -
Horatrab RM -0,003 -3,189 0,001 - - -
Antiguidade RM 0,010 5,619 0 - - -
Formal RM -0,133 -4,792 0 - - -
Cor RM 0,134 4,186 0 - - -
Sexo RM -0,113 -4,246 0 - - -
F 710,382
1442,657
R
2
0,536
0,526
Soma do Quadrado Erro 5227,897
5338,987
F teste de Chow
24,87*
Fonte: Resultado da pesquisa.
*significativo ao nível de 1%
98
ANEXO 2 – Equação de rendimento restrito e não restrito do mercado de trabalho do Estado
do Ceará – 2006
Não Restrito
Restrito
Variáveis B t Sig B t Sig
Constante 2,378 24,127 0 2,925 50,308 0
Escolaridade 0,155 17,776 0 0,151 31,367 0
Experi 0,067 13,552 0 0,062 21,176 0
Experi
2
-0,001 -11,642 0 -0,001 -19,135 0
Experi*edu -0,001 -3,959 0 -0,001 -4,613 0
Cor 0,059 1,889 0,059 0,104 6,237 0
Sexo 0,537 16,85 0 0,387 23,642 0
Horatrab 0,020 20,337 0 0,016 29,412 0
Antiguidade -0,008 -4,915 0 0,002 1,887 0,059
Formal 0,686 19,079 0 0,481 27,766 0
Constante RM 0,890 7,405 0 - - -
Escoalridade RM -0,010 -1,011 0,312 - - -
Experi RM -0,009 -1,51 0,131 - - -
Experi
2
RM 0,00004 0,484 0,628 - - -
Experi*edu RM 0,00032 0,841 0,4 - - -
Horatrab RM -0,008 -6,622 0 - - -
Antiguidade RM 0,020 9,896 0 - - -
Formal RM -0,300 -7,377 0 - - -
Cor RM 0,071 1,933 0,053 - - -
Sexo RM -0,194 -5,274 0 - - -
F 535,857
988,99
R
2
0,543
0,509
Soma do Quadrado Erro 4119,546
4424,238
F teste de Chow
63,32
Fonte: Resultado da pesquisa.
99
ANEXO 3 – Equação de rendimento restrito e não restrito do mercado de trabalho do Estado
de Minas Gerais – 2006
Não Restrito
Restrito
Variáveis B t Sig B t Sig
Constante 3,177 63,645 0 3,108 77,347 0
Escolaridade 0,137 32,655 0 0,153 46,534 0
Experi 0,067 26,632 0 0,070 34,5 0
Experi
2
-0,001 -25,679 0 -0,001 -32,636 0
Experi*edu -0,001 -8,258 0 -0,001 -11,392 0
Cor 0,155 11,468 0 0,145 13,553 0
Sexo 0,424 30,408 0 0,411 37,613 0
Horatrab 0,016 30,847 0 0,016 38,711 0
Antiguidade 0,012 12,886 0 0,014 18,285 0
Formal 0,370 26,137 0 0,341 30,679 0
Constante RM -0,125 -1,505 0 - - -
Escoalridade RM 0,034 5,016 0,32 - - -
Experi RM 0,004 0,994 0,96 - - -
Experi
2
RM 0,000003 0,05 0,208 - - -
Experi*edu RM -0,000305 -1,26 0,241 - - -
Horatrab RM -0,001 -1,172 0 - - -
Antiguidade RM 0,007 4,642 0,003 - - -
Formal RM -0,068 -3,014 0,675 - - -
Cor RM 0,009 0,419 0,097 - - -
Sexo RM -0,037 -1,66 0,132 - - -
F 945,673
1914,908
R
2
0,548
0,538
Soma do Quadrado Erro 5735,401
5868,871
F teste de Chow
34,45
Fonte: Resultado da pesquisa.
100
ANEXO 4 – Equação de rendimento restrito e não restrito do mercado de trabalho do Estado
do Pará – 2006
Não Restrito
Restrito
Variáveis B t Sig B t Sig
Constante 3,341 37,643 0 3,314 57,448 0
Formal 0,404 14,628 0 0,352 21,778 0
Escolaridade 0,123 16,012 0 0,139 29,857 0
Experi 6,45E-02 13,653 0 0,061 20,287 0
Experi2 -8,38E-04 -13,283 0 -0,001 -18,13 0
Experi*edu -1,28E-03 -4,14 0 -0,001 -7,963 0
Horatrab 1,48E-02 16,269 0 0,014 24,208 0
Antiguidade 1,04E-02 5,61 0 0,013 12,222 0
Cor 0,105 3,666 0 0,114 6,757 0
Sexo 0,427 15,929 0 0,355 22,847 0
Constante RM -0,122 -1,038 0,299 - - -
Escoalridade RM 3,28E-02 3,343 0,001 - - -
Experi RM -3,59E-03 -0,581 0,562 - - -
Experi
2
RM 1,81E-04 2,217 0,027 - - -
Experi*edu RM -4,00E-04 -1,051 0,293 - - -
Horatrab RM -1,63E-03 -1,391 0,164 - - -
Antiguidade RM 4,59E-03 2,012 0,044 - - -
Formal RM -8,40E-02 -2,471 0,014 - - -
Cor RM 1,14E-02 0,321 0,748 - - -
Sexo RM -0,112 -3,422 0,001 - - -
F 365,394
753,981
R
2
0,48
0,474
Soma do Quadrado Erro 2960,038
2994,305
F teste de Chow
8,72
Fonte: Resultado da pesquisa.
101
ANEXO 5 – Equação de rendimento restrito e não restrito do mercado de trabalho do Estado
do Paraná – 2006
Não Restrito
Restrito
Variáveis B t Sig B t Sig
Constante 3,231 43,537 0 3,349 58,258 0
Escolaridade 0,151 25,555 0 0,154 34,627 0
Experi 0,071 19,067 0 0,068 23,948 0
Experi
2
-0,001 -18,033 0 -0,001 -22,199 0
Experi*edu -0,002 -8,625 0 -0,002 -11,413 0
Cor 0,118 5,775 0 0,120 7,467 0
Sexo 0,429 21,854 0 0,382 26,265 0
Horatrab 0,014 19,089 0 0,013 24,261 0
Antiguidade 0,021 15,671 0 0,021 20,976 0
Formal 0,361 18,218 0 0,328 21,978 0
Constante RM 0,342 2,928 0,003 - - -
Escoalridade RM 0,004 0,453 0,65 - - -
Experi RM -0,007 -1,169 0,242 - - -
Experi
2
RM 0,00012 1,652 0,099 - - -
Experi*edu RM 0,00002 0,076 0,94 - - -
Horatrab RM -0,001 -1,249 0,212 - - -
Antiguidade RM 0,001 0,532 0,595 - - -
Formal RM -0,085 -2,831 0,005 - - -
Cor RM -0,022 -0,685 0,493 - - -
Sexo RM -0,097 -3,347 0,001 - - -
F 479,497
980,125
R
2
0,531
0,522
Soma do Quadrado Erro 3037,555
3091,627
F teste de Chow
14,34
Fonte: Resultado da pesquisa.
102
ANEXO 6 – Equação de rendimento restrito e não restrito do mercado de trabalho do Estado
de Pernambuco – 2006
Não Restrito
Restrito
Variáveis B t Sig B t Sig
Constante 3,035 32,96 0 3,221 57,721 0
Escolaridade 0,138 16,461 0 0,146 32,356 0
Experi 0,064 12,599 0 0,054 18,758 0
Experi
2
-0,001 -11,151 0 -0,001 -15,789 0
Experi*edu -0,001 -3,235 0,001 -0,001 -6,666 0
Cor 0,106 3,489 0 0,139 8,893 0
Sexo 0,416 12,924 0 0,358 22,943 0
Horatrab 0,014 15,149 0 0,012 23,497 0
Antiguidade 0,003 1,391 0,164 0,012 11,584 0
Formal 0,518 15,424 0 0,478 29,683 0
Constante RM 0,337 2,893 0,004 - - -
Escoalridade RM 0,007 0,731 0,465 - - -
Experi RM -0,016 -2,522 0,012 - - -
Experi
2
RM 0,00026 3,097 0,002 - - -
Experi*edu RM -0,00008 -0,216 0,829 - - -
Horatrab RM -0,003 -2,806 0,005 - - -
Antiguidade RM 0,014 6,048 0 - - -
Formal RM -0,063 -1,655 0,098 - - -
Cor RM 0,053 1,49 0,136 - - -
Sexo RM -0,078 -2,124 0,034 - - -
F 475,498
972,854
R
2
0,518
0,51
Soma do Quadrado Erro 3800,141
3864,272
F teste de Chow
14,16
Fonte: Resultado da pesquisa.
103
ANEXO 7 – Equação de rendimento restrito e não restrito do mercado de trabalho do Estado
do Rio de Janeiro – 2006
Não Restrito
Restrito
Variáveis B t Sig B t Sig
Constante 3,590 39,701 0 3,548 67,848 0
Escolaridade 0,134 18,761 0 0,155 39,038 0
Experi 0,055 12,564 0 0,058 23,232 0
Experi
2
-0,001 -12,058 0 -0,001 -20,358 0
Experi*edu -0,001 -4,544 0 -0,002 -11,847 0
Cor 0,136 6,026 0 0,160 12,77 0
Sexo 0,439 19,041 0 0,367 28,959 0
Horatrab 0,012 13,807 0 0,011 22,219 0
Antiguidade 0,018 12,328 0 0,019 22,57 0
Formal 0,313 13,462 0 0,31 23,84 0
Constante RM -0,051 -0,463 0,643 - - -
Escoalridade RM 0,028 3,196 0,001 - - -
Experi RM 0,004 0,705 0,481 - - -
Experi
2
RM 0,00005 0,786 0,432 - - -
Experi*edu RM -0,001 -2,391 0,017 - - -
Horatrab RM -0,002 -1,647 0,1 - - -
Antiguidade RM 0,002 0,874 0,382 - - -
Formal RM -0,003 -0,092 0,927 - - -
Cor RM 0,044 1,637 0,102 - - -
Sexo RM -0,104 -3,778 0 - - -
F 580,436
1203,418
R
2
0,504
0,499
Soma do Quadrado Erro 4264,001
4304,816
F teste de Chow
10,39
Fonte: Resultado da pesquisa.
104
ANEXO 8 – Equação de rendimento restrito e não restrito do mercado de trabalho do Estado
do Rio Grande do Sul – 2006
Não Restrito
Restrito
Variáveis B t Sig B t Sig
Constante 3,344 41,635 0 3,370 71,469 0
Escolaridade 0,136 21,144 0 0,155 42,479 0
Experi 0,054 13,423 0 0,059 25,488 0
Experi
2
-0,001 -13,227 0 -0,001 -23,721 0
Experi*edu -0,001 -4,824 0 -0,001 -10,405 0
Cor 0,170 6,492 0 0,153 10,238 0
Sexo 0,402 19,589 0 0,354 30,297 0
Horatrab 0,017 23,52 0 0,015 32,546 0
Antiguidade 0,018 13,48 0 0,020 24,791 0
Formal 0,348 16,719 0 0,324 27,091 0
Constante RM 0,073 0,735 0,462 - - -
Escoalridade RM 0,026 3,344 0,001 - - -
Experi RM 0,008 1,609 0,108 - - -
Experi
2
RM -0,00005 -0,806 0,42 - - -
Experi*edu RM -0,00042 -1,488 0,137 - - -
Horatrab RM -0,004 -4,772 0 - - -
Antiguidade RM 0,004 2,307 0,021 - - -
Formal RM -0,035 -1,372 0,17 - - -
Cor RM -0,018 -0,558 0,577 - - -
Sexo RM -0,074 -2,987 0,003 - - -
F 727,126
1485,347
R
2
0,528
0,52
Soma do Quadrado Erro 4659,562
4742,663
F teste de Chow
21,99
Fonte: Resultado da pesquisa.
105
ANEXO 9 – Equação de rendimento restrito e não restrito do mercado de trabalho do Estado
de São Paulo – 2006
Não Restrito
Restrito
Variáveis B t Sig B t Sig
Constante 3,291 65,542 0 3,286 87,629 0
Escolaridade 0,156 39,638 0 0,167 57,839 0
Experi 0,070 28,682 0 0,072 40,044 0
Experi
2
-0,001 -26,497 0 -0,001 -36,284 0
Experi*edu -0,002 -12,578 0 -0,002 -19,314 0
Cor 0,134 9,757 0 0,135 14,275 0
Sexo 0,410 33,332 0 0,367 40,804 0
Horatrab 0,014 29,233 0 0,014 38,612 0
Antiguidade 0,020 23,178 0 0,020 32,085 0
Formal 0,321 24,909 0 0,3 32,116 0
Constante RM 0,031 0,418 0,676 - - -
Escoalridade RM 0,018 3,044 0,002 - - -
Experi RM 0,003 0,819 0,413 - - -
Experi
2
RM 0,000 -0,104 0,917 - - -
Experi*edu RM 0,000 -1,702 0,089 - - -
Horatrab RM -0,001 -1,311 0,19 - - -
Antiguidade RM 0,003 2,147 0,032 - - -
Formal RM -0,032 -1,701 0,089 - - -
Cor RM 0,044 2,315 0,021 - - -
Sexo RM -0,090 -5,044 0 - - -
F 1221,868
2507,837
R
2
0,536
0,529
Soma do Quadrado Erro 7295,228
7407,485
F teste de Chow
30,91
Fonte: Resultado da pesquisa.
106
ANEXO 10 – Análise de correlação binária das variáveis explicativas do rendimento do
trabalho na Bahia – 2006
Escola Experi Experi2 Exper*edCor Sexo HoratrabAntiguidade Formal Lambda
Escola RM 1 -0,403 -0,399 0,44 0,207 -0,088 -0,047 0,002 0,272 -0,313
RNM 1 -0,45 -0,444 0,479 0,139 -0,154 -0,036 -0,08 0,321 -0,32
Experi RM -0,403 1 0,954 0,549 -0,005 0,028 0,044 0,498 -0,051 -0,129
RNM -0,450 1 0,952 0,444 0,011 0,064 0,023 0,528 -0,046 -0,109
Experi2 RM -0,399 0,954 1 0,449 0,000 0,018 0,007 0,472 -0,082 0,046
RNM -0,444 0,952 1 0,326 0,018 0,064 -0,014 0,520 -0,082 0,071
Exper*ed RM 0,440 0,549 0,449 1 0,149 -0,010 0,020 0,461 0,160 -0,334
RNM 0,479 0,444 0,326 1 0,117 -0,050 0,013 0,372 0,229 -0,369
Cor RM 0,207 -0,005 0,000 0,149 1 -0,019 -0,003 0,038 0,069 -0,091
RNM 0,139 0,011 0,018 0,117 1 -0,010 0,002 0,036 0,051 -0,060
Sexo RM -0,088 0,028 0,018 -0,010 -0,019 1 0,199 0,044 0,077 -0,024
RNM -0,154 0,064 0,064 -0,050 -0,010 1 0,212 0,068 0,030 -0,036
Horatrab RM -0,047 0,044 0,007 0,020 -0,003 0,199 1 0,018 0,167 -0,073
RNM -0,036 0,023 -0,014 0,013 0,002 0,212 1 0,001 0,147 -0,100
Antiguidade RM 0,002 0,498 0,472 0,461 0,038 0,044 0,018 1 0,061 -0,122
RNM -0,080 0,528 0,520 0,372 0,036 0,068 0,001 1 0,050 -0,082
Formal RM 0,272 -0,051 -0,082 0,160 0,069 0,077 0,167 0,061 1 -0,201
RNM 0,321 -0,046 -0,082 0,229 0,051 0,030 0,147 0,050 1 -0,242
Lambda RM -0,313 -0,129 0,046 -0,334 -0,091 -0,024 -0,073 -0,122 -0,201 1
RNM -0,320 -0,109 0,071 -0,369 -0,060 -0,036 -0,100 -0,082 -0,242 1
Fonte: Resultado da pesquisa.
107
ANEXO 11 – Análise de correlação binária das variáveis explicativas do rendimento do
trabalho no Ceará – 2006
Escola Experi Experi2 Exper*edCor Sexo HoratrabAntiguidade Formal Lambda
Escola RM 1 -0,456 -0,447 0,482 0,184 -0,124 -0,065 -0,043 0,323 -0,288
RNM 1 -0,494 -0,478 0,499 0,18 -0,156 -0,041 -0,131 0,359 -0,282
Experi RM -0,456 1 0,950 0,444 -0,029 0,048 0,022 0,500 -0,100 -0,113
RNM -0,494 1 0,949 0,370 -0,031 0,074 0,006 0,538 -0,118 -0,103
Experi2 RM -0,447 0,950 1 0,326 -0,025 0,047 -0,007 0,474 -0,133 0,087
RNM -0,478 0,949 1 0,248 -0,031 0,075 -0,031 0,528 -0,148 0,085
Exper*ed RM 0,482 0,444 0,326 1 0,127 -0,045 -0,022 0,404 0,190 -0,338
RNM 0,499 0,370 0,248 1 0,135 -0,065 -0,008 0,315 0,228 -0,347
Cor RM 0,184 -0,029 -0,025 0,127 1 -0,032 -0,004 0,035 0,079 -0,068
RNM 0,180 -0,031 -0,031 0,135 1 -0,025 0,002 0,026 0,070 -0,080
Sexo RM -0,124 0,048 0,047 -0,045 -0,032 1 0,194 0,062 0,065 -0,033
RNM -0,156 0,074 0,075 -0,065 -0,025 1 0,212 0,079 0,038 -0,073
Horatrab RM -0,065 0,022 -0,007 -0,022 -0,004 0,194 1 -0,004 0,118 -0,082
RNM -0,041 0,006 -0,031 -0,008 0,002 0,212 1 -0,038 0,128 -0,111
Antiguidade RM -0,043 0,500 0,474 0,404 0,035 0,062 -0,004 1 0,055 -0,108
RNM -0,131 0,538 0,528 0,315 0,026 0,079 -0,038 1 0,009 -0,086
Formal RM 0,323 -0,100 -0,133 0,190 0,079 0,065 0,118 0,055 1 -0,233
RNM 0,359 -0,118 -0,148 0,228 0,070 0,038 0,128 0,009 1 -0,234
Lambda RM -0,288 -0,113 0,087 -0,338 -0,068 -0,033 -0,082 -0,108 -0,233 1
RNM -0,282 -0,103 0,085 -0,347 -0,080 -0,073 -0,111 -0,086 -0,234 1
Fonte: Resultado da pesquisa.
108
ANEXO 12 – Análise de correlação binária das variáveis explicativas do rendimento do
trabalho em Minas Gerais – 2006
Escola Experi Experi2 Exper*edCor Sexo HoratrabAntiguidade Formal Lambda
Escola RM 1 -0,453 -0,446 0,387 0,242 -0,098 -0,062 0,015 0,206 -0,424
RNM 1 -0,48 -0,472 0,409 0,213 -0,126 -0,047 -0,015 0,243 -0,395
Experi RM -0,453 1 0,944 0,545 -0,015 0,054 0,049 0,459 -0,136 0,122
RNM -0,480 1 0,947 0,490 -0,006 0,060 0,022 0,470 -0,108 0,068
Experi2 RM -0,446 0,944 1 0,413 -0,014 0,048 0,001 0,422 -0,170 0,335
RNM -0,472 0,947 1 0,358 -0,010 0,060 -0,024 0,444 -0,147 0,280
Exper*ed RM 0,387 0,545 0,413 1 0,173 0,005 0,021 0,457 0,045 -0,243
RNM 0,409 0,490 0,358 1 0,169 -0,020 0,004 0,430 0,105 -0,306
Cor RM 0,242 -0,015 -0,014 0,173 1 -0,023 -0,022 0,070 0,033 -0,113
RNM 0,213 -0,006 -0,010 0,169 1 -0,023 0,004 0,082 0,057 -0,106
Sexo RM -0,098 0,054 0,048 0,005 -0,023 1 0,252 0,053 0,050 -0,082
RNM -0,126 0,060 0,060 -0,020 -0,023 1 0,252 0,068 0,031 -0,115
Horatrab RM -0,062 0,049 0,001 0,021 -0,022 0,252 1 0,041 0,187 -0,134
RNM -0,047 0,022 -0,024 0,004 0,004 0,252 1 0,018 0,187 -0,174
Antiguidade RM 0,015 0,459 0,422 0,457 0,070 0,053 0,041 1 0,012 -0,033
RNM -0,015 0,470 0,444 0,430 0,082 0,068 0,018 1 0,009 -0,038
Formal RM 0,206 -0,136 -0,170 0,045 0,033 0,050 0,187 0,012 1 -0,207
RNM 0,243 -0,108 -0,147 0,105 0,057 0,031 0,187 0,009 1 -0,244
Lambda RM -0,424 0,122 0,335 -0,243 -0,113 -0,082 -0,134 -0,033 -0,207 1
RNM -0,395 0,068 0,280 -0,306 -0,106 -0,115 -0,174 -0,038 -0,244 1
Fonte: Resultado da pesquisa.
109
ANEXO 13 – Análise de correlação binária das variáveis explicativas do rendimento do
trabalho no Pará – 2006
Escola Experi Experi2 Exper*edCor Sexo HoratrabAntiguidade Formal Lambda
Escola RM 1 -0,417 -0,42 0,454 0,145 -0,11 -0,075 -0,036 0,298 -0,28
RNM 1 -0,431 -0,429 0,492 0,141 -0,149 -0,087 -0,012 0,305 -0,253
Experi RM -0,417 1 0,952 0,516 -0,014 0,015 0,029 0,521 -0,064 -0,127
RNM -0,431 1 0,952 0,448 -0,016 0,044 0,023 0,507 -0,061 -0,139
Experi2 RM -0,420 0,952 1 0,393 -0,010 0,017 -0,007 0,496 -0,093 0,081
RNM -0,429 0,952 1 0,324 -0,013 0,048 -0,007 0,481 -0,091 0,062
Exper*ed RM 0,454 0,516 0,393 1 0,098 -0,055 -0,016 0,436 0,172 -0,342
RNM 0,492 0,448 0,324 1 0,101 -0,075 -0,034 0,434 0,197 -0,346
Cor RM 0,145 -0,014 -0,010 0,098 1 -0,022 -0,004 0,005 0,096 -0,053
RNM 0,141 -0,016 -0,013 0,101 1 -0,020 0,004 0,015 0,082 -0,051
Sexo RM -0,110 0,015 0,017 -0,055 -0,022 1 0,222 0,065 0,064 -0,052
RNM -0,149 0,044 0,048 -0,075 -0,020 1 0,246 0,059 0,079 -0,099
Horatrab RM -0,075 0,029 -0,007 -0,016 -0,004 0,222 1 0,024 0,155 -0,108
RNM -0,087 0,023 -0,007 -0,034 0,004 0,246 1 0,002 0,140 -0,112
Antiguidade RM -0,036 0,521 0,496 0,436 0,005 0,065 0,024 1 0,045 -0,111
RNM -0,012 0,507 0,481 0,434 0,015 0,059 0,002 1 0,050 -0,126
Formal RM 0,298 -0,064 -0,093 0,172 0,096 0,064 0,155 0,045 1 -0,215
RNM 0,305 -0,061 -0,091 0,197 0,082 0,079 0,140 0,050 1 -0,228
Lambda RM -0,280 -0,127 0,081 -0,342 -0,053 -0,052 -0,108 -0,111 -0,215 1
RNM -0,253 -0,139 0,062 -0,346 -0,051 -0,099 -0,112 -0,126 -0,228 1
Fonte: Resultado da pesquisa.
110
ANEXO 14 – Análise de correlação binária das variáveis explicativas do rendimento do
trabalho no Paraná – 2006
Escola Experi Experi2 Exper*edCor Sexo HoratrabAntiguidade Formal Lambda
Escola RM 1 -0,482 -0,482 0,352 0,196 -0,039 -0,003 -0,005 0,239 -0,377
RNM 1 -0,503 -0,5 0,39 0,202 -0,081 -0,001 0,001 0,268 -0,385
Experi RM -0,482 1 0,947 0,556 -0,034 0,035 0,010 0,464 -0,180 0,053
RNM -0,503 1 0,948 0,493 -0,029 0,048 0,008 0,462 -0,150 0,069
Experi2 RM -0,482 0,947 1 0,423 -0,030 0,026 -0,024 0,427 -0,196 0,248
RNM -0,500 0,948 1 0,358 -0,025 0,052 -0,025 0,430 -0,178 0,267
Exper*ed RM 0,352 0,556 0,423 1 0,119 0,026 0,032 0,458 0,009 -0,255
RNM 0,390 0,493 0,358 1 0,130 0,002 0,028 0,454 0,082 -0,293
Cor RM 0,196 -0,034 -0,030 0,119 1 -0,050 -0,014 0,076 0,040 -0,062
RNM 0,202 -0,029 -0,025 0,130 1 -0,052 -0,009 0,064 0,047 -0,066
Sexo RM -0,039 0,035 0,026 0,026 -0,050 1 0,203 0,087 0,013 -0,167
RNM -0,081 0,048 0,052 0,002 -0,052 1 0,246 0,095 0,007 -0,171
Horatrab RM -0,003 0,010 -0,024 0,032 -0,014 0,203 1 0,017 0,161 -0,094
RNM -0,001 0,008 -0,025 0,028 -0,009 0,246 1 0,049 0,179 -0,159
Antiguidade RM -0,005 0,464 0,427 0,458 0,076 0,087 0,017 1 -0,021 -0,084
RNM 0,001 0,462 0,430 0,454 0,064 0,095 0,049 1 0,030 -0,075
Formal RM 0,239 -0,180 -0,196 0,009 0,040 0,013 0,161 -0,021 1 -0,181
RNM 0,268 -0,150 -0,178 0,082 0,047 0,007 0,179 0,030 1 -0,225
Lambda RM -0,377 0,053 0,248 -0,255 -0,062 -0,167 -0,094 -0,084 -0,181 1
RNM -0,385 0,069 0,267 -0,293 -0,066 -0,171 -0,159 -0,075 -0,225 1
Fonte: Resultado da pesquisa.
111
ANEXO 15 – Análise de correlação binária das variáveis explicativas do rendimento do
trabalho em Pernambuco – 2006
Escola Experi Experi2 Exper*edCor Sexo HoratrabAntiguidade Formal Lambda
Escola RM 1 -0,411 -0,408 0,494 0,21 -0,129 -0,086 0,008 0,275 -0,339
RNM 1 -0,414 -0,412 0,524 0,19 -0,162 -0,062 -0,013 0,306 -0,339
Experi RM -0,411 1 0,952 0,487 -0,014 0,031 0,024 0,489 -0,092 -0,096
RNM -0,414 1 0,951 0,437 -0,011 0,038 0,031 0,492 -0,075 -0,101
Experi2 RM -0,408 0,952 1 0,378 -0,008 0,026 0,000 0,460 -0,116 0,051
RNM -0,412 0,951 1 0,322 -0,004 0,034 -0,001 0,468 -0,108 0,059
Exper*ed RM 0,494 0,487 0,378 1 0,145 -0,047 -0,044 0,436 0,137 -0,350
RNM 0,524 0,437 0,322 1 0,139 -0,071 -0,021 0,397 0,190 -0,366
Cor RM 0,210 -0,014 -0,008 0,145 1 -0,029 -0,008 0,055 0,076 -0,087
RNM 0,190 -0,011 -0,004 0,139 1 -0,030 -0,010 0,052 0,062 -0,071
Sexo RM -0,129 0,031 0,026 -0,047 -0,029 1 0,177 0,046 0,054 -0,082
RNM -0,162 0,038 0,034 -0,071 -0,030 1 0,193 0,046 0,034 -0,074
Horatrab RM -0,086 0,024 0,000 -0,044 -0,008 0,177 1 -0,008 0,171 -0,061
RNM -0,062 0,031 -0,001 -0,021 -0,010 0,193 1 -0,017 0,170 -0,101
Antiguidade RM 0,008 0,489 0,460 0,436 0,055 0,046 -0,008 1 0,078 -0,122
RNM -0,013 0,492 0,468 0,397 0,052 0,046 -0,017 1 0,079 -0,111
Formal RM 0,275 -0,092 -0,116 0,137 0,076 0,054 0,171 0,078 1 -0,173
RNM 0,306 -0,075 -0,108 0,190 0,062 0,034 0,170 0,079 1 -0,202
Lambda RM -0,339 -0,096 0,051 -0,350 -0,087 -0,082 -0,061 -0,122 -0,173 1
RNM -0,339 -0,101 0,059 -0,366 -0,071 -0,074 -0,101 -0,111 -0,202 1
Fonte: Resultado da pesquisa.
112
ANEXO 16 – Análise de correlação binária das variáveis explicativas do rendimento do
trabalho no Rio de Janeiro – 2006
Escola Experi Experi2 Exper*edCor Sexo HoratrabAntiguidade Formal Lambda
Escola RM 1 -0,406 -0,415 0,444 0,252 -0,061 -0,062 0,032 0,266 -0,301
RNM 1 -0,422 -0,428 0,461 0,228 -0,084 -0,068 0,003 0,263 -0,286
Experi RM -0,406 1 0,953 0,552 -0,037 0,011 0,002 0,469 -0,119 0,046
RNM -0,422 1 0,953 0,517 -0,028 0,026 0,010 0,475 -0,105 0,027
Experi2 RM -0,415 0,953 1 0,438 -0,036 0,006 -0,025 0,440 -0,141 0,220
RNM -0,428 0,953 1 0,403 -0,028 0,026 -0,018 0,446 -0,132 0,203
Exper*ed RM 0,444 0,552 0,438 1 0,156 -0,005 -0,027 0,457 0,096 -0,195
RNM 0,461 0,517 0,403 1 0,152 -0,014 -0,027 0,430 0,113 -0,212
Cor RM 0,252 -0,037 -0,036 0,156 1 -0,023 0,010 0,056 0,083 -0,113
RNM 0,228 -0,028 -0,028 0,152 1 -0,024 -0,005 0,058 0,063 -0,101
Sexo RM -0,061 0,011 0,006 -0,005 -0,023 1 0,224 0,062 0,070 -0,139
RNM -0,084 0,026 0,026 -0,014 -0,024 1 0,229 0,073 0,056 -0,143
Horatrab RM -0,062 0,002 -0,025 -0,027 0,010 0,224 1 -0,008 0,167 -0,080
RNM -0,068 0,010 -0,018 -0,027 -0,005 0,229 1 -0,010 0,165 -0,085
Antiguidade RM 0,032 0,469 0,440 0,457 0,056 0,062 -0,008 1 0,039 -0,039
RNM 0,003 0,475 0,446 0,430 0,058 0,073 -0,010 1 0,038 -0,055
Formal RM 0,266 -0,119 -0,141 0,096 0,083 0,070 0,167 0,039 1 -0,159
RNM 0,263 -0,105 -0,132 0,113 0,063 0,056 0,165 0,038 1 -0,172
Lambda RM -0,301 0,046 0,220 -0,195 -0,113 -0,139 -0,080 -0,039 -0,159 1
RNM -0,286 0,027 0,203 -0,212 -0,101 -0,143 -0,085 -0,055 -0,172 1
Fonte: Resultado da pesquisa.
113
ANEXO 17 – Análise de correlação binária das variáveis explicativas do rendimento do
trabalho no Rio Grande do Sul – 2006
Escola Experi Experi2 Exper*edCor Sexo HoratrabAntiguidade Formal Lambda
Escola RM 1 -0,402 -0,406 0,381 0,173 -0,071 -0,039 0,033 0,171 -0,423
RNM 1 -0,429 -0,434 0,381 0,174 -0,096 -0,042 0,009 0,192 -0,404
Experi RM -0,402 1 0,953 0,613 -0,024 0,021 0,002 0,475 -0,117 0,091
RNM -0,429 1 0,952 0,584 -0,020 0,038 0,011 0,482 -0,127 0,091
Experi2 RM -0,406 0,953 1 0,506 -0,021 0,016 -0,036 0,444 -0,155 0,270
RNM -0,434 0,952 1 0,468 -0,014 0,036 -0,029 0,460 -0,168 0,279
Exper*ed RM 0,381 0,613 0,506 1 0,095 -0,005 -0,012 0,491 0,025 -0,214
RNM 0,381 0,584 0,468 1 0,101 -0,013 -0,006 0,471 0,043 -0,225
Cor RM 0,173 -0,024 -0,021 0,095 1 -0,011 0,013 0,039 0,016 -0,088
RNM 0,174 -0,020 -0,014 0,101 1 -0,018 0,015 0,047 0,020 -0,077
Sexo RM -0,071 0,021 0,016 -0,005 -0,011 1 0,218 0,082 0,021 -0,105
RNM -0,096 0,038 0,036 -0,013 -0,018 1 0,236 0,084 0,017 -0,102
Horatrab RM -0,039 0,002 -0,036 -0,012 0,013 0,218 1 0,023 0,185 -0,098
RNM -0,042 0,011 -0,029 -0,006 0,015 0,236 1 0,026 0,191 -0,126
Antiguidade RM 0,033 0,475 0,444 0,491 0,039 0,082 0,023 1 0,010 -0,043
RNM 0,009 0,482 0,460 0,471 0,047 0,084 0,026 1 0,005 -0,029
Formal RM 0,171 -0,117 -0,155 0,025 0,016 0,021 0,185 0,010 1 -0,182
RNM 0,192 -0,127 -0,168 0,043 0,020 0,017 0,191 0,005 1 -0,201
Lambda RM -0,423 0,091 0,270 -0,214 -0,088 -0,105 -0,098 -0,043 -0,182 1
RNM -0,404 0,091 0,279 -0,225 -0,077 -0,102 -0,126 -0,029 -0,201 1
Fonte: Resultado da pesquisa.
114
ANEXO 18 – Análise de correlação binária das variáveis explicativas do rendimento do
trabalho em São Paulo – 2006
Escola Experi Experi2 Exper*edCor Sexo HoratrabAntiguidade Formal Lambda
Escola RM 1 -0,471 -0,473 0,361 0,226 -0,055 -0,032 -0,006 0,232 -0,358
RNM 1 -0,494 -0,495 0,363 0,201 -0,071 -0,036 -0,023 0,222 -0,374
Experi RM -0,471 1 0,950 0,568 -0,017 0,021 -0,014 0,460 -0,148 0,050
RNM -0,494 1 0,950 0,541 -0,018 0,042 0,009 0,468 -0,137 0,056
Experi2 RM -0,473 0,950 1 0,445 -0,008 0,018 -0,048 0,430 -0,179 0,208
RNM -0,495 0,950 1 0,413 -0,011 0,041 -0,024 0,439 -0,170 0,224
Exper*ed RM 0,361 0,568 0,445 1 0,138 0,008 -0,016 0,439 0,040 -0,221
RNM 0,363 0,541 0,413 1 0,128 0,008 -0,003 0,439 0,051 -0,256
Cor RM 0,226 -0,017 -0,008 0,138 1 -0,011 -0,013 0,068 0,053 -0,111
RNM 0,201 -0,018 -0,011 0,128 1 -0,012 -0,004 0,075 0,053 -0,091
Sexo RM -0,055 0,021 0,018 0,008 -0,011 1 0,243 0,067 0,042 -0,134
RNM -0,071 0,042 0,041 0,008 -0,012 1 0,247 0,079 0,050 -0,161
Horatrab RM -0,032 -0,014 -0,048 -0,016 -0,013 0,243 1 0,040 0,168 -0,118
RNM -0,036 0,009 -0,024 -0,003 -0,004 0,247 1 0,052 0,194 -0,137
Antiguidade RM -0,006 0,460 0,430 0,439 0,068 0,067 0,040 1 0,046 -0,088
RNM -0,023 0,468 0,439 0,439 0,075 0,079 0,052 1 0,031 -0,075
Formal RM 0,232 -0,148 -0,179 0,040 0,053 0,042 0,168 0,046 1 -0,207
RNM 0,222 -0,137 -0,170 0,051 0,053 0,050 0,194 0,031 1 -0,207
Lambda RM -0,358 0,050 0,208 -0,221 -0,111 -0,134 -0,118 -0,088 -0,207 1
RNM -0,374 0,056 0,224 -0,256 -0,091 -0,161 -0,137 -0,075 -0,207 1
Fonte: Resultado da pesquisa.
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