Discriminação salarial por gênero e raça em Brasília

<jats:p>Este artigo analisa se há discriminação salarial por gênero e raça em Brasília no ano de 2017. A estratégia empírica consiste no uso de equações mincerianas que buscarão captar os efeitos das características produtivas e do mercado de trabalho. Para atingir esse objetivo, empregam-se dois métodos. A primeira parte consiste em utilizar a decomposição de Oaxaca – Blinder (1973) para verificar através das médias salariais das equações mincerianas o diferencial bruto de salários, tendo como foco a parcela do diferencial salarial atribuído a parte explicada (características dos trabalhadores) e a parte não-explicada (“possível discriminação”). E o segundo método aplica RIF-Regressions para estimar as equações de rendimentos para três quantis: 25°, 50° e 75°. Os resultados indicam que os atributos produtivos atuam no diferencial de salário entre homens e mulheres e o componente não explicado indica que o efeito discriminatório não tende a aumentar a diferença entre esses agentes. Por último, os resultados dos RIF regressions sugerem que há discriminação salarial entre todos os grupos estudados ao longo dos quantis da amostra.   </jats:p>

section_content: unexplained component indicates that the discriminatory effect does not tend to increase the difference between these agents. Finally, the results of the RIF regressions suggest that there is wage discrimination among all groups studied over the sample quantiles.

section_content: O Brasil é caracterizado como um dos países mais desiguais socioeconomicamente e que, por ventura, apresenta um alto nível de concentração de renda. Gomes (2016) faz um estudo sobre os efeitos da desigualdade de renda sobre o crescimento econômico das maiores economias latino-americanas e, nesse sentido, tenta justificar o motivo da persistência de grandes níveis de desigualdade de renda também no Brasil. 

Baixos níveis de produtividade e competitividade em relação aos países desenvolvidos podem ser um dos vários motivos para contribuir com as menores taxas de crescimento econômico na região e o aumento da pobreza e da desigualdade em suas múltiplas dimensões. Outros autores defendem a hipótese da desigualdade de renda persistente ao longo do tempo nas estruturas sociais da América Latina (GOMES, 2016). Ao investigar a desigualdade no mercado de trabalho, não há nenhuma surpresa nos níveis de disparidade salarial entre as raças e sexos diferentes. 

Ao analisar o mercado de trabalho, é possível observar que também existem disparidades por gênero, tanto entre as ocupações, quanto em relação às remunerações. As desigualdades existentes no mercado de trabalho por gêneros podem impactar negativamente nas condições de vida das pessoas e na eficiência da economia, contribuindo para aumentar a pobreza e as desigualdades sociais. Diante deste contexto, estudar as causas dessas desigualdades, principalmente salariais, é um tema relevante para a realidade brasileira. Esse estudo é possível por meio do mercado de trabalho, pois ele possibilita a análise e medição das desigualdades através da análise das remunerações (MATTEI, 2016). 

A literatura distingue quatro fatores que tentam determinar as diferenças salariais dos trabalhadores. É possível citar a primeira teoria, conhecida como diferenciais compensatórios e justificam uma maior remuneração aos agentes que desempenham atividades com maiores riscos etc. ; a segunda teoria foca nas diferenças de características produtivas dos trabalhadores, como capital humano, educação etc. ; a terceira teoria tenta justificar as diferenças salariais com o surgimento de segmentações no mercado; e a quarta, tem como objeto de estudo a discriminação salarial. Nesse caso, o mercado remunera os agentes de acordo com a cor, sexo etc. O presente artigo tem por objetivo observar a discriminação salarial com base nesta quarta teoria, procurando mensurar o impacto do gênero e da raça no mercado de trabalho de Brasília no ano de 2017. 

Tal mercado é caracterizado pela quantidade de empregos com vínculo estatuário ou com vínculo na CLT, mas exercendo suas funções laborais no âmbito do setor público. No entanto, para atender essa demanda do setor público, tem-se também um setor privado grande, com suas especificidades típicas do setor privado, como a discriminação salarial por raça ou gênero. 

Portanto, o objetivo deste artigo é verificar se há discriminação salarial por gênero e raça em Brasília. Se sim, o diferencial de rendimentos é favorável a quem? Para responder a esses questionamentos, vamos utilizar o método de decomposição de Oaxaca-Blinder (1973) e o método de regressão quantílica RIFregression. Os resultados indicam que os atributos produtivos atuam no diferencial de salário entre homens e mulheres e o componente não explicado indica que o efeito discriminatório não tende a aumentar a diferença entre esses agentes. Por último, os resultados dos RIF regressions sugerem que há discriminação salarial entre todos os grupos estudados ao longo dos quantis da amostra. 

Além desta introdução, este artigo está dividido em mais quatro seções. A primeira seção, descreve os métodos Oaxaca-Blinder (1973) e o RIF-regression. A próxima seção, descreve as variáveis de controle e realiza a análise descritiva dos dados. A análise dos resultados aparece na terceira seção. Por fim, temos as considerações finais.
section_name: Introdução

section_content: Embora o debate sobre os fatores que podem provocar o diferencial de rendimentos não seja recente, Becker (1957), ao considerar as características produtivas dos trabalhadores e/ou as imperfeições do mercado de trabalho como fatores que podem gerar diferenciais de renda, contribuiu para o avanço do debate. Phelps (1972 ), Arrow (1973), Oaxaca (1973) e Blinder (1973) Esses fatores que podem causar o diferencial de salários, encontram-se muitas vezes no gênero e na raça dos indivíduos. Assim, esta seção tem por objetivo realizar uma breve revisão dos métodos de Oaxaca-Blinder (1973) e o RIFregression desenvolvido por Firpo, Fortin e Lemieeux (2009). Ambos os métodos possibilitam captar o diferencial salarial derivado de fatores pessoais e econômicas. 

Conforme Satel (2011) afirma, a estimação do salário de uma pessoa com o uso de suas características pessoais e econômicas é feita para possibilitar a investigação das diferenças salariais. 

O método de Oaxaca-Blinder (1973) mostra que o diferencial de renda pode ser dividido em duas partes. Na primeira, encontra-se a parte explicada pelas características de produtividade, e na segunda parte, se encontra a parcela não explicada por tais características. Tais características podem ser anos de estudo, regiões, sexo, experiência, setores econômicos, entre outros. A parcela do diferencial de renda não explicada é uma medida residual e ficou conhecido na literatura como "medida de discriminação". 

A decomposição de Oaxaca-Blinder (1973) tem o objetivo de verificar através das médias salariais das equações mincerianas o diferencial bruto de salários, tendo como foco a parcela do diferencial salarial atribuído à parte explicada e à parte não-explicada, representado na equação 1:

Onde m é a média de todos os atributos dos homens e f é a média de todos os atributos das mulheres; α é um coeficiente que explica ao diferencial salarial sem Silva (2019) diz que esse segundo termo mostra a diferença nos rendimentos devido às diferenças de características produtivas. Portanto, no caso de os homens e as mulheres possuírem as mesmas características (m -f = 0), o segundo termo da equação será zero e a desigualdade salarial será explicada apenas pela discriminação. Nesse caso, o primeiro termo da equação será positivo se os indivíduos homens forem mais valorizados que as mulheres (βm > βf), ou se simplesmente recebem mais sem justificativa alguma (αm > αf). O inverso também é verdadeiro. 

O segundo método adotado neste trabalho, é o de regressão quantílica incondicional proposto por Firpo, Fortin e Lemieux ( 2009 ), estima o impacto das alterações das variáveis explicativas sobre o quantil da variável de interesse. Os autores também demonstram que é possível decompor esta diferença de quantil a partir da aplicação de regressões onde a variável dependente é substituída pela função influência (recentrada)a função de influência fornece uma medida de quão robusta é uma estatística de distribuição de observações extremas. 

Este método é parecido com o de Oaxaca-Blinder, mas sendo aplicado para calcular a diferença de quantis na distribuição de rendimentos através de regressões quantílicas. Isso permite identificar os fatores que impactam de forma diferente em pontos diversos da distribuição do salário. 

O método de regressão permite decompor a diferença de quantil a partir da aplicação de regressões onde a variável dependente é substituída pela função influência. Considere τ th quantil da distribuição salarial do trabalhador do homem, qm(τ) e para a mulher qf(τ). A diferença salarial quantílica (τ) é dada por:

Essa diferença de quantil pode ser decomposta através de regressões em que a variável dependente W é substituída pela função influência (recentrada), que denomina-se RIF. Quando o quantil observado é q(τ), o RIF é dado por:

Onde f(q(τ)) é a densidade salarial no τth quantil. A função 1(W > qτ) é uma variável dummy igual a 1 quando W > qτ e 0 caso contrário. 

Definindo um RIF(W, q(τ)) para o grupo de homens e para o grupo de mulheres, temos:

Onde qm(τ) e qf(τ) são τ th quantis da distribuição marginais de Wm e Wf, respectivamente. Os coeficientes m e f são os estimadores de mínimos quadrados de regressões RIF para cada grupo de homens e mulheres. 

Fazendo ( ()) - ( ()), encontramos a diferença salarial quantílica (τ):

Adicionando e subtraindo mf do lado direito da equação, temos:

Essa equação mostra que a decomposição através do método RIF, capta um efeito composição e um efeito da estrutura salarial e identifica a contribuição de cada variável explicativa para cada quantil da distribuição da variável dependente.
section_name: Decomposição Oaxaca-Blinder e o método RIF-regression

section_content: A Em seguida, foram criadas as variáveis dummies para Setor, criação de variável idade ao quadrado, dummies para escolaridade, tempo de emprego ao quadrado, dummy para raça não-branco, dummy para sexo feminino e criação da variável "logaritmo da remuneração (em reais)". Com efeito, a amostra total foi formada por 685. 083 observações. 

As variáveis de controle são usualmente adotadas na literatura, como, por exemplo, Soares (2000), Salardi (2013), Machada e Mata (2005), Giuberti e Menezes-Filho (2011) e Correia e Monte (2017), que também utilizaram idade, raça, escolaridade, sexo e tempo de emprego. A novidade é a inclusão da variável Setor para caracterizar atividades desenvolvidas na indústria, comércio e agricultura. 

A tabela 1 acima contém as estatísticas descritivas das variáveis utilizadas nesse estudo. Observa-se que em Brasília os homens apresentam uma remuneração média maior que a das mulheres. O percentual de brancos é maior entre o sexo feminino, sendo cerca de 39% e o de não-brancos é maior no sexo masculino. Se observa também o salário alto em Brasília, uma vez que uma parte significativa dos empregos requer o ensino superior, o que eleva a média salarial. Por outro lado, Brasília possui um setor de serviços em que se concentra a maior parte da população ocupada, setor este que é caracterizado pela baixa remuneração. 

Também se constata que a idade média dos homens é ligeiramente superior à das mulheres, ficando em torno de 36 anos. A variável sexo demonstra um percentual maior para o sexo masculino do que o feminino. Porém, há uma relação inversa entre o percentual de mulheres com nível superior e média de tempo de emprego. Por exemplo, cerca de 26% das mulheres apresentam nível educacional superior, mas um tempo de emprego médio próximo a 37 semanas.
section_name: Tratamento dos dados

section_content: Conforme já mencionado, o método de análise faz uso da decomposição de Oaxaca-Blinder, que utiliza de equações mincerianas para identificar a parcela salarial atribuída à parte explicada e a parcela salarial atribuída à parte não explicada. 

Segundo Mattei (2016), a decomposição aponta as diferenças salariais entre homens e mulheres e as decompõem, permitindo verificar o impacto nas diferenças salariais atribuído às características observáveis, capital humano e a segmentação, e às características não observáveis, caracterizada como discriminação salarial. 

Para Freitas (2008), a característica principal de uma função salarial com capital humano é relacionar o logaritmo natural dos salários com variáveis de investimento em capital humano, que podem ser anos de estudo, experiência profissional etc. No mesmo sentido, a literatura sinaliza que também é possível incluir as seguintes variáveis adicionais: sexo, cor, características do trabalho, região geográfica, setor de atividade etc. 

Essa pesquisa também usará a variável salário do trabalhador com relação ao número de horas trabalhadas para medir a discriminação. Adota-se a estratégia de Carvalho, Neri e Silva (2006), onde se calcula o diferencial de salários através de uma medida padronizada (salário por hora é igual ao salário recebido no mês dividido pela jornada de trabalho mensal). 

Portanto, vamos adotar a seguinte equação minceriana: Quanto aos componentes, nota-se que a parte explicada apresenta sinal negativo, nesse caso podemos concluir que os atributos produtivos não foram os responsáveis por este diferencial de salários entre homens brancos e não brancos. Assim, pode-se concluir que os atributos produtivos não auxiliaram na redução do diferencial de salários, segundo indícios empíricos de Becker (1962). Contudo, a parte não explicada apresenta sinal negativo, apontando ser a componente discriminação não contribuinte para o diferencial em favor de homens brancos. 

A tabela 6 apresenta os resultados da diferenciação salarial entre mulheres brancas e não brancas. Os resultados são similares aos encontrados para o gênero masculino, mas com um diferencial menor, em torno de -0. 2514, ou seja, o diferencial é mais expressivo entre homens. Quanto aos componentes, é constatado que a parte explicada apresenta sinal negativo, o que permite aferir que os atributos produtivos (escolaridade, idade, tempo de emprego, dentre outros) não foram responsáveis pelo diferencial. Ao considerar o componente não explicado, por sua vez, esse revela sinal negativo, apontando para o fato de que o diferencial não é explicado por fatores ligados a descriminação, reservando a tal tarefa a aceitação momentânea de atributos produtivos ligados à ideia de capital humano, de acordo com elementos teóricos de Becker (1962). 

O segundo método empírico adotado neste trabalho, RIF-Regression, tem por objetivo estimar as equações de rendimentos para três quantis, 25°, 50° e 75° e não apenas na média. Os resultados encontrados através deste método estão nas tabelas 7 a 9. 

A tabela 7 apresenta os resultados da estimação para homem branco e mulher branca para a capital Brasília. Nesse caso, o aumento da idade no quantil mais alto, possibilita uma discriminação salarial aproximadamente igual a 6,92%. 

A tabela 8 contém resultados para o homem não branco e mulher não branca para Brasília. Observa-se que a idade apresenta um percentual considerável de contribuição sobre a discriminação salarial entre esse grupo. No quantil 0. 25, existe um impacto de 2,36% sobre a discriminação salarial entre o homem não branco e a mulher não branca. Enquanto que no maior quantil, há um gap de aproximadamente 7,42% nesse tipo de discriminação. 

Mais uma vez a variável escolaridade apresenta uma maior contribuição para a análise. No quantil 0. 75, existe um aumento de 1,87% na discriminação salarial e no quesito tempo de emprego há um impacto positivo de aproximadamente 1,03%. 

A tabela 10 apresenta os resultados da estimação para mulheres brancas e não brancas para a capital Brasília. Nesse caso, o aumento da idade no quantil mais alto possibilita uma discriminação salarial aproximadamente igual a 6,73%. No quesito variáveis de controle, a de maior destaque é a escolaridade, pode-se observar que para todas as faixas de ensino o efeito é positivo e aumenta nos quantis superiores, sendo maior para trabalhadores com formação universitária. E por último, o tempo de emprego também dá uma contribuição para o aumento da discriminação salarial entre esses dois grupos. Os resultados dos RIF regressions indicam que existe discriminação salarial entre todos os grupos estudados ao longo dos quantis da amostra. A idade, o tempo de emprego e a escolaridade apresentaram boa representatividade na explicação dos demais fatores do objeto estudado. Desta forma, tem-se a percepção de múltiplos fatores explicativos para o diferencial de salários, não resumindo tais distinções ao terreno da assimetria de formação de capital humano, semelhantemente ao constatado, pelo menos na compreensão deste estudo, nos trabalhos de Becker (1962).
section_name: Análise dos resultados

section_content: O mercado de trabalho brasileiro apresenta disparidades por gênero, tanto entre as ocupações, quanto em relação às remunerações. Este artigo buscou, de maneira específica, investigar o impacto do gênero e raça no mercado de trabalho em Brasília no ano de 2017 com o uso dos métodos de decomposição de Oaxaca-Blinder (1973) Por outro lado, o processo de discriminação salarial por gênero é menor do que o racial entre os homens e, com relação à diferenciação salarial entre mulher branca e não branca encontra-se resultados parecidos aos do gênero masculino, no qual os últimos apresentam um diferencial mais expressivo. 

Por seu turno, os resultados dos RIF regressions sugerem que há discriminação salarial entre todos os grupos estudados ao longo dos quantis da amostra. Entre as variáveis consideradas, observou-se que a escolaridade apresenta a maior representatividade na explicação do diferencial, sendo maior nos quantis mais elevados da distribuição, ou seja, o diferencial é maior para os mais escolarizados da amostra.
section_name: Considerações finais