Abstract
A região Sudeste é a mais populosa do país e a detentora da maior mão de obra. No entanto, seu mercado de trabalho possui divergências salariais nas quais as teorias do capital humano, da segmentação e da discriminação procuram elucidar. Nesse contexto, o
Highlights
Desigualdades salariais por gênero e cor, fatores estes relacionados à teoria da segmentação, de Doeringer e Piore (1970) e Vietorisz e Harrison (1973), tais como a segmentação do mercado de trabalho por cargos, regiões, setores, intensidade tecnológica, entre outros, e à teoria da discriminação, de Becker (1962), Arrow (1971), Phelps (1972) e Spence (1973), devido à discriminação por gênero ou cor entre empregados e empregadores, por exemplo
A discriminação no mercado de trabalho ocorre se trabalhadores com as mesmas características produtivas auferirem rendimentos distintos devido aos grupos que pertencem
Cacciamali e Hirata (2005) verificam a presença de discriminação salarial no estado de São Paulo conforme elevação na escolaridade e, principalmente, contra a mulher negra
Summary
3.1 Base de dados e procedimentos metodológicos Para atender aos objetivos deste estudo, foram utilizadas as bases de microdados da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD), de 2002 e 20137, disponibilizadas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Foram extraídas as principais características da população ocupada nos dois referidos anos, com base em variáveis que distinguem o gênero masculino e feminino, bem como a cor da pele dos trabalhadores, tais como a idade, experiência, experiência ao quadrado, anos de estudo, salário mensal, salário hora, horas de trabalho semanais, área censitária, posição como chefe de família e número de filhos. Foi realizada a decomposição de Oaxaca-Blinder, no intento de analisar os diferenciais de salário totais, além de examinar as particularidades e as minúcias dos impactos percentuais nos salários que se dão de forma explicada devido aos fatores dotacionais dos indivíduos e os não explicados que se caracterizam como discriminação tanto por gênero, quanto por cor. Além de educação e experiência, como vetor foram utilizadas as variáveis: indústria, comércio, serviços, dirigentes, profissionais das ciências e artes, técnicos, formalidade e área censitária urbana. É importante ressaltar que a utilização do modelo sem o efeito limiar da educação (threshold effect) é uma limitação, pois pode superestimar os resultados, visto que o efeito da escolaridade não é uma função linear, uma vez que ocorre substancial elevação das taxas de retorno da escolaridade a partir de determinado número de anos de estudo (HOFFMANN; SIMÃO, 2005)
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