MOBILIDADE DE EMPREGO ENTRE OS JOVENS … · tendência, dentre os quais se destacam a...
58
UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO INSTITUTO DE ECONOMIA MOBILIDADE DE EMPREGO ENTRE OS JOVENS BRASILEIROS LETÍCIA SANTOS GUILHON ALBUQUERQUE Rio de Janeiro 2008
Transcript of MOBILIDADE DE EMPREGO ENTRE OS JOVENS … · tendência, dentre os quais se destacam a...
UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO INSTITUTO DE ECONOMIA
MOBILIDADE DE EMPREGO ENTRE OS JOVENS BRASILEIROS
LETÍCIA SANTOS GUILHON ALBUQUERQUE
Rio de Janeiro
2008
LETÍCIA SANTOS GUILHON ALBUQUERQUE
MOBILIDADE DE EMPREGO ENTRE OS JOVENS BRASILEIROS
UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO INSTITUTO DE ECONOMIA MESTRADO EM ECONOMIA
Dissertação submetida ao Instituto de Economia da Universidade Federal do Rio de Janeiro, como parte dos requisitos necessários à obtenção do título de Mestre em Economia.
Orientadora: Valéria Pero Co-orientador: Eduardo Pontual
Rio de Janeiro
2008
MOBILIDADE DE EMPREGO ENTRE OS JOVENS BRASILEIROS
Letícia Santos Guilhon Albuquerque
Banca Examinadora:
____________________________________________ Prof. Doutora Valéria Pero (Orientadora) – IE –UFRJ
____________________________________________ Prof. Doutor Eduardo Pontual (Co-Orientador) – IE – UFRJ
____________________________________ Prof. Doutor Carlos Henrique Corseuil - IPEA
Rio de Janeiro
Dezembro/2008
AGRADECIMENTOS
A Valéria Pero por todo engajamento e dedicação a este trabalho. Desde o início
quando ainda estava meio “perdida”, sem uma definição coerente do tema, passando
pela fase exaustiva de leitura, pesquisa e análise de resultados. Sem esta ajuda seria
difícil terminar esta dissertação no prazo.
A Eduardo Pontual pelas dicas sobre o até então misterioso Stata, pelas inúmeras
sugestões e críticas que tornaram este primeiro trabalho empírico um estudo com rigor
acadêmico.
Aos amigos do IE pelo ambiente prazeroso de estudos, debates e conversas, que
tornaram o mestrado mais leve e produtivo. Em especial agradeço à Andrea Santichio,
Cristina Reis e Leonardo de Oliveira Santos pela amizade e companheirismo.
A Capes por financiar parte desta jornada acadêmica.
A Beth e Ronei, sempre presentes e solícitos para resolveram problemas
burocráticos.
A José Roberto Manna pela paciência e ajuda na exploração da base dados.
Aos meus amigos de colégio e da faculdade.
Por fim, mas não menos importante, aos meus pais Paulo e Conceição, e às
minhas irmãs Luciana e Cíntia, pelo amor e apoio integral.
RESUMO
O objetivo desta dissertação é apresentar os resultados de um estudo empírico que buscou calcular o efeito da rotatividade de emprego sobre os salários dos jovens brasileiros, a partir da base de dados da Raismigra do Ministério de Trabalho e Emprego (MTE). Apresenta-se uma breve revisão da literatura teórica e empírica sobre a rotatividade e seu impacto sobre o rendimento dos trabalhadores, levantando as distintas visões dos autores e diferentes resultados alcançados por estudos realizados no país e no exterior. Destaca-se o modelo “mover-stayer” que defende que a rotatividade influencia negativamente os salários. Isto ocorre pois alguns trabalhadores são mais instáveis “por natureza” e mudam de emprego devido a estas características individuais não observáveis. Porem, se tais características são levadas em conta no modelo, a rotatividade deixa de exercer qualquer influencia sobre os rendimentos. Partindo da metodologia de efeitos fixos, foi possível rejeitar a hipótese do modelo “mover-stayer” e encontrar evidencias de que a mobilidade de emprego entre os jovens tende a influenciar positivamente seus salários. Palavras-chave: rotatividade, mobilidade, mercado de trabalho.
ABSTRACT
This work sheds some light on the impacts of job turnover on young Brazilian workers’ wages, through a general empirical technique for Raismigra database of Brazilian Ministry of Labor. Relying on the standard theoretical and empirical literature, turnover adversely affects salaries, accordingly to “mover-stayer” methodology. However, this model does not control for idiosyncratic job instability features. If we take those personal characteristics into account in the model, job turnover is no longer significant for explaining wages decrease. Conversely, controlling for fixed effects at age, schooling, occupation level and others, the results actually suggest that job turnover in Brazilian young workforce positively affects its wages. Key-words: turnover, mobility, labor market.
As opiniões expressas neste trabalho são da exclusiva responsabilidade do autor.
8
índice
INTRODUÇÃO.................................................................................................................9 CAPÍTULO 1 – MOBILIDADE DE EMPREGO – REVISÃO DA LITERATURA....11 1.1 – Literatura Teórica...................................................................................................11 1.1.1 – Mover-Stayers..................................................................................................11 1.1.2 – Job Search........................................................................................................11 1.1.3 – On-the-job-search.............................................................................................12 1.1.4 – Teoria do Capital Humano...............................................................................13 1.1.5 – Job Matching....................................................................................................15 1.1.6 – Salário-Eficiência.............................................................................................17 1.2 – Literatura Empírica.................................................................................................18 1.2.1 – Perfil dos movers- foco nos jovens......................................................................18 1.2.2 – Mobilidade Voluntária X Involuntária................................................................19 1.2.3 – Rotatividade no Brasil.........................................................................................21 CAPÍTULO 2 – DADOS E METODOLOGIA...............................................................27 2.1 – Fonte de Dados.......................................................................................................27 2.2 – Metodologia............................................................................................................28 2.3 – Estatísticas Descritivas...........................................................................................30 2.3.1 – Perfil dos Trabalhadores......................................................................................30 2.3.2 – Mobilidade...........................................................................................................31 2.3.3 – Desligamento.......................................................................................................36 2.3.4 - Rendimento..........................................................................................................39 CAPÍTULO 3 – RESULTADOS....................................................................................44 CONSIDERAÇÕES FINAIS..........................................................................................54 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS............................................................................56
9
INTRODUÇÃO
A demanda por bens e serviços públicos e a oferta de mão-de-obra de uma
sociedade perpassa pelo conhecimento de sua distribuição demográfica. O ponto de
partida deste tipo de análise deve ser o conhecimento da abrangência de sua população
economicamente ativa (PEA) e inativa, assim como os processos de transição entre tais
grupos, isto é, a saída e a entrada no mercado de trabalho. O primeiro processo causa
impacto sobre a previdência social e no sistema público de saúde, enquanto o segundo
abre espaço para o debate sobre a dificuldade de inserção de jovens no mercado de
trabalho.
Neste sentido, Camarano et al. (2003) alerta sobre as mudanças sociais ocorridas
nos últimos anos que afetaram a transição da infância para a vida adulta. Segundo as
autoras, esta transição vem ocorrendo mundialmente mais tarde, ou seja, os filhos têm
adiado a saída da casa dos pais. Elas citam alguns fatores que contribuem para esta
tendência, dentre os quais se destacam a instabilidade no mercado de trabalho e nas
relações afetivas e o prolongamento do tempo gasto na escola.
A maior instabilidade no mercado de trabalho enfrentada pelos jovens está
associada à sua própria condição de jovem: à falta de experiência, às menores pressões
sociais e morais pela opção pelo desemprego e à legislação trabalhista, que na maior
parte dos países, privilegia os trabalhadores mais velhos, já que sua demissão gera mais
custos. Um reflexo desta maior vulnerabilidade é o maior desemprego registrado pelos
jovens quando comparado aos índices dos adultos e que esta diferença vem crescendo1.
Outra característica dos jovens no mercado de trabalho é sua elevada
rotatividade de emprego. Se, de um lado, ela pode ser encarada como uma fragilidade
devido aos efeitos negativos de numerosas mudanças de emprego sobre salários e
futuras contratações, ela também pode ser vista como um processo natural dos jovens
em busca de seu lugar no mundo do trabalho. Isto porque entrantes se deparam com
aproximadamente 35 anos de trabalho pela frente2 e raramente estes indivíduos passam
toda a sua vida trabalhando no mesmo emprego.
1 Segundo a International Labour Office (2006) a razão entre a taxa de desemprego de jovens e a de adultos aumentou de 2,8 em 1995 para 3.0 em 2005. 2 No Brasil, a aposentadoria por tempo de serviço corresponde a 30 e 35 anos de contribuição para mulheres e homens, respectivamente.
10
Diante disto, é relevante investigar em que medida a rotatividade tem sido
positiva para os jovens brasileiros. Pode-se afirmar que há certa ambigüidade na
literatura existente sobre a relação entre rotatividade e qualidade dos empregos, os
salários e o desemprego. Alguns autores defendem uma relação positiva entre
rotatividade e salários, o que representa uma mobilidade ascendente na carreira dos
trabalhadores, enquanto outros afirmam que a mudança de emprego afeta negativamente
os ganhos oriundos do trabalho. Sendo assim, a dinâmica do mercado de trabalho entre
os jovens merece ser estudada, a fim de se estimar em que direção as trajetórias de
trabalho no país estão seguindo.
Este é o tema de investigação deste estudo: os jovens se beneficiam das
mudanças de emprego ocorridas no início da carreira? Pretende-se analisar o efeito da
rotatividade do emprego sobre os salários dos jovens brasileiros durante os dez
primeiros anos de trabalho. Inicialmente, serão apresentadas correntes teóricas e estudos
empíricos que abordam o tema e que têm respostas diferentes à questão levantada.
Posteriormente, a partir de uma base de dados em painel (RAISMIGRA), disponível
para o período compreendido entre os anos de 1996 a 2005, serão estimados o efeito da
rotatividade sobre os salários dos jovens.
Além desta introdução, a dissertação conta com o capítulo 1 que apresenta as
principais referências na literatura teórica e empírica a respeito da rotatividade. As
linhas teóricas são, principalmente, oriundas de autores estrangeiros, enquanto os
estudos empíricos contam com trabalhos realizados no exterior e no Brasil. O capítulo 2
descreve a fonte de dados, a metodologia e apresenta ainda algumas estatísticas
descritivas da base. O capítulo 3 discute os resultados do modelo. Por fim, o último
capítulo apresenta as considerações finais.
11
1 MOBILIDADE DE EMPREGO – REVISÃO DA
LITERATURA
1.1 Literatura Teórica 1.1.1 Mover-Stayers Um dos modelos teóricos mais antigos que trata da rotatividade no mercado de
trabalho é conhecido como “mover-stayers” (Blumen et al. 1955; Singer e Spilerman,
1976), que possui uma abordagem mais psicológica do tema. A idéia central é que
alguns indivíduos se movem mais devido à sua própria natureza e esta mobilidade está
associada a uma dificuldade em permanecer estável, não apenas em um emprego, mas
também em outras esferas da vida. Devido a esta instabilidade, os indivíduos que
mudam de emprego tendem a ser menos produtivos e, assim, tendem a receber salários
mais baixos do que os trabalhadores que permanecem no mesmo emprego. Com isso, o
modelo cria duas categorias de trabalhadores, aqueles de alta produtividade (“stayers”) e
os de baixa produtividade (“movers”) e relaciona preferências e características pessoais
não observáveis com atitudes observáveis.
O modelo “mover-stayers” prevê que a mobilidade dos trabalhadores não se
reduz ao longo do tempo, e que ela é negativamente relacionada com os salários apenas
por estar correlacionada a características individuais não observáveis (efeito fixo) que
determinam a produtividade. Desta forma, uma maneira de testar o modelo
empiricamente é controlar a heterogeneidade não observada, já que depois deste
controle os salários entre aqueles que permanecem e aqueles que mudam de emprego
não deveriam diferir. Entretanto, dificilmente os estudos empíricos confirmam esta
hipótese.
1.1.2 Job Search A Teoria de Procura por Emprego (“Job Search Theory”) estabelece que apenas
indivíduos desempregados procuram por emprego. Estes trabalhadores sem vínculo
empregatício adotam uma estratégia que maximiza sua renda ao longo da vida diante de
um mercado em que as ofertas são aleatórias e pertencem a uma distribuição conhecida
de ofertas de salário. Entretanto, o salário pode variar entre firmas diferentes, pois cada
uma delas pode “absorver” em intensidades distintas a produtividade de um mesmo
12
trabalhador. A melhor estratégia individual seria determinar um salário de reserva antes
de receber uma proposta. Se a oferta é maior ou igual ao valor de reserva, o trabalhador
a aceita e permanece no mesmo emprego até se aposentar, pois o custo de procurar um
novo emprego é muito elevado. Sendo assim, a trajetória salarial tem o formato de
“pulos” discretos que ocorrem quando o trabalhador se move entre duas posições.
Depois deste “pulo”, assume-se que o salário e a produtividade marginal do trabalhador
permanecem constantes até a próxima mudança de posição.
1.1.3 On-the-job Search Tobin (1972) critica a Teoria de Procura por Emprego (Job Search) afirmando
que o pressuposto de que os trabalhadores não procuram novos empregos quando
empregados só seria justificável se a busca quando desempregado fosse mais eficiente.
Matilla (1974), por sua vez, revela que cerca de 60% dos trabalhadores mudam de
emprego sem passar por período de desemprego no EUA (trajetórias “job-to-job”). Fato
que dificilmente ocorreria sem que tais trabalhadores estivessem procurando novos
empregos enquanto estivessem empregados.
Neste contexto, Burdett (1978) sofistica a Teoria de Procura por Trabalho (Job
Search), permitindo que trabalhadores com vínculo empregatício procurem novos
empregos de forma voluntária mesmo estando empregados (“On-the-job Search”). O
autor considera que os trabalhadores detêm informação completa sobre o emprego antes
de começarem a trabalhar, que sua produtividade permanece constante ao longo do
tempo de trabalho na firma, mas permanece admitindo diferenças entre as capacidades
das firmas absorverem esta produtividade, o que leva a variadas ofertas para um mesmo
indivíduo. Ele afirma que um indivíduo desempregado estabelece dois salários de
reserva: X e Y, em que X < Y. Ele aceitará uma oferta somente se ela for tão boa quanto
X. No entanto, se ela for menor do que Y, ele aceitará a oferta, mas permanecerá
procurando outro emprego, mesmo empregado. Já um empregado que estiver
procurando novo emprego, aceitará uma proposta se ela superar seu salário corrente.
Uma mudança de emprego ocorre apenas quando há uma oferta de salário
melhor (“wage quits”). Segundo o autor, há duas motivações para tais saídas. A
primeira é que o salário do trabalhador pode estar caindo relativamente ao de outros
(“dynamic wage quits”), como conseqüência de algum choque no mercado. Já a
segunda consiste na idéia de que mesmo com o salário constante, o trabalhador pode
13
desejar procurar novo emprego dentro de uma estratégia de procura ótima (“equilibrium
wage quits”). A primeira motivação pode ser vista como uma conseqüência de um atrito
de curto prazo do mercado, enquanto a segunda trata de características de longo prazo.
Considerando a segunda motivação, a análise da mobilidade deve se concentrar
na relação entre saída e idade. A relação entre saída e tempo de emprego existe como
conseqüência da relação positiva entre idade e tempo de emprego. A teoria
desenvolvida prevê que a mobilidade voluntária exerce um efeito positivo sobre os
salários. Além disso, ela afirma que os salários médios crescem com a intensidade da
procura e com idade. Esta última relação se deve ao fato de que os trabalhadores mais
velhos receberam maior quantidade de ofertas salariais ao longo da vida, aumentando,
desta forma, sua probabilidade de receber salários mais elevados.
Naticchioni e Panigo (2004), analisando este modelo e acrescentando algumas
hipóteses chegam a mais duas conclusões. Primeiro, os autores afirmam que se
admitirmos que a função de distribuição de salários é estável, o ganho salarial
decorrente da mudança de emprego cresce a taxas decrescentes com a intensidade de
procura por emprego, ou seja, quanto maior a procura por trabalho, maior o ganho
salarial, entretanto este ganho cresce a taxas decrescentes. Além disso, eles afirmam que
quando um trabalhador muda voluntariamente de emprego, ele se desloca para a parte
superior da função de distribuição de salários F(w). Se considerarmos esta função
estritamente crescente em w, a “probabilidade marginal” de conseguir um emprego que
pague mais que seu salário atual decresce com o número de mudanças de emprego. Eles
formalizam o modelo da seguinte forma:
w = ∂w/∂t = ψ(PROC,w0,X0, X )
Onde t é o tempo, PROC é a intensidade da procura, w0 o nível inicial do salário
e X0 o salário de reserva e X a função distribuição do salário (com Ψ’1≥ 0, Ψ’’1≤0).
Sendo assim, os salários crescem com a mobilidade de emprego, mas a taxas
decrescentes.
1.1.4 Teoria do Capital Humano Em oposição às teorias “Job Search” e “ On the job search”, a Teoria do Capital
Humano afirma que o salário dos trabalhadores empregados não é necessariamente
constante ao longo do tempo. Isso porque ela estabelece que a remuneração do
14
trabalhador depende de sua produtividade marginal, que por sua vez, se baseia
especialmente no capital humano geral do indivíduo (sua escolaridade e condições de
saúde, por exemplo) e no capital humano específico da firma. Este último tipo de capital
pode tanto ser conseqüência da realização de tarefas cotidianas ou ser desenvolvido em
treinamento dentro do ambiente de trabalho. Sendo assim, o aumento da produtividade
permite a elevação do salário dentro da firma, na medida em que a empresa e o
trabalhador dividem os ganhos da acumulação de capital humano específico. Entretanto,
este modelo não é capaz de determinar claramente uma relação entre mobilidade de
emprego e crescimento de salário.
Esta teoria destaca a relação inversa entre mobilidade de emprego e investimento
em capacitação específica do emprego. A maior capacitação torna o trabalhador mais
produtivo e o vínculo empregatício mais forte. Porém, deve-se destacar que o
treinamento é um risco tanto para a empresa quanto para o trabalhador. Do ponto de
vista da firma, ela pode investir num empregado e este, posteriormente, se desligar e
levar consigo o capital humano adquirido. Já para o trabalhador, a instabilidade consiste
em ser demitido e ter dificuldade em vender o capital humano adquirido para outra
empresa. O grau de especificidade do treinamento determina o retorno deste
investimento.
Segundo Becker (1962), o treinamento realizado no emprego pode ser geral ou
específico. O primeiro tipo eleva a produtividade marginal do trabalhador no mesmo
montante tanto em relação à firma que disponibiliza o treinamento como para outras
firmas. Considerando que o mercado de trabalho é competitivo, a taxa de salário paga
em uma firma é determinada pelas produtividades marginais de outras firmas. As firmas
que ofereceram treinamento aumentarão as taxas de salário futuras assim como os
produtos marginais e obterão retorno do investimento em treinamento somente se seu
produto marginal superar o aumento dos salários. Se houver treinamento generalizado
na mesma intensidade entre as firmas, seus produtos marginais crescerão no mesmo
montante que o crescimento dos salários, o que impossibilitaria a captação de qualquer
retorno por parte das firmas e este investimento deixaria de ser atraente. Para existir
treinamento geral os custos devem ficar por conta dos empregados, na forma de salários
mais reduzidos. Eles acumulam tanto os retornos como os custos.
Já o treinamento específico aumenta exclusivamente a produtividade do
trabalhador em relação à firma que oferece o treinamento. Entretanto, os custo são mais
difíceis de serem calculados. Isto porque se uma firma oferece treinamento específico
15
para um empregado que posteriormente sai da empresa, há um gasto sem retorno futuro.
De outro lado, um empregado demitido depois de receber um treinamento específico
também não é capaz de receber qualquer retorno, sofrendo perdas. Desta forma, o
desejo em pagar por um treinamento específico, tanto por parte da empresa, quanto por
parte do empregado, está relacionado à probabilidade de desligamento do emprego, da
rotatividade. As firmas devem reduzir a probabilidade de saída do emprego aumentado
os salários dos empregados depois do treinamento, ou seja, devem oferecer uma parte
do retorno oriundo do treinamento. Por fim, as firmas não arcam com todos os custos
nem com todo o retorno do treinamento, eles são divididos com os trabalhadores e tal
divisão depende da taxa de saídas, de demissões, de salários e de lucro.
Porém, a grande maioria dos treinamentos consistem num híbrido destes dois
tipos, isto é, é formada por dois componentes: um completamente geral e outro
completamente específico e que resulta num aumento da produtividade marginal do
trabalhador mais intensivamente em relação à firma ofertante do treinamento do que em
relação às demais. Como as firmas não pagam pelo custo do treinamento geral e pagam
parte do treinamento específico, a fração paga pela firma é negativamente relacionada à
importância do componente geral ou positivamente relacionada à importância do
componente específico.
Sendo assim, não é possível prever uma relação entre mobilidade e salários, pois
isso depende do grau de treinamento recebido pelo trabalhador.
1.1.5 Job Matching Outro modelo que pretende analisar a rotatividade e envolve o problema de
informação imperfeita é o “Job Matching”. Nele, novas informações podem ser
adquiridas através do match atual ou por um match alternativo, de tal forma que
provocam uma mudança de emprego. A diferença na fonte de informação distingue
duas abordagens existentes. De um lado, há modelos em que a rotatividade é resultado
da obtenção de informação sobre um “match” alternativo, que se refere a um novo
emprego mais atraente do que o atual. Segundo Nelson (1970), estes são os modelos de
“search good”. Em oposição, há os modelos do tipo “experience good”, em que a
existência de uma oferta de trabalho não é capaz de, por si só, prover informação sobre
a qualidade do “match”, mas a única maneira de determinar sua qualidade é
“experimentando”.
16
Dentre os estudos que adotam a primeira abordagem, destaca-se Jovanovic
(1979a). Ele se concentra na relação entre capital humano específico da firma e a
probabilidade de separação futura de emprego, quando ambas, a decisão de
investimento em capital humano e a decisão sobre o quanto de esforço será despendido
na procura por empregos alternativos são endógenas. E uma abordagem que parte do
modelo “Job Search”, citado anteriormente, mas que gera uma interpretação de
equilíbrio a partir de três pressupostos. O primeiro pressuposto é que há uma
distribuição não degenerada da produtividade dos trabalhadores entre diferentes firmas e
isto ocorre devido à condição de que a qualidade do match difere entre matches. Não há
“bons” empregados ou “bons” empregadores, mas sim bons “matches”. O segundo
pressuposto é que a firma contrata o trabalhador em bases individuais, de forma que o
salário reflete a qualidade do “match”. O terceiro e último pressuposto é que existe
informação imperfeita em ambos os lados do mercado de trabalho sobre uma alocação
ótima. À medida que novas informações se tornam disponíveis, realocações passam a se
tornar ótimas em alguns casos. Assim, a rotatividade consiste num fenômeno de
realocação causado pela acumulação de mais informação ao longo do tempo.
Com estas duas hipóteses o equilíbrio se dá da seguinte forma. A cada período o
indivíduo entra em contato com um novo empregador e imediatamente o “match” é
conhecido. O salário é ofertado a partir da qualidade do “match”, ou seja, a partir da
apuração da produtividade marginal do trabalhador em relação ao emprego. No
equilíbrio de longo prazo, o salário oferecido se iguala ao produto marginal. Um salário
acima do produto marginal representa uma perda para o empregador, enquanto um
salário oferecido abaixo do produto marginal gera má reputação e desconfiança sobre a
firma por parte dos trabalhadores. Com isso, a variância do produto marginal dos
trabalhadores entre as diferentes firmas determina a variância da distribuição da oferta
de salários e não há tendência desta distribuição colapsar ao longo do tempo.
O modelo prevê que o tempo de emprego e a experiência são negativamente
relacionados com a probabilidade de sair do emprego. O efeito do tempo de emprego se
deve ao crescimento do capital específico da firma, enquanto o efeito da experiência
está associado à redução do tempo de vida restante do trabalhador. A oferta de salário
feita aos trabalhadores cresce ao longo da vida, os trabalhadores se movem
progressivamente em direção a “matches” de melhor qualidade e a mobilidade se reduz
com o tempo. Os salários são afetados pela qualidade do “match”, mas não pela
mobilidade em si, o que significa que a mobilidade não possui efeito independente
17
sobre os salários depois que sua relação com os efeitos das características do emprego
que são fixas no tempo são levados em conta.
A segunda abordagem também é analisada por Jovanovic (1979b). Ela mantém
as hipóteses da primeira, mas assume agora que a qualidade do match não é conhecida
ex-ante, mas apenas ex-post, isto é, quando “experimentada”, quando o trabalhador
inicia, de fato, o novo emprego.
O modelo prevê que os empregados permanecem nas firmas em que sua
produtividade marginal é revelada relativamente alta e saem daqueles empregos em que
ela é revelada baixa. Assim como no “Job match search good”, a probabilidade de
desligamento tem uma relação negativa com o tempo de emprego. Isso ocorre pois
matches de má qualidade são, em geral, detectados cedo. Neste sentido, quando um
match prova ser pior do que inicialmente se esperava há um ajuste decrescente do
salário, o qual, induz à separação do trabalhador se o salário cair a um nível abaixo do
disponível em outro emprego.
Embora a qualidade verdadeira do “match” seja invariante no tempo, a
mobilidade é direcionada pelas percepções da qualidade do emprego, as quais variam no
tempo. Sendo assim, a mobilidade será correlacionada com salários mesmo depois de
inseridos os controles para a relação entre salários e efeitos de emprego e individuais
fixos no tempo não observáveis. Além disso, o modelo permite que um trabalhador sem
sorte possa experimentar uma seqüência de ”maus” “matches” e, como resultado, tolere
persistentes perdas de salário.
1.1.6 Salário-Eficiência
Os modelos de salário-eficiência se baseiam na idéia de que, na presença de
desemprego involuntário, as firmas encaram a redução de salários como prejudicial. A
hipótese é que a produtividade do trabalho depende do salário real pago pela firma,
assim o corte dos salários estaria associado a uma queda da produtividade que, por sua
vez, poderia alavancar um aumento dos custos do trabalho. Neste contexto, os salário
são vistos como relativamente rígidos (para menos).
Além disso, o mercado de trabalho possui o problema do risco moral, já que o
empregador não é capaz de conhecer rigorosamente a produtividade do trabalhador.
Este teria um incentivo a trabalhar de forma mais negligente, já que o salário já foi
acordado anteriormente e os custos de monitoramento em geral são elevados. Uma
18
estratégia para contornar este problema seria o pagamento de um salário acima daquele
de equilíbrio do mercado. Desta forma, o empregado teria um incentivo para trabalhar
com afinco, já que a perda do emprego significaria uma perda real, um novo emprego
certamente pagaria um salário inferior.
Outra vantagem proporcionada pelo salário-eficiência é a redução da
rotatividade. Quanto maior o salário pago pela firma e quanto maior a taxa de
desemprego agregada, mais relutante a sair do emprego o trabalhador se torna, lutando
por maior estabilidade no vínculo. Do ponto de vista da firma, a rotatividade gera custos
tanto diretos, como a perda de empregados experientes e treinados, bem como custos
indiretos, como a queda da produtividade durante o processo de ajuste. Assim, o
aumento dos salário seria uma forma de evitar a rotatividade.
1.2 Literatura Empírica 1.2.1 Perfil dos movers – foco nos jovens
Entre os estudos baseados em dados longitudinais, o resultado mais consistente é
a relação negativa entre saídas e demissões, de um lado, e tempo de emprego, de outro.
Mulheres, jovens, trabalhadores menos escolarizados, aqueles que trabalham no setor
privado, nas indústrias menos concentradas e nas indústrias que têm em média firmas de
menor tamanho tendem a registrar maior índice de rotatividade (Mincer, 1978). Bartel e
Borjas (1978) apontam ainda que os trabalhadores que mais se movem investem menos
em treinamentos no emprego e que empregos com maior duração estão associados a
crescimentos salariais mais acentuados; que apesar de existir um ganho em termos
salariais quando há mudança de emprego, existe um diferencial significativo nas idades
mais avançadas entre aqueles trabalhadores que mais se movem e os que menos se
movem, em benefício destes últimos; e por fim, os autores mostram que o efeito da
rotatividade sobre os salários é elevado, ou seja, a mobilidade de emprego é um
determinante importante para a estrutura dos salários.
Focando na trajetória de jovens em dez anos, Mincer (1986) afirma que a
mobilidade decresce com a idade, mas esta relação se deve a acentuada associação
negativa entre mobilidade e tempo de emprego; dado um nível de tempo de emprego, o
autor observa que a probabilidade de desligamento esta associada positivamente à
freqüência de desligamentos anteriores e negativamente a escolaridade; ele rejeita o
19
modelo “mover-stayers” devido à grande importância do tempo de emprego sobre a
rotatividade.
Hall (1982) estimou que um indivíduo muda de emprego cerca de dez vezes em
sua vida, sendo tais mudanças concentradas nos dez primeiros anos de carreira (cerca de
dois terços). Já Murphy, Plant e Welch (1988) concluíram que o salário no final da
carreira tende a ser o dobro do inicial e que para homens que concluíram o ensino médio
(high school), os dez primeiros anos de trabalho apresentam um aumento de 66% do
salário.
Analisando também a trajetória inicial dos jovens do sexo masculino, Topel e
Ward (1992) corroboram os resultados anteriores. Eles concluem que esta fase inicial é
caracterizada pela transição para relações de emprego relativamente mais estáveis
através de um caminho de intensa rotatividade e crescimento salarial. Nos dez primeiros
anos, o jovem muda de emprego sete vezes e mais de um terço do aumento salarial do
período é atribuído à mudança de emprego. Bons “matches” tendem a durar e o declínio
na mobilidade média à medida que se acumula experiência é atribuída principalmente
ao encontro de um bom match.
1.2.2 Mobilidade voluntária X involuntária Há de se destacar a diferença dos efeitos de mudanças voluntárias e
involuntárias de emprego sobre os salários. Espera-se, a princípio, que um indivíduo
que muda de emprego por desejo próprio visa uma maior remuneração. Contudo,
algumas mudanças de emprego podem vir acompanhadas de perdas salariais, caso ela
seja fruto de uma demissão ou um período de desemprego. Perez e Sanz (2004)
analisaram a relação entre mobilidade de emprego e salário na Alemanha, França,
Portugal e Espanha, dividindo os trabalhadores entre aqueles que permaneceram no
mesmo emprego entre 1994 e 2001, aqueles que mudaram voluntariamente e aqueles
que mudaram involuntariamente. Como não há explicitamente uma variável que
explicite o tipo de mobilidade, os autores estabeleceram que todas as mudanças do tipo
“emprego a emprego” (“job-to-job”), ou seja, mudanças que foram realizadas sem um
período de desemprego são voluntárias.
Eles concluíram que o efeito sobre os salários entre os diferentes tipos de movers
é relevante e se ela não for levada em consideração gera uma subestimação das perdas
causadas pelo período de desemprego tanto em relação aos que permaneceram no
20
mesmo emprego quanto àqueles que mudaram voluntariamente. Além disso, os
resultados mostram que a mudança voluntária de emprego é a forma mais rápida de
avançar na carreira e elevar a posição na estrutura salarial. Já a rotatividade com a
presença de um período de desemprego implica num custo ao trabalhador que pode
sofrer permanentes efeitos negativos sobre salários futuros. As perdas salariais nos
quatro países é maior quando o grupo de comparação é o de trabalhadores que mudaram
voluntariamente. Este grupo foi identificado como aquele que apresentou maior ganho
em termos salariais do que os dois outros grupos definidos. Os resultados demonstram
ainda que trabalhadores que passaram por um período de desemprego tendem a repetir
essa condição com maior probabilidade do que os demais e que a probabilidade de
mudar de emprego passando por um período de desemprego é maior para aqueles
trabalhadores com menor escolaridade.
A partir da mesma base de dados, mas considerando além dos quatro citados
anteriormente mais onze países (Dinamarca, Holanda, Bélgica, Reino Unido, Irlanda,
Itália, Grécia, Áustria e Finlândia), Davia (2005) utiliza a mesma definição de
mobilidade voluntária e involuntária. Ela mostra que os retornos da mobilidade
voluntária recente são positivos e os da mobilidade involuntária nem sempre são
negativos. Mobilidades acumuladas tendem a ter um efeito positivo sobre os salários,
mesmo com casos de mobilidade involuntária, porém a taxas decrescentes. Freqüências
elevadas de mudanças de emprego, mesmo que voluntárias têm um efeito negativo
sobre os salários.
Em alguns países (Dinamarca, Holanda, Espanha, Reino Unido, Irlanda, Grécia
e Portugal), mesmo quando a heterogeneidade não observada é levada em conta, a
mobilidade permanece exercendo efeito sobre os salários. Entretanto, quando a
endogeneidade é levada em conta, os efeitos positivos da mobilidade voluntária
permanecem apenas na Holanda, Espanha Grécia e Portugal, enquanto os efeitos
negativos da mobilidade voluntária permanecem apenas na Dinamarca, Itália, Reino
Unido, Espanha e Portugal.
A mesma autora (Davia, 2006), foca a análise na Espanha, país que registrou
durante a década de 1990 uma das maiores taxas de rotatividade e de desemprego da
Europa, mas ela conclui que as perdas salariais foram menores do que se imaginava. Ela
observou efeitos positivos tanto para movimentos involuntários quanto para voluntários,
sendo que mais acentuado para o último. Apesar de não haver efeitos negativos da
mobilidade involuntária, a autora faz certa ressalva, pois a metodologia adotada captou
21
apenas uma mudança de emprego do trabalhador. A impossibilidade de registrar todas
as mudanças realizadas pode subestimar o efeito da interrupção do emprego.
1.2.3 Rotatividade no Brasil O mercado de trabalho brasileiro é caracterizado como gerador intenso de novos
postos de trabalho, primordialmente de baixa qualidade e com elevada rotatividade
(Gonzaga, 1998). Seguindo esta proposição, o autor calcula a rotatividade do emprego
no país segundo vários indicadores, conforme pode ser visto na tabela 1, e mostra que,
de fato, quando comparada com outros países, ela é bastante elevada. O lado positivo
deste resultado, que caracteriza mercados de trabalho flexíveis como o dos Estados
Unidos e o do Canadá, seria a grande eficiência alocativa da mão-de-obra, ou seja, a
capacidade do mercado de trabalho responder de forma eficaz às transições e choques
econômicos. Já o ponto negativo reflete o pequeno incentivo à realização de
treinamentos dentro das firmas, gerando reduzidos ganhos de produtividade e de salário
dos trabalhadores.
Tabela 1 - Grau de rotatividade: Porcentagem de Trabalhadores na Industria com menos de 2 anos de serviço
Itália 13% Bélgica 18%
Alemanha 21% França 22% Irlanda 22%
Dinamarca 27% Finlândia 28% Holanda 28%
Reino Unido 31% Estados Unidos 39%
Canadá 33% Brasil 47%
Fonte: Gonzaga (1998), Tabela 3, p. 128
A partir desta abordagem, Gonzaga afirma que a elevada rotatividade gera
instabilidade no mercado de trabalho, desestimulando o investimento em capacitação, o
que provoca reduzida qualidade do emprego no país. O estudo mostra ainda que fatores
institucionais presentes na legislação trabalhista, como multa, FGTS3 e seguro-
desemprego poderiam representar um incentivo ao desligamento do posto de trabalho.
Isto porque se um trabalhador com mais de três meses de tempo de emprego é demitido
3 Fundo de Garantia por Tempo de Serviço.
22
sem justa causa, a empresa paga uma multa de 40% do saldo do FGTS do empregado,
que tem o direito de retirar tal quantia. Sendo a possibilidade de ascensão dentro da
firma pouco provável e dentro de um contexto de economia aquecida, o autor afirma
que esta regra estimularia a rotatividade, tentando provar seu argumento a partir da
caracterização pró-cíclica da rotatividade.
O perfil da rotatividade e da criação de postos de trabalho brasileiros, bem como
a identificação de seus principais determinantes foram os objetivos do trabalho de
Corseuil et al (2002). Entre os resultados, os autores verificaram que em 1997 e 1998
cerca de 34% e 35%, respectivamente, dos empregados formais mudaram de
empregadores, índice que supera os de países desenvolvidos e em desenvolvimento.
Considerando como medida de rotatividade a realocação bruta de postos de trabalho, os
autores verificam uma relação negativa entre ela e o tamanho da firma. O recorte por
setor de atividade revela grande heterogeneidade, com a construção civil atingindo uma
taxa de realocação de 65% enquanto a administração pública obteve 20%. Por sua vez,
há homogeneidade em termos geográficos, com os resultados em cada estado variando
no intervalo entre 30% a 35%. Por fim, através de uma decomposição da taxa de
realocação bruta de postos de trabalho, verifica-se que a maior parte da rotatividade
ocorre dentro de cada grupo, setor, Unidade da Federação, o que demonstra que os
choques setoriais detêm menor capacidade explicativa do que as diferenças específicas
do tipo de empresa.
Ribeiro (2001) decompôs a rotatividade em três componentes, seguindo a
sugestão de Hamermesh. A primeira seria a parte induzida por ajustes da força de
trabalho da empresa e estaria associada a questões de demanda por emprego e o nível de
atividade da economia e da firma; a segunda seria induzida por mudanças na estrutura
ocupacional e estaria associada a mudanças tecnológicas; a última, por fim, seria uma
parte friccional, relativa à troca de trabalhadores em busca de melhores matches.
Utilizando os registros administrativos da RAIS (Relação Anual de Informações
Sociais, do MTE), o autor verificou que para o Brasil a parcela referente ao “matching”
é a mais relevante.
Menezes Filho (2004), também utilizando dados da RAIS, calculou as mudanças
de salário decorrentes de mudanças de emprego, ou seja, os custos de desligamento do
emprego e tentou relacionar tais custos a hipóteses de capital humano específico da
firma e de perda de bons empregos. O autor focou nos trabalhadores que moravam na
Região Metropolitana de São Paulo, homens e jovens de 24 a 39 anos de idade.
23
Corroborando a elevada rotatividade no mercado de trabalho brasileiro, o autor
conclui que, entre 1992 e 1993, metade dos empregados permaneceram trabalhando na
mesma firma, 30% mudaram para outra empresa e os 20% restantes não se encontravam
na base (estavam desocupados ou trabalhando no informal). Ele sugeriu a existência de
segmentação do mercado segundo educação e tempo de emprego. Isto porque os mais
escolarizados e os trabalhadores com elevado tempo de emprego tendem a se manter
mais no mercado formal.
Gráfico 1 - Probabilidade de permanecer empregado no setor formal, segundo escolaridade e tempo de emprego
Fonte: Menezes Filho (2004), p. 21 e p. 22.
Em termos de custo de desligamento, foram comparadas as trajetórias salariais
entre trabalhadores que permaneceram na mesma empresa entre 1991 e 1998 e aqueles
que foram desligados em 1993, ano de demissões em massa. Enquanto no grupo de
controle (que não mudaram de firma) os salários aumentaram, em média, 500 reais, para
os empregadores desligados os salários caíram 300 reais.
Na tentativa de identificar os principais prejudicados e seguindo a lógica da
segmentação de mercado, o autor analisou a importância do tempo emprego e da
educação no custos de desligamento. Os empregados com maior escolaridade e tempo
de emprego apresentaram maiores perdas salariais e maiores dificuldades de
recuperação salarial nos anos seguintes aos desligamento. Estes resultados fortalecem a
hipótese de depreciação do capital específico da firma.
Por outro lado, a hipótese de perda de um “bom emprego” não pôde ser refutada.
Considerando um bom emprego aquele associado a grandes empresas (pois nelas os
salários são maiores), os resultados revelaram que os desligados de bons empregos
perdem mais e se recuperam menos do que aqueles que saíram de maus empregos.
24
Contudo, as grandes firmas apresentam relações de emprego mais estáveis. Para
diferenciar as perdas relativas à depreciação do capital humano específico e àquelas
referentes à saída de um bom emprego foram comparados, dentre os indivíduos
desligados, aqueles readmitidos em empresas maiores e aqueles em empresas menores.
Verificou-se que o grupo realocado em firmas menores foi o mais prejudicado, reflexo
da perda de um bom emprego e do capital específico da firma. Mais significativo,
porém, foi a persistência do custo para aqueles readmitidos em empresas grandes, ou
seja, que recuperaram “bons empregos”, mas não conseguiram retomar o patamar
salarial anterior. Esta, segundo o autor, é a perda do capital específico da firma sem o
efeito de um bom emprego. Assim, o autor conclui que os custos de desligamento estão
associadas a uma combinação de depreciação do capital humano da firma com a perda
de “bons empregos”.
Utilizando dados em painel da RAIS, Orellano (2002) estima a rotatividade do
emprego na Região Metropolitana de São Paulo entre 1986 e 2000. A autora confirma a
hipótese teórica de relação inversa entre rotatividade e desemprego, mas não encontra
efeitos significativos do aumento do custo de demissão e do aumento da escolaridade
sobre a rotatividade. Ela conclui que, apesar de uma queda em termos absolutos da taxa
de rotatividade, não é possível afirmar que ocorreu uma mudança estrutural, visto que o
desemprego aumentou no mesmo período. Ela destaca sinais de que a rotatividade tenha
caído de forma mais intensa em subsetores de maior avanço tecnológico.
Um tema que vem sendo exaustivamente analisado no Brasil é a importância da
educação para o processo de desenvolvimento do país, da redução da desigualdade e,
mais especificamente na literatura sobre mercado de trabalho, seus efeitos sobre
desemprego e salários. Diante disso, Corseuil, Foguel e Santos (2001) buscaram avaliar
a relevância da educação para os jovens (adolescentes) a partir das escolhas de alocação
do tempo entre trabalho, estudos, ambos ou nenhum deles. Utilizando dados do Banco
Interamericano de Desenvolvimento (BID), os autores encontraram que 70% dos jovens
com 13 anos de idade apenas estudam no país, entretanto esta parcela se reduz para 40%
quando o recorte etário muda para 16 anos.
Mais um resultado importante foi a trajetória diferenciada entre homens e
mulheres. Enquanto os primeiros apresentam aumento da proporção de indivíduos que
trabalham e estudam à medida que a idade avança, entre as mulheres, o grupo que ganha
mais representatividade é aquelas que não trabalham nem estudam. Com um modelo
logit multinomial, os autores encontraram forte influência da escolaridade dos pais
25
sobre a decisão dos jovens. Filhos de pais mais educados tendem a se dedicar
exclusivamente aos estudos. Já filhos de pais analfabetos têm mais chance de estarem
apenas trabalhando. Um resultado surpreendente é a pouca influência da renda familiar
sobre a decisão de estudar.
Assumindo a idéia de elevada taxa de retorno da educação no Brasil, Menezes
Filho e Bartalotti (2007) analisam o efeito do desempenho da carreira sobre a escolha
profissional de nível superior. A literatura sobre demanda por educação é semelhante
àquela discutida sobre a decisão de treinamento no emprego, pois ambas tratam do
aumento do estoque de capital humano. Os autores afirmam que a escolha por mais
educação envolve a comparação dos fluxos de renda esperados levando em conta os
custos e o valor presente da renda sem o investimento em educação. Com isso, quanto
maior o ganho associado a incrementos educacionais, maior o incentivo para alcançar
este nível.
Utilizando dados do Censo, da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios
(PNAD) e da Fundação para o Vestibular (Fuvest), os autores encontraram uma relação
positiva entre a demanda profissional (medida pelo número de inscritos no vestibular da
USP) e o salário médio por ocupação. Já a taxa de desemprego registrou uma relação
negativa, como se esperava na hipótese inicial, entretanto, ela não é estatisticamente
significativa. Por fim, foi salientada a relevância de outros fatores subjetivos para a
escolha profissional, como a aptidão e o status social.
A escassez de estudos sobre a rotatividade e trajetórias no mercado de trabalho
brasileiro talvez se deva ao fato da pouca disponibilidade de dados longitudinais no
país. Um dos trabalhos mais recentes que usou este tipo de base, que será a mesma a ser
usada nesta dissertação (Raismigra), buscou analisar o efeito da migração dos
trabalhadores sobre os diferenciais salariais e calcular os diferenciais entre migrantes e
não migrantes do estado de São Paulo (Freguglia, 2007).
Com um painel de oito anos (1995 a 2002), o autor conclui que a
heterogeneidade não observada individual exerce grande influência sobre os diferenciais
salariais. Além disso, ele confirma a perda de capacidade de absorção de imigrantes de
baixa qualificação em São Paulo, que estariam obtendo perdas salariais reais, enquanto
trabalhadores com ensino superior completo registram ganhos reais.
Por tudo isso, a dissertação a ser desenvolvida deve encarar o desafio de ser um
dos primeiros estudos a analisar a rotatividade utilizando dados em painel no país, mais
especificamente, concentrando esforços para avaliar o impacto desta rotatividade sobre
26
os salários dos jovens. Espera-se, com isso, contribuir para o debate sobre o mercado de
trabalho dos jovens brasileiros.
27
2 DADOS E METODOLOGIA
Este capítulo pretende descrever a fonte de dados utilizada, a metodologia a ser
aplicada e ainda apresentar algumas estatísticas descritivas iniciais da base. Entre as
vantagens da base de dados, destaca-se a grande abrangência, podendo ser considerada
um censo do emprego formal do país, enquanto a principal desvantagem é que não
engloba o setor informal. A metodologia escolhida envolve a melhor forma de testar
uma das linhas teóricas descritas no capitulo 1, a partir da disponibilidade de
informação que a base de dados proporciona. A construção de estatísticas descritivas
busca explorar a base e estabelecer algumas tendências que podem ser posteriormente
confirmadas ou negadas com os resultados econométricos do capítulo 3.
2.1 Fontes de Dados A base de dados a ser utilizada é a Raismigração Painel (RAISMIGRA -
PAINEL) do Ministério do Trabalho e Emprego (MTE). Ela é uma base longitudinal
construída a partir da consolidação da Relação Anual de Informações Sociais (RAIS) ao
longo de determinado período. Esta, por sua vez, consiste na consolidação de registros
administrativos de todos os estabelecimentos formais do país, que, anualmente, são
obrigados a responder um questionário sobre seus empregados e enviar ao MTE. Sendo
assim, a RAIS consiste num censo a respeito do emprego formal brasileiro.
Apesar de ser baseada na RAIS, que está organizada por ano de referência da
declaração, a RAISMIGRA acompanha os trabalhadores através de seu PIS4,
possibilitando análise das admissões e desligamentos no setor formal e, por conseguinte,
da mobilidade de emprego. Ela contém informações da RAIS convencional sobre os
estabelecimentos, como setor de atividade, tamanho da empresa (segundo número de
empregados), natureza jurídica etc., bem como dados sobre o perfil dos trabalhadores,
como gênero, idade, escolaridade, remuneração, ocupação e etc. Vale lembrar que há
disponível ainda o “motivo do desligamento”, o que possibilitaria uma análise
considerando saídas voluntárias e involuntárias. Entretanto, este dado é pouco confiável,
pois freqüentemente empregados e firmas entram em acordo de maneira informal. A
4 Programa de Integração Social. Cada trabalhador é obrigado a se cadastrar no programa, recebendo um número de inscrição.
28
informação prestada pelo empregador não contemplaria tal acordo, gerando um erro de
medida na análise.
Há ainda informações que se referem ao vínculo do trabalhador. O tipo de
vínculo, se o trabalhador possuía vínculo ativo em 31/12 do ano de referência, se mudou
de vínculo em relação ao ano anterior, o mês em que ocorreu a admissão, o
desligamento e o tempo de vínculo com a firma. E a variável mais importante, que é a
quantidade de desligamentos no ano, que será a variável associada à rotatividade, assim
como a quantidade acumulada de desligamentos durante todo o período.
Os dados abrangem todo o território brasileiro no período compreendido entre os
anos de 1996 a 2005. Serão selecionados os jovens de 18 a 24 anos de idade que
entraram no mercado formal de trabalho (ou seja, obtiveram seu primeiro emprego
formal) em 1996 na Indústria de Transformação. O resultado da extração a partir destes
recortes iniciais foi de 206.711 jovens. A seguir, foram eliminados aqueles indivíduos
que em dez anos apareceram na base em apenas um ou dois anos (26.987). Como a
maioria das bases oriundas de registros administrativos, há grande quantidade de
resultados errados. Assim, foram eliminados também os indivíduos com idade
inconsistente de acordo com a idade inicial em 1996, aqueles com data de admissão
anterior a 1996, tempo de emprego acima de dez anos e escolaridade muito diferente
(duas categorias de diferença) em anos seguidos (43.972). Finalmente, o número total
de jovens a ser analisado é de 135.752.
2.2 Metodologia Como analisado no capítulo anterior, o efeito da rotatividade sobre os salários é
um tema controverso. Para alguns autores, a mobilidade exerce influência negativa
sobre os ganhos dos trabalhadores, enquanto outras linhas teóricas defendem o oposto,
pois a rotatividade refletiria a tendência de ascensão do jovem no mundo do trabalho5.
5Diferente da RAISMIGRA VÍNCULOS, a qual acompanha cada vínculo existente no ano, disponibilizando, entre outros dados, seu tempo de duração, a RAISMIGRA PAINEL acompanha o trabalhador. Sendo assim, mesmo que um indivíduo tenha sido admitido duas ou mais vezes no mesmo ano, ele possui apenas um resultado para “Data de admissão”, que se refere à primeira admissão. Da mesma forma, se um trabalhador é desligado duas ou mais vezes durante o ano, há apenas um resultado, referente ao último desligamento. Além disso, se o indivíduo termina o ano empregado, isto e, se possui vinculo ativo em 31/12 do ano de referencia, a variável “Data de desligamento” aparece como “missing”. Por tudo isso, a idéia inicial que pretendia analisar separadamente mobilidade voluntária e involuntária se tornou inviável. A metodologia que seria utilizada considera mobilidade aquela do tipo “job-to-job”, o que segundo Perez (2004) poderia ser definida como aquela em que a diferença entre a data da admissão
29
Em particular, a abordagem “mover-stayer” afirma que características
individuais não-observáveis fixas no tempo determinam a propensão à instabilidade e à
baixa produtividade, e assim levariam a seguidas mudanças de emprego e baixos
salários. Com isso, utilizando um modelo econométrico capaz de controlar tais
características, a rotatividade não exerceria qualquer efeito sobre os salários. Pretende-
se testar esta hipótese e, além disso, caso ela seja refutada, calcular a direção da
influência da mobilidade sobre os rendimentos.
O modelo de efeito fixo parece se adequar bem a esta proposta. Ele insere no
modelo um termo que capta todas as características não observáveis do trabalhador que
não mudam com o tempo, a heterogeneidade individual. Uma hipótese necessária do
modelo de efeito fixo é a exogeneidade estrita. Ela implica que o termo de erro tem
média condicional zero em relação aos valores dos regressores do passado, do presente
e do futuro. Ou seja, as variáveis explicativas são não correlacionadas com o termo de
erro em cada período do tempo (E(Xis`εit) = 0, s, t = 1, 2, ..., T ) que, segundo
Wooldridge (2002) é uma hipótese mais forte do que considerar que elas sejam não
correlacionadas com o tempo de erro contemporâneo (E(Xit`εit) = 0, t = 1, 2, ..., T ).
Porém, a desvantagem deste modelo é que não é possível inserir variáveis
explicativas que não mudam no tempo. Isto porque se torna impossível distinguir os
efeitos de variáveis não observáveis fixas no tempo sobre as variáveis observáveis fixas
no tempo (já que estas obviamente não mudam), como gênero, ou raça. O estimador de
efeito fixo é calculado a partir dos desvios da média tanto da variável dependente como
das independentes e sobre estes dados transformados aplica-se os mínimos quadrados
ordinários.
Sendo assim o modelo é:
Ln wit = α + ci + βXit + γZit + δt + εit
O subscrito i identifica cada trabalhador e o t cada ano. A variável dependente
Ln wit é o logaritmo natural da renda, sendo a renda o salário nominal no mês de
dezembro do ano; α é o termo constante; ci é a heterogeneidade individual não
observável; βXit representa as variáveis de controle: tempo de emprego, quantidade de
admissões no ano, idade, escolaridade, tamanho do estabelecimento, setor de atividade,
ocupação e unidade da federação; γZit é a variável de interesse, que representa a
no novo vínculo e do desligamento do vinculo anterior e menor ou igual a 30 dias. Não e possível realizar este cálculo através da base disponível.
30
rotatividade é a quantidade acumulada de desligamentos enquanto δt são as dummies de
ano. Por fim, εit é o termo de erro aleatório.
2.3 Estatísticas Descritivas 2.3.1 Perfil dos trabalhadores
O perfil dos trabalhadores da base no início e no final do período de análise
(1996 e 2005) pode ser visualizado na Tabela 2. Tabela 2 - Perfil dos trabalhadores em 1996 e 2005 1996 2005 96-05 Indivíduos % Indivíduos % Var. Gênero Homens 93.036 69% 68.509 72% 5% Mulheres 42.716 31% 26.775 28% -11% Idade em 1996 18 21.887 16% 15.868 17% 3% 19 29.701 22% 21.522 23% 3% 20 24.608 18% 17.336 18% 0% 21 19.051 14% 13.147 14% -2% 22 15.834 12% 10.797 11% -3% 23 13.070 10% 8.796 9% -4% 24 11.601 9% 7.818 8% -4% Escolaridade Abaixo de 4a série 19.766 15% 6.096 6% -56%
4a série completa 56.250 42% 21.908 23% -45%
8a série completa 39.882 30% 28.532 30% 1%
2o grau completo 17.750 13% 34.216 36% 173%
Ensino superior completo 1.229 1% 4.532 5% 422% Subsetor da Indústria Alimentos e Bebidas 39.249 29% 10.998 12% -60% Borracha, Fumo e Couro 5.860 4% 2.197 2% -47% Energia elétrica e Comunicações 5.283 4% 1.946 2% -48% Indústria de Calçados 7.282 5% 2.946 3% -42% Indústria Mecânica 3.667 3% 1.997 2% -22% Indústria de Metal 9.562 7% 4.256 4% -37% Indústria Química 10.741 8% 4.454 5% -41% Indústria Têxtil 22.368 16% 7.378 8% -53% Madeira e Mobiliário 13.119 10% 3.960 4% -57% Material de Transporte 3.367 2% 2.556 3% 8% Minerais não Metálicos 7.920 6% 2.754 3% -50% Papel e Gráfica 7.334 5% 2.474 3% -52% Subsetores de fora da Indústria
Administração Pública - - 3.576 4% -
Administração Técnica Profissional - - 8.280 9% - Agricultura - - 4.299 5% - Alojamentos e Comunicações - - 5.042 5% - Comércio Atacadista - - 3.057 3% - Comércio Varejista - - 11.780 12% - Construção Civil - - 3.546 4% - Ensino - - 929 1% - Extrativa Mineral - - 390 0% - Instituições Financeiras - - 627 1% - Médico, Odontologista e Veterinário - - 1.382 1% - Serviço de Utilidade Pública - - 547 1% -
31
Transporte e Comunicação - - 3.913 4% - Tamanho da Firma Até 19 empregados 33.543 25% 25.729 27% 9% 20-99 empregados 32.900 24% 22.733 24% -2% 100-499 empregados 35.310 26% 22.092 23% -11%
Acima de 499 empregados 33.999 25% 24.730 26% 4%
1996 2005 96-05 Indivíduos % Indivíduos % Var. Ocupação Legislat./Execut./Judic./Func.
Púb./Diretores 213 0 % 1916 2% 1182%
Científica/Técnica/Artística 3.020 2% 9.630 10% 354% Administrativa 12.400 9% 11.456 12% 32% Comércio/Serviços 13.595 10% 16.250 17% 70% Trabalhadores Agrop., Florestais e
Pesca 8.661 6% 6.714 7% 10%
Prod. Ind., Op. de máq., Cond. veículos 97.681 72% 48.925 51% -29% Rendimento* Rendimento Médio 613 1063 73% Valor dos Quartis 1 320 500 56% 2 484 727 50% 3 708 1159 64% *Rendimento apenas daqueles que estavam empregados em Dezembro do ano de referência, 103.341 e 73.928 em 1996 e 2005, respectivamente.
Em 1996, observa-se a predominância dos homens (69%), com 19 anos de idade
e quarta série primária completa. Já em 2005 há um pequeno aumento da participação
dos homens e dos mais jovens, enquanto a escolaridade mais freqüente entre os
trabalhadores passa a ser o segundo grau completo. A maior parcela trabalhava em 1996
no subsetor industrial de “Alimentos e Bebidas” (29%), que manteve a liderança entre
os subsetores industriais, entretanto metade dos trabalhadores não estava mais vinculada
ao setor industrial, destacando-se a migração especialmente rumo ao Comércio
Varejista. A proporção de empregados por porte do estabelecimento segundo número de
empregados é bem distribuída nos dois anos registrados, com um ligeiro ganho de
participação das microempresas e das empresas de grande porte. Em termos de
ocupação, destaca-se a redução da representatividade da categoria “Produção Industrial,
Operadores de máquinas e Condutores de Veículos”, de 72% para 51% entre 1996 e
2005. Mudança que está associada à perda relativa da indústria. O salário médio em
1996 era de 613 reais e atingiu 1063 reais em 2005, registrando um aumento e 73% em
termos reais (em valores de Setembro de 2008).
2.3.2 Mobilidade Houve um aumento da escolaridade dos trabalhadores ao longo dos dez anos de
análise. O Gráfico 2 apresenta a evolução da participação dos empregados segundo grau
de instrução entre 1996 e 2005. Ele revela uma perda de participação das categorias
32
com menos anos de estudo, como a 4a série incompleta e completa (queda de 15% para
6% e de 42% para 23%, respectivamente) e aumento dos grupos mais escolarizados,
como aquele com o 2o grau completo e nível superior completo (13% para 36% e 1%
para 5%).
Gráfico 2 - Evolução da participação dos trabalhadores segundo grau de instrução - 1996 a 2005
05
1015202530354045
1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
%
Abaixo de 4 séire 4 série completa 8 série completa2 grau completo Ensino superior completo
A migração para outros setores pode ser vista no Gráfico 3. Verifica-se que
apesar da predominância da Indústria como setor mais representativo, com metade dos
trabalhadores ainda vinculados a este setor, ela vem perdendo espaço para os demais.
Neste sentido, os setores de Serviços e Comércio foram aqueles que mais absorveram
trabalhadores, atingindo em 2005 cerca 21% e 15% do total de empregos,
respectivamente.
Gráfico 3 - Evolução da participação dos trabalhadores segundo setor de atividade - 1996 a 2005
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
Extrativa Mineral Indústria de Transformação Serviço de Utilidade Pública
Construção Civil Comércio Serviços
Administração Pública Agricultura
33
Em termos de tamanho da firma, aquelas de médio porte (100 a 499
empregados) perderam espaço, enquanto as pequenas apresentaram certa estabilidade.
As grandes empresas são as mais voláteis, perdendo participação nos primeiros anos de
análise, mas em seguida se recuperaram e terminaram 2005 como a segunda categoria
que mais empregava. Apesar das microempresas serem aquelas que mais empregam no
fim do período, percebe-se que nos últimos dois anos elas vêm apresentando perda de
participação, em especial para as grandes. Gráfico 4 - Evolução da participação dos trabalhadores segundo tamanho do estabelecimento
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
%
Até 19 empregados 20-99 empregados 100-499 empregados acima de 499 empregados
Em relação à mobilidade ocupacional o que mais se destaca é a elevada
migração da categoria ocupacional “Produção Industrial, Operador de Máquina e
Condutor de Veículos”, que em 1996 representava 72% das ocupações, passando para
apenas 51% em 2005. Todas as demais categorias ocupacionais apresentaram aumento
de participação no período de análise, entre elas “Comércio e Serviços” (10% para 17%)
e “Científica/Técnica/Artística” (2% para 10%). Gráfico 5 - Evolução da participação de trabalhadores segundo categoria ocupacional
0
10
20
30
40
50
60
70
80
1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
%
Legisl./Exec./Jud./Func. Púb./Diretores Científ ica/Técnica/ArtísticaAdministrativa Coméricio/ServiçosTrab. Agrop., Flor. e Pesca Prod. Ind., Op. máq., Cond. Veíc.
34
O tempo de emprego médio em 2005 é de 35 meses ou aproximadamente três
anos. O Gráfico 6 mostra o tempo de emprego por gênero ao longo do tempo e revela
que em todos os anos, o tempo de emprego feminino supera o masculino.
Gráfico 6 - Evolução do tempo médio de emprego por gênero
0
5
10
15
20
25
30
35
40
1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
Mes
es Mulheres
Homens
Como era de se esperar, a categoria de grau de instrução mais elevada apresenta
maior tempo de emprego médio, enquanto os grupos intermediários têm desempenhos
semelhantes. Porém, o que mais se destaca é o tempo de emprego médio da classe
menos escolarizada, a 4ª série incompleta, encontra-se num patamar muito inferior às
demais categorias educacionais. As diferenças da média de tempo no emprego por grau
de escolaridade aumentam ao longo do tempo, em especial a categoria mais baixa e a
mais alta (4a série incompleta e superior completo). Gráfico 7 - Evolução do tempo médio de emprego por escolaridade
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
Mes
es
< 4 série 4 Compl. 8 Compl. 2 grau Compl. Sup. Compl.
35
A Tabela 3 mostra a média do tempo de emprego anual por setor de atividade. É
importante ressaltar a liderança da Indústria de Transformação e da Administração
Pública neste aspecto. Confirmando a natureza mais instável, Construção Civil e a
Agricultura são os setores que apresentam menor média de tempo de emprego entre
seus trabalhadores.
Tabela 3 - Tempo de emprego médio por setor de atividade Ext. Min. Ind. Transf. SUP Cons. Civil Comércio Serviços Adm. Pub. Agric. Média 1996 - 5.3 - - - - - - 5.3 1997 10.1 14.0 6.1 5.0 7.1 5.8 7.2 6.1 12.8 1998 13.4 22.0 9.6 6.4 10.7 8.8 11.8 8.0 18.6 1999 16.0 27.6 15.0 8.3 13.9 11.4 16.5 9.7 22.3 2000 19.3 31.3 18.5 9.2 16.6 13.6 21.7 11.1 24.7 2001 23.6 34.5 21.5 10.3 18.6 16.1 24.0 12.7 26.8 2002 26.7 37.4 23.7 10.9 20.4 18.2 27.1 13.9 28.8 2003 29.5 40.5 26.8 12.4 22.4 20.6 31.9 15.1 31.3 2004 31.0 42.5 31.5 13.2 23.6 22.4 36.6 16.6 33.0 2005 35.0 45.5 33.4 14.7 25.2 24.6 39.0 17.9 35.1
97-05 245% 224% 448% 191% 253% 323% 441% 193% 174%
A relação entre o tamanho do estabelecimento e o tempo de emprego fica clara
no Gráfico 8: quanto maior o tamanho da firma, maior a média do tempo de emprego
entre seus trabalhadores, o que parece confirmar a idéia de maior estabilidade entre
aqueles indivíduos com vínculo ativo nas grandes empresas. Padrão semelhante ao de
escolaridade, ao longo do tempo as diferenças das médias do tempo no emprego se
distanciam, o que parece demonstrar que se o jovem deseja um emprego estável deve
que ter alta escolaridade e trabalhar em grandes empresas.
Gráfico 8 - Tempo de emprego médio por tamanho do estabelecimento
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
Mes
es
Micro
Pequeno
Medio
Grande
36
O resultado em termos de ocupação é semelhante. As categorias intermediárias
apresentam médias de tempo de emprego próximas entre si, enquanto a categoria
“Científica, Técnica e Artística” tem a maior média de emprego. Já “Comércio e
Serviços” e “Agricultura” são as duas categorias ocupacionais que possuem as menores
médias, com patamares muito abaixo dos demais grupos.
Gráfico 9 - Tempo de emprego médio por ocupação
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
Mes
es
Legislativa
Cientif ica
Administrativa
Com./Serv.
Agrop.
Prod. Ind.
2.3.3 Desligamento A partir da análise de nossa base, a rotatividade está bastante presente no início
da vida profissional dos jovens. A média de desligamentos nos dez anos iniciais de
carreira e de 3,32. Dentre os 135.752 indivíduos, mais da metade deles (61%) foram
desligados pelo menos uma vez durante os dois primeiros anos de carreira. Obviamente,
este número aumenta à medida que se estende o tempo de carreira de análise e assim,
considerando os cinco anos iniciais, esta proporção sobe para 81%. Durante todos os
dez anos de análise, apenas 5% dos indivíduos permaneceram no mesmo emprego, não
sofrendo nenhum desligamento. A Tabela 4 mostra a distribuição do numero de
desligamento ao longo de dois, cinco e dez anos de carreira.
Alguns desses trabalhadores desligados não voltaram no setor formal até o ano
de 2005, desaparecendo de nossa base de dados. O Gráfico 10 mostra tais trabalhadores,
por ano em que apresentaram último vínculo ativo.
37
Tabela 4 - Trabalhadores e desligamentos durante os 2, 5 e 10 anos iniciais de carreira Anos de carreira
Desligamentos 2 anos % 5 anos % 10 anos % 0 52,962 39% 18,715 14% 6,952 5% 1 60,900 45% 49,203 36% 23,591 17% 2 16,668 12% 34,624 26% 30,423 22% 3 3,990 3% 17,539 13% 25,273 19% 4 1,025 1% 8,354 6% 17,494 13% 5 154 0% 3,885 3% 11,377 8% 6 37 0% 1,839 1% 7,251 5% 7 10 0% 850 1% 4,613 3% 8 6 0% 381 0% 2,963 2% 9 - - 175 0% 1,969 1%
10+ - - 187 0% 3,846 3%
Gráfico 10 - Trabalhadores que não retornaram ao setor formal, por ano de registro do último vínculo ativo
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
10000
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004
É interessante conhecer as características dos trabalhadores desligados. O
modelo logit assume que existem variáveis latentes (não observadas) que influenciam o
desligamento do vinculo empregatício (que é observável).
Todos os coeficientes são estatisticamente significativos a 1%, com exceção da
“dummy” “Masculino”, referente ao gênero que não é estatisticamente significativa, o
setor de atividade “Extrativa Mineral” que é significativo a 5% e o ano de 2000 que é
significativo a 10%.
A idade tem efeito negativo, mostrando que os indivíduos mais velhos tendem a
ter menos chance de serem desligados do que os mais jovens. Todos os coeficientes de
escolaridade são negativos, o que indica que os trabalhadores analfabetos são aqueles
com maior probabilidade de serem demitidos. Além disso, verifica-se que o coeficiente
diminui à medida que aumenta o grau de instrução. O padrão do porte da empresa segue
38
o da escolaridade, com todos os coeficientes negativos e decrescentes, revelando que
trabalhadores vinculados às microempresas são os mais instáveis e que a estabilidade
aumenta de acordo com o porte do estabelecimento empregatício. Já em relação ao setor
de atividade, todos os coeficientes são positivos, mostrando que na Indústria os
empregos tendem a ser mais estáveis. Destaca-se o elevado coeficiente da Construção
Civil em comparação com o restante, como era de se esperar. A categoria ocupacional
“Científica” é mais estável, enquanto a “Agropecuária” é a mais instável, sendo seguida
pela “Produção Industrial”. Tabela 5 - Resultado do modelo logit para desligamento no ano
Rotatividade Coef. Std. Err. z P>z [95% Conf. Int.] _cons -0.234 0.026 -9.120 0.000 -0.285 -0.184 Idade -0.005 0.001 -4.440 0.000 -0.007 -0.003
Masculino 0.002 0.005 0.420 0.676 -0.007 0.011 Analfabeto (excluída)
4a série completa -0.226 0.008 -27.290 0.000 -0.242 -0.210
8a série completa -0.292 0.009 -34.090 0.000 -0.309 -0.275
2o grau completo -0.344 0.009 -37.350 0.000 -0.362 -0.326
Superior completo -0.352 0.018 -20.020 0.000 -0.386 -0.317 Micro (excluída)
Pequeno -0.121 0.006 -20.670 0.000 -0.133 -0.110 Médio -0.126 0.006 -21.290 0.000 -0.138 -0.115
Grande -0.374 0.006 -58.090 0.000 -0.387 -0.362 INDÚSTRIA (excluída)
EXT MINERAL 0.100 0.042 2.360 0.018 0.017 0.183 SER UTIL 0.221 0.038 5.810 0.000 0.146 0.295
CONSTR CI 1.246 0.013 96.980 0.000 1.221 1.271 COMERC 0.468 0.008 60.890 0.000 0.453 0.483 SERVIÇO 0.728 0.007 106.590 0.000 0.714 0.741 ADM PUB 0.112 0.020 5.650 0.000 0.074 0.151
AGRICULTU 0.443 0.014 31.200 0.000 0.416 0.471 Prod. Ind. (excluída) Cientifica -0.279 0.011 -24.870 0.000 -0.301 -0.257
Administrativa -0.222 0.007 -30.070 0.000 -0.236 -0.207 Com./Serv. -0.098 0.007 -14.640 0.000 -0.111 -0.085
Agrop. 1.114 0.012 96.440 0.000 1.092 1.137 Legislativa -0.186 0.024 -7.720 0.000 -0.233 -0.139
1996 (excluída) 1997 0.351 0.008 41.410 0.000 0.334 0.368 1998 0.219 0.009 24.050 0.000 0.201 0.236 1999 0.060 0.010 6.150 0.000 0.041 0.079 2000 0.020 0.010 1.960 0.050 0.000 0.040 2001 0.036 0.011 3.290 0.001 0.015 0.057 2002 -0.052 0.012 -4.470 0.000 -0.075 -0.029 2003 -0.101 0.012 -8.100 0.000 -0.125 -0.076 2004 -0.155 0.013 -11.720 0.000 -0.181 -0.129 2005 -0.117 0.014 -8.360 0.000 -0.144 -0.090
39
2.3.4 Rendimento A renda média real aumentou consideravelmente durante o período. Em 1996 os
trabalhadores recebiam em média 614 reais, valor que aumentou para 1063 em 2005,
um crescimento de 73%. O Gráfico 11 apresenta a evolução do salário real. Gráfico 11 - Evolução do salário real dos trabalhadores
0
200
400
600
800
1000
1200
1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
Em valores de Setembro de 2008
A mobilidade em termos de renda pode ser vista na Tabela 6. Ela mostra a
matriz de transição dos quintis da distribuição entre 1996 e 2005. A diagonal principal
representa a imobilidade, ou seja, a proporção de pessoas que não mudaram de quintil.
A parte superior a diagonal revela a mobilidade ascendente, os indivíduos que
melhoraram sua posição em termos de quintil de renda. Já os trabalhadores que
pioraram sua posição em termos de renda de 2005 em relação à renda de 1996 estão
localizados na parte inferior a diagonal principal.
É possível identificar que a maior persistência ocorre nos extremos da
distribuição. Tanto o primeiro quanto o último quintil são aqueles que têm maior grau
de imobilidade: 39% dos indivíduos que estavam no primeiro quintil da renda em 2005
encontravam-se no mesmo quintil em 1996, assim como 51% dos trabalhadores que
estavam no quinto quintil em 2005 permaneceram neste mais rico em 1996.
Tabela 6 - Matriz de transição da renda, por quintil da distribuição 2005
1996 1 2 3 4 5 Total 1 39.6 24.8 17.2 11.8 6.7 17.9 2 31.6 28.2 19.2 14.3 6.8 18.1 3 16.7 25.3 24.2 21.0 12.9 19.6 4 9.2 14.8 25.0 29.4 21.6 21.1 5 4.7 7.0 13.0 22.9 52.3 23.3
Total 19.2 19.2 19.6 20.4 21.7 100.0
40
A variação da renda pode ser vista na Tabela 7. Observa-se o ganho salarial não
apenas para aqueles que sofreram ascensão na posição dos quintis, mas também para
aqueles que permaneceram no mesmo quintil da distribuição. Até mesmo alguns
trabalhadores que caíram de posição conseguiram aumentar sua renda, resultado talvez
associado à tendência de aumento expressivo da renda média no período. Tabela 7 – Variação da renda segundo posição no quintil 2005
1996 1 2 3 4 5 1996
1 116 303 499 821 2041 439 2 19 185 373 688 1675 341 3 -142 62 241 550 1554 366 4 -369 -95 81 387 1436 396 5 -964 -494 -284 -13 1526 678
2005 -68 78 181 399 1547 454
A evolução da renda por gênero mostra trajetórias quase paralelas dos salários
médios femininos e masculinos e, como era de se esperar, estes últimos são superiores
em todos os anos. Além disso, a renda média dos homens também cresceu mais
acentuadamente do que a das mulheres (77% contra 59%). Gráfico 12 - Evolução do salário médio por gênero
0
200
400
600
800
1000
1200
1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
Feminino Masculino
As Tabelas 8 e 9 apresentam a variação da renda para homens e mulheres entre
1996 e 2005. Nota-se que os grupos femininos e masculinos que perderam renda em
termos reais são os mesmos em termos de tipo de trajetória no período. Ressalta-se que
a distribuição de renda das mulheres parece ser mais desigual do que a dos homens. Em
2005, a renda média dos primeiros dois quintis das mulheres é menor do que a média
41
masculina, enquanto as médias dos três quintis mais ricos são superiores às registradas
pelos homens, o que leva a crer que há maior dispersão entre os salários femininos.
Tabela 8 - Variação salarial dos homens 2005
1996 1 2 3 4 5 Total 1 117 308 498 820 2014 478 2 17 187 375 689 1651 379 3 -147 66 244 553 1516 408 4 -369 -94 83 393 1439 450 5 -988 -511 -291 -8 1506 713
Total -80 79 188 403 1529 501
Tabela 9 - Variação salarial das mulheres 2005
1996 1 2 3 4 5 Total 1 114 291 503 826 2154 355 2 23 179 368 684 1772 260 3 -134 56 233 538 1713 267 4 -370 -97 77 366 1424 256 5 -907 -450 -267 -29 1615 554
Total -50 77 162 384 1627 332
A variação da renda segundo grau de instrução revela que, em geral, os ganhos
são maiores à medida que aumenta a escolaridade. A exceção se dá com o grupo que em
1996 tinha a 4ª série primária incompleta, pois destes, quem passou em 2005 para a 4ª
série completa ganhou mais do que aqueles que passaram para a 8ª completa.
Obviamente, não é possível regredir de escolaridade, porém, as linhas abaixo da
diagonal principal não apresentam valor igual à zero, provavelmente, devido à
declaração incorreta no preenchimento pelo empregador ou ainda por erro por parte do
trabalhador, que no intuito de melhorar suas condições de contratação pode se sentir
pressionado a elevar seu nível educacional.
Tabela 10- Variação da renda segundo grau de instrução
Escolaridade 2005 Escolaridade 1996 < 4 série 4 Compl. 8 Compl. 2 grau Compl. Sup. Compl. Média1996
< 4 série 208 242 224 335 1393 433 4 Compl. 160 236 247 408 1251 523 8 Compl. 245 219 311 466 1479 590
2 grau Compl. 233 209 298 662 1866 929 Sup. Compl. 82 245 930 968 3107 2751 Média 2005 609 725 808 1175 3430 -
42
Em geral, a migração para a Extrativa Mineral é a mais bem-sucedida em termos
de renda, visto que este setor de atividade em 2005 alcançou a maior média em termos
salariais em comparação com os demais setores. Comparando com Serviços, que como
visto anteriormente, foi o setor que mais atraiu ex-trabalhadores da Indústria, nota-se
que no geral, aqueles que permaneceram na Indústria alcançaram maiores ganhos
monetários. Apenas para aqueles que em 1996 trabalhavam na Indústria Têxtil,
Indústria de Calçados e Borracha, Fumo e Couro, a migração rumo ao setor de Serviços
foi acompanhada por um aumento dos salários. O Comércio foi o segundo setor mais
atrativo para os ex-trabalhadores industriais, entretanto os ganhos salariais para aqueles
que migraram para este setor foram inferiores aos ganhos daqueles que permaneceram
na Indústria.
Tabela 2 - Variação salarial segundo migração setorial
Setor 2005 Subsetor 1996 Ext.Min. Ind. SUP Cons.Civil Com. Serv. Adm.Pub. Agric. 1996
Alimentos e Bebidas 748 383 536 314 258 337 413 217 548 Borracha, Fumo e Couro 1010 516 721 211 223 538 478 135 600
Energia elétrica e Comunicações 1016 776 1827 425 539 624 416 183 853 Indústria de Calçados 300 315 530 238 213 373 348 157 462
Indústria Mecânica 670 999 1716 679 401 771 700 154 912 Indústria de Metal 1981 779 1167 325 327 531 508 222 693 Indústria Química 1186 779 682 326 391 522 479 117 764
Indústria Têxtil 1382 299 984 331 257 340 426 199 483 Madeira e Mobiliário 763 400 473 405 303 392 575 279 441
Material de Transporte 592 934 936 708 304 686 416 134 1019 Minerais não Metálicos 450 391 530 270 271 312 515 202 529
Papel e Gráfica 1107 493 341 422 291 390 778 494 975 Média 2005 1528 1158 1367 856 838 1048 1110 685 -
A Tabela 12 mostra os ganhos salariais de acordo com tamanho do
estabelecimento e revela que, em geral, as empresas de maior porte tenderam a
proporcionar maiores aumentos salariais a seus empregados. Tabela 3 - Variação salarial por tamanho do estabelecimento
Micro Pequeno Médio Grande Média 1996 Micro 280 420 640 747 442 Pequeno 257 365 563 666 550 Médio 158 392 594 680 727 Grande 99 257 493 523 793 Média 2005 729 923 1233 1323 -
Observando a mobilidade ocupacional descrita, foi destacado que a principal
migração ocorreu entre a categoria de “Produção Industrial, Operador de máquina e
43
Condutores de Veículos” em direção à categoria “Comercio e Serviços”. No entanto,
esta mudança trouxe pouco benefício monetário quando comparada às demais, uma vez
que o ganho salarial dos trabalhadores que realizaram esta trajetória foi o segundo mais
baixo do período, à frente apenas daqueles trabalhadores que se dirigiram para a
categoria “Agropecuária” (162 e 131 reais, respectivamente). Para os indivíduos que em
1996 eram “Produtores industriais” e permaneceram no mesmo grupo ocupacional em
2005 o ganho foi de 344 reais.
Tabela 4 - Variação da renda segundo mobilidade ocupacional 2005 1996 Legisl. Cientif. Administ. Com./Serv. Agrop. Prod. Ind. Média 1996 Legisl./Exec./Jud./Func. Púb./Diretores 2813 1897 421 99 . 749 1372 Científica/Técnica/Artística 4508 1897 1134 1631 1317 1201 1796 Administrativa 2131 1250 521 397 156 486 720 Comércio/Serviços 1106 897 312 254 140 333 527 Trab. Agrop., Flor. e Pesca 216 428 326 275 242 323 367 Prod. Ind., Op. máq, Cond. Veíc. 829 812 350 162 131 344 584 Média 2005 2739 2019 1042 742 607 936 -
44
3 RESULTADOS Primeiramente, apresenta-se o resultado do efeito da rotatividade sobre os
salários através de um modelo mais simples, via OLS, a fim de gerar alguma intuição
sobre esta relação, mesmo sabendo que este método possui restrições e deve ser visto
com cautela. Tabela 54- Modelo OLS simples - Variável dependente - Ln salário
ln_salário Coef. Std. Err. t P>t [95% Conf. Interval] _cons 5.887 0.001 5591.990 0.000 5.885 5.889
deslig_acum 0.084 0.000 203.220 0.000 0.083 0.085
Observa-se que a variável é estatisticamente significativa e postiva, revelando
que a rotatividade está associada à renda dos jovens ao longo dos dez primeiros anos de
sua carreira profissional no mercado de trabalho formal. Entretanto, este método é muito
simples, pois não insere nenhuma outra variável explicativa e não considera a vantagem
de se ter uma base de dados em painel. A inclusão de variáveis de controle, cujos os
efeitos anteriormente encontravam-se no termo de erro, melhoram as estimativas e
resolvem o problema de causalidade. A análise a partir de um painel de dados, por sua
vez, pode ser uma estratégia para contornar o problema de endogeneidade.
Assim, foram incorporados ao modelo OLS algumas variáveis de controle.
Porém, os resultados se referem à variação entre os indivíduos e assim incorre no
problema das variáveis omitidas, que gera estimativas viesadas. Tais variáveis são
necessariamente componentes do erro aleatório, podendo apresentar correlação com as
variáveis explicativas e com isso causar vieses. Para contornar o problema, deve-se
considerar a heterogeneidade individual, calculando assim as variações “intra”
indivíduos, ou seja, do mesmo trabalhador ao longo do tempo. Dois modelos que
permitem este cálculo foram escolhidos os modelos de efeito fixo e de efeito aleatório.
A tabela 15 apresenta os resultados para os três modelos. A partir do primeiro
modelo (OLS) foi realizado o teste de Breusch-Pagan, em que se rejeitoua a hipótese de
homocedasticidade. Com os dois modelos seguintes, foi calculado o teste de Haussman,
que verifica a hipótese da diferença entre os estimadores de efeitos aleatórios e de
efeitos fixos ser pouco significativa. O teste foi rejeitado e revela que o modelo de
efeitos fixos é o mais indicado.
45
Tabela 15 - Resultados dos modelos OLS, Efeitos aleatórios e Efeitos fixos - Variável dependente - Ln salário OLS Efeito Aleatório Efeito Fixo
ln_salário Coef. Er. Padrão Coef. Er. Padrão Coef. Er. Padrão_cons 4.654*** 0.007 4.836*** 0.013 5.440*** 0.182
deslig_acum 0.045*** 0.000 0.029*** 0.000 0.025*** 0.001 qtadm -0.046*** 0.001 -0.041*** 0.001 -0.040*** 0.001
tempempr 0.005*** 0.000 0.003*** 0.000 0.002*** 0.000 idade 0.012*** 0.000 0.013*** 0.001 -0.002 0.009
Masculino 0.238*** 0.001 0.183*** 0.003 (excluída) 4a série incompleta (excluída) 4a série completa 0.159*** 0.003 0.084*** 0.002 0.012*** 0.003 8a série completa 0.271*** 0.003 0.136*** 0.003 0.012*** 0.003 2o grau completo 0.524*** 0.003 0.269*** 0.003 0.061*** 0.003
Superior completo 1.360*** 0.005 0.713*** 0.005 0.300*** 0.006 Micro (excluída)
Pequeno 0.127*** 0.002 0.099*** 0.002 0.088*** 0.002 Medio 0.306*** 0.002 0.217*** 0.002 0.182*** 0.002
Grande 0.367*** 0.002 0.279*** 0.002 0.240*** 0.002 INDUSTRIA (excluída)
EXT MINERAL 0.118*** 0.012 0.124*** 0.011 0.128*** 0.011 SER UTIL 0.118*** 0.010 0.097*** 0.010 0.094*** 0.010
CONSTR CI -0.01** 0.004 0.007** 0.004 0.020*** 0.004 COMERC -0.019*** 0.002 -0.001 0.002 0.007*** 0.002 SERVIÇO -0.034*** 0.002 -0.035*** 0.002 -0.034*** 0.002 ADM PUB -0.401*** 0.005 -0.187*** 0.005 -0.112*** 0.005
AGRICULTU 0.068*** 0.004 0.017*** 0.004 -0.001 0.004 Prod. Ind. (excluída) Cientifica 0.356*** 0.003 0.156*** 0.003 0.064*** 0.003
Administrativa 0.036*** 0.002 0.011*** 0.002 -0.032*** 0.002 Com./Serv. -0.056*** 0.002 -0.043*** 0.002 -0.047*** 0.002
Agrop. -0.294*** 0.004 -0.204*** 0.004 -0.109*** 0.004 Legislativa 0.447*** 0.006 0.236*** 0.005 0.158*** 0.005
1996 (excluída) 1997 0.088*** 0.003 0.102*** 0.002 0.125*** 0.009 1998 0.110*** 0.003 0.139*** 0.002 0.186*** 0.018 1999 0.136*** 0.003 0.182*** 0.003 0.253*** 0.027 2000 0.198*** 0.003 0.261*** 0.003 0.357*** 0.036 2001 0.269*** 0.003 0.348*** 0.004 0.467*** 0.045 2002 0.330*** 0.004 0.429*** 0.004 0.573*** 0.054 2003 0.416*** 0.004 0.544*** 0.005 0.716*** 0.062 2004 0.472*** 0.004 0.617*** 0.006 0.813*** 0.071 2005 0.516*** 0.004 0.679*** 0.006 0.900*** 0.080
R2 0.4884 0.4539 0.3665 within 0.5305 0.538 between 0.4343 0.3128 Hausman 37658.5 chi2(30) 0.000 Breusch-Pagan 40488.92 chi2(33) 0.000 ***Significativo a 1% **Significativo a 5% *Significativo a 10%.
46
Os resultados da tabela 15 mostram em todos os modelos, o coeficiente referente
ao desligamento é estatisticamente significativo ao nível de 1% e é positivo, sendo que
ele possui o maior valor via OLS (0,045) enquanto ele é muito semelhante nos modelos
de efeitos aleatórios e fixos (0,029 e 0,025, respectivamente). Diante disso, e como visto
no capítulo anterior, a média de desligamentos é de 3 por indivíduo ao longo dos dez
anos, parece que a rotatividade no início da carreira dos jovens está associada a um
efeito positivo sobre os salários, refletindo ascensão profissional
No modelo de OLS, todas as variáveis são significativas estatisticamente a 1%,
com exceção da dummy referente à Construção Civil, que é significativa a 5%. O
modelo de efeitos aleatórios segue um padrão semelhante, porém a dummy do setor de
Comércio não é estatisticamente significativa. Já no modelo de efeitos fixos, a variável
de idade perde significância estatística, bem como a dummy do setor Agricultura. Além
disso, os coeficientes do modelo de efeito fixo tendem a ser menores do que os
calculados no modelo OLS. Talvez isso deva ao fato de que haja um viés no modelo
OLS causado pela heterogeneidade não observada. Sendo assim, os resultados do
modelo OLS estão superestimados pois incluem os efeitos das características
individuais não observáveis. A tendência em relação ao modelo de efeitos aleatórios é
menos clara.
Em oposição, o sinal da quantidade de admissões no ano é negativo. Isso talvez
seja reflexo de que muitas admissões num curto período de tempo (um ano) sejam
encaradas de forma negativa, gerando salários pagos em readmissões inferiores aos
salário dos empregos anteriores.
O tempo de emprego também é positivo em todos os modelos, indicando que
trabalhadores com mais experiência no emprego tendem a ter salários maiores, porém
seu efeito é baixo (0,004, 0,003 e 0,002) nos modelos OLS, de efeitos aleatórios e de
efeitos fixos, respectivamente.
É interessante observar a relação entre estas variáveis. Por exemplo, se um
indivíduo é admitido pela primeira vez mas posteriormente troca de emprego,
terminando o segundo ano de carreira com uma admissão no ano e um desligamento
acumulado e com seis meses de experiência no emprego corrente, tais mudanças afetam
em média negativamente os salários (-0,002). Porém, se um trabalhador efetua esta
troca de emprego anteriormente, terminando o segundo ano de carreira com um
desligamento acumulado, mas sem admissões e com doze meses de experiência, o efeito
sobre os salários é em média positivo (0,032).
47
Analisando os dez anos iniciais de carreira, aqueles indivíduos que não sofreram
nenhum desligamento durante o período e acumularam uma experiência de 110 meses
no vínculo sofrem um efeito em média positivo sobre os salários (0,234). Um
trabalhador que tenha sofrido seis desligamentos durante este período, mas que nos
últimos anos se manteve estável no mesmo emprego por um período de 40 meses
também têm um efeito positivo e ainda maior (0,235). Se um jovem sofreu 3
desligamentos ao longo do período de análise e foi readmitido no último ano,
acumulando no emprego corrente 3 meses de experiência, o efeito sobre seu salário é
positivo, porém muito menor (0,041), talvez devido ao fato de ainda estar pouco tempo
no emprego.
Como visto anteriormente, a idade não é significativa estatisticamente no
modelo de efeitos fixos. Entretanto, nos demais, ela é e ainda possui sinal positivo,
mostrando que aqueles indivíduos mais velhos tendem a ter maiores ganhos salariais.
Gênero é uma variável que não muda com o tempo, ela é excluída no modelo de
efeitos fixos. Nos outros ela pode ser estimada e seu sinal positivo revela que os homens
tendem a ter ganhos salariais ao longo de sua carreira profissional no mercado de
trabalho formal superiores às mulheres.
Em termos de grau de instrução, o modelo de efeitos aleatórios é bastante
semelhante ao OLS. Em ambos, os coeficientes crescem à medida que aumenta a
escolaridade. Porém, curiosamente, no modelo de efeitos fixos as categorias de 4ª série
completa e 8ª série completa apresentam o mesmo coeficiente (0,012). Isto mostra que
quando comparado ao grupo dos indivíduos com 4 série incompleta, o aumento de
escolaridade para a 4ª série completa ou 8 série completa parece ter o mesmo efeito
sobre os salários. Destaca-se ainda que o efeito de ter concluído o segundo grau (0,061)
e o ensino superior (0,300) são muito menores do que nos dois modelos anteriores
(0,524 e 1,360 com OLS e 0,269 e 0,713 com efeitos aleatórios). Isto ratifica que as
estimativas dos dois primeiros modelos estão superestimadas, pois incorporam as
características individuais não observáveis fixas no tempo. Na medida em que se trata
de comparar os mesmos indivíduos que mudaram de escolaridade ao longo do tempo, o
modelo de efeito fixo compara indivíduos analfabetos e com segundo grau completo,
descontando características como habilidade, ambição, etc.
Os três modelos mostram que os salários tendem a ser mais elevados quando as
empresas são maiores. Mais uma vez, os coeficientes do modelo de efeito fixo são
inferiores aos demais, contudo a tendência é a mesma. Para aqueles empregados que se
48
dirigiram para as empresas de grande porte, o salário aumentou em 24% em comparação
àqueles que foram para microempresas.
Em termos de setor de atividade, os três modelos são consistentes apontando que
os trabalhadores que mais se beneficiaram em termos salariais foram aqueles que
migraram para a Extrativa Mineral. Os migrantes que se dirigiram para Serviços de
Utilidade Pública também ganharam em termos reais, enquanto as migrações para a
Administração Pública, a Agricultura o setor de Serviços geraram perdas salariais nos
três modelos. Segundo o modelo de efeitos fixos, os indivíduos que passaram a
trabalhar na Construção Civil aumentaram seus ganhos em 2% em comparação àqueles
que permaneceram na Indústria, porém, no modelo de efeitos aleatórios este coeficiente
não foi estatisticamente significativo. Há uma controvérsia em relação ao Comércio.
Para os modelos OLS e de efeitos aleatórios (e não significativo estatisticamente) seu
coeficiente é negativo, enquanto no modelo de efeitos fixos ele é positivo.
Tratando-se de mobilidade ocupacional, verifica-se que aqueles que passaram
para as categorias “ Científica” e “Legislativa” observaram aumento de rendimento em
relação aqueles que não mudaram, segundo os três modelos. Aqueles que migraram para
“Agropecuária” e “Comércio/Serviços” obtiveram perdas. Mais uma vez há troca de
sinal de uma categoria. Nos modelos OLS e de efeitos aleatórios, os indivíduos que
migraram para a ocupação “Administrativa” sofreram ganhos salariais. Já no modelo de
efeitos fixos este grupo sofreu perdas.
Os coeficientes positivos e crescentes das dummies de ano mostram que houve
elevação da renda real ao longo do tempo. Com todos os controles descritos, um
trabalhador ganhava em média um salário 87% mais elevado em 2005 do que em 1996.
Um modelo alternativo foi testado a fim de investigar a robustez dos resultados,
ou seja, se o comportamento da rotatividade se mantém. Todas as variáveis de controle
são mantidas, a diferença são as variáveis que refletem a rotatividade. A quantidade
acumulada de desligamentos foi trocada pela quantidade de desligamentos no ano,
enquanto a quantidade de admissões no ano foi, por sua vez, trocada por quantidade
acumulada de admissões. A tabela 3 mostra os resultados.
A variável de quantidade de desligamento mantém o sinal positivo do número de
desligamentos acumulados e atinge até um coeficiente maior (0,045 contra 0,023). Já a
variável de admissão acumulada muda de sinal, pois ela é positiva no novo modelo,
porém o coeficiente é menor.
49
Tabela 16 - Modelo alternativo: quantidade de desligamentos e quantidade acumulada de admissões
ln_salário Coef. Std. Err. _cons 5.381*** 0.182
qtdeslig 0.045*** 0.001 adm_acum 0.007*** 0.001 tempempr 0.003*** 0.000
idade -0.002 0.009 Masculino (excluída)
4a série incompleta (excluída) 4a série completa 0.015*** 0.003 8a série completa 0.015*** 0.003 2o grau completo 0.062*** 0.003
Superior completo 0.296*** 0.006 Micro (excluída)
Pequeno 0.087*** 0.002 Médio 0.181*** 0.002
Grande 0.241*** 0.002 INDUSTRIA (excluída)
EXT MINERAL 0.126*** 0.011 SER UTIL 0.094*** 0.010
CONSTR CI 0.005 0.004 COMERC 0.000 0.002 SERVIÇO -0.044*** 0.002 ADM PUB -0.114*** 0.005
AGRICULTU -0.001 0.004 Prod. Ind. (excluída) Cientifica 0.063*** 0.003
Administrativa -0.032*** 0.002 Com./Serv. -0.046*** 0.002
Agrop. -0.121*** 0.004 Legislativa 0.157*** 0.005
1996 (excluída) 1997 0.156*** 0.009 1998 0.22*** 0.018 1999 0.29*** 0.027 2000 0.397*** 0.036 2001 0.512*** 0.045 2002 0.624*** 0.054 2003 0.773*** 0.062 2004 0.874*** 0.071 2005 0.967*** 0.080
***Significativo a 1% **Significativo a 5% *Significativo a 1%.
Foi realizado ainda um teste de robustez do modelo de efeitos fixos original
apresentado na tabela 15. A tabela 17 apresenta os resultados. É possível observar que o
50
valor dos coeficientes não se altera, porém erros padrão são bem menores do que no
modelo original.
Tabela 17 – Robustez
ln_salário Coef. Std. _cons 5.440*** 0.263
deslig_acum 0.025*** 0.001 qtadm -0.040*** 0.001
tempempr -0.002 0.013 idade (excluída)
Masculino 0.002*** 0.000 4a série incompleta (excluída) 4a série completa 0.012*** 0.004 8a série completa 0.011*** 0.004 2o grau completo 0.061*** 0.005
Superior completo 0.300*** 0.010 Micro (excluída)
Pequeno 0.088*** 0.002 Médio 0.182*** 0.003
Grande 0.240*** 0.003 INDUSTRIA (excluída)
EXT MINERAL 0.128*** 0.018 SER UTIL 0.094*** 0.018
CONSTR CI 0.020*** 0.006 COMERC 0.007** 0.003 SERVIÇO -0.034*** 0.003 ADM PUB -0.112*** 0.010
AGRICULTU -0.001 0.006 Prod. Ind. (excluída) Cientifica 0.064*** 0.004
Administrativa -0.032*** 0.003 Com./Serv. -0.047*** 0.003
Agrop. -0.109*** 0.006 Legislativa 0.158*** 0.009
1996 (excluída) 1997 0.125*** 0.013 1998 0.186*** 0.026 1999 0.253*** 0.039 2000 0.357*** 0.052 2001 0.467*** 0.064 2002 0.573*** 0.077 2003 0.716*** 0.090 2004 0.813*** 0.103 2005 0.900*** 0.116
***Significativo a 1% **Significativo a 5% *Significativo a 1%.
Mais um modelo testado alterou a variável referente à rotatividade, agora
inserindo a quantidade acumulada de desligamentos ao quadrado, a fim de investigar se
os retornos da rotatividade são crescentes, ou seja, se este efeito positivo tende a
51
aumentar à medida que aumenta a quantidade de desligamentos. Segundo a teoria “On
the job search” apresentada no capitulo 1, os retornos salariais decorrentes da
rotatividade seriam positivos, mas a partir de determinado ponto seriam decrescentes. A
tabela 18 apresenta os resultados. De fato, o coeficiente corrobora a hipótese da teoria
“On the job search”, pois o coeficiente é negativo, revelando que apesar do efeito ser
positivo, ele é decrescente. Tabela 18 - Modelo com categoria referente à quantidade quadrática de desligamentos acumulados
ln_salário Coef. Std. Err. _cons 5.431*** 0.182
deslig_acum 0.047*** 0.001 deslig_acum^2 -0.002*** 0.000
qtadm -0.041*** 0.001 tempempr 0.002*** 0.000
idade -0.002 0.009 Masculino (Excluída)
4a série incompleta (Excluída) 4a série completa 0.013*** 0.003 8a série completa 0.012*** 0.003 2o grau completo 0.061*** 0.003
Superior completo 0.298*** 0.006 Micro (Excluída)
Pequeno 0.087*** 0.002 Médio 0.182*** 0.002
Grande 0.24*** 0.002 INDUSTRIA (Excluída)
EXT MINERAL 0.125*** 0.011 SER UTIL 0.090*** 0.010
CONSTR CI 0.018*** 0.004 COMERC 0.005** 0.002 SERVIÇO -0.036*** 0.002 ADM PUB -0.114*** 0.005
AGRICULTU -0.003 0.004 Prod. Ind. (Excluída) Cientifica 0.063*** 0.003
Administrativa -0.032*** 0.002 Com./Serv. -0.048*** 0.002
Agrop. -0.109*** 0.004 Legislativa 0.157*** 0.005
1996 (Excluída) 1997 0.116*** 0.009 1998 0.170*** 0.018 1999 0.231*** 0.027 2000 0.33*** 0.036 2001 0.435*** 0.045 2002 0.537*** 0.053 2003 0.677*** 0.062 2004 0.771*** 0.071 2005 0.855*** 0.080
***Significativo a 1% **Significativo a 5% *Significativo a 1%.
52
Tabela 19 - Fase do desligamento
ln_salário Coef. Std. Err. _cons 4.809*** 0.013
deslig_acum_2_anos 0.011*** 0.001 deslig_acum_3_anos 0.016*** 0.001 deslig_acum_5_anos -0.004*** 0.001
qtadm -0.036*** 0.001 tempempr 0.002*** 0.000
idade 0.013*** 0.001 Masculino 0.189*** 0.003
4a série incompleta (Excluída) 4a série completa 0.085*** 0.002 8a série completa 0.137*** 0.003 2o grau completo 0.270*** 0.003
Superior completo 0.710*** 0.005 Micro (Excluída)
Pequeno 0.101*** 0.002 Médio 0.220*** 0.002
Grande 0.283*** 0.002 INDUSTRIA (Excluída)
EXT MINERAL 0.122*** 0.011 SER UTIL 0.097*** 0.010
CONSTR CI 0.009** 0.004 COMERC -0.004** 0.002 SERVIÇO -0.036*** 0.002 ADM PUB -0.191*** 0.005
AGRICULTU 0.026*** 0.004 Prod. Ind. (Excluída) Cientifica 0.155*** 0.003
Administrativa 0.010*** 0.002 Com./Serv. -0.044*** 0.002
Agrop. -0.202*** 0.004 Legislativa 0.234*** 0.005
1996 (Excluída) 1997 0.120*** 0.002 1998 0.171*** 0.002 1999 0.226*** 0.003 2000 0.317*** 0.003 2001 0.415*** 0.004 2002 0.507*** 0.004 2003 0.634*** 0.005 2004 0.717*** 0.005 2005 0.791*** 0.006
***Significativo a 1% **Significativo a 5% *Significativo a 1%.
Com o intuito de investigar se a fase em que ocorre o desligamento é importante
na influência sobre os salários, foi criada uma variável de quantidade de desligamentos
acumulada para os dois primeiros anos de carreira, os três anos seguintes e os cinco
últimos. O coeficiente referente à rotatividade no início da carreira, além de ser igual a
53
zero, não é estatisticamente significativo. A rotatividade na fase “ intermediária” está
associada positivamente aos salários. Já os desligamentos na fase “ final” têm efeito
negativo sobre a renda. Estes resultados talvez indiquem que inicialmente a rotatividade
é muito elevada para os jovens que entraram há pouco tempo no mercado de trabalho,
englobando tanto aqueles que se movem para empregos com maior remuneração,
quanto àqueles que mudam, mas pioram seu rendimento. Além disso, no início de
carreira, é possível aceitar mais facilmente um novo emprego que remunere menos se há
maior expectativa de aprendizado, treinamento e ascensão profissional. Com tudo isso,
o efeito final desta fase não é bem definido. Durante o período “intermediário” os
trabalhadores já têm alguma experiência no mercado e talvez estejam mais exigentes
para mudar de vínculo. A fase final indica uma desvantagem para os “movers” o que
parece demonstrar dificuldade de mudar com ganhos salariais ou ainda por ainda não ter
muito tempo no vínculo.
54
CONSIDERAÇÕES FINAIS
Diante de mudanças demográficas e sociais a respeito da transição para a vida
adulta, como o prolongamento da atividade escolar, a maior instabilidade no mercado de
trabalho e, com tudo isso, o atraso da saída da casa dos pais, é relevante conhecer como
está ocorrendo a inserção dos jovens no mundo do trabalho. Esta foi a motivação desta
dissertação: discutir o efeito da rotatividade de emprego sobre os salários dos jovens
brasileiros. Tentar compreender em que medida mudanças de emprego no início da
carreira são benéficas em termos de renda.
A grande variedade de proposições sobre o tema carrega consigo diferenciadas
hipóteses e resultados. Algumas correntes afirmam que a rotatividade exerce um
impacto negativo sobre o retorno do trabalhador, pois seria reflexo de sua maior
instabilidade e menor produtividade, ou ainda devido ao reduzido investimento em
treinamento realizado pelo empregador. De outro lado, há correntes que defendem o
oposto, que a rotatividade traduziria a ascensão profissional, já que os jovens à medida
que se tornam mais experientes, recebem treinamentos, conhecem melhor o mercado e
assim tendem a alcançar melhores empregos.
As estatísticas descritivas da base revelam que houve um crescimento do nível
de escolaridade dos jovens trabalhadores no período. Além disso, metade daqueles que
ingressaram no setor industrial migraram para outros setores de atividade ao longo dos
dez anos iniciais de carreira, em especial para o setor de Serviços e de Comércio. Foi
visto ainda que a probabilidade de ser desligado cai à medida que aumenta a
escolaridade. Efeito semelhante ocorre para porte do estabelecimento, pois os
trabalhadores vinculados a grandes empresas tendem a ser mais estáveis. Entre os
setores de atividade, como era de se esperar, aqueles vinculados à Construção Civil são
os que têm maior chance de serem demitidos.
Entre os resultados alcançados, destaca-se a rejeição da hipótese da teoria
“mover-stayers”, que afirma que indivíduos mais instáveis, devido a sua natureza
psicológica, tendem a ser menos produtivos e a receber menores salários. Num modelo
econométrico, se tais características forem controladas, a mobilidade não exerceria
influência sobre os salários. Porém, o modelo adotado controlou as características
individuais não observáveis e chegou ao resultado de que não só há um efeito, mas ele é
positivo. A rotatividade e os rendimentos estão associados positivamente.
55
O aumento da escolaridade gera ganhos de rendimento ao longo da carreira
profissional. Entretanto, em comparação com os jovens com 4ª série incompleta, os
ganhos daqueles que completaram a quarta série e a oitava são semelhantes. Os
migrantes que se dirigiram para o setor de atividade Extrativa Mineral foram aqueles
que mais ganharam, enquanto os que mais perderam foram aqueles que migraram para a
Agricultura.
Foi visto ainda que apesar de positivo, os retornos da rotatividade são
decrescentes, assim como prevê a teoria “On-the-Job-Search”. Desta forma, os jovens
que mudam de emprego tendem a ter ganhos salariais, mas tais ganhos são decrescentes
à medida que a quantidade de desligamentos aumenta. Foi possível inferir ainda que as
trocas de emprego no período intermediário tendem a beneficiar os salários. Diferente
da mobilidade ocorrida no final do período, que, ao contrário, influencia negativamente
os rendimentos dos trabalhadores.
Com tudo isso, nossos resultados apontam para uma relação positiva entre
rotatividade de emprego e salários dos jovens. Apesar de haver ganhos, eles são
decrescentes e que a fase intermediária da análise (3 a 5 anos a partir do primeiro
emprego) é a mais benéfica para mudar de emprego em termos salariais.
56
5 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ARKELOF, G. A.; YELLEN, J. L. Efficiency wage models of the labor market. Cambridge: Cambridge University Press, 1986. BARTALOTTI, O.; MENEZES-FILHO, N. A relação entre o desempenho da carreira no mercado de trabalho e a escolha profissional dos jovens. Economia Aplicada, vol. 11, N. 4, p. 487-505, out/dez 2007. BARTEL, A.; BOJAS, G. Wage growth and job turnover: an empirical analysis. Studies in Labor Markets, editado por Sherwin Rosen, p.65-90. Chicago: University of Chicago Press, 1981. BECKER, G. Investment in Human Capital: A Theoretical Analysis. The Journal of Political Economy. Vol. 70, N. 4, Part 2, p. 9-49, 1962. BURDETT, K. A theory of employee job search and quit rates. American Economic Review. Vol. 68, N. 1, p. 212-220, 1978. BLUMEN, I. et al. The industrial mobility of labor as a probability process. Ithaca, NY: Cornell University Press, 1955. CAMARANO et al. A transição para a vida adulta: novos ou velhos desafios? Boletim Mercado de Trabalho: Conjuntura e Análise, Rio de Janeiro: IPEA, n. 21, p. 53-66, fev 2003. CORSEUIL, CC et al. Criação, destruição e realocação do emprego no Brasil. Rio de Janeiro: IPEA, 2002 (Texto para Discussão, 855). CORSEUIL, C.; FOGUEL, M.; SANTOS, D. Decisões críticas em idades críticas: a escolha dos jovens entre estudo e trabalho no Brasil e em outros países da América Latina. Rio de Janeiro: IPEA, 2001 (Texto para Discussão, 797). DAVIA, M. Job mobility and wage mobility at the beginning of the working career: a comparative view across Europe. Institute for Social and Economic Research, Working Paper N. 03, 2005. ______________. Studying the impact of job mobility on wage growth at the beginning of the employment career in Spain. Proposal for EALE conference, Praga, 2006. DAVIS, S.; HALTIWAGNER, J. Gross job creation and destruction: Microeconomic evidence and macroeconomic implications. NBER Macroeconomics Annual, v.5, 1990.
57
FREGUGLIA, R. Efeitos da migração sobre os salários no Brasil. 126f. Tese (Doutorado em Teoria Econômica) – Faculdade de Economia, Administração e Ciências Contábeis, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2007. GONZAGA, G. Rotatividade e qualidade de emprego no Brasil. Revista de Economia Política, vol. 18, n 1 (69), jan-mar/1998. HALL, R. The importance of lifetime jobs in the U.S. Economy. American Economic Review, n. 72, Set., 1982. HAUSMANN, J.; TAYLOR, W. Panel data and unobservable individual effect. Econometrica, vol. 49, n. 6, 1981. INTERNATIONAL LABOR OFFICE. Global Employment Trends for Youth. Genebra, 2006: www.ilo.org/publns JOVANOVIC, B. Firm-specific capital and turnover. The Journal of Political Economy, vol. 17, n. 6, dez, 1979a. __________________. Job matching and the theory of the turnover. The Journal of Political Economy, vol. 87, n. 5, part I, out, 1979b. KATZ, L. Efficiency theory: a partial evaluation. NBER Macroeconomics Annual, 1986. LIGHT, A.; MCGARRY K. Job change patterns and the wages of young men. The Review of Economics and Statistics, vol. 80, n. 2, may, 1998. MATILLA, J. Job Quitting and Frictional Unemployment. American Economic Review. N. 64, p. 235-239, 1974 MENEZES-FILHO, N. The cost of displacement in Brazil. Econometric Society 2004, Latin American Meetings 2004, Econometric Society. MINCER, J. Wage changes in job changes. Research in Labor Economics 8, part A, 1986. MORTENSEN, D.; PISSARIDES, C. Job creation and job destruction in the theory of unemployment. Review of Economics Studies, v. 61, 1994. MURPHY, K.; PLANT, M.; WELCH, F. Cohort Size and Earnings in the USA in Economics of Changing Age Distribution in Developed Countries, editado por R. Lee, W Arthur e G. Rodgers, Claredon Press: Oxford, 1988. NATICCHIONI, P.; PANIGO, D. Employment protection, job tenure and short term, mobility wage gains: a new explanation for the italian case. CEPREMAP Working Papers. N. 2, 2004. NELSON, P. Information and consumer behavior. The journal of political economy, v. 78, n.2, Mar, 1970.
58
ORELLANO, V. Evolução da rotatividade da mão-de-obra na Região Metropolitana de São Paulo no período 1986-2000. Seminários Acadêmicos. São Paulo: IBMEC. PEREZ, I.; SANZ, Y. Wage changes through job mobility in Europe: A multinomial endogenous switching approach. Fundación Centro de Estudios Andaluces, 2004 (Documento de Trabajo, Serie Economía E2004/70). RAMOS, C.; CARNEIRO, F. Rotatividade e Instituições: Benefícios ao trabalhador desligado incentivam os afastamentos? Brasília: IPEA, 1997 (Texto para Discussão, 503). RIBEIRO, E. Rotatividade de trabalhadores e criação e destruição de postos de trabalho: aspectos conceituais. Rio de Janeiro: IPEA, 2001 (Texto para Discussão, 820) SINGER, B.; SPILERMAN, S. Some methodological issues in the analysis of longitudinal surveys. Annals of Economics and Social Measurement, NBER, 1976. TOBIN, J. Inflation and Unemployment. American Economic Review. N. 62, p. 1-18, mar, 1972. TOPEL, R.; WARD, M. Job mobility and the carriers of young men. Quarterly Journal of Economics 108, Mai, 1, 1992. WOOLDRIDGE, J. Econometric analysis of cross section and panel data. Cambridge, Mass: The MIT Press, 2002.
