Uma estimação da diferença salarial aproximada entre homens e mulheres no estado do Rio de Janeiro

Por Matheus Rabelo*

É de conhecimento geral que houve um aumento significativo das mulheres no mercado de trabalho nos últimos anos no Brasil. Muitas outras questões são colocadas a partir desta constatação e uma delas diz respeito à disparidade salarial entre homens e mulheres. O objetivo deste texto é tentar responder à pergunta: homens e mulheres realmente ganham salários diferentes no estado do Rio de Janeiro?

Vamos tentar responder a essa pergunta utilizando microdados da PNAD contínua – IBGE – referentes ao primeiro trimestre de 2015. Construímos a base de dados apenas com informações do estado do Rio de Janeiro e restringimos a amostra para indivíduos entre 15 e 65 anos. Após todos os ajustes, ficamos com uma amostra que contém 17256 observações.[1]

Agora, estimamos uma equação minceriana de determinação de salários, que é o modelo proposto por Jacob Mincer’s (1974) para estimar retornos à educação, retornos à qualidade da educação, retornos à experiência, além de outros atributos, como sexo. [2]

Testes de Heterocedasticidade	P-valor	Rejeito H0?
White	0,000	Sim
BP	0,000	Sim

A partir dos testes White e BP, onde a hipótese nula é de que o modelo é homocedástico, isto é, tem variância constante, concluímos que a um nível de significância de 1% temos evidências de que há heterocedasticidade e de que devemos estimar um modelo que leve isso em consideração de modo a evitar problemas de inferência.

Uma forma de corrigir o problema de heterocedasticidade é estimar um modelo com erros padrão robustos à heterocedasticidade:

As variáveis utilizadas na especificação desse modelo são:

Variável dependente:

·     Logaritmo natural do RENDIMENTO MENSAL EFETIVO;

Variáveis explicativas:

•   DUMMYSEXO: variável dummy que assume valor 1 quando o indivíduo é do sexo masculino e 0 quando é do sexo feminino;
•   ESCOLARIDADE: variável discreta que assume valores de 1 até 7, onde 1 significa sem instrução e 7 ensino superior completo;
•    POSICAONAOCUPACAO: variável discreta que assume valores de 1 até 4 em que 1 significa “empregado”, 2 - “empregador”, 3 – “conta própria”, 4 – “trabalhador familiar auxiliar”;
•    IDADE: variável que assume valores de 15 a 65, representa a idade do entrevistado;
•    IDADEAOQUADRADO: é o quadrado da variável idade;

Com base nos resultados do modelo estimado corrigindo para heterocedasticidade, podemos concluir que há uma diferença estatisticamente significativa entre os salários de homens e mulheres – utilizando um nível de significância de 1%.

A conclusão desse breve estudo, portanto, é de que homens ganham em média um salário 36,59% superior ao das mulheres no Estado do Rio de Janeiro. Isso responde a nossa pergunta inicial, mas abre um espaço para outras discussões. Será que essa diferença se dá em todos os setores de atividade? Em um mesmo setor, será que ainda há essa discrepância entre homens e mulheres? Essas são as próximas perguntas que iremos tentar responder.

*Graduando em Economia-UFF

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[1] Houve necessidade de excluir missing values da amostra também.

[2] Mais sobre a equação minceriana de determinação de salários: http://www.cps.fgv.br/cps/pesquisas/Politicas_sociais_alunos/2011/pdf/BES_EquacaoMinceriana.pdf