Escolhas profissionais e impactos no diferencial salarial entre homens e mulheres

Professional choices and impacts on the wage differential between men and women

Choix professionnels et impacts sur les différences salariales entre hommes et femmes

Elecciones profesionales e impactos en el diferencial salarial entre hombres y mujeres

Resumo

Nosso objetivo é entender dois principais fatores ligados à escolha profissional: o perfil dos indivíduos que optam por diferentes ocupações e a consequente diferenciação da remuneração dessas pessoas tanto por suas características pessoais como pelas escolhas ocupacionais. Usando dados da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios - Pnad - 2013 (INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA - IBGE , 2014), concluímos que existem diferenças significativas tanto nas características dos indivíduos que escolhem ocupações tradicionais como na forma como eles são remunerados. Embora mulheres que trabalham em profissões masculinas tenham um retorno - similar aos homens - por sua escolha, elas somente diminuem a diferença salarial com seus pares se a opção for por uma profissão imperial (direito, engenharia ou medicina).

Palavras chave:
Mercado de Trabalho; Gênero; Salário; Escolha Profissional

Abstract

Our goal is to understand two main factors related to professional choice: the profile of individuals who choose different occupations and the resulting differentiation of remuneration of these people based on their personal characteristics as well as their occupational choices. Using data from Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios - Pnad - 2013 (INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA - IBGE, 2014), we have concluded that there are significant differences in the personal characteristics of individuals who choose traditional occupations in addition to how they are remunerated. Although women who choose to work in male professions earn a salary, which is comparable to that of men, the salary gap is only reduced in traditional professions (law, engineering or medicine).

Keywords:
Labour Market; Gender; Salary; Profess Ional Choice

RÉSUMÉ

L’objectif de ce travail est de comprendre deux des principaux facteurs liés au choix professionnel: le profil des individus qui choisissent différentes occupations ainsi que l’écart salariale qui en découle, due à leurs caractéristiques personnelles et à leurs choix. Sur la base des données de la Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios - Pnad - 2013 (INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA - IBGE, 2014) concernant les caractéristiques des individus qui choisissent des professions traditionnelles et la manière dont ils sont rémunérés. Bien que les femmes qui exercent des professions dites masculines, de par leur choix, aient une rémuneration identique à celle des hommes, les écarts salariaux entre les sexes ne diminuent que dans le cas òu elles optent pour des professions imperiales comme le droit, l’ingénierie ou la médecine.

Mots Clés:
Marché du Travail; Genre; Salaire; Choix Professionnel

Resumen

Nuestro objetivo es entender dos principales factores vinculados a la elección profesional: el perfil de los individuos que optan por diferentes ocupaciones y la consecuente diferenciación de la remuneración de estas personas tanto por sus características personales como por las elecciones ocupacionales. Usando datos de Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios -Pnad- 2013 (INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA -IBGE, 2014), concluimos que hay diferencias significativas tanto en las características de los individuos que eligen ocupaciones tradicionales como en la forma en la que son remunerados. Aunque las mujeres que trabajan en profesiones masculinas tengan un retorno similar al de los hombres, solamente reducen la diferencia salarial con sus pares si la opción es por una profesión imperial (derecho, ingeniería o medicina).

Palabras Clave:
Mercado de Trabajo; Género; Salario; Opción Profesional

Alguns estudos se preocupam em entender as motivações por detrás da escolha profissional dos trabalhadores (FOUARGE; KRIECHEL; DOHMEN, 2014) e outros se dedicam a estimar seus impactos (OLIVEIRA, 2001; KASSOUF, 1998). No Brasil, ainda é visível a segregação ocupacional por sexo (OLIVEIRA; WAJNMAN; MACHADO, 2003). Embora exista uma maior permeabilidade para as mulheres em carreiras consideradas masculinas (MADALOZZO, 2010; LOMBARDI; BRUSCHINI, 1999), ainda é raro encontrar homens atuando em profissões claramente femininas. Um dos mais importantes efeitos da existência de segregação ocupacional é o seu impacto nas diferentes remunerações recebidas por homens e mulheres ao longo de suas carreiras.

O diferencial salarial entre os homens e as mulheres é bastante discutido e explorado tanto na literatura nacional (SALARDI, 2013) como internacional (SANTOS-PINTO, 2012). No presente trabalho, temos como objetivo principal analisar o diferencial salarial sob a ótica da segregação ocupacional e, mais ainda, o impacto da escolha de profissões tradicionais - advocacia, engenharia e medicina, denominadas profissões imperiais¹ - no diferencial de remuneração. A partir da análise dos microdados da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios - Pnad - de 2013 (INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA - IBGE, 2014), estudamos o perfil dos indivíduos que optam por profissões imperiais ou não, a possível segregação de sexo e seu impacto nas ocupações imperiais (que são direito, engenharia e medicina) e, por fim, estimamos os impactos dessas escolhas e características na remuneração dos indivíduos. Nossos resultados apontam para a persistência do diferencial de remuneração desfavorecendo as mulheres. Entretanto, a escolha por profissões imperiais e uma opção por maior número de horas trabalhadas semanalmente apresentaram-se como fatores que diminuem o impacto desse diferencial.

O trabalho está estruturado em três seções. A primeira apresenta e discute as principais características da amostra e dos diferentes recortes de ocupação por sexo. A seção seguinte apresenta a modelagem estatística e os resultados dos modelos estimados. A última seção concentra as conclusões e sugestões para estudos futuros nesse campo.

Apresentação dos dados e discussão da amostra

A segregação ocupacional entre homens e mulheres é uma realidade já abordada em diversas pesquisas (ARAÚJO; LOMBARDI, 2013; LOMBARDI; BRUSCHINI, 1999). Com a finalidade de compreendermos a composição das diferentes ocupações e até mesmo avaliar a possibilidade de uma autosseleção de perfis diferenciados para estruturas ocupacionais distintas, dividiremos as ocupações em três diferentes categorias: integradas, femininas e masculinas. O Quadro 1 apresenta a classificação a partir dessas categorias para os principais segmentos de atuação no mercado de trabalho brasileiro.²

QUADRO 1:
Class ificação dos segm entos de indúst ria com relação às categorias ocupacionais feminina, integrada ou masculina

A alocação de cada ocupação em uma das três categorias utiliza como critérios a maior participação de um dos sexos: profissões com mais de 60% de homens foram classificadas como masculinas; com mais de 60% de mulheres, como femininas; e as demais, como integradas. Essa classificação implica a adoção de um ponto de corte de 10% no Índice de Dissimilaridade de Duncan - IDD.³ A classificação levou em conta os dados levantados na Pnad de 2013.

Os dados utilizados nesta pesquisa pertencem à amostra de 2013 da Pnad, do IBGE (2014). A amostra analisada contempla indivíduos entre 16 e 60 anos de idade, de zonas rurais e urbanas que tinham trabalho remunerado na semana de referência da pesquisa.

TABELA 1:
Características de pessoas com idade entre 16 e 60 anos, por categoria de ocupação e gênero (entre parênteses o intervalo de 95% de confiança)

VARIÁVEL	OCUPAÇÓES NÃO IMPERIAIS		OCUPAÇÓES IMPERIAIS
	HOMENS	MULHERES	HOMENS	MULHERES
Cor branca	45%	49%	80%	77%
	(44; 45)	(49; 50)	(77; 82)	(74; 80)
Cor não branca	55%	51%	20%	23%
	(55; 56)	(50, 51)	(18; 23)	(20; 26)
Vive em companhia de cônjuge	64%	58%	66%	50%
	(64; 65)	(58; 59)	(64; 69)	(46; 53)
Viveu em companhia de cônjuge no passado, mas não atualmente	10%	20%	8%	15%
	(10;11)	(19; 20)	(6;9)	(13;18)
Nunca viveu em companhia de cônJuge	25%	22%	26%	35%
	(25; 26)	(21; 22)	(24;29)	(32; 39)
Jornada semanal inferior a 20 horas	<1%	11%	4%	6%
	(3,8; 4,2)	(11;12)	(3;5)	(4; 8)
Jornada semanal entre 20 e 39 horas	13%	25%	17%	28%
	(12,7;13,4)	(25; 26)	(15; 20)	(25;32)
Jornada semanal de 40 horas ou mais	83%	63%	79%	66%
(82,5; 83,3)	(62,9; 64,0)	(76; 81)	(63; 69)

• Fonte: Tabulação própria a partir dos microdados da Pnad 2013 (IB GE, 2014).

Os dados da Pnad são obtidos a partir de um esquema amostral complexo, o que exige cuidados em sua análise. Silva, Carneiro e Lila (2002) descrevem esse plano amostral e discutem a necessidade de sua incorporação na geração de indicadores e estimação de modelos estatísticos, mecanismo usado no presente artigo. As análises e modelos estatísticos utilizados foram gerados por meio do pacote Stata, com o emprego da família de comandos svy (STATACORP, 2013). A incorporação do plano amostral foi feita nos moldes de Mourão, Almeida e Amaral (2013).

RESULTADOS

Com o intuito de entendermos as semelhanças e diferenças entre homens e mulheres em diferentes tipos de ocupações, iniciamos nossa análise comparando o perfil dos indivíduos que trabalham em profissões imperiais de acordo com seu sexo e, em seguida, em três ocupações de destaque, entre elas: direito, engenharia e medicina. Na sequência, apresentamos os resultados de um modelo estatístico estimado com a finalidade de explicar o diferencial de salário entre homens e mulheres.

Mulheres e homens em ocupações imperiais

As características dos indivíduos que trabalham em ocupações imperiais, em comparação com os que atuam em outras ocupações, são bastante distintas (Tabela 1). Com relação à cor, enquanto a maior parte dos trabalhadores inseridos em ocupações imperiais são brancos (80% para homens e 77% para mulheres), nas ocupações não imperiais, a situação se inverte: a maior parte dos trabalhadores é não branco (55% para homens e 51% para mulheres). Em ambas as ocupações, os homens que vivem em companhia de cônjuge⁴ representam uma proporção maior do que as mulheres que o fazem (64 a 66% para homens e 50 a 58% para as mulheres), enquanto elas apresentam um percentual maior - em ambas categorias - de pessoas que já tiveram cônjuge, mas que atualmente não o têm (20% para profissões não imperiais e 15% para as imperiais). As jornadas de trabalho se distinguem mais entre os gêneros do que entre os tipos de ocupação. Nas profissões imperiais, 79% dos homens trabalham jornadas em tempo integral (40 horas ou mais por semana) e 66% das mulheres o fazem. Nas profissões não imperiais, 83% dos homens cumprem jornada integral e somente 63% das mulheres o fazem.

A Tabela 2 apresenta os dados agora focando nas três profissões de destaque na categoria de ocupações imperiais: direito, engenharia e medicina. Nas três ocupações, é marcante a presença de indivíduos da cor branca, independente do sexo. Setenta e cinco por cento ou mais dos indivíduos envolvidos nessas três profissões são brancos. A maior parte dos homens, independente da profissão, vive na companhia de um cônjuge: 61% dos advogados, 69% dos engenheiros e 69% dos médicos. A situação não é exatamente similar para as mulheres. Somente 46% das advogadas e 43% das engenheiras são casadas. A situação menos dissonante entre os gêneros é na profissão de médicos: 60% das médicas vivem com um cônjuge. Uma vez mais, a análise de casamentos ou relações estáveis desfeitas aponta para uma proporção maior de mulheres que não vivem com um cônjuge, mas já o fizeram no passado: 15% das advogadas (contra 9% dos advogados), 18% das engenheiras (contra 6% dos advogados) e 14% das médicas (contra 8% dos médicos).

TABELA 2:
Características de pessoas com idade entre 16 e 60 anos segundo profissão e gênero (entre parênteses o intervalo de 95% de confiança)

VARIÁVEL	ADVOGADO		ENGENHEIRO		M DICO
	HOMENS	MULHERES	HOMENS	MULHERES	HOMENS	MULHERES
Cor branca	77%	75%	81%	77%	82%	81%
	(73; 80)	(71; 79)	(77; 84)	(68; 83)	(75; 87)	(76; 86)
Cor não branca	23%	25%	19%	23%	18%	19%
	(20; 27)	(21, 29)	(16; 23)	(17; 32)	(13; 25)	(14; 24)
Vive em companhia de cônjuge	61%	46%	69%	43%	69%	60%
	(57; 66)	(41; 51)	(65; 73)	(33; 53)	(63; 75)	(53; 66)
Viveu em companhia de cônjuge no passado, mas não atualmente	9%	15%	6%	18%	8%	14%
	(7; 12)	(12;18)	(4; 8)	(11; 27)	(5; 13)	(10; 19)
Nunca viveu em companhia de cônjuge	29%	39%	25%	39%	22%	26%
	(25; 34)	(34; 44)	(21; 29)	(30; 49)	(17; 29)	(21; 33)
Jornada semanal inferior a 20 horas	4%	5%	4%	4%	5%	8%
	(2; 6)	(3; 9)	(2; 6)	(1;10)	(3; 9)	(5; 12)
Jornada semanal entre 20 e 39 horas	22%	29%	8%	17%	32%	33%
	(18; 25)	(25; 33)	(6;11)	(11; 25)	(26; 38)	(27; 39)
Jornada semanal de 40 horas ou mais	75%	66%	88%	79%	63%	60%
(71; 79)	(61; 71)	(85; 91)	(70; 86)	(56; 70)	(54; 65)

• Fonte: Tabulação própria a partir dos microdados da Pnad 2013 (IB GE, 2014).

Com relação às horas de trabalho, embora o percentual de homens que trabalha em período integral nessas profissões seja superior ao percentual de mulheres que o fazem, os números são mais próximos do que na análise anterior. Para os indivíduos que trabalham como advogados, 75% dos homens e 66% das mulheres trabalham 40 horas ou mais por semana. Na engenharia, o perfil de horas de trabalho é maior do que no direito: 88% dos homens e 79% das mulheres trabalham em tempo integral. Já na medicina, o perfil de horas de trabalho é inferior ao das outras profissões para ambos os sexos: 63% e 60% das mulheres trabalham 40 horas ou mais por semana.

Para essas profissões específicas, é interessante analisar as diferenças salariais, foco deste estudo. A Tabela 3 apresenta os resultados dessa análise.

Um primeiro dado interessante refere-se ao diferencial de salários entre as profissões. Analisando a remuneração mensal, homens que exercem a medicina recebem salários superiores aos profissionais (homens ou mulheres) nas outras duas profissões. Essa diferença se mantém ao analisar o salário por hora. Enquanto um homem recebe R$ 101,77 por hora em média ao exercer medicina, outro homem recebe R$41,96 para ser advogado; no entanto, os intervalos de confiança associados ao salário por hora se sobrepõem, o que nos impede de afirmar, num primeiro momento, que essa diferença de fato se mantém na população. Ao analisarmos a mediana e o terceiro quartil dos salários, é possível observar a presença de uma maior quantidade de médicos, principalmente do sexo masculino, com salários mais elevados que os das outras profissões.

As diferenças entre os gêneros também são excelente fonte para investigação. O diferencial médio de salários por hora entre homens e mulheres é de 7,9% para profissionais do direito, 28,1% para medicina e chega a 67,7% na engenharia.⁵ A segregação ocupacional, explicações para sua existência e formas de combatê-la não são foco deste trabalho, mas o resultado de maior diferencial de salários entre homens e mulheres para uma profissão das ciências exatas (engenharia) pode ser um bom indicador das motivações para as mulheres não escolherem com maior frequência essa profissão.

TABELA 3:
Salário mensal e por hora (por gênero), para pessoas com idade entre 16 e 60 anos nas carreiras de direito, engenharia e medicina

TIPO DE OCUPAÇÃO	MEDIDA	SALÁRIO MENSAL		SALÁRIO POR HORA
		HOMENS	MULHERES	HOMENS	MULHERES
Advogado	Média	6.297,69	4.739,85	41,96	38,90
	IC'	(5.751,29; 6.844,09)	(4.305,99; 5.173,71)	(35,23; 48,69)	(25,31; 52,49)
	Desvio padrão	5.727,59	4.716,66	78,67	188,08
	1º Quartil	2.600,00	2.000,00	15,56	11,11
	Mediana	5.000,00	3.000,00	25,00	22,22
	3° Quartil	8.000,00	6.000,00	44,44	35,35
Engenheiro	Média	6.912,55	6.133,09	62,28	37,14
	IC'	(6.408,13; 7.416,97)	(5.273,16; 6.993,02)	(37,09; 87,46)	(31,63; 42,66)
	Desvio padrão	5.639,66	4.142,95	301,49	26,95
	1º Quartil	3.500,00	3.000,00	20,20	17,68
	Mediana	5.800,00	6.000,00	31,11	33,33
	3° Quartil	8.500,00	8.000,00	44,44	46,30
Médico	Média	9.877,58	7.483,72	101,77	79,47
	IC'	(8.692,06; 11.063,09)	(6.686,79; 8.280,65)	(26,59; 176,94)	(25,23; 133,71)
	Desvio padrão	7.801,91	5.794,15	413,61	360,58
	1º Quartil	5.000,00	3.000,00	27,78	22,22
	Mediana	8.000,00	6.000,00	53,33	40,40
3° Quartil	12.000,00	10.000,00	75,34	64,81

• IC *: Intervalo de 95% de confiança
• Fonte: Tabulação própria a partir dos microdados da Pnad 2013 (IB GE, 2014).

Mulheres e homens segundo o tipo de ocupação

Após analisar o perfil de homens e mulheres nas três categorias de ocupação, procuramos encontrar similaridades e dissimilaridades entre os indivíduos que escolhem profissões dessas categorias. As tabelas 4 a 6 apresentam os resultados encontrados. Com relação à cor, um percentual maior de mulheres brancas escolhe profissões masculinas do que homens brancos (49% contra 43%) o fazem. Quando se parte para a comparação entre homens e mulheres e seus respectivos graus educacionais, sabe-se que as mulheres brasileiras, desde o final dos anos 1990, já apresentam um maior nível educacional do que os homens, independente de sua condição de participação no mercado de trabalho (BELTRÃO; ALVES, 2009; CARVALHO, 2003). Os dados da Tabela 4 apontam que um percentual maior de mulheres que estão inseridas em profissões integradas ou masculinas tem nível educacional médio superior àquele dos homens nas mesmas categorias. Para indivíduos que trabalham em ocupações integradas, 63% dos homens e 70% das mulheres têm ensino médio completo ou mais; já nas profissões masculinas, 47% das mulheres e 39% dos homens possuem essa escolaridade. Rosemberg e Madsen (2011) e Rosemberg (2001) discutem a relação entre gênero e educação no Brasil. Rosemberg (2001) ressalta a existência de um número relevante de estudos acerca das diferenças em perfis de educação para homens e mulheres e alguns com a análise também para raça. Entretanto, a crítica da autora é voltada para o persistente viés de análise que generaliza e/ou naturaliza as questões de gênero e raça na educação, não abordando os temas mais impactantes da questão. Rosemberg e Madsen (2011) analisam a evolução da participação das mulheres, em comparação com os homens, nas diferentes esferas educacionais - em especial para ensino superior e pós-graduação, mas com dados sobre a presença das mulheres nos outros níveis educacionais - e questionam a distribuição dos avanços em termos socioeconômicos, raciais e etários. Embora o progresso para algumas mulheres seja visível, as pesquisas divulgadas se mostram insensíveis às dificuldades que uma grande parcela da população enfrenta para melhorar seu perfil educacional.

A presença de um cônjuge ou companheiro também ajuda a compreender melhor o perfil dos profissionais nessas três categorias. Nas profissões integradas, um percentual maior de homens (60%) vive com cônjuge do que as mulheres (55%). Entretanto, nessa mesma categoria, o percentual de mulheres que já teve um cônjuge no passado (18%) é praticamente o dobro do percentual apresentado pelos homens (9%). Para as profissões de categoria feminina, o percentual de mulheres que já viveram com um cônjuge no passado (22%) é um pouco mais do que o dobro dos homens que atuam nessa área (10%). Esses dados podem reforçar a visão de que é mais desafiador para as mulheres manterem uma situação conjugal estável e sua participação efetiva no mercado de trabalho (GOLDANI, 2002).

Um dado interessante para esse recorte da amostra é que 36% dos homens que atuam em profissões femininas (e 22% das mulheres) nunca viveram com um cônjuge anteriormente. Por fim, nas profissões masculinas, congregam-se dois resultados: um percentual superior de mulheres já conviveu com um cônjuge no passado (15%) contra 10% dos homens e, ao mesmo tempo, os homens que trabalham em profissões masculinas apresentam um percentual superior ao das mulheres com relação a nunca ter tido um cônjuge (eles, 22%; elas, 16%).

Em relação à jornada de trabalho semanal, nota-se uma presença maior de homens com jornada de trabalho de pelo menos 40 horas semanais nas três categorias de ocupações. A disparidade maior é observada nas ocupações tipicamente masculinas, 84% de homens com alta jornada contra 56% das mulheres.

TABELA 4:
Característ icas raciais, educacionais e conjugais por categoria de ocupação (por gênero), para pess oas com idade entre 16 e 60 anos (entre parênteses o intervalo de 95% de confiança)

VARIÁVEL	OCUPAÇÓES INTEGRADAS		OCUPAÇÓES MASCULINAS		OCUPAÇÓES FEMININAS
	HOMENS	MULHERES	HOMENS	MULHERES	HOMENS	MULHERES
Cor branca	53%	55%	43%	49%	48%	48%
	(52; 54)	(54; 56)	(42; 44)	(47; 50)	(47; 49)	(47; 49)
Cor não branca	47%	45%	57%	51%	52%	52%
	(46; 48)	(44, 46)	(56; 58)	(50; 53)	(51; 53)	(51; 53)
Porcentagem com ensino médio completo ou superior	63%	70%	39%	47%	62%	60%
	(62; 64)	(69; 71)	(38;39)	(46; 48)	(61; 63)	(59;60)
Vive em companhia de cônjuge	60%	55%	67%	69%	53%	56%
	(59; 61)	(54; 56)	(67; 68)	(68; 70)	(52; 54)	(55; 56)
Viveu em companhia de cônjuge no passado, mas não atualmente	9%	18%	10%	15%	10%	22%
	(9; 10)	(17;18)	(10;11)	(15;16)	(10;11)	(21; 22)
Nunca viveu em companhia de cônJuge	30%	27%	22%	16%	36%	22%
	(29; 31)	(27; 28)	(22;23)	(15; 17)	(36; 37)	(22; 23)
Jornada semanal inferior a 20 horas	4%	8%	4%	21%	5%	9%
	(3; 4)	(7; 8)	(3,7; 4,2)	(19; 22)	(4; 5)	(9;10)
Jornada semanal entre 20 e 39 horas	12%	20%	12%	23%	19%	28%
	(12; 13)	(19; 21)	(12;13)	(22; 24)	(18; 20)	(27; 28)
Jornada semanal de 40 horas ou mais	84%	72%	84%	56%	76%	63%
(83; 85)	(71;73)	(83; 84)	(55; 57)	(75; 77)	(62; 64)

• Fonte: Tabulação própria a partir dos microdados da Pnad 2013 (IB GE, 2014).

Estudos anteriores investigaram as diferenças salariais entre homens e mulheres controlando-os por suas ocupações (MADALOZZO, 2010; KASSOUF, 1998). Uma possibilidade - já abordada inicialmente por Madalozzo, Martins e Lico (2015) - é a análise separada dos hiatos salariais para cada uma das categorias de ocupação. A Tabela 5 apresenta os principais dados dessa análise inicial. Nela é possível perceber que os homens em ocupações integradas e femininas têm, em média, salários superiores aos das mulheres,6⁶ o mesmo acontecendo para o primeiro quartil, mediana e terceiro quartil.

TABELA 5:
Salário mensal e por hora (por gênero), para pessoas com idade entre 16 e 60 anos

TIPO DE OCUPAÇÃO	MEDIDA	SALÁRIO MENSAL			SALÁRIO POR HORA
		HOMENS	MULHERES	HOMENS	MULHERES
Integrada	Média	2.149,23	1.602,17	16,30	12,99
	IC'	(2.079,88; 2.218,57)	(1.546,08; 1.658,26)	(13,35; 19,25)	(11,12; 14,85)
	Desvio padrão	2.954,36	2.289,58	97,54	84,17
	1° Quartil	800,00	678,00	4,04	3,71
	Mediana	1.200,00	900,00	6,17	5,05
	3° Quartil	2.000,00	1.500,00	12,08	9,63
Feminina	Média	1.477,06	1.080,53	10,62	8,64
	IC'	(1.445,39; 1.508,74)	(1.066,77; 1.094,29)	(10,11; 11,13)	(8,30; 8,98)
	Desvio padrão	1.469,15	1.059,75	25,46	23,02
	1° Quartil	700,00	678,00	3,89	3,74
	Mediana	1.000,00	800,00	5,56	5,00
	3° Quartil	1.600,00	1.200,00	10,00	7,93
Masculina	Média	1.731,41	2.009,84	11,64	15,60
	IC'	(1.695,03; 1767,79)	(1.926,97; 2.092,71)	(11,08;12,19)	(13,06; 18,13)
	Desvio padrão	2.902,23	2.877,51	49,29	102,95
	1° Quartil	700,00	678,00	3,77	3,89
	Mediana	1.100.00	1.100,00	5,67	6,17
3° Quartil	1.900,00	2.200,00	9,60	13,33

• IC *: Intervalo de 95% de confiança
• Fonte: Tabulação própria a partir dos microdados da Pnad 2013 (IB GE, 2014).

Nas profissões integradas, o salário médio dos homens é cerca de 34% superior aos das mulheres. Nas profissões femininas, o percentual é semelhante: a média salarial dos homens é 37% maior do que a das mulheres. Entretanto, essa situação se inverte ao analisarmos as profissões masculinas. Nelas, a média salarial das mulheres é 16% maior do que a dos homens.

TABELA 6:
Idade com que começou a trabalhar, para pessoas com idade entre 16 e 60 anos

Tipo de ocupação	Medida	Homens	Mulheres
Integrada	Média	15,5	16,6
	IC*	(15,4; 15,6)	(16,5; 16,7)
	Desvio padrão	3,8	4,4
	1º Quartil	13,0	14,0
	Mediana	16,0	17,0
	3º Quartil	18,0	18,0
Feminina	Média	15,6	16,2
	IC*	(15,5; 15,6)	(16,1; 16,3)
	Desvio padrão	3,7	4,8
	1º Quartil	14,0	14,0
	Mediana	16,0	16,0
	3º Quartil	18,0	18,0
Masculina	Média	14,1	14,5
	IC*	(14,0; 14,1)	(14,3; 14,6)
	Desvio padrão	3,7	4,7
	1º Quartil	12,0	11,0
	Mediana	14,0	14,0
	3º Quartil	17,0	18,0

• IC *: Intervalo de 95% de confiança
• Fonte: Tabulação própria a partir dos microdados da Pnad 2013 (IB GE, 2014).

Uma possível explicação para as diferenças entre as médias salariais de homens e mulheres pode estar na duração da jornada de trabalho, uma vez que as mulheres tendem a ter uma jornada inferior à dos homens (Tabela 4). Para controlar, mesmo que parcialmente, esse efeito, foi criada a variável Salário por hora, construída a partir do salário mensal. Agora, as diferenças relativas encontradas para as ocupações integradas e femininas em favor dos homens caem, respectivamente, para 30% e 24%. Ao considerar as ocupações masculinas, no entanto, a diferença se acentua, passando para 49% em favor das mulheres.

Aliado a esse dado sobre salário, também analisamos a idade em que os indivíduos começaram a trabalhar (Tabela 6). Conforme já constatado por estudos que nos precedem (ROCHA, 2003), os homens tendem a começar a participar do mercado de trabalho remunerado antes do que as mulheres - que têm maior participação no mercado não remunerado, i.e., afazeres domésticos. Essa participação tem como consequência, além de uma menor aquisição de educação formal, uma defasagem idade-série superior para meninos do que para meninas (ARTES; CARVALHO, 2010). Na amostra analisada, em todas as categorias de ocupação, os homens começaram a trabalhar, em média, mais cedo do que as mulheres. Na categoria integrada, por exemplo, os homens começaram aos 15,5 anos e as mulheres, aos 16,6. Na categoria feminina, eles começaram aos 15,6 anos e elas, aos 16,2. A categoria masculina é a que apresenta a menor diferença entre homens e mulheres na idade de início de trabalho remunerado: eles aos 14,1 anos e elas aos 14,5. O que é mais um indicador de semelhança entre homens e mulheres para esse mesmo grupo ocupacional.

Modelagem estatística

Após as análises iniciais, estimamos modelos para explicar o salário por hora recebido pelos indivíduos que estavam participando do mercado de trabalho e estavam ativos na semana de referência.⁷ O primeiro modelo considera todas as pessoas entre 16 e 60 anos (amostra completa) e o segundo inclui apenas pessoas com alta inserção no mercado de trabalho. Participam desse segundo grupo pessoas com idades entre 16 e 60 anos com jornada de pelo menos 40 horas por semana. A divisão da amostra em diferentes inserções no mercado se justifica pelo fato de que a intensidade da relação entre trabalhador e mercado pode implicar sinais distintos a respeito de características do trabalhador. Dessa forma, um indivíduo que disponibilize seu trabalho em horário integral para uma ou mais empresas apresentaria uma concentração de interesse no mercado de forma diferente de outro indivíduo que divida sua participação no mercado de trabalho com outras atividades (estudo, lazer, produção doméstica, entre outros). O sinal recebido pelo empregador a respeito da maior ou menor aderência do trabalhador ao mercado poderia ser remunerado de forma diferenciada. Estudos anteriores investigaram a relação entre empregos de tempo parcial e integral. Em Fok, Jeon e Wilkins (2012), o emprego em tempo parcial foi analisado como forma de ponte entre o desemprego e o emprego em tempo integral. Já Cuesta e Carcedo (2014) avaliam o risco de desemprego e consequências de instabilidade no mercado de trabalho pela aderência ao mercado de emprego em tempo parcial na Europa. Preston e Yu (2015) analisam diferenciais de salário por dedicação em tempo integral ou parcial na Austrália, concluindo que a inserção em tempo parcial implica uma segregação adicional no mercado de trabalho.

Foram ajustados modelos log-lineares - ver Ramanathan (1998) por exemplo - nos quais a variável resposta é o logaritmo neperiano do salário por hora. O salário por hora incorpora, mesmo que de modo imperfeito, eventuais alterações salariais decorrentes de diferenças nas jornadas de trabalho. O uso da transformação logarítmica é comum nessa área de estudo e se justifica por razões técnicas.⁸

Busca-se explicar a variável resposta por meio de características pessoais - sexo, idade, cor, região de moradia, nível educacional, estado civil atual e prévio e idade de início na vida profissional - e características da profissão nas quais estão incluídos tipo de profissão (masculina ou feminina, sendo que a categoria de referência é a profissão integrada), indicador de mulher em profissão masculina e de mulher em profissão feminina, profissões imperiais (engenharia, medicina e direito), mulheres em profissões imperiais, trabalho no setor público e mulher com trabalho no setor público. Além disso, as ocupações dos trabalhadores foram utilizadas como variáveis de controle do modelo,⁹ para garantir que eventuais diferenças não fossem atribuídas a uma diferente composição de ocupações entre homens e mulheres. Nos modelos estimados para a amostra completa, foram incorporadas duas variáveis indicadoras: uma que identifica pessoas com jornada de trabalho entre 20 e 39 horas por semana e outra que indica aquelas com jornada de 40 horas por semana ou mais. Espera-se que essas variáveis captem eventuais diferenças decorrentes da duração da jornada de trabalho na magnitude do salário pago por hora.

Na Tabela 7, apresentamos as estimativas dos parâmetros dos dois modelos. As diferenças encontradas entre o modelo estimado para a amostra completa (modelo 1) e o estimado para as pessoas com uma jornada de trabalho de pelo menos 40 horas (modelo 2) foram, exceto para uma variável, muito pequenas. Desse modo, optamos por apresentar a análise dos resultados obtidos para a amostra que utilizou pessoas com jornada de trabalho de 40 horas ou mais, destacando apenas a situação em que a diferença se mostra importante. A interpretação dos resultados do modelo 1 pode ser feita de maneira análoga. As interpretações dos coeficientes são válidas desde que as demais variáveis do modelo mantenham-se constantes (ceteris paribus).

O modelo 2 indica a existência de uma remuneração cerca de 8,1% mais elevada para trabalhadores que residem em regiões urbanas com relação aos trabalhadores de áreas rurais.¹⁰ Os indicadores de região e setor de atividade (público ou privado) foram introduzidos nos modelos como variáveis de controle, não fazendo parte do objetivo principal deste estudo. No entanto, existem indícios de diferenças regionais e setoriais para remuneração, temas que podem ser abordados em estudos futuros.

As variáveis indicadoras de grau educacional apontam, conforme esperado, que o salário dos indivíduos aumenta significativamente quanto maior o nível de escolaridade. Sendo que um trabalhador com ensino superior completo recebe salário, em média, 70,2% maior do que um trabalhador que nunca frequentou a escola. Isso é compatível com o resultado apresentado para a idade em que começou a trabalhar: a cada ano a mais na idade do início, estima-se um aumento médio de 0,5% na remuneração horária; em geral, a idade de ingresso no mercado de trabalho é maior para pessoas com maiores níveis de escolaridade.

O modelo também indica a existência de um efeito quadrático da idade sobre a remuneração: a remuneração por hora tende a ser crescente na faixa etária considerada. Os não brancos tendem a receber salários cerca de 6,8% menores do que os brancos.

TABELA 7:
Resultado das regressões - Modelo 1 e Modelo 2

	Modelo 1			Modelo 2
	Amostra completa			Jornada de pelo menos 40 horas semanais
	Coef.	t	Coef.	t
Mulher	-0.227***	-25.39	-0.211***	-24.22
Profissão feminina	-1.156**	-2.05	-0.372	-1.26
Profissão masculina	0.573***	3.71	0.580***	2.92
Mulher em profissão feminina	0.030***	2.63	0.025**	2.26
Mulher em profissão masculina	0.024*	1.71	0.021	1.53
Profissão imperial	1.571***	6.55	1.764***	7.81
Mulher em profissão imperial	0.123***	2.71	0.128**	2.47
Setor público	0.114***	11.53	0.122***	11.64
Mulher no setor público	0.046***	4.20	0.026**	2.24
Jornada de 20 a 39 horas semanais	-1.513***	-32.42
Jornada de 40 ou mais horas semanais	-1.723***	-36.76
Vive na companhia de cônjuge e/ou companheiro(a)	0.111***	20.74	0.104***	20.14
Já viveu com cônjuge e/ou companheiro(a)	0.062***	9.38	0.049***	7.75
Idade em que começou a trabalhar	0.006***	11.31	0.005***	8.65
Não branco	-0.065***	-15.07	-0.068***	-16.66
Idade	0.034***	26.70	0.026***	21.36
Idade ao quadrado	-0.0003***	-18.60	-0.0003***	-13.40
Fundamental incompleto	0.015	1.19	0.019*	1.85
Fundamental completo	0.116***	8.71	0.110***	9.99
Médio incompleto	0.106***	7.46	0.121***	10.18
Médio completo	0.242***	18.77	0.219***	20.54
Superior incompleto	0.360***	24.05	0.368***	27.81
Superior completo	0.721***	44.27	0.702***	47.95
Urbana	0.097***	10.98	0.081***	9.71
Centro-oeste	0.021**	2.51	0.018**	2.29
Sul	0.006	0.84	0.006	0.97
Norte	-0.100***	-8.34	-0.132***	-16.06
Nordeste	-0.277***	-39.07	-0.280***	-45.24
N observações	93.171			75.936

• Asteriscos denotam significância estatística: *** é <1%, **<5% e * <10%
• Fonte: Tabulação própria a partir dos microdados da Pnad 2013 (IB GE, 2014).

Outro dado interessante das regressões é o efeito de viver ou ter vivido com um/a companheiro/a anteriormente. Em ambas as regressões, as duas variáveis têm efeito positivo no salário. Indivíduos que vivem com companheiro/a recebem remuneração aproximadamente 10,4% superior a indivíduos que não vivem, nem nunca viveram, com companheiro/a; já os que já viveram, mas não vivem atualmente com companheiros, recebem uma remuneração cerca de 4,9% maior do que aqueles que não vivem e nunca viveram com companheiro. Estes dois últimos resultados de existência de um prêmio para o casamento são alinhados a resultados de estudos anteriores sobre o tema (MADALOZZO; GOMES, 2012; MADALOZZO, 2008; KOREMAN; NEUMARK, 1991). Com relação às diferenças entre homens e mulheres na remuneração, a primeira variável a apontar significância é a variável indicadora Mulher. Os modelos apontam uma redução salarial de 21,1% em relação aos homens, em profissões integradas, no setor privado e em profissões que não são as imperiais.

Quando analisamos a implicação do tipo de ocupação no salário, para a amostra de indivíduos que trabalham 40 horas ou mais por semana, em termos médios, para homens, não existe diferença estatisticamente significativa entre profissões femininas e as profissões integradas. A redução média dos salários das mulheres em profissões femininas em relação a homens que optam por esse tipo de profissão é da ordem de 18,6%.¹¹ Entretanto, ao examinar a amostra completa, existe uma significância estatística e um efeito negativo para pessoas que trabalham em profissões femininas.¹²

Homens em profissões masculinas tendem a ganhar mais do que em profissões integradas, cerca de 58,0%; as mulheres, por sua vez, tendem a receber 60,1% a mais em profissões masculinas do que em profissões integradas. Esses dados apontam para uma valorização maior das profissões que concentram uma participação mais elevada de homens do que mulheres em sua atuação. Ao se compararem os salários esperados de homens e mulheres em profissões masculinas, estima-se que as mulheres recebam, em média, cerca de 19% menos do que os homens.

Desejamos analisar a remuneração de mulheres que estão inseridas nessas profissões masculinas e entender em maior profundidade as características dessas mulheres com relação às outras que estão em profissões femininas ou integradas, e mesmo com relação aos seus pares - homens - nas profissões masculinas. Dessa forma, nosso estudo também consiste em entender a remuneração de mulheres em profissões específicas. E esses resultados são muito interessantes - e alinhados com Madalozzo, Martins e Lico (2015). Mulheres que trabalham em profissões femininas ou masculinas ganham salários superiores às que trabalham em profissões integradas.

Outro dado interessante é o efeito de os indivíduos estarem ocupados em profissões imperiais. As profissões imperiais pagam salários próximos a 176% superiores às outras profissões. Nessas profissões, as mulheres ganham duplamente pela escolha profissional: ganham pelo fato de a profissão pagar 176% a mais do que as profissões não imperiais e, adicionalmente, também recebem um prêmio de 12,8% por serem mulheres que trabalham nesse tipo de profissão.

Conclusão

Escolhas profissionais implicam remunerações potencialmente distintas ao longo do tempo. No presente estudo, concentramos nosso foco em entender dois principais fatores ligados a essa escolha: o perfil dos indivíduos que optam por diferentes ocupações e a consequente diferenciação da remuneração dessas pessoas tanto por suas características pessoais como pelas escolhas ocupacionais.

A análise dos perfis de indivíduos nos diferentes tipos de ocupação nos permitiu concluir que as profissões imperiais têm uma maior concentração de indivíduos de cor branca do que as profissões não imperiais. Dentro dessas profissões, fizemos um recorte para três ocupações tradicionais: direito, engenharia e medicina. Também existe uma grande concentração de indivíduos de cor branca nessas profissões, mas, além disso, é interessante constatar que, dentre essas três ocupações, são os engenheiros (independente do sexo) que têm a maior carga horária de trabalho semanal e é também nessa ocupação que verificamos a maior diferença salarial entre homens e mulheres: 67%. Por fim, quando a análise é ampliada para toda a amostra que trabalhou na semana de referência, constata-se tanto que as mulheres trabalham menos horas no mercado do que os homens como a prevalência de um maior percentual de homens que vivem com cônjuges do que de mulheres na mesma situação. A divisão em três categorias ocupacionais (integrada, feminina e masculina) também resulta do fato de que a categoria de profissões masculinas é onde os indivíduos começaram a trabalhar mais cedo, em média, por volta dos 14 anos de idade, independente do sexo.

Com relação à remuneração de características, nossos dois modelos apontam para uma maior remuneração por hora trabalhada de acordo com a idade - de forma côncava - e para educação formal - intensificada quanto maior o grau escolar concluído -, conforme já relatado na literatura que nos antecede. O efeito de casamento ou coabitação é positivo para ambos os sexos, o que também está alinhado ao resultado da literatura sobre prêmio para o casamento para homens e, no caso do Brasil, um prêmio para o casamento também para as mulheres. A variável de maior interesse em nosso estudo é a variável de sexo e, nesse sentido, pudemos concluir que as mulheres recebem remuneração inferior aos homens na média, mas que essa remuneração é mais próxima à deles quando as mulheres exercem profissões imperiais ou quando trabalham no setor público.

Nossa principal contribuição para a literatura é a estimativa de que o diferencial salarial entre homens e mulheres é menor nas profissões mais tradicionais, as imperiais. O detalhamento de características individuais das pessoas que exercem essas profissões nos leva a concluir que existem diferenças significativas no perfil dessas pessoas com relação às que optaram por carreiras em profissões não imperiais.

Entretanto, por limitação da base de dados explorada, não é possível inferir de que forma essas características interferiram nas escolhas feitas a priori pelos indivíduos. Para isso, seria necessário o acompanhamento ao longo do tempo dos indivíduos para avaliar como diferentes situações iniciais - de rendimento escolar, condições sociais, ambiente familiar - impactaram suas escolhas posteriores. Fica como sugestão para estudos futuros a análise detalhada desses pontos.

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• Vargas, H. M. Sem perder a majestade: “profissões imperiais” no Brasil. Estudos de Sociologia, v. 15, n. 28, p. 107-124, 2010.

• 1
  Expressão utilizada por Coelho (1999) e adotada por Vargas (2010), entre outros

• 2
  A lista detalhada com as profissões em cada tipo de segmentação ocupacional pode ser requisitada aos autores a qualquer momento. Ela não está inclusa no corpo deste trabalho devido a restrições de espaço para publicação.

• 3
  Ferreira e Cacciamali (2009) e Lovell (2006) utilizam o Índice de Dissimilaridade de Duncan para análises de segregação de gênero e raça.

• 4
  Na Pnad, a pergunta é formulada como: “Vive em companhia de cônjuge ou companheiro/a”. Adotamos, por simplicidade, ao longo do texto, o termo cônjuge, englobando também a situação companheiro/a.

• 5
  O diferencial médio foi calculado usando a média de salário dos homens dividida pela média do salário das mulheres em cada uma das profissões.

• 6
  Na análise da Tabela 5, estamos utilizando os dados pontuais e não diferenças estatisticamente significantes entre os salários de homens e mulheres, apesar dos intervalos de confiança corroborarem as conclusões apresentadas. Em nosso modelo empírico, analisaremos a diferença de salários com embasamento de significância estatística

• 7
  Como as estimativas não estão sendo corrigidas para viés de seleção de participação no mercado de trabalho, os resultados apresentados são representativos para a população que estava empregada na semana em que foi entrevistada pelos pesquisadores do IBGE. No intuito de compararmos diretamente a remuneração relativa de homens e mulheres, incluímos ambos nas regressões e, por meio de variáveis indicadores, detectamos as diferenças de remuneração por gênero. Entretanto, por essa abordagem, não é possível também incluir a correção de viés de seleção, como Heckman (1979). Outros artigos utilizam a correção de Heckman. Em Madalozzo, Martins e Lico (2015), é feita uma abordagem com um modelo Oaxaca (1973) e correção de Heckman. Os resultados são bastante similares aos aqui apresentados.

• 8
  Dentre outras coisas, reduz o grau de assimetria encontrado na variável original. As equações estimadas neste artigo seguem o modelo de equações mincerianas (MINCER, 1974). Mais sobre o assunto em Chiswick (2003).

• 9
  Cabe destacar que variáveis de controle são comuns em modelos econométricos, uma vez que corrigem eventuais desbalanceamentos da amostra: por exemplo, se o número de pessoas que trabalham numa determinada ocupação é maior para um dos sexos, eventuais diferenças apontadas pelo modelo podem ser ocasionadas não pelo sexo da pessoa, mas sim por sua ocupação. O mesmo ocorre para regiões geográficas e setor de ocupação dos indivíduos (setor público ou privado).

• 10
  Esse valor é uma estimativa baseada no efeito marginal da variável explicativa sobre o salário-hora. Quanto mais próximo a zero for o coeficiente, melhor tende a ser essa estimativa. Detalhes na seção 6.8 de Ramanathan (1998), por exemplo.

• 11
  Obtido somando-se o coeficiente associado a Mulher (-0,211) com o coeficiente associado ao efeito Mulher em profissão feminina (0,025).

• 12
  Em Grönlund e Magnusson (2013), exploram-se três possibilidades para explicar as diferenças salariais entre profissões de diferentes tipos: a desvalorização do trabalho das mulheres, o excesso de oferta de mulheres para poucas ocupações e a desvantagem na acumulação de capital humano por parte das mulheres. Nenhuma dessas hipóteses pode ser comprovada estatisticamente, restando então a hipótese de discriminação com a categoria ocupacional como fonte de explicação para tal diferencial.

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  Jan-Mar 2017

Histórico

• Recebido
  Nov 2015
• Aceito
  Maio 2016