Earning differentials by occupational categories: Gender, race and regions

Abstract

Analyzing the income differentials amongst the Brazilian workers' occupations is the focus of this paper. Due to the wide diversity of occupations cataloged by the IBGE (around 800), a theoretical procedure is applied to reduce them to only seven in order to allow statistical treatment of the data. The methodological approach is based on Mincerian quantile equations to be estimated in various strata of the workers' income distribution, on which a breakdown is made to check the gap among the individuals' income with distinct inherent attributes and between those living in both more and less developed regions. The estimation results ensure the importance of breakdown analysis for occupational strata as well as for quantiles, since the effects of explanatory variables are distinct along the income distribution and vary among occupations. Regarding the gaps in this distribution, there is a glass ceiling effect in some occupations, that is, the gap is greater at the top of distribution, although in most cases the wider gap occurs at the bottom of the distribution -sticky floor effect, which makes this a distinguished result from other studies. Moreover, contrary to the gap in gender, which is due to the compensation characteristics of individuals only (discrimination), income differentials between regions and races also occur from the heterogeneous characteristics of workers. ResumoAnalisar os diferenciais de rendimentos nas ocupações dos trabalhadores brasileiros é o foco central deste trabalho. Em virtude da vasta diversidade de ocupações catalogadas pelo IBGE (cerca de 800), aplica-se um procedimento teórico para reduzi-las em apenas sete a fim de permitir tratamento estatístico dos dados. São estimadas equações mincerianas quantílicas, sobre as quais são feitas decomposições para verificar o hiato entre os rendimentos dos indivíduos com atributos inerentes distintos, bem como entre aqueles residentes em regiões mais e menos desenvolvidas do país. Os resultados das estimações ratificam a importância da análise desagregada em estratos ocupacionais e por quantis, uma vez que os efeitos das variáveis explicativas são distintos ao longo das distribuições de rendimentos e entre as ocupações. Em relação às lacunas existentes entre as distribuições de rendimentos, verifica-se ଝ We thank CNPq for the financial support.um glass ceiling effect em algumas ocupações, ou seja, a defasagem é maior no topo da distribuição, embora na maioria dos casos, o hiato seja mais acentuado na base da distribuição -sticky floor effect, resultado este que se distingue de outros trabalhos. Além disso, diferente das lacunas entre gêneros, que são decorrentes apenas da remuneração às características dos indivíduos (discriminação), os diferenciais de rendimentos entre raças e regiões também decorrem das diferentes características dos trabalhadores.

Wage Premiums Across the Rural-Urban Continuum: What Constitutes a “Good Job”?

“…Additionally, including US regional variation among wage premiums, as demonstrated by Arraes, Menezes, and Simonassi (2014) in a Brazilian context, could prove to be a fruitful avenue for future study, perhaps providing detailed insights about which jobs are "better" than others in different parts of the country and why. The fact that so many of the maximum and minimum premiums occurred in western and Midwestern counties might, for example, indicate that more centralized parts of the country experience greater variability among wage premiums even after controlling for occupations and city size.…”

“…Similarly, Baum-Snow and Pavan (2012) account for wage differences and job matching across city sizes without discussing differences within cities of similar sizes. Arraes, Menezes, and Simonassi (2014) investigate earnings differentials within occupational categories for International Journal of Regional Development ISSN 2373-9851 2017 regions of Brazil, but these regions are sorted geographically rather than by size. The apparent dearth of literature comprehensively examining within-size class wage premiums suggests that more research on this topic is needed.…”

Diferenciais Salariais De Gênero No Brasil: Comparando Os Setores Público E Privado

“…Na totalidade dos trabalhos, confirma-se a presença de discriminação no mercado de trabalho brasileiro, à medida que os diferenciais de rendimento não são explicados exclusivamente pelas distintas características individuais (ARRAES; MENEZES; SIMONASSI, 2014;BARTALOTTI;LEME, 2007;FREITAS FILHO, 2015…”

“…; MEIRELES; SILVA;SAMPAIO, 2015;SALARDI, 2012;SANTOS, 2005;SALVATO;FRANÇA, 2013); as mulheres negras sempre aparecem em pior situação(BARTALOTTI;LEME, 2007). Adicionalmente, a decomposição detalhada confirma a relevância de características sociodemográficas, tais como educação, idade, setor de atividade e tipo de ocupação (ARRAES; MENEZES;SIMONASSI, 2014;BARTALOTTI;LEME, 2007;FREITAS FILHO, 2015;SILVA;SAMPAIO, 2015;SALARDI, 2012;SANTOS, 2005;SALVATO;FRANÇA, 2013).Alguns trabalhos estimam que o rendimento laboral feminino seria maior se o mercado de trabalho remunerasse de modo similar as características individuais de mulheres e homens(GALVÃO, 2015;SANTOS, 2005), o que seria especialmente verdadeiro nos estratos superiores de renda (BARTALOTTI; LEME, 2007; MEIRELES; para a média e os quantis, e têm como variável dependente o logaritmo do salário e diversas variáveis explicativas. Analogamente, ainda que características sociodemográficas (educação, experiência, setor de atividade, estado civil, ocupação, tamanho da empresa, maternidade, preferências por tipo de trabalho etc.)…”

Perkembangan Tingkat Pengembalian Investasi Pendidikan Di Jawa Timur Tahun 2015 Dan 2018

“…Mereka menduga, hasil yang tidak jauh berbeda ini disebabkan oleh kondisi sosial ekonomi negara-negara Amerika Latin yang relatif sama. Arraes et al (2014) menggunakan data survei rumah tangga di Brazil dan Meksiko dan menemukan tingkat pengembalian investasi pendidikan tinggi sebesar 11,2-13,2% sedangkan tingkat pengembalian investasi pendidikan rendah hanya sebesar 8,13-9,05%. Takasaki (2017) meneliti dampak gempa Fiji terhadap tingkat pengembalian investasi pendidikan dan menemukan bahwa tingkat pengembalian meningkat, dari kisaran 8% menjadi 10%.…”