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GUSTAVO GEAQUINTO FONTES
A
TRIBUTOS URBANOS E DIFERENCIAIS REGIONAIS DE
SALÁRIO NO BRASIL, 1991 E 2000
Belo Horizonte, MG
UFMG / CEDEPLAR
2006
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G
USTAVO GEAQUINTO FONTES
ATRIBUTOS URBANOS E DIFERENCIAIS REGIONAIS DE
SALÁRIO NO BRASIL, 1991 E 2000
Dissertação apresentada ao curso de mestrado
do Centro de Desenvolvimento e Planejamento
Regional da Faculdade de Ciências Econômicas
da Universidade Federal de Minas Gerais, como
requisito parcial à obtenção do Título de Mestre
em Economia.
Orientador: Prof. Dr. Rodrigo Ferreira Simões
Co-Orientadora: Prof.ª Dr.ª Ana Maria Hermeto
Camilo de Oliveira
Belo Horizonte, MG
Centro de Desenvolvimento e Planejamento Regional
Faculdade de Ciências Econômicas – UFMG
2006
ii
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iii
A
GRADECIMENTOS
Primeiramente, gostaria de agradecer à minha família, sempre presente em minha vida.
Aos meus pais, Carlos Augusto e Ana Maria, agradeço pelo carinho, dedicação e apoio
incondicional. Agradeço ao meu irmão, Guilherme, e às minhas irmãs, Fernanda e Suzana,
pela amizade, companheirismo e torcida de sempre. Agradeço, também, à minha avó Naná,
sempre torcendo pelas nossas conquistas, e à tia Neila, minha madrinha, pela amizade.
Ao meu orientador, Rodrigo Ferreira Simões, pela dedicação, paciência e estímulo ao
longo deste trabalho e à minha co-orientadora, Ana Maria Hermeto, pela atenção e pelos
apontamentos e sugestões sempre precisos. A orientação de ambos foi fundamental para a
realização desta dissertação.
Aos professores Eduardo Amaral Haddad (FEA/USP) e Mauro Borges Lemos
(CEDEPLAR/UFMG), pela participação em minha banca examinadora e pelos valiosos
comentários, críticas e sugestões que em muito contribuirão para o aprimoramento de meus
futuros trabalhos.
Aos demais professores e funcionários do CEDEPLAR, que de diversas formas
contribuíram para a finalização deste trabalho.
Aos amigos e colegas de turma, Bel, Má, Paulo, Marina, Heder, Dani, Ana Claudia, Felipe,
Jonas, Tharsila, Pedro e Antônio, a minha gratidão pela amizade, apoio e pelos momentos
especiais que vivenciamos durante o mestrado.
Aos amigos Levindo, Gláucia, Ana Luísa, Flávio, Thiago, Bruno César, Valéria, Aline e
Ana Paula pelo companheirismo e amizade, pelas longas conversas, viagens e pela torcida.
À CAPES pelo apoio financeiro.
Por fim, gostaria de externar minha gratidão a todas as demais pessoas que direta ou
indiretamente contribuíram para a realização deste trabalho.
iv
S
UMÁRIO
INTRODUÇÃO.........................................................................................................................1
CAPÍTULO 1 – DIFERENCIAIS DE SALÁRIO E A ESTRUTURA ECONÔMICA REGIONAL........7
1.1. Fatores aglomerativos e desaglomerativos e a configuração do espaço econômico .. 7
1.1.1. A renda fundiária e a síntese da localização espacial.......................................... 9
1.1.2. A Economia Urbana e as externalidades marshallianas.................................... 14
1.1.3. A Nova Geografia Econômica e o modelo centro-periferia.............................. 18
1.2. Determinantes dos diferenciais regionais de salário................................................. 22
1.2.1. O capital humano e os diferenciais regionais de salário.................................... 23
1.2.2. Os salários e os diferenciais inter-regionais de produtividade .......................... 27
1.2.3. Diferenciais regionais de salário no Brasil: evidências empíricas .................... 30
CAPÍTULO 2 – METODOLOGIA E BASE DE DADOS..............................................................35
2.1. Base de dados e variáveis......................................................................................... 35
2.2. Modelos hierárquicos ............................................................................................... 45
CAPÍTULO 3 – OS DIFERENCIAIS REGIONAIS DE SALÁRIO NO BRASIL: UMA APLICAÇÃO
DOS
MODELOS HIERÁRQUICOS ..........................................................................................51
3.1. Diferenciais regionais de salário no Brasil............................................................... 52
3.2. Os salários industriais............................................................................................... 63
3.2.1. Diferenciais regionais de salário na indústria.................................................... 64
3.2.2. Diferenciais dos salários industriais e a estrutura produtiva urbana ................. 68
CONSIDERAÇÕES FINAIS.....................................................................................................74
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS.........................................................................................79
ANEXO .................................................................................................................................85
v
L
ISTA DE TABELAS
Tabela 2.1 -
Estatísticas descritivas das variáveis de nível 1 – 1991 .................................. 41
Tabela 2.2 -
Estatísticas descritivas das variáveis de nível 1 – 2000 .................................. 42
Tabela 2.3 -
Estatísticas descritivas das variáveis de nível 1 – Indústria – 1991 ................ 43
Tabela 2.4 -
Estatísticas descritivas das variáveis de nível 1 – Indústria – 2000 ................ 43
Tabela 3.1 -
Resultados das equações de rendimento dos trabalhadores assalariados - 1991
............................................................................................................................................. 56
Tabela 3.2 -
Resultados das equações de rendimento dos trabalhadores assalariados - 2000
............................................................................................................................................. 56
Tabela 3.3 - Resultados das equações de rendimento dos trabalhadores na indústria - 1991
............................................................................................................................................. 65
Tabela 3.4 -
Resultados das equações de rendimento dos trabalhadores na indústria - 2000
............................................................................................................................................. 65
Tabela 3.5 -
Serviços produtivos, força de trabalho especializada e os salários industriais69
Tabela 3.6 -
Rendimentos do trabalho e a escala industrial ................................................ 72
L
ISTA DE GRÁFICOS
Gráfico 3.1 -
Salários médios estimados e anos de estudo em municípios de 100 mil
habitantes por regiões – 2000
.............................................................................................. 61
Gráfico 3.2 -
Anos de estudo médios para a obtenção do salário mediano por porte dos
centros urbanos e região – 2000
.......................................................................................... 62
L
ISTA DE FIGURA
Figura 1.1 -
Formação dos anéis concêntricos de von Thünen ........................................... 11
vi
L
ISTA DE ANEXOS
Tabela A.1 -
Salário médio e população - Regiões Metropolitanas.................................... 86
Tabela A.2 -
Salário médio e população - Centros urbanos não metropolitanos ................ 87
Tabela A.3 -
Salário médio na indústria, estrutura produtiva urbana e força de trabalho
especializada - Regiões Metropolitanas
.............................................................................. 94
Tabela A.4 -
Salário médio na indústria, estrutura produtiva urbana e força de trabalho
especializada - Centros urbanos não metropolitanos........................................................... 95
vii
R
ESUMO
O presente trabalho tem por objetivo analisar o impacto dos atributos econômicos
urbanos sobre os diferenciais de salário entre as cidades médias e regiões metropolitanas
brasileiras, buscando-se incluir no debate sobre os determinantes dos rendimentos do
trabalho fatores supostamente impactantes do nível de produtividade local e da estrutura
regional de demanda por trabalho. Desta forma, pretendeu-se ir além dos fatores
relacionados diretamente à oferta de trabalho, ou seja, as características pessoais
produtivas dos trabalhadores, como educação e experiência.
O estudo utiliza os microdados dos Censos Demográficos de 1991 e 2000 e abrange
os trabalhadores do sexo masculino, residentes em áreas urbanas e empregados em
atividades não agrícolas. A estimação por modelos hierárquicos de dois níveis possibilitou
a inclusão de variáveis em diferentes níveis de análise (indivíduo e centro urbano) e a
decomposição da variância salarial total entre trabalhadores e unidades territoriais.
Observou-se que uma proporção significativa da dispersão salarial total dos indivíduos está
relacionada às diferenças salariais entre as localidades, sinalizando que particularidades
locais afetam os níveis salariais dos indivíduos.
Primeiramente, identificou-se a persistência de disparidades no rendimento médio
do trabalho de indivíduos com similares características pessoais observáveis, porém
residentes em centros urbanos inseridos nas diferentes regiões brasileiras. Além da dotação
de capital humano, a filiação setorial dos trabalhadores e os atributos urbanos, tais como
população total, escala industrial e densidade dos serviços produtivos modernos
apresentaram impactos significativos na determinação dos salários. Os resultados apontam
para a importância dos fatores econômicos locais, e não apenas dos diferenciais
interurbanos quanto à qualificação e à experiência da força de trabalho, na determinação
das disparidades regionais de salário.
viii
A
BSTRACT
The objective of the present work is to analyze the impact of urban economic
attributes over the wage deferentials between Brazilian medium cities and metropolitan
regions. It aims to introduce in the debate of wage determinants factors suposively
impactant of local levels of productivity and of the regional structure of work demand.
Thus, the intention was adding factors not just directly related to work supply, that is, to
worker´s individual productive characteristics, like schooling and experience.
This study uses micro data of 1991 and 2000 Demographic Census of Brazil and
encompasses men workers living in urban areas and enployed in non agricultural
activities. Estimation by two level hierarchical linear models enabled the inclusion of
different level variables (individuals and urban centers) and the partition of total wage
variance between workers and teritorial units. It was observed that a significant
proportion of total individual wage dispersion is related to wage differentials among
localities, signaling that regional characteristics affect the levels of individual wages.
Firstly, it was identified the permanence of salary earnings disparities between
workers with similar individual observable characteristics, but living in urban centers
situated in different regions of the country. Besides the endowment of human capital, the
employment sector of workers and some urban attributes, such as total population,
industrial scale and urban density of modern producer services, also presented significant
impact on wage determination. The results points out the importance of local economic
factors, and not just the interurban differences on labor force qualification and experience,
in the determination of the observed regional wage disparities.
ix
I
NTRODUÇÃO
No Brasil as desigualdades econômicas regionais são particularmente acentuadas,
fato que se reflete sobre as intensas disparidades de salário entre as regiões do país e,
ainda, sobre a dinâmica dos mercados de trabalho locais. Apesar da existência de
controvérsias quanto ao fato das desigualdades regionais de renda no Brasil apresentarem
ou não tendência de redução, observa-se a persistência de significativos diferenciais
regionais de salário mesmo com a maior integração econômica nacional. Além disso, o que
torna esta situação ainda mais grave foi a ausência de uma efetiva política nacional de
desenvolvimento regional verificada durante a década de 1990. Nesse contexto, o tema dos
diferenciais regionais de salário é de grande relevância no país, sendo, no entanto,
relativamente pouco explorado. Pretende-se com esta dissertação fornecer novos elementos
para a explicação desses diferenciais no Brasil, não restringindo-se aos atributos pessoais
do trabalhador.
Diversos estudos relacionados à teoria do capital humano procuram demonstrar os
efeitos da qualificação profissional, como a escolaridade e a experiência, na determinação
dos salários. Certamente que esses elementos relacionados à oferta de trabalho são de
grande relevância para a análise dos determinantes dos salários e serão considerados neste
estudo. Porém, a composição diferenciada da força de trabalho entre as localidades por si
só não é capaz de explicar a totalidade dos diferenciais salariais inter-regionais.
A hipótese básica do presente estudo é que o rendimento do é influenciado não
apenas pelos atributos e qualificações pessoais, tal como preconizados pelas teorias do
capital humano, mas também pelo meio econômico onde o trabalhador está inserido, isto é,
por fatores impactantes dos níveis locais de produtividade e determinantes da estrutura de
demanda por trabalho nas diferentes regiões. Acredita-se, portanto, que os diferenciais de
salário tendem a refletir as características da estrutura produtiva e dos mercados de
trabalho locais, os fluxos migratórios da população economicamente ativa (PEA) e o
dinamismo econômico regional. Assim, torna-se necessária a introdução de atributos
regionais na análise dos diferenciais de salários.
O objetivo principal deste estudo é analisar a influência da aglomeração urbana e de
sua estrutura produtiva sobre os salários nas cidades médias e regiões metropolitanas
(RMs) brasileiras para os anos censitários de 1991 e 2000. Além disso, pretende-se
verificar se as disparidades no rendimento do trabalho entre as regiões brasileiras
1
permanecem significativas mesmo com o controle pelas características pessoais produtivas
dos trabalhadores assalariados
A fim de atingir os objetivos propostos, é necessária a formulação de um modelo
para a equação de salários que possibilite a inclusão de variáveis em diferentes níveis de
análise. Assim, com o intuito de se verificar o efeito de atributos do centro urbano e da
qualificação da força de trabalho locais, optou-se pelo emprego de modelos hierárquicos de
dois níveis, onde o impacto dos diferenciais regionais de composição da força de trabalho
será controlado pela inclusão de atributos pessoais dos trabalhadores.
Em relação aos estudos na área de mercado de trabalho que abordam este tema,
publicados no país, um aspecto que diferencia este trabalho é a sua abrangência territorial
mais ampla. A análise dos diferenciais regionais de salário não será restrita às principais
RMs nacionais ou a algum estado específico, mas englobará centros urbanos de escalas
distintas e de todas as regiões do país, sendo utilizados para este fim os micro-dados dos
Censos Demográficos do Brasil referentes aos anos analisados. Somando-se a isso, ao
introduzir-se o efeito de variáveis indicativas da estrutura econômica local sobre o nível
salarial dos indivíduos, procurou-se avançar em relação a diversos trabalhos que utilizam-
se apenas de variáveis Dummies regionais como forma de captar os efeitos das respectivas
regiões sobre os salários.
Além disso, diferentemente de diversos estudos na área de economia regional, a
análise não será efetuada a partir das médias salariais dos centros urbanos, mas sim sobre o
salário do indivíduo. Desta forma, será possível estimar diretamente o efeito de atributos
urbanos sobre o rendimento dos trabalhadores assalariados, controlando-se pelas
características pessoais desses trabalhadores. Este procedimento evita a perda de relevantes
informações estatísticas decorrente da eliminação de toda a variabilidade intra-grupo, fato
que ocorre quando se analisam os salários em um nível mais agregado, ou seja, os salários
médios das localidades.
Anteriormente à apresentação dos capítulos contidos neste estudo, optou-se por
realizar, ainda nesta introdução, uma breve análise da recente dinâmica regional da
economia brasileira, de forma a contextualizar o problema das disparidades regionais no
país e subsidiar a discussão posterior dos resultados obtidos no trabalho. Observa-se que a
intensa disparidade nos níveis de renda das distintas regiões brasileiras reflete, entre outros
aspectos, a desigual distribuição espacial das atividades produtivas no país. O Brasil
passou por um processo de concentração industrial em São Paulo que se iniciou no final do
século XIX e que se estendeu até o final da década de 1960. Porém, a partir desta época e
2
até meados da década de 1980 o país sofreu um processo de reestruturação produtiva
caracterizado por uma relativa desconcentração industrial. Nesse período, a maioria dos
estados brasileiros cresceu a taxas superiores a São Paulo, levando este último a perder
participação na produção industrial nacional. No entanto, esta queda da participação
relativa desse Estado se concentrou na Região Metropolitana de São Paulo (RMSP), pois a
participação do interior do Estado na indústria nacional aumentou. Esta região se
consolidou como o segundo maior agregado industrial do país, atrás apenas da RMSP.
A desconcentração industrial deveu-se a diversos fatores, entre eles, os
investimentos produtivos do Estado, a expansão econômica em direção às regiões de
fronteira e o processo de reversão da polarização industrial da RMSP. AZZONI (1986), no
entanto, afirma que este último fator deve ser relativizado, pois segundo o autor a
desconcentração industrial no país não teria atingindo de forma tão significativa as regiões
mais periféricas, mas principalmente o campo aglomerativo de São Paulo, sendo
caracterizada como um processo do tipo ‘desconcentração concentrada’.
A redução da atratividade da RMSP para diversas atividades industriais se deveu,
basicamente, ao surgimento de deseconomias de aglomeração nesta região. Estas
deseconomias estão associadas às pressões de custos decorrentes da elevação da renda
fundiária urbana e do processo de congestionamento urbano verificados na região. Além
disso, a RMSP vem sofrendo competição por investimentos por parte de outras regiões,
incluindo o interior paulista, que passaram a apresentar melhores condições locacionais
para determinadas atividades produtivas. Isto se deve ao desenvolvimento da infra-
estrutura e de economias externas nestas regiões e por elas apresentarem menor renda
fundiária urbana, um movimento sindical menos atuante e, em alguns casos, devido a
incentivos fiscais concedidos pelos governos estaduais e locais.
É importante assinalar que durante esse período o Estado exerceu um importante
papel na promoção da desconcentração produtiva e sua atuação foi por meio de diversos
mecanismos: investimentos em infra-estrutura, incentivos fiscais e investimentos
produtivos realizados pelas empresas estatais. Uma importante parcela destes
investimentos estatais foi realizada nas regiões periféricas do país, como afirma HADDAD
(1999:12):
“It is important to point out that the redistributive role the government played
through the federal fiscal system was a common practice in the 1970’s and
1980’s. (…) the regional shares of the central government revenues in the
poorer regions were recurrently smaller than the shares of central government
expenditures in those regions. These figures suggest an effective redistribution
of public funds to the North and Northeast over the period.”
3
Outro fator que contribuiu para a desconcentração industrial no período foi a
expansão das fronteiras agrícolas e minerais, especialmente em direção ao Norte e ao
Centro-Oeste do país. Ocorreu um processo de modernização da agricultura e a
incorporação de novas áreas, principalmente nas regiões de cerrado. Essas regiões de
fronteira agrícola passaram a atrair indústrias processadoras desses insumos, como as
agroindústrias. Além disso, as regiões de fronteira mineral atraíram grandes empresas de
mineração. Segundo DINIZ (1999) o desenvolvimento dessas atividades exerceu um efeito
multiplicador e expansivo sobre as atividades urbanas nas regiões de fronteira, observando-
se, assim, um crescimento das cidades inseridas nas regiões de produção agrícola moderna
e em menor escala nas áreas de produção mineral.
No entanto, o processo de desconcentração espacial verificado nas últimas décadas,
apesar de ter beneficiado as regiões periféricas do país, foi relativamente restrito. Além
disso, existem evidências de que este processo se arrefeceu ou até mesmo sofreu reversão
no período 1985-2000. A década de 1980 foi caracterizada pela estagnação econômica do
país, sendo que nessa época o Brasil sofreu duramente as conseqüências da segunda crise
do petróleo e encontrou maiores dificuldades na captação de recursos externos. A
debilidade financeira do governo federal e dos governos estaduais provocou acentuada
queda nos investimentos de infra-estrutura e de energia, deixando de beneficiar as regiões
periféricas do país. Somando-se a isso, a partir do final da década de 1980, e mais
intensamente na década de 1990, a dinâmica regional brasileira passou a ser afetada pelas
mudanças tecnológicas e reestruturação produtiva em curso e pelas reformas econômicas
adotadas nesse período pelo governo brasileiro. As reformas, orientadas para o mercado,
incluíram a abertura comercial, a liberalização financeira, as privatizações de empresas
estatais e a desregulamentação dos mercados. Essas mudanças apresentaram impactos
relevantes sobre a dinâmica espacial das atividades econômicas.
O processo de privatização foi acompanhado em vários casos por volumosos
investimentos por parte dos novos controladores privados das antigas estatais. Porém, as
privatizações, especialmente nos setores de infra-estrutura, podem acarretar conseqüências
negativas quanto ao desenvolvimento das regiões periféricas no longo prazo. Isso ocorre,
pois as regiões mais pobres ou demograficamente menos densas do país tendem a despertar
menos interesse por parte do setor privado e, desta forma, tenderão a receber menos
investimentos em infra-estrutura, aumentando ainda mais o atraso em relação às demais
regiões, conforme destacam AZZONI e FERREIRA (1997:83):
4
“Como a privatização é seguida de reestruturação interna dos órgãos ou
empresas e, por necessidade de competitividade, de investimentos em
modernização e ampliação, cria-se um diferencial nos ritmos de investimentos
entre as porções pobre e rica do território ainda maior, acentuando em segundo
momento as desigualdades existentes e criando efeitos dinâmicos para o futuro
ainda mais deletérios.”
Além da mudança no papel do Estado e das reformas econômicas adotadas pelo
governo, outros fatores que tendem a afetar a distribuição espacial das atividades
econômicas, são as mudanças tecnológicas e a reestruturação produtiva das empresas.
DINIZ (1991) afirma que com as mudanças tecnológicas em curso, a tendência é que
ocorra, em termos globais, uma expansão maior dos setores mais fortemente sustentados
pela ciência e pela técnica e que demandam menor quantidade de recursos naturais. Estes
setores apresentam requisitos locacionais que dificilmente poderão ser atendidos pelas
regiões mais atrasadas. Desta forma, segundo o autor, a própria desigualdade regional
configura-se como um fator que obstaculiza o processo de desconcentração industrial, o
que levaria a um processo de ‘causação circular do atraso’.
Observa-se uma tendência de concentração regional dos setores produtivos mais
modernos, porém não mais concentrados apenas na RMSP e seu entorno imediato, mas
também numa vasta área da Região Centro-Sul que abrangeria desde o centro de Minas
Gerais, o interior do Estado de São Paulo, se estendendo até o nordeste do Rio Grande do
Sul, o que DINIZ (1993) classificou como um processo de aglomeração poligonal. Dentro
desta área, as cidades mais beneficiadas foram as de porte médio e as metrópoles de
segundo nível. Os limites desta área mais dinâmica são definidos por DINIZ (1999:1342):
“(...) as mudanças tecnológicas, estruturais e políticas recentes apontam no
sentido de uma reconcentração na área mais desenvolvida do país, por nós
caracterizada como o polígono e seu entorno definido por Belo Horizonte -
Uberlândia - Maringá - Porto Alegre – Florianópolis – São José dos Campos –
Belo Horizonte, excluída a área metropolitana de São Paulo.”
É importante assinalar, no entanto, que apesar da RMSP ter reduzido a sua
importância relativa em termos de produção industrial, ela tende a se destacar, cada vez
mais, como um centro de comando econômico e ofertante de serviços. A ampliação do
conteúdo tecnológico nos processos produtivos tende a revalorizar as metrópoles, pois são
nelas que se concentram as universidades, centros de pesquisa e serviços produtivos
modernos, tornando esses espaços aptos para o desenvolvimento de atividades econômicas
modernas. LEMOS e DINIZ (2000:536) afirmam que:
5
“(...) a área metropolitana de São Paulo é e continuará sendo o maior centro
econômico e populacional do país. As transformações estruturais em curso, em
prol dos serviços, se manifestam através da centralização financeira (...);
atividades comerciais; serviços educacionais e de pesquisa (...); serviços de
consultoria e apoio (...); sedes empresariais; órgãos de representação
econômica; transportes de cargas e passageiros; serviços de hotelaria e
restaurantes; medicina avançada; atividades culturais e de lazer; e escritórios
de representação comercial.”
Corroborando esse aspecto, AZZONI (2005) afirma que o estado de São Paulo e,
especialmente, a RMSP vêm apresentando uma performance favorável quanto aos serviços
produtivos sofisticados, indicando a manutenção do papel central destas regiões na
economia nacional, visto a ampliação da participação dos serviços no total da economia.
Além disso, segundo o autor, os ramos mais modernos do setor terciário demandam uma
força de trabalho mais qualificada e, em geral, apresentam uma elevada elasticidade-renda,
o que faz com que concentrem-se nas regiões mais desenvolvidas e providas de capital
humano. Somando-se a isso, a própria terciarização da economia tende a acarretar um
aumento da concentração.
A atual tendência de reconcentração econômica na região do ‘polígono’ tende a
gerar importantes impactos sobre a dinâmica demográfica e sobre os mercados de trabalho
locais, podendo agravar ainda mais as já significativas desigualdades regionais de renda e
de qualidade de vida no país. Neste atual contexto, torna-se necessário avaliar o
comportamento dos mercados de trabalho regionais na década de 1990, com enfoque
especial sobre os diferenciais salariais entre as regiões.
O presente trabalho compreende, além desta introdução, três capítulos e a
conclusão. No primeiro capítulo serão apresentados, primeiramente, elementos teóricos
centrais da economia regional e urbana. Além disso, serão discutidas possíveis explicações
alternativas para a ocorrência dos diferenciais de salário entre as regiões. O segundo
capítulo descreve a metodologia empregada na análise e, também, a fonte e o tratamento
dos dados, definindo-se a amostra de indivíduos e a abrangência territorial do estudo. A
metodologia utilizada foi o método de regressão multinível ou hierárquica, que permite o
emprego concomitante tanto de variáveis no nível do indivíduo, quanto no nível das
unidades territoriais abrangidas. O capítulo três compreende a análise dos resultados dos
modelos estimados de rendimento do trabalho. Por fim, são apresentadas as considerações
finais do estudo.
6
C
APÍTULO 1 – DIFERENCIAIS DE SALÁRIO E A ESTRUTURA ECONÔMICA REGIONAL
Há muito que os teóricos da economia regional têm observado uma relação estreita
entre crescimento econômico e concentração espacial das atividades econômicas. Isso se
deve ao fato de que a própria concentração de atividades econômicas em uma determinada
localidade pode criar condições favoráveis à região, vantagens estas relacionadas ao
surgimento de economias de aglomeração. O surgimento dessas economias contribuiria,
ceteris paribus, para um avanço ainda maior do processo de concentração espacial e para a
permanência dos diferenciais regionais de renda entre as regiões.
Observa-se que a estrutura espacial das atividades econômicas e a dinâmica
demográfica e dos mercados de trabalho regionais são estreitamente relacionadas. Na
análise dos diferenciais regionais de salário torna-se importante, portanto, considerar não
apenas os diferenciais de composição da força de trabalho entre as regiões, mas, também, a
densidade e a estrutura setorial das economias locais. A seguir serão apresentados,
inicialmente, conceitos centrais da economia regional e urbana. Posteriormente, serão
apresentadas distintas explicações para a ocorrência dos diferenciais regionais de salário,
procurando-se incorporar os conceitos de economia regional e urbana discutidos a seguir.
1.1. Fatores aglomerativos e desaglomerativos e a configuração do espaço econômico
Atualmente, as economias e deseconomias de aglomeração ocupam posição central
em diversas teorias de localização espacial. A configuração espacial da economia nesta
concepção é resultante da ação de forças opostas, isto é, forças centrípetas ou
aglomerativas e forças centrífugas ou de dispersão. Assim, ao analisar a distribuição
espacial das atividades econômicas deve-se considerar esses dois grupos de força.
Quanto aos fatores aglomerativos, FUJITA e THISSE (2000) afirmam que na
ausência de retornos crescentes, decorrente de fatores internos ou externos às firmas, o
único elemento que acarretaria a especialização produtiva e as relações de troca entre as
regiões seria a distribuição desigual de recursos. Porém, esse fator é insuficiente como
explicação única para a existência desses fenômenos, sendo os retornos crescentes
essenciais para explicar a distribuição espacial das atividades econômicas. Segundo os
autores, a combinação da questão espacial com as economias de aglomeração implica
7
numa estrutura de competição oligopolística, dado que os custos de transporte crescentes
com a distância limitam o número de firmas aptas a competir em cada um dos mercados.
No entanto, os conceitos de forças aglomerativas e de dispersão foram inicialmente
desenvolvidos pelas teorias clássicas da localização espacial, com destaque para as
contribuições dos autores alemães August Lösch e J. H. von Thünen. O papel dos retornos
crescentes de escala na configuração do espaço econômico, idéia desenvolvida
inicialmente por Lösch, passa a ter uma importância fundamental em diversos modelos da
economia regional posteriormente elaborados. O autor demonstrou que mesmo que o
espaço fosse homogêneo poderia haver concentração da produção em um número limitado
de localidades, o que seria decorrente do pressuposto fundamental do seu modelo de que o
aumento da produção é acompanhado de economias de escala.
Sintetizando, segundo LEMOS (1988) a importância da teoria de Lösch se deve ao
fato desta ter introduzido três importantes conceitos que influenciaram as análises futuras
dos problemas regionais. O primeiro foi a introdução da curva de demanda no espaço e,
desta forma, os custos de transporte passaram a ter um papel relevante. O segundo conceito
está relacionado à introdução de economias de escala na análise da questão regional, onde
esta passa a ser um elemento analítico central na estruturação do espaço econômico. O
terceiro conceito, que na realidade é uma fusão analítica dos dois anteriores, é o
desenvolvimento da idéia de uma área de mercado. No modelo de Lösch, a cada produto
está associada uma área de mercado que é limitada, em essência, pela existência de outros
centros produtores, em função dos custos de transporte.
Posteriormente, os conceitos de economias de aglomeração foram empregados por
MYRDAL (1957) e HIRSCHMAN (1958) na construção de teorias explicativas do
desenvolvimento desigual entre as regiões. Apesar de divergências existentes entre esses
autores, os seus modelos apresentam algumas conclusões em comum. MYRDAL (1957)
afirma que um fato histórico fortuito que favoreça economicamente uma região frente a
outras, como, por exemplo, a instalação de uma grande fábrica, tenderá a impulsionar o
desenvolvimento desta região a partir do mecanismo de “causação circular e acumulativa”.
A idéia central desse mecanismo é que a nova unidade industrial instalada na região
aumenta a demanda por trabalho e, com isso, os salários tendem a aumentar atraindo
população de outras regiões
1
. Com o aumento da renda e da demanda na região, esta passa
a atrair capital de outras regiões em busca de melhores oportunidades geradas pela
1
Segundo HIRSCHMAN (1958) o que reforça este fato é que esta migração tende a ser seletiva, com a
região mais dinâmica atraindo a população adulta mais jovem e mais qualificada das demais regiões.
8
expansão de seu mercado. Este processo de expansão tende a criar economias externas que
favorecem a sua continuidade.
Em modelo próximo ao de MYRDAL (1957), além da migração de sua população e
capital, HIRSCHMAN (1958) destaca o fato de que as atividades industriais existentes nas
regiões periféricas poderão sofrer uma depressão em conseqüência da concorrência da
região mais desenvolvida, o que constituiria os efeitos de polarização (polarization effects).
Mesmo que comparativamente menos eficientes, essas atividades seriam importantes para
a geração de renda na região periférica. No entanto, além desses efeitos de polarização
existiriam também certos efeitos de fluência (trickling down effects)
2
, representados
principalmente pelo aumento da demanda, na região central, de bens produzidos nas
demais regiões, em especial produtos agrícolas e insumos, e pelos transbordamentos inter-
regionais de tecnologia. Segundo o autor os efeitos de fluência serão tanto maiores quanto
mais complementares forem as economias das regiões.
De acordo com esses autores esse processo de causação circular só terá limite ou
mesmo reversão na medida em que surgirem as deseconomias externas na região mais
desenvolvida em conseqüência do aumento excessivo da remuneração dos seus fatores de
produção, fazendo com que outras regiões tenham condições de competir de forma
vantajosa. No entanto, foi von Thünen quem primeiro introduziu o efeito dos fatores
desaglomerativos na determinação da distribuição espacial das atividades econômicas. A
idéia central desenvolvida pelo autor e seus desdobramentos serão discutidos a seguir.
1.1.1. A renda fundiária e a síntese da localização espacial
Em seu modelo original, von Thünen desenvolve uma teoria da localização
agrícola, sendo posteriormente esse modelo incorporado pelos teóricos da economia
urbana. No modelo de von Thünen a renda fundiária atua como um fator desaglomerativo,
constituindo-se em elemento central na determinação da localização das atividades
agrícolas. Ao abordar os fatores desaglomerativos, o autor introduz mais um fator
locacional, além das economias de aglomeração e dos custos de transporte, na análise da
distribuição espacial das atividades econômicas.
2
MYRDAL (1957) utiliza os termos efeitos regressivos e efeitos propulsores para descrever fenômenos
semelhantes.
9
O modelo básico de von Thünen considera os seguintes pressupostos: (a)
coeficientes de produção constantes; (b) a localização das atividades agrícolas dá-se numa
área em torno de um único centro urbano (mercado), representado por um ponto; (c)
uniformidade na distribuição dos recursos naturais (fertilidade do solo, clima, etc.), sendo
as condições de oferta homogêneas; (d) uniformidade do custo de transporte no espaço.
Considerando, inicialmente, que o centro urbano consome um único produto
agrícola e que o preço c.i.f. é dado (variável exógena), o preço f.o.b. (p) variará em função
da distância do local de produção ao centro urbano:
bda −=
p
(1.1)
onde,
a = preço c.i.f. do produto no centro urbano
b = custo de transporte por unidade de produto por unidade de distância
d = distância entre o centro urbano e o local de produção
Nesse modelo, a função renda da terra (R) é expressa como:
kqbdaR −−= )(
(1.2)
onde,
q = quantidade de produto por unidade de área
k = custo de produção da quantidade de produto q
Pode-se observar que a renda da terra é determinada como um resíduo e representa
um sobre-lucro. A renda máxima será obtida onde d = 0, e a renda será nula a partir da
distância:
bq
k 1
⎞⎛
ad .
0
⎟
⎟
⎠
⎜
⎜
⎝
−= (1.3)
ercado, definido no modelo como
ramos agora o caso em que no centro urbano ocorre o consumo de vários
bens. Tem-se:
A localização preferencial das atividades econômicas é onde existe possibilidade de
se obter lucro diferencial. A renda fundiária surge em decorrência da competição dos
produtores pela localização mais próxima possível do m
o núcleo ou centro urbano (LEME, 1982).
Conside
10
iiiii
kqdbaR −−= )( (1.4)
parâmetros do bem i.
- n = número de bens.
e distância, ilustra a determinação dos raios desses anéis supondo
produção de três bens.
FIGURA 1.1
Determinação dos raios dos anéis concêntricos de von Thünen
Onde:
- Índice i (i = 1,2,...,n) →
Definido o produto que maximize a renda em determinado ponto a uma distância d
do centro, este produto também maximizará a renda em todos os pontos que estejam na
mesma distância d do centro, formando um círculo de raio d, onde será produzido este
bem. O local de produção, em geral, não se limitará ao círculo, mas ocorrerá na área
contida num anel, o Anel de von Thünen. Este corresponde ao lugar geométrico dos pontos
de produção de um bem i, definido pelos raios interior e exterior (LEME, 1982). A FIG.
1.1, que relaciona renda
a
Considerando três bens (1, 2 e 3) pode-se determinar os raios (r
1
, r
2
e r
3
):
(1.5)
−−=
(1.6)
11111
)( kqdba −−=
R
R
22222
)( kqdba
11
Nos pontos de fronteira entre os bens 1 e 2 tem-se:
21
RR
=
e
1
rd =
2211
212211
1
)()(
qbqb
kkqaqa
r
−
−−−
=
(1.7)
Analogamente, pode-se calcular r
2
e r
3
e determinar as áreas de cada anel, isto é, as
2
2
rárea −=
π
S exemplo, ao
umento da população e da renda agregada urbana – ocorrerá aumento da renda fundiária,
podend
renda fundiária pode ser escrita como:
resultante refere-se não apenas às atividades econômicas, mas também aos próprios
espaços localizados (SIMÕES, 2003).
áreas de produção de cada bem. No caso do bem 2, tem-se:
)
2
1
r (1.8)
(2
e houver expansão da demanda no centro urbano – devido, por
a
o haver expulsão de determinadas atividades em direção a pontos mais distantes do
centro. Porém, a posição relativa dos anéis de cada bem dependerá apenas do valor de b
i
q
i
.
Quanto maior este valor, mais próximo do centro ficará o anel referente ao determinado
produto (LEME, 1982).
A equação da
dqbhR
iiii
−= (1.9)
onde,
iiii
kqah −= (1.10)
Assim, a renda gerada por cada tipo de produto será função da distância, dados os
parâmetros b
i
e q
i
. A partir desta análise, pode-se inferir sobre a localização da produção
dos diferentes bens. As atividades se organizarão de maneira hierárquica, sendo que as de
maior produtividade por área e/ou de maior custo de transporte tenderão a se localizar mais
próximas do centro.
O modelo de von Thünen foi posteriormente incorporado pelos teóricos da
economia urbana, englobando as atividades da indústria e do setor terciário. Nesse caso, as
atividades que se localizarão prioritariamente no centro serão as de maior rentabilidade
econômica por unidade de área. No entanto, na análise do espaço urbano a hierarquia
12
A renda fundiária, na concepção original de von Thünen assume um caráter
eminentemente desaglomerativo. Assim, segundo SIMÕES (2003) com a generalização
deste m
de von Thünen. Nesta concepção, o crescimento da renda
fundiária de um determinado centro urbano “(...) reflete a maior eficiência das atividades
econômicas nesta
(LEMOS et al, 20
Assim, a re
indicativos da exi
relacionada a fat
acessibilidades intra-urbanos. Considerando Φ a renda fundiária urbana por unidade
monetá
refere-se ao fato de que a magnitude de Φ evidencia a existência de vantagens
Portanto, a renda fundiária pode ser interpretada como a síntese das forças de
ssim, as duas dimensões
básicas da dinâmica econômica urbana. Essa idéia será resgatada, mais adiante, na
discuss
,
compre
odelo o crescimento das cidades terá sempre um caráter desaglomerativo. No
entanto, o autor afirma que, considerando-se a coexistência de centros urbanos de variados
tamanhos, especializações e funções, deve existir uma estrutura diferenciada de custos
relativos, o que refletiria, também, a atuação dos fatores aglomerativos. Desta forma o
autor destaca a importância de uma junção analítica da problemática löschiana da
aglomeração com os argumentos
localidade que possibilita o crescimento do lucro diferencial urbano”
01:4).
nda fundiária pode ser entendida como função de fatores aglomerativos,
stência de vantagens decorrentes da aglomeração econômica, e também
ores desaglomerativos, como a verticalização urbana e os custos de
ria de produto, como inicialmente especificada em LEMOS (1988), o tamanho de Φ
permite definir dois conceitos:
“O primeiro refere-se ao fato de que Φ é um custo unitário virtual, que se
cristaliza à medida que o sobrelucro venha a se transformar, na prática, em
renda fundiária urbana. Neste caso, Φ constituirá a síntese quantitativa dos
fatores desaglomerativos de um centro urbano ou região. Um segundo aspecto
aglomerativas: se quase inexistentes, Φ = 0 ou próximo de zero; se em
crescimento, evidencia o aparecimento de vantagens aglomerativas que podem
compensar - ‘pagar’ - o crescimento dos custos de aglomeração.” (SIMÕES,
2003:85)
atração e de repulsão das atividades econômicas, incorporando, a
ão dos diferenciais regionais de salário, no sentido de que variações de salário
nominal entre centros urbanos refletem, entre outros aspectos, diferenças interurbanas de
produtividade.
Nos próximos itens será feita uma breve análise dos conceitos centrais de duas
importantes linhas teóricas contemporâneas que se propõem a analisar a questão espacial
endendo os teóricos da Economia Urbana e a Nova Geografia Econômica.
13
1.1.2. A Economia Urbana e as externalidades marshallianas
Os teóricos da economia urbana, destacando-se J. V. Henderson e E. L. Glaeser,
têm como conceitos centrais de suas análises as economias externas, que atuariam como
forças de aglomeração, e os fatores desaglomerativos, adaptados a partir dos conceitos
originais de von Thünen. Além disso, consideram, em geral, as firmas individuais
operando em um mercado perfeitamente competitivo e com retornos constantes de escala.
As externalidades territoriais, descritas inicialmente por Alfred Marshall, são
decorre
porta-se
como u
ribus, existe um incentivo para que cada firma localize-se
próxim
ntes da concentração espacial dos agentes econômicos. As externalidades descritas
pelo autor, denominadas posteriormente de tríade marshalliana, podem ser decorrentes de
ganhos pecuniários, como as economias advindas da proximidade física de fornecedores e
clientes; da formação de mercados de trabalho amplos e especializados, que tornaria a
região mais atrativa tanto para as firmas quanto para os trabalhadores; e de ganhos
tecnológicos por meio de transbordamentos (spillovers) de conhecimento, derivados da
idéia de que a proximidade física entre os agentes econômicos facilitaria o contato entre
estes e as trocas de informações. A ocorrência dessas externalidades, de um modo geral,
geraria as economias de aglomeração.
Os modelos envolvendo externalidades tecnológicas descrevem o equilíbrio
espacial resultante de interações extra-mercado entre firmas e/ou famílias. Nesse tipo de
modelo, a força aglomerativa é a existência de comunicação entre as firmas, o que permite
a troca de informações. Uma característica marcante da informação é que ela com
m bem público, isto é, a sua utilização não reduz a informação disponível para os
demais agentes. Assim, a troca de informações entre um grupo de firmas por meio da
comunicação gera externalidades positivas para cada uma delas. Como cada firma poderá
deter um certo número de informações a princípio não conhecidas pelas demais, o
benefício gerado pela comunicação tende a ser maior quanto maior o número de firmas
localizadas em uma mesma região. Alem disso, os custos de comunicação crescem com a
distância e a qualidade das informações tende a ser maior se os contatos forem diretos com
a fonte. Assim, ceteris pa
a às demais, ocasionado a aglomeração destas (FUJITA e THISSE, 2000).
Já as externalidades pecuniárias são resultantes da proximidade física das empresas
a seus fornecedores ou clientes. Segundo HANSON (2000) as interligações entre
fornecedores de insumos e seus clientes tornam as decisões sobre localização dessas firmas
interdependentes. Na medida em que em uma localidade amplia a gama de insumos
14
produzidos, as firmas demandantes desses insumos e localizadas nesse centro são
beneficiadas, tanto pela disponibilidade de uma variedade de insumos especializados,
quanto pela economia nos custos de transporte. Esses ganhos, portanto, representam um
incentivo à aglomeração.
O terceiro
amplos e especi
fundamenta essa edida em que o mercado de trabalho
cresce, existe uma externalidade derivada de um melhor matching, isto é, na medida em
workers to migrate there because they can expect better job matching and
therefore higher wages. This in turn makes the place more attractive to firms,
import
elemento da tríade marshalliana, a formação de mercados de trabalho
alizados, beneficiaria tanto firmas, quanto trabalhadores. O que
afirmação é a idéia de que na m
que a força de trabalho cresce e o número de firmas aumenta, os trabalhadores, em média,
conseguem encontrar um emprego que melhor combina com suas habilidades, o que se
reflete em ganhos salariais. Esse processo também beneficia as firmas, como descrito por
FUJITA e THISSE (2000:10):
“The setting up of new firms in such regions gives rise to new incentives for
which may expect to find the types of workers and services they need, as well
as new outlets for their products.”
Os teóricos da economia urbana focam principalmente nas externalidades
tecnológicas. Segundo HENDERSON (1999), os transbordamentos de conhecimento ou
informação nos mercados locais se tornariam possíveis pelas interações sociais, realização
de negócios com fornecedores e pelo ‘rodízio’ de trabalhadores (exchange of employees)
entre diferentes firmas. Uma questão que se põe é se estes transbordamentos são mais
antes entre firmas de uma mesma indústria ou de diferentes indústrias (cross
fertilization).
Os autores da economia urbana diferenciam as economias de aglomeração,
decorrentes das externalidades, como economias de localização e economias de
urbanização. As economias de localização ou marshallianas associam-se à idéia de que
uma firma se beneficiaria da concentração de firmas da mesma indústria ou de indústrias
afins em um dado centro urbano. Por outro lado, as economias de urbanização, também
denominadas de economias jacobianas, estão relacionadas aos benefícios advindos da
diversificação produtiva, da escala urbana e da oferta de serviços sofisticados à produção.
O emprego desses termos – economias marshallianas e jacobianas - deve-se ao fato
de que em sua análise, Marshall considera as vantagens da aglomeração geográfica como
decorrentes da especialização produtiva, isto é, “(...) decorrentes de economias externas às
15
firmas mas internas à aglomeração produtiva estrito senso, sem maiores considerações do
meio urbano em que a aglomeração se insere” (LEMOS et al., 2003). JACOBS (1969), por
outro
ades industriais podem apresentar elevada eficiência nesses setores, mas, em
geral,
sumos, ocorre um aprofundamento da
divisão
randes cidades também se
tornam
m apresentariam um
efeito
lado, não considera a especialização produtiva como fator central para o
desenvolvimento urbano. Segundo a autora, as características urbanas relacionadas à
eficiência produtiva de indústrias maduras ou consolidadas, como a especialização setorial,
com freqüência não coincidem com as características relacionadas ao desenvolvimento de
atividades inovadoras. Assim, centros urbanos de porte intermediário e especializados em
poucas ativid
não se destacam como centros produtores de inovações. A autora argumenta,
baseando-se em fatos históricos, que no longo prazo cidades mono-industriais, mesmo que
altamente eficientes, correm maiores riscos de ficarem estagnadas.
JACOBS (1969) afirma que nas grandes cidades, com diversificada gama de
serviços produtivos e de firmas ofertantes de in
do trabalho, o que potencializa o surgimento de novas atividades exportadoras.
Assim, a autora argumenta que é justamente a grande escala urbana, com todos os custos e
ineficiências associados, a responsável pelo papel primordial desses centros na vida
econômica.
É importante ressaltar que as vantagens resultantes da aglomeração urbana não se
restringem ao âmbito da produção, mas também do consumo. As grandes cidades oferecem
maior variedade de bens de consumo e de serviços públicos e maior possibilidade de
contatos sociais, que resultariam em externalidades. Assim, as g
atrativas aos trabalhadores/consumidores.
Dadas estas externalidades, poder-se-ia inferir que as firmas necessariamente se
beneficiariam da localização em grandes centros urbanos, com elevada densidade
econômica. No entanto, a aglomeração urbana também é acompanhada por deseconomias,
tais como a elevação dos custos de deslocamento da força de trabalho e as desamenidades
decorrentes do congestionamento urbano, como criminalidade, poluição e conflitos sociais,
além da própria elevação da renda fundiária, como discutido em von Thünen. Estas
deseconomias, à medida que o centro urbano cresce, tendem a contrabalançar as economias
de aglomeração, reduzindo, assim, o ritmo de expansão urbana.
Segundo HENDERSON et al. (1995) as externalidades també
dinâmico, explicando a localização e os padrões de crescimento da indústria. Os
autores procuram demonstrar, em trabalho empírico, que as externalidades marshallianas
são importantes na determinação da concentração de determinadas atividades econômicas
16
ao longo do tempo. Assim, cidades com concentrações históricas de determinada indústria
e com os conseqüentes conhecimentos locais acumulados, em geral apresentam condições
mais favoráveis para a instalação e crescimento de atividades deste mesmo setor industrial.
No entanto, segundo os autores, setores industriais novos e mais intensivos em tecnologia
apresentam maior dinamismo em cidades com economia diversificada, o que sugeriria que
as economias jacobianas seriam mais importantes para estes setores.
Assim, o padrão das externalidades está ligado a alguns aspectos do
desenvolvimento urbano, como a atratividade dos diferentes centros aos diversos setores
produtivos. Sendo determinada indústria sujeita, majoritariamente, a economias de
localização, as firmas deste setor tenderão a se aglomerar, predominantemente, em cidades
altamente especializadas nesta atividade ou em atividades diretamente interligadas. A
especia
e de
economia fortemente diversificada. Assim, indústrias intensivas em tecnologia e serviços
financeiros, por e
centros urbanos (H
Diferentem
Econômica (NGE) consideram a existência de economias de escala internas às firmas em
um m
rativos, como afirma FUJITA et al. (1999:23):
“Although urban economists have some plausible stories about agglomeration,
these are ad hoc add-on to their models. Above all, because the stories about
hey do not explain how
ban economics lacks the
kind of distance-related tension between centripetal and cenrifugal forces
(…)”
lização urbana, neste caso, permitirá que as firmas explorem plenamente as
externalidades, sem se sujeitarem a uma renda fundiária ou custos de congestionamento
excessivamente elevados. Este é o caso, por exemplo, das indústrias têxtil, alimentícia,
metalúrgica e da madeira, que com freqüência localizam-se em cidades mono-industriais
de porte intermediário. Por outro lado, caso uma atividade esteja mais sujeita a economias
de urbanização, ela se desenvolverá, primordialmente, em cidades de grande escala
xemplo, apresentam, em geral, uma relativa concentração nos maiores
ENDERSON, 1999).
ente dos teóricos da economia urbana, os modelos da Nova Geografia
ercado de competição imperfeita e, dentre as externalidades marshallianas,
formalizam apenas as externalidades pecuniárias. Alguns importantes aspectos dos
modelos dos economistas urbanos são criticados pela NGE, em especial a falta de uma
dimensão espacial dos fatores aglome
agglomeration lack a spatial dimension – because t
such effects might fall off with distance – traditional ur
No entanto FUJITA et al. (1999) afirmam que os modelos da NGE não devem ser
vistos, necessariamente, como competidores da economia urbana tradicional, mas,
17
preferencialmente, como complementares. A seguir serão descritos os fundamentos básicos
do modelo centro-periferia da NGE.
1.1.3. A Nova Geografia Econômica e o modelo centro-periferia
A Nova Geografia Econômica (NGE) procura explicar a organização da produção
no espaço a partir de uma lógica microeconômica, tendo como principais expoentes
Krugman, Fujita e Venables, autores de The Spatial Economics, obra considerada como a
síntese mais completa desta linha teórica. FUJITA et al. (1999) afirmam que os modelos
tradicio
nciação de
produto
nais de economia regional e urbana não apresentam embasamento microeconômico
e não constituem teorias gerais, o que explicaria o fato de que, até poucos anos atrás, os
temas relacionados à economia regional eram amplamente negligenciados pela economia
mainstream.
A NGE utiliza diversos conceitos teóricos desenvolvidos pelos clássicos da
economia regional, buscando inseri-los numa estrutura de equilíbrio geral. Um certo
avanço neste sentido foi possibilitado pelo desenvolvimento das teorias de retornos
crescentes a partir da formalização dos conceitos de Chamberlin, em especial o modelo de
competição monopolística de Dixit-Stiglitz publicado em 1977, e sua incorporação em
modelos da Regional Science.
Nos modelos da NGE os retornos crescentes ao nível da firma e a difere
s apresentam um papel central na configuração do espaço econômico. Além disso,
nesses modelos o custo de transporte e o grau de mobilidade dos fatores também são
considerados como determinantes da distribuição espacial das atividades econômicas.
Dentre as externalidades marshallianas os autores da NGE optaram por considerar apenas
as externalidades pecuniárias. Assim, diferentemente dos modelos tradicionais de
economia regional e urbana, os modelo da NGE não trabalham com economias puramente
externas e com estrutura de mercado perfeitamente competitiva. As externalidades seriam
na realidade conseqüência de interações de mercado que envolvam economias de escala
internas à firma. Desta forma, torna-se necessária uma estrutura de mercado de competição
imperfeita, desenvolvendo-se uma versão espacial do modelo de Dixit-Stiglitz.
A versão mais simples do modelo centro-periferia considera uma economia com
dois setores: agrícola e industrial. O setor agrícola é perfeitamente competitivo, com
retornos constantes de escala e produz um único bem homogêneo. Já o setor industrial
18
produz uma grande variedade de bens diferenciados e apresenta retornos crescentes de
escala. Cada firma apresenta custos marginais constantes e, desta forma, o custo unitário
saída de firmas em determinada
localid
salário real, moldando, desta
forma,
reduz-se à medida que a produção aumenta, dado que o custo fixo por unidade produzida
cai. No modelo, as firmas industriais são perfeitamente móveis e a tecnologia é dada, não
havendo substituição de fatores. Os consumidores apresentam preferência por variedades
em relação aos bens industriais, representada na função utilidade do tipo CES, e, desta
forma, à medida que a variedade de bens aumenta, a demanda (individual) por cada tipo de
bem diferenciado reduzirá. Isso explica porque, apesar dos retornos crescentes, nenhuma
firma monopoliza o mercado, dado que estas produzem um único bem. Além disso, um
resultado interessante do modelo é que devido à preferência por variedades, mesmo tendo a
mesma tecnologia e a mesma dotação de fatores, haverá comércio entre as diferentes
regiões (FUJITA et al. 1999).
No modelo centro-periferia formulado pelos autores, assim como no modelo de
Dixit-Stiglitz, o tamanho do mercado não afeta o markup de preços que incide sobre os
custos marginais e nem a escala de produção de cada tipo de bem. Assim, uma alteração no
tamanho global do mercado afetará apenas o número de variedades produzidas. Este
resultado, segundo FUJITA et al. (1999), é conseqüência dos pressupostos adotados no
modelo de elasticidade de demanda constante e de um comportamento não estratégico
adotado pelas firmas, que negligenciam seu poder de mercado, como a influência que
podem exercer sobre o nível geral de preços. Outra simplificação que caracteriza o modelo
centro-periferia é o pressuposto de que os custos de transporte dos bens manufaturados são
do tipo “iceberg”, em que uma fração do produto é “perdida” durante o trajeto.
Nesse modelo assume-se que a entrada e a
ade ocorre de forma instantânea e, assim, o lado da oferta estará sempre em
equilíbrio. Porém, os modelos centro-periferia da NGE, ao envolverem processos
cumulativos, procuram incorporar um elemento dinâmico em sua estrutura. Dada a
existência de expectativas racionais, o que se propõe é a formulação de modelos estáticos,
impondo sobre eles uma dinâmica ad hoc. Isso é realizado ao assumir que a migração de
trabalhadores entre setores e/ou localidades é mais lenta, o que permite um diferencial de
salário real entre regiões no curto prazo. Assim, os trabalhadores da indústria migram
gradualmente de regiões de menor para regiões de maior
a organização espacial das atividades econômicas. Portanto, a eqüidade dos salários
reais entre as regiões é o que determinará o equilíbrio.
19
Um importante efeito resultante da concentração populacional é o chamado efeito
mercado local (home market), em que, sendo as demais variáveis idênticas, a região com o
maior mercado local atrairá mais firmas, apresentando, assim, um setor industrial
propor
urbanos
perifér
onam como limites
superiores à concentração industrial (RUIZ, 2001). Desta forma, a configuração espacial
das atividades eco
FINGLETO
produtivos, onde o riedade desses serviços.
Analisando os principais centros urbanos do
cionalmente maior e tornando-se uma região exportadora líquida de bens
manufaturados. No entanto, como nesse modelo a oferta de trabalho não é perfeitamente
elástica, parte do efeito “mercado local” não afetará as exportações, mas sim os salários da
região. Assim, regiões mais populosas e que apresentam maior demanda por bens
manufaturados tendem a pagar maiores salários nominais.
Outro importante efeito que resulta do modelo é o efeito índice de preços (price
index effect), em que a região que possui o maior setor industrial apresentará menor índice
de preços para bens manufaturados, o que corresponde ao efeito “índice de preços”. Isso
ocorre, pois, uma proporção menor dos bens manufaturados consumidos nesta região
pagará custos de transporte. Portanto, as regiões com maiores demandas por bens
manufaturados também tendem a ofertar maior salário real no setor industrial.
Esses dois efeitos, atuando como forças centrípetas, constituem os elementos-chave
do processo cumulativo. Existe, no entanto, uma força centrífuga básica contrabalançando-
os, sendo esta representada pelas populações agrícolas que, ao formarem mercados
periféricos fixos, atuam no sentido de atrair o setor industrial para os centros
icos. O caráter de imobilidade das populações agrícolas nesse modelo se deve ao
fato de que o setor agrícola é dependente de um fator de produção fixo, isto é, a terra. Se os
mercados periféricos forem suficientemente grandes e, conseqüentemente, se estenderem
por terras bastante afastadas do centro, os elevados custos acometidos no transporte de
bens industriais para estas regiões poderá ser um estímulo a determinadas firmas
industriais de se instalarem na periferia. Além disso, centros muito grandes teriam que
importar bens agrícolas de regiões cada vez mais afastadas, elevando os preços c.i.f. dos
bens agrícolas e reduzindo, assim, o salário real nestes centros. Assim, os mercados
periféricos grandes e afastados, devido aos custos de transporte, funci
nômicas seria resultante dessas forças centrípetas e centrífugas.
N (2003) incorpora aos pressupostos da NGE a oferta local de serviços
s produtores têm uma clara preferência pela va
Reino Unido, o autor estima que variáveis
como a densidade do emprego (total de empregos por Km
2
), a escolaridade da força do
trabalho e a participação de ocupações técnico-científicas no emprego total apresentam
20
efeito significativo na determinação dos salários médios desses centros. O autor atribui
esses diferenciais aos retornos crescentes derivados da existência de maior variedade de
serviços produtivos nos centros economicamente mais densos. Assim, os maiores salários
nesses centros refletiriam a maior produtividade, como afirma o autor:
disso, NEARY (2001) aponta para o fato
estratégicos das firmas, como a criação
apesar de algumas limitações, dentre os aspectos positivos dos modelos
arem em uma mesma estrutura teórica os
ais tradicionais e relevantes da economia regional – Lösch, Christaller e von
hünen; a partir de um modelo de competição monopolística com retornos crescente, os
odelos de centro-periferia da NGE permitem o surgimento de assimetrias regionais,
esmo quando as regiões não apresentem diferenças intrínsecas; a existência da
ossibilidade de equilíbrios múltiplos que serão determinados pelas condições iniciais
stabelecidas (path-dependence) (RUIZ, 2001).
ossíveis explicações para os
iferenciais de salário entre as regiões, buscando-se incorporar elementos da economia
regiona
“It is the relationship between final goods output and density that typically will
exhibit increasing returns to scale, since higher density means more varieties
of imperfectly substitutable producer services and, assuming that final
producers prefer variety, output is enhanced by the efficiency gains from more
finely devided services.” (FINGLETON, 2003:718).
Dentre as principais críticas realizadas a esta linha teórica, a dos geógrafos, como
MARTIN (1999) e MARTIN e SUNLEY (1996), referem-se justamente ao fato da NGE
conferir uma homogeneização do espaço. Além
desses modelos não incorporarem comportamentos
de barreiras artificiais à entrada e a integração vertical, o que segundo o autor limitaria a
análise.
No entanto,
da NGE, pode-se destacar: o fato de incorpor
modelos m
T
m
m
p
e
No item seguinte serão apresentadas algumas p
d
l.
21
1.2. Determinantes dos diferenciais regionais de salário
As evidências empíricas apontam para o fato de que os diferenciais regionais de
salário nos países tendem a persistir ao longo do tempo e que os salários apresentam forte
correlação com a densidade do tecido econômico local.
Existem, no entanto, diferentes
abordagens que visam explicar as disparidades salariais entre as regiões. Uma primeira
explica
s salários nominais das regiões. Segundo o autor, a explicação para
isso é q
s decisões locacionais dos indivíduos. Assim, como afirma ROSEN
(1986)
s firmas migrariam para outras regiões ou contratariam menos
trabalh
ção é a dos diferenciais salariais compensatórios.
O argumento básico dos diferenciais compensatórios é que vantagens e
desvantagens monetárias e não monetárias das regiões deveriam ser compensadas por
diferenciais de salário. MOLHO (1992) afirma que a versão mais simples desta análise
considera que os diferenciais de custo de vida regionais seriam o principal determinante
das diferenças entre o
ue o que importa aos trabalhadores é o poder de compra de seus salários, sendo que
o incentivo a migrar só ocorre se existirem diferenciais reais de salário entre as regiões.
Assim, no equilíbrio as variações dos salários nominais entre determinadas regiões seriam
simplesmente um reflexo da diferença do custo de vida entre essas regiões, de forma a
equalizar os salários reais.
No entanto, MOLHO (1992) afirma que algumas regiões seriam intrinsecamente
mais atrativas que outras para os trabalhadores, sendo que esses fatores também seriam
considerados na
, desamenidades urbanas, custos de vida mais elevados e condições desfavoráveis de
trabalho deveriam ser compensados com maiores salários, sendo, portanto, uma forma de
atrair trabalhadores.
Certamente que as amenidades urbanas e os diferenciais de custo de vida afetam os
salários. No entanto, devido à razoável mobilidade do capital, deve haver alguma
vantagem para as firmas ao decidirem se localizar em regiões onde o trabalho é mais caro.
Segundo GLAESER e MARÉ (2001) a melhor explicação para este fato é que os maiores
salários pagos em determinadas regiões, em especial nos grandes centros urbanos, são
compensados pela maior produtividade média do trabalho nesses centros. Caso este fato
não fosse verdadeiro, a
adores.
Apesar da forte correlação entre os custos de vida e os salários nominais, os
diferenciais regionais de salário não devem ser interpretados como uma simples
compensação dos diferentes custos de vida locais. Na realidade, ambos são, em parte,
22
reflexo das vantagens ou desvantagens relativas das diversas localidades, como exposto na
discussão anterior da renda fundiária urbana. Os diferenciais de salários entre as regiões
espelham, em parte, variados níveis de produtividade urbana, sendo esta decorrente, dentre
outros fatores, das vantagens/desvantagens locacionais desses centros. Nesta linha,
COMBES et al. (2004) afirmam que os diferenciais reais de produtividade entre regiões
odem se expressar tanto nos diferenciais de salário quanto nos preços dos fatores de
rodução não-trabalho.
tos para a explicação dos
ionais de renda. A primeira explicação, em geral defendida pelos teóricos
do cap
nciais regionais de salário
sso, segundo o autor a aplicação sistemática dos conhecimentos
ientíficos aos processos produtivos gera impactos no sentido de maior valorização da
educação formal e do treinamento.
Foi, no entanto, MINCER (1974) quem inicialmente formulou a equação de
rendimentos do capital humano (the human capital earnings function) que se tornaria o
fundamento para os futuros trabalhos empíricos na área. O autor generaliza a equação de
rendimentos considerando não apenas os efeitos da educação formal sobre os rendimentos,
p
p
COMBES et al. (2004) apresentam três possíveis argumen
diferenciais reg
ital humano, é que as disparidades salariais entre as regiões são decorrentes,
diretamente, das diferenças espaciais na composição da força de trabalho. As duas
explicações alternativas defendem a tese de que os diferenciais de salário refletem
diferenças inter-regionais de produtividade, podendo essas variações na eficiência urbana
estarem associadas a fatores intrínsecos às regiões ou serem decorrentes da aglomeração
econômica e estrutura produtiva locais e as externalidades resultantes. A seguir serão
apresentados os três argumentos.
1.2.1. O capital humano e os difere
Os estudos do capital humano, iniciados há mais de três décadas, mostraram
empiricamente que há ganhos nos rendimentos dos indivíduos quando há investimento em
educação e treinamento por parte dos trabalhadores, mesmo levando-se em conta os custos
desses investimentos. BECKER (1964) propõe em sua análise que a educação formal e o
treinamento elevam a renda e a produtividade por promover avanços no conhecimento
técnico-científico. Todos os países que vivenciaram crescimentos contínuos da renda
também passaram por um crescimento do nível de educação e treinamento de sua força de
trabalho. Além di
c
23
mas tam
e seus rendimentos. A equação proposta pelo
autor é
ência forma uma parábola,
com um
colaridade e experiência da força de trabalho, entre
outros
bém os efeitos do treinamento efetuado no trabalho (on-the-job training). Segundo
o autor, a importância de se considerar a experiência e o treinamento deve-se ao fato de
que, em geral, os indivíduos continuam a desenvolver suas habilidades após o término da
educação formal, o que gera impactos sobr
a seguinte:
iiiii
uaExperiêncibaExperiêncibEducaçãobbLnW ++++=
2
3210
Devido às observações empíricas de que os rendimentos variam de forma não linear
com a experiência
3
adquirida, incluiu-se na equação de rendimentos um termo quadrático
para a experiência. Assim, a relação entre rendimentos e experi
pico em determinada fase da vida.
Segundo alguns teóricos desta corrente, as diferenças na distribuição de capital
humano explicariam não apenas as diferenças salariais entre as pessoas, mas seriam
também o fator central na determinação dos desníveis salariais entre as regiões. Assim,
diferenças regionais nos níveis de es
fatores diretamente relacionados à qualificação profissional, explicariam a quase
totalidade dos diferenciais de renda entre as regiões. Portanto, nesta concepção, o espaço
não seria diretamente responsável pelos diferenciais de salário.
Formalizando este argumento, assume-se que o salário de um trabalhador i é dado
por
ii
Asw =
, onde s
i
corresponde aos atributos pessoais produtivos e A, a produtividade
do trabalho, independeria de fatores locais. Assim, a renda média de uma região (a) seria o
produto da qualificação média de sua força de trabalho (
s
) vezes a produtividade do
trabalho:
aa
sAw =
(COMBES et al., 2003a).
Nesta linha, PESSÔA (2001) argumenta que o que explica a pobreza de uma região
é o fato desta ser habitada por indivíduos que apresentam características pessoais que se
correlacionam com a baixa renda. O autor defende esta idéia afirmando que o problema
regional deve ser combatido com políticas focadas no indivíduo e não na região. Assim, as
políticas públicas deveriam estimular, por exemplo, a qualificação da força de trabalho,
não devendo haver estímulos diretos ao setor produtivo. A hipótese do autor é que com o
3
Com a freqüente ausência de dados referentes ao nível de investimento em treinamento no trabalho ou sobre
o tempo de experiência no mercado de trabalho, MINCER (1974) propõe uma medida de experiência
calculada pela idade do indivíduo menos os anos de estudo menos 6.
24
aprimoramento do capital humano local, além de investimentos em infra-estrutura, a região
tornar-se-ia mais atrativa aos investimentos industriais. O autor afirma, ainda, que as
migrações atuam no sentido de eliminar os diferenciais regionais de renda per capita
4
.
ado, de que a persistência ou o aprofundamento das desigualdades
econôm
BES et al. (2003a) afirmam que dada a mobilidade da força de trabalho, a
composição local desta dependeria não apenas dos investimentos locais em educação, mas
também da estrutu
distribuem homog
específicas. Assim, espera-se encontrar maiores salários médios em regiões especializadas
em trab
No entanto, a fragilidade deste argumento se deve ao fato de que o investimento em
capital humano em uma região deprimida, apesar de importante e com a possível geração
de externalidades beneficiando a economia local, por si só não assegura a permanência dos
indivíduos nessas regiões. Assim, em meio a condições econômicas locais desfavoráveis, a
migração, como um fenômeno freqüentemente seletivo
5
, poderia privar a região de boa
parte de sua população mais jovem e/ou qualificada.
Corroborando esse aspecto, KANBUR e RAPOPORT (2005) destacam o fato,
empiricamente observ
icas espaciais no longo prazo pode coexistir com a migração de trabalhadores de
regiões mais atrasadas para as regiões mais ricas. Desta forma, os autores afirmam estarem
envolvidas neste processo forças de convergência e de divergência resultantes do processo
migratório. Os autores consideram a seletividade existente no processo migratório como
um fator central nesta análise, pois esta poderia gerar efeitos divergentes entre as regiões
de origem e destino.
COM
ra produtiva da região. Isso ocorre, pois as atividades produtivas não se
eneamente no espaço e demandam força de trabalho com qualificações
alhos mais qualificados. Somando-se a isso, como afirmam COMMANDER et al.
(2003:23):
“In particular, very small economies may just not be able to generate the
density of demand necessary to make the application of high levels of skill
4
Os modelos neoclássicos sobre a migração da força de trabalho sugerem que a migração é induzida,
primordialmente, por diferenciais de salários entre as localidades e irão, ceteris paribus, afetar os salários no
sentido de reduzir esses diferenciais. Isso ocorreria, pois a escassez relativa de força de trabalho na região de
maiores salários seria compensada pela migração.
5
O migrante, em geral, não é similar ao indivíduo médio que permanece no local de origem, pois
determinados indivíduos apresentam maior propensão a migrar que a média da população. Sabe-se que a
idade média dos migrantes é inferior à do restante da população, indicando que a população adulta jovem tem
maior probabilidade de migrar. Além disso, fatores como renda e escolaridade também influenciam na
mobilidade dos indivíduos, sendo que as pessoas com maiores renda e escolaridade apresentariam maior
mobilidade. Isso ocorre, pois esses indivíduos absorvem melhor os custos da migração, além de participar de
um mercado de trabalho mais amplo que os demais (GOLGHER, 2004).
25
profitable. However, there are, equally clearly, differences between sectors in
the extent of, and incentives for agglomeration.”
BORJAS et al. (1992), ao analisar os diferenciais regionais de remuneração à
qualific
dia para suas habilidades específicas. O autor afirma que o que determina
os dif
umento, afirma que o nível médio de capital
human
s com características individuais semelhantes
tendem
das. O autor estima
os salários tanto em função das características dos indivíduos, quanto em função de
ação do trabalho, levanta a hipótese de que regiões que remuneram melhor o
trabalho qualificado tendem a atrair maior número de trabalhadores qualificados do que as
demais. Segundo o autor a magnitude e a composição dos fluxos migratórios que se
dirigem às regiões são fortemente determinadas por esses diferenciais de rendimento.
Assim, os trabalhadores tenderiam a migrar para regiões que apresentam maior
remuneração mé
erenciais de remuneração para os diversos níveis de qualificação são,
primordialmente, as características físicas e a estrutura econômica das regiões, como as
dotações de recursos naturais e de capital físico.
No entanto, diversos trabalhos empíricos apontam a existência de significativas
externalidades decorrentes do capital humano. Segundo BECKER (1964), devido à
ocorrência destas externalidades, os ganhos sociais da educação superam os ganhos
privados. Assim, os ganhos salariais privados advindos do investimento em educação
seriam inferiores aos ganhos econômicos totais advindos da geração e transmissão do
conhecimento.
RAUCH (1993), reforçando este arg
o de uma localidade constitui um bem público, isto é, os indivíduos não se
apropriam de todos os benefícios advindos da aquisição de capital humano. Assim, cidades
com níveis médios de capital humano mais elevados, devido às externalidades positivas,
deveriam apresentar maiores salários e renda fundiária, refletindo maior produtividade dos
fatores. Segundo o autor, o fundamento microeconômico das externalidades geradas pelo
acúmulo de capital humano é o compartilhamento de conhecimentos e habilidades entre os
trabalhadores, que pode ocorrer tanto por meio de interações formais quanto informais.
Assim, com níveis médios de capital humano mais elevados em uma localidade, haveria
uma difusão mais rápida do conhecimento.
RAUCH (1993) afirma, ainda, que a existência de externalidades geradas pelo
capital humano faz com que trabalhadore
a receber maiores salários em regiões mais ricas neste fator. Isso estaria
relacionado aos saldos migratórios positivos apresentados pelas regiões mais
desenvolvidas, com a atração de trabalhadores das regiões mais atrasa
26
características do centro urbano, em particular o nível médio de capital humano. Como
ação e experiência
édias da população. Os resultados encontrados apontaram no sentido de confirmar o
papel d
essas d
rimeira explicação, em geral valorizada por
geógrafos e economistas teóricos do crescimento, refere-se às diferenças intrínsecas às
regiões. Estas diferenças abrangeriam tanto a geografia física das regiões, incluindo as
diferenças na dotação de recursos naturais, no clima e na localização geográfica, quanto as
diferen e na oferta de infra-
estrutu
cais. Em termos de política
proxy do nível médio de capital humano, utiliza indicadores de educ
m
o capital humano como um bem público, com a educação média apresentando
efeitos mais relevantes que a experiência.
Assim, apesar de inconsistências no argumento de que os diferenciais regionais de
salário são função apenas de diferenciais de composição da força de trabalho entre as
regiões, existem evidências de externalidades geradas pela educação.
1.2.2. Os salários e os diferenciais inter-regionais de produtividade
Existem duas explicações alternativas para os diferenciais de salário, para as quais
iferenças refletem, em certa medida, variações inter-regionais de produtividade.
Segundo COMBES et al. (2003) uma p
ças nas estruturas institucionais, nas dotações de tecnologia
ra e serviços públicos.
Como exemplo desses últimos, cita-se a existência ou não de
universidades e de aeroportos internacionais e a proximidade de entroncamentos de
importantes rodovias como fatores que poderiam afetar a produtividade e os custos locais.
Nesse caso, o salário de um indivíduo i, trabalhando na região a, poderia ser
formalizado, de forma simplificada, como:
iiai
sRAw )(
)(
=
onde R
a
representa a dotação de fatores intrínsecos à região.
No entanto, COMBES et al. (2003) afirmam que, ao menos em países
desenvolvidos, as diferenças institucionais inter-regionais costumam ser pouco
expressivas, sendo que os demais fatores, como a dotação de recursos naturais e a infra-
estrutura pública, tendem a afetar os custos de produção lo
27
pública
podem atuar sobre a infra-estrutura pública regional.
ma segunda abordagem, incorporando os conceitos da economia regional e
urbana discutidos anteriormente, baseia-se na existência de interações entre trabalhadores
e/ou empresas pertencentes a uma mesma região. As externalidades decorrentes dessas
interaç
aso, a extensão do mercado
local s
r-regionais (COMBES et al., 2004).
sar disso, considerando-se que alguns fatores institucionais não relacionados à
produtividade também influenciam os salários, como a taxa de sindicalização da força de
, os autores afirmam que pouco se pode fazer quanto aos diferenciais de dotação de
recursos naturais, mas os planejadores
U
ões, de natureza pecuniária ou tecnológica, se desdobrariam em ganhos de
produtividade que levariam a salários mais elevados. Neste c
eria central, pois poderia gerar economias de aglomeração, sejam de urbanização,
sejam de localização, com impactos sobre os salários locais.
Segundo essa abordagem, o salário de um indivíduo i, trabalhando na região a e no
setor k, poderia ser representada por:
iikiaiai
sIIAw ),(
)(),()(
=
onde I
a
e I
ak
são vetores de variáveis de interação entre os agente econômicos,
representando as economias de urbanização e de localização.
Assim, segundo essa última classe de explicações, os ganhos de eficiência
decorrentes do agrupamento de agentes econômicos em uma mesma localidade não
depende, primordialmente, das características intrínsecas dessas regiões. São na realidade
decorrentes da escala e da composição setorial da atividade econômica local, além dos
custos de transporte inte
Diversos trabalhos empíricos procuraram verificar os efeitos das economias de
aglomeração sobre os salários. WHEATON e LEWIS (2002) analisam esses efeitos para as
regiões metropolitanas americanas. Os autores englobam na análise possíveis efeitos de
economias de urbanização, localização e economias internas de escala. A hipótese desses
autores é que são os mercados de trabalho locais os principais responsáveis pela formação
de retornos crescentes, sendo que predominariam, neste caso, as economias de localização.
Com a concentração setorial e/ou ocupacional, o grau de especialização dos trabalhadores
nesses mercados tenderia a se aprofundar, contribuindo para os ganhos de produtividade e
geração de inovações.
WHEATON e LEWIS (2002) afirmam que caso esse processo realmente gere
ganhos de produtividade, os salários seriam uma variável adequada para medir esses
ganhos. Ape
28
trabalh
s significativos nas regiões
metrop
autores estimam que os diferenciais de composição da força de
trabalho seriam o principal elemento responsável pelas disparidades regionais de salário.
No entanto, afirmam que esta composição é em parte afetada pela estrutura econômica
cal, pois sugerem que com os movimentos migratórios, trabalhadores com melhores
aracterísticas não observáveis tendem a se aglomerar nas regiões de maior escala, maior
ntram, também,
vidências da importância das economias de urbanização sobre os salários e um efeito
enos
o, torna-se importante considerar esses elementos na análise. Após adicionar
controles para essas variáveis, e também para os custos de vida locais, os autores
confirmam a significância dos efeitos positivos da especialização e da concentração
produtivas sobre os salários. Para o censo americano de 1990, os autores constatam que
trabalhadores da indústria com características pessoais semelhantes ganham maiores
salários quando trabalham em centros urbanos onde existe elevada concentração de
trabalhadores em sua mesma ocupação e/ou forte peso do setor industrial em que
trabalham.
GLAESER (1999) estima prêmios salariai
olitanas americanas em relação às áreas não metropolitanas, que se mantêm mesmo
controlando para características demográficas, da indústria, educação e ocupação. Segundo
o autor a razão para que as empresas paguem melhor nas grandes cidades estaria
relacionada à maior produtividade marginal do trabalho nessas cidades. Essa maior
produtividade se deveria ao fato de que nas grandes cidades os indivíduos possuem
maiores oportunidades de contato com pessoas que apresentam diferentes qualificações e
experiências. Além disso, as maiores cidades levam a uma divisão do trabalho mais
profunda, com maior especialização da força de trabalho.
COMBES et al. (2004) analisam o salário para 341 zonas de emprego
6
(zones
d’emploi) francesas. Os
lo
c
densidade econômica e, ainda, mais bem dotadas de capital humano. Enco
e
m importante, porém significativo, para as dotações intrínsecas das regiões, como a
infra-estrutura pública.
6
Essas zonas correspondem às principais cidades e suas áreas de influência ou, ainda, às regiões
metropolitanas do país, sendo suas fronteiras definidas com base nos padrões diários de comutação da força
de trabalho.
29
1.2.3. Diferenciais regionais de salário no Brasil: evidências empíricas
Diversos estudos empíricos demonstraram a existência de significativos diferenciais
de rendimento do trabalho entre as regiões do país, sendo a maioria desses trabalhos focada
nas principais regiões metropolitanas brasileiras. SAVEDOFF (1990) estuda a
segmen
tinas apresentando, em geral, níveis
salariai
o crescimento regional da demanda por trabalho nas regiões de
atração ou, ainda, a segmentação de oportunidades de trabalho é que poderiam explicar a
não equalização d
da atividade indu
RMSP e em seu
aglomeração e ao
condições de demanda que capacitariam a região a absorver a força de trabalho em
expans
tação do mercado de trabalho no Brasil na década de 1980, analisando as diferenças
salariais entre as regiões metropolitanas. Segundo os resultados encontrados pelo autor, as
explicações clássicas para os diferenciais regionais de salário no Brasil, como as diferenças
locais nos custos de vida (diferenciais compensatórios) e na qualidade da força de trabalho
(capital humano), seriam responsáveis por apenas parte dos diferenciais. O autor afirma
que as disparidades na composição da demanda por trabalho é um importante fator
explicativo para a persistência dos diferenciais de salário mesmo com a crescente
integração econômica nacional.
SAVEDOFF (1990) constatou que os salários variam sistematicamente entre as
regiões metropolitanas brasileiras, com as RMs nordes
s significativamente inferiores à média. Esses resultados persistem mesmo
controlando-se por características pessoais e ocupacionais e ponderando-se pelas
diferenças regionais de custo de vida. Assim, o autor argumenta que as diferenças de
preços entre as regiões, apesar de significativas, não são suficientes para explicar a
totalidade dos diferenciais regionais de salário. Além disso, o autor observou uma
estabilidade temporal dos diferenciais regionais de salário nominal no período 1976-1987,
afirmando que as evidências tornam insustentável o argumento de que esses diferenciais
são decorrentes apenas de desequilíbrios de mercado.
O autor argumenta que, considerando-se o elevado fluxo migratório da força de
trabalho, apenas um rápid
os preços do fator trabalho. O autor afirma que a distribuição geográfica
strial manteve uma relativa estabilidade, com forte concentração na
campo aglomerativo, o que estaria relacionado às economias de
acesso à infra-estrutura e aos mercados da região. Esses fatores gerariam
ão, sem significativos efeitos depressivos sobre os salários, como afirma
SAVEDOFF (1990:548):
30
“A concentração espacial da atividade econômica, especialmente industrial,
pode ajudar a reproduzir condições dinâmicas de crescimento da demanda de
trabalho, suficiente para absorver aumentos da força de trabalho em algumas
áreas e sustentar salários mais elevados, mas insuficientes para absorver os
aumentos da força de trabalho em outras áreas. A variação regional de
produtividade iguala essa concentração em sua estabilidade ao longo do
tempo.”
Estudos mais recentes, abrangendo a década de 1990, atestam a persistência dos
diferenciais regionais de renda no país. Ao observar os diferenciais de salário entre
algumas regiões metropolitanas brasileiras para o período 1983-1997, FERNANDES e
MENEZES-FILHO (1999) afirmam que ocorreu, em geral, uma queda relativa dos salários
das dem
écada de 1990, as diferenças
metrop
ais RMs em relação à RMSP, ocorrendo uma queda mais acentuada no caso das
RMs do Nordeste. MENEZES et al. (2002), analisando os diferenciais de salários entre as
regiões metropolitanas de São Paulo e de Salvador, confirmam a existência de importantes
diferenciais nos rendimentos entre os trabalhadores dessas duas metrópoles para diversos
agrupamentos de trabalhadores analisados. Os diferenciais foram mais acentuados no caso
das mulheres e dos negros. Os autores atribuem como principal determinante desses
diferenciais de rendimento a maior concentração econômica da RMSP em relação à RM de
Salvador.
SERVO (1999) analisa, para os primeiros anos da d
olitanas referentes ao mercado de trabalho e à renda por meio do estudo dos
diferenciais de salários entre essas regiões. Segundo a autora, a análise das diferenças
regionais do salário é importante para se verificar o grau de integração dos mercados de
trabalho das diversas regiões do País. No entanto, a autora afirma que inferir o grau de
integração dos mercados de trabalho simplesmente pelas diferenças salariais é
problemático, dado que diversos outros fatores estariam relacionados a esses diferenciais,
como as distintas composições da força de trabalho entre as regiões e as compensações
pelas diferenças nas amenidades e nos custos de vida locais.
A autora constatou que os diferenciais regionais de salários nominais
permaneceram significativos mesmo com a introdução de controles para características
pessoais e do emprego. Assim, após o controle destas variáveis, na década de 1990 as
regiões metropolitanas nordestinas continuam apresentando salários bastante inferiores à
média das RMs. No outro extremo estão a RMSP e o Distrito Federal que apresentaram,
sistematicamente, os salários mais elevados. Por fim, verificou-se que os diferenciais de
custo de vida explicam parcialmente os diferenciais regionais de salário, mas os
diferenciais permanecem significativos mesmo considerando-se os salários reais.
31
SILVEIRA-NETO e CAMPELO (2003) analisam as disparidades regionais por
faixas ou quantis da distribuição de renda para os anos de 1992 e 2001, empregando o
método de regressões quantílicas. Os autores utilizam variáveis Dummy para as regiões
metrop
udeste, e que essas diferenças se revelam
estávei
is na determinação dos diferenciais salariais
e desta
olitanas a fim de apreender os efeitos regionais sobre a disparidade de renda. Os
resultados encontrados apontam no sentido de que as disparidades de renda entre as
metrópoles do Norte e do Nordeste em relação à RMSP são mais significativas para os
segmentos mais pobres da renda, havendo uma menor diferença para o quantil mais rico.
Os autores afirmam que evidências empíricas demonstram que os atributos pessoais são de
grande importância na determinação da desigualdade de renda entre indivíduos. Porém,
argumentam que os diferenciais regionais não diminuem significativamente após controlar-
se a influência dessas características pessoais.
REIS e BARROS (1990) afirmam que a educação é o principal atributo na
determinação da desigualdade de renda entre indivíduos e procuram avaliar o grau em que
as diferenças regionais na desigualdade inter-pessoal de renda no Brasil são explicadas
pelas diferenças em educação entre as regiões. Inicialmente, os autores observam que as
desigualdades salariais intra-regionais tendem a ser maiores nos mercados de trabalho do
Nordeste, em comparação com as regiões Sul e S
s ao longo do tempo. Somando-se a isso, constatam que as diferenças regionais na
educação também permanecem estáveis ao longo do tempo. Segundo os autores o que
explica as diferenças nos níveis de desigualdade entre os indivíduos nas regiões brasileiras
não é simplesmente o fato das regiões mais desenvolvidas do país – Sul e Sudeste –
possuírem maior nível médio de educação ou uma distribuição mais eqüitativa desta, mas
sim, devido a uma escassez relativa de trabalhadores mais qualificados no Nordeste.
Segundo esses autores, essa escassez relativa ampliaria os diferenciais de salários por
grupos educacionais nas regiões mais atrasadas.
QUEIROZ (2003) estima os diferenciais regionais de salário das microrregiões
mineiras em 1991, aplicando o método de regressão hierárquica. O autor procura verificar
a contribuição de fatores individuais e regiona
ca três fatores que se relacionam diretamente com as disparidades regionais de
salário, quais sejam, os diferenciais locais de dotação de capital humano, a estrutura dos
mercados locais de trabalho e os diferenciais salariais compensatórios. A variável regional
utilizada pelo autor foi o nível médio de capital humano regional, medido pelo número de
anos médios de estudo dos trabalhadores das microrregiões. O autor confirma a existência
de externalidades decorrentes da educação, afirmando que a totalidade dos trabalhadores
32
de uma determinada microrregião, mesmo os menos qualificados, beneficia-se da
concentração geográfica de capital humano.
Segundo ARBACHE e NEGRI (2002) diversos fatores foram identificados como
determinantes da segmentação dos mercados de trabalho, incluindo-se a filiação industrial
dos trabalhadores, a regulamentação dos mercados de trabalho, os níveis locais de
sindica
volvimento; iii) o fato de determinadas indústrias
pagare
ocupações. O argumento dos diferenciais compensatórios não justifica a existência, por
exemplo, de eleva
administrativas, o
firmas de distintos
ARBACHE
salariais das indústrias brasileiras nas décadas de 1980 e 1990, sugerindo que esses
diferen
lização, as características pessoais não-produtivas, como cor e gênero, além das
próprias regiões geográficas. Assim, além dos estudos acima citados, que analisam a
questão da desigualdade regional de salários no país, diversos trabalhos empíricos
investigam, por exemplo, os diferenciais de rendimento do trabalho entre os setores da
indústria. Apesar desses estudos não abrangerem diretamente a questão regional, é
importante incluir a discussão dos diferenciais de salário inter-industriais na presente
análise, considerando-se que os centros urbanos se especializam em diferentes setores
produtivos.
ARBACHE (2001) afirma verificar-se uma forte regularidade na dispersão salarial
entre os ramos industriais. O autor lista, em relação aos salários industriais, três fatos
estilizados que desafiam as teorias neoclássicas que tratam dos diferenciais salariais: i) a
estabilidade temporal da estrutura salarial; ii) a similaridade da estrutura salarial entre
países com distintos estágios de desen
m salários elevados para todos os trabalhadores, enquanto que outras pagam baixos
salários, mesmo controlando-se pelos atributos de capital humano e pelas ocupações.
Segundo o autor a teoria dos diferenciais compensatórios não explica o fato de
determinadas indústrias pagarem elevados (baixos) salários para trabalhadores em todas as
dos diferenciais de salários inter-industriais entre trabalhadores nas áreas
s quais com freqüência encontram condições similares de trabalho em
setores industriais.
e NEGRI (2002) estimam uma elevada estabilidade dos prêmios
ciais são decorrentes principalmente de fatores como tecnologia e concentração de
mercado, e menos influenciados pela conjuntura econômica. Segundos os autores:
“Essa evidência sugere que a estrutura de salários no Brasil é absolutamente
elevada e rígida, e que os prêmios salariais incorporados pelos trabalhadores
são regulares e dependem de características outras, que não as circunstâncias
econômicas, os choques e as incertezas. Fatores, como tecnologia e grau de
concentração de mercado, por exemplo, parecem, pois, ter importância crucial
33
para explicar o diferencial de salários inter-industriais.” (ARBACHE e
NEGRI, 2002:21).
Sem negar a importância do porte da firma na determinação dos salários, GATICA
et al. (1995) encontram evidências de que o tamanho diferenciado das firmas entre os
diversos setores indústrias não é o principal fator explicativo dos diferenciais salariais entre
esses setores. Os autores afirmam que as firmas em uma indústria caracterizada por baixos
salários, em geral indústrias tradicionais e menos intensivas em tecnologia, sempre pagam
lários relativamente baixos, independente de seu porte. Os autores encontram, também,
milaridades na estrutura dos salários industriais em diferentes países – Brasil, EUA e
hile –, reforçando o argumento da importância dos diferenciais tecnológicos inter-
toriais na determinação dos distintos níveis salariais. Os autores afirmam, ainda, que essa
milaridade na estrutura de salários entre os países sugere que alguns fatores locais
specíficos, como as regulamentações de mercado e o grau de sindicalização da força de
abalho, são menos importantes na explicação dos diferenciais inter-industriais de salário.
sa
si
C
se
si
e
tr
34
C
APÍTULO 2 – METODOLOGIA E BASE DE DADOS
O presente trabalho procura analisar os diferenciais regionais de salário
considerando-se não apenas as variáveis de indivíduo, elementos centrais nos estudos
norteados pela teoria de capital humano, mas focando-se, principalmente, no impacto do
tecido econômico urbano sobre os salários.
A seguir será apresentada a metodologia empregada na análise e serão definidas a
amostra de indivíduos e a abrangência territorial do estudo. A metodologia utilizada foi o
método de regressão multinível ou hierárquica, que permite o emprego concomitante, tanto
de variáveis no nível do indivíduo, quanto variáveis referentes aos grupos, que neste estudo
compreendem os centros urbanos
7
. Apesar do objetivo principal do trabalho não ser a
nálise dos efeitos dos atributos pessoais na determinação dos salários, o controle por essas
a importância dos diferenciais de composição da força de
abalho na determinação dos diferenciais regionais de salário. Além disso, será possível
verifica
para os anos de 1991 e 2000 publicados pelo Instituto
Brasile
a
características permitirá estimar
tr
r os efeitos diretos dos atributos urbanos sobre os salários de indivíduos com
características pessoais similares e não apenas os efeitos sobre a renda média urbana.
Assim, será verificada a hipótese de que os diferenciais regionais de salário refletem, entre
outros fatores, diferenças interurbanas de produtividade.
2.1. Base de dados e variáveis
A base de dados utilizada neste estudo foi construída a partir dos micro-dados dos
Censos Demográficos do Brasil
iro de Geografia e Estatística (IBGE). A escolha desta fonte de dados deve-se
principalmente ao fato dela abranger a totalidade do território nacional, além de incluir as
pessoas inseridas no mercado de trabalho informal. A abrangência geográfica do censo
permite a análise dos mercados de trabalho locais, englobando municípios de menor porte.
Essa abrangência contrasta com grande parte dos estudos na área de mercado de trabalho
com enfoque regional publicados no país, que em razão da existência de fontes de dados
7
Devido aos critérios adotados para a definição das áreas geográficas de análise, explicitados a seguir, optou-
se por utilizar a expressão centro urbano como uma expressão mais genérica para se referir tanto às regiões
metropolitanas, quanto aos municípios não metropolitanos analisados.
35
periódicas referentes às principais regiões metropolitanas brasileiras, com freqüência
limitam a análise a essas regiões.
Como se trata de um estudo multinível, os dados analisados compreendem tanto a
amostra de indivíduos (nível 1), quanto os dados referentes às unidades territoriais de
análise
análise nos estudos da
localiz
regiões
(nível 2). A opção pelo centro urbano como unidade geográfica de análise se deve
ao fato de que a este nível de agregação pode-se captar, com maior eficiência, os efeitos
das economias de localização e de urbanização sobre os salários. Essa escolha é
corroborada por FUJITA e THISSE (2000), que propõem que as cidades e, de forma mais
geral, as aglomerações urbanas devam constituir-se nas unidades de
ação das atividades produtivas e seus possíveis desdobramentos. Isso se deve ao fato
de que, segundo esses autores, é nesse nível de agregação espacial que ocorrem os
diferentes tipos de interação entre os agentes econômicos e as resultantes inovações
tecnológicas e sociais.
Os centros urbanos selecionados são as cidades médias e as regiões metropolitanas
brasileiras
8
. Definimos aqui como cidades médias todos os municípios com mais de 50 mil
habitantes. No entanto, para se trabalhar com os mesmos municípios para os dois anos
censitários, foram excluídos da amostra todos os municípios que apresentaram população
inferior a 50 mil habitantes em qualquer dos dois anos analisados.
Cabe notar, também, que a criação de novos municípios ocorrida durante o período
considerado na análise leva a mudanças nos contornos e áreas geográficas dos municípios
existentes, impedindo que as comparações intertemporais dos municípios sejam feitas de
forma consistente. Assim, após a seleção inicial dos municípios pelo critério de população,
optou-se por agregar a estes municípios os novos municípios deles emancipados no
período inter-censitário. Para isso foram utilizadas as áreas mínimas comparáveis (AMC)
definidas pelo Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada - IPEA, que, como afirmam REIS
et al. (2004), correspondem ao conjunto mínimo de unidades territoriais que permite, de
forma consistente, comparar uma mesma área ao longo de um determinado período.
Os municípios metropolitanos, por sua vez, foram agregados em suas respectivas
regiões metropolitanas (RMs). Apesar de pouco usual a incorporação de cidades médias e
metropolitanas em um mesmo modelo estatístico, dois fatores principais
determinaram esta opção. Em primeiro lugar, a proximidade geográfica das sedes dos
municípios de uma mesma RM, que em muitos casos encontram-se conurbadas, determina
8
Foram consideradas as regiões metropolitanas definidas pelo IBGE no Censo Demográfico de 2000.
36
que as externalidades geradas pela aglomeração produtiva nessas regiões extrapolem os
limites municipais. Assim, empresas localizadas, por exemplo, em algum município da
RMSP usufruem da infra-estrutura aeroportuária e universitária da região e se beneficiam
da ampla oferta de sofisticados serviços à produção da capital paulista. Além disso, em seu
conjunto esses municípios compreendem um grande mercado consumidor e abrangem uma
ampla rede de empresas fornecedoras/demandantes, gerando economias de aglomeração.
O outro fator determinante desta escolha é que foram utilizados na análise os dados
agregados de emprego setorial dos municípios como proxy da estrutura produtiva local. No
entanto, o Censo Demográfico de 1991 não apresenta informações sobre o município de
trabalho dos indivíduos, mas apenas sobre o município de residência
9
. Em conseqüência da
integração econômica e da proximidade física das sedes dos municípios metropolitanos,
existe uma forte integração de seus mercados de trabalho, com intensa comutação diária de
trabalhadores entre esses municípios. Nas RMs existem municípios tipicamente
caracte
m número
signific
nas.
Após a definição das unidades de nível 2, definem-se a seguir as amostras de
indivíduos. A am
variando entre 18
urbanas. Foram incorporados apenas os indivíduos que trabalharam acima de 20 horas
semana
rizados como cidades dormitório, onde uma grande proporção da população
residente ocupada trabalha em outro município. No caso desses municípios, os empregos
neles existentes seriam superestimados pelo critério de residência, de forma a não
representar, de forma adequada, a estrutura produtiva local. Por outro lado, alguns
municípios de maior peso econômico em suas respectivas RMs empregam u
ativo de pessoas que residem além de seus limites geográficos, levando a uma
subestimação dos empregos neles existentes ao adotar-se o critério de residência. Observa-
se que esses fenômenos são muito menos importantes nas cidades médias localizadas fora
das regiões metropolita
ostra é composta pelos trabalhadores do sexo masculino, com idades
e 65 anos, empregados em atividades não agrícolas e residentes em áreas
is e que possuíam rendimento monetário positivo do trabalho principal.
A razão para se considerar na análise apenas os indivíduos do sexo masculino se
deve ao fato de que, como afirma SAVEDOFF (1990), os rendimentos das mulheres são,
em média, menores que os dos homens e os retornos à educação diferem entre os sexos.
Como afirma o autor:
9
A fim manter o mesmo critério para os dois anos analisados, foi mantido para o ano 2000 o município de
residência dos indivíduos como referência, e não o município em que trabalham.
37
“O fato de existirem diferenciais regionais de salário após controlar por idade e
educação, em uma amostra só de homens, é uma evidência ainda mais forte
para a segmentação regional – a restrição deveria melhorar o poder explicativo
das variáveis baseadas em características pessoais.” (SAVEDOFF, 1990:524).
As demais restrições adotadas na construção da amostra de indivíduos têm por
objetiv
ssim, a análise dos
determ
bem superiores aos
demais
determinantes da eficiência urbana sobre os salários, serão analisados apenas os
diferenciais regionais de rendimento dos trabalhadores assalariados.
o garantir uma homogeneidade mínima ao perfil dos indivíduos analisados, de
forma a se evidenciar os efeitos da estrutura econômica local sobre os salários, sem gerar,
no entanto, perdas aos objetivos da pesquisa. A exclusão dos indivíduos ocupados em
atividades agrícolas e residentes em áreas rurais se explica pelo fato do estudo estar focado
nos efeitos da estrutura produtiva urbana sobre os salários. As atividades agrícolas, apesar
de sua dinâmica fortemente interligada à economia urbana e, em particular, à indústria, têm
sua produtividade em boa parte determinada por elementos não abordados no presente
estudo, como a fertilidade do solo, o clima, entre outros fatores. A
inantes dos salários nas atividades agrícolas extrapola o escopo deste trabalho.
A opção pela inclusão apenas de indivíduos com idades variando dos 18 aos 65
anos deve-se ao fato deste grupo etário compreender a maior parte da força de trabalho
ocupada no país, além de ser o intervalo correspondente à população em idade ativa (PIA)
adulta. Segundo QUEIROZ (2001) a limitação a essa faixa etária evita possíveis problemas
de viés que poderiam ocorrer com a inclusão na amostra de pessoas muito jovens ou muito
velhas. Já a seleção de pessoas com jornada de trabalho acima de 20 horas semanais teve
por objetivo a exclusão da maior parte dos trabalhadores temporários, que podem
apresentar determinantes salariais distintos dos demais trabalhadores.
Por fim, optou-se por excluir da amostra os empregadores e os trabalhadores por
conta própria. Segundo BARROS et al. (1999), mesmo controlando-se para a educação e
experiência, persistem expressivos diferenciais de salário entre as distintas posições na
ocupação, com os empregadores tendo remunerações do trabalho
. Além disso, RAMOS (1993) afirma que o conjunto dos trabalhadores por conta
própria é bastante heterogêneo, sendo a composição deste grupo, especialmente em relação
à qualificação, bastante afetada pelas condições macroeconômicas. O autor afirma, ainda,
que por exercerem maior grau de comando sobre as próprias dotações de fatores, existem
diferenciais na determinação do rendimento por trabalho entre esses grupos e os
empregados, que vão além das características pessoas produtivas, como educação e
experiência. Assim, a fim de se estimar de forma mais eficiente o impacto de fatores
38
Com os critérios adotados, a amostra referente a 1991 é composta por 1.282.655
indivíduos e a do ano 2000 por 1.394.679 indivíduos, agrupados em 355 centros urbanos
10
.
A fim de se analisar, especificamente, as disparidades dos salários industriais entre as
regiões
eguinte é a determinação da variável
depend
ente está expressa em sua forma logarítmica (LnW). Para o ano
de
do últim
do trab
pessoai
produti
pessoai
• pleto de anos de estudo dos indivíduos. Esta
, definiu-se, a partir da amostra anterior, uma segunda amostra restrita aos
trabalhadores da indústria. As amostras dos trabalhadores da indústria foram compostas
por 388.310 e 320.751 indivíduos para os anos 1991 e 2000, respectivamente, agrupados
em 319 centros urbanos. O menor número de centros urbanos considerados no modelo dos
salários industriais deve-se ao fato de que, a fim de garantir uma melhor representatividade
da amostra, foram excluídos os municípios que apresentaram amostra com número inferior
a 40 indivíduos empregados na indústria em qualquer dos dois anos.
Definidos os critérios das amostras, a etapa s
ente e das variáveis explicativas nos dois níveis hierárquicos. A variável dependente
analisada é o salário-hora, ou seja, a renda mensal do trabalho principal do mês de
referência dos censos demográficos dividida pelo número de horas trabalhadas no mês
(produto entre o número de horas semanais trabalhadas vezes 4,3). Na estimação do
modelo, a variável depend
1991 o salário-hora foi corrigido aos preços 01 de agosto de 2000, a data de referência
o censo, utilizando-se o IPCA como índice.
As variáveis explicativas de nível 1, por sua vez, são agrupadas em características
alhador e do posto de trabalho. As primeiras podem ser divididas em características
s produtivas, tais como escolaridade e experiência, e características pessoais não
vas ou adscritas, como a cor. Assim, as variáveis que expressam as características
s são as seguintes:
Anos de estudo (Educ): número com
variável é interpretada como uma proxy da qualificação do trabalhador. Segundo a
teoria do capital humano com a aquisição de educação o indivíduo incorpora
conhecimento e capacidade de raciocínio, permitindo-lhe executar tarefas de forma
mais eficiente. Na medida em que melhora o nível de qualificação do trabalhador,
este torna-se mais produtivo, com reflexos sobre a sua remuneração. Assim,
diferenciais salariais entre indivíduos são decorrentes, em boa parte, de diferenciais
de educação entre os trabalhadores.
5 centros urbanos abrangidos, 23 correspondem a regiões metropolitanas, incluindo Brasília, e 332
icípios não metropolitanos.
10
Dos 35
são mun
39
• Idade: esta variável refere-se à idade do indivíduo, em anos completos, subtraída de
18, a idade mínima dos indivíduos abrangidos na amostra. O objetivo deste
procedimento foi tornar os interceptos dos modelos mais facilmente interpretáveis,
dado que nos modelos estimados ele é função de variáveis referentes aos centros
urbanos. Na condição de não disponibilidade de informações sobre a experiência
dos indivíduos no mercado de trabalho, utilizou-se a idade como variável proxy
desse atributo. De acordo com a teoria do capital humano o acúmulo de experiência
leva a maior domínio por parte do trabalhador sobre o seu trabalho. Assim, com o
ganho de experiência, a tendência é que o trabalhador torne-se mais eficiente e
express
trabalh
estarem al, não expressam necessariamente uma característica
inerent
econom
determ
determ
segmen
mais geral de salários, que abrange todos os setores:
produtivo na execução de suas tarefas, com reflexos sobre a remuneração.
• Termo quadrático da idade (Idade^2): a forma quadrática para a experiência é
tradicionalmente empregada na literatura empírica de economia do trabalho em
função da observação de que os rendimentos do trabalho não são uma função linear
da idade, mas sim assumem uma forma parabólica, com pico em determinada
idade. Assim, espera-se que o parâmetro desta variável apresente um sinal negativo.
• Branco: 1 se indivíduo de cor branca ou amarela, 0 se de cor preta ou parda. A
inclusão da variável referente à cor, apesar de ser uma característica pessoal não-
produtiva, justifica-se pela importância da discriminação racial nos diferenciais
salariais no país
11
.
Além das variáveis pessoais, outras variáveis de nível 1 empregadas na análise
am características dos postos de trabalho, tais como a informalidade no mercado de
o e o ramo de atividade econômica do trabalho principal. Essas variáveis, apesar de
inseridas no nível individu
e à pessoa, mas refletem, também, as condições do mercado de trabalho local e da
ia urbana. Assim, trazem para o nível individual atributos que, na realidade, são
inados principalmente pela estrutura econômica dos centros urbanos. Esses fatores
inam, em grande parte, o padrão local da demanda por trabalho e refletem a
tação do mercado de trabalho. Assim, tem-se as seguintes variáveis para o modelo
11
Analisando a desigualdade salarial entre mulheres brancas e negras, OLIVEIRA (2002) afirma que os
diferenciais de raça no mercado de trabalho brasileiro persistiram nas últimas duas décadas. Segundo a
autora, o hiato salarial permanece para todos os grupos educacionais e etários, sendo maior para o grupo mais
escolarizado.
40
• Info
servidores estatutários, 0 se empregado com carteira de trabalho assinada ou se
serv
traba
• Ram
litera
ativid criadas Dummies setoriais. Neste trabalho, o ramo de
ativ
admi produtivos modernos, sendo criadas as
ais
setores;
- Indu dústria extrativa
mineral, 0 se empregado nos dem
- Energia/ServProd: 1 se empregado no setor de produção e distribuição de
energia elétrica e gás ou nos serviços produtivos modernos
12
, 0 se empregado
nos d setores.
- AdmP 1 se empre na inistr ou se nça públicas, 0 se
empregado nos demais setores.
Nas TAB. 2.1 e 2.2 abaixo estão apresentadas algumas estatísticas descritivas das
variáve rendimento do trabalho:
Estatísticas descritivas da ve ível 91
ariáveis Mé
De
P
Mínimo Máximo
rmal: 1 se empregado sem carteira de trabalho assinada, com exceção dos
idor estatutário. Esta variável é indicativa da segmentação do mercado de
lho urbano no Brasil.
o de atividade do trabalho principal: considerando-se a existência, descrita na
tura, de significativos diferenciais de salário entre os variados setores da
ade econômica, foram
idade econômica de referência compõe o setor terciário, com exceção da
nistração pública e dos serviços
seguintes Dummies setoriais:
- ConstrCivil: 1 se empregado na construção civil, 0 se empregado nos dem
stria: 1 se empregado na indústria de transformação ou in
ais setores;
emais
ublic: gado adm ação gura
is de nível 1 empregadas na estimação dos modelos de
TABELA 2.1
s variá is de n 1 – 19
V dia
svio
adrão
Educ 7,05 4,29 0,00 17,00
Idade 1 10,86 47,00 5,42 0,00
Idade2 35 435,75 2.209,00 5,72 0,00
Branco 0,57 0,49 0,00 1,00
Informal 0,12 0,33 0,00 1,00
Construc 0,09 0,28 0,00 1,00
Indústria 0,30 0,46 0,00 1,00
Energ/ServProd 0,08 0,27 0,00 1,00
AdmPublic 0,10 0,29 0,00 1,00
Fonte: Elaboração própria a partir do Censo 1991.
12
Foram classificados como serviços produtivos modernos os setores de telecomunicações, serviços
financeiros e seguros, serviços jurídicos, de contabilidade e auditoria, consultorias, publicidade, engenharia e
arquitetura, desenho e outros serviços técnico-profissionais prestados a empresas, serviços auxiliares da
indústria e as instituições científicas e tecnológicas.
41
TABELA 2.2
Estatísticas descritivas das variáveis de nível 1 – 2000
Variáveis Média
Desvio
Padrão
Mínimo Máximo
Educ 7,90 4,10 0,00 17,00
Idade 15,81 10,84 0,00 47,00
Idade2 367,73 431,90 0,00 2.209,00
Branco 0,57 0,50 0,00 1,00
Informal 0,24 0,43 0,00 1,00
Construc 0,11 0,31 0,00 1,00
Indústria 0,23 0,42 0,00 1,00
Energ/ServProd 0,08 0,27 0,00 1,00
AdmPublic 0,09 0,28 0,00 1,00
Fonte: Elaboração própria a partir do Censo 2000.
Ainda definindo-se variáveis que expressam características dos postos de trabalho,
para u
e do trabalho. Além disso, segundo HENDERSON (1999) as indústrias mais
inte iv
ofertan
seou-se, principalmente no
gra e
Pesqui
utilizaç
compo
indústr
papelão
industr
: 1 se empregado nas indústrias de madeira,
óveis, têxtil, vestuário, couro, calçados, editorial e gráfica, produtos alimentares,
bebidas e fumo, 0 se empregad dústrias;
ma análise específica do salário industrial
13
, além da variável Informal descrita
acima, agruparam-se os setores industriais em três classes. Esta classificação teve por
objetivo verificar-se a hipótese da existência de relação entre nível de salários e o nível
tecnológico da indústria. ARBACHE e NEGRI (2002) encontram evidências de que as
indústrias mais modernas pagam os maiores salários. Segundo os autores, essas indústrias,
em geral, são as que empregam trabalho mais qualificado, sugerindo haver externalidades
decorrentes do capital humano, além de haver impactos diretos do capital físico sobre a
produtividad
ns as em tecnologia tendem a se concentrar nos centros urbanos de maior escala e
tes de diversificada gama de modernos serviços à produção.
O critério de classificação das atividades industriais ba
u d participação de empresas inovadoras nos setores – informação obtida a partir da
sa Industrial de Inovação Tecnológica (PINTEC) do IBGE –, além da intensidade de
ão dos diferentes fatores de produção. No estudo, o grupo industrial de referência é
sto pelas indústrias de base, intensivas em recursos naturais. Assim, incluem-se as
ias de extração mineral, minerais não-metálicos, metalurgia, celulose, papel e
, química, petroquímica, borracha e plásticos. Foram criadas as seguintes Dummies
iais:
• Indústrias tradicionais (IndTrad)
m
o nas demais in
13
Nesta análise estão incluídas as indústrias extrativa mineral e de transformação.
42
• Ind mecânica,
eletroeletrôni at de rte rmacêutica; 0 se empregado nas
demais indústrias. Os setores inseridos nesse grupo são representados
majoritariam pelas in as d de capital e de bens de consumo duráveis.
Segundos dados da PINTEC para os anos de 2000 e 2003, esses foram os setores
que apresen e mod al, as s taxas de inovação nos referidos anos.
hadores na indústria estão
representadas nas TAB. 2.3 e 2.4 abaixo:
Estatísticas descritivas das variáveis de nível 1 – Indústria – 1991
eis Mé
Pad
Mínimo Máximo
ústrias modernas (IndModer): 1 se empregado nas indústrias
ca, de m erial transpo s e fa
ente dústri e bens
taram, d o ger maiore
As estatísticas descritivas das amostras dos trabal
TABELA 2.3
Variáv dia
Desvio
rão
Educ 6,64 3,96 0,00 17,00
Idade 14,74 10,30 0,00 47,00
Idade2 32 39 2.209,00 2,74 8,03 0,00
Branco 0,61 0,49 0,00 1,00
Informal 0,09 0,29 0,00 1,00
IndModer 0,15 0,36 0,00 1,00
IndTrad 0,39 0,49 0,00 1,00
Fonte: Elaboração própria a partir do Censo 1991.
000
TABELA 2.4
Estatísticas descritivas das variáveis de nível 1 – Indústria – 2
Variáveis Média
Desvio
Padrão
Mínimo Máximo
Educ 7,73 3,79 0,00 17,00
Idade 14,81 10,31 0,00 47,00
Idade2 325,19 391,88 0,00 2.209,00
Branco 0,61 0,49 0,00 1,00
Informal 0,17 0,37 0,00 1,00
IndModer 0,20 0,40 0,00 1,00
IndTrad 0,43 0,50 0,00 1,00
1, a fim de captar os efeitos das condições
econôm
proxy para a escala dos centros urbanos,
expressa, de uma forma genérica, as economias de aglomeração locais. No entanto
esta variável também está relacionada ao congestionamento e aos custos urbanos.
Fonte: Elaboração própria a partir do Censo 2000.
Definidas as variáveis de nível
icas e dos mercados de trabalho locais sobre os salários dos indivíduos, foram
construídas as seguintes variáveis referentes aos centros urbanos (nível 2):
• População total (Pop): esta variável,
43
• Dummies regionais: tendo os municípios de São Paulo como referência, foram
criadas Dummies para os municípios inseridos nas regiões Norte, Nordeste, Sul,
Centro-Oeste (com exceção do Distrito Federal) e para os municípios dos estados
de Minas Gerais e do Espírito Santo, em conjunto, para os municípios do Rio de
incluir
da qualificação da força de trabalho local
14
:
•
Janeiro e para o Distrito Federal.
Na análise dos salários industriais, além das variáveis acima descritas, procurou-se
variáveis que expressem a estrutura produtiva urbana e as externalidades advindas
• Escala industrial (EscInd): a escala industrial urbana foi medida pela proporção do
emprego industrial local em relação ao emprego industrial nacional. Esta variável
pode ser interpretada como uma proxy das externalidades decorrentes da
aglomeração industrial.
Densidade de serviços produtivos modernos (DensServ): medida pela proporção da
população empregada em serviços produtivos modernos em relação ao total de
população empregada no centro urbano. Esta variável relaciona-se ao conceito de
economias de urbanização.
• Profissionais técnico-científicos (ProfTecn): proporção da PEA urbana ocupada em
atividades técnicas relacionadas mais diretamente à atividade produtiva industrial
ou em atividades científicas em relação à PEA total do centro. Esta variável é uma
proxy para a dotação local de mão-de-obra especializada
15
.
Por fim, é importante ressaltar que apesar da abrangência territorial deste estudo
representar um avanço em relação à maioria dos estudos que analisam os diferenciais
regionais de salário no país, uma limitação que decorre da escolha do centro urbano como
unidade de análise é a não existência de um índice de custo de vida comparativo para a
grande maioria dos municípios brasileiros
16
. Portanto, neste trabalho serão analisados
apenas os diferenciais regionais de salário nominal. No entanto, SAVEDOFF (1990)
sugere, apesar das significativas diferenças nos custos de vida entre as regiões do país, ser
14
Com exceção das Dummies regionais, as demais variáveis de nível 2 estão expressas na forma de logaritmo
natural.
15
Incluem-se os engenheiros, arquitetos, químicos, físicos, estatísticos, geólogos, desenhistas, farmacêuticos
e farmacologistas, biólogos, agrônomos e veterinários, matemáticos, analistas de sistema, programadores de
computador, professores universitários e pesquisadores.
16
Para as principais regiões metropolitanas do país existe um índice de custo de vida comparativo
desenvolvido por AZZONI et al. (2000).
44
mais provável que as diferenças nominais de salário apenas superestimem as diferenças
ral, uma compensação entre os salários nominais e níveis de
reços. Esse resultado é corroborado por outros estudos, como em SERVO (1999). Além
didas em todos os níveis analisados (HOX, 1995). Assim, esses modelos
permitem a form
hierárquicos, o qu
superiores afetam
No estudo em questão, os modelos hierárquicos possibilitam a determinação dos
efeitos
do Modelo Hierárquico se deve ao reconhecimento da
reais, não ocorrendo, em ge
p
disso, como discutido anteriormente, os diferenciais de salários nominais entre as regiões
não devem ser interpretados simplesmente como uma compensação de diferenciais
regionais de custo de vida ou, ainda, expressando desequilíbrios temporários nos mercados
de trabalho. Os diferenciais são decorrentes, em boa medida, da estrutura produtiva urbana
e das vantagens ou desvantagens locacionais, fatores esses impactantes da eficiência
urbana.
2.2. Modelos hierárquicos
A fim de incorporar elementos das diversas teorias relacionadas aos diferenciais
regionais de salário, considerou-se adequada a utilização do método de regressão
hierárquica ou multinível. Os modelos multinível incorporam a estrutura hierárquica dos
dados e permitem a modelagem conjunta dos diferentes níveis de observação, sendo a
variável dependente medida no menor nível de agregação (nível 1) e as variáveis
independentes me
ulação e o teste de hipótese do efeito entre os diferentes níveis
e permite analisar como as variáveis explicativas medidas nos níveis
as variáveis independentes medidas no nível 1.
diretos das variáveis pessoais (nível 1) e urbanas (nível 2) sobre os salários. Assim,
essa técnica é adequada ao problema metodológico em estudo, em que as variáveis
explicativas de maior interesse estão no nível de grupo (centro urbano), enquanto a
variável resposta – o salário-hora – está no nível individual. QUEIROZ (2003) afirma que
para a análise de diferenciais regionais de salário, este método apresenta vantagens sobre
os demais, pois:
“(...) a utilização
existência da variabilidade relacionada à localidade, mesmo após o controle
pelas características do indivíduo. Dessa forma, trabalhadores semelhantes de
localidades distintas recebem salários distintos devido às particularidades
locais que influenciam a formação do salário” (QUEIROZ, 2003:77).
45
Os modelos hierárquicos representam importante avanço em relação às duas formas
tradicionais que os modelos de mínimos quadrados ordinários (MQO) utilizam para lidar
com dados multinível. A primeira forma trata-se da desagregação de todos os dados do
nível superior ao nível do indivíduo. Assim, características de grupo seriam atribuídas aos
indivíduos neles p
indivíduo, com
(RAUDENBUSH
Segundo H odem criar dois tipos de problema:
pendentes da unidade hierárquica superior, como
afirma
o se estivessem no nível individual. Deve-se salientar,
no enta
modelos multinível é que, ao se analisar indivíduos inseridos em grupos distintos,
s observações individuais não são completamente independentes, isto é, a correlação
média entre as variá
o que a correlação média entre variáveis medidas em indivíduos pertencentes a grupos
distintos. ue o intercepto
/ou as inclinações não são idênticos para todas as unidades de nível 2, ou seja, considera-
ertencentes. Uma outra alternativa seria a agregação das variáveis de
a análise sendo realizada no nível hierárquico mais elevado
e BRYK, 2002).
OX (2000) esses procedimentos p
estatístico e conceitual. O primeiro problema, quando relacionado à agregação dos dados,
decorre da perda de relevantes informações estatísticas. Isso ocorre, pois com a agregação
de dados em um número menor de unidades de análise, toda a variabilidade intra-grupo é
eliminada, levando à perda de poder de análise estatística. Por outro lado, caso se proceda
uma desagregação, os problemas estatísticos decorrem do fato do método de MQO tratar as
informações desagregadas como que inde
o autor:
“Standard statistical tests lean heavily on the assumptions of independence of
the observations. If this assumptions is violated (and in multilevel data this is
usualy the case) the estimates of the standard errors of conventional statistical
tests are much too small, and this results in a large number of spuriously
‘significant’ results” (HOX, 2002:6).
Essas transformações na base de dados podem levar, também, a problemas
conceituais. Nesse caso HOX (2000) afirma que uma possível interpretação errônea dos
resultados pode gerar, por exemplo, o problema da falácia ecológica, em que dados
agregados seriam interpretados com
nto, que em geral não há problemas na agregação em si, quando se está interessado
somente em proposições de nível macro.
Os modelos hierárquicos podem ser uma solução a esses problemas. A idéia por
trás dos
a
veis medidas em indivíduos inseridos em um mesmo grupo seria maior
d
Assim, a construção desses modelos consiste na consideração de q
e
46
se a e
a análise hierárquica é conveniente analisar inicialmente o modelo mais simples
possível, equivalente ao de
modelo nulo ou incondicional, esse modelo pode ser representado conforme a equação
abaixo
xistência de variabilidade associada ao coeficiente do intercepto e/ou a alguma
variável explicativa (HOX, 1995).
N
modelo ANOVA com efeitos aleatórios. Também chamado
:
ijojij
rY +=
β
(2.1)
jj
u
0000
+=
γ
β
(2.2)
Neste modelo β
ariável dependente na unidade j.
Substit (2.2) em (2.1), a equação fica descrita da seguinte forma:
++=
00
0j
corresponde à média da v
uindo
ijojij
ruY
γ
(2.3)
o deste modelo é importante para uma análise preliminar, pois produz
uma estimativa pontual (γ
00
) e um intervalo de confiança para a média geral da variável
resposta, além de fornece O
odelo ANOVA não explica a variância, mas a decompõe em dois componentes
indepe
A estimaçã
r informações sobre esta variável para cada um dos níveis.
m
ndentes:
2
σ
, variância no nível hierárquico mais baixo (variabilidade intra-grupo), e
00
τ
, variância no nível hierárquico mais alto (variabilidade entre grupos). Assim, a
variância da variável resposta pode ser expressa como:
2
000
)()(
στ
+=+=
ijjij
ruVarYVar
(2.4)
Essa partição possibilita o cálculo do coeficiente de correlação intraclasse (ρ),
representado por:
)(
2
0000
σττρ
+=
(2.5)
47
O l dependente que ocorre
ntre os centros urbanos em relação à variância total. Assim, ρ pode ser interpretado como
medindo o grau de de o
AUDENBUSH e BRYK, 2002).
C nenhum
ível. A seguir serão apresentados modelos que incorporam variáveis explicativas de nível
o
ef
r+
parâmetro ρ indica a proporção da variância na variáve
e
pendência das observações pertencentes a um mesmo centro urban
(R
omo exposto, o modelo ANOVA não inclui variável explicativa em
n
1 e/ou nível 2, construindo-se assim modelos mais complexos.
Uma extensão do modelo anterior é modelo ANCOVA com efeitos aleatórios.
Nesse caso, introduz-se apenas variáveis explicativas de nível 1 (X
ij
), assumindo-se os
eitos de inclinação constantes entre as unidades de nível 2. Os interceptos, por sua vez,
podem variar entre os diferentes grupos. O modelo ANCOVA com efeitos aleatórios é
formalizado a seguir:
Kjjij
XY +=
(2.6)
β
β
0 ijKij
ojoj
u+=
00
γ
β
(2.7)
0kkj
γ
β
=
(2.8)
Após a introdução de variáveis de nível 1 no modelo, espera-se uma redução da
variância
composição dos grupos
uanto a essas variáveis bém uma redução de
do nível hierárquico mais baixo,
2
σ
. Além disso, se a
q explicativas não for idêntica, espera-se tam
00
τ
, isto é, da variância do nív 1
xplicam parte da variância do nível individual e parte da variância dos grupos (nível 2)
(HOX, No estudo em questão isso significaria que parte dos diferenciais de salários
entre o osição da força de
trabalh
is complexo e geral assume que
nto o intercepto quanto as inclinações podem sofrer influência das unidades do nível 2,
el hierárquico mais elevado. Assim, as variáveis no nível
e
2000).
s centros urbanos seria explicada pelos diferenciais de comp
o desses centros.
Por fim, o modelo hierárquico de dois níveis ma
ta
como formalizado a seguir:
ijkijijojij
rXY ++=
β
β
(2.9)
48
jmjmj
uZ
00000
++=
γγβ
(2.10)
kjmjkmkkj
uZ ++=
γ
γ
β
0
(2.11)
onde,
Y
ij
= variável dependente do indivíduo i pertencente ao grupo j;
X
Kij
= vetor das k variáveis referentes ao indivíduo i do grupo j,
Z
mj
= vetor das m variáveis referentes ao grupo j.
Os termos u
oj
e u
kj
das equações (2.10) e (2.11) correspondem a termos de erro de
nível 2
. Assume-se que os resíduos u.
j
tenham média zero e que sejam independentes de r
ij
,
ou seja, do termo de erro do nível individual (nível 1). A variância dos resíduos u
oj
é
representada por
00
τ
e a variância dos resíduos u
kj
é representada por
kk
τ
, sendo a
covariância entre os dois termos de erro,
k0
τ
, em geral assumida como diferente de zero.
Nota-se, ainda, que nas equações (2.10) e (2.11) γos coeficientes correspondem a
coeficien
tes fixos. Assim, toda a variabilidade observada inicialmente nos coeficientes β,
após a estimação destes a partir de variáveis de nível 2, é assumida como uma variação
residual expressa no termo de erro u.
j
.
O modelo de 2 níveis pode ser expresso como uma única equação complexa pela
substituição das equações (2.10) e (2.11) em (2.9):
ijjkijkjkijmjkmkijkmjmij
ruXuXZXZY
+
+
+
+
++=
00000
γ
γ
γ
γ
(2.12)
efeito que as variáv
necessariamente significativos para todos os possíveis pares de variáveis individuais e de
grupo. Deve-se salientar, ainda, que a introdução de variáveis explicativas de nível 2
explicam apenas a variância em seu próprio nível.
Pela equação (2.12), pode-se observar diferenças entre este modelo e o método dos
MQO. Primeiramente, assume-se que cada unidade de nível 2 será caracterizada por
O termo Z
mj
X
kij
corresponde ao termo de interação do modelo, representando o
eis de nível 2 exercem sobre a relação entre as características
individuais e a variável dependente. No entanto, os termos de interação não são
49
intercepto (β
0j
) e, possivelmente, por estimadores (β
kj
) distintos. Além disso, o erro na
equação acima corresponde ao termo
ijjkijkj
ruX
+
+
0
µ
, sendo os componentes u
oj
e u
kj
comuns aos indivíduos do mesmo centro urbano. Assim, existe o problema da
heterocedasticidade, dado que o termo
jkijkj
uX
0
+
µ
varia em função das unidades de nível
2 (devido aos componentes u
e u ) e em função dos atributos individuais (devido ao
oj kj
termo X
método, o pressuposto da independência nos
se, no entanto, os pressupostos de lin
ível 1, se evite a perda
portantes informações que ocorreriam com a agregação destas. Concomitantemente,
variáveis regionais ao se considerar a existência de
intercepto quanto das inclinações. Assim, este método é adequado
s propostos no trabalho, pois permitirá analisar a influência dos fatores locais,
o a estrutura produtiva urbana, sobre os salários, controlando-se os possíveis efeitos
decorrentes dos diferenciais locais de dotação de capital humano.
estudo, além do m
kij
). Desta forma, o método de MQO
17
apresenta-se inadequado para este modelo.
Para solucionar este problema, boa parte dos programas computacionais que
efetuam a análise multinível, como o programa HLM utilizado neste trabalho, emprega o
método de estimação por Máxima Verossimilhança (MV). Os estimadores de MV geram
parâmetros que maximizam a função de verossimilhança, isto é, a função que descreve a
probabilidade de se observar a amostra particular, dadas as variáveis do modelo. Os
estimadores de MV são consistentes e assintoticamente eficientes. Com a utilização desse
modelos hierárquicos é relaxado, mantendo-
earidade e de normalidade dos resíduos.
Por fim, constata-se que os modelos hierárquicos apresentam importantes vantagens
metodológicas, permitindo que, ao se trabalhar com variáveis de n
de im
possibilita a incorporação de
variabilidade tanto do
aos objetivo
com
Realizadas as descrições da base de dados e das variáveis utilizadas no presente
étodo estatístico empregado, o capítulo seguinte contém a análise dos
resultados empíricos encontrados para os anos de 1991 e 2000.
17
No método dos MQO, existe apenas um componente do erro, assumido como independente e
homocedástico. No entanto, sendo os indivíduos pertencentes a grupos, toda a variabilidade dos grupos não
computada no modelo afetará os resíduos. Assim, nesses casos espera-se uma covariância não-nula entre os
termos de resíduo de indivíduos componentes de um mesmo grupo, violando os pressupostos do modelo e,
conseqüentemente, afetando os desvios-padrão e teste de significância. Além disso, o método dos MQO
considera que todos os coeficientes de regressão são idênticos para todos os grupos, mas não fornece meios
de se testar essa hipótese (HOX e KREFT, 1994).
50
C
APÍTULO 3 – OS DIFERENCIAIS REGIONAIS DE SALÁRIO NO BRASIL: UMA APLICAÇÃO
DOS
MODELOS HIERÁRQUICOS
No Brasil as desigualdades econômicas regionais são particularmente acentuadas, o
que se reflete sobre os elevados diferenciais regionais de salário. Apesar da integração da
economia nacional, observa-se que os diferenciais de salário entre as regiões do país vêm
se man
o urbano e da qualificação da força de
abalho locais, este estudo utiliza modelos hierárquicos de dois níveis, onde o impacto dos
iferenciais regionais de composição da força de trabalho será controlado pela inclusão de
tributos pessoais. A inclusão dessas variáveis ao nível individual evita, também, um
ossível viés de agregação.
e salário no país, foram definidas duas
cada ano (1991 e 2000), sendo a primeira, mais abrangente, referente aos
empreg
tendo. Essas disparidades salariais tendem a refletir, além das diferenças na
composição da força de trabalho entre as regiões, as características da estrutura produtiva
local e os próprios fluxos inter-regionais da força de trabalho.
A hipótese básica do presente estudo é que o rendimento do trabalho é influenciado
não apenas pelas características pessoais produtivas, isto é, por elementos relacionados à
oferta de trabalho, mas também por atributos regionais e do posto de trabalho impactantes
do nível de produtividade local e determinantes da estrutura regional de demanda por
trabalho. Portanto, torna-se importante desenvolver um modelo para a equação de
rendimentos que possibilite a inclusão de variáveis em diferentes níveis de análise. Com o
intuito de se verificar o efeito de atributos do centr
tr
d
a
p
A fim de captar os diferenciais regionais d
amostras para
ados em todos os setores produtivos, e a outra restrita aos empregados na indústria.
Inicialmente, além dos atributos pessoais e do posto de trabalho, será examinado o impacto
da escala urbana sobre os salários. Além disso, empregando Dummies regionais serão
analisados os diferenciais de salário que persistem entre as regiões brasileiras mesmo após
o controle pelas demais variáveis. Mais adiante, serão ajustados modelos visando
investigar o impacto da estrutura produtiva urbana sobre os salários dos trabalhadores
empregados na indústria. Nesse caso as variáveis de nível 2 serão definidas com base em
elementos teóricos da economia regional e urbana.
51
3.1. Diferenciais regionais de salário no Brasil
O Brasil se caracteriza não apenas por uma elevada desigualdade inter-pessoal de
renda, mas também por intensas desigualdades salariais inter-regionais. Os diferenciais
regiona
final da década de 1980, e principalmente a partir da década de 1990, a
dinâmi
do que este polígono englobaria não apenas a
RMSP, mas também uma vasta área do Centro-Sul do país, que abrangeria desde porções
de Minas Gerais,
Grande do Sul.
Este padr
especialmente das indú
rtam
is de salário no país não se revelaram um fenômeno transitório e tendem a refletir,
entre outros aspectos, o desenvolvimento econômico desigual das diferentes regiões
brasileiras. Como discutido anteriormente, existem evidências de que o processo de
relativa desconcentração das atividades econômicas observado no Brasil, iniciado no final
da década de 1960, se arrefeceu ou até mesmo sofreu reversão na década de 1990. Um fato
que colaborou para isso foram as mudanças, ocorridas na última década, na forma da
atuação do Estado frente às desigualdades regionais do país.
Desde o
ca regional brasileira passou a ser afetada pelas mudanças tecnológicas e
reestruturação produtiva em curso, além das reformas econômicas liberalizantes adotadas
nesse período pelo governo brasileiro, como a abertura comercial, a liberalização
financeira, as privatizações de empresas estatais e a desregulamentação dos mercados.
Essas mudanças afetaram a dinâmica espacial das atividades econômicas, com impactos
diferenciados sobre as regiões do país.
DINIZ (1999) afirma estar em curso, desde meados da década de 1980, um
processo de reconcentração de boa parte dos investimentos produtivos, em especial dos
setores mais modernos, nas regiões mais desenvolvidas do país, com destaque para o
entorno da RMSP. O autor denominou esta dinâmica espacial da economia brasileira como
um processo de aglomeração poligonal, sen
o interior do Estado de São Paulo, se estendendo até o nordeste do Rio
ão de relativa concentração espacial das atividades econômicas,
strias mais modernas e dos sofisticados serviços produtivos,
ce ente impactou a evolução da renda das regiões brasileiras na última década.
Analisando o crescimento da renda média do trabalho principal dos estados brasileiros,
AZZONI et al. (1999) não encontram evidência de convergência absoluta de renda no país
no período 1981-1996. No entanto, os autores observaram uma elevada taxa de
convergência de renda entre os estados brasileiros após controle para diferenças em capital
humano, participação da população na força de trabalho e infra-estrutura. Nesse caso trata-
52
se de convergência condicional, em que cada estado está convergindo para seu equilíbrio
estacionário, não indicando, no entanto, redução das desigualdades regionais no período,
como afirmam AZZONI et al (1999:1408):
“(...) instead of indicating a positive situation, in which inequalities among
states in Brazil would be diminishing fast, the results show that the states are
close to their steady state income levels, meaning that the resulting equilibrium
inequality situation is close to the high inequality level observed in the country
nowadays. This result is perfectly compatible with the once mentioned absence
ado houve uma
piora r
m
ficar a permanência ou não de diferenciais regionais
de salários após o controle por uma série de características observáveis. Assim, neste
estudo o controle dos diferenciais de composição da força de trabalho permite que se capte
o efeito d
variável dependente para todos os modelos estimados, medida no nível do
indivíduo (nível 1),
ndimento mensal do trabalho principal ponderado pelo número de horas trabalhadas. As
uas etapas iniciais de estimação são comuns às duas amostras analisadas, constituídas
pelo modelo ANOVA ou modelo incondicional (Modelo 1) e um segundo modelo, Modelo
2, que incorpora apenas características pessoais produtivas. Como discutido anteriormente,
of absolute (or unconditional) convergence of income in Brazil.”
Este quadro tende a se confirmar na análise dos salários médios dos municípios
brasileiros. Comparando-se os valores de rendimento médio do trabalho principal dos
indivíduos da amostra para os 355 centros urbanos analisados constata-se uma clara
disparidade regional de salários no país (ver Anexo). Analisando o salário médio das 23
regiões metropolitanas (RMs) em 2000, observa-se que as 7 RMs do Nordeste/Norte
ocupavam as últimas posições naquele ano. Desta forma, no período analis
elativa das RMs de Belém e Salvador, que apresentavam em 1991 salários médios
próximos ao de algumas metrópoles do Sudeste, como Belo Horizonte. Dentre os 332
centros urbanos não metropolitanos abrangidos, dos 100 que apresentaram menor renda
média, 6 pertenciam à região Norte e 76 pertenciam ao Nordeste em 1991 e 13 e 80
municípios pertenciam, respectivamente, a essas regiões em 2000. Dentre os centros
urbanos não metropolitanos abrangidos no decil de maior salário médio, em torno de 70%
eram do estado de São Paulo nos anos analisados.
No entanto, esta comparação limita-se ao diferencial de salário médio bruto ou não
controlado entre os centros urbanos, que é impactado pelos diversos níveis de escolaridade
édia da força de trabalho empregada nesses centros, além de outros atributos pessoais. A
análise aqui proposta pretende identi
ireto de características regionais sobre os salários dos indivíduos.
A
é o logaritmo natural do salário-hora (LnW), que refere-se ao
re
d
53
ao se t
2
a variância ao nível dos centros urbanos (inter-grupo),
τ
00
. Esse modelo é
represe
rabalhar com dados em estrutura hierárquica, a estimação do modelo ANOVA é
importante em uma análise preliminar. Por meio deste modelo pode-se decompor a
variância em cada um dos níveis, isto é, a variância ao nível dos indivíduos (intra-grupo),
σ
, e
ntado pelas equações abaixo:
ijjij
r
+
=
0
β
(3.1)
LnW
jj
u
0000
+=
γ
β
(3.2)
modelo incondicional apresenta uma média global do salário-hora,
γ
00
, com um
efeito de grupo (nível 2), u
0j
, e um efeito do indivíduo (nível 1), r
ij
. Pode-se interpretar u
0j
como o
u
000
+
O
desvio do salário-hora médio do centro urbano j,
β
0j
, em relação à média global,
γ
00
.
O Modelo 2, que inclui como variáveis explicativas de nível 1 apenas atributos
pessoais produtivos (proxies para a qualificação e a experiência dos trabalhadores), é
ilustrado pelas equações 3.3 e 3.4 abaixo:
ijjij
rIdadeIdadeEducLnW ++++=
2
3210
ββββ
(3.3)
j0
=
β
γ
j
(3.4)
lo de
odelos tradicionais de rendimento é que ele assume que os coeficientes – o intercepto no
caso em questão – podem variar entre os diferentes centros urbanos, sendo estas variações
decorrentes de condições específicas dos mercados de trabalho locais. Além disso, esse
Desta forma, constrói-se uma equação salarial no primeiro nível hierárquico a partir
de preceitos teóricos básicos do Capital Humano, próxima à equação de rendimentos
proposta por MINCER (1974). No entanto, um elemento que diferencia este mode
m
54
modelo permite que se observe a proporção da variabilidade dos salários entre as unidades
do segundo nível hierárquico (centros urbanos) que pode ser explicada pelos seus
diferenciais de composição da força de trabalho. Além dos Modelos 1 e 2, serão ajustados
mais dois modelos p
rasileiros.
Diversos autores, como ARBACHE e NEGRI (2002), atestam a ocorrência de
segmen
ServEnergiaIndustrialConstrCivi
InformalBrancoIdadeIdadeEduc
+++
++++++=
876
54
2
3210
Pr/
βββ
ββββββ
(3.5)
ara a análise dos diferenciais de salário entre os centros urbanos
b
tação do mercado de trabalho no país determinada por diversos fatores. Dentre
esses fatores incluem-se as características pessoais não produtivas – cor e gênero – e
características do posto de trabalho, como a filiação setorial do trabalhador. Assim, o
Modelo 3 busca incorporar esses elementos na análise
18
, conforme descrito a seguir:
LnW
jij
ij
rAdmPublicod ++
9
β
jj
u
0000
+=
γ
β
(3.6)
Por fim, o Modelo 4 incorpora riáveis explicativas do segundo nível
hier tos
regiona os salário balhador caracterís ssoais sim mas
em centros urb . O é e qu
Adm ubodServEnergiaIndustrilConstrCivi
In rmBrancoIdadeIdadeEduc
+++
+++++=
9876
54
2
3210
Pr/
ββββ
βββββ
D mieLnPop
0001000
ao Modelo 3 va
árquico, buscando identificar, desta forma, o impacto diferenciado de atribu
is sobre s de tra es com ticas pe ilares,
residentes anos distintos modelo final xpresso pelas e ações abaixo:
ij
rlic +
jij
Pa
fo al +LnW
+
β
(3.7)
jnj
ugionaiss Reum
+
++=
γ
γ
γ
β
B. 3.1 e 3.2 apresent os resultados tido ões
ritos:
(3.8)
As TA am ob s nas regress dos modelos
acima desc
18
Não variável gê lo fato da am elecionada ab apenas indivíd sexo
mascul
foi inclu
ino.
ída a nero pe ostra s ranger uos do
55
TABELA 3.1
Resultados das equações de rendimento dos trabalhadores assalariados – 1991
Variável Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Modelo 4
Inte 3) rcepto 0,298* (0,0185) -1,059* (0,0314) -1,107* (0,0300) -1,572* (0,101
LnPop1991 0,066* (0,0085)
NOR -0,214* 4) TE (0,030
N -0 28) ORD ,508* (0,02
MG/ES -0,374* (0,0265)
RJ -0,382* (0,0381)
SUL -0,271* (0,0259)
COESTE -0,211* (0,0380)
DF -0,041 (0,1438)
Educ 0,121* (0,0033 0,112* (0,0027 ) ) 0,112* (0,0002)
Idade 0,066* (0,0008 0,064* (0,0007 ) ) 0,064* (0,0002)
Idade -0,001* (0,0000 -0,001* (0,00002 ) ) -0,001* (0,0000)
Branc 0,144* (0,0080o ) 0,144* (0,0014)
Informal -0,119* (0,0082) -0,119* (0,0019)
Construc 0,032* (0,0097) 0,032* (0,0022)
Indústria 0,134* (0,0108) 0,134* (0,0015)
Energ/ServProd 0,284* (0,0231) 0,284* (0,0023)
AdmPublic 0,124* (0,0126) 0,124* (0,0022)
Partição da Variância
Centro Urbano 0,120* 0,072* 0,057* 0,020*
Indivíduo 0,802* 0,463* 0,450* 0,450*
Fonte: Elaboração própria a
Nota: * significante ao
partir das estim vas dos modelos (d vio padrão entre pa nteses)
nível de 1%; gn cante ao ní 5%.
Re
ati es rê
** si ifi vel de
TABELA 3.2
sultados das equações de rendimento dos trabalhadores assalariados – 2000
Variável Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Modelo 4
Intercepto 0,575* (0,0182) -0,906* (0,0188) -0,879* (0,0159) -1,355* (0,0773)
LnPop2000 0,060* (0,0064)
NORTE -0,246* (0,0234)
NORD -0,412* (0,0176)
MG/ES -0,223* (0,0204)
RJ -0,151* (0,0294)
SUL -0,162* (0,0000)
COESTE -0,168* (0,0293)
DF 0,058 (0,1107)
Educ 0,119* (0,0014) 0,106* (0,0010) 0,106* (0,0001)
Idade 0,064* (0,0012) 0,060* (0,0011) 0,060* (0,0002)
Idade2 -0,001* (0,0000) -0,001* (0,0000) -0,001* (0,0000)
Branco 0,150* (0,0071) 0,150* (0,0012)
Informal -0,197* (0,0047) -0,197* (0,0013)
Construc 0,087* (0,0092) 0,087* (0,0018)
Indústria 0,115* (0,0080) 0,115* (0,0014)
Energ/ServProd 0,300* (0,0050) 0,300* (0,0020)
AdmPublic 0,299* (0,0263) 0,299* (0,0020)
Partição da Variância
Centro Urbano 0,117* 0,053* 0,038* 0,012*
Indivíduo 0,721* 0,407* 0,384* 0,384*
Fonte: Elaboração própria a partir das estimativas dos modelos (desvio padrão entre parênteses)
Nota: * significante ao nível de 1%; ** significante ao nível de 5%.
56
O primeiro modelo ajustado, Modelo 1, fornece a partição da variância entre os
dois níveis analisados, isto é, os trabalhadores assalariados e os centros urbanos. Observou-
se que a variância entre as unidades de nível 2 foi estatisticamente significativa nos dois
anos. E
proporções
maiore
atributos pessoais, a variância de
β
0j
ao redor de
γ
00
perman
orre do
control
analisando os diferenciais salariais entre as zonas de emprego francesas, estimam que os
sse modelo permite o cálculo do coeficiente de correlação intra-classe (ρ), cujos
valores estimados indicaram que 13,1% e 14,0% da variância total dos salários em 1991 e
2000, respectivamente, ocorreram entre os centros urbanos analisados. Os valores de ρ
justificam a utilização de modelos hierárquicos na estimação da função de rendimentos de
trabalho no país.
A partir desses valores é importante ressaltar que este estudo encontrou
s de dispersão salarial total explicada pelas diferenças regionais quando comparado
aos resultados encontrados por outros autores, como QUEIROZ (2001), que analisou as
microrregiões mineiras, SERVO (1999) e SAVEDOFF (1990), que investigaram os
diferenciais de salário entre as principais regiões metropolitanas nacionais. Esses autores
estimaram a contribuição regional para o diferencial variando entre 3% e 8%. A maior
proporção estimada no presente estudo pode ser explicada pela sua abrangência territorial
mais extensa, pois, ao abranger 355 centros urbanos de escalas distintas e de todas as
regiões do país, incluiu unidades territoriais com intensas disparidades entre si quanto ao
desenvolvimento econômico.
A seguir, no Modelo 2 faz-se o controle pelas características pessoais produtivas
dos trabalhadores. Primeiramente, para os dois anos analisados o modelo permite concluir
que, mesmo após o controle por esses
ece estatisticamente significativa. Desse modo, descarta-se a hipótese nula de que
não há nenhuma diferença entre os coeficientes de intercepto (salários médios) dos centros
urbanos após o controle pelos diferenciais de composição da força de trabalho.
Nesta etapa a variância total dos salários cai para 0,5344 em 1991 e para 0,4604 em
2000, o que significa uma redução de aproximadamente 42,0% e 45,0%, respectivamente,
na dispersão salarial total nos anos analisados. Apesar de terem sido incluídas no Modelo 2
apenas variáveis relativas às características pessoais produtivas (nível 1), houve uma
redução da variabilidade dos salários entre os centros urbanos de 40,4%, em 1991, e
54,4%, em 2000. Nesse caso, a redução da variabilidade salarial no nível 2 dec
e pelos diferenciais de composição da força de trabalho quanto às características
produtivas desta, ou seja, pelas diferenças na dotação de capital humano entre os centros
urbanos no país. Este resultado é próximo ao estimado por COMBES et al. (2004), que,
57
diferenciais de composição da força de trabalho seriam responsáveis por em torno de 50%
das disparidades regionais de salário.
No entanto, apesar das disparidades na qualificação e na experiência da força de
trabalho entre esses centros explicar parte de suas diferenças salariais médias, uma
proporção importante da variância inicial permanece não explicada. Portanto, existem
diferenças na média salarial entre os centros urbanos que não são explicadas por esses
fatores, permitindo-se concluir que o capital humano não é o único determinante dos
diferenciais regionais de salário. Além disso, deve-se salientar que a própria estrutura
econômica local pode afetar, mesmo que de forma limitada, a composição da força de
trabalho, pois regiões especializadas em setores intensivos em trabalho qualificado tendem
a atrair
salário
nível 2 e em torno de 45% da
variânc
de outras regiões indivíduos com as qualificações específicas demandadas.
No Modelo 3 incluem-se, além da variável referente à cor do indivíduo, variáveis
relativas ao posto de trabalho, como a posse ou não de carteira de trabalho assinada e o
setor de atividade do emprego, variáveis estas indicativas da segmentação no mercado de
trabalho. Todos os coeficientes das variáveis de nível 1 apresentaram significância
estatística e seus sinais estão de acordo com a literatura empírica
19
.
Analisando-se os coeficientes relativos à filiação setorial dos trabalhadores,
constatou-se que em todos os demais setores prevaleceram, em média, salários superiores
aos observados nas atividades terciárias tradicionais. Observa-se, ainda, um forte impacto
positivo – acima de 30% para ambos os anos – da variável Energia/ServProd sobre o
dos trabalhadores. Essas atividades mais modernas tendem a se concentrar,
primordialmente, nas metrópoles das regiões mais desenvolvidas do país. Finalmente, os
resultados do modelo indicam uma melhoria relativa dos salários dos empregados no setor
público entre os anos analisados.
O modelo final, Modelo 4, incorpora ao modelo anterior as variáveis de nível 2, ou
seja, as variáveis referentes aos centros urbanos. Esse modelo explica, em 1991 e 2000,
mais de 80% da variância do salário entre as unidades de
ia de nível 1. Com este modelo explicando uma elevada proporção da variância
salarial entre as unidades de nível 2, observa-se, na partição da variância do modelo final,
que apenas uma pequena parcela da variabilidade salarial que permanece não explicada é
19
Nota-se, primeiramente, a permanência dos diferenciais salariais entre brancos e negros no período
analisado. Quanto às variáveis relativas ao posto de trabalho, um resultado observado foi a piora relativa
entre os anos 1991 e 2000 dos salários dos trabalhadores no mercado de trabalho informal em relação aos
trabalhadores com carteira assinada. Deve-se salientar que nesse período houve um forte aumento do grau de
informalidade no mercado de trabalho no país.
58
decorrente da variabilidade salarial inter-urbana. Este resultado era de se esperar ao se
considerar que, como exposto anteriormente, as variáveis de nível 1 explicam parte da
variância do nível individual e parte da variância dos grupos, enquanto as variáveis
explica
conges
a de 34% em relação a áreas não metropolitanas.
tre eles os custos de
coorde
tivas de nível 2 explicam apenas a variância em seu próprio nível (centros urbanos).
Com o Modelo 4 buscou-se verificar o efeito da população total dos centros
urbanos sobre os salários. O tamanho da população foi considerado neste estudo como uma
medida aproximada da escala urbana, em um sentido amplo, incorporando assim a
extensão do mercado local e da divisão de trabalho intra-urbana, sendo relacionada à
existência de economias de aglomeração. No entanto, é importante ressaltar que o aumento
da escala urbana está também associado às deseconomias de aglomeração, decorrentes do
tionamento urbano e da elevação dos custos locais.
A variável LnPop apresentou sinal positivo e significância estatística para o
intercepto. Para os anos analisados, seu valor indica que, após o controle pelas
características pessoais e do posto de trabalho, indivíduos residentes em um determinado
município receberam, em média, salários em torno de 6% acima dos recebidos por
indivíduos residentes em municípios menores (com metade da população) da mesma
região.
Esse resultado vai ao encontro do apresentado por GLAESER (1999), que,
controlando pelas características dos trabalhadores, estima um prêmio salarial nas regiões
metropolitanas americanas de cerc
Segundo o autor a razão para que as empresas paguem melhor nas grandes cidades estaria
relacionada à maior produtividade marginal do trabalho nesses centros. O autor afirma que
o aumento da escala urbana leva a uma divisão do trabalho mais profunda, com maior
especialização da força de trabalho e maiores possibilidades de interações entre os agentes.
BECKER e MURPHY (1992), por outro lado, não concordam com o argumento,
elaborado inicialmente por Adam Smith, de que o grau de especialização é limitado,
primordialmente, pela extensão do mercado. Segundo os autores, além deste fator, outros
elementos impactariam ainda mais o grau da divisão do trabalho, en
nação de trabalhadores especializados e o montante de conhecimento disponível. No
entanto, esses autores admitem que a divisão do trabalho tende a ser mais acentuada nos
grandes centros em relação aos centros menores, mesmo que não diretamente em
conseqüência à extensão do mercado. Os autores afirmam que isso decorreria do fato de
que em áreas mais densamente habitadas e com grande número de especialistas a
coordenação tende a ser mais fácil.
59
Por fim, a análise das Dummies regionais permite verificar se indivíduos com
atributos pessoais observáveis similares (iguais escolaridade, idade, cor e sexo),
empreg
e capital
human
dos mu
a efetiva vantagem em
termos
No entanto, para o ano 2000 o presente estudo diagnosticou uma melhoria
significativa nos níveis salariais nos centros urbanos do Rio de Janeiro. Esse ganho está
ados com carteira de trabalho assinada no mesmo setor produtivo e, ainda,
residentes em centros urbanos com igual escala populacional tendem a apresentar salários
significativamente distintos se residentes em regiões do país com diferentes níveis de
desenvolvimento. Pelos resultados, observa-se que nos municípios paulistas os salários
são, em média, significativamente superiores aos das demais regiões do país, com exceção
do Distrito Federal, mesmo após controlar-se pelos demais atributos.
Constata-se, também, que os salários nos municípios nordestinos tendem a ser, em
média, os mais baixos dentre os municípios brasileiros, situação que prevalece nos dois
anos analisados. Estes resultados estão de acordo com SAVEDOFF (1990), SERVO
(1999) e MENEZES et al. (2002). Esses estudos, apesar de menos abrangentes em termos
geográficos, constataram a persistência de diferenciais de salário estatisticamente
significativos entre as regiões metropolitanas brasileiras após o controle pelas
características de indivíduo, com as RMs nordestinas apresentando, de um modo geral, os
menores salários.
Dois outros resultados devem ser ressaltados. Em primeiro lugar, para o ano de
1991 os municípios do estado do Rio de Janeiro, após o controle pelos atributos d
o e dos postos de trabalho, apresentaram salários inferiores aos de diversas outras
regiões do país e por volta de 30% abaixo dos salários médios pagos nos municípios
paulistas. Assim, ao contrário do observado para as regiões mais atrasadas do país, após o
controle pelas características de indivíduo não houve uma importante redução das
diferenças dos salários médios dos municípios do Rio de Janeiro em relação aos salários
nicípios paulistas. Esse resultado é próximo ao encontrado por SAVEDOFF (1990)
e SERVO (1999) na análise das RMs, que identificaram uma piora relativa da RMRJ frente
às demais regiões metropolitanas após o controle pelos atributos produtivos dos
trabalhadores. Segundo o primeiro autor, isso significa que o elevado salário médio pago
no Rio de Janeiro deve-se, primordialmente, ao relativamente elevado nível educacional
médio de sua população. Assim, o autor afirma que não haveria um
salariais por parte do Rio, dado que a comparação para indivíduos com um mesmo
nível de escolaridade e idade e as mesmas características do posto de trabalho revelou que
os salários da RMRJ encontravam-se 14,7% abaixo da média das RMs em 1985.
60
provavelmente relacionado à recuperação econômica do Estado, especialmente a partir da
segunda metade da década de 1990 quando atraiu elevados investimentos industriais, como
na indústria automobilística, além do reavivamento dos contratos no setor petrolífero.
Na comparação dos dois ano resultado a ser destacado foram os
g
Norte, em relação aos municípios ntanto, esses ganhos foram mais
eração
poligonal no
valores pr
3.1
observam
ais
Fonte: Elabora
Nota: * Refe io a de trabalho
rab do sexo masculino,
s, um segundo
anhos relativos de salário, em 2000, por parte de todas as regiões do país, com exceção do
de São Paulo. No e
intensos nos centros urbanos dos estados do Sul e do Sudeste, reforçando a idéia de que os
municípios dessas regiões têm sido mais beneficiados por um padrão de aglom
país, com impactos positivos sobre os salários locais.
Os diferenciais regionais de salário estão ilustrados nos gráficos abaixo, sendo os
editos a partir dos coeficientes dos modelos acima estimados
20
. No GRAF.
-se, para municípios de 100 mil habitantes das diferentes regiões do país, a
relação entre salários médios e anos de estudo para trabalhadores com as dem
características pessoais e os atributos do posto de trabalho semelhantes.
GRÁFICO 3.1
Salários médios estimados* e anos de estudo em municípios de 100 mil habitantes
por regiões – 2000
ção própria a partir dos coeficientes das regressões.
re-se ao salário mensal méd , considerando-se uma jornad
semanal de 44 horas, estimado para t lhadores assalariados a
brancos, ocupados no setor terciário, exceto serviços produtivos modernos e
administração pública, e com carteira de trabalho assinada.
20
Apesar de pouco usual ao trabalhar-se com modelos hierárquicos, este procedimento permite uma melhor
visualização dos diferenciais de salário entre as regiões brasileiras.
-
051015
Anos de Estudo
1.400
1.600
200
400
600
800
1.000
1.200
R$ 1,00
NORTE
NORD
MG / ES
RJ
SP
SUL
C.OESTE
61
Observando-se o gráfico acima, constata-se a permanência de impo
ades salariais méd
rtantes
disparid ias dos trabalhadores residente em municípios de mesmo porte
inseridos nas diversas regiões brasileiras. No GRAF. 3.2 comparam-se, para os municípios
de distintos portes e das diferentes regiões do país, os anos de estudo em média necessários
para q
ue trabalhadores com os demais atributos similares atinjam uma remuneração
equivalente ao salário mediano da amostra de 2000.
GRÁFICO 3.2
Anos de estudo médios* para a obtenção do salário mediano**
por porte dos centros urbanos e região – 2000
10,0
5,0
6,0
7,0
8,0
9,0
de estudo
1,0
3,0
4,0
Anos
2,0
-
NORD NORTE MG / ES C.OESTE SUL RJ SP
50 mil hab.
100 mil hab.
500 mil hab.
1.000 mil hab.
Fonte: Elaboração própria a partir dos coeficientes das regressões.
Nota: * Anos de estudo médios estimados para trabalhadores assalariados do sexo
masculino, brancos, ocupados no setor terciário, exceto serviços produtivos modernos e
administração pública, e com carteira de trabalho assinada.
** O salário-hora mediano para a amostra de 2000 foi de R$ 2,18/hora, o que é
equivalente a um salário mensal de R$ 412,50, considerando-se uma jornada de trabalho
semanal de 44 horas.
Pelo gráfico acima, observa-se, por exemplo, que trabalhadores com menos de
quatro anos de estudo atingiriam, em média, o salário mediano da amostra nos centros
urbanos paulistas com população em torno de um milhão de habitantes. Já nos municípios
de São Paulo com população ao redor de 50 mil habitantes, seriam necessários, em média,
mais de cinco anos de estudo para se atingir o mesmo nível salarial e nos centros urbanos
62
nordestinos com e
superior a 9 anos
determinação dos
Por fim, deve-se salientar que as variáveis Dummy regionais captam a situação
média dessas regiões, podendo haver, no entanto, significativas desigualdades salariais
intra-region
tados mais próximos. As áreas industriais nas
regiões periféricas do país correspondem
mação de aglomerações
. Conforme afirma DINIZ (2000:333):
integração produtiva para trás,
fundamentalmente de poucas matérias primas uniformes e de fácil transporte.
Por se tratar de bens industriais de consumo final, não-duráveis, também não
industrial (metal-mecânica, eletroeletrônica e química) e as indústrias de tecnologia mais
ste porte o salário mediano seria alcançado com uma escolaridade média
. Esses dados ilustram a importância de fatores econômicos locais na
salários dos indivíduos.
ais, com a existência, por exemplo, de bolsões de pobreza em algumas regiões
mais ricas ou, ainda, de determinados municípios dinâmicos e de renda relativamente
elevada nas regiões periféricas do país.
3.2. Os salários industriais
Apesar do país ter vivenciado um processo de relativa desconcentração industrial,
com um espraiamento da indústria a partir da RMSP, este processo beneficiou,
principalmente, o interior paulista e alguns es
, majoritariamente, a áreas industriais antigas
localizadas em suas principais aglomerações urbanas – especialmente as capitais – ou
novas áreas industriais que receberam investimentos atraídos, principalmente, pelo baixo
custo da mão-de-obra e oferta de recursos naturais. Ocorreu na década de 1990 o
deslocamento de indústrias de setores tradicionais, como têxteis, confecções e calçados dos
estados do Centro-Sul para os estados do Nordeste, em especial para a Bahia e o Ceará.
Porém, essas indústrias tradicionais não apresentam grande capacidade de integração inter-
industrial e desta forma, não são capazes de induzir a for
industriais grandes e diversificadas
“Estas indústrias exigem pouca
geram efeitos interindustriais para frente. Assim, seus impactos locais se
resumem aos empregos criados e seu efeito multiplicador através da renda
gerada.”
Além disso, deve-se destacar que uma boa parte dos investimentos mais
importantes realizados nos últimos anos nas regiões periféricas do país foram estimulados
por vultosos incentivos fiscais, como foi o caso da indústria automobilística.
Observa-se, também, que as indústrias com maior capacidade de integração inter-
63
avançada (microeletrônica, informática, telecomunicações, química fina e biotecnologia),
em geral sujeitas a economias de urbanização, têm se concentrado nas regiões mais
desenvolvidas do país. Assim, estariam incluídos o Estado de São Paulo e o seu entorno,
por ser esta a região que melhor atende aos requisitos locacionais das indústrias dessas
categoria
Essa região mais desenvolvida engloba uma importante rede de cidades, a melhor
fra-estrutura de transportes e de telecomunicações do país, maior oferta de mão-de-obra
ma importante base industrial e representar o principal mercado consumidor do
país. Assume-se a hipótese de que a d ição espacial da indústria brasileira,
com eja
um fator determinante d nciais r de salár guir serão ajustados
d os para o
3.2.1. Diferenciais regionais de salário na indústria
A fim de se verificar a exis ncia ais dus
dos modelos incondici cap M
tes aos descritos na seção anterior, mais dois mod sta
entos referentes aos postos de trabalho, como a posse ou não de carteira de
e a filiação indu ial dos trabalhadores, além da cor dos indivíduos.
Final Modelo 4 inc ao Model variáveis ex ivas do seg ível
o:
InformalBrancoIdaEducLnW ++++=
76
βββββ
.9)
ugionaiDummiesLnPop
000100
Re
s (DINIZ, 2000).
in
qualificada, a mais importante base universitária e de centros de pesquisa, além de já
possuir u
esigual distribu
as regiões mais desenvolvidas concentrando a maior parte dos setores modernos, s
os difere egionais io. A se
iversos model rendimento do trabalho na indústria.
tê de diferenci de salários in triais entre as
regiões do país, além onal e do ital humano – odelos 1 e 2 –
semelhan elos foram aju dos. O Modelo
3 engloba elem
trabalho assinada str
mente, o orpora o 3 as plicat undo n
hierárquico discutidas no item anterior, sendo representado pelas equações abaix
ij
jij
rIndTradIndModer +++
543210
ββ
(3
Idadede ++
2
β
jnj0
s
+
++=
γ
γ
γ
β
(3.10)
ultados da estimação desses modelos podem ser vistos nas TAB. 3.3 e 3.4, Os res
abaixo:
64
TA
ultados das equações de ren imento dos tra lha ústr
riável Modelo 1 Modelo 2
BELA 3.3
Res d ba dores na ind ia – 1991
Va Modelo 3 Modelo 4
Intercepto 0,264* (0,0247 -0,959* (0,0287 -0,875* ) ) (0,0250) -1,375* (0,1363)
LnPop1991 0,070* (0,0115)
NORTE -0,216* 9(0,041 )
NORD -0,55 317) 5* (0,0
MG/ES -0,402* (0,0358)
RJ -0,388* (0,0504)
SUL -0,347* (0,0345)
COESTE -0,258* (0,0506)
DF -0,193 (0,1888)
Educ 0,114* (0,0034) 0,108* (0,0032) 0,108* (0,0003)
Idade 0,067* (0,0012) 0,064* (0,0011) 0,064* (0,0003)
Idade2 -0,001* (0,0000) -0,001* (0,0000) -0,001* (0,0000)
Branco 0,153* (0,0072) 0,153* (0,0023)
Informal -0,149* (0,0160) -0,149* (0,0038)
IndModer 0,051* (0,0174) 0,051* (0,0031)
IndTrad -0,139* (0,0114) -0,139* (0,0023)
Partição da Variância
Centro Urbano 0,192* 0,100* 0,075* 0,034*
Indivíduo 0,669* 0,409* 0,398* 0,398*
Fonte: Elaboração própria a partir das estimativas dos modelos (desvio padrão entre parênteses)
Nota: * significante ao nível de 1%; ** significante ao nível de 5%.
TABELA 3.4
Resultados das equações de rendimento dos trabalhadores na indústria – 2000
Variável Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Modelo 4
Intercepto 0,559* (0,0227) -0,809* (0,028) -0,719* (0,0326) -1,146* (0,0983)
LnPop2000 0,056* (0,0081)
NORTE -0,271* (0,0306)
NORD -0,444* (0,0232)
MG/ES -0,232* (0,0261)
RJ -0,131* (0,0368)
SUL -0,207* (0,0251)
COESTE -0,217* (0,0368)
DF -0,076 (0,1362)
Educ 0,110* (0,0022) 0,102* (0,0017) 0,102* (0,0003)
Idade 0,066* (0,0012) 0,062* (0,0011) 0,062* (0,0003)
Idade2 -0,001* (0,0000) -0,001* (0,0001) -0,001* (0,0002)
Branco 0,161* (0,0090) 0,160* (0,0023)
Informal -0,177* (0,0079) -0,176* (0,0028)
IndModer 0,079* (0,0174) 0,079* (0,0029)
IndTrad -0,099* (0,0177) -0,099* (0,0024)
Partição da Variância
Centro Urbano 0,162* 0,066* 0,044* 0,018*
Indivíduo 0,583* 0,340* 0,327* 0,327*
Fonte: Elaboração própria a partir das estimativas dos modelos (desvio padrão entre parênteses)
Nota: * significante ao nível de 1%; ** significante ao nível de 5%.
A análise dos Modelos 1 e 2 é similar à apresentada na seção anterior sobre os
salários dos trabalhadores em todos os setores produtivos. No entanto, observando o
65
modelo incondicional, no caso dos trabalhadores empregados na indústria, deve-se
ressaltar a maior proporção dos diferenciais de salário explicada pelas diferenças salariais
regionais, quando comparado aos resultados discutidos anteriormente. Para os salários na
indústria o coeficiente de correlação (ρ) apresentou valores de 0,223 e 0,217,
respectivamente,
variância total do
analisados. Esses
de modelos hierár
indicam que uma proporção importante da dispersão salarial total está relacionada às
diferen
de salários
e o nív
(...) a produtividade marginal dos trabalhadores, com características
semelhantes, varia entre as indústrias.”
para os anos de 1991 e 2000, indicando que em torno de 22% da
s salários dos indivíduos ocorre entre os centros urbanos brasileiros
resultados reforçam ainda mais o argumento da importância da utilização
quicos na estimação da função de rendimentos de trabalho no país, pois
ças salariais entre as localidades, sinalizando que particularidades locais impactam
de forma significativa os níveis salariais.
Analisando-se os efeitos da filiação industrial sobre os salários, nota-se que as
variáveis IndModer e IndTrad apresentaram significância estatística, confirmando a
existência de diferenciais salariais entre os setores industriais. Para indivíduos com as
mesmas características pessoais observáveis, os setores tradicionais, em geral menos
intensivos em tecnologia, pagaram em média os piores salários, em torno de 13% e 9%
inferiores aos salários pagos nas indústrias de base, nos anos de 1991 e 2000,
respectivamente. Já nos setores industriais mais modernos prevaleceram, em média, os
maiores salários. Observa-se, ainda, uma razoável estabilidade dos coeficientes dessas
variáveis comparando-se os dois anos analisados.
Esses resultados estão de acordo com os encontrados por GATICA et al. (1995) e
ARBACHE e NEGRI (2002), que afirmam haver forte correlação entre o nível
el tecnológico da indústria, com as indústrias mais modernas pagando os maiores
salários. GATICA et al. (1995) estimam os salários mais baixos – até 32,8% abaixo da
média geral da indústria – para alguns setores tidos como tradicionais, como a indústria do
vestuário, da madeira, de móveis e do couro. Segundo esses autores os diferenciais inter-
industriais não devem ser interpretados como fenômenos transitórios e decorrentes apenas
da conjuntura econômica. ARBACHE e NEGRI (2002:21) afirmam que:
“Apesar da elevada importância do capital humano e de outras variáveis para
explicar os prêmios salariais, as evidências sugerem que a filiação industrial
tem importante impacto na determinação de salários. Algumas indústrias
parecem pagar sempre mais para os seus trabalhadores, enquanto outras
indústrias pagam sempre menos para a sua força de trabalho, o que sugere que
66
Considerando-se os diferenciais de salário inter-industriais, infere-se que a
distribuição espacial dos diferentes setores da indústria contribui para a ocorrência dos
diferenciais de salários entre as regiões. Reforçando este argumento, na comparação dos
Modelos 2 e 3 nota-se que após a introdução dos atributos do posto de trabalho, além da
variável referente à cor, a variação não explicada do nível do salário no segundo nível
hierárquico sofreu redução de 24,8%, em 1991, e de 33,5%, em 2000. Como afirmado no
capítulo anterior, as variáveis referentes ao posto de trabalho, como a situação de posse de
carteira de trabalho assinada e a filiação industrial, apesar de estarem inseridas neste
modelo no nível individual, refletem, em boa parte, as condições locais do mercado de
lusão dessas
ariáveis sinaliza a ocorrência de diferenciais salariais inter-urbanos decorrentes de
diferen
tre os municípios de São Paulo e os das demais regiões são
ainda m
cipal
determ
e apresentarem condições favoráveis à atividade
industr
análise da determinação da renda fundiária urbana.
trabalho. Assim, a expressiva queda na variância salarial no nível 2 após a inc
v
ças na estrutura produtiva urbana (especialização produtiva industrial) e de
disparidades no grau de informalidade do mercado de trabalho entre os centros.
Quanto às variáveis de nível 2, observa-se um resultado muito próximo ao já
descrito na análise anterior de todos os setores econômicos, com efeitos positivos da escala
urbana sobre os salários dos trabalhadores. Um fato a ser destacado é que para a indústria
os diferenciais de salário en
aiores. Observa-se que mesmo controlando-se pelos atributos pessoais e do posto
de trabalho, os salários pagos pela indústria paulista são, em média, bastante superiores aos
verificados no restante do país.
O argumento básico dos diferenciais compensatórios, como discutido
anteriormente, é o de que a variação dos custos de vida locais atua como prin
inante das disparidades entre os salários nominais observadas entre as regiões do
país
21
. No entanto, empregando-se unicamente este argumento, sem considerar-se a
existência de diferenciais regionais de produtividade, permaneceria não explicado o fato do
estado de São Paulo, apesar dos maiores custos do trabalho em seus municípios, atrair
vultosos investimentos industriais. A atratividade dos municípios inseridos no campo
aglomerativo da RMSP deve-se ao fato d
ial, especialmente nos setores tecnologicamente mais sofisticados. O maior nível de
eficiência urbana, por sua vez, tende a se expressar tanto por meio de salários mais
elevados, quanto nos maiores preços dos demais fatores produtivos, como afirmado na
21
Alguns autores, como SERVO (1999), citam a existência de diferenciais salariais como resultado de
compensações pelas diferenças nas amenidades locais.
67
3.2.2. Diferenciais dos salários industriais e a estrutura produtiva urbana
Neste item pretende-se investigar o impacto da estrutura produtiva urbana sobre os
rendimentos dos trabalhadores na indústria. Inicialmente, serão investigados os efeitos da
densidade local da oferta de sofisticados serviços produtivos sobre os salários industriais,
além da ocorrência de possíveis externalidades resultantes da dotação local de força de
trabalho especializada. Em um segundo modelo serão estimados os impactos da escala
industrial sobre os salários.
s mais sofisticados, constituindo-se em fator de atração
22
.
aprofundamento da integração entre a produção industrial e esses
serviço
SSEN
(1991)
um processo de
modernização, sendo que diversos tipos de serviços à produção tornaram-se, inclusive,
transportáveis.
iços
produtivos, além de ampla varie de insumo dustriais, leva a um
Segundo LEMOS (1991) a presença de atividades terciárias constitui importante
instrumento de polarização dos centros urbanos. Isso ocorre em função de diferentes
fatores, como a baixa transportatividade que caracteriza essas atividades, assim como o
impacto que têm sobre o dinamismo e as decisões locacionais da indústria, sobretudo no
caso dos serviços produtivo
No modelo em questão, a oferta local desses serviços está representada pela
densidade do emprego nos serviços produtivos modernos (DensServ), ou seja, a proporção
do emprego nesses serviços em relação ao emprego total do centro urbano. Apesar desta
variável não captar diretamente o efeito da escala urbana, observa-se que os grandes
centros concentram a oferta dos serviços produtivos mais sofisticados, que, em alguns
casos, ultrapassam o emprego industrial.
Observa-se nas últimas décadas um aumento significativo na demanda por serviços
à produção e um
s. O aumento na demanda por serviços à produção está relacionado, entre outros
fatores, ao crescimento, à diversificação e à dispersão geográfica das grandes corporações,
o que eleva o grau de complexidade das funções exercidas nas unidades de comando
dessas firmas. Esses serviços integram-se como bens intermediários no processo produtivo,
sendo consumidos por firmas de diferentes setores de atividades. Segundo SA
, com o emprego de novas tecnologias nas áreas de informática e de
telecomunicações, a produção desses serviços tem passado por
Segundo JACOBS (1969) a oferta de uma diversificada gama de serv
uma dade s in
22
O autor propõe a const índice de terc ir da prego nas atividades
terciárias sobre o emprego total, como indicativo da primazia urbana.
rução de um iarização, a part proporção do em
68
aprofundamento visão do trabalho e f env firmas industriais
inovadoras. Ass a variável está rela ce ização
ou economias jacobianas.
Compara sta variável entr rb s na amostra (ver
Anexo), percebe-se claram ação dos serviços produtivos modernos nos
centros mais desenvolvidos do país. As mai ensidades d rego nessas atividades
foram encontrad lguns municípios de
elevada renda d Rio Preto e Bauru.
Por outro lado, dentre os municípios com as mais baixas densidades de serviços produtivos
odernos – em alguns casos próximas a zero –, a grande maioria pertencia às regiões
Norte e
da di avorece o des olvimento de
im, est cionada ao con ito de economias de urban
ndo-se e e os centros u anos abrangido
ente a concentr
ores d o emp
as nas principais RMs brasileiras e, também, em a
o interior paulista, como Ribeirão Preto, São José do
m
Nordeste.
Nos dois anos analisados a RMSP apresentou os maiores valores para esta variável,
9,4% e 11,1% do emprego total da metrópole em 1991 e 2000, respectivamente. Apesar
das mudanças estruturais em curso, com a redução de sua importância relativa na produção
industrial, esta metrópole tende a se destacar, cada vez mais, como um centro de comando
econômico e como ofertante de sofisticados serviços produtivos ao restante do país.
Os resultados do modelo que abrange os serviços produtivos modernos e a oferta de
força de trabalho especializada estão apresentados na TAB. 3.5, abaixo:
TABELA 3.5
Serviços produtivos, força de trabalho especializada e os salários industriais
Variável 1991 2000
Intercepto -0,946* (0,0551) -0,886* (0,0504)
LnDensServ 0,079** (0,0374) 0,135* (0,0318)
LnProfTecn 0,101* (0,0226) 0,088* (0,0284)
Educ 0,107* (0,0032) 0,102* (0,0017)
Idade 0,064* (0,0011) 0,062* (0,0011)
Idade2 -0,001* (0,0000) -0,001* (0,0000)
Branco 0,153* (0,0072) 0,160* (0,0091)
Informal -0,148* (0,0161) -0,176* (0,0079)
IndModer 0,051* (0,0174) 0,079* (0,0174)
IndTrad -0,139* (0,0114) -0,099* (0,0177)
Pa rtição da Variância
Centro Urbano 0,059* 0,027*
Indivíduo 0,398* 0,327*
Fonte: Elaboração própria a partir das estimativas dos modelos
(desvio padrão entre parênteses)
Nota: * significante ao nível de 1%; ** significante ao nível de
5%.
69
Comparando-se os modelos da Tabela 3.5 com o Modelo 3 de salários industriais
apresentado nas Tabelas 3.3 e 3.4, para os respectivos anos, nota-se que com a introdução
de ambas as variáveis houve uma redução da variância entre a unidades de nível 2 de
0,0753 para 0,0587, em 1991, e de 0,0438 para 0,0268, em 2000. Estes valores indicam
que diferenças na densidade dos serviços produtivos modernos e na dotação de força de
trabalho especializada entre os centros urbanos explicaram cerca de 22,0% da variabilidade
salarial entre essas localidades em 1991. Em 2000, o impacto desses fatores na
variabi
nsiderando um nível distinto de agregação, este resultado é paralelo ao
estimad
pivotal role in the complex, expanding division
o e pelo
conhec
conhecimento público, medido pela concentração local de força de trabalho especializada,
explica o diferencial observado nos salários industriais. Diversos trabalhos empíricos,
lidade salarial interurbana foi ainda maior, sendo responsável por 38,8% da
variância no segundo nível hierárquico.
Observa-se que a variável LnDensServ apresenta valor positivo e estatisticamente
significativo para o intercepto. Os resultados sinalizam, ainda, um impacto expressivo e
crescente da densidade dos serviços produtivos sobre os salários industriais na década de
1990. Mesmo co
o por HANSEN (1990), que encontrou efeitos positivos dos serviços à produção
sobre a renda per capita das áreas metropolitanas americanas. Segundo HANSEN (1990:
465):
“(…) producer services play a
of labor, wich in turn creates productivity increases throughout the economy.
Regions that have a high density of producer services are, thus, likely to have
higher per capita incomes than other regions.”
Mesmo que os elevados custos associados aos grandes centros urbanos tendem a
inviabilizar a localização nesses centros de determinadas atividades menos inovadoras ou
que adicionam menos valor no seu processo produtivo, esses centros apresentam maior
atratividade para as atividades que se beneficiam de forma mais intensa das economias de
urbanização. Numa economia crescentemente orientada pela informaçã
imento, o baixo custo da força de trabalho local não se constitui, necessariamente,
no principal fator de atração para a indústria. Assim, uma moderna estrutura produtiva
urbana, com grande diversidade na oferta de sofisticados serviços à produção, se constitui
em fator propício ao desenvolvimento e à atração de firmas industriais mais inovadoras e
de maior produtividade, o que contribui para a perpetuação dos diferenciais regionais de
salário em favor das regiões mais desenvolvidas.
Quanto à variável LnProfTecn, esta procura verificar como o estoque de
70
como RAUCH (1993) e QUEIROZ (2003), sinalizaram a existência de externalidades
decorrentes do capital humano
23
, com impactos sobre o nível do salário nos diferentes
centros
sultado referente aos salários dos indivíduos reforça o encontrado por
FINGL
estimou que a participação de ocupações técnico-
científicas no emprego total apresenta efeito significativo na determinação da média
salarial desses centros. Segundo o a ração relativa de força de trabalho
especializada também p ncia urbana, ao
indicar a capacidade dos dife entros urbano absorção de ologia.
Por fim, são analis efeitos da rial Ind) sobre os
salários dos indivíduos. Esta variável busca captar o impacto sobre os salários das
economias de aglome internas ou exte
industrial. Além dos internos de nte o das firmas
industriais, a aglomer dustrial local fa presas
fornecedoras e demandantes de insumos, sendo que as decisões
sobre localização das diferentes firmas interdepe s. Esses en mentos industriais
locais tendem a gerar sporte, correspondendo a externalidades
pecuniárias.
lém dos ganhos resultantes dos encadeamentos produtivos, a aglomeração
a maior à
aglome
urbanos.
Os resultados apresentados na Tabela 3.5 indicam que a maior proporção da força
de trabalho do centro urbano empregada em ocupações técnico-científicas tem um efeito
positivo sobre a média salarial de todos os indivíduos empregados (de qualquer nível de
qualificação) na indústria daquela localidade.
Este re
ETON (2003), que analisou os diferenciais de salários médios entre os principais
centros urbanos do Reino Unido. O autor
utor a concent
ode ser interpretada como uma proxy da eficiê
rentes c s na tecn
ados os escala indust local (LnEsc
ração, rnas às firmas, resultantes da concentração
ganhos escala resulta da expansã
ação in vorece a proximidade física entre em
essas interligações tornam
ndente cadea
economias nos custos de tran
A
industrial favorece a formação de mercados de trabalho amplos e especializados, com
melhor matching entre demanda e oferta de habilidades específicas. A concentração de
firmas industriais favorece, também, a ocorrência de transbordamentos de conhecimento
entre as firmas. Essas externalidades, por sua vez, representam um incentivo aind
ração.
Os resultados do modelo que estima o impacto da escala industrial sobre os salários
estão apresentados na TAB. 3.6 abaixo:
23
Esses autores utilizaram como proxy da dotação local de capital humano a variável anos de estudos médio
da população em idade adulta.
71
TABELA 3.6
Rendimentos do trabalho e a escala industrial
Variável 1991 2000
Intercepto -0,670* (0,0498) -0,479* (0,0476)
LnEscInd 0,085* (0,0139) 0,095* (0,0100)
Educ 0,108* (0,0032) 0,102* (0,0017)
Idade 0,064* (0,0011) 0,062* (0,0011)
Idade2 -0,001* (0,0000) -0,001* (0,0000)
Branco 0,153* (0,0072) 0,161* (0,0090)
Informal -0,149* (0,0160) -0,176* (0,0079)
IndModer 0,051* (0,0174) 0,079* (0,0174)
IndTrad -0,139* (0,0114) -0,099* (0,0177)
Partição da Variância
Centro Urbano 0,067* 0,032*
Indivíduo 0,398* 0,327*
Fonte: Elaboração própria a partir das estimativas dos modelos
(desvio padrão entre parênteses)
Nota: * significante ao nível de 1%; ** significante ao nível de
5%.
Para os dois anos analisados, observa-se que a variável LnEscInd apresenta valor
ositivo e significativo para o intercepto, indicando que um aumento de 100% na escala
dustrial local, em relação à nacional, impactou os salários na indústria, em média, em
rno de 9%, para indivíduos com as mesmas características pessoais produtivas.
Um resultado próximo a este, porém referente aos salários industriais médios dos
eso-pólos brasileiros e não aos salários dos indivíduos, foi o estimado por GALINARI et
l. (2003). Os autores constataram o efeito significativo da escala industrial sobre o salário
édio das localidades e concluíram que as economias de aglomeração tornaram-se mais
tensas no decorrer da década de 1990. RODRIGUES e SIMÕES (2004) apontam a
xistência, principalmente no caso dos municípios médios, de uma forte correlação entre
m elevado nível local de concentração industrial e um baixo índice de pobreza urbana,
lém de outros indicadores de desempenho socioeconômico favoráveis. Segundo os
utores esse resultado é conseqüência dos efeitos propulsores da aglomeração industrial – e
as externalidades resultantes – sobre o desenvolvimento econômico e o nível de renda
cais.
O efeito da variável LnEscInd no modelo sinaliza a existências de economias
sultantes da aglomeração industrial afetando positivamente os salários industriais locais,
om trabalhadores com características pessoais produtivas similares recebendo maiores
lários nos pólos industriais de maior relevância. Pode-se inferir que a agregação
dustrial local, independentemente de se tratar de setores modernos ou tradicionais, por si
é um fator impactante da produtividade urbana e dos salários. Somando-se a isso, a
p
in
to
m
a
m
in
e
u
a
a
d
lo
re
c
sa
in
só
72
própria aglomeração industrial, ceteris paribus, constitui-se em fator de atração de novas
rmas, beneficiando as regiões de expressiva atividade industrial.
fi
73
C
ONSIDERAÇÕES FINAIS
Pretendeu-se com este trabalho analisar os determinantes dos diferenciais de salário
observados entre os centros urbanos brasileiros em 1991 e 2000, abrangendo as cidades
médias e regiões metropolitanas do país, focando-se não apenas nas características pessoais
produtivas dos trabalhadores, mas, principalmente, nos atributos econômicos locais.
Assume-se a hipótese de que, além do capital humano, o meio econômico onde o indivíduo
está inserido, a região onde habita e trabalha, também impacta os salários. Considera-se,
portanto, que os diferenciais de salário entre os centros urbanos refletem, entre outros
fatores
eterminação dos diferenciais salariais, acredita-se que, isoladamente, não são
capaze
ue
provav
, disparidades na eficiência urbana, ou seja, são impactados pelas
vantagens/desvantagens locacionais.
Existem, no entanto, alguns argumentos alternativos na literatura que visam
explicar a ocorrência de disparidades salariais entre as regiões. Dentre esses argumentos,
destacam-se o dos diferenciais salariais compensatórios dos custos de vida e das
amenidades locais, e o argumento das disparidades salariais como decorrência dos
diferenciais inter-regionais na dotação de capital humano. Apesar da importância desses
fatores na d
s de explicar uma importante parcela das disparidades inter-regionais de salário.
A metodologia estatística empregada na análise, os modelos de regressão
hierárquica, mostrou-se bastante adequada aos objetivos propostos ao permitir a estimação
do rendimento do trabalho dos assalariados a partir de variáveis explicativas de diferentes
níveis de agregação (indivíduo e unidades territoriais). Assim, tornou-se possível estimar o
efeito direto de atributos locais sobre os salários dos indivíduos, controlando-se pelas
características pessoais dos trabalhadores.
Os resultados encontrados revelaram, primeiramente, que uma proporção
significativa da dispersão salarial total dos indivíduos está relacionada às diferenças
salariais entre as localidades, sinalizando que particularidades locais afetam os níveis
salariais dos indivíduos. Observou-se, ainda, que esta proporção estimada no presente
estudo foi superior ao encontrado em outros estudos sobre o tema publicados no país, o q
elmente deve-se à abrangência territorial mais ampla deste trabalho, que incorporou
centros urbanos de portes bastante distintos e localizados em todas as regiões do Brasil.
Nas equações estimadas de rendimento do trabalho, as variáveis referentes aos
atributos pessoais produtivos (educação e idade), apresentaram, como esperado,
significância estatística e o sinal de acordo com a literatura empírica. No entanto,
74
referindo-se, ainda, ao capital humano, um resultado a ser destacado foi o de que, apesar
dos diferenciais de qualificação e experiência da força de trabalho entre os centros urbanos
analisados ter explicado boa parte da variabilidade das médias salariais dessas localidades,
uma p
setores tidos como mais modernos e inovadores – predominantemente as
indústr
de nível 2 (centros urbanos) após a inclusão dessas
variáve
glomeração, derivadas da extensão do mercado local e da
divisão
roporção importante da variância inicial – em torno de 50% – permaneceu não
explicada.
Em relação aos atributos dos postos de trabalho, para a amostra mais abrangente
foram observados significativos diferenciais salariais entre os setores econômicos. Para
indivíduos com características pessoais similares, os maiores salários foram pagos, em
média, nos setores de energia elétrica e serviços produtivos modernos. No caso específico
da indústria, os
ias de bens de capital e de bens de consumo duráveis – apresentaram os maiores
salários, mesmo controlando-se pelos atributos pessoais. Por outro lado, as indústrias
tradicionais e, em geral, menos intensivas em tecnologia tiveram impacto negativo sobre os
salários. Considerando-se a relativa estabilidade desses diferenciais salariais inter-
industriais na década de 1990, período de importantes transformações na economia
nacional, esses resultados sugerem haver forte correlação entre o nível de salários e o nível
tecnológico da indústria, com as indústrias mais modernas pagando os maiores salários.
Salienta-se, ainda, que os atributos dos postos de trabalho – a posse ou não de
carteira assinada e a filiação setorial dos trabalhadores –, apesar de incluídos no primeiro
nível hierárquico (nível 1), expressam, em grande parte, as condições locais do mercado de
trabalho e não características intrínsecas aos trabalhadores. Assim, a expressiva queda na
variância salarial entre as unidades
is sinaliza a ocorrência de diferenciais salariais inter-urbanos decorrentes de
diferenças na especialização produtiva local e de disparidades no grau de informalidade no
mercado de trabalho entre os centros.
Quanto aos atributos dos centros urbanos (nível 2), observou-se, inicialmente, os
efeitos positivos da escala urbana – medida pela população total residente nos centros –
sobre os salários em todos os setores produtivos. Esse resultado sugere o impacto
significativo das economias de a
de trabalho intra-urbana, sobre o nível salarial dos indivíduos. No entanto, é
importante ressaltar que o aumento da escala urbana está também associado a maiores
custos urbanos.
Observou-se, também, a existência de expressivos diferenciais de salário entre
indivíduos com características observáveis similares residentes em distintas regiões do
75
país. Corroborando trabalhos anteriores, os maiores salários foram estimados para os
municípios do Estado de São Paulo e o Distrito Federal e os menores salários ocorrendo,
em média, nos municípios do Nordeste. Nota-se, no período, uma relativa melhoria dos
níveis salariais, controlando-se pelos atributos pessoais, nos municípios da maioria das
regiões do país em relação aos municípios paulistas. No entanto, os ganhos mais
expressivos ocorreram, em média, nos municípios dos demais estados do Sudeste e no Sul,
regiões que mais têm se beneficiado do processo de ‘aglomeração poligonal’ em curso no
país. A área que corresponde ao ‘polígono’, definido por DINIZ (1999), possui a rede
urbano-industrial mais densa do país, abrangendo as principais metrópoles nacionais e
numero
s.
Numa
a parte das regiões com precários indicadores de capital humano
também
sas cidades de porte médio.
As regiões brasileiras mais desenvolvidas, apesar dos custos do trabalho mais
elevados em relação às demais, continuam atraindo a maior parte dos investimentos
produtivos, especialmente nos setores industriais mais modernos. Isso ocorre por
apresentarem os melhores atributos locacionais, o que reforça a concentração espacial da
indústria e dos serviços e tende a se refletir sobre a produtividade urbana. O maior nível de
eficiência urbana, por sua vez, se expressa tanto por meio dos salários quanto nos preços
dos demais fatores produtivos.
A estrutura produtiva dos municípios, representada pela densidade local da oferta
de serviços produtivos modernos e pela escala industrial, e a oferta de força de trabalho
especializada revelaram-se importantes na determinação dos salários industriais locai
economia crescentemente orientada pela informação e pelo conhecimento, o baixo
custo da força de trabalho local não se constitui, necessariamente, no principal fator de
atração para a indústria. Assim, uma moderna estrutura produtiva urbana constitui-se em
fator propício ao desenvolvimento e à atração de firmas industriais mais inovadoras e de
maior produtividade, em geral mais beneficiadas pelas economias jacobianas. Além disso,
as externalidades de natureza pecuniária ou tecnológica resultantes da concentração
industrial nos centros urbanos, seja de setores modernos ou tradicionais, constitui-se em
fator de atração de novas firmas e trabalhadores especializados. Considerando-se a
existência de externalidades geradas pela aglomeração industrial e pela diversidade na
oferta de serviços produtivos, o desenvolvimento destas atividades tende a impactar
favoravelmente a produtividade nos centros urbanos e os níveis locais de salário.
Nota-se que bo
apresentam estrutura produtiva e de demanda por trabalho desfavoráveis, com
seus trabalhadores apresentando níveis salariais bastante inferiores aos observados por
76
trabalhadores com características similares residentes em regiões mais desenvolvidas. Ao
considerar-se a possível seletividade na migração descrita na literatura, o aumento na
demanda por trabalho especializado nas regiões de menor renda é o que geraria maior
estímulo para a permanência nestas regiões dos indivíduos mais qualificados. Desta forma,
a fim de se reduzir as disparidades regionais de renda, além das políticas educacionais,
certamente de grande relevância, seria também importante a implementação de políticas
focadas no desenvolvimento das atividades econômicas e na geração de empregos nas
regiões periféricas do país, políticas estas em boa parte abandonadas na década de 1990.
Um desafio que se põe, considerando-se o maior nível de competitividade e
produtividade das regiões mais desenvolvidas, é a obtenção de um equilíbrio entre a
eficiência e a equidade na alocação espacial dos recursos produtivos. Deve-se ter em mente
que as desigualdades regionais de renda ao estarem associadas a elevados custos sociais
constituem, em si mesmas, um problema. Além dos baixos salários e das precárias
condiç
al e a maior integração
conômica nacional. As políticas públicas não deveriam se restringir aos incentivos fiscais,
as ter como meta o avanço no desenvolvimento científico-tecnológico que possibilite a
mpliação e o melhor aproveitamento das potencialidades das regiões periféricas, inclusive
utilização de seus recursos naturais de forma ambientalmente sustentável. Uma estrutura
ões de vida que prevalecem nas regiões mais atrasadas do país, existem também
bolsões de pobreza nas áreas mais desenvolvidas do território nacional, concentrados
especialmente nas regiões metropolitanas, que vêm apresentando sérios problemas de
congestionamento urbano e violência. Apesar desses problemas, as RMs ainda atraem
relevantes fluxos populacionais das regiões de menor renda, os quais não são, em boa
parte, compensados pelo crescimento da oferta de infra-estrutura física e social e pela
geração de empregos.
A saturação dos grandes centros nacionais seria atenuada pelo desenvolvimento de
uma rede urbana mais densa nas regiões periféricas do país. Considerando-se o papel
central das cidades na organização do espaço regional, o reforço da rede urbano-industrial
nessas áreas periféricas, de modo a potencializar o surgimento de economias externas de
escala em suas metrópoles de nível intermediário e cidades médias, seria de grande
relevância na busca de um desenvolvimento regional equilibrado para o Brasil. Apesar das
mudanças no papel do Estado, este ainda pode exercer um papel central no planejamento e
na coordenação de parcerias entre instituições públicas, organizações privadas e a
sociedade civil na busca de soluções para o desenvolvimento region
e
m
a
a
77
de demanda por trabalho mais favorável nessas regiões certamente teria efeitos positivos
bre os níveis de salário locais.
Por fim, este estudo buscou agregar novos elementos na discussão dos diferenciais
gionais de salário, com foco nas especificidades econômicas locais, de forma a não se
stringir aos fatores diretamente relacionados à oferta de trabalho. Observou-se, após o
ontrole pelos diferenciais locais na dotação de capital humano, a permanência de
gnificativas disparidades de salário entre os municípios brasileiros inseridos nas
iferentes regiões do país, o que em boa parte é explicada pelas diferenças na estrutura
rodutiva urbana e no padrão local de demanda por trabalho. Como possíveis
esdobramentos futuros deste trabalho, cita-se, primeiramente, a análise dos diferenciais de
lário entre os municípios de pequeno porte das diferentes regiões do país, buscando-se
mpacto da existência de arranjos produtivos locais sobre
os rendimentos do trabalho nesses municípios. Além disso, este estudo ao restringir a
regionais de salário referentes à força de trabalho feminina. Outro importante fator a ser
regional e urbana são os fluxos migratórios da força de trabalho e suas relações com a
so
re
re
c
si
d
p
d
sa
estimar, dentre outros fatores, o i
amostra aos indivíduos do sexo masculino instiga pesquisas futuras de diferenciais
analisando e que permanece ainda pouco explorado nos estudos empíricos de economia
dinâmica econômica regional e os diferenciais regionais de salário.
78
R
EFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
ARBACHE, J. S. Wage differentials in Brazil: theory and evidence.
The Journal of
Development Studies, v.38, n.2, p.109-130, Dec. 2001.
ARBACHE, J. S., NEGRI, J. A.
Diferenciais de salários interindustriais no Brasil:
evidências e implicações. Rio de Janeiro: IPEA, 2002. 27p. (Texto para discussão, 918)
AZZONI, C. R. Indústria e reversão da polarização no Brasil. São Paulo: USP/IPE, 1986.
S, M. B. (Orgs.).
Economia e território
176p.
AZZONI, C. R. Setor terciário e concentração regional no Brasil. In: DINIZ, C. C.,
LEMO
. Belo Horizonte: UFMG/CEDEPLAR, 2005.
nal e reconcentração industrial:
p.551-571.
AZZONI, C. R., FERREIRA, D. A. Competitividade regio
o futuro das desigualdades regionais no Brasil.
Revista Econômica do Nordeste, Fortaleza,
v.28, n.ESP, p.55-86, 1997.
AZZONI, C. R. et al. Regional income convergence among Brazilian states, 1981-1996: a
study using micro-data and pseudo-panel. In: ENCONTRO NACIONAL DE
ECONOMIA, 27, 1999, Belém.
Anais. Belém: ANPEC, 1999. p.1401-1418.
AZZONI, C. R., CARMO, H. E., MENEZES, T. Índice de custo de vida comparativo para
as principais regiões metropolitanas brasileiras: 1981-1999.
Estatística Econômica, São
Paulo, v.30, n.1, p.165-186, jan./mar. 2000.
BARROS, R. P. et al.
Uma análise da estrutura salarial brasileira baseada na PPV. Rio de
Janeiro: IPEA, 1999. 23p. (Texto para discussão, 689)
BECKER, G. S.
Human capital: a theoretical and empirical analysis with special reference
to education. New York: NBER, 1964. 187p.
BECKER G. S., MURPHY, K. M. The division of labor, coordination costs, and
knowledge. The Quarterly Journal of Economics, v.107, n.4, p.1137-1160, Nov. 1992.
BORJAS, G. J. et al. Self-selection and internal migration in the United States.
Journal of
Urban Economics, v.32, n.2, p.159-185, Sept. 1992.
COMBES, P-P., DURANTON, G., GOBILLON, L. Origine et ampleur des inegalités
spatiales de salaire en France. In: DEBOUNNEUIL, M., FONTAGNÉ, L.
Competitivité.
Paris: Conseil d’Analyse Economic - CAE, 2003. p.163-183.
COMBES, P-P., DURANTON, G., GOBILLON, L.
Spatial wage disparities: sorting
matters! London: Centre for Economic Policy Research - CEPR, 2004. (Discussion paper,
4240)
COMMANDER, S. et al.
The brain drain: curse or boon? Bonn, Germany: Institute for the
Study of Labor - IZA, 2003. 38p. (Discussion paper, 809)
79
DINIZ, C. C. Dinâmica regional da indústria no Brasil: início de desconcentração. Risco
de reconcentração. 1991. 138f. Tese (Professor titular) - Departamento de Ciências
Econômicas, Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, 1991.
DINIZ, C. C. Desenvolvimento poligonal no Brasil: nem desconcentração nem contínua
polarização.
Nova Economia, Belo Horizonte, v.31, n.11, p.35-64, set. 1993.
DINIZ, C. C. A nova configuração urbano-industrial no Brasil. In: ENCONTRO
NACIONAL DE ECONOMIA, 27, 1999, Belém.
Anais. Belém: ANPEC, 1999. p1341-
1362.
DINIZ, C. C. A nova geografia econômica do Brasil. In: VELLOSO, J. P. R. (Coord.)
Brasil 500 anos: futuro, presente, passado. Rio de Janeiro: José Olímpio, 2000. p.303-351.
DURANTON, G., PUGA, D.
Diversity and specialization in cities: why, where and when
does it matter? London: Department of Geography e Environment, London School of
Economics, 1999. (Research papers, 56)
D.
Micro-foundations of urban agglomeration economies
DURANTON, G., PUGA,
.
Cambridge: National Bureau of Economic Research - NBER, 2003. (Working paper series,
FERNANDES, R., MENEZES-FILHO, N. A. A evolução da distribuição dos rendimentos
7, 1999, Belém.
Anais.
9931)
do trabalho no Brasil metropolitano: uma análise para o período de 1983 a 1997. In:
ENCONTRO NACIONAL DE ECONOMIA, 2
Belém: ANPEC,
1999. p.1887-1900.
e from local wage rates in Great Britain.
Oxford Economic Papers
FINGLETON, B. Increasing returns: evidenc
, Oxford, v.55, n.4, p.716-739, 2003.
patial economy
FUJITA, M., KRUGMAN P., VENABLES A J.
The s : cities, regions and
international trade. Cambridge: The MIT, 1999. 367p.
erspectives. In: HURIOT, J.-M., THISSE, J.-F. (Eds.)
Economics of cities
FUJITA, M., THISSE J.-F. The formation of economic agglomerations: old problems and
new p
:
theoretical perspectives. Cambridge: Cambridge University, 2000. p.3-73.
s economias de aglomeração sobre os salários industriais:
uma aplicação ao caso brasileiro. In: ENCONTRO NACIONAL DE ECONOMIA, 31,
GALINARI, R. et al. O efeito da
2003, Porto Seguro.
Anais. Porto Seguro: ANPEC, 2003. Disponível em CD-ROM.
GATICA, J. et al. Interindustry wage differentials in Brazil.
Economic Development and
Cultural Change, v.43, n.2, p.315-331, Jan.1995.
GLAESER, E. L. Learning in cities.
Journal of Urban Economics, v.46, n.2, p.254-277,
GLAESER, E. L., MARÉ, D. C. Cities and skills.
Journal of Labor Economics
1999.
, v.19, n.2,
p.316-342, 2001.
80
GOLGHER A. B. Fundamentos da migração. Belo Horizonte: UFMG/CEDEPLAR, 2004.
(Texto para discussão, 231)
GOLDSTEIN, H.
Multilevel statistical models. 2nd ed. London: Edward Arnold, 1995.
178p. (Kendall's library of statistics, 3)
HADDAD, E. A. Regional inequality and structural changes: lessons from the Brazilian
economy. Aldershot: Ashgate, 1999. v.1. 210 p.
HANSEN, N. Do producer services induce regional economic development? Journal of
Regional Science, v.30, n.4, p.465-476, 1990.
ure of wages.
The
HANSON, G. H. Increasing returns, trade and the regional struct
Economic Journal, v.107, n.440, p.113-133, Jan. 1997.
ration of industry
HANSON, G. H.
Scale economies and the geographic concent .
Cambridge: National Bureau of Economic Research - NBER, 2000. (Working paper series,
8013)
HENDERSON, J. V.
Urban development: theory, fact, and illusion. New York; Oxford:
Oxford University, 1988. 242p.
HENDERSON, J. V.
Marshall’s scale economies. Cambridge: National Bureau of
Economic Research - NBER, 1999. 38p. (NBER working paper, 7358)
HERDERSON, J. V. et al. Industrial development in cities.
Journal of Political Economy,
v.103, n.5, p.1067-1090, 1995.
HIRSCHMAN, A. D.
The strategy of economic development. New Haven: Yale
University, 1958. 217p. (Yale studies in economics, 10)
HOX, J. J.
Applied multilevel analysis. Amsterdam: TT-Publikaties, 1995.
HOX, J. J.
Hierarchical models for survey data. Ann Arbor: Summer institute in Survey
Research Techniques, 2000.
HOX, J. J., KREFT, I. G. G. Multilevel analysis methods.
Sociological Methods &
Research, London, v.22, n.3, p.283-299, Feb. 1994.
IBGE.
Pesquisa industrial de inovação tecnológica 2000. Rio de Janeiro: IBGE, 2002.
114p.
IBGE.
Pesquisa industrial de inovação tecnológica 2003. Rio de Janeiro: IBGE, 2005.
154p.
JACOBS, J.
The economy of cities. Middlesex: Penguin Books, 1969.
and the evolution of spatial
inequalities.
Journal of Economic Geography
KANBUR, R., RAPOPORT, H. Migration selectivity
, v.5, n.1, p.43-57, 2005.
81
LEME, Ruy.
A contribuição à teoria da localização industrial. São Paulo: USP/IPE, 1982.
LEMOS, M. B.
Espaço e capital: um estudo sobre a dinâmica centro x periferia. Campinas:
UNICAMP/IE, 1988. 2v. Tese (doutorado) - Instituto de Economia, Universidade Estadual
de Campinas, Campinas, 1988.
LEMOS, M. B.
Duas técnicas de análise regional elaboradas a partir de categorias
espaciais: a regionalização e o método estrutural-diferencial. 1991. 152f. Tese (Professor
Titular) - Departamento de Ciências Econômicas da Faculdade de Ciências Econômicas,
LEMOS, M. B., DINIZ, C. C. Vantagens comparativas da área metropolitana de Belo
Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, 1991.
Horizonte no contexto nacional. Revista Econômica do Nordeste, Fortaleza, v.31, n.ESP.,
p.530-549, nov. 2000.
LEMOS, M. B. et al. A dinâmica urbana das regiões metropolitanas brasileiras. In:
ENCONTRO NACIONAL DE ECONOMIA, 29, 2001, Salvador.
Anais. Salvador:
ANPEC, 2001. Disponível em CD-ROM.
DE ECONOMIA, 31, 2003, Porto Seguro.
Anais.
LEMOS, M. B, SANTOS, F., CROCCO, M. A. Arranjos produtivos locais industriais sob
ambientes periféricos: os condicionantes territoriais das externalidades restringidas e
negativas. In: ENCONTRO NACIONAL
Porto Seguro: ANPEC, 2003. Disponível em CD-ROM.
as de São Paulo e de Salvador. In: ENCONTRO NACIONAL DE
ECONOMIA, 30, 2002, Nova Friburgo.
Anais.
MENEZES, W. F. et al. Diferenciações regionais de rendimentos do trabalho: uma análise
das regiões metropolitan
Nova Friburgo: ANPEC, 2002. Disponível
‘geographical turn’ in economics: some critical reflections.
Cambridge Journal of Economics
em CD-ROM.
MARTIN, R. The new
, v.23, p.65-91, 1999.
graphy
MARTIN, R., SUNLEY, P. Paul Krugman’s geographical economics and its implications
for regional development theory: a critical assessment. Economic Geo , v.72, n.3,
p.259-92, 1996.
MINCER, J.
Schooling, experience and earnings. New York: NBER, 1974.
MOLHO, I. Local pay determination.
Journal of Economic Surveys, v.6, n.2, p.155-194,
1992.
HY, K. M., WELCH F. The structure of wages. The Quarterly Journal of MURP
Economics, v.107, n.1, p.285-326, Feb. 1992.
MYRDAL, G.
Economic theory and under-developed regions. London: Gerald
Duckworth, 1957. 167p.
introducing the new economic geography.
Journal
NEARY, J. P. Of hype and hyperbolas:
of Economic Literature, v.39, n.2, p.536-561, June 2001.
82
OLIVEIRA, A. M. H. C. Acumulando informações e estudando mudanças ao longo do
tempo: análises longitudinais do mercado de trabalho brasileiro. 2002. 138f. Tese
(doutorado) - Centro de Desenvolvimento e Planejamento Regional, Universidade Federal
ctivity: central place theory and the wider urban
system. In: McCANN, P. (Ed.)
Industrial location economics
de Minas Gerais, Belo Horizonte, 2002.
PARR, J. B. The location of economic a
. Cheltenham: Edward Elgar,
. A. Existe um problema de desigualdade regional no Brasil? In: ENCONTRO
NACIONAL DE ECONOMIA, 29, 2001, Salvador.
Anais.
2002. p.32-82.
PESSÔA, S
Salvador: ANPEC, 2001.
s de salários nas microrregiões mineiras, 1991.
Disponível em CD-ROM.
QUEIROZ, B. L.
Diferenciais regionai
2001. 191f. Dissertação (mestrado) - Centro de Desenvolvimento e Planejamento
QUEIROZ, B. L. Diferencial regional de salários e retornos sociais à educação: uma
Regional, Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte 2001.
abordagem hierárquica. In: WAJNMAN, S., MACHADO, A. F. (Orgs.)
Mercado de
trabalho: uma análise a partir das pesquisas domiciliares no Brasil. Belo Horizonte:
UFMG, 2003. p.69-91.
RAMOS, L. R. A.
Distribuição de rendimentos no Brasil: 1976/85. Rio de Janeiro: IPEA,
1993.
roductivity gains from geographic concentration of human capital:
evidence from the cities.
Journal of Urban Economics
RAUCH, J. E. P
, v.34, n.3, p.380-400, 1993.
RAUDENBUSH, S. W., BRYK, A. S.
Hierarchical linear models: applications and data
analysis methods. London: Sage, 2002.
REIS, E. J. et al.
Estimativas do PIB dos municípios brasileiros, 1970-96: metodologia e
resultados. Brasília: IPEA, 2004.
REIS, J. G. A., BARROS, R. P. Desigualdade salarial e distribuição de educação: a
evolução das diferenças regionais no Brasil.
Pesquisa e Planejamento Econômico, Rio de
Janeiro, v.20, n.3, p.415-478, dez. 1990.
RICE, P., VENABLES, A. J.
Spatial determinants of productivity: analysis for the regions
of Great Britain. London: Center for Economic Performance - CEP, 2004. (Discussion
dustriais e desenvolvimento sócio-
econômico: uma análise multivariada para Minas Gerais.
Revista Ensaios (FEE)
paper, 62)
RODRIGUES, C. G., SIMÕES, R. F. Aglomerados in
, Porto
ROSEN, S. The theory of equalizing differences. In: ASHENFELTER, O., LAYARD, R.
andbook of labor economics
Alegre, v.25, n.1, p.203-232, abr. 2004.
H . Amsterdam: North Holland, 1986. v.1. p.641-692.
83
RUIZ, R. M. The spatial economics: high-tech glossary or a new regional science? Nova
Economia, Belo Horizonte, v.11, n.1, p.9-36, jul. 2001.
UIZ, R. M.
A nova geografia econômica
R
: um barco com a lanterna na popa? Belo
orizonte: UFMG/CEDEPLAR, 2003. (Texto para discussão, 200)
ASSEN, S. The global city
H
S : New York, London and Tokyo. Princeton: Princenton
niversity, 1991.
AVEDOFF W. D. Os diferenciais regionais de salário no Brasil: segmentação versus
inamismo da demanda.
Pesquisa e Planejamento Econômico
U
S
d
, Rio de Janeiro, v.20, n.3,
.521-556, dez, 1990.
ERVO, L. Diferenças de salários no Brasil: uma análise para as regiões metropolitanas.
: ENCONTRO NACIONAL DE ECONOMIA, 27, 1999, Belém.
Anais
p
S
In
. Belém: ANPEC,
999. p.1869-1886.
ILVEIRA-NETO, R. M., CAMPELO, A. K. O perfil das disparidades regionais de renda
o Brasil: evidências a partir de regressões quantílicas para os anos de 1992 e 2001. In:
NCONTRO NACIONAL DE ECONOMIA, 31, 2003, Porto Seguro.
Anais
1
S
n
E
. Porto
eguro: ANPEC, 2003. Disponível em CD-ROM.
IMÕES, R. F.
Localização industrial e relações intersetoriais
S
S
: uma análise de ‘fuzzy
luster’ para Minas Gerais. 2003. 182f. Tese (doutorado) - Instituto de Economia,
niversidade Estadual de Campinas, Campinas, 2003.
HEATON, W. C., LEWIS, M. J. Urban wages and labor market agglomeration.
Journal
c
U
W
of Urban Economics, v.51, n.3, p.542-562, May 2002.
84
Anexo
85
Tabela A.1
Salário médio* e população - Regiões Metropolitanas
1991 2000
UF Região Metropolitana
Salário Médio
(R$ de
01/08/2000)
População
Total
Salário Médio
(R$ de
01/08/2000)
População
Total
15 Belém 590,4 1.401.305 600,2 1.795.536
21 São Luís 358,9 820.137 588,2 1.070.688
23 Fortaleza 374,0 2.401.878 537,1 2.984.689
24 Natal 473,4 826.208 605,1 1.043.321
26 Recife 483,5 2.919.979 588,6 3.337.565
27 Maceió 466,0 786.643 554,9 989.182
29 Salvador 553,0 2.496.521 610,8 3.021.572
31 Belo Horizonte 551,0 3.515.542 709,8 4.349.425
31 Vale do Aço 489,9 325.806 639,4 381.425
32 Vitória 500,8 1.126.638 692,7 1.425.587
33 Rio de Janeiro 601,5 9.814.574 805,7 10.894.156
35 Campinas 738,8 1.866.025 921,8 2.338.148
35 Baixada Santista 646,9 1.220.249 817,4 1.476.820
35 São Paulo 852,1 15.444.941 997,4 17.878.703
41 Curitiba 664,6 2.061.531 865,6 2.726.556
41 Londrina 505,9 553.314 686,1 650.272
41 Maringá 435,4 381.569 635,0 474.202
42 Vale do Itajaí 620,5 320.374 717,8 399.901
42 Florianópolis 698,2 530.621 948,3 709.407
42 Norte/Nordeste Catarinense 616,1 392.742 781,3 491.595
43 Porto Alegre 590,2 3.255.285 784,7 3.769.817
52 Goiânia 525,4 1.242.230 631,5 1.658.462
53 Brasília 867,5 1.601.094 1.174,6 2.051.146
Fonte: Elaboração própria a partir dos microdados do Censo Demográfico do Brasil 1991 e 2000.
* Refere-se ao salário médio da amostra de indivíduos selecionada no presente trabalho.
86
Tabela A.2
Salário médio* e população - Centros urbanos não metropolitanos
1991
2000
UF Área Mínima Comparável (AMC)
Salário Médio
(R$ de
01/08/2000)
População
Total
Salário Médio
(R$ de
01/08/2000)
População
Total
11 Cacoal 380,7 78.934 528,6 84.910
11 Jaru 307,0 63.535 555,6 78.381
11 Ji-Paraná 384,0 97.799 570,7 106.800
11 Ouro Preto do Oeste / Alvorada D'Oeste 392,0 104.902 539,1 112.464
11 Porto Velho / Ariquemes 534,5 387.983 744,2 537.290
11 Rolim de Moura 342,0 59.751 465,2 63.870
12 Cruzeiro do Sul / Mâncio Lima 323,0 76.820 502,1 100.409
12 Rio Branco / Brasiléia 479,8 230.005 606,0 315.506
13 Itacoatiara 367,3 58.757 360,7 72.105
13 Manacapuru 383,2 57.173 329,0 73.695
13 Manaus 673,0 1.011.501 669,2 1.405.835
13 Parintins 333,9 58.783 360,2 90.150
13 Tefé 364,8 53.970 566,2 64.457
14 Boa Vista 623,5 155.437 641,4 224.792
15 Abaetetuba 322,5 99.989 379,5 119.152
15 Alenquer 399,8 52.856 328,0 51.008
15 Bragança 326,8 97.149 316,1 116.522
15 Breves 237,2 72.140 334,4 80.158
15 Cametá 296,1 85.187 284,3 97.624
15 Capanema 329,0 51.166 412,0 57.119
15 Castanhal 310,1 102.071 375,5 134.496
15 Conceição do Araguaia 334,1 54.900 448,1 57.670
15 Itaituba 364,8 116.402 400,9 157.764
15 Marabá 381,4 123.668 530,2 168.020
15 Paragominas 266,1 67.075 406,5 95.704
15 Parauapebas 376,8 53.335 435,9 104.574
15 Redenção 341,8 55.968 423,1 70.375
15 Santarém 347,8 265.062 443,6 290.526
15 Tucuruí / Altamira 335,9 434.279 386,5 570.338
15 Viseu / Ourém 286,9 94.168 415,0 119.217
16 Macapá 643,3 182.163 720,4 311.388
16 Santana 454,8 51.451 545,7 80.439
17 Araguaína 410,5 103.315 462,8 133.711
17 Gurupi / Formoso do Araguaia 441,7 78.412 466,2 91.406
21 Barra do Corda 234,0 90.820 401,7 93.089
21 Caxias 299,0 145.725 311,4 154.590
21 Chapadinha 257,4 56.862 279,2 61.322
21 Codó / Bacabal 243,8 391.622 295,0 426.001
21 Grajaú 325,2 54.403 296,2 74.277
21 Imperatriz / Açailândia 305,8 360.322 421,2 401.690
21 João Lisboa 284,9 53.249 337,6 54.662
21 Pedreiras 259,4 50.603 324,8 56.230
21 Pinheiro 252,6 82.432 303,8 99.702
21 Santa Inês 302,2 64.713 349,7 68.321
21 Santa Luzia 340,0 116.525 279,6 167.052
21 Timon 237,4 107.439 295,4 129.692
21 Vitória do Mearim 277,4 50.294 316,4 60.469
21 Zé Doca 226,3 58.012 276,7 67.061
22 Barras / União 187,0 91.479 252,0 101.209
22 Campo Maior 330,5 72.258 320,7 70.166
87
Tabela A.2 - Continuação
1991
2000
UF Área Mínima Comparável (AMC)
Salário Médio
(R$ de
01/08/2000)
População
Total
Salário Médio
(R$ de
01/08/2000)
População
Total
22 Floriano 334,1 51.494 451,3 54.591
22 Oeiras / Arraial 236,3 57.382 267,4 60.653
22 Parnaíba / Piripiri 253,3 398.673 338,9 437.373
22 Picos 344,9 78.409 423,1 87.787
22 Teresina 379,4 708.835 524,1 832.850
23 Aracati 274,2 60.687 364,2 73.253
23 Camocim 254,2 51.035 310,0 55.448
23 Canindé 231,4 61.827 308,0 69.601
23 Crateús 268,9 66.652 392,2 70.898
23 Crato 346,1 90.519 413,6 104.646
23 Icó 234,9 60.466 365,9 62.521
23 Iguatu 291,8 75.649 357,5 85.615
23 Itapipoca 208,0 77.263 313,6 94.369
23 Juazeiro do Norte 240,3 173.566 327,2 212.133
23 Morada Nova 269,6 58.912 289,1 64.400
23 Quixadá 208,5 72.224 298,3 81.655
23 Quixeramobim 198,8 59.100 273,5 59.235
23 Sobral 262,8 127.489 393,9 155.276
23 Tauá 257,4 51.339 370,1 51.948
24 Caicó 301,9 50.640 395,7 57.002
24 Mossoró 342,9 192.267 456,2 213.841
25 Bayeux 219,9 77.491 321,8 87.561
25 Cajazeiras 242,5 51.273 396,5 54.715
25 Campina Grande 329,1 326.307 496,7 360.314
25 João Pessoa 472,4 497.600 642,3 597.934
25 Patos 294,7 81.298 385,1 91.761
25 Santa Rita 197,1 94.413 308,9 115.844
25 Sapé 192,8 58.515 266,4 57.932
25 Sousa 218,1 79.135 336,1 82.283
26 Araripina 290,4 60.585 378,4 70.898
26 Arcoverde 287,9 55.776 420,9 61.600
26 Belo Jardim 245,0 60.658 366,4 68.698
26 Bezerros 224,1 52.134 320,1 57.371
26 Carpina 256,8 66.078 381,0 76.921
26 Caruaru 332,6 213.697 463,2 253.634
26 Escada 198,8 55.841 327,6 57.341
26 Garanhuns 345,9 103.341 453,4 117.749
26 Goiana 262,9 64.150 361,0 71.177
26 Gravatá 240,4 61.485 332,7 67.273
26 Limoeiro 255,1 54.860 336,7 56.322
26 Ouricuri 298,6 73.526 413,7 80.112
26 Palmares 276,2 57.731 407,0 55.790
26 Pesqueira 199,9 57.622 307,1 57.721
26 Petrolina 376,6 175.406 487,8 232.949
26 Serra Talhada 332,4 72.341 413,5 70.912
26 Surubim 291,2 67.572 334,7 72.212
26 Timbaúba 231,5 57.256 277,7 56.906
26 Vitória de Santo Antão 251,2 106.848 334,0 117.609
27 Arapiraca 282,2 164.921 352,7 186.466
27 Palmeira dos Índios / Cacimbinhas 263,2 100.280 355,2 99.352
88
Tabela A.2 - Continuação
1991
2000
UF Área Mínima Comparável (AMC)
Salário Médio
(R$ de
01/08/2000)
População
Total
Salário Médio
(R$ de
01/08/2000)
População
Total
27 Penedo 282,8 52.245 403,5 56.993
27 São Miguel dos Campos 289,2 50.689 361,0 51.456
27 União dos Palmares 228,7 57.425 327,1 58.620
28 Aracaju 543,1 402.341 730,9 461.534
28 Estância 264,0 53.869 344,5 59.002
28 Itabaiana 298,1 64.838 373,4 76.813
28 Lagarto 271,9 72.144 310,2 83.334
28 Nossa Senhora do Socorro 252,9 67.574 353,4 131.679
29 Alagoinhas 430,9 116.894 484,1 130.095
29 Barreiras 382,8 92.640 480,2 131.849
29 Brumado 331,7 57.176 379,6 61.670
29 Campo Formoso 366,3 62.104 294,8 61.942
29 Conceição do Coité 201,3 52.338 260,0 56.317
29 Euclides da Cunha 201,2 51.812 284,2 53.885
29 Eunápolis 318,2 70.545 433,6 84.120
29 Feira de Santana 374,6 406.447 442,5 480.949
29 Guanambi 291,2 65.592 364,1 71.728
29 Ilhéus 343,3 223.750 460,5 222.127
29 Ipirá 269,8 62.672 260,9 61.746
29 Irecê 278,7 50.908 373,2 57.436
29 Itaberaba 254,9 53.742 360,2 58.943
29 Itabuna 345,9 185.277 456,3 196.675
29 Itamaraju 282,0 64.308 339,5 64.144
29 Itapetinga 271,4 53.476 312,3 57.931
29 Jacobina 342,9 76.518 390,5 76.492
29 Jequié 283,0 144.772 343,3 147.202
29 Juazeiro 268,2 128.767 424,6 174.567
29 Monte Santo 311,7 51.280 248,5 54.552
29 Paulo Afonso 396,5 86.619 460,4 96.499
29 Santo Amaro 317,9 54.160 335,2 58.414
29 Santo Antônio de Jesus 276,0 64.331 370,2 77.368
29 Senhor do Bonfim 310,8 83.421 364,7 67.723
29 Serrinha 370,2 76.013 407,0 83.206
29 Teixeira de Freitas 299,2 85.547 422,2 107.486
29 Valença 242,4 66.931 322,0 77.509
29 Vitória da Conquista 326,6 225.091 437,7 262.494
31 Alfenas 413,9 52.700 605,9 66.957
31 Araguari 374,5 91.283 506,7 101.974
31 Araxá 434,9 69.911 568,5 78.997
31 Barbacena 375,0 99.954 538,9 114.126
31 Caratinga 297,8 125.686 436,5 139.861
31 Cataguases 312,8 58.138 483,2 63.980
31 Conselheiro Lafaiete 421,5 89.059 527,8 102.836
31 Curvelo 271,9 59.015 434,4 67.512
31 Divinópolis 381,9 151.462 527,3 183.962
31 Formiga 281,0 61.755 414,4 68.086
31 Governador Valadares 408,7 230.524 538,6 247.131
31 Itabira 523,1 85.606 560,1 98.322
31 Itajubá 440,2 75.014 666,7 84.135
31 Itaúna 388,8 66.395 477,4 76.862
89
Tabela A.2 - Continuação
1991
2000
UF Área Mínima Comparável (AMC)
Salário Médio
(R$ de
01/08/2000)
População
Total
Salário Médio
(R$ de
01/08/2000)
População
Total
31 Ituiutaba 389,4 84.577 465,7 89.091
31 Janaúba / Varzelândia 268,1 80.185 355,4 94.533
31 Januária 325,1 87.163 484,2 86.816
31 João Monlevade 396,3 59.340 507,6 66.690
31 Juiz de Fora 512,7 385.996 700,8 456.796
31 Lavras 431,3 65.893 643,9 78.772
31 Manga / Monte Azul 312,0 88.097 369,2 98.276
31 Manhuaçu 333,9 75.259 475,4 88.059
31 Montes Claros 358,2 250.062 477,3 306.947
31 Muriaé 260,3 84.585 435,7 95.970
31 Ouro Preto 386,7 62.514 583,0 66.277
31 Paracatu 413,3 62.774 493,5 75.216
31 Pará de Minas 328,6 61.193 448,1 73.007
31 Passos 418,4 84.622 539,0 97.211
31 Patos de Minas 327,2 102.946 498,4 123.881
31 Patrocínio 336,1 60.753 445,0 73.130
31 Poços de Caldas 471,0 110.123 631,6 135.627
31 Ponte Nova 342,9 56.678 416,3 59.662
31 Porteirinha 314,1 53.906 303,3 55.149
31 Pouso Alegre 453,1 81.836 627,0 106.776
31 Salinas 260,1 50.849 300,4 52.908
31 São Francisco 268,4 72.481 315,5 84.646
31 São João del Rei 284,8 72.747 492,1 78.616
31 Sete Lagoas 329,8 144.014 492,7 184.871
31 Teófilo Otoni 289,5 140.833 458,8 139.398
31 Três Corações 404,3 57.045 544,7 65.291
31 Ubá 334,0 66.511 445,3 85.065
31 Uberaba 458,5 211.824 597,1 257.116
31 Uberlândia 501,6 367.061 685,3 501.214
31 Unaí 292,9 69.612 463,1 79.216
31 Varginha 503,2 88.022 660,5 108.998
31 Viçosa 522,7 51.658 601,1 64.854
32 Aracruz 552,4 52.433 681,3 64.637
32 Cachoeiro de Itapemirim 368,1 143.449 514,1 174.879
32 Colatina 343,5 106.845 469,6 120.258
32 Linhares / São Gabriel da Palha 295,3 149.838 473,7 171.349
32 São Mateus 550,5 73.903 529,8 90.460
33 Angra dos Reis 465,4 85.571 602,7 119.247
33 Araruama 359,7 59.024 449,6 82.803
33 Barra do Piraí 389,6 79.199 522,6 88.503
33 Barra Mansa 417,0 172.216 555,4 181.483
33 Cabo Frio 349,8 84.915 546,6 145.032
33 Campos dos Goytacazes 399,1 389.109 532,6 419.584
33 Itaperuna 323,8 78.000 533,7 86.720
33 Macaé 634,8 100.895 860,6 141.127
33 Nova Friburgo 411,8 167.081 551,0 173.418
33 Petrópolis 453,8 255.468 642,3 286.537
33 Resende 507,6 91.757 694,9 116.644
33 São João da Barra 260,0 59.561 428,5 68.827
33 São Pedro da Aldeia 389,8 50.474 598,0 78.316
90
Tabela A.2 - Continuação
1991
2000
UF Área Mínima Comparável (AMC)
Salário Médio
(R$ de
01/08/2000)
População
Total
Salário Médio
(R$ de
01/08/2000)
População
Total
33 Teresópolis 400,6 120.709 590,5 138.081
33 Três Rios 312,9 81.248 446,5 89.799
33 Valença 369,8 60.805 468,2 66.308
33 Volta Redonda 514,2 220.305 741,4 242.063
35 Amparo 541,1 50.797 696,0 60.404
35 Andradina 441,7 52.409 543,2 55.161
35 Araçatuba 525,6 159.557 684,6 176.183
35 Araraquara 657,1 166.731 853,8 190.468
35 Araras 570,8 87.459 727,0 104.196
35 Assis 482,5 85.391 656,4 97.994
35 Atibaia 591,5 86.336 791,9 111.300
35 Avaré 425,2 61.101 663,7 76.472
35 Barretos 503,2 95.414 617,9 103.913
35 Bauru 659,1 261.112 832,3 316.064
35 Bebedouro 496,6 67.763 629,9 74.815
35 Birigui 452,1 75.125 522,7 94.300
35 Botucatu 727,2 90.761 796,2 108.306
35 Bragança Paulista 616,2 108.980 753,5 136.962
35 Caçapava 707,3 66.058 899,3 76.130
35 Capão Bonito 357,2 52.612 556,8 54.122
35 Caraguatatuba 425,5 52.878 603,5 78.921
35 Catanduva 509,0 93.317 675,1 108.424
35 Cruzeiro 458,0 68.643 643,0 73.492
35 Fernandópolis 465,3 56.144 636,9 61.647
35 Franca 529,3 233.098 584,2 287.737
35 Guaratinguetá 571,6 102.072 730,0 117.824
35 Itapetininga 479,7 105.132 644,0 129.209
35 Itapeva 429,6 81.858 536,3 94.634
35 Itapira 506,6 56.586 624,9 63.377
35 Itu 579,0 107.314 784,7 135.366
35 Jaboticabal 675,3 59.133 705,1 67.408
35 Jacareí 663,9 163.869 812,1 191.291
35 Jaú 505,5 94.116 671,6 112.104
35 Jundiaí 813,2 289.269 1.059,5 323.397
35 Leme 460,7 68.215 634,9 80.757
35 Limeira 568,0 207.770 699,0 249.046
35 Lins 500,1 58.606 684,0 65.952
35 Lorena 568,9 73.146 720,2 81.604
35 Marília 556,5 161.149 691,9 197.342
35 Matão 611,7 63.613 653,2 71.753
35 Mococa 459,7 58.374 630,0 65.574
35 Mogi Guaçu 581,0 107.454 736,3 133.084
35 Moji-Mirim 594,8 64.753 766,8 81.467
35 Ourinhos 468,8 76.923 622,2 93.868
35 Pindamonhangaba 597,7 102.063 794,9 126.026
35 Piracicaba 668,5 283.833 829,4 334.957
35 Pirassununga 516,5 56.746 707,1 64.864
35 Presidente Prudente 529,6 165.484 765,9 189.186
35 Ribeirão Preto 747,1 436.682 894,8 511.294
35 Rio Claro 589,9 138.243 830,8 168.218
91
Tabela A.2 - Continuação
1991
2000
UF Área Mínima Comparável (AMC)
Salário Médio
(R$ de
01/08/2000)
População
Total
Salário Médio
(R$ de
01/08/2000)
População
Total
35 Salto 527,9 72.333 691,8 93.159
35 São Carlos 667,0 158.221 822,0 192.998
35 São João da Boa Vista 507,8 69.148 719,8 77.387
35 São José do Rio Preto 636,1 283.761 836,5 361.999
35 São José dos Campos 839,8 442.370 1.042,2 539.313
35 São Roque 602,2 63.900 779,2 77.791
35 Sertãozinho 566,8 78.776 722,9 94.664
35 Sorocaba 724,9 379.006 907,8 493.468
35 Tatuí 474,3 76.816 617,4 96.081
35 Taubaté 685,9 206.965 966,8 244.165
35 Tupã 460,6 61.302 536,7 65.496
35 Várzea Paulista 579,8 68.921 658,8 92.800
35 Votorantim 520,1 80.728 675,6 95.925
35 Votuporanga 429,9 66.166 580,8 77.589
41 Apucarana 374,1 95.064 548,9 107.827
41 Arapongas 381,9 64.556 543,0 85.428
41 Campo Mourão 411,5 82.318 567,8 84.439
41 Cascavel 470,1 192.990 662,8 245.369
41 Foz do Iguaçu 603,7 190.123 737,6 258.543
41 Francisco Beltrão 365,3 61.272 558,6 67.132
41 Guarapuava 359,2 159.634 558,3 180.089
41 Laranjeiras do Sul 320,0 54.102 485,4 63.670
41 Paranaguá 558,0 107.675 713,6 141.662
41 Paranavaí 388,4 71.052 510,8 75.750
41 Pato Branco 484,4 55.675 704,8 65.626
41 Pitanga 319,8 64.514 410,9 60.776
41 Ponta Grossa / Castro 434,7 298.042 625,7 352.057
41 Telêmaco Borba / Reserva 461,8 90.047 544,5 94.689
41 Toledo 429,7 94.879 541,7 105.477
41 Umuarama 430,6 100.249 566,0 106.689
42 Brusque 525,6 57.971 653,7 76.058
42 Caçador 399,8 52.684 568,4 65.222
42 Canoinhas 390,9 55.376 593,1 57.352
42 Chapecó 473,6 123.050 615,7 159.018
42 Concórdia 411,6 64.338 671,1 69.316
42 Criciúma 546,9 146.320 720,9 170.420
42 Itajaí 564,3 119.631 697,9 147.494
42 Jaraguá do Sul 601,1 76.968 738,2 108.489
42 Lages 448,8 151.235 619,1 166.066
42 São Bento do Sul 401,7 50.328 562,5 65.437
42 Tubarão 485,5 95.062 684,5 107.031
43 Alegrete / São Francisco de Assis 358,4 105.585 527,4 112.143
43 Bagé / Pinheiro Machado 442,4 134.363 611,1 146.785
43 Bento Gonçalves / Garibaldi 478,5 165.225 639,0 194.746
43 Cachoeira do Sul / Cerro Branco 363,1 93.049 516,3 95.735
43 Canguçu 389,6 50.367 506,2 51.447
43 Caxias do Sul / Nova Petrópolis 610,7 366.519 754,8 460.535
43 Cruz Alta 438,4 68.793 592,3 71.254
43 Erechim 462,6 72.318 609,1 90.347
43 Ijuí / Augusto Pestana 401,7 83.772 633,0 89.088
92
Tabela A.2 - Continuação
1991
2000
UF Área Mínima Comparável (AMC)
Salário Médio
(R$ de
01/08/2000)
População
Total
Salário Médio
(R$ de
01/08/2000)
População
Total
43 Lajeado / Venâncio Aires 445,2 130.224 577,3 151.994
43 Palmeira das Missões / Planalto 384,8 115.531 519,2 109.847
43 Passo Fundo / Carazinho 435,1 333.868 597,9 373.861
43 Pelotas / São Lourenço do Sul 422,0 332.520 609,6 370.559
43 Rio Grande 457,8 172.422 698,5 186.544
43 Santa Cruz do Sul / Candelária 457,5 159.056 691,3 175.955
43 Santa Maria 561,0 217.592 762,7 254.635
43 Santana do Livramento 315,8 80.252 479,1 90.849
43 Santa Rosa 446,0 58.287 581,0 65.016
43 Santiago 387,2 51.755 565,4 54.782
43 Santo Ângelo 423,0 76.592 773,2 80.724
43 São Borja / Santo Antônio das Misões 348,7 77.040 498,6 81.235
43 São Gabriel / São Sepé 316,6 87.115 530,5 91.133
43 Uruguaiana 387,1 117.456 583,1 130.820
43 Vacaria / Lagoa Vermelha 372,2 93.143 497,4 101.772
50 Campo Grande 546,1 526.126 694,2 663.621
50 Corumbá 406,6 88.411 564,3 95.701
50 Dourados 448,9 135.984 554,5 164.949
50 Ponta Porã 515,3 55.541 483,5 66.447
50 Três Lagoas 420,4 68.162 563,1 79.059
51 Alta Floresta / Juara 349,4 102.557 458,4 126.976
51 Cáceres / Barra do Bugres 370,6 137.513 494,8 154.164
51 Cuiabá 615,1 402.813 788,7 483.346
51 Rondonópolis / Guiratinga 414,6 141.425 586,5 165.928
51 Várzea Grande 372,2 161.958 512,0 215.298
52 Anápolis 407,8 239.378 529,5 288.085
52 Catalão 409,4 54.525 492,6 64.347
52 Formosa 332,1 62.982 486,7 81.938
52 Itumbiara 416,8 79.533 498,3 86.669
52 Jataí 458,8 65.957 473,0 80.644
52 Luziânia 449,9 207.674 570,3 350.695
52 Rio Verde 411,1 96.309 521,6 124.486
Fonte: Elaboração própria a partir dos microdados do Censo Demográfico do Brasil 1991 e 2000.
* Refere-se ao salário médio da amostra de indivíduos selecionada no presente trabalho.
93
Tabela A.3
Salário médio na indústria*, estrutura produtiva urbana e força de trabalho especializada - Regiões Metropolitanas
1991 2000
UF Região Metropolitana
Salário Médio -
Indústria (R$ de
01/08/2000)
DensServ
(%)
Proftecn
(%)
EscalaInd
(%)
Salário Médio -
Indústria (R$ de
01/08/2000)
DensServ
(%)
Proftecn
(%)
EscalaInd
(%)
15 Belém 498,3 4,94 1,78 1,07 489,7 5,11 1,85 0,64
21 São Luís 340,9 4,31 2,04 0,73 556,1 4,43 1,83 0,32
23 Fortaleza 268,7 4,75 1,50 1,92 402,0 5,11 1,55 2,00
24 Natal 457,2 4,22 2,10 0,56 526,8 4,69 2,04 0,49
26 Recife 429,3 5,68 2,06 1,80 526,4 6,69 2,19 1,38
27 Maceió 461,7 4,17 1,71 0,58 517,7 4,67 1,51 0,32
29 Salvador 721,0 7,26 2,34 2,29 792,3 7,37 2,31 1,20
31 Belo Horizonte 541,2 7,86 2,28 3,90 690,7 8,10 2,51 2,97
31 Vale do Aço 671,2 3,75 1,79 0,40 851,4 4,39 1,98 0,38
32 Vitória 582,2 6,03 1,85 1,30 740,2 6,34 2,16 0,82
33 Rio de Janeiro 583,1 8,59 2,63 7,17 817,0 9,16 2,65 4,96
35 Campinas 754,4 5,77 2,43 1,86 939,9 7,35 2,93 2,75
35 Baixada Santista 775,8 7,09 1,67 1,32 981,8 7,63 1,83 0,59
35 São Paulo 838,4 9,40 2,59 11,44 1.004,1 11,08 2,82 16,09
41 Curitiba 600,9 8,55 2,35 1,96 774,8 8,64 2,84 2,17
41 Londrina 435,6 6,59 1,75 0,57 585,5 5,62 2,27 0,54
41 Maringá 378,6 5,94 1,90 0,42 495,0 5,32 1,98 0,41
42 Vale do Itajaí 595,0 5,54 1,77 0,25 655,1 5,87 2,21 0,92
42 Florianópolis 505,3 9,14 3,56 0,48 645,8 9,43 3,58 0,32
42 Norte/Nordeste Catarinense 622,8 5,04 1,95 0,29 821,5 6,13 2,59 0,69
43 Porto Alegre 514,4 7,82 2,17 2,46 677,2 8,16 2,59 3,68
52 Goiânia 392,9 6,67 1,82 1,35 483,1 6,74 2,10 1,03
53 Brasília 613,9 8,01 2,36 1,22 757,9 9,86 2,94 0,53
Fonte: Elaboração própria a partir dos microdados do Censo Demográfico do Brasil 1991 e 2000.
* Refere-se ao salário industrial médio da amostra de indivíduos selecionada no presente trabalho.
94
Tabela A.4
Salário médio na indústria*, estrutura produtiva urbana e força de trabalho especializada - Centros urbanos não metropolitanos
1991
2000
Salário Médio -
Indústria (R$ de
01/08/2000)
Salário Médio -
Indústria (R$ de
01/08/2000)
UF Área Mínima Comparável (AMC)
DensServ
(%)
Proftecn
(%)
EscalaInd
(%)
DensServ
(%)
Proftecn
(%)
EscalaInd
(%)
11 Cacoal 265,5 2,18 0,24 0,03 407,8 2,25 0,80 0,03
11 Jaru 246,3 1,15 0,18 0,02 366,1 1,32 0,53 0,03
11 Ji-Paraná 302,8 3,55 0,65 0,05 399,4 3,66 0,93 0,06
11 Ouro Preto do Oeste / Alvorada D'Oeste 215,1 1,27 0,33 0,02 412,9 0,90 0,51 0,03
11 Porto Velho / Ariquemes 414,8 3,95 1,06 0,25 428,8 3,86 1,07 0,20
11 Rolim de Moura 276,2 1,92 0,11 0,02 316,9 1,55 0,43 0,03
12 Cruzeiro do Sul / Mâncio Lima 227,1 0,98 0,09 0,03 359,5 0,82 0,70 0,04
12 Rio Branco / Brasiléia 336,7 3,92 1,40 0,15 327,2 3,38 1,58 0,08
13 Itacoatiara 328,3 0,74 0,14 0,01 296,1 1,23 0,29 0,03
13 Manacapuru 224,4 0,98 0,12 0,02 311,0 0,83 0,38 0,02
13 Manaus 706,7 4,78 1,49 0,74 660,4 4,10 1,91 0,90
13 Parintins 203,5 1,41 0,34 0,01 215,3 1,08 0,10 0,02
14 Boa Vista 436,8 3,06 1,18 0,12 395,5 2,92 1,59 0,06
15 Abaetetuba 328,1 0,87 0,21 0,04 362,4 0,72 0,36 0,07
15 Bragança 393,4 0,75 0,01 0,02 210,3 0,59 0,07 0,02
15 Breves 200,7 0,57 0,14 0,00 267,7 0,50 0,51 0,06
15 Capanema 340,0 1,70 0,68 0,02 385,1 1,60 0,70 0,01
15 Castanhal 269,8 2,86 0,42 0,07 319,6 2,46 0,28 0,07
15 Conceição do Araguaia 321,0 1,95 0,54 0,02 267,8 1,38 0,38 0,02
15 Itaituba 348,8 1,24 0,14 0,02 328,1 0,76 0,29 0,16
15 Marabá 292,5 2,47 0,39 0,08 418,3 1,87 0,52 0,07
15 Paragominas 235,5 1,38 0,16 0,02 368,6 1,30 0,33 0,07
15 Parauapebas 353,2 1,83 1,26 0,04 469,4 2,59 1,23 0,05
15 Redenção 269,2 2,16 0,39 0,02 327,9 2,09 0,36 0,04
15 Santarém 350,2 2,38 0,38 0,10 336,1 2,05 0,59 0,13
15 Tucuruí / Altamira 279,0 0,99 0,20 0,10 326,1 1,01 0,44 0,24
16 Macapá 541,2 2,63 1,56 0,14 424,1 3,20 1,44 0,06
16 Santana 529,5 1,10 1,02 0,04 600,1 2,14 0,82 0,02
95
Tabela A.4 - Continuação
1991
2000
UF Área Mínima Comparável (AMC)
Salário Médio -
Indústria (R$ de
01/08/2000)
DensServ
(%)
Proftecn
(%)
EscalaInd
(%)
Salário Médio -
Indústria (R$ de
01/08/2000)
DensServ
(%)
Proftecn
(%)
EscalaInd
(%)
17 Araguaína 222,6 2,46 0,72 0,09 320,3 3,75 0,98 0,03
17 Gurupi / Formoso do Araguaia 293,9 4,19 0,56 0,06 352,9 3,61 0,63 0,03
21 Caxias 192,5 0,87 0,29 0,07 244,8 1,23 0,49 0,03
21 Codó / Bacabal 217,3 0,93 0,22 0,14 250,4 0,79 0,26 0,07
21 Imperatriz / Açailândia 262,7 2,68 0,37 0,20 338,8 2,59 0,53 0,20
21 Pedreiras 169,7 0,97 0,03 0,03 262,3 1,37 0,45 0,01
21 Santa Inês 283,0 2,38 0,62 0,04 277,4 2,80 0,46 0,02
21 Timon 199,7 2,11 0,68 0,09 254,9 1,41 0,37 0,05
22 Floriano 171,8 2,77 0,28 0,04 242,8 2,56 0,72 0,02
22 Parnaíba / Piripiri 183,5 1,27 0,28 0,22 249,4 1,03 0,35 0,13
22 Picos 209,0 2,42 0,20 0,04 287,1 2,33 0,54 0,04
22 Teresina 224,0 3,08 1,45 0,51 323,0 3,68 1,50 0,31
23 Aracati 218,1 0,80 0,00 0,03 436,9 0,97 0,18 0,03
23 Crateús 167,7 1,81 0,04 0,04 243,9 1,13 0,17 0,02
23 Crato 254,3 2,95 0,68 0,07 270,8 2,49 0,78 0,05
23 Iguatu 151,6 1,85 0,31 0,04 226,3 2,56 0,59 0,04
23 Itapipoca 141,7 0,74 0,15 0,03 261,2 0,61 0,75 0,03
23 Juazeiro do Norte 184,4 3,79 0,34 0,12 243,6 2,54 0,52 0,14
23 Morada Nova 163,4 1,24 0,20 0,02 215,7 0,72 0,62 0,02
23 Quixadá 184,3 1,04 0,22 0,03 175,3 1,52 0,45 0,01
23 Sobral 194,2 2,53 0,79 0,07 358,6 2,14 1,26 0,14
24 Caicó 194,6 2,55 1,07 0,03 253,6 1,60 0,82 0,05
24 Mossoró 412,8 2,32 1,36 0,14 439,6 3,42 1,30 0,11
25 Bayeux 198,1 1,59 0,54 0,05 266,0 2,36 0,47 0,05
25 Cajazeiras 118,0 2,70 0,79 0,03 243,5 2,46 0,65 0,02
25 Campina Grande 220,2 3,83 2,24 0,20 357,7 4,10 2,26 0,20
25 João Pessoa 323,0 5,35 2,83 0,33 495,6 5,78 2,80 0,23
25 Patos 174,3 2,83 0,89 0,06 254,1 2,96 1,22 0,05
25 Santa Rita 159,9 1,22 0,44 0,06 261,5 1,80 0,56 0,08
25 Sapé 198,3 0,97 0,00 0,02 230,3 0,63 0,40 0,01
96
Tabela A.4 - Continuação
1991
2000
UF Área Mínima Comparável (AMC)
Salário Médio -
Indústria (R$ de
01/08/2000)
DensServ
(%)
Proftecn
(%)
EscalaInd
(%)
Salário Médio -
Indústria (R$ de
01/08/2000)
DensServ
(%)
Proftecn
(%)
EscalaInd
(%)
25 Sousa 136,1 1,51 0,25 0,04 196,5 2,30 0,62 0,02
26 Araripina 178,7 1,18 0,18 0,02 250,5 1,19 0,49 0,04
26 Belo Jardim 227,7 2,46 0,06 0,02 314,1 1,11 0,40 0,03
26 Bezerros 169,1 1,76 0,00 0,02 229,2 1,27 0,22 0,02
26 Carpina 175,4 2,41 0,83 0,05 283,7 1,88 0,75 0,03
26 Caruaru 264,1 3,60 0,55 0,11 340,6 2,78 0,68 0,16
26 Escada 151,8 0,54 0,33 0,02 296,3 1,34 0,43 0,03
26 Garanhuns 223,6 2,61 0,69 0,06 303,9 2,71 0,73 0,03
26 Goiana 237,8 1,37 1,11 0,03 384,9 1,66 0,96 0,04
26 Gravatá 185,8 1,90 0,31 0,04 256,2 1,28 0,26 0,02
26 Limoeiro 175,5 2,40 0,31 0,03 220,3 2,01 0,46 0,02
26 Palmares 203,8 1,21 0,46 0,03 361,0 2,71 0,92 0,01
26 Petrolina 305,2 2,12 0,72 0,12 404,6 2,72 1,46 0,07
26 Serra Talhada 174,7 1,65 0,39 0,05 218,0 1,63 0,52 0,02
26 Timbaúba 152,7 1,67 0,23 0,02 289,5 1,66 0,51 0,02
26 Vitória de Santo Antão 220,4 1,61 0,12 0,06 321,9 1,71 0,64 0,04
27 Arapiraca 211,8 2,32 0,28 0,06 297,1 1,71 0,44 0,07
27 Palmeira dos Índios / Cacimbinhas 140,2 1,49 0,30 0,04 213,6 1,14 0,21 0,02
27 Penedo 259,9 2,20 0,52 0,03 372,0 1,17 0,62 0,01
27 São Miguel dos Campos 259,4 1,59 1,22 0,02 372,4 1,42 0,80 0,04
27 União dos Palmares 181,8 0,64 0,24 0,02 220,5 1,20 0,22 0,02
28 Aracaju 736,3 5,54 2,47 0,30 768,3 7,26 2,86 0,17
28 Estância 261,1 2,05 0,41 0,03 333,0 2,07 0,38 0,02
28 Itabaiana 253,9 1,80 0,20 0,04 272,2 1,50 0,11 0,03
28 Lagarto 210,5 1,52 0,04 0,03 317,5 1,00 0,33 0,04
28 Nossa Senhora do Socorro 317,0 2,79 0,57 0,08 362,4 3,26 0,88 0,04
29 Alagoinhas 714,4 2,86 0,65 0,08 709,5 2,90 0,81 0,06
29 Barreiras 313,0 4,27 0,87 0,09 485,3 3,55 0,98 0,04
29 Brumado 375,2 2,30 0,93 0,03 408,8 2,20 0,68 0,02
29 Conceição do Coité 161,2 1,09 0,06 0,03 197,3 1,12 0,28 0,02
97
Tabela A.4 - Continuação
1991
2000
UF Área Mínima Comparável (AMC)
Salário Médio -
Indústria (R$ de
01/08/2000)
DensServ
(%)
Proftecn
(%)
EscalaInd
(%)
Salário Médio -
Indústria (R$ de
01/08/2000)
DensServ
(%)
Proftecn
(%)
EscalaInd
(%)
29 Eunápolis 231,1 4,00 0,49 0,05 324,7 3,11 1,01 0,03
29 Feira de Santana 381,3 3,78 0,86 0,33 438,5 3,60 0,81 0,25
29 Guanambi 190,0 3,70 0,73 0,05 208,1 3,21 0,80 0,03
29 Ilhéus 333,8 3,34 0,64 0,11 438,8 3,14 1,02 0,07
29 Itaberaba 142,3 2,84 0,44 0,04 224,3 2,45 0,91 0,02
29 Itabuna 301,3 6,51 0,94 0,13 365,2 5,03 1,40 0,07
29 Itamaraju 162,1 3,16 0,04 0,04 218,4 1,50 0,53 0,02
29 Itapetinga 190,6 2,90 0,67 0,04 251,8 2,47 0,65 0,06
29 Jacobina 335,2 2,75 0,38 0,04 230,5 2,25 0,62 0,03
29 Jequié 149,7 3,63 0,52 0,09 261,6 3,05 0,64 0,07
29 Juazeiro 185,1 2,81 0,89 0,08 256,0 2,44 1,12 0,05
29 Paulo Afonso 370,5 2,85 1,66 0,11 409,7 1,78 1,25 0,02
29 Santo Amaro 403,9 1,01 0,74 0,03 413,5 1,61 0,49 0,02
29 Santo Antônio de Jesus 143,8 4,09 0,29 0,04 309,9 3,85 0,78 0,03
29 Senhor do Bonfim 224,0 2,62 0,44 0,04 308,5 2,03 0,45 0,01
29 Serrinha 612,2 2,29 0,36 0,07 685,6 1,27 0,16 0,02
29 Teixeira de Freitas 259,2 2,66 0,58 0,06 498,4 3,83 1,00 0,04
29 Valença 171,4 1,68 0,38 0,03 293,9 1,35 0,50 0,02
29 Vitória da Conquista 238,8 3,77 0,65 0,20 278,5 3,32 0,84 0,12
31 Alfenas 303,2 3,33 2,64 0,06 528,0 3,92 2,15 0,03
31 Araguari 268,6 4,01 0,94 0,10 402,5 3,79 1,31 0,07
31 Araxá 607,9 5,28 1,56 0,08 692,5 3,91 2,06 0,05
31 Barbacena 291,6 4,19 0,74 0,09 415,9 3,33 1,12 0,06
31 Caratinga 250,6 1,73 0,31 0,09 335,1 2,03 0,60 0,04
31 Cataguases 287,3 3,35 1,08 0,04 453,7 4,00 0,94 0,06
31 Conselheiro Lafaiete 489,4 3,44 1,19 0,12 590,9 4,01 1,31 0,07
31 Curvelo 189,1 2,63 0,72 0,04 280,4 3,76 0,95 0,03
31 Divinópolis 368,0 5,30 1,12 0,12 468,5 4,96 1,13 0,19
31 Formiga 188,0 4,68 0,49 0,06 349,1 3,22 0,65 0,07
31 Governador Valadares 415,8 4,97 1,04 0,22 478,9 4,95 1,34 0,14
98
Tabela A.4 - Continuação
1991
2000
UF Área Mínima Comparável (AMC)
Salário Médio -
Indústria (R$ de
01/08/2000)
DensServ
(%)
Proftecn
(%)
EscalaInd
(%)
Salário Médio -
Indústria (R$ de
01/08/2000)
DensServ
(%)
Proftecn
(%)
EscalaInd
(%)
31 Itabira 799,6 2,88 1,59 0,09 815,9 4,40 1,89 0,06
31 Itajubá 443,8 3,96 2,21 0,06 666,2 4,06 2,49 0,08
31 Itaúna 400,1 2,98 0,98 0,06 485,7 3,21 1,18 0,10
31 Ituiutaba 315,9 4,29 0,96 0,07 388,6 3,81 1,09 0,06
31 Janaúba / Varzelândia 204,0 1,50 0,39 0,06 238,6 2,18 0,68 0,02
31 João Monlevade 474,4 4,59 0,71 0,06 709,9 4,94 1,75 0,05
31 Juiz de Fora 520,1 6,43 2,04 0,34 690,9 6,68 2,31 0,32
31 Lavras 270,5 4,25 3,12 0,07 447,1 3,97 3,00 0,04
31 Manhuaçu 196,0 2,00 0,31 0,05 405,5 1,94 0,64 0,03
31 Montes Claros 303,5 4,17 0,76 0,27 425,9 4,18 1,42 0,18
31 Muriaé 215,4 3,20 0,62 0,08 384,1 3,16 1,01 0,07
31 Ouro Preto 461,0 4,32 2,59 0,07 696,5 3,31 2,07 0,04
31 Paracatu 560,8 2,18 0,66 0,05 585,9 2,72 0,82 0,03
31 Pará de Minas 282,4 4,53 0,72 0,06 428,0 3,55 0,82 0,08
31 Passos 340,3 3,95 0,98 0,07 518,7 4,13 1,32 0,09
31 Patos de Minas 317,3 3,83 0,75 0,09 457,2 4,21 1,06 0,08
31 Patrocínio 232,5 2,88 0,70 0,05 362,9 3,35 1,41 0,03
31 Poços de Caldas 550,4 5,51 1,31 0,12 660,5 4,92 1,65 0,13
31 Ponte Nova 312,3 3,52 0,75 0,05 320,3 3,23 1,21 0,02
31 Pouso Alegre 441,4 4,00 0,68 0,09 602,3 4,95 1,45 0,09
31 São João del Rei 233,2 4,55 1,01 0,08 413,5 3,42 1,41 0,04
31 Sete Lagoas 282,7 3,92 1,05 0,14 467,2 5,02 1,64 0,18
31 Teófilo Otoni 212,4 3,26 0,44 0,11 277,0 3,26 0,81 0,04
31 Três Corações 440,2 2,50 0,94 0,05 448,0 3,06 1,32 0,06
31 Ubá 249,9 4,22 0,77 0,04 386,5 3,83 0,78 0,12
31 Uberaba 482,9 5,29 1,36 0,21 562,0 5,40 1,74 0,18
31 Uberlândia 460,9 6,27 2,02 0,45 624,4 7,37 2,48 0,31
31 Unaí 212,9 2,59 0,14 0,04 347,8 2,74 0,40 0,03
31 Varginha 512,4 6,78 1,37 0,09 690,7 5,71 1,65 0,09
31 Viçosa 210,9 2,14 4,74 0,05 386,1 3,63 5,27 0,02
99
Tabela A.4 - Continuação
1991
2000
UF Área Mínima Comparável (AMC)
Salário Médio -
Indústria (R$ de
01/08/2000)
DensServ
(%)
Proftecn
(%)
EscalaInd
(%)
Salário Médio -
Indústria (R$ de
01/08/2000)
DensServ
(%)
Proftecn
(%)
EscalaInd
(%)
32 Aracruz 848,1 2,69 1,01 0,05 987,0 2,64 1,01 0,04
32 Cachoeiro de Itapemirim 343,6 4,30 0,69 0,13 488,3 4,05 1,03 0,17
32 Colatina 265,9 3,17 0,48 0,08 391,7 2,87 0,79 0,12
32 Linhares / São Gabriel da Palha 246,2 2,35 0,42 0,08 360,3 2,07 0,64 0,13
32 São Mateus 978,1 2,68 1,47 0,06 882,1 2,78 0,96 0,03
33 Angra dos Reis 654,3 3,30 1,54 0,11 710,4 2,87 1,27 0,03
33 Araruama 323,4 3,79 0,62 0,09 332,2 3,00 1,11 0,02
33 Barra do Piraí 401,8 4,18 1,72 0,06 549,6 3,19 1,84 0,06
33 Barra Mansa 489,6 3,81 1,47 0,16 662,6 4,17 1,49 0,14
33 Cabo Frio 342,6 4,95 1,11 0,12 614,0 4,56 1,11 0,04
33 Campos dos Goytacazes 404,1 3,56 0,81 0,26 555,1 3,68 1,27 0,23
33 Itaperuna 268,5 2,97 0,44 0,09 461,9 3,12 0,87 0,05
33 Macaé 1.044,0 5,43 2,79 0,10 1.317,3 6,09 2,09 0,11
33 Nova Friburgo 367,3 3,96 1,12 0,17 545,0 3,72 1,02 0,21
33 Petrópolis 476,8 5,47 1,69 0,25 742,9 5,66 1,79 0,24
33 Resende 697,3 3,80 1,51 0,09 953,9 3,87 2,05 0,09
33 São João da Barra 206,0 0,93 0,09 0,04 547,8 0,91 0,21 0,02
33 São Pedro da Aldeia 302,6 3,45 0,34 0,09 460,7 3,60 0,70 0,02
33 Teresópolis 469,3 4,47 1,10 0,17 681,3 4,45 1,17 0,07
33 Três Rios 248,0 3,18 1,26 0,05 383,9 3,43 1,10 0,07
33 Valença 351,3 3,62 0,92 0,04 439,7 3,00 1,18 0,03
33 Volta Redonda 621,3 5,54 2,98 0,16 1.005,2 5,64 2,59 0,20
35 Amparo 526,6 4,64 1,14 0,04 720,9 4,26 1,56 0,09
35 Andradina 363,8 3,33 0,64 0,07 349,3 4,14 1,13 0,04
35 Araçatuba 459,2 6,94 1,29 0,19 588,5 6,34 1,68 0,13
35 Araraquara 654,2 6,35 2,34 0,14 881,3 5,49 3,30 0,13
35 Araras 592,3 3,90 2,29 0,07 685,9 5,38 1,80 0,12
35 Assis 383,0 5,32 1,45 0,09 634,0 5,39 2,01 0,05
35 Atibaia 524,5 4,73 1,27 0,12 795,3 5,97 1,68 0,07
35 Avaré 370,7 5,14 0,56 0,07 596,5 4,27 1,18 0,05
100
Tabela A.4 - Continuação
1991
2000
UF Área Mínima Comparável (AMC)
Salário Médio -
Indústria (R$ de
01/08/2000)
DensServ
(%)
Proftecn
(%)
EscalaInd
(%)
Salário Médio -
Indústria (R$ de
01/08/2000)
DensServ
(%)
Proftecn
(%)
EscalaInd
(%)
35 Barretos 446,2 4,18 1,19 0,09 523,4 4,88 1,80 0,07
35 Bauru 608,5 7,42 2,34 0,29 820,1 8,35 2,23 0,19
35 Bebedouro 536,7 5,44 1,47 0,05 773,8 5,37 1,73 0,04
35 Birigui 378,1 4,00 0,79 0,07 444,3 3,08 0,99 0,21
35 Botucatu 588,7 4,33 2,85 0,08 715,5 4,92 3,08 0,07
35 Bragança Paulista 578,6 4,57 1,68 0,12 712,2 5,20 1,63 0,14
35 Caçapava 793,1 3,53 2,07 0,06 1.066,7 4,15 2,14 0,10
35 Capão Bonito 391,1 2,59 0,47 0,04 538,0 2,51 0,59 0,02
35 Caraguatatuba 500,7 5,16 1,11 0,12 503,7 4,78 1,27 0,03
35 Catanduva 450,5 5,33 0,83 0,11 668,6 5,50 1,55 0,09
35 Cruzeiro 490,4 3,06 1,73 0,05 797,3 4,31 1,79 0,07
35 Fernandópolis 368,5 6,46 1,18 0,05 543,7 4,81 1,05 0,05
35 Franca 504,4 4,78 0,84 0,20 485,8 4,02 1,23 0,62
35 Guaratinguetá 630,3 5,28 1,44 0,10 825,4 5,97 2,08 0,07
35 Itapetininga 452,4 5,34 1,14 0,09 657,9 4,44 1,14 0,07
35 Itapeva 394,9 3,38 0,61 0,06 493,9 3,52 0,87 0,05
35 Itapira 491,4 3,36 0,78 0,04 688,0 3,48 1,11 0,08
35 Itu 555,4 3,93 1,60 0,09 811,0 4,92 1,53 0,17
35 Jaboticabal 636,0 4,57 2,78 0,05 670,7 5,44 2,41 0,06
35 Jacareí 764,1 3,87 1,90 0,15 951,0 5,38 2,62 0,24
35 Jaú 450,4 3,45 1,21 0,08 592,0 4,58 1,28 0,18
35 Jundiaí 829,4 5,97 2,46 0,26 1.072,8 7,99 3,52 0,42
35 Leme 412,1 2,93 0,63 0,04 583,4 3,65 1,18 0,08
35 Limeira 565,5 3,41 1,33 0,17 723,9 4,64 1,75 0,35
35 Lins 393,8 7,75 2,10 0,07 551,1 4,86 1,85 0,07
35 Lorena 679,5 4,69 2,60 0,06 767,0 4,29 2,51 0,06
35 Marília 485,1 5,95 1,21 0,15 635,9 6,14 1,77 0,16
35 Matão 641,7 3,12 0,84 0,04 696,1 3,30 1,73 0,09
35 Mococa 417,3 3,52 1,04 0,05 649,7 4,82 1,31 0,05
35 Mogi Guaçu 638,0 2,85 0,80 0,12 842,9 3,27 1,44 0,16
101
Tabela A.4 - Continuação
1991
2000
UF Área Mínima Comparável (AMC)
Salário Médio -
Indústria (R$ de
01/08/2000)
DensServ
(%)
Proftecn
(%)
EscalaInd
(%)
Salário Médio -
Indústria (R$ de
01/08/2000)
DensServ
(%)
Proftecn
(%)
EscalaInd
(%)
35 Moji-Mirim 602,2 4,92 1,34 0,07 840,1 5,35 2,39 0,09
35 Ourinhos 344,2 4,84 1,08 0,09 535,2 5,29 1,44 0,07
35 Pindamonhangaba 703,7 3,70 2,27 0,09 958,0 4,26 2,16 0,11
35 Piracicaba 709,9 5,38 2,69 0,27 927,9 5,74 3,27 0,35
35 Pirassununga 479,6 3,66 1,51 0,05 615,9 3,77 1,58 0,05
35 Presidente Prudente 437,6 7,43 1,55 0,17 705,6 6,85 2,01 0,10
35 Ribeirão Preto 688,0 8,86 2,65 0,37 863,8 9,11 2,95 0,32
35 Rio Claro 564,5 5,09 2,57 0,13 823,0 5,73 2,84 0,20
35 Salto 547,1 3,23 1,45 0,07 727,5 3,25 1,95 0,15
35 São Carlos 586,5 5,35 3,30 0,12 730,7 5,90 4,25 0,24
35 São João da Boa Vista 418,1 5,22 0,80 0,06 621,7 5,98 1,57 0,06
35 São José do Rio Preto 546,5 8,06 1,66 0,35 693,1 8,66 1,92 0,28
35 São José dos Campos 978,5 6,10 3,15 0,37 1.337,7 8,09 3,72 0,59
35 São Roque 562,6 4,47 0,98 0,06 742,8 4,48 1,52 0,08
35 Sertãozinho 603,2 4,37 1,74 0,06 777,2 4,96 2,21 0,11
35 Sorocaba 739,7 6,08 1,78 0,33 967,2 6,85 2,30 0,51
35 Tatuí 464,4 4,80 0,69 0,08 606,8 3,82 1,11 0,10
35 Taubaté 867,9 4,91 2,25 0,18 1.247,3 6,07 2,18 0,24
35 Tupã 364,9 5,33 1,08 0,05 458,3 4,53 1,02 0,04
35 Várzea Paulista 617,3 2,57 0,58 0,07 705,5 2,81 0,85 0,14
35 Votorantim 543,6 2,96 1,10 0,06 746,1 5,08 1,40 0,11
35 Votuporanga 330,9 5,60 0,84 0,06 483,4 5,73 1,46 0,08
41 Apucarana 337,1 4,00 0,90 0,07 469,8 3,16 1,36 0,16
41 Arapongas 327,7 4,46 0,86 0,04 492,0 3,45 0,96 0,14
41 Campo Mourão 327,9 4,97 1,05 0,08 457,9 3,81 2,20 0,03
41 Cascavel 358,0 6,20 1,39 0,21 462,6 5,64 1,81 0,14
41 Foz do Iguaçu 631,7 4,42 1,08 0,24 540,7 3,93 1,37 0,06
41 Francisco Beltrão 271,5 3,13 0,95 0,05 403,3 3,58 1,27 0,06
41 Guarapuava 278,6 4,22 1,04 0,17 427,8 3,53 1,11 0,13
41 Laranjeiras do Sul 206,1 2,82 0,41 0,02 300,3 1,41 0,60 0,02
102
Tabela A.4 - Continuação
1991
2000
UF Área Mínima Comparável (AMC)
Salário Médio -
Indústria (R$ de
01/08/2000)
DensServ
(%)
Proftecn
(%)
EscalaInd
(%)
Salário Médio -
Indústria (R$ de
01/08/2000)
DensServ
(%)
Proftecn
(%)
EscalaInd
(%)
41 Paranaguá 425,8 4,19 0,93 0,08 554,8 4,29 0,65 0,04
41 Paranavaí 331,5 4,40 0,70 0,06 437,9 3,44 1,22 0,06
41 Pato Branco 320,5 6,07 1,15 0,05 436,6 5,35 2,09 0,04
41 Ponta Grossa / Castro 371,0 4,08 1,45 0,26 544,6 4,81 1,96 0,24
41 Telêmaco Borba / Reserva 593,5 2,05 1,36 0,08 591,8 1,79 1,20 0,07
41 Toledo 337,8 3,25 0,84 0,06 436,7 3,30 1,45 0,11
41 Umuarama 297,3 5,32 0,51 0,09 449,2 4,00 1,22 0,07
42 Brusque 516,4 3,97 1,48 0,05 638,1 4,81 1,48 0,19
42 Caçador 331,1 3,03 1,22 0,02 495,6 1,95 0,82 0,09
42 Canoinhas 356,2 3,91 0,58 0,02 423,0 2,91 1,21 0,05
42 Chapecó 384,2 5,09 1,07 0,08 552,9 4,39 1,42 0,18
42 Concórdia 355,2 3,06 0,86 0,03 582,3 3,16 1,34 0,08
42 Criciúma 522,0 4,54 1,69 0,13 719,1 5,61 2,86 0,23
42 Itajaí 506,3 4,80 1,55 0,10 585,3 5,34 1,74 0,13
42 Jaraguá do Sul 606,3 2,73 1,89 0,05 735,3 4,15 2,39 0,28
42 Lages 363,1 5,44 1,19 0,12 535,5 4,56 1,37 0,12
42 São Bento do Sul 385,3 2,79 0,88 0,03 524,6 2,61 1,31 0,17
42 Tubarão 407,7 3,27 1,67 0,09 551,3 5,40 1,79 0,11
43 Alegrete / São Francisco de Assis 212,6 4,52 0,73 0,08 414,7 3,58 0,86 0,03
43 Bagé / Pinheiro Machado 353,8 5,07 1,36 0,10 520,3 3,72 1,41 0,06
43 Bento Gonçalves / Garibaldi 433,4 3,06 0,90 0,11 607,4 3,47 1,45 0,38
43 Cachoeira do Sul / Cerro Branco 273,1 3,02 0,79 0,07 363,1 2,40 0,94 0,04
43 Caxias do Sul / Nova Petrópolis 594,2 4,58 1,27 0,26 730,1 4,53 1,97 0,98
43 Cruz Alta 243,4 4,99 1,25 0,05 474,1 3,99 1,77 0,02
43 Erechim 358,3 4,10 1,22 0,07 517,8 4,06 1,76 0,11
43 Ijuí / Augusto Pestana 344,6 3,80 1,26 0,06 397,1 3,76 1,86 0,04
43 Lajeado / Venâncio Aires 369,7 2,79 0,63 0,07 469,1 3,08 1,11 0,24
43 Palmeira das Missões / Planalto 281,6 2,18 0,47 0,04 319,7 1,53 0,46 0,04
43 Passo Fundo / Carazinho 334,1 4,31 1,08 0,20 481,4 4,47 1,49 0,28
43 Pelotas / São Lourenço do Sul 327,9 5,13 2,07 0,24 511,4 4,72 2,15 0,17
103
Tabela A.4 - Continuação
1991
2000
UF Área Mínima Comparável (AMC)
Salário Médio -
Indústria (R$ de
01/08/2000)
DensServ
(%)
Proftecn
(%)
EscalaInd
(%)
Salário Médio -
Indústria (R$ de
01/08/2000)
DensServ
(%)
Proftecn
(%)
EscalaInd
(%)
43 Rio Grande 401,0 4,21 1,40 0,11 671,8 4,29 2,35 0,08
43 Santa Cruz do Sul / Candelária 454,6 2,50 0,81 0,10 711,9 3,35 1,29 0,17
43 Santa Maria 343,9 5,81 3,34 0,18 480,9 4,85 2,80 0,09
43 Santana do Livramento 267,4 4,38 0,77 0,06 412,4 3,89 0,91 0,04
43 Santa Rosa 335,5 5,26 1,03 0,04 432,6 4,36 1,28 0,05
43 Santiago 291,3 3,07 0,60 0,04 285,0 3,17 1,43 0,02
43 Santo Ângelo 330,1 6,69 0,68 0,05 555,1 5,12 1,26 0,03
43 São Borja / Santo Antônio das Misões 258,9 4,21 0,48 0,05 390,3 3,59 0,66 0,02
43 São Gabriel / São Sepé 194,0 3,08 0,65 0,07 341,6 2,65 0,85 0,02
43 Uruguaiana 312,9 4,12 1,11 0,08 370,9 3,41 1,05 0,03
43 Vacaria / Lagoa Vermelha 242,7 3,67 0,65 0,06 384,0 2,37 0,72 0,07
50 Campo Grande 444,4 7,12 2,02 0,68 483,7 7,51 2,13 0,26
50 Corumbá 423,8 2,51 0,93 0,05 432,3 3,13 1,26 0,02
50 Dourados 388,2 5,57 1,06 0,13 401,4 4,93 1,27 0,09
50 Ponta Porã 268,5 4,76 0,49 0,03 296,7 2,09 0,54 0,02
50 Três Lagoas 275,8 2,95 0,96 0,07 397,9 3,71 1,07 0,04
51 Alta Floresta / Juara 337,5 2,23 0,21 0,03 391,3 1,65 0,72 0,09
51 Cáceres / Barra do Bugres 337,5 2,89 0,47 0,09 404,2 2,13 1,29 0,05
51 Cuiabá 468,2 7,20 2,63 0,43 569,8 8,22 2,71 0,16
51 Rondonópolis / Guiratinga 360,7 4,78 0,97 0,13 407,0 4,06 1,32 0,06
51 Várzea Grande 317,1 3,71 0,67 0,18 392,0 3,85 1,08 0,12
52 Anápolis 345,4 4,62 0,83 0,21 437,9 4,15 1,06 0,21
52 Catalão 419,5 3,00 1,15 0,06 566,9 2,65 1,22 0,05
52 Formosa 256,3 3,47 0,72 0,05 416,9 2,42 0,57 0,02
52 Itumbiara 383,8 4,58 0,83 0,08 499,8 3,51 1,06 0,06
52 Jataí 393,0 3,96 0,89 0,07 388,7 3,44 0,87 0,04
52 Luziânia 359,4 4,75 0,90 0,27 479,9 4,42 0,97 0,11
52 Rio Verde 350,0 4,14 0,70 0,08 513,2 4,17 0,97 0,06
Fonte: Elaboração própria a partir dos microdados do Censo Demográfico do Brasil 1991 e 2000.
* Refere-se ao salário industrial médio da amostra de indivíduos selecionada no presente trabalho.
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