¿CUÁNTO LA “AZADA” ES MÁS PESADA PARA LAS MUJERES? LA DISCRIMINACIÓN DEL GÉNERO EN EL SECTOR AGRÍCOLA BRASILEÑO
DOI:
https://doi.org/10.19094/contextus.v17i2.39969Resumen
Este trabajo analiza la existencia de diferencias salariales por género en el mercado de trabajo agrícola en la zona rural brasileña, verificando si los diferenciales provienen de diferencias explicadas o discriminatorias. Las ecuaciones de rendimiento y la descomposición detallada del diferencial de salarios con los microdatos de la PNAD 2015 fueron estimadas con la corrección de Heckman. El método utilizado fue la descomposición Oaxaca-Blinder. Los principales resultados muestran que el salario/hora de los hombres es 157,62% mayor que el de las mujeres, y el efecto de la discriminación es 108,38% de ese hiato. La principal conclusión indica que el diferencial salarial por género disminuye con la formalidad del trabajo y con el aumento de las horas trabajadas por las mujeres. Cabe resaltar que los resultados proporcionan la visualización de la discriminación de género en el mercado de trabajo rural, agregando contribuciones a los estudios empíricos sobre los diferenciales de salarios.
Citas
AGRAWAL, T. Gender and caste-based wage discrimination in India: some recent evidence. J Labour Market Res. v. 47, p.329-340, 2014.
AGUILAR, A. A., CARRANZA, E. B., GOLDSTEIN, M. C., KILIC, T. D., OSENI, G. D. Decomposition of gender differentials in agricultural productivity in Ethiopia. Agricultural Economics, v. 46, n. 3, p.311-334, 2015.
ARROW, K. Higher education as a filter. Journal of Public Economics, v.2, n.3, p.193-216, 1973.
ARULAMPALAM W, BOOTH AL, BRYAN ML. Is There A Glass Ceiling Over Europe? Exploring the gender pay gap across the wage distribution. Industrial & Labor Relations Review, v. 60, n. 2, p.163-186, 2007.
ASSIS, R. S.; ALVES, J. S. Hiato salarial entre homens e mulheres no Brasil segundo condição migratória: o mercado de trabalho é segregado ou discrimina? Revista Econômica do Nordeste, v. 45, n. 1, p.120-135, 2014.
BECKER, G. S. Human capital: a theoretical and empirical analysis, with special reference to education. Chicago: The University of Chicago Press, 1964.
BECKER, G. S. The economics of discrimination. Chicago: Univ. Chicago Press, 1957.
BERGOLO, M.; CARBAJAL, F. Exploring the urban-rural labor income gap in Uruguay: a quantile regression decomposition. Revista de Análisis Económico, v. 25, n. 2, p.133-168, 2010.
BIGLER, C.; AMACKER, M.; INGABIRE, C.; BIRACHI, E. Rwanda's gendered agricultural transformation: A mixed-method study on the rural labour market, wage gap and care penalty. Womens Studies International Forum, v. 64, p.17-27, 2017.
BLINDER, A. S. Wage discrimination: reduced form and structural estimates. Journal of Human Resources, v. 8, n. 4, p.436-455, 1973.
BRASIL. Lei n. 10.097, de 19 de dezembro de 2000. Altera dispositivos da Consolidação das Leis do Trabalho – CLT. Available in: <http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/Leis/L10097.htm> Accessed in: 12 de july de 2018.
CARVALHO, A. P.; NERI, M. C.; SILVA, D. B. Diferenciais de Salários por Raça e Gênero: Aplicação dos procedimentos de Oaxaca e Heckman em Pesquisas Amostrais Complexas. Ensaios Econômicos da EPGE, v. 638, 2006.
CEPEA. Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada. 2017. PIB Agronegócio Brasil CEPEA-USP/CNA, jan/dez 2017. Available in: <http://www.cepea.esalq.usp.br/pib/> Accessed in: 11 july 2018.
CEPEA. Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada. 2018. Mercado de trabalho/Cepea: Remuneração no agro cresce mais que a da média brasileira. Available in: <https://www.cepea.esalq.usp.br/br/mercado-de-trabalho-do-agronegocio.aspx> Accessed in: 11 july 2018.
CIRINO, J. F.; LIMA, J. E. DE. Diferenças de rendimentos entre as regiões metropolitanas de Belo Horizonte e Salvador: uma discussão a partir da decomposição de Oaxaca-Blinder. Revista Econômica da Nordeste, v. 43, n. 2, p.371-389, 2012.
COELHO, A. M.; CORSEUIL, C. H. Diferenciais salariais no Brasil: um breve panorama. Textos para Discussão, n. 898, p. IPEA, 2002.
CORREA, A. M. C. J.; FIGUEIREDO, N. M. S. Distribuição de Rendimentos na agricultura brasileira: uma análise exploratória com informações das PNAD´s. Pensamento & Realidade, v. 19, p.5-38, 2006.
CUNHA, M. S. Os empregados da agricultura brasileira: diferenciais e determinantes salariais. RESR, v. 46, n. 3, p.597-621, 2008.
DOERINGER, P. B.; PIORE, M. J. Internal labor market and manpower analysis. Heath Lexington Books, 1971.
DOLTON, P.J.; MAKEPEACE, G.H. Sample selection and male-female earnings differentials in the graduate labour market. Oxf. Econ. Pap. v. 38, n. 2, p.317-341, 1986.
EWING, B.T.; LEVERNIER, W. An analysis of Rural-Urban Differences in Average Family income: An Aplication of the Oaxaca and Cotton-Neumark Decomposition Techniques. The Review of Regional Studies, v. 30, n. 3, p.299-314, 2000.
GARIBALDI, P. Personnel economics in imperfect labor markets. Oxford, England: Oxford Press, 2006.
GOLLIN, D.; LAGAKOS, D.; WAUGH, M. E. The Agricultural Productivity Gap. The Quarterly Journal of Economics, Oxford University Press, v. 129, n. 2, p.939-993, 2014.
GUIMARAES, C. R. F. F.; SILVA, G. Pay gap by gender in the tourism industry of Brazil. Tourism Management, v. 52, p.440-450, 2016.
HAISKEN-DENEW, J.P.; MICHAELSEN, M.M. Migration Magnet: The role of work experience in rural-urban wage differentials in Mexico. Ruhr Economic Paper, n. 263, 2011.
HEADEY, D. D.; JAYNE, T. S. Adaptation to land constraints: Is Africa different? Food Policy, v. 48, p.18-33, 2014.
HECKMAN, J. J. Sample selection bias as a specification error. Econometrica, v. 47, p.153-161, 1979.
HLAVAC, M. Oaxaca: Blinder-Oaxaca Decomposition in R. R package version 0.1.4. Available in: <https://CRAN.R-project.org/package=oaxaca> Accessed in: 10 de july de 2018.
HOFFMANN, R. Distribuição da renda e pobreza na agricultura paulista. São Paulo em Perspectiva, v. 7, n. 3, p.107-115, 1993.
HOLDEN, S. T.; OTSUKA, K. The roles of land tenure reforms and land markets in the context of population growth and land use intensification in Africa. Food Policy, v. 48, p.88-97, 2014.
IBGE – Instituto Brasileiro de Geografia e Estatistica. Estatísticas de Gênero Indicadores sociais das mulheres no Brasil. Estudos e Pesquisas, Informação Demográfica e Socioeconômica, Rio de Janeiro, n. 38, 2018.
IBGE – Instituto Brasileiro de Geografia e Estatistica. Sistema de Contas Regionais: Brasil 2015. Contas Nacionais, n. 57, ISSN 1415-9813, 2017.
KASSOUF, A. L. Wage gender discrimination and segmentation in the Brazilian labor market. Economia Aplicada, v. 2, n. 2, p.243-269, 1998.
MAHAJAN K., RAMASWAMI B. Caste, Female Labor Supply, and the Gender Wage Gap in India: Boserup Revisited. Economic Development and Cultural Change, v. 65, n. 2, p339-378, 2017.
MINCER, J. Schooling, experience and earnings. Columbia University Press, 1974.
NEY, M. G.; HOFFMANN, R. Educação, concentração fundiária e desigualdade de rendimentos no meio rural brasileiro. Rev. Econ. Sociol. Rural, v. 47, n. 1, p.147-181, 2009.
NOLTE, K.; OSTERMEIER, M. Labour Market Effects of Large-Scale Agricultural Investment: Conceptual Considerations and Estimated Employment Effects. World Development, v. 98, p.430-446, 2017.
OAXACA, R. Male-female wage differentials in urban labor markets. International Economic Review, v. 14, n. 3, p.693-709, 1973.
OECD – Organisation for Economic Co-operation and Development. Glossary of statistical terms, 2001. Available in: <http://stats.oecd.org/glossary/detail.asp?ID=1264> Access in: 20 july. 2018.
PESSOA, D. G. C.; SILVA, P. L. N. Análise de dados amostrais complexos. In: 13º SIMPÓSIO NACIONAL DE PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA. Anais... São Paulo, Brasil, Associação Brasileira de Estatística, 1998.
PHELPS, E. S. The statistical theory of racism and sexism. The American Economic
Review, v. 62, n. 4, p.659-661, 1972.
SCHULTZ, T. W. O valor econômico da educação. (P. Werneck, Trad.) Rio de Janeiro: Zahar, 1967.
SKINNER, C.J.; HOLT, D.; SMITH, T.M.F. Analysis of Complex Surveys. Chichester: John Wiley & Sons, 1989.
TELLES, E. Who Gets Formal Sector Jobs? Determinants of Formal-Informal Participation in Brazilian Metropolitan Areas, Works and Occupations, v. 19, p.108–27, 1992.
TRIVENTI, M. The Gender Wage Gap and Its Institutional Context: A Comparative Analysis of European Graduates. Work Employment and Society, v. 27, n. 4, p.563-580, 2013.
UNDP. Human Development Report 2016, United Nations Development Programme, 2016.
VIETORISZ, T.; HARRISON, B. Labor market segmentation: positive feedback and divergent development. American Economic Review, v. 63, n. 2, p.366-376, 1973.
WORLD BANK GROUP. Women, Business and the Law 2018. Washington, D.C.: Grupo Banco Mundial. Licença: Creative Commons Attribution CC BY 3.0 IGO, 2018.
WORLD BANK. World development indicators: Rural environment and land use: Environment, 2016. Available in: <http://wdi.worldbank.org/table/3.1#> Accessed in: 13 December 2018.
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Os autores, no ato da submissão, aceitam a declaração abaixo:
Nós autores mantemos sobre nosso artigo publicado os direitos autorais e concedemos à revista Contextus o direito de primeira publicação, com uma licença Creative Commons na modalidade Atribuição – Não Comercial 4.0 Internacional, a qual permite o compartilhamento com reconhecimento da autoria e da publicação inicial nesta revista.
Temos ciência de estarmos autorizados a assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), também com reconhecimento tanto da autoria, quanto da publicação inicial neste periódico.
Atestamos que o artigo é original ou inédito, não foi publicado, até esta data, em nenhum periódico brasileiro ou estrangeiro, quer em português, quer em versão em outra língua, nem está encaminhado para publicação simultânea em outras revistas.
Sabemos que o plágio não é tolerado pela revista Contextus e asseguramos que o artigo apresenta as fontes de trechos de obras citadas, incluindo os de qualquer trabalho prévio produzido e publicado pelos próprios autores.
3.png)
1.jpg)
1.jpg){kind=small}
1.jpg)
1.jpg)
.jpg)
1.jpg)
1.jpg)
1.jpg)
1.jpg)
1.jpg)
2.png)
1.jpg)
2.jpg)
1.jpg)
1.jpg)
1.jpg)
1.jpg)
