Análise da evolução diferenciada dos salários e empregos entre as regiões metropolitanas e não metropolitana do estado de São Paulo no período de 1998 a 2012

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Kretzmann, Camila Kraide
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11132/tde-12082014-103909/
Resumo: A segunda metade do século passado presenciou crescimento populacional e do emprego mais acelerado nos grandes centros urbanos, gerando as metrópoles brasileiras e criando grandes clusters urbanos, como no caso do Estado de São Paulo. No entanto, observa-se que, a partir da segunda metade da década de 1990, nas áreas não metropolitanas os salários têm crescido mais do que nas metropolitanas e há estados em que o volume de emprego cresce mais no seu interior do que na sua região metropolitana. O Estado de São Paulo possui uma região metropolitana federal e mais três regiões metropolitanas estaduais que detinham, em 1998, quase 72% do número de empregos formais do estado, mas este percentual caiu para 69,5% em 2012. Simultaneamente, o diferencial de salário médio real entre o empregado formal das regiões metropolitanas e não metropolitanas caiu 53% no mesmo período. Diante deste contexto, o objetivo da tese foi analisar os determinantes do emprego e do salário das pessoas empregadas formalmente nas regiões metropolitanas e não metropolitanas do Estado de São Paulo, no período de 1998 a 2012, fazendo uso de dados da RAIS, que informa sobre o emprego e o salário médio por município. As equações reduzidas de salário e de emprego foram deduzidas a partir da síntese neoclássica, nas quais as variáveis explicativas abordaram aspectos regionais (alguns de primeira natureza) e econômicos (de segunda natureza), as características pessoais dos trabalhadores, bem como efeitos de inércia. Os testes de autocorrelação espacial I de Moran para os salários e para o emprego sugerem o uso de defasagem espacial nas equações de determinação de salário e emprego. As equações foram estimadas a partir de um painel balanceado de 645 municípios de 1999 a 2011, considerando o método dos momentos generalizados (GMM-SYS) dentro da econometria espacial. Concluiu-se que os coeficientes associados às defasagens espaciais na determinação dos salários são maiores do que os coeficientes relacionados aos efeitos de inércia salarial, já o inverso ocorre para o emprego. Entre as variáveis de primeira natureza, o clima não apresentou impactos estatisticamente significativos sobre os salários e o emprego. O fato de o município ter área de litoral (o que poderia implicar no trabalhador abrir mão de salário em favor de lazer) não impactou os salários, mas gerou mais emprego no município, provavelmente devido aos serviços que atendem aos turistas. Quanto às variáveis de segunda natureza, o PIB per capita teve impacto positivo sobre o salário e o emprego, bem como a participação do setor serviços no PIB do município. Os municípios mais populosos impactaram positivamente o emprego, mas não apresentaram efeitos estatisticamente significativos sobre os salários. Além disso, a variável dummy incluída para separar os municípios não metropolitanos dos demais foi estatisticamente significativa em ambas as equações estimadas, confirmando os resultados de que há maior crescimento do emprego e dos salários no interior do Estado de São Paulo. E, em relação aos efeitos de transbordamento, estes foram de maior magnitude no emprego do que nos salários.
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O Estado de São Paulo possui uma região metropolitana federal e mais três regiões metropolitanas estaduais que detinham, em 1998, quase 72% do número de empregos formais do estado, mas este percentual caiu para 69,5% em 2012. Simultaneamente, o diferencial de salário médio real entre o empregado formal das regiões metropolitanas e não metropolitanas caiu 53% no mesmo período. Diante deste contexto, o objetivo da tese foi analisar os determinantes do emprego e do salário das pessoas empregadas formalmente nas regiões metropolitanas e não metropolitanas do Estado de São Paulo, no período de 1998 a 2012, fazendo uso de dados da RAIS, que informa sobre o emprego e o salário médio por município. As equações reduzidas de salário e de emprego foram deduzidas a partir da síntese neoclássica, nas quais as variáveis explicativas abordaram aspectos regionais (alguns de primeira natureza) e econômicos (de segunda natureza), as características pessoais dos trabalhadores, bem como efeitos de inércia. Os testes de autocorrelação espacial I de Moran para os salários e para o emprego sugerem o uso de defasagem espacial nas equações de determinação de salário e emprego. As equações foram estimadas a partir de um painel balanceado de 645 municípios de 1999 a 2011, considerando o método dos momentos generalizados (GMM-SYS) dentro da econometria espacial. Concluiu-se que os coeficientes associados às defasagens espaciais na determinação dos salários são maiores do que os coeficientes relacionados aos efeitos de inércia salarial, já o inverso ocorre para o emprego. Entre as variáveis de primeira natureza, o clima não apresentou impactos estatisticamente significativos sobre os salários e o emprego. O fato de o município ter área de litoral (o que poderia implicar no trabalhador abrir mão de salário em favor de lazer) não impactou os salários, mas gerou mais emprego no município, provavelmente devido aos serviços que atendem aos turistas. Quanto às variáveis de segunda natureza, o PIB per capita teve impacto positivo sobre o salário e o emprego, bem como a participação do setor serviços no PIB do município. Os municípios mais populosos impactaram positivamente o emprego, mas não apresentaram efeitos estatisticamente significativos sobre os salários. Além disso, a variável dummy incluída para separar os municípios não metropolitanos dos demais foi estatisticamente significativa em ambas as equações estimadas, confirmando os resultados de que há maior crescimento do emprego e dos salários no interior do Estado de São Paulo. E, em relação aos efeitos de transbordamento, estes foram de maior magnitude no emprego do que nos salários.The second half of the last century saw the most rapid population and employment growth toward to large urban centers, generating the Brazilian metropolis and continuous clusters of population, such as the case of São Paulo State. However, since the second half of the 1990s, salaries have grown more into non-metropolitan areas than into metropolitan ones and also there are states in which the number of jobs has growing further inland than into the metropolitan area. The richest Brazilian State of Sao Paulo has one federal metropolitan area and three more state-established metropolitan areas which hold 72% of the formal jobs in 1998, felling to 69.5% in 2012. Simultaneously, the average real wage gap between metropolitan and non-metropolitan employees felt 53% between these two years. In this context, this papers aims to analyze the determinants of employment and wages of the formally employed persons in both metropolitan and non-metropolitan regions of Sao Paulo State, during the time period from 1998 through 2012. Data from Annual Report of Social Information (RAIS in Portuguese), provided by formal enterprises and aggregated by municipalities, is used. A neoclassical-based model for labor supply and demand was built up and two reduced employment and wage equations were deducted, in which the explanatory variables emphasize personal characteristics of the worker, regional and economic features (some of them are classified as first or second nature) as well as including inertia effects in determining the wages and employment. Spatial autocorrelation tests among wages paid in each city and among employment generated in each city were run using the Moran\'s I statistic and the results allowed to use spatial lags for dependent variables at both employment and wage equations. The equations were estimated considering a balanced panel comprised of 645 municipalities over 13 years. Salary and employment equations were run using the generalized method of moments (GMM-SYS) and among the results, we have: (1st) coefficient related to spatial lags in wage determination is larger than the one related to wage inertia effect; however, the opposite was verified for employment. (2nd) Among the variables of first nature, the climate has no statistically significant impact on both wages and employment. The fact that the municipality is located into the coastal area (which could result in a worker to trade off salary in favor of leisure) has no impact on wages, but it creates more jobs in that city, probably due to services that cater to tourists. Among the economics and second nature explanatory variables, the higher the municipal GDP per capita the higher its average salary and formal employment. Also, the higher share of services sector into the municipal GDP, the higher its average salary and more jobs are created. A dummy variable to separate municipalities out of metropolitan areas showed statistically significant at both wage and employment equations, confirming the evidence that both employment and salaries have grown faster in inland areas of the State of São Paulo. The spillover effects were higher for employment than for salaries.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPBacha, Carlos Jose CaetanoKretzmann, Camila Kraide2014-07-15info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11132/tde-12082014-103909/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2016-07-28T16:11:54Zoai:teses.usp.br:tde-12082014-103909Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212016-07-28T16:11:54Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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