Métodos de decomposição

Apresentação em tema: "Métodos de decomposição"— Transcrição da apresentação:

1 Métodos de decomposição
Tópicos em Economia do Trabalho Prof.: Danielle Carusi Machado Aula 28 de abril de 2015

2 Objetivos dos métodos de decomposição
Organizar a evidência empírica sobre as variações num dado resultado de um dado sistema. Relacionar as variações com concomitantes variações nas características dos componentes do sistema. A idéia básica subjacente a estas técnicas é o fato de que o resultado de um sistema varia se, e somente se, a(s) característica(s) de algum(ns) de seus componentes varia(m).

3 Objetivos dos métodos de decomposição
Método contábil Permite determinar que parcela das variações empiricamente observadas no resultado do sistema advém de concomitantes variações em cada uma das características dos componentes que formam este sistema.

4 Objetivos dos métodos de decomposição
Explicar desigualdade de renda ao longo do tempo Explicar desigualdades salariais entre grupos (sexo e cor). Artigos seminais da literatura: Oaxaca (1973) e Blinder (1973)

5 Método de decomposição Oaxaca Blinder
Para os autores, a diferença salarial média é explicada pela soma de dois componentes: diferença na média dos atributos específicos de cada grupo; diferença na taxa de retorno ou produtividade destes atributos.

6 Oaxaca Blinder Decomposição pela diferença em média de produtos para dois grupos A e B Esta diferença pode ser dividida em 2 termos: termo explicado pelas covariadas (efeito composição ou atributos) termo não explicado (efeito “estrutura de salário” ou retorno dos atributos)

7 Decomposição agregada:
Decomposição detalhada: efeito composição e efeito estrutura de salário aliado a cada covariada : Para a decomposição agregada, podemos ir além da MÉDIA: Variância: decomposição WITHIN-BETWEEN Quantis (Juhn, Murphy e Pierce, 1991; Machado e Mata, 2005) Gini e Theil (Dinardo, Fortin e Lemieux, 1996)

8 Pressupostos Grupos devem ser mutuamente exclusivos;
Forma estrutural: ; Suporte comum: cada indivíduo no grupo A tem um correspondente no grupo B; Não pode haver um membro que faça parte ao mesmo tempo dos 2 grupos: sindicalizado, não sindicalizado M=retorno a características observ (x) e não observ (e) Não comparar migrantes e nativos, p.e. 5) O que define pertencer ao grupo A ou B deve ser as características observáveis.

9 Tratando o contrafactual
Sob o suposto de linearidade aditiva, podemos separar a forma estrutural no termo observável e no termo não observável: Para o contrafactual do grupo B com retorno a não observáveis vindo do grupo A: JMP (1991) sugerem a imputação residual: substituir o segundo termo acima pelo resíduo da distribuição de A para construir o contrafactual de B. (características de B e estrutura de salários de A) Problema: como imputar resíduos condicionais a X?

10 Tratando o contrafactual
Machado e Mata (2005): propõem o uso de regressões quantílicas condicionais para permitir retornos diferentes para observáveis que variam ao longo da distribuição condicional de salários. DiNardo, Fortin, Lemieux (1996): propõem o uso de um fator de ponderação entre as distribuições de A e B. (o contrafactual de B é uma versão reponderada da distribuição de A) Firpo, Fortin, Lemieux (2009): usam regressões quantílicas incondicionais - RIF (path independence)

11 Salário Mínimo e desigualdade no Brasil entre 1981 – 1999: uma abordagem semiparamétrica Menezes – Filho e Rodrigues, RBE (2009) Avalia o impacto do salário mínimo sobre toda densidade salarial sem impor uma relação funcional entre as variáveis. Qual seria a distribuição salarial em 1988 se o salário mínimo fosse o mesmo observado em 1981? Abordagem semiparamétrica DiNardo et al. (1996). Labor market institutions and the distribution of wages: a semi parametric approach . Econometrica, 64:

12 Salário Mínimo e desigualdade no Brasil entre 1981 – 1999: uma abordagem semiparamétrica
Cinco fatores explicativos: Variações do salário mínimo real Mudança do grau de sindicalização Mudança no nível de escolaridade dos trabalhadores Mudança características individuais (sexo, idade...) resíduos Decompõe a diferença entre as distribuições nos períodos considerados pelos 5 fatores acima. Peso relativo de cada um dos fatores sobre os salários.

13 Salário Mínimo e desigualdade no Brasil entre 1981 – 1999: uma abordagem semiparamétrica
1981 – 1988 Com relação aos efeitos do salário mínimo, para todos os índices de desigualdade, as diferenças entre as medidas de 1988 e as medidas do contrafactual associado ao salário mínimo são sempre positivas. Se em 1988 o salário mínimo real fosse igual ao de 1981, isto é, se ele tivesse sido maior que o observado em 1988, a desigualdade salarial teria sido menor do que a que prevaleceu em 1988. A queda do mínimo em termos reais - aumento da dispersão salarial. Quando inverte a ordem da decomposição o efeito do SM cai.

14 Salário Mínimo e desigualdade no Brasil entre 1981 – 1999: uma abordagem semiparamétrica
1981 – 1988 Com relação à educação (efeito composição), houve aumento da desigualdade no período. Se a escolaridade em 1988 fosse a mesma de 1981 (menor média e menos dispersão): desigualdade seria menor. Efeitos das demais características individuais são pequenos. Efeitos ficam grandes quando a ordem é invertida. Características individuais tem pouca influência quando são consideradas isoladamente (sem educação). Resultados : similares, mais desigualdade cai.

15 Salário Mínimo e desigualdade no Brasil entre 1981 – 1999: uma abordagem semiparamétrica
Olhando a distribuição como um todo: Dispersão é maior em 1988 As distribuições apresentam um pico em torno dos respectivos salários mínimos. A densidade das mulheres é mais concentrada em torno do mínimo que a dos homens (maior impacto do SM).

16 Salário Mínimo e desigualdade no Brasil entre 1981 – 1999: uma abordagem semiparamétrica
Olhando a distribuição como um todo: Efeito do salário mínimo: a distribuição anda para a direita, reduz a massa de pessoas na cauda inferior. Efeito é maior para as mulheres e para os valores próximos do SM.

17 Salário Mínimo e desigualdade no Brasil entre 1981 – 1999: uma abordagem semiparamétrica
Olhando a distribuição como um todo: Quanto à educação, notamos que, para homens e mulheres, o efeito é o de engordar um pouco a cauda inferior, aumentar um pouco a concentração em torno da moda e achatar um pouco a cauda superior, como se a densidade fosse empurrada para a esquerda (diminuindo a média) e tivesse sua dispersão reduzida.

18 Regressão: impacto sobre a média da distribuição salarial condicional.
Counterfactual decomposition of changes in wage distributions using quantile regressions Machado e Mata. Journal of Applied Econometrics, 2005 Estimam a densidade salarial que prevaleceria em 1995 se a distribuição da educação fosse a de 1986 e as outras covariadas de 1995. Regressão quantílica: captura o impacto de mudanças das covariadas sobre a distribuição salarial condicional. Regressão: impacto sobre a média da distribuição salarial condicional.

19 Estratégia empírica parecida com DiNardo et al (1996).
Counterfactual decomposition of changes in wage distributions using quantile regressions Machado e Mata. Journal of Applied Econometrics, 2005 Estratégia empírica parecida com DiNardo et al (1996). Usam modelo paramétrico para a distribuição condicional dos quantis. Identificação das mudanças da densidade salarial que não são explicadas por mudanças na distribuição das covariadas (mudanças nos coeficientes das regressões quantílicas)

20 Counterfactual decomposition of changes in wage distributions using quantile regressions Machado e Mata. Journal of Applied Econometrics, 2005 Dados: amostra de 5000 trabalhadores empregados em Portugal. Crescimento da desigualdade: crescimento foi maior no topo da distribuição. 1986: entrada de Portugal na União Européia.

21 Counterfactual decomposition of changes in wage distributions using quantile regressions Machado e Mata. Journal of Applied Econometrics, 2005

22 Counterfactual decomposition of changes in wage distributions using quantile regressions Machado e Mata. Journal of Applied Econometrics, 2005

23 Uma aplicação do DFL (1996) Os efeitos distributivos do salário mínimo no mercado de trabalho brasileiro no período : enfoque a partir de distribuições contrafactuais Henrique Dantas Neder e Rosana Ribeiro (2010) PPE v.40, n. 3

24 Introdução Objetivo: investigar a contribuição do SM para o processo de desconcentração dos rendimentos do trabalho entre 2002 e 2008. Dados: PNAD e 2008. Método: DiNardo, Fortin e Lemieux (1996). Grupo de análise: Brasil urbano, trabalhadores com renda positiva entre 15 e 71 anos que trabalharam pelo menos 40 horas semanais. Variáveis causais: SM, grau de formalidade, atributos pessoais (experiência, escolaridade, cor, grupos ocupacionais e ramos de atividade).

25 Metodologia Partindo de uma distribuição conjunta de um vetor de observações individuais F(w,z,t) onde w é salário, z são os atributos individuais e t é o tempo, e tomando mt=SM: Para estimar funções de densidade contrafactuais é necessária a combinação de diferentes períodos de tempo. Densidade de salários  Densidade de salários Densidade de salários efetiva em  Densidade de salários contrafactual em 2002 com Z de 

26 Metodologia Sob a hipótese de que a estrutura de salários de 2002 não depende da distribuição de atributos, construímos o contrafactual: Os autores propõem um fator de reponderação que utiliza os atributos dos 2 anos: onde  A diferença entre a função densidade efetiva de 2002 e a função contrafactual corresponde ao efeito das mudanças na distribuição de atributos. Reponderador=relação de probabilidade em cada ponto z de 2002 relativo a o peso repondera a densidade de 2008 de forma que observações que são mais prováveis em 2002 que em 2008 tem pesos mais elevados.

27 Hipóteses para o SM O salário mínimo não tem efeitos de spillover na distribuição de salários acima do SM: alterações exatas de SM só ocorrem entre m0 e m1 . A forma da densidade condicional dos salários reais menores que SM depende somente do valor real do SM  para salários abaixo de m0 os ajustes são proporcionais O SM não tem efeito sobre a probabilidade de se obter uma ocupação (SM exógeno).

28 Contrafactual para SM Somente a parte onde w<=m1 é afetada pela variação do SM: onde O cálculo da probabilidade de estar na data t, dados certos atributos z e um w<=m1 é obtido por meio de um modelo PROBIT.

29 Resultados (ordem direta)

30 Resultados

31 Resultados (ordem inversa)

32

33 Conclusão SM tem efeito desconcentrador, sobretudo na ordem direta, mas também na ordem inversa; Efeito é maior para região Nordeste; Atributos e resíduos têm efeito concentrador; Formalização depende se a ordem é direta ou inversa: correlação com SM; O método é path dependence: a ordem em que se faz a decomposição faz diferença nos resultados.