A IMPORTÂNCIA DA ESTRUTURA FAMILIAR E DO ENGAJAMENTO NO MERCADO DE TRABALHO NA DETERMINAÇÃO DA POBREZA NO BRASIL Reynaldo Fernandes Elaine Toldo Pazello.

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1 A IMPORTÂNCIA DA ESTRUTURA FAMILIAR E DO ENGAJAMENTO NO MERCADO DE TRABALHO NA DETERMINAÇÃO DA POBREZA NO BRASIL Reynaldo Fernandes Elaine Toldo Pazello Fabiana de Felício Pesquisa e Planejamento Econômico, v.32, n.2, ago 2002

2 Objetivo avaliar o quanto da pobreza no Brasil pode ser explicado por diferenças na estrutura familiar e no engajamento na força de trabalho entre pobres e não-pobres.

3 Objetivo Estrutura familiar. O indivíduo recebe um salário razoável, mas tem muitos dependentes. Assim, sua renda acaba não sendo suficiente para satisfazer as necessidades básicas de toda a família. Nesse caso, tem-se a estrutura familiar levando à pobreza; Engajamento no mercado de trabalho. O indivíduo pode estar na condição de pobreza porque ou não está trabalhando ou está trabalhando pouco. De outra forma, a renda não depende apenas do valor de mercado do capital humano, mas também de seu uso.

4 Questão de interesse: Em que extensão o grau de pobreza seria alterado caso o tamanho da família e o comportamento de participação no mercado de trabalho dos pobres fossem semelhantes aos do conjunto da população?

5 Preliminares empíricos PNAD 1999 As medidas de linha de pobreza empregadas neste trabalho são as de Rocha (1997). As linhas de pobreza foram atualizadas para o ano de 1999, com base no Índice Nacional de Preços ao Consumidor Regionalizado (INPC-R), do IBGE, e seus valores são apresentados na Tabela 1.

6 Rio de JaneiroNordeste Metrópole148,26Fortaleza81,52 Urbano91,92Recife110,96 Rural66,72Salvador120,88 Urbano73,12 São PauloRural43,87 Metrópole165,74 Urbano104,42Norte Rural66,3Belém73,22 Urbano65,17 Sul Curitiba112,95Centro-Oeste Porto Alegre76,09Brasília126 Urbano70,89Urbano93,51 Rural47,26Rural52,91 MG/ES Belo Horizonte110,69 Urbano74,16 Rural43,17 Linhas de Pobreza

7 Escala de equivalência A maior parte dos estudos trabalha com o conceito de renda familiar per capita para quantificar o número de pobres em determinada região. É melhor do que ‘nada’ mas não permite ponderar diferentemente crianças e adultos e não considera as economias de escala que surgem com o aumento do tamanho das famílias. Este trabalho considera estes aspectos: y* = renda familiar per capita ajustada; Y = renda familiar; A = número de adultos; C = número de crianças (menores de 14 anos); P = fator de equivalência de uma criança em relação a um adulto; e F = parâmetro que reflete as economias de escala. Citro, Michael e Maritano (1995): P = 0,7 e F = 0,75

8 Implementação da escala de equivalência Para viabilizar o uso da escala proposta, fez-se necessário encontrar as famílias típicas sob as quais as estimativas de Rocha foram construídas. Para isso recorreu-se à PNAD de 1987. Para cada uma das regiões, identificou-se o décimo da distribuição de renda familiar per capita ao qual a linha de pobreza (L) pertencia e, então, obteve-se a família representativa (as médias de A e de C), a qual se supôs associada à linha de pobreza de Rocha.

9 Implementação da escala de equivalência Com base nessa família típica, encontrou-se a nova linha de pobreza (L*). Foram considerados pobres todos os indivíduos vivendo em famílias onde y* < L*.

10 Estatísticas descritivas Mostrar no texto.

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16 Metodologia

17 A estratégia de simulação utilizada possui três etapas: – padronizar, entre pobres e não-pobres, o número de filhos menores de 14 anos, que são considerados dependentes; – padronizar o engajamento no mercado de trabalho (participação na PEA e horas médias trabalhadas); e – eliminar o desemprego.

18 Foster, Greer e Thorbecke (1984) n = população total, z a linha de pobreza, y a renda e φ é o total de pobres; foram selecionadas P(0), P(1) e P(2) P(0)  proporção de pobres. P(1)  hiato médio da renda / razão de insuficiência de renda P(2)  Índice de Foster, Greer e Thorbecke. Em termos relativos, quanto maior for α, maior será o peso dado aos mais pobres. Note-se que, com exceção do caso em que todos os pobres possuam renda zero, P(0) > P(1) > P(2).

19 Estrutura familiar Nesta etapa padronizou-se o número de filhos menores de 14 anos. O procedimento adotado foi o de substituir o verdadeiro número de filhos menores pelo número de filhos esperado, condicional às características da família. Quer dizer, substituir Ci por E[Ci |Xi ], onde Ci é o número de filhos menores de 14 anos da família i e Xi é o vetor de características da família i. Para se obter uma estimativa de E[Ci |Xi ], admitiu-se que:

20 Estrutura familiar C i = E[C i |X i ] + u i =  0 +  1 *Id i +  2 *Id i 2 +  3 *M i +  4 *T1 i +  5 *T2 i + u i Id = idade do chefe de família; Id2 = quadrado da idade do chefe de família; M = número de filhos maiores de 14 anos; e T = dummies para o tipo de família: chefe homem sem cônjuge e chefe mulher sem cônjuge (chefe e cônjuge presentes é a categoria de referência); e u = termo aleatório (com hipóteses usuais).

21 Estrutura familiar A regressão foi estimada por Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) para o conjunto das famílias brasileiras. De posse dos coeficientes dessa regressão, imputou-se para cada família o número esperado de filhos menores de 14 anos. Com base no novo tamanho da família, as medidas de pobreza foram recalculadas.

22 Engajamento no mercado de trabalho O segundo exercício proposto consistiu em padronizar o engajamento no mercado de trabalho, o que envolve tanto taxa de participação como horas médias trabalhadas. O universo considerado para as simulações foram os indivíduos com 14 ou mais anos de idade. Todas as crianças menores de 14 anos foram consideradas inativas.

23 Engajamento no mercado de trabalho O primeiro passo foi padronizar a condição de atividade. O procedimento adotado considerou como ativo todo indivíduo cuja moda do seu grupo (pessoas de mesmas características X) era a de participar do mercado de trabalho e inativo caso a moda fosse não participar. Quer dizer, foram considerados ativos todos aqueles para os quais Pr (Ai = 1|Xi ) > 0,5, onde A é uma variável binária que assume valor 1 quando o indivíduo encontra-se ativo e zero em caso contrário.

24 Engajamento no mercado de trabalho vetor de regressores (X): gênero; idade; quadrado da idade; anos de estudo completos; dummy para chefe de família; dummies para os estados da federação; dummy para área metropolitana; dummy para área urbana; proporção de filhos menores de 14 anos; duas dummies para o tipo de família (chefe homem sem cônjuge e chefe mulher sem cônjuge — a categoria de referência é chefe e cônjuge presentes); e número de pessoas na família. A ideia desse exercício é de que indivíduos com situação familiar idêntica (estrutura familiar e posição na família) e mesmas oportunidades no mercado de trabalho (igual salário esperado) devem possuir a mesma condição de atividade.

25 Engajamento no mercado de trabalho Procedimento anterior pode gerar dois tipos de situação: a) indivíduos que mantiveram sua condição de atividade; b) Indivíduos que tiveram sua condição de atividade alterada. Nessa segunda situação, existem, ainda, duas possibilidades: a) pessoas ativas classificadas como inativas; e b) Pessoas inativas classificadas como ativas. O caso de pessoas ativas classificadas como inativas não traz qualquer dificuldade, pois requer apenas que seus rendimentos do trabalho sejam excluídos da renda familiar. Entretanto, para o caso dos inativos classificados como ativos é necessário decidir sobre a condição de ocupação (ocupado ou desocupado) e, no caso de ocupado, imputar um salário-hora.

26 condição de ocupação dos que passaram a ser ativos Duas etapas: Na primeira, obteve-se uma estimativa da probabilidade de desemprego para cada inativo classificado como ativo. Na segunda,promoveu-se um sorteio, em que a chance de ser considerado desempregado teve como base a estimativa obtida na primeira etapa.

27 estimativa da probabilidade de desemprego Para a primeira etapa considerou-se que Pr(Di = 1|Xi, Ai = 0) = Pr(Di = 1|Xi, Ai = 1), onde D = 1 se o indivíduo encontra-se desocupado Assim, estimou-se Pr(Di = 1|Xi, Ai = 1) com base em um modelo logit, em que o vetor de regressores incluiu as mesmas variáveis da equação de participação, com exceção das variáveis de estrutura familiar (tipo da família, proporção de filhos menores e número de pessoas na família). De posse dos coeficientes estimados nesse modelo, imputou-se uma probabilidade de desemprego para cada inativo classificado como ativo.

28 sorteio Em relação ao sorteio, o procedimento adotado foi o seguinte: primeiramente, gerou- se uma variável aleatória com distribuição uniforme entre [0,1]. Em seguida, subtraiu-se da probabilidade estimada de desemprego esse valor. Se o resultado foi positivo, o indivíduo foi considerado desempregado; caso contrário, foi considerado ocupado.

29 Exemplo Suponha que vc tenha estimado uma probabilidade de 0,8 do individuo estar desempregado  ‘p d ’ Variável do sorteio entre [0 e 1]  ‘s’ Vamos calcular: p d – s = w Se w < 0  empregado Se w > 0  desempregado

30 Salário hora Para se imputar um salário-hora para os inativos classificados como ocupados, supôs-se que wi = E[wi|Xi] + ui, onde w é o logaritmo do salário-hora e E[wi|Xi] = β´ Xi. Admitindo-se que u ~ N (0, σ2), obteve-se o log-salário esperado estimando-se uma regressão, em MQO para o conjunto dos ocupados, do logaritmo do salário-hora em relação ao mesmo conjunto de regressores da equação de desemprego. A partir dos coeficientes obtidos na regressão imputou-se, para cada inativo considerado ocupado, um log-salário esperado. Para a medida do erro de previsão, gerou-se uma variável aleatória com distribuição normal, com média zero e variância determinada com base nos erros de previsão estimados.

31 Jornada de trabalho Outra regressão por MQO foi estimada para o conjunto dos ocupados. A variável dependente foi o logaritmo do número de horas trabalhadas no trabalho principal e as independentes foram as mesmas utilizadas na equação de atividade. Usando os coeficientes estimados, imputou-se a jornada esperada de trabalho para cada indivíduo na amostra. Assim, para todos os ocupados com idênticas características, designou-se uma mesma jornada de trabalho. A partir do padrão de engajamento resultante, recalculou- se a renda familiar com base na nova renda do trabalho estimada e, por conseguinte, as medidas da pobreza.

32 Desemprego Para simular o impacto do fim do desemprego, imputou-se uma renda para todos os desempregados e, a partir daí, foram recalculadas a renda familiar e as novas medidas de pobreza resultantes. Estimou-se uma regressão do logaritmo do salário mensal em relação às mesmas variáveis da equação de salário-hora apresentada anteriormente. Uma medida de erro de previsão foi também considerada. O procedimento é o mesmo do caso anterior.

33 Três simulações em sequencia No último exercício, as três simulações foram realizadas em sequência. Primeiramente, normalizou-se o número de filhos, em seguida padronizou-se o engajamento no mercado de trabalho e, por fim, eliminou-se o desemprego.

34 Resultados

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39 Em suma Quando os três exercícios são realizados em conjunto, as simulações efetuadas apresentam resultados significativos de redução da pobreza: entre 28% e 47%, e o principal fator responsável por esses resultados foi a eliminação do desemprego.