SOUZA, Paola Faria Lucas de. Importância da discriminação nas diferenças salariais: uma análise para o Brasil e suas regiões para os anos de 2002, 2006 e 2009. 2011. 97 f. Dissertação (mestrado) - Programa de Pós Graduação em Economia, CAEN, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, 2011. / Submitted by Mônica Correia Aquino (monicacorreiaaquino@gmail.com) on 2013-07-12T20:34:43Z No. of bitstreams: 1 2011_dissert_pflsouza.pdf: 9492834 bytes, checksum: 5a381f3b7da71930928837adeda5b229 (MD5) / Approved for entry into archive by Mônica Correia Aquino(monicacorreiaaquino@gmail.com) on 2013-07-12T20:34:54Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2011_dissert_pflsouza.pdf: 9492834 bytes, checksum: 5a381f3b7da71930928837adeda5b229 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-07-12T20:34:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2011_dissert_pflsouza.pdf: 9492834 bytes, checksum: 5a381f3b7da71930928837adeda5b229 (MD5) Previous issue date: 2011 / Race and sex discrimination in the labor market is a poignant and important factor in determining income inequality in Brazil. This inequality has several determinants; among them are features that indicate the productivity of individuals, such as education and experience, and other features that are merely discriminatory, such as gender and race. The inequality caused by differences in productivity is identified in this work, the effect caused by endowment and the discriminatory effect of discrimination. The goal is to measure how much income inequality between race / gender groups can be explained by discrimination and difference in workers' skills, analyzing how these effects behave in different wage quintiles. For that purpose, the following methodology was used: probability curves, Oaxaca-Blinder decomposition (1973) and Machado and Mata decomposition (2005). The analysis was performed for Brazil as a whole and for the five Brazilian regions, using PNAD data for 2002, 2006 and 2009. The main results are: i) the most discriminated against group is nonwhite women, followed by white women and non-white men, ii) the probability curves for race and gender discrimination is shaped like a "U", and greater levels of discrimination are found in the first and last quintile, except for the South and Southeast regions, where discrimination grows with wage quintiles iii) a decrease in the wage gap is observed between groups in the 2002 to 2009 period; iv) the entire gender wage gap can be explained by discrimination, and effect endowment contributes to the wage gap decreasing, v) the higher the income quintile implies in discrimination having a larger role in gender differences, vi) on racial discrimination, both factors, discrimination and endowment act to increase the wage gap, vii ) the most important factor in determining the wage gap between racial groups is endowment; viii) the racial wage gap increases with the higher the quintile; ix) the higher the income, racial discrimination becomes less important in determining income differences considering Brazil as a whole, while the opposite is found in a regional level. / A discriminação de raça e sexo no mercado de trabalho é um fator marcante e importante na determinação das desigualdades de rendimentos brasileira. Esta desigualdade tem alguns determinantes, entre eles estão características que indicam produtividade dos indivíduos como escolaridade e experiência, e outras características que são meramente discriminatórias como gênero e raça. A desigualdade causada pelas diferenças de produtividade é identificada, neste trabalho, como efeito dotação e a causada por fatores discriminatórios de efeito discriminação. O objetivo é medir quanto da desigualdade de renda entre os grupos de raça/gênero é explicada pela discriminação e pela diferença de habilidades dos trabalhadores, analisando ainda como estes efeitos se comportam em diferentes quintis salariais. Para isto foram utilizadas as seguintes metodologias: curvas de probabilidade, decomposição de Oaxaca-Blinder (1973) e decomposição de Machado e Mata (2005). A análise foi realizada para o Brasil e para as cinco regiões brasileiras, a partir dos dados das PNADs de 2002, 2006 e 2009. Os principais resultados são: i) o grupo mais discriminado é o de mulheres não brancas, seguido de mulheres brancas e homens não brancos; ii) pelas curvas de probabilidade a discriminação de raça e de gênero tem um formato de “U”, sendo a maior discriminação no primeiro e último quintil exceto para o Sul e Sudeste onde a discriminação é crescente nos quintis salariais; iii) queda da diferença salarial entre os grupos entre 2002 e 2009; iv) toda a diferença salarial entre gêneros é explicada pela discriminação, efeito dotação contribui para a queda da diferença salarial; v) quanto maior o quintil de renda maior é representatividade discriminação na explicação da diferença entre os gêneros; vi) na discriminação racial, ambos os fatores, discriminação e dotação agem para aumentar a diferença salarial; vii) fator mais importante para determinar a diferença salarial entre grupos raciais: dotação; viii) a diferença salarial racial é crescente quanto maior o quintil; ix) a discriminação racial é menos importante para determinar a diferença de renda quanto maior o quintil no Brasil, o inverso é encontrado para as regiões.

CAMBOTA, Jacqueline Nogueira. Discriminação salarial por raça e gênero no mercado de trabalho das regiões nordeste e sudeste do Brasil: uma aplicação de simulações contrafactuais e regressão quantílica. 2005. 42p. : Dissertação (Mestrado). Universidade Federal do Ceará, Programa de Pós Graduação em Economa, CAEN, Fortaleza, 2005. / Submitted by Mônica Correia Aquino (monicacorreiaaquino@gmail.com) on 2013-07-02T19:29:35Z No. of bitstreams: 1 2005_dissert_jncambota.pdf: 280675 bytes, checksum: b2ffa26f3c0ef89df0c5fcf2762a98fb (MD5) / Approved for entry into archive by Mônica Correia Aquino(monicacorreiaaquino@gmail.com) on 2013-07-02T19:30:06Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2005_dissert_jncambota.pdf: 280675 bytes, checksum: b2ffa26f3c0ef89df0c5fcf2762a98fb (MD5) / Made available in DSpace on 2013-07-02T19:30:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2005_dissert_jncambota.pdf: 280675 bytes, checksum: b2ffa26f3c0ef89df0c5fcf2762a98fb (MD5) Previous issue date: 2005 / This paper analyses the discrimination of wages by race and gender in the wage distributions according to sectors of occupation, comparing the Northeast and Southeast regions of the Brazil. For this aim, we use data from Pnad 2002 and apply a semi-parametric method - kernel estimator and another parametric – quantile regression. In the first, we make counterfactual exercises, to examine how going to be the wage distribution of the black(women) workers if they had the same schooling than the white (men) workers. The results verify that exist discrimination against women and black workers in labor market of both regions. The kernel method provided a visually clear representation that discrimination against black workers is greater in the Southeast for all sectors, while it can not identify where discrimination against women is greater because it depend on the sector. The quantile regression showed that discrimination increases for higher wages. / Este artigo analisa a discriminação salarial por raça e gênero nas distribuições de salário segundo os setores de atividade, comparando as regiões Nordeste e Sudeste do Brasil. Para este objetivo, utilizou-se os dados da Pnad 2002 e aplicou-se uma metodologia semi paramétrica - estimador kernel e outra paramétrica – regressão quantílica. Na primeira, realizaram-se simulações contrafactuais, para verificar como seria a distribuição de salários dos trabalhadores negros (mulheres) caso eles tivessem a mesma escolaridade dos trabalhadores brancos (homens). Essas simulações mostram que existe discriminação contra mulheres e negros no mercado de trabalho em ambas as regiões. O método kernel mostrou em uma representação visualmente clara que a discriminação contra a raça negra é maior no Sudeste para todos os setores de atividade, enquanto que não se conseguiu identificar em qual região a discriminação contra mulheres é maior, visto que ela depende do setor considerado. Em relação à regressão quantílica, os resultados mostraram que a discriminação salarial cresce para salários maiores.