Made available in DSpace on 2017-07-10T18:33:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Iandra de Souza Maldaner.pdf: 544040 bytes, checksum: 4d49db592ab8ac70c791426b46fad6aa (MD5) Previous issue date: 2007-02-09 / The proposal in this study is of verifying the intra-regional dispersion of incomes of the busy people's main work in the Curitiba city Metropolitan Area (RMC) and No Metropolitan Area (RNM) Urban of the Paraná State, for Ronald Oaxaca's decomposition (1973) and through the data collected in the National Research by Sample of Home (PNAD) of 2004. The model bases on estimates of the wage function, for the groups to be considered, in the case of this study, RMC and RNM. In agreement with Mincer (1958 and 1974), the function wage of the human capital, relates the natural logarithm of the wage with the investment in human capital (years of study and experience), in other words, the human capital determines the income of the individual work according to the Human Capital Theory , it was still increased variables presented by the Theory of the Segmentation (section and activity branch). It is ended that there is intra-regional wages dispersion and that 58% of the salary dispersion are due to the workers' productive endowments and the market segmented intra-regional in the State. Already 42% of the dispersion are due to the wages prize that it serves as an amenity of the choice metropolitan locacional / A proposta neste estudo é de verificar a dispersão intra-regional de rendimentos do trabalho principal das pessoas ocupadas na Região Metropolitana de Curitiba (RMC) e Não Metropolitana (RNM) Urbana do Estado do Paraná, pela decomposição de Ronald Oaxaca (1973) e por meio dos dados coletados na Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílio (PNAD) de 2004. O modelo baseia-se em estimativas da função de salário, para os grupos a serem considerados, no caso deste estudo, RMC e RNM. De acordo com Mincer (1958 e 1974), a função salário do capital humano, relaciona o logaritmo natural do salário com o investimento em capital humano (anos de estudo e experiência), ou seja, o capital humano determina o rendimento do trabalho individual conforme a Teoria do Capital Humano, ainda foi acrescentado variáveis apresentadas pela Teoria da Segmentação (setor e ramo de atividade). Conclui-se que há dispersão salarial intra-regional e que 58% da dispersão salarial deve-se às dotações produtivas dos trabalhadores e ao mercado segmentado intra-regional no Estado. Já 42% da dispersão deve-se ao prêmio salarial que serve como uma amenidade da escolha locacional metropolitana

Made available in DSpace on 2017-07-10T18:33:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rafaela M G Carnevale.pdf: 6422875 bytes, checksum: 7d6d65a2bbc6bbb7c8164d03c6a1317a (MD5) Previous issue date: 2016-02-15 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The purpose of this research is to identify and analyze the variables that affect the level of employment and the labor market in the Parana municipalities. As methodology, it was used the panel data model and two indicators: i) the Location Quotient (LQ) which indicated that the branches of activities to show representative in the municipalities for the variables employment, wage and education; ii) Pearson Correlation Coefficient, which from the LQ calculation showed the correlation between the three variables. The results of the econometric model showed that the variable that most positively affects the level of employment in the State of Parana is the value added at basic prices of services, while other variables showed negative impact, such as: education, per capita GDP and population, which confirms in part the economic theory approached by research. The tertiary sector is the most employs, which pays the highest average wages and also the one with more education in the state in 2002, 2007 and 2012, and the primary sector is the one that presented fewer formal employees, lower average wage and lower education sector, however it has many specialized municipalities in generating employment and average wage. Finally, the correlation between the variables showed that most municipalities are located in the scale negative correlation between the variables, but this number has been decreasing, and in 2012 the correlation between wage and education has more municipalities with positive correlation. The correlation between employment and education is the one that has more municipalities with negative coefficient, that is, in these municipalities the sectors that employ most do not seek high education, at last, the correlation between average wage and average education shows that most municipal districts that pay higher wages are those that require more education. / O objetivo desta pesquisa é identificar e analisar as variáveis que afetam o nível de emprego e o mercado de trabalho nos municípios paranaenses. Como metodologia utilizou-se o modelo de dados em painel e dois indicadores: i) o Quociente Locacional (QL) que indicou quais os ramos de atividades se mostram representativos nos municípios para as variáveis emprego, salário e escolaridade; ii) Coeficiente de Correlação de Pearson, que a partir do cálculo do QL apresentou a correlação existente entre as três variáveis analisadas. O resultado do modelo econométrico apontou que a variável que mais afeta positivamente o nível de emprego no Estado do Paraná é o valor adicionado a preços básicos dos serviços, enquanto apresentaram impacto negativo as variáveis escolaridade, PIB per capita e população. O setor terciário é o que mais emprega, o que paga os maiores salários médios e ainda o que apresenta maior escolaridade no estado nos anos de 2002, 2007 e 2012 e o setor primário é o que apresentou menor número de empregados formais, menor remuneração média e menor escolaridade setorial, no entanto é o que mais apresenta municípios especializados em geração de emprego e salário médio. Por fim, a correlação entre as variáveis apontou que a maioria dos municípios encontram-se na escala de correlação negativa entre as variáveis, mas este número vem se reduzindo, sendo que em 2012 a correlação entre salário e escolaridade possui mais municípios com correlação positiva, isto indica que nos municípios paranaenses, os ramos de atividade que mais empregam são aqueles que pagam os menores salários e que estes mesmo ramos demandam as menores escolaridades, enquanto os ramos de atividades que pagam os melhores salários são também os que demandam maior qualificação, em termos de escolaridade dos trabalhadores.