Conselho Nacional de Desenvolvimento CientÃfico e TecnolÃgico / A discriminaÃÃo de raÃa e sexo no mercado de trabalho à um fator marcante e importante na determinaÃÃo das desigualdades de rendimentos brasileira. Esta desigualdade tem alguns determinantes, entre eles estÃo caracterÃsticas que indicam produtividade dos indivÃduos como escolaridade e experiÃncia, e outras caracterÃsticas que sÃo meramente discriminatÃrias como gÃnero e raÃa. A desigualdade causada pelas diferenÃas de produtividade à identificada, neste trabalho, como efeito dotaÃÃo e a causada por fatores discriminatÃrios de efeito discriminaÃÃo. O objetivo à medir quanto da desigualdade de renda entre os grupos de raÃa/gÃnero à explicada pela discriminaÃÃo e pela diferenÃa 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, decomposiÃÃo de Oaxaca-Blinder (1973) e decomposiÃÃo de Machado e Mata (2005). A anÃlise foi realizada para o Brasil e para as cinco regiÃes brasileiras, a partir dos dados das PNADs de 2002, 2006 e 2009. Os principais resultados sÃo: i) o grupo mais discriminado à o de mulheres nÃo brancas, seguido de mulheres brancas e homens nÃo brancos; ii) pelas curvas de probabilidade a discriminaÃÃo de raÃa e de gÃnero tem um formato de âUâ, sendo a maior discriminaÃÃo no primeiro e Ãltimo quintil exceto para o Sul e Sudeste onde a discriminaÃÃo à crescente nos quintis salariais; iii) queda da diferenÃa salarial entre os grupos entre 2002 e 2009; iv) toda a diferenÃa salarial entre gÃneros à explicada pela discriminaÃÃo, efeito dotaÃÃo contribui para a queda da diferenÃa salarial; v) quanto maior o quintil de renda maior à representatividade discriminaÃÃo na explicaÃÃo da diferenÃa entre os gÃneros; vi) na discriminaÃÃo racial, ambos os fatores, discriminaÃÃo e dotaÃÃo agem para aumentar a diferenÃa salarial; vii) fator mais importante para determinar a diferenÃa salarial entre grupos raciais: dotaÃÃo; viii) a diferenÃa salarial racial à crescente quanto maior o quintil; ix) a discriminaÃÃo racial à menos importante para determinar a diferenÃa de renda quanto maior o quintil no Brasil, o inverso à encontrado para as regiÃes. / 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.

nÃo hà / The study extends traditional approaches related to the determinants of labor income in Brazil to analyze them according to quantiles of income within occupational groups selected in 1995, 2002 and 2009. In all three periods, quantile regressions in equations mincerianas are estimated and the results compared with traditional OLS estimates. The estimates differ dramatically and it appears that: i) the return to education increases with the qualifications of office, ii) there is a growing relationship with the return to education and income level within each occupation, but in time gain a year of additional study has been decreasing and iii) although it is verified a reduction of inequality by race and gender in the labor market, there are signs of deterioration in these low-skilled occupations and pay. / O estudo amplia abordagens tradicionais relacionadas aos determinantes dos rendimentos do trabalho no Brasil ao analisÃ-los segundo quantis de renda dentro de grupos ocupacionais selecionados em 1995, 2002 e 2009. Nos trÃs perÃodos, regressÃes quantÃlicas em equaÃÃes mincerianas sÃo estimadas e os resultados confrontados com estimaÃÃes tradicionais por MQO. As estimativas diferem dramaticamente e permitem constatar que: i) o retorno à educaÃÃo cresce com a qualificaÃÃo do cargo, ii) existe uma relaÃÃo crescente do retorno à educaÃÃo com o nÃvel de renda dentro de cada ocupaÃÃo, mas temporalmente o ganho de um ano de estudo adicional vem diminuindo e iii) muito embora seja verificada uma reduÃÃo das desigualdades por sexo e raÃa no mercado de trabalho, existem indÃcios de agravamento destas em profissÃes de baixa qualificaÃÃo e remuneraÃÃo.

nÃo hà / A presente pesquisa busca analisar os impactos de variÃveis polÃticas e socioeconÃmicas sobre o sucesso eleitoral de um candidato ao legislativo, a partir de um estudo empÃrico com base na votaÃÃo das eleiÃÃes de 2010 para o cargo de Deputado Estadual no Estado do Cearà e segundo duas regiÃes: RegiÃo Metropolitana de Fortaleza e Interior do Estado. Para alcanÃar os objetivos propostos, sÃo utilizados modelos de regressÃes mÃltiplas estimados por MÃnimos Quadrados OrdinÃrios e RegressÃes QuantÃlicas, com vistas a possibilitar uma maior caracterizaÃÃo da distribuiÃÃo condicional das variÃveis analisadas. Na prÃtica, esta Ãltima tÃcnica permite investigar potenciais diferenÃas no impacto das variÃveis para elevados e baixos Ãndices de votaÃÃo. Dentre os resultados encontrados, se verifica a influÃncia positiva das variÃveis explicativas estatisticamente significantes inseridas nos modelos, em diferentes nÃveis de impacto de acordo com a regiÃo em anÃlise, em especial as variÃveis que tratam das despesas e receitas de campanha, da reeleiÃÃo de candidatos e das ligaÃÃes partidÃrias com o governo estadual e com as prefeituras municipais na Ãpoca da campanha, suscitando assim uma reflexÃo sobre a necessidade de realizaÃÃo de uma reforma polÃtica e eleitoral no paÃs visando proporcionar condiÃÃes mais igualitÃrias aos pleitos. / This research seeks to analyze the impacts of political and socioeconomic variables on the electoral success of a candidate to the legislature, from an empirical study based on the voting of the 2010 elections for the office of State Representative in the State of Cearà and in two regions: Fortaleza Metropolitan Region and Inner State. To achieve the proposed objectives, multiple regression models estimated by OLS and quantile regressions are used in order to enable greater characterization of the conditional distribution of the variables. In practice, this latter technique allows to investigate potential differences in the impact of the variables for high and low rates of voting. Among the findings, it appears the positive influence of statistically significant explanatory variables included in the models at different levels of impact according to the region in question, especially the variables dealing with expenses and campaign revenue, the re-election of candidates and of party connections with the state government and the municipal governments at the time of the campaign, inspiring a reflection on the need to carry out a political and electoral reform in the country aiming to provide more equal conditions for elections.