O mercado de trabalho no brasil: análise do número de contratações e demissões

Resumo

O presente artigo tem por objetivo avaliar a relação entre o número de trabalhadores contratados e demitidos no Brasil. Para tal, recorreu-se a dados disponibilizados pelo Cadastro Geral de Emprego e Desemprego (CAGED) do Ministério do Trabalho e Emprego (MTE) do Brasil. O período de estudo compreende os anos de 2011 a 2015 e foram analisados todos os setores económicos, bem como todas as regiões do país. Considerou-se que os fatores que poderiam influenciar o número de contratações e demissões seriam a faixa média salarial dos trabalhadores (variável qualitativa que compreende 5 níveis, medida em número de salários mínimos), o grau de instrução (variável qualitativa com 5 níveis: Analfabeto, Ensino Fundamental, Ensino Médio, Ensino Superior, e Não classificado), e o sexo (variável qualitativa). Estes dados foram trabalhados no software Excel a fim de ficarem padronizados e dispostos numa base de dados em painel no formato balanceado, considerando os níveis de Instrução como fator identificador dos indivíduos do painel.
Inicialmente foi ajustado um modelo de regressão linear, considerando como variável dependente o Número de Contratações (designado em Português do Brasil por “Admitidos”) e como preditores as restantes variáveis em estudo. Testada a significância da regressão, concluiu-se que o Número de Contratações não era influenciado pelo Sexo. Foi obtido um modelo de regressão linear para o Número de Contratações em função do Número de Demissões (designado em Português do Brasil por “Desligados”) e da Faixa Salarial em que todas as variáveis são significativas. Posteriormente foram aplicados modelos de efeitos fixos e aleatórios e efetuados os testes estatísticos pertinentes.
O modelo de efeitos fixos pretende controlar os efeitos específicos dos indivíduos considerando que a interseção do modelo varia de um indivíduo para o outro, mas é constante ao longo do tempo, ao passo que os restantes parâmetros são constantes para todos os indivíduos e em todos os períodos de tempo (Duarte, Lamounier & Takamatsu, 2007). O modelo de efeitos fixos é também conhecido por LSDV – Least Square Dummy Variables model, por ser uma generalização do modelo de regressão linear para dados em painel, introduzindo uma variável dummy para aos efeitos das variáveis que designam os indivíduos e/ou o tempo.
Já a especificação do modelo de efeitos aleatórios trata os efeitos individuais como variáveis aleatórias, considerando que os indivíduos sobre os quais se dispõe de dados são amostras aleatórias de uma população maior de indivíduos (Duarte, Lamounier & Takamatsu, 2007). De acordo com Pinheiro e Bates (2014, p. 3) estão associados a unidades experimentais individuais retiradas aleatoriamente a partir de uma população. Neste modelo, supõe-se que não há correlação entre os efeitos individuais e as demais variáveis regressoras. A sua estimação é feita através da utilização dos mínimos quadrados generalizados (GLS).
Após a estimação dos modelos de efeitos fixos e aleatórios, procedeu-se à aplicação dos testes estatísticos de comparação entre os modelos: teste de Hausman e teste de Breusch-Pagan de
multiplicadores de Lagrange. Desta forma, optou-se pelo modelo de efeitos aleatórios, que retornou os melhores resultados nos testes.
Observou-se que houve uma queda no número de admitidos no Brasil no último ano analisado (2015), o que se acredita ser reflexo da crise política e económica que se iniciou no país. Também foi identificado que o número de admitidos possui maior movimentação na faixa que compreende o salário entre 1 e 3 salários mínimos, o qual corresponde ao salário médio de um cidadão brasileiro. O maior número de admitidos enquadra-se na faixa salarial 2, ou seja, que recebem entre 1 e 3 salários mínimos, comprovando que o maior número de movimentação de trabalhadores encontra-se na faixa de salário médios do Brasil. Do mesmo modo, identificou-se maior movimentação de trabalhadores com ensino fundamental e ensino médio, pelo facto de que o ensino superior se desenvolveu apenas recentemente no país.