Carreiras sem fronteiras: um estudo de caso em uma instituição financeira brasileira

As mudanças ocorridas no ambiente socioeconômico nas últimas décadas, como os avanços tecnológicos e o aumento de competição entre as empresas, desencadearam profundas transformações na estrutura do trabalho e das carreiras. Dentro deste contexto, novos modelos de carreiras surgiram na literatura, os quais mostram o enfraquecimento do vínculo entre empregado e empresa e enfatizam a necessidade de flexibilidade, adaptabilidade, auto-conhecimento e autonomia do indivíduo. Um destes modelos é o de carreiras sem fronteiras, que tem como premissa uma alta identificação da pessoa com o trabalho e uma alta mobilidade profissional. Esta pesquisa buscou identificar as atitudes dos indivíduos frente à carreira dentro de uma instituição financeira brasileira de grande porte, com base nos modelos de carreira tradicional e sem fronteiras. Para tanto foi realizado um estudo de caso em sete áreas representativas dessa organização, por meio da aplicação de um questionário formal a 126 gestores e da realização de 11 entrevistas. Os resultados indicam presença de atitudes de carreira sem fronteiras dentro da realidade tradicional da organização e formas diferentes de se entender as carreiras pelos profissionais pesquisados. Além disso, foi possível notar a conscientização dos indivíduos quanto à responsabilidade pela própria carreira e consequentemente, o foco no desenvolvimento de suas competências. Espera-se que a pesquisa contribua para o conhecimento das carreiras no Brasil, ampliando a compreensão do cenário atual, no qual diferentes modelos de carreira coexistem, e aprimorando o entendimento sobre a possível transição entre eles.

Measurements of income inequality: a critique. Inflation and income inequality: a link through the job- search process

In this paper I claim that, in a long-run perspective, measurements of income inequality, under any of the usual inequality measures used in the literature, are upward biased. The reason is that such measurements are cross-sectional by nature and, therefore, do not take into consideration the turnover in the job market which, in the long run, equalizes within-group (e.g., same-education groups) inequalities. Using a job-search model, I show how to derive the within-group invariant-distribution Gini coefficient of income inequality, how to calculate the size of the bias and how to organize the data in arder to solve the problem. Two examples are provided to illustrate the argument.