Discriminação salarial por cor e gênero revisitada: uma abordagem de decomposição contrafactual utilizando regressões quantílicas

A desigualdade salarial, especialmente a resultante da discriminação contra negros e mulheres no mercado de trabalho, é um componente importante da elevada concentração de renda da economia brasileira. Ao contrário da grande maioria dos trabalhos já desenvolvidos nesta área, este trabalho não adota a hipótese de que os efeitos de atributos determinantes do salário são constantes e idênticos para os indivíduos ao longo da distribuição de renda. São estimadas as estruturas salariais para cada percentil da distribuição salarial para homens brancos, homens negros, mulheres brancas e mulheres negras utilizando a técnica de decomposição contrafactual por regressões quantílicas, proposta por Koenker e Bassett (1978) e desenvolvida por Machado e Mata (2004). Isto proporciona uma compreensão mais detalhada e abrangente dos fatores que determinam a remuneração do trabalho para diferentes níveis de renda e fornece uma medida mais completa do grau de discriminação contra os negros e mulheres no mercado de trabalho ao longo da distribuição salarial. Para os três grupos, a discriminação é crescente em relação à posição na distribuição salarial, indicando a dificuldade de se atingir posições melhor remuneradas no mercado de trabalho por parte de mulheres e negros. A discriminação afeta principalmente as mulheres negras, seguidas das mulheres brancas e dos homens negros. Para os homens negros, a discriminação é baixa entre os mais pobres e cresce nos níveis mais altos da distribuição. As mulheres brancas sofrem ao longo de toda a distribuição com maior efeito entre os 15% mais ricos. As mulheres negras sofrem com a discriminação por cor e gênero, estando assim na pior situação entre os grupos. A remuneração da educação estimada para os quatro grupos indica ganhos crescentes conforme a posição na distribuição salarial ampliando a desigualdade salarial intra-grupo, adicionalmente, observa-se uma desvalorização da educação dos negros de ambos os sexos na determinação salarial e que as mulheres sofrem algum tipo de discriminação no que diz respeito à educação apenas nos níveis salariais mais elevados. Os ganhos salariais obtidos com a equalização da escolaridade e formalização entre os grupos discriminados e os homens brancos indicam que, no caso da educação, homens e mulheres negros teriam ganhos ao longo de toda a distribuição, com ênfase entre os mais ricos. Para a formalização, a população nos decis inferiores da distribuição salarial seria a principal beneficiada.

Do borrowing constraints decrease intergenerational mobility? evidence from Brazil

In this paper, we find evidence that suggests that borrowing constraints may be an important determinant of intergenerational mobility in Brazil. This result contrasts sharply with studies for developed countries, such as Canada and the US, where credit constraints do not seem to play an important role in generating persistence of inequality. Moreover, we find that the social mobility is lower in Brazil in comparison with developed countries. We follow the methodology proposed by Grawe (2001), which uses quantile regression, and obtain two results. First, the degree of intergenerational persistence is greater for the upper quantiles. Second, the degree of intergenerational persistence declines with income at least for the upper quantiles. Both findings are compatible with the presence of borrowing constraints affecting the degree of intergenerational persistence, as predicted by the theory.

Bayesian analysis of extreme events with threshold estimation

The aim of this paper is to analyze extremal events using Generalized Pareto Distributions (GPD), considering explicitly the uncertainty about the threshold. Current practice empirically determines this quantity and proceeds by estimating the GPD parameters based on data beyond it, discarding all the information available be10w the threshold. We introduce a mixture model that combines a parametric form for the center and a GPD for the tail of the distributions and uses all observations for inference about the unknown parameters from both distributions, the threshold inc1uded. Prior distribution for the parameters are indirectly obtained through experts quantiles elicitation. Posterior inference is available through Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods. Simulations are carried out in order to analyze the performance of our proposed mode1 under a wide range of scenarios. Those scenarios approximate realistic situations found in the literature. We also apply the proposed model to a real dataset, Nasdaq 100, an index of the financiai market that presents many extreme events. Important issues such as predictive analysis and model selection are considered along with possible modeling extensions.

Efficient semiparametric estimation of quantile treatment effects

This paper presents calculations of semiparametric efficiency bounds for quantile treatment effects parameters when se1ection to treatment is based on observable characteristics. The paper also presents three estimation procedures forthese parameters, alI ofwhich have two steps: a nonparametric estimation and a computation ofthe difference between the solutions of two distinct minimization problems. Root-N consistency, asymptotic normality, and the achievement ofthe semiparametric efficiency bound is shown for one ofthe three estimators. In the final part ofthe paper, an empirical application to a job training program reveals the importance of heterogeneous treatment effects, showing that for this program the effects are concentrated in the upper quantiles ofthe earnings distribution.