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Métodos de decomposição

Tópicos em Economia do TrabalhoProf.: Danielle Carusi Machado

Aula 28 de abril de 2015

Objetivos dos métodos de decomposição

• Organizar a evidência empírica sobre as variações num dado resultado de um dado sistema.

• Relacionar as variações com concomitantes variações nas características dos componentes do sistema.

• A idéia básica subjacente a estas técnicas é o fato de que o resultado de um sistema varia se, e somente se, a(s) característica(s) de algum(ns) de seus componentes varia(m).

Objetivos dos métodos de decomposição

• Método contábil

• Permite determinar que parcela das variações empiricamente observadas no resultado do sistema advém de concomitantes variações em cada uma das características dos componentes que formam este sistema.

Objetivos dos métodos de decomposição

• Explicar desigualdade de renda ao longo do tempo

• Explicar desigualdades salariais entre grupos (sexo e cor).

• Artigos seminais da literatura: Oaxaca (1973) e Blinder (1973)

Método de decomposição Oaxaca Blinder

• Para os autores, a diferença salarial média é explicada pela soma de dois componentes: a) diferença na média dos atributos específicos de

cada grupo; b) diferença na taxa de retorno ou produtividade

destes atributos.

Oaxaca Blinder

• Decomposição pela diferença em média de produtos para dois grupos A e B

• Esta diferença pode ser dividida em 2 termos:- termo explicado pelas covariadas (efeito composição ou

atributos) - termo não explicado (efeito “estrutura de salário” ou

retorno dos atributos)

• Decomposição agregada:

• Decomposição detalhada: efeito composição e efeito estrutura de salário aliado a cada covariada :

• Para a decomposição agregada, podemos ir além da MÉDIA:- Variância: decomposição WITHIN-BETWEEN- Quantis (Juhn, Murphy e Pierce, 1991; Machado e Mata, 2005)- Gini e Theil (Dinardo, Fortin e Lemieux, 1996)

Pressupostos

1) Grupos devem ser mutuamente exclusivos;2) Forma estrutural: ; 3) Suporte comum: cada indivíduo no grupo A tem um

correspondente no grupo B;

Tratando o contrafactual

• Sob o suposto de linearidade aditiva, podemos separar a forma estrutural no termo observável e no termo não observável:

• Para o contrafactual do grupo B com retorno a não observáveis vindo do grupo A:

• JMP (1991) sugerem a imputação residual: substituir o segundo termo acima pelo resíduo da distribuição de A para construir o contrafactual de B.

(características de B e estrutura de salários de A)

Problema: como imputar resíduos condicionais a X?

• Machado e Mata (2005): propõem o uso de regressões quantílicas condicionais para permitir retornos diferentes para observáveis que variam ao longo da distribuição condicional de salários.

• DiNardo, Fortin, Lemieux (1996): propõem o uso de um fator de ponderação entre as distribuições de A e B.

(o contrafactual de B é uma versão reponderada da distribuição de A)

• Firpo, Fortin, Lemieux (2009): usam regressões quantílicas incondicionais - RIF (path independence)

Tratando o contrafactual

Salário Mínimo e desigualdade no Brasil entre 1981 – 1999: uma abordagem semiparamétrica

Menezes – Filho e Rodrigues, RBE (2009)

• Avalia o impacto do salário mínimo sobre toda densidade salarial sem impor uma relação funcional entre as variáveis.

• Qual seria a distribuição salarial em 1988 se o salário mínimo fosse o mesmo observado em 1981?

• Abordagem semiparamétrica DiNardo et al. (1996). Labor market institutions and the distribution of wages: 1973-1992 a semi parametric approach . Econometrica, 64: 1001-1044.

Salário Mínimo e desigualdade no Brasil entre 1981 – 1999: uma abordagem semiparamétrica

• Cinco fatores explicativos:1. Variações do salário mínimo real2. Mudança do grau de sindicalização3. Mudança no nível de escolaridade dos trabalhadores4. Mudança características individuais (sexo, idade...)5. resíduos

• Decompõe a diferença entre as distribuições nos períodos considerados pelos 5 fatores acima.

• Peso relativo de cada um dos fatores sobre os salários.

Salário Mínimo e desigualdade no Brasil entre 1981 – 1999: uma abordagem semiparamétrica

1981 – 1988• Com relação aos efeitos do salário mínimo, para todos os índices

de desigualdade, as diferenças entre as medidas de 1988 e as medidas do contrafactual associado ao salário mínimo são sempre positivas.

• Se em 1988 o salário mínimo real fosse igual ao de 1981, isto é, se ele tivesse sido maior que o observado em 1988, a desigualdade salarial teria sido menor do que a que prevaleceu em 1988.

• A queda do mínimo em termos reais - aumento da dispersão salarial.

• Quando inverte a ordem da decomposição o efeito do SM cai.

Salário Mínimo e desigualdade no Brasil entre 1981 – 1999: uma abordagem semiparamétrica

1981 – 1988• Com relação à educação (efeito composição), houve aumento

da desigualdade no período. • Se a escolaridade em 1988 fosse a mesma de 1981 (menor

média e menos dispersão): desigualdade seria menor.• Efeitos das demais características individuais são pequenos. • Efeitos ficam grandes quando a ordem é invertida.• Características individuais tem pouca influência quando são

consideradas isoladamente (sem educação).Resultados 1988-99: similares, mais desigualdade cai.

Salário Mínimo e desigualdade no Brasil entre 1981 – 1999: uma abordagem semiparamétrica

Olhando a distribuição como um todo:

• Dispersão é maior em 1988• As distribuições apresentam um pico em torno dos respectivos salários mínimos.• A densidade das mulheres é mais concentrada em torno do mínimo que a dos

homens (maior impacto do SM).

Salário Mínimo e desigualdade no Brasil entre 1981 – 1999: uma abordagem semiparamétrica

Olhando a distribuição como um todo:

• Efeito do salário mínimo: a distribuição anda para a direita, reduz a massa de pessoas na cauda inferior.

• Efeito é maior para as mulheres e para os valores próximos do SM.

Salário Mínimo e desigualdade no Brasil entre 1981 – 1999: uma abordagem semiparamétrica

Olhando a distribuição como um todo:

• Quanto à educação, notamos que, para homens e mulheres, o efeito é o de engordar um pouco a cauda inferior, aumentar um pouco a concentração em torno da moda e achatar um pouco a cauda superior, como se a densidade fosse empurrada para a esquerda (diminuindo a média) e tivesse sua dispersão reduzida.

Counterfactual decomposition of changes in wage distributions using quantile regressions

Machado e Mata. Journal of Applied Econometrics, 2005

• Estimam a densidade salarial que prevaleceria em 1995 se a distribuição da educação fosse a de 1986 e as outras covariadas de 1995.

• Regressão quantílica: captura o impacto de mudanças das covariadas sobre a distribuição salarial condicional.

• Regressão: impacto sobre a média da distribuição salarial condicional.

Counterfactual decomposition of changes in wage distributions using quantile regressions

Machado e Mata. Journal of Applied Econometrics, 2005

• Estratégia empírica parecida com DiNardo et al (1996).– Usam modelo paramétrico para a distribuição

condicional dos quantis.– Identificação das mudanças da densidade salarial

que não são explicadas por mudanças na distribuição das covariadas (mudanças nos coeficientes das regressões quantílicas)

Counterfactual decomposition of changes in wage distributions using quantile regressions

Machado e Mata. Journal of Applied Econometrics, 2005

• Dados: amostra de 5000 trabalhadores empregados em Portugal.• Crescimento da desigualdade: crescimento foi maior no topo da

distribuição.• 1986: entrada de Portugal na União Européia.

Counterfactual decomposition of changes in wage distributions using quantile regressions

Machado e Mata. Journal of Applied Econometrics, 2005

Counterfactual decomposition of changes in wage distributions using quantile regressions

Machado e Mata. Journal of Applied Econometrics, 2005

Uma aplicação do DFL (1996)

Os efeitos distributivos do salário mínimo no mercado de trabalho brasileiro no período 2002-2008: enfoque a partir de distribuições contrafactuais

Henrique Dantas Neder e Rosana Ribeiro (2010)PPE v.40, n. 3

Introdução

• Objetivo: investigar a contribuição do SM para o processo de desconcentração dos rendimentos do trabalho entre 2002 e 2008.

• Dados: PNAD 2002 e 2008.• Método: DiNardo, Fortin e Lemieux (1996).• Grupo de análise: Brasil urbano, trabalhadores com

renda positiva entre 15 e 71 anos que trabalharam pelo menos 40 horas semanais.

• Variáveis causais: SM, grau de formalidade, atributos pessoais (experiência, escolaridade, cor, grupos ocupacionais e ramos de atividade).

Metodologia

• Partindo de uma distribuição conjunta de um vetor de observações individuais F(w,z,t) onde w é salário, z são os atributos individuais e t é o tempo, e tomando mt=SM:

• Para estimar funções de densidade contrafactuais é necessária a combinação de diferentes períodos de tempo.

Densidade de salários

Densidade de salários efetiva em 2002

Densidade de salários contrafactual em 2002 com Z de 2008

Metodologia

• Sob a hipótese de que a estrutura de salários de 2002 não depende da distribuição de atributos, construímos o contrafactual:

• Os autores propõem um fator de reponderação que utiliza os atributos dos 2 anos:

onde

A diferença entre a função densidade efetiva de 2002 e a função contrafactual corresponde ao efeito das mudanças na distribuição de atributos.

Hipóteses para o SM

• O salário mínimo não tem efeitos de spillover na distribuição de salários acima do SM: alterações exatas de SM só ocorrem entre m0 e m1 .

• A forma da densidade condicional dos salários reais menores que SM depende somente do valor real do SM para salários abaixo de m0 os ajustes são proporcionais

• O SM não tem efeito sobre a probabilidade de se obter uma ocupação (SM exógeno).

Contrafactual para SM

• Somente a parte onde w<=m1 é afetada pela variação do SM:

onde .

• O cálculo da probabilidade de estar na data t, dados certos atributos z e um w<=m1 é obtido por meio de um modelo PROBIT.

Resultados (ordem direta)

Resultados

Resultados (ordem inversa)

Conclusão

• SM tem efeito desconcentrador, sobretudo na ordem direta, mas também na ordem inversa;

• Efeito é maior para região Nordeste;• Atributos e resíduos têm efeito concentrador;• Formalização depende se a ordem é direta ou inversa:

correlação com SM;• O método é path dependence: a ordem em que se faz a

decomposição faz diferença nos resultados.