Deficiência, Emprego e Salário no Mercado de Trabalho Brasileiro

Resumo

Este estudo pretende analisar o efeito da deficiência no emprego e no salário por hora de trabalho no Brasil. A amostra é da Pesquisa Nacional de Saúde de 2013, e foram considerados três grupos: não deficientes, deficientes com limitações das atividades e deficientes sem tais limitações. Utilizou-se como estratégia metodológica a decomposição das diferenças de remuneração entre os grupos nos quantis da distribuição de salários. Os resultados indicaram uma vantagem salarial dos não deficientes e dos deficientes sem limitações em relação aos deficientes com limitações das atividades nos quantis 50° e 90°, que se deve, principalmente, às diferenças nas características observáveis dos indivíduos. Os deficientes sem limitações apresentaram uma vantagem salarial em relação aos não deficientes no quantil 90°. Esse resultado pode ser uma evidência de que os empregadores optam por contratar deficientes sem limitações para cargos de maior remuneração e, assim, cumprem as determinações da política de cotas para pessoas com deficiência, sem que sejam necessários ajustes significativos na infraestrutura ou nas rotinas de trabalho.

Palavras-Chave
Pessoas com deficiência; Diferenças de remuneração; Trabalho

Abstract

This study aims to analyze the effect of disability on employment and hourly wages in Brazil. The sample is from the National Health Survey of 2013 and were considered three groups, non-disabled, disabled with activities limitations and disabled without such limitations. The methodological strategy used was the wage gap decomposition between the groups in the quantiles of the wages distribution. The results indicated a wage advantage of the non-disabled and non-limiting disabled people in relation to the disabled with activities limitations in the 50^th and 90^th quantiles, which is mainly due to the differences in the observable characteristics of the individuals. The non-limiting disabled had a wage advantage over the non-disabled in the 90^th quantil. This result may be an evidence that employers choose to hire disabled people without limitation to higher-paying positions and thus comply the determinations of the quota policy for disabled people without significant adjustments in infrastructure or labor routines.

Keywords
Disabled people; Wage gap; Labor

1. Introdução

A necessidade de garantia dos direitos das pessoas com deficiência passou a ser mundialmente mais evidente ao final da II Guerra Mundial, em 1945, quando a Organização Internacional do Trabalho (OIT) estabeleceu que deveriam ser garantidos o emprego e indenizações para os mutilados de guerra (Kassar 2011). Além disso, a partir da década de 1950, o movimento de organizações e associações em defesa dos direitos de pessoas com deficiências passou a influenciar a formulação de políticas públicas e a maneira com a qual a sociedade lida com essa condição (Jannuzzi 2004).

No entanto, mesmo após aproximadamente sete décadas de tais iniciativas, a humanidade ainda está muito aquém no processo de remover todas as barreiras que impedem a participação econômica de pessoas com deficiência. Com base na análise das informações de 51 países, o relatório da OMS (2011) indicou que pessoas com deficiência recebem, em média, menores salários, e as taxas de emprego para essas pessoas são menores em 53% para homens e em 20% mulheres, em comparação às pessoas sem deficiência.

O modelo tradicional de economia do trabalho, proposto por Becker (1993), pressupõe que os indivíduos maximizam a sua utilidade a partir do consumo de bens, serviços e lazer, sujeito às restrições de tempo e de renda. Assim, o indivíduo decide se deve ou não entrar no mercado de trabalho com base em uma comparação entre a oferta salarial do empregador e o salário da reserva. No caso das pessoas com deficiência, a condição de saúde pode ser incorporada ao modelo através da restrição orçamentária (por meio de uma oferta de salário mais baixa), da restrição de tempo (se as limitações causadas pela deficiência diminuírem o tempo disponível para o trabalho) ou através da própria função utilidade se a condição de saúde reduzir o nível dessa utilidade (Etter 2000, Jones et al. 2006).

Isso significa que a menor taxa de emprego das pessoas com deficiência pode ser devido, em parte, ao elevado salário de reserva, associado à severidade de tal condição, que pode demandar tempo e energia adicionais para participar da força de trabalho. A menor taxa de emprego também pode ser devido ao baixo salário de mercado oferecido às pessoas com deficiência como consequência de um menor nível de produtividade e/ou discriminação do empregador (Kruse e Schur 2003, Jones et al. 2006).

Na tentativa de separar os efeitos da discriminação e da menor produtividade sobre o salário, alguns estudos analisam separadamente as informações das pessoas com deficiência que possuem limitações das atividades habituais e das que não possuem tais limitações (DeLeire 2001, Jones et al. 2006, Jones 2011, Castro et al. 2017, Becker 2018). Conforme a Classificação Internacional de Funcionamento, Deficiência e Saúde, definem-se as limitações da atividade como dificuldades que um indivíduo pode enfrentar na execução de ações e tarefas em decorrência da deficiência, por exemplo, caminhar ou comer (OMS 2013).

No caso das atividades do trabalho, as pessoas com deficiência sem limitações são aquelas cuja produtividade não é afetada pela condição de saúde, e as pessoas com deficiência e limitações são aquelas cuja condição de saúde afeta o tipo e a quantidade de trabalho que o indivíduo pode executar. Assim, supondo que as pessoas com deficiência sem limitações têm a mesma capacidade produtiva das pessoas que não possuem deficiência, uma possível diferença de remuneração entre esses grupos pode ser interpretada como discriminação. Da mesma forma, a diferença de remuneração do grupo de pessoas com deficiência e limitações em relação aos deficientes sem limitações deverá captar a menor produtividade associada à condição de saúde (Jones et al. 2006).

É possível ainda que a diferença de remuneração e os efeitos da discriminação e da produtividade sejam diferentes ao longo da distribuição de salários. Por exemplo, a discriminação pode ser mais intensa nos níveis inferiores da distribuição salarial se o empregador contratar trabalhadores deficientes apenas para posições de baixa remuneração, independente das características produtivas.

Dessa forma, este estudo tem como objetivo contribuir com a literatura já existente ao analisar o hiato salarial entre não deficientes e deficientes, com e sem limitações das atividades, em diferentes pontos da distribuição salarial. A partir dos dados da Pesquisa Nacional de Saúde, PNS 2013, são estimadas equações de rendimentos nos quantis, corrigidas pelo viés de seletividade amostral, através do método RIF (Recentered Influence Function), que permite generalizar a decomposição de Oaxaca-Blinder para qualquer ponto da distribuição de rendimentos.

2. Efeitos da Deficiência sobre o Emprego e Rendimentos

Muitos estudos apontam evidências de que a deficiência reduz o salário e a probabilidade de o indivíduo conseguir emprego independentemente do país, da fonte de dados ou do período de análise (DeLeire 2001, Acemoglu e Angrist 2001, Jones et al. 2006, Jones 2008, Jones 2011, Castro et al. 2017, Becker 2018). De maneira geral, os canais pelos quais a deficiência pode afetar as oportunidades no mercado de trabalho podem ser organizados em três pontos principais.

Primeiro, dependendo do tipo ou do grau de severidade, a deficiência pode reduzir a produtividade do trabalho, ou seja, limitar o número de horas que a pessoa pode trabalhar, determinar o tipo de tarefa que pode executar ou aumentar o número de ausências no trabalho por motivos de saúde. Como consequência, a menor produtividade associada ao grau de severidade da deficiência poderá reduzir a empregabilidade e o salário dessa população (Jones 2008).

Segundo, pessoas com deficiência podem ser discriminadas no mercado de trabalho devido ao preconceito em relação a essa condição de saúde (discriminação por preferências, Becker 1971), ou ainda, devido à falta de conhecimento, os empregadores podem relacionar a deficiência de todos os tipos e níveis de severidade com uma menor habilidade para o trabalho e, assim, restringir a contratação e oferecer menores salários de forma generalizada para as pessoas nessa condição (discriminação estatística, Phelps 1972).

Terceiro, a discriminação contra pessoas com deficiência pode também restringir o acesso à educação e à formação profissional desse grupo, prejudicando o processo de formação do capital humano e a subsequente capacidade de inserção no mercado de trabalho. Esse processo é denominado de efeito dinâmico da deficiência (Jones 2008).

Ao analisar as informações das famílias em 13 países em desenvolvimento, Filmer (2008) observou um preocupante ciclo vicioso de baixa escolaridade das pessoas com deficiência e subsequente pobreza de longo prazo. Os resultados do estudo indicaram que a restrição de acesso à educação associada à deficiência é mais importante para explicar a pobreza de longo prazo do que outras características, como gênero, residência rural ou diferenciais de status econômico das famílias.

Diante das restrições de saúde e da discriminação sofrida pelas pessoas com deficiência, muitos países têm incluído na legislação medidas para garantir a empregabilidade dessas pessoas e também para assegurar renda mínima para aquelas que realmente não podem trabalhar. No caso do Brasil, o Artigo 37 do Decreto n° 3.298/1999 estabelece que a pessoa portadora de deficiência tem o direito de se inscrever em concurso público, sendo reservado, no mínimo, o percentual de cinco por cento em face da classificação obtida. O Artigo 93 da Lei n° 8.213/1991 estabelece que a empresa com 100 ou mais empregados deve preencher de 2% a 5% dos seus cargos com beneficiários reabilitados ou pessoas portadoras de deficiência. No caso da garantia da renda mínima, o programa de Benefício da Prestação Continuada (BPC), da Lei Orgânica da Assistência Social n° 8.742/1993, prevê o pagamento de um salário mínimo mensal à pessoa com deficiência que comprove que não possui meios de prover a própria manutenção, nem de tê-la provida por sua família.

Porém, em muitos países, estudos apontam que as medidas para garantir empregabilidade das pessoas com deficiência não estão, necessariamente, produzindo os resultados esperados (Schwochau e Blanck 2000, Jones 2008, Bell e Heitmueller 2009). Acemoglu e Angrist (2001) analisaram o impacto do Americans with Disabilities Act (ADA), promulgado em 1990 nos Estados Unidos, sobre o emprego e salários das pessoas com deficiência, utilizando as informações dos não deficientes como controle. Os resultados, obtidos através da aplicação do método de diferenças em diferenças, indicaram uma queda acentuada no emprego dos trabalhadores com deficiência após ADA entrar em vigor, principalmente em empresas de médio porte. Uma das hipóteses para explicar esse resultado é que os custos de adaptação da infraestrutura para empregar pessoas com deficiência são maiores do que as ações judiciais de descumprimento do ADA, o que sugere que esses custos têm sido pelo menos tão importantes para os empregadores quanto o medo das ações judiciais.

Jones et. al (2006) analisaram o efeito do Disability Discrimination Act (DDA), promulgado em 1996 na Inglaterra, sobre a empregabilidade e os salários de homens e mulheres, através do método de decomposição de Oaxaca-Blinder. Os autores analisaram as informações de três grupos de pessoas, não deficientes, deficientes com limitações das atividades e deficientes sem tais limitações. Conforme os autores, essa estratégia permite separar o efeito produtividade do efeito discriminação. A possível diferença de remuneração entre os não deficientes e deficientes sem limitação é interpretada como discriminação, uma vez que não há diferenças de produtividade não observadas entre os grupos. Já a diferença de remuneração do grupo de pessoas com deficiência e limitações em relação àqueles que não possuem limitações está associada a menor produtividade decorrente da condição de saúde. Os resultados indicaram diferenças substanciais na empregabilidade e remuneração das pessoas com deficiência, principalmente no caso de trabalhadores com problemas de saúde mental, embora as evidências de discriminação salarial sejam limitadas.

Longhi et al. (2012) também analisaram o efeito do DDA, estimando as diferenças salariais de deficientes e não deficientes na média e em diferentes quantis da distribuição de salário. A decomposição da diferença de remuneração nos quantis foi feita através do método Recentered Influence Function (RIF), proposto por Firpo et al. (2009), que permite generalizar a decomposição Oaxaca-Blinder para qualquer medida de distribuição. Os resultados da decomposição nos quantis foram semelhantes às decomposições na média e a maior parte da diferença de remuneração entre deficientes e não deficientes está relacionada ao efeito produtividade.

Em uma análise semelhante a de Jones et. al (2006), com informações do Brasil, Castro et al. (2017) verificaram que o hiato salarial entre homens deficientes e não deficientes é causado tanto pelo efeito discriminação quanto produtividade. No caso das mulheres, o efeito produtividade foi maior do que para os homens, mas a discriminação foi verificada apenas entre aquelas mulheres que declararam que a deficiência afeta intensamente o desempenho das suas atividades.

Além do tipo e do grau de severidade da deficiência, Jones (2011) acrescenta na análise o fato de a pessoa ter nascido com a deficiência ou ter adquirido essa condição ao longo da vida como uma forma de identificar o efeito dinâmico da deficiência, que ocorre quando a discriminação prejudica o processo de formação do capital humano. Os resultados não indicaram evidências de que as pessoas que nasceram com deficiência sejam mais desfavorecidas no mercado de trabalho em relação às pessoas que adquiriram a deficiência ao longo da vida.

Outro ponto importante, no que se refere às oportunidades no mercado de trabalho para pessoas com deficiência, é que a menor produtividade pode ser uma consequência específica da condição de saúde mas também pode estar relacionada à indisponibilidade de infraestrutura, serviços e recursos adequados. Com informações da Inglaterra, Jones e Latreille (2010) avaliaram a influência de políticas e práticas específicas das firmas para a inclusão das pessoas com deficiência sobre a remuneração desse grupo. Os locais de trabalho com políticas formais de igualdade de oportunidades contribuem para aumentar os salários relativos dos trabalhadores com deficiência, porém, existem evidências de que parte dos custos dos ajustes da infraestrutura são repassados aos funcionários incluídos.

3. Método

Para observar o efeito da deficiência sobre o salário, a estratégia empírica desse estudo é estimar equações de rendimento e decompor o hiato salarial ao longo da distribuição para três grupos de indivíduos: pessoas que não possuem deficiência (grupo 1), deficientes que possuem limitações das atividades habituais (grupo 2) e deficientes que não possuem tais limitações (grupo 3).

Para a estimação das equações de rendimento é importante corrigir o viés de seleção da amostra, uma vez que, conforme Jones et al. (2006), as pessoas com deficiência não necessariamente representam um conjunto aleatório da população de pessoas que recebem remuneração. Se a discriminação salarial contra trabalhadores com deficiência é substancial, levando-os a sair da força de trabalho, a estimativa dessa discriminação seria inferior ao seu verdadeiro nível. Diante disso, utiliza-se o procedimento de Heckman (1979), no qual a estimativa da equação de probabilidade de participação na força de trabalho (emprego) é usada como um regressor adicional na equação de rendimentos.

Para analisar o diferencial de salários entre pessoas com deficiência e não deficientes, parte-se, em princípio, da diferença geral de distribuição salarial (Δ^ν₀) entre dois grupos.

(1) ${\Delta }_{\mathit{o}}^{\mathit{v}}=\mathit{v}\left({\mathit{F}}_{{\mathit{Y}}_{\mathit{B}}\mid {\mathit{D}}_{\mathit{B}}}\right)-\mathit{v}\left({\mathit{F}}_{{\mathit{Y}}_{\mathit{A}}\mid {\mathit{D}}_{\mathit{A}}}\right)$

onde ν(·) é uma estatística da variável de interesse, o salário médio por exemplo, F_YS|DS é a distribuição cumulativa do resultado potencial Y para indivíduos do grupo S = A, B. D é uma variável binária que indica a participação individual no grupo.

A partir das equações de rendimentos estimadas pelo método de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) para cada grupo, o método de decomposição de Oaxaca (1973) e Blinder (1973) possibilita decompor o diferencial de rendimento médio em dois componentes, denominados de efeito de características e efeito estrutural. O efeito de características também é chamado de efeito explicado ou efeito médio porque representa a parte do diferencial de remuneração que é explicada pelas diferenças de características observáveis dos indivíduos. O efeito estrutural também é chamado efeito inexplicado ou efeito de parâmetros e representa a parte da diferença de remuneração resultante da avaliação desigual entre os dois grupos para o mesmo atributo.

O método RIF, Recentered Influence Function, proposto por Firpo et al. (2009), permite generalizar a decomposição de Oaxaca e Blinder para qualquer ponto da distribuição de rendimentos, ou seja, permite decompor as diferenças salariais nos quantis. A função de influência (Influence Function - IF) de uma estatística é essencialmente a sua derivada direcional de primeira ordem, ou seja, mede o efeito relativo de uma pequena perturbação na distribuição de Y sobre o resultado da estatística de interesse. A função de influência de v(F_Y) pode ser denotada por IF(Y; v, F_Y). Já a função de influência recentrada (RIF) é definida como a soma da estatística da distribuição e a sua função de influência, ou seja, RIF(Y; ν, F_Y) = ν(F_Y) + IF(Y; ν, F_Y).

Para o τ-ésimo quantil, Q_τ, a regressão RIF é definida como:

(2) $\mathit{RIF}\left({\mathit{Y}}_{\mathit{i}},{\mathit{Q}}_{\mathit{\tau }}\right)={\mathit{Q}}_{\mathit{\tau }}+\frac{\mathit{\tau }-1\left\{{\mathit{Y}}_{\mathit{i}}\le {\mathit{Q}}_{\mathit{\tau }}\right\}}{{\mathit{f}}_{\mathit{y}}\left({\mathit{Q}}_{\mathit{\tau }}\right)}={\mathit{c}}_{1,\mathit{\tau }}1\left\{{\mathit{Y}}_{\mathit{i}}>{\mathit{Q}}_{\mathit{\tau }}\right\}+{\mathit{c}}_{2,\mathit{\tau }}$

onde ${\mathit{c}}_{1,\mathit{\tau }}=\frac{1}{{\mathit{f}}_{\mathit{y}}\left({\mathit{Q}}_{\mathit{\tau }}\right)}e{\mathit{c}}_{2,\mathit{\tau }}={\mathit{Q}}_{\mathit{\tau }}-{\mathit{c}}_{1,\mathit{\tau }}\left(1-\mathit{\tau }\right)$ são termos constantes para um dado Q_τ.

Para construir contrafactuais (C), especifica-se uma forma estrutural que relaciona o resultado Y com as características individuais, observadas e não observadas (X_i e ε_i, respectivamente). Assim, o modelo de regressão estimado pelo método RIF pode ser usado para inferir o impacto de mudanças nas variáveis explicativas sobre o salário em um dado quantil, assim como os coeficientes de regressão estimados por MQO são usados no caso da média.

Uma propriedade das regressões RIF, que as torna adequadas para a decomposição, é que E(RIF(Y_i,Q_τ )) = Q_τ. Portanto, a partir da estimativa das regressões RIF, podemos utilizar a seguinte estrutura de decomposição:

(3) $\begin{array}{c}{\Delta }_{\mathit{o}}^{\mathit{v}}=\left(\mathit{\tau }\left({\mathit{F}}_{{\mathit{Y}}_{\mathit{B}}\mid {\mathit{D}}_{\mathit{B}}}\right)\right)-\mathit{\tau }\left({\mathit{F}}_{{\mathit{Y}}_{\mathit{A}}^{\mathit{C}}\mid {\mathit{D}}_{\mathit{B}}}\right)+\left(\mathit{\tau }\left({\mathit{F}}_{{\mathit{Y}}_{\mathit{A}}^{\mathit{C}}\mid {\mathit{D}}_{\mathit{B}}}\right)\right)-\mathit{\tau }\left({\mathit{F}}_{{\mathit{Y}}_{\mathit{A}}\mid \mathit{DA}}\right)\hfill \\ =\underbrace{\mathit{E}\left({\mathit{X}}_{\mathit{i}}\mid {\mathit{D}}_{{\mathit{B}}_{\mathit{i}}}\right)\left({\mathit{\gamma }}_{\mathit{\tau },{\mathit{B}}_{\mathit{i}}}-{\mathit{\gamma }}_{\mathit{\tau }}^{*}\right)+\mathit{E}\left({\mathit{X}}_{\mathit{i}}\mid {\mathit{D}}_{{\mathit{A}}_{\mathit{i}}}\right)\left({\mathit{\gamma }}_{\mathit{\tau }}^{*}-{\mathit{\gamma }}_{\mathit{\tau },{\mathit{A}}_{\mathit{i}}}\right)}\hfill \\ +\underset{{\Delta }_{\mathit{X}}^{\mathit{\tau }}}{\underbrace{\mathit{E}\left(\left({\mathit{X}}_{\mathit{i}}\mid {\mathit{D}}_{{\mathit{B}}_{\mathit{i}}}\right)-\mathit{E}\left({\mathit{X}}_{\mathit{i}}\mid {\mathit{D}}_{{\mathit{A}}_{\mathit{i}}}\right)\right){\mathit{\gamma }}_{\mathit{\tau }}^{*}}}\hfill \end{array}$

onde γ é um vetor de coeficientes nos quantis, estimados para cada grupo separadamente. Δ^τ_X é o efeito das características e Δ^τ_S é o efeito estrutural para o τ quantil.

De maneira geral, a deficiência pode afetar o salário se houver discriminação por parte do empregador ou se tal condição estiver associada às limitações das atividades habituais que demandam tempo e energia adicionais para executar tarefas e participar da força de trabalho (Kruse e Schur 2003, Jones et al. 2006).

A estratégia para identificar como as limitações da atividade e a discriminação podem afetar o salário é semelhante a abordagem adotada por Jones et al. (2006). Nessa abordagem, as pessoas que não possuem deficiência compõem o grupo 1 e as pessoas com deficiência são distribuídas entre aquelas que possuem limitações das atividades habituais (grupo 2) e aquelas que não possuem tais limitações (grupo 3).

Na comparação dos salários dos grupos (1) e (2), o efeito estrutural capta tanto os efeitos da discriminação como também os efeitos de produtividade não observados, relacionados à deficiência. Supondo que os indivíduos cuja deficiência não traz limitações para as atividades habituais (grupo 3) apresentam a mesma capacidade para o trabalho das pessoas que não possuem deficiência (grupo 1), o efeito estrutural da decomposição salarial para esses grupos pode ser interpretado como uma estimativa de discriminação.

Alguns estudos partem da hipótese de que o grau de discriminação entre deficientes com limitações (grupo 2) e sem limitação (grupo 3) é o mesmo e, dessa forma, o efeito estrutural da comparação do salários desses grupos captaria os efeitos de produtividade não observados. Porém, é necessário cautela na aceitação dessa hipótese, uma vez que é possível que a discriminação contra deficientes com limitações seja maior e, assim, o efeito estrutural pode captar também essa possível discriminação.

3.1. Dados e Descrição das Variáveis

Os dados utilizados no estudo são da Pesquisa Nacional de Saúde de 2013 (PNS/IBGE). A PNS é realizada através de uma amostra probabilística de domicílios, com o objetivo de produzir dados sobre a situação de saúde da população brasileira, coletando também informações sobre educação, trabalho e rendimento, entre outras.

A Tabela 1 apresenta a descrição e a média das variáveis ​​das equações de rendimento e de emprego. Os indivíduos que trabalham por conta própria foram excluídos da amostra.

Tabela 1
Definição das variáveis e estatísticas descritivas

	Descrição	NãoDef. (1)	Def. Limit. (2)	Def.nãoLimit. (3)
Variável Dependente
ln(w/h)	Logaritmo do salário semanal bruto dividido pelas horas habituais trabalhadas por semana	2,049	1,769	2,190
		(0,005)	(0,036)	(0,038)
Emprego	Variável binária igual a 1 se o indivíduo tiver um salário/hora positivo	0,568	0,276	0,561
		(0,001)	(0,006)	(0,009)
Variáveis de características pessoais e saúde
idade	Idade (anos), entre 15 e 65	37,191	43,312	42,981
		(0,073)	(0,477)	(0,438)
Não branco	Variável binária igual a 1 se o indivíduo é não branco (preto, pardo ou indígena)	0,496	0,576	0,387
		(0,003)	(0,020)	(0,019)
Mulher	Variável binária igual a 1 se o indivíduo é do sexo feminino	0,496	0,542	0,470
		(0,003)	(0,021)	(0,019)
Educ. 0	Nunca estudou ou não completou o EF (base)
Educ. 1	Variável binária igual a 1 se o indivíduo completou o ensino fundamental (EF)	0,151	0,155	0,150
		(0,002)	(0,015)	(0,014)
Educ. 2	Variável binária igual a 1 se o indivíduo completou o ensino médio	0,403	0,310	0,367
		(0,003)	(0,019)	(0,018)
Educ. 3	Variável binária igual a 1 se o indivíduo completou o ensino superior	0,200	0,104	0,204
		(0,003)	(0,013)	(0,016)
Dias doente	Número de dias que deixou de realizar atividades habituais, por motivo de saúde, nas duas últimas duas semanas (0-14)	0,310	1,012	0,431
		(0,011)	(0,119)	(0,075)
Variáveis da renda não proveniente do trabalho
Pensão	Variável binária igual a 1 se o indivíduo recebe pensão ou aposentadoria do governo	0,041	0,102	0,071
		(0,001)	(0,012)	(0,010)
Ln(RNT)	Renda não trabalho: juros, aluguéis, pensão, etc.	1,135	1,974	1,595
		(0,015)	(0,116)	(0,105)
Variáveis do domicílio
Ln(RDPC)	Renda domiciliar per capita	5,002	4,965	5,222
		(0,016)	(0,100)	(0,099)
Chefe	Variável binária igual a 1 se o indivíduo é chefe do domicílio	0,571	0,613	0,631
		(0,003)	(0,020)	(0,018)
Cônjuge	Variável binária igual a 1 se o indivíduo reside com o cônjuge	0,586	0,542	0,562
		(0,003)	(0,021)	(0,019)
N. pessoas	Número de pessoas no domicílio	3,145	2,941	2,849
		(0,009)	(0,062)	(0,051)
N. crianças	Número de crianças com 10 anos ou menos no domicílio	0,462	0,290	0,316
		(0,005)	(0,025)	(0,023)
Variáveis de ocupação
Exp.	Anos de experiência no trabalho atual	6,665	8,185	9,268
		(0,054)	(0,432)	(0,382)
Posição 0	Posição na ocupação: Empregador (base)
Pos. 1 (pub)	Empregado do setor público	0,196	0,189	0,233
		(0,003)	(0,016)	(0,016)
Pos. 2 (priv.)	Empregado do setor privado	0,758	0,787	0,718
		(0,003)	(0,017)	(0,017)
Variáveis de localização
Rural	Variável binária igual a 1 se o indivíduo reside na área rural	0,083	0,141	0,077
		(0,002)	(0,014)	(0,010)
Reg0	Nordeste (base)
Reg1	Variável binária igual a 1 se o indivíduo reside na região Norte	0,059	0,070	0,060
		(0,002)	(0,010)	(0,009)
Reg2	Variável binária igual a 1 se o indivíduo reside na região Sudeste	0,464	0,401	0,416
		(0,003)	(0,020)	(0,019)
Reg3	Variável binária igual a 1 se o indivíduo reside na região Sul	0,169	0,216	0,256
		(0,002)	(0,017)	(0,017)
Reg4	Variável binária igual a 1 se o indivíduo reside na região Centro Oeste	0,086	0,097	0,072
		(0,002)	(0,012)	(0,010)
Obs.		71.929	4.041	2.074

• Nota: Valores da amostra selecionada para as estimações, ponderadas pelo fator de expansão. Erro padrão entre parênteses.
Fonte: PNS (2013).

A PNS permite que a pessoa classifique em que grau a deficiência limita as atividades habituais (como ir à escola, brincar, trabalhar etc.). Dessa forma, para compor a amostra, foram considerados indivíduos com idade entre 15 e 65 anos, classificados em três grupos: que não possuem deficiência (Não Def. - grupo 1), deficientes que possuem limitações das atividades habituais (Def. Limit. - grupo 2) e deficientes que não possuem tais limitações (Def. não Limit. - grupo 3).

Para cada um dos grupos, será estimada uma equação de rendimentos cuja variável dependente é o logaritmo do rendimento semanal bruto no trabalho principal, dividido pelas horas habituais trabalhadas por semana nesse trabalho. Estima-se também uma equação de probabilidade de participação na força de trabalho (emprego), que é usada como um regressor adicional na equação de rendimentos como forma de corrigir o viés de seleção amostral. Nessa equação, a variável dependente identifica o indivíduo que recebeu um salário/hora positivo na semana de referência da pesquisa.

As variáveis de características pessoais, saúde e localização foram incluídas como controles nas equações de rendimentos e emprego. As variáveis de ocupação integram apenas a equação de rendimentos, uma vez que são observadas apenas para aqueles que estão empregados. Dessa forma, foram incluídos como controles adicionais na equação de emprego as variáveis do domicílio e da renda não proveniente do trabalho, que afetam a probabilidade de estar trabalhando, mas não afetam diretamente os rendimentos dos que trabalham, conforme a estretégia de identificação adotada por Kassouf (1994) e Resende e Wyllie (2006).

4. Estatísticas Descritivas

Conforme as informações da Tabela 1, mais da metade dos indivíduos que não possuem deficiência e também aqueles cuja deficiência não limita as atividades habituais, trabalharam na semana de referência da pesquisa, enquanto apenas 27,6% dos indivíduos cuja deficiência limita as atividades habituais trabalharam. A média salarial também é menor para esse grupo. A Tabela 2 apresenta a distribuição do logaritmo do salário por hora de trabalho, dos três grupos de pessoas, sem condicionar a nenhum dos regressores descritos na Tabela 1.

Tabela 2
Diferenças de remuneração ao longo da distribuição do logaritmo do salário por hora de trabalho

Quantil	10º	30º	50º	70º	90º
Não Def. (1)	1,271***	1,514***	1,867***	2,276***	3,164***
	(0,003)	(0,002)	(0,003)	(0,005)	(0,008)
Def. Limit. (2)	1,074***	1,453***	1,744***	2,140***	3,020***
	(0,046)	(0,017)	(0,021)	(0,032)	(0,068)
Def. não Limit. (3)	1,279***	1,601***	1,943***	2,456***	3,323***
	(0,021)	(0,019)	(0,021)	(0,039)	(0,051)
(1) - (2)	0,197***	0,061***	0,122***	0,136***	0,144**
	(0,046)	(0,017)	(0,021)	(0,032)	(0,069)
(1) - (3)	-0,008	-0,086***	-0,077***	-0,179***	-0,159***
	(0,021)	(0,019)	(0,022)	(0,040)	(0,052)
(3) - (2)	0,205***	0,147***	0,199***	0,316***	0,303***
	(0,051)	(0,025)	(0,030)	(0,050)	(0,085)

• Nota: ***, ** e * indicam significância estatística nos níveis de 1%, 5% e 10%. Estimações ponderadas pelo fator de expansão da amostra. Erro padrão entre parênteses.
Fonte: PNS (2013).

De modo geral, para quase toda a distribuição, os deficientes com limitações das atividades (2) possuem menor salário/hora, tanto em relação aos não deficientes (1) como também em relação aos deficientes sem limitações (3). O grupo (3) também apresenta uma vantagem em relação ao (1), que fica mais evidente no nível superior da distribuição.

Esses resultados, sem qualquer controle, são uma evidência de que existe diferença de remuneração entre deficientes e não deficientes com e sem limitações das atividades, o que pode ser uma consequência das diferenças nas características observáveis, na produtividade ou também devido à discrimição não observável entre os grupos. Dessa forma, esses resultados precisam ser analisados com maior precisão.

Em geral, os valores médios das variáveis que serão utilizadas como controle nas equações de rendimento e emprego são semelhantes entre os grupos de análise, com algumas exceções (Tabela 1). A média de idade dos indivíduos com deficiência é de aproximadamente 43 anos, enquanto a dos não deficientes é de 37 anos. A proporção de indivíduos deficientes com limitações das atividades e ensino superior é 10%, enquanto nos demais grupos essa proporção é 20%, aproximadamente. A média de anos de experiência no trabalho atual dos indivíduos com deficiência é superior a 8 anos, enquanto para os não deficientes é cerca de 6 anos.

Essa maior média de anos de experiência no trabalho pode estar associada à média de idade mais elevada dos deficientes ou, no caso das pessoas cuja deficiência limita as atividades, pode também estar associada ao fato de as iniciativas de inclusão na educação superior para pessoas com deficiência serem recentes no Brasil. Dessa forma, depois de completar o ensino médio, a alternativa mais acessível para essa população seria entrar no mercado de trabalho ao invés de continuar os estudos. O Decreto n° 7.611, que estabeleceu iniciativas para eliminar as barreiras físicas, de comunicação e de informação que restringem a participação e o desenvolvimento acadêmico e social dos alunos com deficiência no ensino superior, é de novembro de 2011.

Aproximadamente 10% das pessoas com deficiência e limitações das atividades recebem alguma pensão do governo. No caso dos deficientes que não possuem limitações, essa proporção é 7% e dos não deficientes é 4%. É importante ressaltar que, no caso das pessoas que realmente não podem trabalhar devido aos severos comprometimentos de saúde, as transferências do governo são necessárias para evitar o empobrecimento do indivíduo e da sua família. De acordo com a OMS (2011), as pessoas com deficiência em países de baixa renda são 50% mais propensas a gastar despesas extraordinárias com saúde em relação às pessoas sem deficiência. Como resultado, as famílias de pessoas com deficiência são mais propensas a serem pobres do que as famílias de pessoas sem deficiência com renda bruta similar.

A média de dias, nas duas semanas que antecederam a pesquisa, que as pessoas deixaram de realizar atividades habituais por motivo de saúde, foi um pouco menos de meio dia para pessoas que não possuem deficiência (0,3) e para pessoas com deficiência sem limitações (0,4), e um dia para pessoas com deficiência e limitações (1,0).

5. Resultados

A descrição dos resultados está organizada em duas seções. A primeira apresenta os resultados da estimação da equação de emprego e das equações de rendimentos, estimadas através regressões quantílicas. A segunda apresenta os resultados da decomposição dessas equações de rendimentos nos quantis, para os três grupos de análise.

5.1. Regressões Quantílicas das Equações de Rendimento

As estimativas do modelo probit de participação no emprego são apresentadas na Tabela 3 e os resultados das regressões quantílicas das equações de rendimento, corrigidas pela seletividade amostral, para os grupos de indivíduos não deficientes (1) deficientes com limitações das atividades (2) e sem tais limitações (3) estão representados nas Tabelas 4, 5 e 6, respectivamente. Para simplificar a análise, apenas os resultados do 10°, 50° e 90° quantil foram representados. O número de observações nas equações de rendimentos foi de 47.717 no grupo (1), 3.450 no grupo (2) e 1.221 no grupo (3).

Tabela 3
Equação de participação na força de trabalho (emprego), 2013

	Não Def. (1)	Odds ratio	Def. Limit. (2)	Odds ratio	Def. não Limit. (3)	Odds ratio
Idade	0,184***	1,203	0,095***	1,100	0,177***	1,194
	(0,003)		(0,015)		(0,018)
(Idade)2	-0,002***	0,998	-0,001***	0,999	-0,002***	0,998
	(0,000)		(0,000)		(0,000)
Não-branco	0,015	1,015	0,108	1,114	0,078	1,081
	(0,013)		(0,066)		(0,078)
Mulher	-0,555***	0,574	-0,101*	0,904	-0,614***	0,541
	(0,012)		(0,061)		(0,073)
Educ. 1	0,151***	1,163	0,342***	1,408	0,242**	1,274
	(0,017)		(0,088)		(0,109)
Educ. 2	0,473***	1,605	0,736***	2,089	0,544***	1,722
	(0,015)		(0,075)		(0,089)
Educ. 3	0,929***	2,533	1,035***	2,815	0,958***	2,606
	(0,020)		(0,115)		(0,121)
Dias doente	-0,031***	0,970	-0,039***	0,962	-0,041***	0,960
	(0,003)		(0,009)		(0,015)
Pensão	-0,493***	0,611	-0,663***	0,515	-0,468***	0,626
	(0,029)		(0,104)		(0,129)
Ln(RNT)	-0,069***	0,933	-0,084***	0,919	-0,083***	0,921
	(0,003)		(0,013)		(0,016)
Ln(RDPC)	-0,075***	0,928	-0,104***	0,901	-0,074***	0,929
	(0,003)		(0,018)		(0,022)
Chefe	0,530***	1,698	0,607***	1,835	0,486***	1,626
	(0,014)		(0,071)		(0,083)
Cônjuge	0,002	1,002	0,218***	1,244	-0,024	0,976
	(0,013)		(0,064)		(0,079)
N. Pessoas	-0,152***	0,859	-0,181***	0,835	-0,172***	0,842
	(0,005)		(0,025)		(0,031)
N. crianças	0,104***	1,109	0,146***	1,157	0,171**	1,187
	(0,009)		(0,055)		(0,069)
Rural	-0,238***	0,788	-0,042	0,959	-0,137	0,872
	(0,017)		(0,079)		(0,105)
Reg. 1	0,001	1,001	0,049	1,050	-0,049	0,952
	(0,016)		(0,086)		(0,106)
Reg. 2	0,241***	1,273	0,280***	1,324	0,181*	1,198
	(0,016)		(0,087)		(0,105)
Reg. 3	0,384***	1,469	0,340***	1,405	0,241**	1,273
	(0,021)		(0,102)		(0,113)
Reg. 4	0,320***	1,377	0,285***	1,330	0,137	1,146
	(0,019)		(0,095)		(0,126)
N° obs.	71.929		4.041		2.074

• Nota: ***, ** e * indicam significância estatística nos níveis de 1%, 5% e 10%. Estimações ponderadas pelo fator de expansão da amostra. Erro padrão entre parênteses.
Fonte: PNS (2013).

Tabela 4
Regressões quantílicas da equação de rendimentos dos não def. (1), 2013

	10º		50º		90º
Idade	0,011***	(0,003)	0,030***	(0,003)	0,041***	(0,009)
(Idade)2	-0,000***	(0,000)	-0,000***	(0,000)	-0,000***	(0,000)
Não-Branco	-0,026***	(0,009)	-0,094***	(0,010)	-0,213***	(0,026)
Mulher	-0,097***	(0,010)	-0,252***	(0,011)	-0,475***	(0,029)
Educ. 1	0,150***	(0,013)	0,141***	(0,015)	0,163***	(0,040)
Educ. 2	0,262***	(0,011)	0,357***	(0,013)	0,368***	(0,034)
Educ. 3	0,284***	(0,015)	0,781***	(0,017)	2,355***	(0,044)
Dias doente	-0,007***	(0,002)	-0,002	(0,003)	-0,001	(0,007)
Exp.	0,007***	(0,001)	0,022***	(0,002)	0,019***	(0,004)
(Exp)2	-0,000***	(0,000)	-0,000***	(0,000)	0,000*	(0,000)
Pos. 1 (pub.)	0,100***	(0,022)	-0,049*	(0,026)	-0,560***	(0,066)
Pos. 2 (priv.)	-0,041*	(0,021)	-0,289***	(0,025)	-1,068***	(0,063)
Rural	-0,190***	(0,013)	-0,164***	(0,015)	-0,272***	(0,039)
Reg. 1	0,100***	(0,012)	0,154***	(0,014)	0,115***	(0,036)
Reg. 2	0,211***	(0,011)	0,263***	(0,013)	0,223***	(0,034)
Reg. 3	0,235***	(0,014)	0,330***	(0,016)	0,132***	(0,042)
Reg. 4	0,211***	(0,013)	0,268***	(0,015)	0,303***	(0,039)
Const.	0,840***	(0,067)	1,138***	(0,079)	2,524***	(0,203)
Lambda	-0,064***	(0,013)	-0,059***	(0,015)	0,168***	(0,039)

• Nota: ***, ** e * indicam significância estatística nos níveis de 1%, 5% e 10%. Estimações ponderadas pelo fator de expansão da amostra. Erro padrão entre parênteses.
Fonte: PNS (2013).

Tabela 5
Regressões quantílicas da eq. de rendimentos dos def. limit. (2), 2013

	10°		50°		90°
Idade	-0,023	(0,044)	-0,045**	(0,017)	-0,091	(0,057)
(Idade)2	0,000	(0,001)	0,001***	(0,000)	0,001*	(0,001)
Não-Branco	-0,109	(0,156)	-0,086	(0,061)	-0,277	(0,201)
Mulher	-0,493***	(0,144)	-0,155***	(0,056)	-0,432**	(0,186)
Educ. 1	0,280	(0,216)	0,104	(0,084)	-0,405	(0,278)
Educ. 2	0,391**	(0,187)	0,248***	(0,073)	0,397	(0,242)
Educ. 3	0,462*	(0,262)	0,493***	(0,102)	3,470***	(0,337)
Dias doente	0,015	(0,023)	-0,004	(0,009)	0,039	(0,030)
Exp.	-0,015	(0,020)	0,021***	(0,008)	0,025	(0,026)
(Exp)2	0,000	(0,001)	-0,000**	(0,000)	-0,000	(0,001)
Pos. 1 (pub.)	0,510	(0,509)	0,000	(0,199)	-1,040	(0,657)
Pos. 2 (priv.)	0,094	(0,494)	-0,313	(0,193)	-1,700***	(0,638)
Rural	-0,080	(0,190)	-0,064	(0,074)	-0,326	(0,245)
Reg. 1	0,653***	(0,208)	0,105	(0,081)	0,475*	(0,268)
Reg. 2	0,799***	(0,210)	0,216***	(0,082)	0,481*	(0,271)
Reg. 3	0,662***	(0,237)	0,300***	(0,093)	0,363	(0,305)
Reg. 4	0,812***	(0,221)	0,391***	(0,086)	0,080	(0,285)
Const.	1,078	(1,127)	2,549***	(0,441)	5,737***	(1,454)
Lambda	-0,227	(0,148)	-0,073	(0,058)	-0,019	(0,191)

• Nota: ***, ** e * indicam significância estatística nos níveis de 1%, 5% e 10%. Estimações ponderadas pelo fator de expansão da amostra. Erro padrão entre parênteses.
Fonte: PNS (2013).

Tabela 6
Regressões quantílicas da eq. de rendimentos dos def. não lim. (3), 2013

	10°		50°		90°
Idade	0,016	(0,024)	0,050**	(0,020)	0,066	(0,055)
(Idade)2	-0,000	(0,000)	-0,001**	(0,000)	-0,001	(0,001)
Não-Branco	0,092	(0,073)	-0,099	(0,061)	0,012	(0,166)
Mulher	-0,133*	(0,078)	-0,382***	(0,065)	-0,780***	(0,179)
Educ. 1	0,202*	(0,108)	-0,019	(0,090)	0,318	(0,245)
Educ. 2	0,464***	(0,092)	0,395***	(0,077)	0,458**	(0,210)
Educ. 3	0,538***	(0,114)	0,802***	(0,095)	2,564***	(0,260)
Dias doente	-0,026	(0,016)	-0,011	(0,014)	0,024	(0,037)
Exp.	0,010	(0,010)	0,023***	(0,008)	0,018	(0,021)
(Exp)2	-0,000	(0,000)	-0,001**	(0,000)	0,000	(0,001)
Pos. 1 (pub.)	0,020	(0,182)	0,150	(0,151)	-0,472	(0,410)
Pos. 2 (priv.)	-0,226	(0,177)	-0,168	(0,148)	-0,744*	(0,399)
Rural	-0,223**	(0,106)	-0,153*	(0,089)	-0,418*	(0,242)
Reg. 1	0,083	(0,100)	0,102	(0,084)	0,095	(0,228)
Reg. 2	0,301***	(0,099)	0,181**	(0,082)	0,427*	(0,224)
Reg. 3	0,357***	(0,105)	0,273***	(0,088)	0,022	(0,240)
Reg. 4	0,247**	(0,113)	0,202**	(0,094)	0,414	(0,257)
Const.	0,554	(0,571)	0,563	(0,476)	1,527	(1,295)
Lambda	-0,107	(0,102)	0,106	(0,085)	0,559**	(0,231)

• Nota: ***, ** e * indicam significância estatística nos níveis de 1%, 5% e 10%. Estimações ponderadas pelo fator de expansão da amostra. Erro padrão entre parênteses.
Fonte: PNS (2013).

De maneira geral, os resultados dos coeficientes estimados estão de acordo com o esperado. Aqueles que recebem aposentadoria ou pensão do governo são menos propensos a estar trabalhando, uma vez que é provável que os indivíduos que recebem esse tipo de benefício apresentam algum tipo de restrição por motivos de saúde ou outros e, por isso, apresentam menores chances de inserção no mercado de trabalho (Becker 2018). Da mesma forma, o número de dias que a pessoa deixou de realizar as atividades habituais por motivo de saúde diminui a probabilidade de participação no mercado de trabalho para todos os grupos.

Quanto maior o nível educacional, maior a probabilidade de a pessoa estar trabalhando e maiores são os salários, especialmente para aqueles que têm ensino superior.

No 90º quantil, o fato de a pessoa ter concluído o ensino superior aumenta em mais de 200% a remuneração e, no caso dos deficientes com limitações, o aumento chega a 347% em relação a não estudar ou não completar a educação básica. A experiência no trabalho também aumenta a remuneração das pessoas com deficiência no 50° quantil.

5.2. Decomposição Quantílica

Os resultados da decomposição quantílica do logaritmo do salário/hora estão representados na Tabela 7. Observa-se uma vantagem salarial dos indivíduos não deficientes (1) em relação aos indivíduos deficientes com limitações das atividades (2), significativa nos quantis 50° e 90°, sendo que essa vantagem é maior no nível superior da distribuição. O hiato salarial se deve, principalmente, ao efeito de características, 69% no 50° quantil e 56% no 90° quantil, que representa a parte do diferencial que é explicada pelas diferenças de características observáveis dos indivíduos. Da mesma forma, observa-se uma vantagem salarial dos indivíduos deficientes sem limitações das atividades (3) em relação àqueles com limitações das atividades (2), nos quantis 50° e 90° que também se deve, principalmente, ao efeito de características, 64% e 75%, respectivamente.

Tabela 7
Decomposição de Oaxaca-Blinder do salário/hora de trabalho

Quantil	10º	50º	90º
Não Def. (1)	1,294***	1,953***	3,201***
	(0,008)	(0,011)	(0,013)
Def. limit. (2)	1,112***	1,783***	2,818***
	(0,218)	(0,079)	(0,092)
Def. não limit. (3)	1,238***	2,035***	3,504***
	(0,060)	(0,059)	(0,086)
Não def. (1) x def. limit. (2)
Diferença	0,182	0,170**	0,383***
	(0,218)	(0,079)	(0,093)
Ef. Características	0,077***	0,117***	0,213***
	(0,011)	(0,018)	(0,040)
Ef. Estrutural	0,105	0,053	0,170**
	(0,217)	(0,079)	(0,084)
Não def. (1) x def. não limit. (3)
Diferença	0,056	-0,082	-0,303***
	(0,060)	(0,060)	(0,087)
Ef. Características	-0,028***	-0,092***	-0,186***
	(0,010)	(0,018)	(0,043)
Ef. Estrutural	0,084	0,010	-0,117
	(0,059)	(0,056)	(0,074)
Def. não limit. (3) x Def. limit. (2)
Diferença	0,126	0,252**	0,686***
	(0,226)	(0,098)	(0,126)
Ef. Características	0,104*	0,162***	0,516***
	(0,062)	(0,028)	(0,089)
Ef. Estrutural	0,022	0,090	0,170
	(0,215)	(0,092)	(0,121)

• Nota: Estimações ponderadas pelo fator de expansão da amostra. ***, ** e * indicam significância estatística nos níveis de 1%, 5% e 10%. Erro padrão entre parênteses.
Fonte: PNS (2013).

O efeito estrutural da comparação do grupo (2) com os grupos (1) e (3) deveria captar tanto a possível maior discriminação contra pessoas cuja deficiência causa limitações das atividades como também a menor produtividade não observável decorrente das restrições impostas pela condição de saúde. Como esse efeito não foi significativo ou apresentou menor importância ao longo da distribuição, é possível que, talvez, a discriminação, as barreiras e limitações causadas pela deficiência prejudiquem o processo de formação do capital humano e, consequentemente, as oportunidades no mercado de trabalho para pessoas com limitações das atividades.

Esses resultados estão de acordo com a literatura que evidencia o fato de que, muitas vezes, a dificuldade de alcançar melhores oportunidades no mercado de trabalho das pessoas com deficiência decorre das restrições de acesso à educação e a qualificação profissional. Essa possibilidade é denominada de efeito dinâmico da deficiência, que pode estar associado à pobreza de longo prazo dessa população (Jones 2008).

Com base nas informações de 13 países em desenvolvimento, Filmer (2008) observou que os adultos com deficiência, geralmente, vivem em famílias mais pobres, porém, grande parte dessa relação parece ser explicada pelo fato de que essas pessoas têm, em média, menor nível de escolaridade. Becker (2018) obteve evidências de que, de maneira geral, a deficiência que limita as atividades contribui para diminuir a frequência escolar e a participação no mercado de trabalho dos jovens de 15 a 24 anos no Brasil. Nesse sentido, Castro et al. (2017) argumentam que, além das políticas públicas que garantem a participação das pessoas com deficiência no mercado de trabalho, é necessário promover o treinamento e a qualificação para essa população.

Ao comparar a remuneração dos indivíduos não deficientes (1) com aqueles cuja deficiência não traz limitações para as atividades habituais (3), sob a hipótese de que ambos os grupos apresentam mesma capacidade para o trabalho, o efeito estrutural da decomposição poderia ser interpretado como discriminação. Porém, os resultados indicaram que os indivíduos do grupo (3) apresentam uma vantagem salarial em relação ao grupo (1) no 90° quantil, que se deve, principalmente, ao efeito de caraterísticas (61%).

O fato de isso apenas ter sido observado no quantil superior da distribuição pode estar relacionado à ideia de que os deficientes sem limitações e aptos para alcançar altos níveis de remuneração, nos quais a qualificação profissional e educacional são importantes para exercer as atividades de trabalho, parecem ser, em média, mais qualificados do que os não deficientes. Becker (2018) apresenta evidências de que os jovens com deficiência física ou visual e sem limitações das atividades apresentam maiores chances de trabalhar e/ou estudar do que jovens não deficientes, atividades que contribuem para a formação e qualificação do capital humano.

Assim, esses resultados podem ser uma evidência em favor da hipótese de que, para cumprir as determinações da política de cotas de emprego para pessoas com deficiência, de maneira geral, os empregadores optam por contratar deficientes sem limitações para cargos de maior remuneração com base nas características observáveis. Dessa forma, o empregador consegue cumprir as determinações da política, contratando pessoas com deficiência altamente qualificadas para exercer as funções, sem que sejam necessários ajustes significativos na infraestrutura da empresa ou nas rotinas de trabalho.

Há evidências na literatura internacional de que os custos para incluir, no mercado de trabalho, pessoas com deficiência que limita as atividades habituais são não negligenciáveis para os empregadores (Acemoglu e Angrist 2001, Jones 2006, Jones e Latreille 2010). Acemoglu e Angrist (2001) argumentam que alguns empregadores, nos Estados Unidos, submetem-se aos custos das ações judiciais de descumprimento da política de contratação de deficientes para evitar os custos de adaptação da infraestrutura. Na Inglaterra, Jones (2006) evidencia que muitos empregadores evitam contratar pessoas com deficiência intelectual cujas limitações demandam ajustes na rotina de trabalho.

No Brasil, Ribeiro e Carneiro (2009) e Becker (2018) apontam evidências de que existe seletividade nas contratações da Lei de Cotas para pessoas com deficiência, Lei n° 8.213/1991, uma vez que priorizam o deficiente sem limitações das atividades, em detrimento dos demais. Por exemplo, um deficiente físico que utiliza prótese em uma das pernas pode perfeitamente exercer funções de escritório que exijam elevada qualificação sem que sejam necessários ajustes significativos na infraestrutura da firma. Já uma pessoa que utiliza cadeira de rodas, embora possa exercer essas mesmas funções, precisaria de condições de acesso às instalações da firma, como rampas e banheiros adaptados, devido às limitações de locomoção decorrentes da deficiência.

6. Conclusão

Este artigo analisou o efeito da deficiência sobre o emprego e o salário por hora no Brasil. A amostra é da PNS 2013 e foi dividida em três grupos, os não deficientes (1), os deficientes com limitações das atividades habituais (2) e os deficientes que não possuem tais limitações (3). Em seguida, foram estimadas regressões quantílicas de salários, com correção de seletividade, através do método RIF, que permite analisar a decomposição de Oaxaca-Blinder em qualquer ponto da distribuição de rendimentos.

Observa-se uma vantagem salarial dos indivíduos não deficientes (1) e dos deficientes sem limitações (3) em relação aos indivíduos deficientes com limitações das atividades (2), nos quantis 50° e 90°, que se deve, principalmente, às diferenças nas características observáveis dos indivíduos (Efeito de Características). As evidências de que a desvantagem salarial das pessoas cuja deficiência limita as atividades estaria relacionada à menor produtividade não observada ou à discriminação no mercado de trabalho foram limitadas, não significativas ou de menor importância (Efeito Estrutural). Porém, é possível que as barreiras impostas pela condição de saúde ou pela discriminação tenham dificultado o acesso à educação e a qualificação profissional das pessoas com deficiência e limitações da atividade, o que, provavelmente, resultou em uma desvantagem desse grupo no mercado de trabalho.

Os deficientes sem limitações (3) apresentam uma vantagem salarial em relação ao grupo (1) no 90° quantil, que se deve, principalmente, ao efeito de caraterísticas. Esse resultado é uma evidência de que, talvez, os empregadores optam por contratar deficientes sem limitações para cargos de maior remuneração com base nas características observáveis. Dessa forma, as políticas de inclusão das pessoas com deficiência no mercado de trabalho parecem contemplar, principalmente, aqueles que não possuem limitações das atividades, de modo que o empregador consegue cumprir as determinações da política de cotas de contratação sem que sejam necessários ajustes significativos na infraestrutura da empresa ou nas rotinas de trabalho.

Diante disso, talvez sejam necessárias políticas específicas para categorias e níveis de severidade da deficiência, que contemplem não apenas a inclusão no mercado de trabalho, como também todo o processo de formação do capital humano. É importante ressaltar ainda que, nos níveis mais elevados de severidade, nos quais a pessoa realmente não pode trabalhar, as transferências do governo são de extrema importância para evitar o empobrecimento do indivíduo e da sua família.

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Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  Jan-Mar 2019

Histórico

• Recebido
  06 Nov 2017
• Aceito
  21 Set 2018