EDUCATION-JOB MISMATCH IN BRAZIL: INCIDENCE OF OVER-EDUCATION OF LABOR OR SCARCITY OF QUALIFIED JOBS

Silva, Filipe Alrelio Gomes da; Monte, Paulo Aguiar do

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Revista de Economia Contemporânea

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Sumário

Artigos • Rev. econ. contemp. 28 • 2024 • https://doi.org/10.1590/19805527242806 copy

EDUCATION-JOB MISMATCH IN BRAZIL: INCIDENCE OF OVER-EDUCATION OF LABOR OR SCARCITY OF QUALIFIED JOBS

Authorship SCIMAGO INSTITUTIONS RANKINGS

ABSTRACT

The Brazilian labor market has significantly changed in recent decades, including an increase in workers with higher education. However, it shows an imbalance caused by overeducation, leading to inefficiency, decreased productivity, low wages, and dissatisfaction with mismatched jobs. This study aims to explain whether overeducation in Brazil is driven by labor supply or job demand factors. Using a microdata panel from the Annual List of Social Information (RAIS) for the period from 2010 to 2019, micro and macroeconomic variables were analyzed, and a random effects model with Newey-West robust standard errors was estimated, aggregated for the 27 Federative Units. Results indicate that overeducation stems from both the increase in workers with higher education and the slow growth in demand for qualified jobs. It is concluded that Brazil should adopt policies to improve worker qualifications and enhance the quality of education, creating economic conditions for the growth in demand for qualified jobs to be directly correlated with the supply of qualified workers, thus better allocating workers in the labor market.

KEYWORDS
Labor market; Over-education; RAIS; Random effect

Descrição	2010		2019
Descrição	Compatíveis	Sobre-educados	Compatíveis	Sobre-educados
Idade (em anos – média)	39	37	40	39
Salário médio	R$ 4.020,00	R$ 2.882,00	R$ 6.423,21	R$ 4.362,57
Sobre-Educados (Ensino Superior)	63,05	36,95	56,59	43,41
Homens	59,40	40,60	54,62	45,38
Mulheres	59,10	40,90	56,09	43,91
Raça branca	56,10	43,90	54,83	45,17
Centro-Oeste	60,09	39,91	55,69	44,31
Nordeste	64,74	35,26	60,79	39,21
Norte	62,70	37,30	58,12	41,88
Sudeste	56,00	44,00	54,25	45,75
Sul	63,20	36,80	52,82	47,18

Formação	2010		2019
Formação	Compatíveis	Sobre-educados	Compatíveis	Sobre-educados
Graduação	58,68	41,32	54,39	45,61
Mestrado	77,01	22,99	76,54	23,46
Doutorado	85,51	14,49	86,05	13,95

Formação	2010		2019
Formação	Compatíveis	Sobre-educados	Compatíveis	Sobre-educados
25 a 39 anos	57,95	42,05	54,11	45,89
40 a 50 anos	60,62	39,38	57,38	42,62
51 a 65 anos	65,39	36,61	58,04	41,96

Variáveis	Média	Desvio Padrão	Mínimo	Máximo
Oferta de trabalhadores	0,2197	0,0765	0,0939	0,6145
Demanda por empregos	0,1721	0,0445	0,0964	0,2797
Percentual de sobre-educados	0,4062	0,0765	0,2602	0,7377
Coeficiente de especialização	0,2687	0,0762	0,1151	0,4541
Taxa de desemprego	0.0506	0.0193	0.0147	0.1440
Trabalhadoras mulheres	1,5387	0,1853	0,9261	1,9112
Logaritmo trabalhadores brancos	0,9168	0,7580	0,2415	3,5857
Trabalhadores entre 50 e 65 anos	0,2250	0,0430	0,1455	0,3592
Logaritmo do salário médio estadual	8,3244	0,2439	7,6901	9,1660
Logaritmo da abertura comercial	1,0914	0,2773	0,4853	2,0877

Variáveis explicativas	Variável dependente: incidência de sobre-educação
Variáveis explicativas	Agrupado	Erro padrão	Efeito fixo	Erro padrão	Efeito aleatório	Erro padrão
Oferta de trabalhadores	0,632 ^* ***** p<0,01	0,080	0,549 ^* ***** p<0,01	0,078	0,544^* ***** p<0,01	0,077
Demanda por empregos	−1,819 ^* ***** p<0,01	0,153	−1,364 ^* ***** p<0,01	0,197	−1,451 ^* ***** p<0,01	0,201
Coeficiente de especialização	0,147 ^ p<0,05	0,061	0,056	0,081	0,089	0,070
Taxa de desemprego	−0,507 ^* * p<0,1	0,286	−0,190	0,121	−0,208	0,148
Proporção de mulheres	−0,152 ^* ***** p<0,01	0,032	−0,134 ^* ***** p<0,01	0,041	−0,133 ^* ***** p<0,01	0,036
Proporção entre 50 e 65 anos	0,019	0,114	0,117	0,142	0,090	0,164
Log da proporção de brancos	0,007	0,011	−0,021	0,025	−0,012	0,022
Logaritmo do salário médio	−0,094 ^* ***** p<0,01	0,032	−0,019	0,035	−0,040	0,034
Log da abertura comercial	−0,021 ^ p<0,05	0,008	0,002	0,005	−0,001	0,005
Ano 2011	0,018	0,011	0,007	0,009	0,010	0,009
Ano 2012	0,033 ^ p<0,05	0,014	0,017 ^* * p<0,1	0,010	0,022 ^ p<0,05	0,010
Ano 2013	0,040 ^* ***** p<0,01	0,013	0,019 ^* * p<0,1	0,012	0,025 ^ p<0,05	0,011
Ano 2014	0,052 ^* ***** p<0,01	0,014	0,025 ^* * p<0,1	0,014	0,033 ^* ***** p<0,01	0,013
Ano 2015	0,072 ^* ***** p<0,01	0,015	0,032 ^* * p<0,1	0,017	0,043 ^* ***** p<0,01	0,014
Ano 2016	0,097 ^* ***** p<0,01	0,016	0,050 ^* ***** p<0,01	0,018	0,064 ^* ***** p<0,01	0,017
Ano 2017	0,111 ^* ***** p<0,01	0,017	0,054 ^* ***** p<0,01	0,020	0,069 ^* ***** p<0,01	0,017
Ano 2018	0,121 ^* ***** p<0,01	0,019	0,059 ^* ***** p<0,01	0,023	0,077 ^* ***** p<0,01	0,019
Ano 2019	0,133 ^* ***** p<0,01	0,020	0,066 ^* ***** p<0,01	0,024	0,084 ^* ***** p<0,01	0,020
Região Nordeste	0,020	0,015			0,012	0,026
Região Norte	0,021 ^* * p<0,1	0,012			0,015	0,027
Região Sudeste	−0,008	0,011			−0,005	0,024
Região Sul	−0,026 ^* * p<0,1	0,024			−0,017	0,051
Constante	1,516 ^* ***** p<0,01	0,290			1,004 ^* ***** p<0,01	0,293
Observações	270		270		270
R²	0,774		0,753		0,750
R² ajustado	0,754		0,705		0,727
Estatística F	38,450 ^* ***** p<0,01		38,077 ^* ***** p<0,01		739,237 ^* ***** p<0,01
Estatística F	(df=22; 247)		(df=18; 225)

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[1] Correspondência para: Filipe Alrelio Gomes da Silva; Paulo Aguiar do Monte