1. A rotatividade no emprego no Brasil é extremamente alta, com taxas de desligamento acima de 50% e de substituição de trabalhadores em torno de 43%.
2. Diversos fatores contribuem para a alta rotatividade, incluindo a contratação de trabalhadores a menores salários, demissões simuladas para acessar benefícios e a aproveitamento de brechas nos custos de demissão.
3. Apesar de seus efeitos negativos tanto para trabalhadores quanto empresas, a rotatividade perman
Rotatividade no Brasil: causas, consequências e desafios
1. Rio de Janeiro, 17 de março de 2017.
Carlos Henrique Corseuil
Coordenador de estudos e pesquisas em Trabalho e Renda
Rotatividade no Brasil
Coordenação Trabalho e Renda
2. Motivação
• O problema da produtividade do trabalho no Brasil
Mation (2014) mostra que a nossa produtividade do trabalho está cada vez
mais distante do que é computado para outros países
• A rotatividade como limitador do crescimento da produtividade
do trabalho
descontinuidade no exercício continuado da sua função,
torna menos atrativo os investimentos em treinamento,
torna menos atrativo o esforço do trabalhador no desempenho das tarefas
3. Sumário
1 Aspectos conceituais e mensuração
2 Números para o Brasil
4 Porque a rotatividade não caiu?
3 Porque a rotatividade é tão alta?
Aumento da escolaridade deveria contribuir
Desindustrialização?
Proporção de jovens aumentando?
Aspectos institucionais?
5. Aspectos conceituais e mensuração
• Conceito “Latu-sensu”: desligamentos
• Medidas:
Taxa de desligamento (Dt/Et)
Duração do emprego
• Conceitos “Stritu-sensu”:
Trabalhadores rodando entre diferentes postos
Substituição de trabalhadores nos mesmos postos
• O último conceito tem sido mais analisado;
• Medida: Σmin[Ait,Dit]/ ΣEit ≠ min [At, Dt]/Et
• Refinamentos: só desligamentos involuntários
9. Números para o Brasil
• Taxa de desligamento
Total: frequentemente acima de 50%
Involuntário: em torno de 1/3, e sempre acima de 30%.
• Substituição de trabalhador
Total: em torno de 43%, beirando 50% em alguns anos
Involuntário: em torno de 26%
• cada ano, empresas demitem cerca de 1/3 dos seus
empregados, sendo que ¼ são substituídos.
11. Determinantes
• Por que a rotatividade é tão alta?
Diminuição da folha com contratação a menor salario?
Demissão simulada para acessar SD?
Aproveitar brechas nos custos de demissão?
12. Porque a rotatividade é tão alta?
• Contratação a menor salário?
Especificação EF sem tenure
Dummy de admitido
- 0,0408***
(0,0001)
Constante
5,888***
(0,0007)
R2 0,260
Número de firmas 2.970.850
Observações 38.200.738
Erros padrão entre parênteses: ***p<0,01 , **p<0,05 , *p>0,1
Controles: gênero, nível educacional, faixa etária e setor de atividade
13. Porque a rotatividade é tão alta?
• Demissão simulada para acessar SD?
2007 2008 2009 2010 2011 2012
Média
2007-2012
Reempregado no mesmo CNPJ até um ano 6,7% 6,2% 6,3% 5,8% 5,4% 4,9% 5,9%
Reempregado no mesmo CNPJ até um ano
(iniciativa da empresa)
7,2% 7,0% 7,0% 6,7% 6,4% 5,8% 6,7%
14. Porque a rotatividade é tão alta?
• Aproveitar brechas nos custos de demissão?
Risco de desligamento por duração do emprego (formal)
Fonte: RAIS 2003 a 2010. Elaboração de Raphael Cayres Pinto em sua tese de doutorado defendida em 2015.
15. Porque a rotatividade é tão alta?
• Aproveitar brechas nos custos de demissão?
Riscos de desligamento por motivo e duração do emprego (formal)
Fonte: RAIS 2003 a 2010. Elaboração de Raphael Cayres Pinto em sua tese de doutorado defendida em 2015.
16. Porque a rotatividade é tão alta?
• Aproveitar brechas nos custos de demissão?
Riscos de desligamento por tamanho de empresa e duração do emprego
Fonte: RAIS 2003 a 2010. Elaboração de Raphael Cayres Pinto em sua tese de doutorado defendida em 2015.
18. Determinantes
• Por que a rotatividade não caiu?
Desemprego e informalidade caíram muito
Aumento da escolaridade deveria contribuir
Desindustrialização?
Proporção de jovens aumentando?
19. • Papel da mudança de composição;
Rotatividade
2003 - 2011
Coeficiente Erro Padrão robusto
Taxa de rotatividade 2003 0,508 0,002
Taxa de rotatividade 2011 0,607 0,002
Diferença 2011-2003 0,099 0,003
Parte explicada -0,014 0,000
Idade da firma -0,001 0,000
Dummy fins lucrativos 0,008 0,000
Setor 0,000 0,000
Tamanho da firma -0,002 0,000
% de jovens -0,009 0,000
% com fundamental incompleto -0,010 0,001
Parte não explicada 0,113 0,003
N 1.623.603 2.454.085
* Não significativo a 10%: coeficiente em itálico
Decomposição de Oaxaca-Blinder para rotatividade
20. Consequências para o trabalhador
• Perda salarial de demitidos comparado com desligados
devido ao fechamento do estabelecimento
• wijt = t + δj + θ.Tij + Xijt’β + it
wijt = salário no reemprego – salário desligamento
Tij = 1 se desligado no fechamento
Tij = 0 se desligado no ano anterior ao fechamento
21. Estimativas do efeito estigma: Modelo em
primeira diferença em torno do fechamento da firma
Notas: A variável dependente é a diferença do log do salário de re-emprego e do log do salário pré-desligamento. Erros-padrão entre parênteses. Todas as
colunas incluem dummies de ano e trimestre. As 1º, 2º e 3º classes de tamanho são respectivamente: 55 a 249, 250 a 999 e mais de 1.000 empregados. Os
grupos excluídos foram: trabalhadores há pelo menos 12 meses fora do setor formal e trabalhadores que transitaram da 3º para a 2º classe de tamanho.
Variável
Especificações
(1) (2) (3)
Estigma (A) -0,0372 -0,0742 -0,0791
(0,0247) (0,0246) (0,0288)
Ocup. de re-emprego igual a de
deslig. (B)
0,0153 0,0037
(0,0023) (0,0024)
(A) X (B) 0,0079 0,0142
(0,0039) (0,0042)
Idade2 -0,0019 -0,0012 -0,0013
(0,0001) (0,0001) (0,0001)
Menos de 1 mês fora do formal 0,0816 0,0898 0,0512
(0,0044) (0,0044) (0,0049)
Até 1 mês fora do formal 0,0834 0,0767 0,0459
(0,0051) (0,0051) (0,0056)
2 a 3 meses fora do formal 0,0393 0,0328 0,0028
(0,0047) (0,0047) (0,0052)
4 a 6 meses fora do formal 0,0218 0,0175 -0,0037
(0,0045) (0,0045) (0,0050)
7 a 11 meses fora do formal -0,0211 -0,0205 -0,0380
(0,0044) (0,0044) (0,0049)
22. Consequências para a empresa
• Hipótese de learning-by-doing
• Modelo Chiang
• 𝐸𝑖𝑡 = (1 − 𝑡𝑑𝑖𝑡−1)(𝐸𝑖𝑡−1 + 𝑞𝑖𝑡−1)
• 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑖𝑡 = 𝛾0 + 𝛾𝑗 + 𝛾𝑣 𝑣𝑖 + 𝛾𝑡 𝑡 + 𝛾ℎℎ𝑖𝑡 + 𝛾𝑒 𝐸𝑖𝑡 + 𝑢𝑖𝑡
23. Consequências para a empresa
• Hipótese de learning-by-doing
Variáveis Olley-Pakes Levinsohn-Petrin
anos_operação
- 0,00905*** - 0,00905***
(9,65e-05) (9,65e-05)
h
0,551*** 0,420***
(0,0118) (0,0118)
LnE 0,266*** 0,266***
(0,000773) (0,000773)
Observations 301,773 301,773
R-squared 0,768 0,693
24. Determinantes
• Se é ruim pro trabalhador e para a empresa; por que existe?
Bom para alguns trabalhadores
Resposta a choque negativo com salários rígidos
Aprendizado pela empresa sobre trabalhador
Incentivos adversos da legislação