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Espacios. Vol. 37 (Nº 09) Año 2016. Pág. 15

Educação e renda dos trabalhadores na indústria brasileira sob a ótca da visão baseada em recursos

Knowledge in business strategy: Resource based view and estimates empirical

Diogo FERRAZ 1; Fabíola Cristina Ribeiro de OLIVEIRA 2; Maria Rita Pontes ASSUMPÇÃO 3

Recibido: 25/11/15 • Aprobado: 24/01/2016

Contenido

1. Introdução

2. Perspectiva teórica da Visão Baseada em Recursos (VBR)

3. Procedimentos metodológicos

4. Resultados e discussão

5. Considerações finais

Referências bibliográficas

1. Introdução

A competitividade é um conceito multidimensional, considerando diferentes aspectos e possíveis níveis de análise. No nível de competitividade do país, a qualificação do trabalhador é um aspecto considerado na decisão das empresas sobre localização de suas unidades de operações para internacionalização de sua cadeia produtiva (Abele et al.,2008). O Brasil, desde a abertura de sua economia, foi foco para investimentos de capital estrangeiro, devido, entre outros aspectos, ao baixo custo associado aos salários, comparativamente aos praticados em países desenvolvidos.

Já nos países desenvolvidos, a exigência por eficiência como recurso competitivo, transformou a qualificação da mão de obra em fator diferencial para a empregabilidade. Isso porque a eficiência no trabalho é reflexo da curva de aprendizagem que, depende da retenção dos trabalhadores para acúmulo do conhecimento. E a retenção, por sua vez, depende de quão o trabalhador é valorizado, seja por condições motivadoras no ambiente, quanto por melhor remuneração.

O governo brasileiro investiu fortemente na educação formal, aumentando, nestes últimos anos, o nível de escolaridade dos trabalhadores. Isto implicou na oferta de mão de obra mais qualificada para as empresas. Este artigo tem como estimar a relação entre a educação e a renda dos trabalhadores na Indústria brasileira. Buscar-se-á mostrar que o valor pago pelo trabalho (salário) é diretamente associado à escolaridade do trabalhador.

Trabalhadores com maior escolaridade têm sido cada vez mais requisitados pelas empresas. Isto porque recursos humanos qualificados auxiliam na capacitação da empresa para atingir maior eficácia em suas ações e eficiência em suas operações. Quando a Gestão de Recursos Humanos cuida por manter o local atrativo para o trabalho e possui política de remuneração que valoriza o empregado com bons salários, há maior probabilidade de este trabalhador permanecer na empresa.

Existe significativa contribuição na literatura sobre a importância dos recursos internos sobre a vantagem competitiva (Penrose, 1959; Wernerfelt, 2013). Muitos autores ressaltam a importância do conhecimento como fonte de vantagem competitiva às empresas (Sydler et al, 2014; Berzkalne e Zelgalve, 2014; Ahmad et al, 2014; Michaelis et al, 2015).

Este artigo aborda a valorização da educação por meio da Visão Baseada em Recursos (VBR) na Indústria brasileira. Isto é, acredita-se que trabalhadores com maior nível de escolaridade possuem maior remuneração, pois podem ser utilizados estrategicamente pela empresa.

A associação entre educação e renda já foi vastamente discutida por meio da Teoria do Capital Humano (Kasouf, 1994; Barros et al., 1999; Resende e Wyllie, 2006). Este artigo se diferencia de estudos anteriores em dois aspectos: i) propõe-se a explicar a diferenciação salarial por meio da escolaridade sob a ótica da empresa, utilizando a Visão Baseada em Recursos como arcabouço teórico; ii) estima equações de rendimentos que comprovam que a relação entre renda e educação não é linear.

As estimativas empíricas contribuem para a comprovação do pressuposto teórico por meio da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD/IBGE). Além desta análise, a influência de características observáveis dos trabalhadores sobre o salário é estimada. Por exemplo, o gênero, a raça e a região onde o trabalhador reside, enriquecendo o painel sobre diferenças na remuneração praticada pela indústria brasileira. O período para análise da diferenciação na remuneração compreende os anos entre 2002 a 2013.

A análise busca defender que a escolaridade do trabalhador influencia sua renda. Isto porque as empresas enxergam os trabalhadores com maior escolaridade como recursos estratégicos. O setor industrial foi escolhido devido à importância do ambiente tecnológico e, consequentemente, pela importância da interação educação e tecnologia.

Este artigo apresenta em seguida a argumentação que embasa a compreensão dos trabalhadores como recursos internos da empresa. No item 3 são apresentados os procedimentos metodológicos para a análise sobre nível de escolaridade, gênero e raça e discriminação salarial. O item 4 analise e discute os resultados. O item 5 apresenta considerações finais sobre o trabalho.

2. Perspectiva teórica da Visão Baseada em Recursos (VBR)

Os modelos Estrutura-Conduta-Desemprenho (E-C-D) de Bain e das 5 Forças de Porter (Hoskisson et al, 1999) analisam a competitividade da empresa, considerando a estrutura do setor industrial e as relações que mantém com seus rivais e parceiros na cadeia produtiva. Outros modelos, também herdados da economia, continuam a focar na análise do ambiente externo para formulação da estratégia empresarial. Estes modelos negligenciam a importância dos recursos disponíveis na empresa. Collis e Montgomery (1995) apoiados na VBR combinam a análise interna com análise externa. A VBR complementa a análise setorial sobre o desempenho da empresa, explicando sua conduta por meio de seus recursos.

Desde o trabalho seminal de Penrose (1959) a compreensão que o conjunto de recursos da empresa a torna única tem sido foco de diversos estudos para análise do ambiente interno das firmas. Esta autora vê a empresa como a combinação de seus recursos, sendo esta combinação o que a diferencia de seus concorrentes. Esta compreensão é a base para a Visão Baseada em Recursos (VBR), abordagem que a gestão estratégica tem priorizado. Nesta direção, Porter (1985) disseminou a análise estratégica do ambiente externo para detectar oportunidades que seriam aproveitados por seus recursos internos, denominados forças, indicando a necessidade de investir em fraquezas da empresa, a fim de proteger-se das ameaças.

A VBR busca identificar os motivos pelos quais as empresas se diferenciam e como alcançam e sustentam a vantagem competitiva (Makrini, 2015). Por entender que os recursos internos podem gerar vantagem competitiva, a VBR contribuiu para legitimar a importância dos recursos humanos na estratégia das empresas (Wernerfelt, 2013; Kassahun e Molla, 2013; Wright et al, 2001).

Recursos são bens físicos que a empresa compra, aluga ou produz e as pessoas contratadas de forma semipermanente (Wernerfelt, 1984). Recursos podem ser tangíveis (máquinas, equipamentos, plantas industriais) ou intangíveis (nomes de marcas, conhecimento formal e tecnológico, relacionamento com fornecedores e compradores, contratação de pessoal especializado) (Penrose, 1959). A combinação dos recursos da empresa pode resultar em vantagem competitiva, dependendo da forma como são arranjados.

A Visão Baseada no Conhecimento (VBC), extensão da VBR, defende o conhecimento como sendo o recurso mais importante a ser gerenciado pela empresa na criação de vantagem competitiva (Wenerfelt, 1984; Wright e Mcmahan, 1992; Sydler et al, 2014; Berzkalne e Zelgalve, 2014; Ahmad et al, 2014; Michaelis et al, 2015). O capital humano, combinado a outros recursos como a tecnologia disponível, gera conhecimento, seja ele explícito e/ou tácito. Estas combinações resultam em inovações, seja em novos métodos de produção de bens e serviços, novos produtos, melhorias em processos, elevando a capacidade competitiva da empresa.

Barney (1991), também teórico da VBR, defende a sustentação da vantagem competitiva quando os benefícios da estratégia não podem ser replicados por outras empresas. O autor define quatro critérios para que os recursos da empresa propiciem vantagem competitiva: i) os recursos devem ser valiosos, permitindo que a estratégia eleve a eficiência e a eficácia da empresa; ii) os recursos devem ser raros, tornando a empresa única; iii) os recursos são de difícil imitação, garantindo que não possam ser copiados pelos concorrentes e; iv) os recursos são de difícil substituição, evitando que seus rivais possam adotar recursos similares. Na visão de Penrose (1959) é a heterogeneidade da empresa que propicia seu melhor posicionamento estratégico no setor.

Para Grant (1991) o capital humano é uma fonte de vantagem competitiva. A tarefa dos recursos internos da empresa é maximizar lucros ao longo do tempo. A escolaridade dos recursos humanos que permanecem na empresa conforma sua capacitação para suportar maior volume de negócios e ser mais eficaz no que faz (Zanzouri e Francois, 2013). Isto ocorre porque recursos humanos, utilizando o conhecimento, tendem a enfrentar melhor ambientes de crise e incerteza, como é o caso na sociedade contemporânea (Ansoff, 1983). Desse modo, é importante que estes recursos fiquem internalizados.

A vantagem competitiva, pela ótica dos recursos humanos, é sustentável quando os recursos são bem administrados, seja pelo ambiente criativo e agradável de trabalho, seja pela valorização do mesmo, em termos de sua remuneração. A retenção de talentos é um desafio para os departamentos de recursos humanos das empresas contemporâneas (Carvalho et al., 2015). Youndt e Snell (2001) destacam salários competitivos como fator de destaque para dar conta do desafio de reter recursos qualificados da organização, evitando a rotatividade dos trabalhadores.

O capital humano é mais valorizado em ambiente de incerteza do que em ambientes previsíveis, ou mais estáveis. Isto ocorre porque a educação facilita rapidez de resposta às mudanças, incertezas, complexidades gerenciais, capacitando a empresa a novos desafios (Blome et al, 2014). Por este motivo o grau de escolaridade é valorizado no ambiente corporativo.

Sob a ótica da VBR, as práticas de gerenciamento dos recursos humanos (planos de saúde, cesta básica, bolsas de estudo, entre outros), facilmente copiadas pelos concorrentes, não sustentam uma vantagem competitiva oriunda do capital humano (Wright et al, 1994). O conjunto das pessoas e a combinação destas com os demais recursos que a empresa possui (máquinas, tecnologia, processos, entre outros) é que resulta numa força competitiva sustentável.

No entanto, a empresa não é detentora do capital humano (Wright et al, 2001). Este capital geralmente está contratado de forma semipermanente, possuindo mobilidade no mercado de trabalho. A perda do mesmo poderá comprometer a vantagem que a empresa tenha sobre seus concorrentes.

O desafio das organizações é inibir a rotatividade dos empregados (Reis e Brito, 2015), especialmente de recursos talentosos. Uma estratégia para enfrentar esse desafio é aplicar salários diferenciados para estes recursos, aumentando a permanência deles na empresa. Boxall (1996) defende que quanto maior a permanência na empresa dos mesmos talentos cria-se um ambiente de conhecimento latente. Cabe à empresa promover o desenvolvimento de seus empregados para desabrochar essa latência em inovações, métodos, processos e produtos.

A heterogeneidade da empresa ocorre pela difícil imitação do capital humano, das competências e habilidades destes recursos. Na sociedade do conhecimento que ora vivemos, os recursos humanos com maiores níveis de educação, tendem a ser mais valorizados pelas empresas, seja pelo ambiente de incerteza ou pelas mudanças tecnológicas (Bakar e Ahmad, 2010). Isto porque, profissionais que dispõe de maiores habilidades e conhecimento técnico podem proporcionar ganhos de eficiência e eficácia sobre os processos, melhoria nas rotinas organizacionais, maior capacidade para exploração de oportunidades e de soluções inovadoras. Associado a boa gestão, estes profissionais lideram a difusão de conhecimentos para outras pessoas com menor qualificação, outra maneira de valorizar o recurso humano.

Já no nível de competitividade do país, tem-se que a sustentabilidade do desenvolvimento socioeconômico está diretamente relacionada ao processo de expansão educacional e acúmulo de capital humano (Becker, 1994; Bratti e Leombruni, 2014, Dias, 2015).

O ambiente pode propiciar qualificação de pessoal para que as empresas disponham destes talentos. Este artigo analisa a discriminação das recompensas salariais por nível de escolaridade, gênero e raça, entendendo que a capacidade de um país para qualificação do pessoal, suporta a competitividade de suas empresas. Segundo Schultz (1961), o investimento em capital humano amplia as possibilidades dos indivíduos, além de proporcionar ganhos à renda, saúde e qualidade de vida. Além disso, promove o desenvolvimento econômico pelo aumento da produtividade, como no caso dos países tecnicamente desenvolvidos. Este tipo de investimento produz retorno no longo prazo pelas vias de educação formal, qualificação profissional e treinamento dentro das empresas.

Quanto maior o grau dos avanços tecnológicos, maior a importância da educação, o que facilita o uso e absorção de novas tecnologias, aumenta a produtividade e proporciona melhor capacidade de análise crítica em ambientes de risco e tomada de decisões.

A próxima seção apresenta o método para estimar se existe diferenciação salarial pela ótica do nível de escolaridade, gênero e raça.

3. Procedimentos metodológicos

Este artigo parte do princípio que a recompensa salarial é uma forma de diminuir a rotatividade de recursos humanos, embora existam outras práticas que possam reter os trabalhadores na empresa. Parte-se da premissa que as empresas praticam diferenciação salarial para diminuir a possibilidade de transferência de seus recursos humanos para concorrentes.

A técnica estatística de regressão múltipla permite verificar se as diferenças salariais podem ser explicadas por um conjunto de características da pessoa (sexo, idade, escolaridade, cor) e do trabalho (região, tempo semanal de trabalho e setor de atividade) (Oliveira e Hoffmann, 2011). Este trabalho estima equações onde a variável dependente é o logaritmo do rendimento do trabalho principal de cada indivíduo. As variáveis explanatórias são aquelas características dessa pessoa, do seu trabalho e os anos de escolaridade.

Os dados utilizados na análise foram extraídos da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios – PNAD/IBGE entre 2002 e 2013. A análise é feita apenas para empregados assalariados de setores Industriais e com valor de rendimento do trabalho principal positivo. Foram excluídos os indígenas e as pessoas sem informação de idade, escolaridade, posição na ocupação, cor, condição na família e os trabalhadores com tempo semanal na ocupação principal não informado ou menor de 15 horas.

As variáveis explanatórias são as seguintes:

1. Uma variável binária para sexo (SX): masculino (0) e feminino (1).
2. A idade (ID) da pessoa medida por décadas.
3. O quadrado da variável idade (ID²), considerando que a renda não varia linearmente com a idade.
4. A escolaridade (ESC) do indivíduo. Foram criados grupos de anos de estudo, partindo de 0 ano de estudo (pessoa sem instrução ou com menos de um ano de estudo), 1 a 3 anos de estudo (ensino fundamental incompleto), 4 a 7 anos de estudo (ensino fundamental completo), 8 a 10 anos de estudo (ensino médio) e 11 a 14 anos de estudo (ensino superior completo). Estes grupos foram comparados com os indivíduos com 15 anos ou mais de escolaridade (pós-graduados). A comparação é feita por meio de variáveis binárias, tomando os pós-graduados como base para comparação.
5. Duas variáveis binárias para cor (COR) da pessoa, sendo base branca e as demais: preta ou parda e amarela.
6. Uma variável binária para distinguir a condição do indivíduo na família (CFAM), sendo pessoa de referência (base) versus uma categoria que inclui todas as demais condições (cônjuge, filho, outro parente, agregado, pensionista).
7. Definiram-se quatro variáveis binárias para as regiões Centro-Oeste, Sudeste (exclusive São Paulo), Sul e Norte, e uma variável binária para o Estado de São Paulo, tomando como base a região Nordeste.
8. Uma variável binária para distinguir a zona de domicílio (RU): urbano (base) e rural.
9. Este modelo estima quatro variáveis binárias das horas semanais habitualmente trabalhadas (CHT), mesmo sabendo que o logaritmo do número de horas trabalhadas por semana, ou seja, a elasticidade do rendimento em relação ao tempo semanal do trabalho seria um coeficiente de melhor ajuste, o que serve para propostas de investigações futuras.
10. Uma variável binária para distinguir se o emprego é com ou sem carteira assinada (base).
11. Para avaliar o efeito nos salários estimaram-se regressões agrupando os anos de 2002 a 2013, utilizando o valor real do salário mínimo (SMR) como uma variável explanatória, medido em centenas de reais (SMR/100), apenas para que o número não fosse inconvenientemente pequeno.
12. Uma variável binária para estimar o efeito do salário mínimo e da sua interação com a posição na ocupação (empregado com carteira e o sem carteira) (SMR /100*PO), base: empregado sem carteira.

Além disso, um segundo modelo foi ajustado de acordo com as propostas de Hoffmann e Ney (2004) e Hoffmann e Simão (2005). O ajuste poligonal do modelo ocorreu para verificar se o impacto da escolaridade sobre o rendimento muda após determinado nível, o que altera a inclinação da curva de retorno educacional. Portanto, inclui-se a variável Ε = Ζ j (Ε j – δ), em que δ é a abscissa do vértice, ou seja, é a escolaridade a partir da qual a taxa de retorno torna-se maior, e Ζ j é uma variável binária tal que Ζ j = 0 para Ε j ≤ δ e Ζ j = 1 para Ε j > δ. A variável escolaridade é relacionada com o logaritmo do rendimento () em forma poligonal, cujo vértice tem abscissa Ε =11 para o setor Industrial, verificando se o retorno é maior para graduados e pós-graduados.

O programa estatístico Stata foi utilizado para rodar as regressões. O modelo foi ajustado para verificar se existe diferenciação nos salários de acordo com o nível de escolaridade dos trabalhadores. A regressão linear múltipla foi utilizada para garantir o efeito isolado de cada variável controlada pelo modelo.

4. Resultados e discussão

Segundo a equação minceriana, existe correlação positiva e linear entre educação e o rendimento dos trabalhadores (Mincer, 1974; Dias, 2015). O quantum de capital humano, tecnologia e produtividade que a nação desfruta, define a dinâmica do crescimento da riqueza, ou seja, o acúmulo de capital humano no mundo moderno propicia o desenvolvimento de pesquisa e tecnologia, além de atrair novos investimentos ao país (Becker, 1994; Bratti e Leombruni, 2014). Os resultados da análise deste trabalho confirmam este pressuposto.

A comparação de uma variável binária deve ser feita utilizando a diferença percentual entre a renda esperada de uma dada categoria e a renda esperada da categoria tomada como base, ceteris paribus, isto é, depois de descontados os efeitos das outras variáveis. Por exemplo, tomando os trabalhadores da zona urbana como base, espera-se que os indivíduos da zona rural recebam 8,8% a menos do que os moradores das cidades, dado que todas as outras variáveis permaneçam constantes.

A Tabela 1 apresenta os coeficientes das equações de rendimentos ajustadas para os empregados na Indústria, no período de 2002 a 2013.

O modelo é estatisticamente significativo e bem ajustado, com nível de significância de 1% e coeficiente de determinação de 53,69%. Estes dados demonstram um alto grau de explicação das variáveis independentes sobre a variável renda.

Observam-se indícios de discriminação por gênero e raça no mercado de trabalho: i) o salário dos homens tende ser 37,87% maior do que o salário das mulheres e; ii) a renda de pretos e pardos tende ser 9,8% menor do que a renda dos brancos, embora a raça amarela receba salário 16,5% maior do que os brancos.

Tabela 1 – Equação de Rendimentos para os empregados formais e informais do setor da Indústria na economia brasileira, 2002 a 2013

(¹) Valores obtidos calculando o crescimento percentual do rendimento: 100[exp (coeficiente)-1].
(²) Os valores de F são estatisticamente significativos ao nível de 1%. Fonte: Elaborado pelos autores,
com base nos microdados da PNAD (2002 a 2013)

As estimativas empíricas confirmam o pressuposto teórico, demonstrando que existe diferenciação salarial de acordo com o nível de escolaridade. Por meio do teste T Student, verifica-se que a importância da variável escolaridade e sua significância estatística ao nível de 1% para todos os anos de estudo.

Tomando o salário do grupo de indivíduos com 15 anos ou mais de escolaridade como base e comparando com o salário dos demais grupos de escolaridade, percebe-se que, quanto menor a escolaridade, menor o salário. O salário dos trabalhadores industriais entre 11 a 14 anos de estudo é 58,33% menor do que o salário do grupo-base. Dito de outra forma, trabalhadores da Indústria com nível 15 anos ou mais de escolaridade tendem receber um prêmio salarial 40% superior do que trabalhadores entre 11 e 14 anos de estudo. Ressalta-se que esta comparação é feita isolando o efeito das demais variáveis e tendo-as como constantes. Portanto, a média de aumento salarial ocorre apenas pelo nível de escolaridade.

Para os demais grupos de estudo, observa-se que os indivíduos entre 8 a 10 anos recebem ainda menos do que o grupo base (15 anos ou mais de escolaridade). Esta disparidade aumenta conforme o nível de escolaridade diminui, explicando a hipótese de valorização educacional por meio de maiores salários praticados pelas empresas.

Este artigo contribuiu por estimar pressupostos teóricos de diferenciação salarial sob a ótica da VBR. Entretanto, buscou-se aperfeiçoar a estimativa, ajustando o modelo em forma poligonal para a educação. O teste estatístico de Chow mostrou-se uma importante ferramenta para a viabilidade do ajuste do modelo, verificando mudanças estruturais no retorno salarial, após determinado nível de escolaridade.

Este teste comprova estatisticamente que uma regressão linear difere em seu comportamento, entre dois ou mais períodos de tempo, por indicar mudança na inclinação da curva de regressão (Greene, 2012).

Tabela 2 – Equação de Rendimentos para os empregados formais e informais do setor da Indústria na economia brasileira, com ajuste poligonal, 2002 a 2013

(¹) Valores obtidos calculando o crescimento percentual do rendimento: 100[exp (coeficiente)-1].
(²) Crescimento percentual do rendimento em relação a um ano adicional de escolaridade.
Abscissa mede o retorno educacional depois que esta ultrapassa onze anos de estudo,
obtidos calculando, por exemplo, 100[exp(0,039+0,154)-1 = 21,35%
(³) Os valores de F são estatisticamente significativos ao nível de 1%.
Fonte: Elaborado pelos autores, com base nos microdados da PNAD (2002 a 2013)

O coeficiente de determinação do segundo modelo (54,90%) demonstrou melhor ajuste do que no primeiro modelo, ou seja, este modelo possui maior grau de explicação do que o primeiro (53,69%). O nível de escolaridade se mostrou estatisticamente significativo a 1%, comprovando a mudança estrutural da educação sobre o retorno salarial. Essa mudança é apontada após 11 anos de escolaridade. A Tabela 2 apresenta as estimativas do segundo modelo.

Este modelo comprova que, além da escolaridade, a região onde os trabalhadores residem influencia a remuneração. Por exemplo, os trabalhadores paulistas tendem a receber 48,62% mais salário do que os trabalhadores da indústria nordestina.

Outro aspecto importante foi a formalização do mercado de trabalho. Indivíduos sem carteira de trabalho assinada tendem a receber 44,76% menos salários do que aqueles que participam do mercado de trabalho formal, ou seja, com carteira de trabalho assinada.

O nível educacional dos trabalhadores demonstrou que as empresas remuneram três vezes mais os indivíduos com mais de 11 anos de estudo (17,48%) enquanto aqueles com menos de 11 anos de estudos recebem retornos menores (5,89%). Em outros termos, o setor industrial, entre 2002 e 2013, recompensou três vezes mais os trabalhadores com mais de 11 anos de estudos do que aqueles com menor escolaridade.

Estas estimativas corroboram com a hipótese teórica de que as empresas tendem a oferecer maior remuneração para recursos humanos mais qualificados. Portanto, verifica-se que a educação é um importante balizador de salários na indústria brasileira. Neste aspecto, verifica-se que o nível educacional influencia na política de remuneração praticada pelas empresas do setor industrial brasileiro. Acredita-se que os trabalhadores com maior nível de escolaridade podem ser utilizados de forma estratégica, contribuindo como fonte de vantagem competitiva.

Este trabalho estimou a valorização da educação na Indústria, embora as estimativas possam ser replicadas para outros setores ou para o total da economia. Vale destacar que as estimativas dos modelos estão em conformidade com estimativas anteriores para o Brasil (Kasouf, 1994; Barros et al., 1999; Resende e Wyllie, 2006).

5. Considerações finais

Este artigo indica que a educação é valorizada pelo setor industrial brasileiro, sobretudo, entre 2002 e 2013. Pode-se inferir que as empresas adotam política de melhor remuneração para enfrentar o desafio da mobilidade de capital humano. As equações de rendimentos estimadas neste trabalho comprovaram as hipóteses levantadas. Demonstrou-se empiricamente a correlação positiva entre a renda e educação.

A análise foi aprofundada ao comprovar que a relação entre renda e educação não é linear. Comprovada por teste estatístico: os resultados demonstram que após 11 anos de estudo o retorno educacional sobre o salário é três vezes maior do que para os indivíduos que estudaram abaixo de 11 anos.

Este artigo apresenta limitações, pois trata apenas da educação formal do trabalhador. Outros tipos de cursos corroboram para a educação do trabalhador. Por exemplo, treinamentos e cursos de idiomas não foram estimados nas equações. Sabe-se que cursos deste tipo também influenciam a forma como as empresas enxergam seus recursos humanos. Contudo, o trabalhador necessita de certos níveis de educação formal para ingressar em outros cursos de caráter mais específico.

Este trabalho não esgota o tema estudado. Os modelos apresentados estimaram a importância da educação em um ambiente macroeconômico. O desafio que se coloca para estudos futuros é aplicar este modelo em ambiente microeconômico, a nível empresarial. Estudos de casos podem ser viáveis para explorar como empresas individuais relacionam renda e conhecimento. Além disso, controlar a diferenciação salarial por cargos e competências auxiliaria na definição do que a empresa entende ser estrategicamente importante para consolidar sua vantagem competitiva.

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1. Economista. Mestrando em Engenharia de Produção na Universidade Metodista de Piracicaba (UNIMEP). E-mail: diogo.economia2@gmail.com
2. Doutora em Economia Aplicada (ESALQ/USP). Professora na Universidade Metodista de Piracicaba (UNIMEP). E-mail: fbcoliveira@hotmail.com

3. Doutora em Engenharia de Produção (USP). Professora na Universidade Metodista de Piracicaba (UNIMEP). E-mail: mrpontes@unimep.br