2. Türkiye’de Factoring
2.5. Türkiye’de Factoringin Önündeki Sorunlar
3.3.1. Modelo de determinação conjunta de migração, remigração e salários
A opção por deixar a região de nascimento e migrar para outra região está, geralmente, relacionada aos rendimentos que a região de destino pode prover ao trabalhador. Nesse contexto, o modelo apresentado, a seguir, procura analisar os determinantes da migração e dos salários.
Considerem-se três categorias de trabalhadores: (1) não migrantes, que são os trabalhadores que sempre residiram na região de nascimento; (2) migrantes permanentes, que representam os trabalhadores que saíram de sua região de nascimento para outra região e não retornaram; e (3) remigrados, que denomina os trabalhadores que saíram de sua região de origem para outra região e depois de um tempo retornaram à sua região de nascimento. Os determinantes dos salários desses trabalhadores podem ser modelados a partir de uma equação linear minceriana:
(12)
Onde: é o logaritmo natural dos salários por horas semanais do trabalho principal dos não migrantes , migrantes permanentes e remigrados , respectivamente; é o vetor de variáveis explicativas que inclui características dos indivíduos, como sexo, raça, idade, entre outras; é um vetor de parâmetros e é um termo de erro aleatório.
A equação (12) condiciona os rendimentos dos trabalhadores migrantes, remigrantes e não migrantes. Se a mesma for estimada pelo método dos Mínimos Quadrados Ordinários (MQO), produzirá parâmetros tendenciosos devido à possível não aleatoriedade dos migrantes na amostra (LEE, 1978; MADDALA, 1983). Diante desse potencial problema, optou-se pela utilização do modelo estrutural de determinação conjunta da decisão de migração e dos salários dos trabalhadores migrantes, remigrantes e não migrantes, juntamente com o método proposto por Lee (1983) para a correção do viés de seleção amostral devido às múltiplas escolhas de condição de migração. Vale ressaltar que tal estratégia, também foi empregada em vários estudos da literatura pertinente (FALARIS, 1987; DOLTON et al.,1989; MENG, 2001; RAMALHO e SILVEIRA NETO, 2010; RAMALHO e QUEIROZ, 2011).
Portanto, assume-se que os trabalhadores escolhem sua condição de migração a partir da maximização da utilidade de benefícios líquidos que cada movimento migratório pode fornecer. Para isso, admitem-se três escolhas possíveis para o trabalhador: não migrar, migrar para outra região e não retornar e remigrar ao local de origem.
A função de utilidade estocástica proveniente da decisão de migração dos trabalhadores é dada por:
(13)
Onde: é o logaritmo do salário-hora esperado pela escolha ; são os custos associados aos movimentos; e são parâmetros e um termo de erro estocástico. Portanto, o trabalhador escolhe sua condição de migração de acordo com a utilidade máxima: .
Os custos associados a cada movimentação são atrelados às características pessoais e de localização , como também por fatores estocásticos .
(14)
Onde: é um vetor de coeficientes e um termo de erro probabilístico.
Substituindo as equações (12) e (14) em (13), chega-se à forma reduzida do modelo estrutural:
( ) ( )
( ) (15)
Onde: é uma variável latente que mensura o benefício líquido da escolha j; é a combinação linear dos atributos que determinam os rendimentos e os custos; é a combinação dos termos de erros aleatórios.
Além do mais, conforme mostra Maddala (1983), as probabilidades individuais de escolha em se mover de local para outro podem ser estimadas a partir de uma adaptação para o modelo logit multinomial, estimado por Máxima Verossimilhança:
∑ (16)
Onde: é a probabilidade de o indivíduo decidir pela condição de migração k; e e são termos de erro randômico8.
De acordo com a teoria do capital humano, as características não observadas tanto influenciam na decisão de migração quanto nos rendimentos (CHISWICK, 1999; BORJAS, 1987). Portanto, no modelo estrutural (12)-(15), supõem-se que os termos de erros e são correlacionados; dada a possível interdependência entre a escolha da migração e os rendimentos (FALARIS, 1987).
Para contornar esse potencial problema, adotou-se o método proposto por Lee (1983). Seguindo a descrição feita em Ramalho e Queiroz (2011), esse método considera que o trabalhador pode escolher sua condição de migrante , a partir da utilidade máxima que a migração pode lhe prover, ou seja, se , onde ∑ , devido a hipótese de distribuição de valor extremo para o termo de erro estocástico . Conforme Vijverberg (1995) e Ramalho e Queiroz (2011), a última desigualdade também pode ser reescrita como:
(17)
Onde: é uma variável randômica que segue uma distribuição logística onde a probabilidade de escolha do trabalhador segundo sua condição de migração é dada por:
, em que é a função de densidade logística acumulada. Ramalho e Queiroz (2011) ainda descrevem que a partir da transformação
, onde é a função inversa de densidade acumulada (LEE, 1983), é possível
obter com a substituição na inequação (17) o seguinte resultado:
(18)
Onde e possuem uma distribuição normal conjunta com a covariância dada por .
8
É necessário supor uma categoria de referência que serve para retirar a indeterminação da estimativa do logit multinomial. Desse modo, a partir das estimativas dos coeficientes, podem-se obter variações relativas nas relações de probabilidades (GRENNE, 2002).
Assim, calculam-se as probabilidades da condição de migração ( ̂ ) e as seguintes variáveis de correção: ̂
̂ para cada condição de migração , onde
é a função de densidade normal (LEE, 1983; FALARIS, 1987).
Na segunda etapa, cada variável de correção é inclusa na equação de salários (12), que por seu turno, pode ser estimada por MQO em amostras separadas por condição de migração9.
Portanto, as médias condicionais dos salários, por categoria de migração, são obtidas por:
̂ (19)
Onde: ̂ é um vetor de parâmetros corrigidos para viés de seleção envolvido na condição de migração e representa a covariância entre os termos de erros e .
3.3.2. Decomposição dos diferenciais de salários
A técnica de decomposição contrafactual dos diferenciais de salários foi desenvolvida por Oaxaca e Blinder, em 1973. Essa técnica consiste em explicar a diferença salarial entre os grupos por duas parcelas. A primeira parte do hiato salarial é explicada através das características observadas dos indivíduos, como por exemplo, escolaridade, idade, sexo, etc. Ademais, a segunda parte é atribuída pelas dotações não observadas, onde também captura a discriminação entre grupos, ou seja, a diferença de valoração dos atributos dos indivíduos (JANN, 2008). No entanto, de acordo com Jann (2008), essa técnica também pode ser utilizada para esclarecer diferenciais de qualquer resultado entre grupos. Portanto, suponha dois grupos, A e B:
̂ ̅ ̅ ̅ ( ̂ ̂ ) (20) Onde: é logaritmo do salário-hora do grupo A; logaritmo do salário-hora do grupo B; e são os valores médios das características observadas dos dois grupos; e ̂ e ̂ são os vetores de parâmetros estimados, descontado o termo de correção para viés de seleção de amostra (incluindo o intercepto).
A primeira parcela da equação (20), isto é, ̂ ̅ ̅ , mensura o diferencial de salários devido às distintas dotações observadas entre os trabalhadores dos grupos A e B, considerando que o mercado não diferencia a valoração dos atributos entre os grupos, mais especificamente, assume que todos os indivíduos são valorados da mesma forma do grupo B.
9 Caso haja viés de seleção envolvido na condição de migrante/não migrante, a equação (16) também é estimada
Dessa forma, se o valor dessa parcela for positivo, indica que os trabalhadores do grupo A receberiam salários mais altos do que os do grupo B, devido a uma autosseleção positiva dos primeiros, em atributos observados.
Por outro lado, a segunda parte da equação anterior ̅ ( ̂ ̂ ) capta a diferença de salários entre os indivíduos dos dois grupos, imputando aos trabalhadores do grupo B os mesmos atributos médios dos trabalhadores do grupo A. Portanto, um valor positivo dessa parcela revela que os salários dos indivíduos do grupo A são superiores aos salários do grupo B, possivelmente em razão da diferença de dotações não observadas (autosseleção).
Entretanto, a técnica que Oaxaca-Blinder (1973) tem sofrido algumas críticas na literatura por escolher um grupo de referência para analisar a diferença salarial, argumentando que pode superestimar um grupo e subestimar outro pelo fato da discriminação salarial não só aparecer nos grupos menos favorecidos, mas também nos trabalhadores que recebem salários acima do salário não discriminatório (JANN, 2008). Além disso, vários autores tentaram mensurar o peso dos parâmetros dos salários visando superar o problema relatado acima, como por exemplo, Oaxaca e Ransom (1994), Neumark (1988), Cotton (1988) e Reimers (1983). Dentre esses autores, a metodologia Oaxaca e Ramson (1994) sugere a matriz do parâmetro de referência seja calculado a partir da estimação conjunta dos salários de toda a população (JANN, 2008). Desse modo, é descrito abaixo:
̂ ̅ ̅ ̅ ( ̂ ̂ ) ̅ ( ̂ ) (21) Onde: é logaritmo do salário-hora do grupo A; logaritmo do salário-hora do grupo B; e são os valores médios das características observadas do grupo A e B, respectivamente; ̂ e ̂ é o vetor de parâmetros estimado do grupo A e B, respectivamente; e ̂ é vetor de parâmetros dos salários estimados conjuntamente, ou seja, denominando a estrutura de salários não discriminatória, conforme Jann (2008)10.
Uma parcela do diferencial de salários entre os grupos é explicada pelas diferenças, em média, das características observadas, onde atribui a todos os indivíduos a mesma valoração ponderada dos atributos, como mostra a primeira parte da equação (21). Se essa parcela apresenta-se positiva, então os trabalhadores do grupo A auferem maiores salários que o grupo B, isto é, são positivamente selecionados em características observadas.
A segunda parcela é composta de outras duas, onde, primeiro ̅ ( ̂ ̂ ) calcula a vantagem salarial do grupo A, e por último ̅ ( ̂ ), mensura a desvantagem salarial do
10 Onde é calculado a partir de ̂ ̂ ̂ e é a matriz de pesos
grupo B. Desse modo, se o valor total dessa parcela for positivo, então os trabalhadores do grupo A recebem maiores rendimentos do que os do grupo B.