Verantwortlicher Forscher: Eduarda Miller de Figueiredo
Autoren: François Gerard, Lorenzo Lagos, Edson Severnini und David Card
Interventionsort: Südostregion Brasiliens
Probengröße:
Sektor: Arbeitsmarkt
Variable von Hauptinteresse: Stundenlohnprotokoll
Art der Intervention: Gehalt
Methodik: Andere
Zusammenfassung
Die politische Debatte über rassische Unterschiede im Bildungsniveau zwischen Weißen und Nicht-Weißen nimmt in lateinamerikanischen Ländern zu, wobei festgestellt wird, dass Nicht-Weiße in hochbezahlten Sektoren weiterhin unterrepräsentiert sind. Der Artikel analysiert Daten von PNAD und RAIS für die südöstliche Region Brasiliens und schätzt Lohnunterschiede zwischen Rassen und Geschlechtern unter Berücksichtigung individueller und betrieblicher Auswirkungen. Die Ergebnisse zeigen eine Lohnungleichheit zwischen den Rassen.
In vielen Ländern der Welt gibt es eine Gehaltsdifferenzierung zwischen Weißen und Nicht-Weißen. Randomisierte Studien zeigen, dass die Rückrufquoten von Arbeitgebern bei Bewerbern, die Minderheiten angehören, niedriger sind, was darauf hindeutet, dass einige Unternehmen höhere Standards für die Zulassung nicht-weißer Bewerber festlegen oder die Einstellung von Minderheiten vermeiden. Dies deutet auch darauf hin, dass Arbeitgeber nicht-weiße Arbeitnehmer schlecht bezahlten Berufen zuordnen, was einen Teil der rassischen Lohnunterschiede innerhalb von Unternehmen erklärt (Penner, 2008; Giuliano, Leonard und Levine, 2009, 2011). Es ist jedoch unklar, inwieweit diese Muster zu den Unterschieden im Durchschnittslohn zwischen Weißen und Nicht-Weißen beitragen (Lang und Lehmann, 2012).
Das Verständnis dieser differenzierten Einstellung ist in Brasilien besonders wichtig, einem Land, in dem sich fast die Hälfte aller Arbeitnehmer als nicht-weiß identifiziert.
In Brasilien sind rund 50 % der Männer und Frauen im erwerbsfähigen Alter weiß, 42 % bezeichnen sich als gemischt („pardo“) und 8 % sind schwarz. In der südöstlichen Region sind 57 % weiß und 33 % gemischt. Im Durchschnitt hatten 45 % der brasilianischen Männer, die während des Studienzeitraums im Privatsektor beschäftigt waren, die High School abgeschlossen, wobei der Anteil bei Weißen (53 %) höher war als bei Nicht-Weißen (38 %).
Bei der Betrachtung der Statistiken zum durchschnittlichen Stundenlohn fallen einige Faktoren auf: (i) Weiße Arbeitnehmer beiderlei Geschlechts verdienen etwa 30 bis 35 % mehr als nichtweiße Arbeitnehmer. (ii) Das Lohnniveau ist im Südosten um mehr als zehn Log-Punkte höher als im gesamten Land, die Lohnunterschiede bleiben jedoch ähnlich. und (iii) die Durchschnittsgehälter brauner und schwarzer Menschen liegen nur wenige Prozentpunkte auseinander.
Der informelle Sektor in Brasilien ist groß. Nur 80 % der Beschäftigten im privaten Sektor geben an, über eine gültige Arbeitskarte zu verfügen, was ein Hinweis auf eine formelle Arbeit im Land ist.
Die Hauptanalyse der Studie basiert auf Verwaltungsdaten für Arbeitnehmer im formellen Sektor in der südöstlichen Region Brasiliens, zu der Espírito Santo, Minas Gerais, Rio de Janeiro und São Paulo gehören. Im Rahmen der National Household Sample Survey (PNAD) wurden jährlich Informationen zum Arbeitsmarkt für formelle und informelle Arbeitnehmer erhoben. Es wurden Daten von Männern und Frauen im Alter zwischen 25 und 54 Jahren mit mindestens einem Jahr Erfahrung auf dem Arbeitsmarkt und Beschäftigten in der Privatwirtschaft herangezogen.
Um die Auswirkungen der Unternehmenspolitik auf rassische Lohnunterschiede abzuschätzen, verwendeten die Autoren die Annual Social Information List (RAIS), die eine universelle Abdeckung formeller Beschäftigungsdaten im Land bietet (Arbeitsministerium, 2015).
Um das Problem der Informalität zu beurteilen, wurden einfache lineare Wahrscheinlichkeitsmodelle für das Auftreten von Formalität geschätzt. Die Modelle deuten genau darauf hin, dass die nichtweiße Rasse keinen Einfluss auf die Wahrscheinlichkeit einer Formalität hat. Darüber hinaus wurde die Größe der unerklärten Lohnunterschiede zwischen Weißen und Weißen anhand von Stichproben verglichen, die alle Arbeitnehmer im privaten Sektor und nur diejenigen im formellen Sektor umfassten.
Die Ergebnisse wurden auf der Grundlage des AKM-Modells (Abowd, Kramarz und Margolis, 1999) geschätzt, wobei die abhängige Variable der Logarithmus des Stundenlohns war, der dem Arbeitnehmer i in der ethnischen Geschlechtsgruppe g im Dezember des Jahres t . Es wurde ein fester Effekt pro Person sowie eine Reihe zeitlich variierender Kontrollen hinzugefügt. Die Ergebnisse wurden auch anhand instrumenteller Variablen geschätzt, wobei der geschätzte Lohnaufschlag für Arbeitnehmer derselben Rassengruppe, aber des anderen Geschlechts, als Instrument für die Lohngruppe der Gruppe in jedem Betrieb verwendet wurde.
Nach Ansicht der Autoren ist es wichtig zu betonen, dass die in einem AKM-Modell geschätzten Personeneffekte alle unbeobachteten Komponenten des Humankapitals einbeziehen, wie etwa Unterschiede in der Schulqualität oder der Wahl des Studiengangs. Daher spiegelten sich Unterschiede in der Schul- oder Abschlussqualität zwischen Weißen und Nicht-Weißen wahrscheinlich in fähigkeitsbasierten Messungen wider, hatten jedoch keinen Einfluss auf die verbleibenden Klassifizierungsmessungen.
Schätzungen gehen davon aus, dass persönliche Gegenstände 51 bis 62 % der Lohnschwankungen ausmachen, während Betriebseffekte 20 bis 23 % ausmachen. Arbeitnehmer- und Firmeneffekte korrelieren positiv innerhalb jeder Geschlechter- und Rassengruppe, die 8 bis 11 % der gesamten Lohnschwankung bei Nicht-Weißen und 18 % bei Weißen ausmacht. Zusammengenommen erklären Unterschiede bei den Löhnen, die von verschiedenen Betrieben gezahlt werden, und das starke Matching-Muster zwischen Arbeitnehmern und Betrieben etwa 30 bis 40 % der Lohnunterschiede für alle Geschlechter- und Rassengruppen. Diese Schätzungen ähneln denen von Card, Heining und Kline (2013) für die Analyse Deutschlands und von Lavetti und Schmutte (2016) für Brasilien.
Bei der Zerlegung des rassischen Lohns in persönliche und betriebliche Effekte stellen die Autoren einen Lohnunterschied von 15,5 Prozentpunkten für Männer und 23,8 Prozentpunkten für Frauen fest, wobei der größte Teil dieser Lohnlücke auf Unterschiede bei den persönlichen Effekten zurückzuführen ist. Daher sind Personeneffekte und zeitvariable Kovariaten für 79 % bzw. 75 % des gesamten Lohnunterschieds zwischen Weißen und Nicht-Weißen bei Männern und Frauen verantwortlich.
Im Bildungsbereich wurden Schätzungen für drei Bildungskategorien vorgenommen: Arbeitnehmer mit weniger als einem High-School-Abschluss, High-School-Absolventen, die aber keinen Hochschulabschluss haben, und Hochschulabsolventen. Die Ergebnisse zeigen, dass der Lohnunterschied zwischen Weißen und Nicht-Weißen in allen drei Kategorien sowohl für Männer als auch für Frauen stark zunimmt und von etwa 5 Prozentpunkten für Arbeitnehmer ohne Hochschulabschluss bis zu 19–22 Prozentpunkten für Arbeitnehmer mit Hochschulabschluss reicht . Die Ergebnisse zeigen auch, dass der Anstieg der individuellen Effekte und der Establishment-Effekte für höhere Bildungsniveaus bei Weißen bei beiden Geschlechtern stärker ausgeprägt ist als bei Nicht-Weißen. Und das, in Verbindung mit Unterschieden in den Auswirkungen des Establishments, vergrößert das allgemeine Lohngefälle je nach Rasse für Abiturienten und Hochschulabsolventen.
Schließlich zeigen Schätzungen, dass Arbeitnehmer mit größeren übertragbaren Fähigkeiten eher in Betrieben arbeiten, die höhere Prämien zahlen, und dass Weiße tendenziell über größere übertragbare Fähigkeiten verfügen als Nicht-Weiße und für ein bestimmtes Qualifikationsniveau höhere Löhne verdienen.
Die Ergebnisse dieses Artikels beziehen sich auf politische Debatten in allen lateinamerikanischen Ländern, in denen es weiterhin rassische Unterschiede im Bildungsniveau gibt und Nicht-Weiße in hochbezahlten Sektoren weiterhin unterrepräsentiert sind. Es hat sich gezeigt, dass Nicht-Weiße seltener an hochwertigen Standorten beschäftigt werden, selbst wenn es keine diskriminierenden Beschäftigungspraktiken gibt.
Referenzen
GERARD, François et al. Assortatives Matching oder ausschließende Einstellung? Die Auswirkungen der Beschäftigungs- und Lohnpolitik auf rassische Lohnunterschiede in Brasilien. American Economic Review , vol. 111, Nr. 10, S. 3418-57, 2021.
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