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Mundos distintos e realidades semelhantes: empregabilidade dos jovens no Nordeste e Sudeste brasileiros Introdução As transformações nos modelos de produção, em curso nos países ao redor do mundo, fazem com que o desemprego inscreva-se como uma marca estrutural de diversas sociedades contemporâneas, levando à indagação sobre a genealogia e a dimensão individual e coletiva dos processos em curso (GENNARI;_ALBUQUERQUE, 2012). Ademais, Missio,_Vieira_e_Iahn_(2008) preconizam que a busca por maior produtividade do trabalho tem induzido a diminuição da oferta de empregos e a ampliação da base de exigências qualitativas do trabalhador - maior escolarização e proatividade - para que este esteja apto a ocupar as novas funções que vão surgindo com a mudança da base tecnológica do sistema produtivo.

Sabe-se que entre os jovens concentra-se a maior parte dos indivíduos que buscam se incorporar ao mercado de trabalho pela primeira vez.1 Presente no contexto elucidativo acerca do elevado desemprego juvenil está justamente a dificuldade do jovem em obter o primeiro emprego. Ainda o desemprego juvenil é associado a um sistema de educação inadequado perante as já citadas, e cada vez maiores, exigências do mercado de trabalho e a incapacidade dos jovens em permanecer na escola.2 Outros autores, como Silva_(2001), destacam a opção, por parte dos empresários, por trabalhadores adultos, que somam experiência e hábitos de trabalho mais sedimentados, tornando-se, portanto, mais um obstáculo aos jovens.

Entretanto, de acordo com Costanzi_(2009), não existe apenas uma juventude no Brasil. A heterogeneidade e as desigualdades que permeiam a sociedade brasileira tornam-se manifestas na situação dos jovens, mormente quando se considera o acesso a direitos, bens e serviços, que ampliam ou restringem as possibilidades de acesso a um trabalho decente. Existem, de fato, juventudes diversas, imersas em distintos cenários. As mulheres jovens, os jovens negros de ambos os sexos, bem como os jovens das regiões de baixa renda, ou de zonas rurais, por vezes, são molestados de forma mais severa pela exclusão social, pela falta de oportunidades e pelo déficit de oportunidades de emprego de qualidade.3 Assim, investigar algumas características relativas à participação dos jovens no mercado de trabalho, considerando algumas das diversidades regionais brasileiras, torna-se relevante para a compreensão de peculiaridades que auxiliem na elaboração de ações no sentido de uma melhor adequação dos jovens aos postos de trabalho. Pretende-se, portanto, a partir de dados da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD) de 2012, analisar alguns fatores associados à participação de jovens, com idade entre 15 e 24 anos, no mercado de trabalho de duas regiões brasileiras balizadas por grandes heterogeneidades socioeconômicas e demográficas: Sudeste e Nordeste.4 No Sudeste então circunscritos alguns dos maiores polos urbanos e industriais, responsáveis pela maior parte do Produto Interno Bruto nacional, sendo a região mais afetada pela reestruturação produtiva. Por outro lado, o Nordeste, segundo Lima_(2008), caracteriza-se pela baixa elasticidade emprego-produto, maior vulnerabilidade às variações climáticas, menores níveis de escolarização, rendimento e qualificação e grandes áreas pouco integradas à economia nacional.

Assim, objetiva-se, com este estudo, examinar os diferenciais, entre as Regiões Nordeste e Sudeste, de determinados fatores demográficos e socioeconômicos relacionados à participação dos jovens de 15 a 24 anos no mercado de trabalho.

Metodologia Dados e variáveis Os dados utilizados neste estudo foram retirados da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD), baseada em amostra probabilística de domicílios, com abrangência nacional, realizada pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), em setembro de 2012 (IBGE,_2013a).

Conforme exposto por Leite_e_Silva_(2002), a PNAD tem como finalidade produzir informações básicas, que possam ser empregadas no estudo de soluções que levem ao desenvolvimento do país. O plano amostral da pesquisa permite a obtenção de resultados para o total do Brasil, para cada uma das regiões geográficas e para cada estado brasileiro. Devido à natureza de sua coleta de dados, a pesquisa relata informações pormenorizadas acerca das condições socioeconômicas de cada um dos indivíduos residentes nos domicílios amostrados.

Tendo como escopo deste trabalho os jovens residentes nas Regiões Nordeste (NE) e Sudeste (SE) do país, de ambos os sexos, com idade entre 15 e 24 anos, obteve-se uma amostra composta por 33.750 indivíduos (18.113 no NE e 15.637 no SE).

Fatores determinantes para participação no mercado de trabalho Para determinar a participação do jovem no mercado de trabalho, foram consideradas três categorias relacionadas à situação ocupacional na qual o jovem poderia situar-se, no ano analisado, respeitando os critérios descritos nas notas técnicas da PNAD (IBGE,_2013b): estar ativo e empregado, ativo e desempregado ou inativo. Na categoria ativos e empregados, enquadram-se os jovens que estavam efetivamente trabalhando (em atividade remunerada ou não remunerada) no período de referência da PNAD de 2012, ou em parte dele (semana de referência5 ou período de referência de 365 dias). A categoria ativos e desempregados engloba aqueles que estavam desempregados, mas que tomaram providência na busca por emprego, também no período de referência. Por fim, inativos são os jovens que não estavam trabalhando e não haviam procurado emprego no período de referência. Vale destacar que nesta última categoria foram incluídos aqueles que estavam somente estudando, assim como os que realizavam afazeres domésticos sem remuneração.

A probabilidade de os jovens estarem em uma destas categorias varia de acordo com as mais diversas características. Alguns destes atributos observáveis foram selecionados para uso neste artigo e são descritos a seguir.

* Sexo - variável dummy que assume valor 1, quando o jovem é do sexo masculino, e 0, caso seja do sexo feminino.

* Raça/cor - variável dummy que tem valor 1, quando o jovem é branco, e 0, caso contrário.

* Filho - variável dummy que adquire valor 1, quando o jovem está na posição de filho da família, e 0, caso contrário (a partir da informação da pessoa de referência na família).

* Cônjuge - variável dummy com valor 1, quando o jovem está na condição de cônjuge na família, e 0, caso contrário (a partir da informação da pessoa de referência na família).

* Outro - variável dummy que assume valor 1, quando o jovem é outro parente, agregado, pensionista, empregado doméstico ou parente do empregado doméstico da pessoa de referência na família, e 0, caso contrário.

* Chefe (categoria base) - variável dummy que tem valor 1, quando o jovem está na condição de pessoa de referência da família, e 0, caso contrário.

* Situação de domicílio - variável dummy que apresenta valor 1, quando o jovem reside no meio urbano, e 0, caso resida no meio rural.

* Experiência - anos de experiência do jovem no mercado de trabalho, somados os períodos de experiência profissional no emprego anterior, caso haja, e no emprego atual, caso haja.

* Escolaridade - anos completos de estudo do jovem.

* Escolaridade x experiência - interação das variáveis experiência e escolaridade.

* Componentes da família - número de componentes da família.

* Renda - logaritmo natural do rendimento total per capita da família (somado 1 para rendimento zero).

* Situação ocupacional - variável dependente, que tem valor 0, quando o jovem pertence à categoria inativa, 1, caso o jovem seja ativo e empregado, e 2, se estiver na categoria ativo e desempregado.

Método Almejou-se definir quais características, entre aquelas selecionadas, foram relevantes para a participação no mercado de trabalho dos jovens de ambos os sexos de 15 a 24 anos,6 ou seja, buscou-se observar quais atributos o jovem e seus familiares possuíam (sexo, raça/cor, condição na família, situação de domicílio, experiência, escolaridade, tamanho da família e renda familiar), tomando-os como fatores explicadores de sua relação com o mercado de trabalho em 2012. Além disso, procurou-se ressaltar as diversidades e similitudes regionais derivadas da comparação entre as Regiões Nordeste e Sudeste.

Aplicações similares de modelos na determinação da participação dos indivíduos na força de trabalho, para o Brasil, foram abordadas por Mendonça_et_al._ (2012), Silva_e_Kassouf_(2002), Kassouf_(1999, 1998), Fernandes_e_Picchetti_ (1999), entre outros. O instrumental econométrico utilizado, que possibilitou investigar as probabilidades de inatividade, emprego e desemprego, foi o logit multinomial, adequado para análise de variáveis dependentes categóricas, com .

possíveis categorias, sem que haja alguma ordenação entre estas categorias.

Desse modo, no modelo logit multinomial empregado, as categorias ocupacionais em que os jovens poderiam enquadrar-se foram definidas como: inativos (j=0); ativos e empregados (j=1); e ativos e desempregados (j=2).

A estrutura destes modelos baseia-se na análise de probabilidades e, segundo Greene_(2003), pode ser ilustrada na seguinte forma: Onde j corresponde às categorias em que o jovem pode se situar. O conjunto do parâmetro β reflete o impacto das mudanças em j (matriz de características observáveis dos jovens) na probabilidade de determinado jovem se encontrar em uma das três categorias possíveis.

Especifica-se o modelo logit multinomial, utilizado neste trabalho, como segue: [/img/revistas/rbepop/v32n2//0102-3098-rbepop-32-2-0335-e02.jpg] Onde Yi é a variável aleatória que indica a categoria ocupacional à qual o jovem pertence; Pj corresponde à probabilidade de o evento j ocorrer, o que é equivalente à probabilidade do jovem pertencer à categoria j; x representa a matriz de atributos dos jovens; e β refere-se ao vetor de parâmetros a ser estimado.

Nesse sentido, conforme o modelo descrito, a probabilidade de que ocorra certa resposta, ou seja, que o indivíduo se enquadre em uma das três categorias de ocupação definidas, varia entre os jovens de acordo com seus atributos observados.

Deve-se salientar que especificar o modelo conforme a equação_(2) geraria uma indeterminação, fato que pode ser resolvido escolhendo-se uma das formulações alternativas. Greene_(2003) indica que uma normalização usual é supor igual a zero. Desse modo, as probabilidades seriam: [/img/revistas/rbepop/v32n2//0102-3098-rbepop-32-2-0335-e03.jpg] [/img/revistas/rbepop/v32n2//0102-3098-rbepop-32-2-0335-e04.jpg] Neste trabalho, foi utilizado o método de Máxima Pseudoverossimilhança (MPV), tendo em vista características do plano amostral complexo da PNAD,7 implicando, diferentemente do método de Mínimos Quadrados Ordinários, por exemplo, coeficientes estimados que não possuem respostas marginais que possam ser assim interpretadas. Visando contornar esta limitação, foram calculados os efeitos marginais dos coeficientes, de modo a facilitar a avaliação dos resultados.

Tais efeitos são obtidos pela diferenciação das equações_(3) e (4): [/img/revistas/rbepop/v32n2//0102-3098-rbepop-32-2-0335-e05.jpg] Assim, de acordo com Greene_(2003), os efeitos marginais são definidos conforme descrito na equação_(5). Tem-se que todos os subvetores de β captam cada efeito marginal, por meio tanto das probabilidades quanto da média ponderada definida em δj. Esses valores podem ser computados a partir das estimativas dos parâmetros. Deve-se salientar que, para qualquer xk particular, δPj/δj xk pode não ter o mesmo sinal de βjk, ou seja, o sinal dos efeitos marginais pode não ser o mesmo dos coeficientes estimados.8 É possível complementar a abordagem dos efeitos marginais por meio de uma forma alternativa de análise, conhecida como odds-ratio ou razão de risco relativo (RRR). Define-se esta razão como a probabilidade de dado evento ocorrer, em relação a outro. Para tanto, considerando Pj a probabilidade de ocorrência do evento, e 1-Pj a probabilidade de não ocorrência, a razão de chances a favor de o evento ocorrer é dada pelo quociente: [/img/revistas/rbepop/v32n2//0102-3098-rbepop-32-2-0335-e06.jpg] Com a transformação do logit, a expressão (6) passa a ser conhecida como antilog do logit. Esta interpretação é idêntica à do logit binário. A interpretação de variáveis quantitativas é feita pelo incremento de uma unidade e pela comparação da categoria analisada com a categoria base. Já a interpretação para uma variável categórica é dada pela relação de uma categoria com a outra (MENDONÇA_et_al.,_2012).

A razão de chances no modelo multinomial logit é definida por: [/img/revistas/rbepop/v32n2//0102-3098-rbepop-32-2-0335-e07.jpg] Segundo Powers_e_Xie_(2000), o conceito de risco relativo assemelha-se ao de odds ratio, sendo o risco definido como a probabilidade de ocorrência de determinado evento em um intervalo de tempo. Visando facilitar sua interpretação, a odds ratio pode ser convertida em incremento percentual, conforme a expressão (8), com o resultado representando a probabilidade de mudança da categoria base para a categoria em análise como fruto de variações das características dos indivíduos.

[/img/revistas/rbepop/v32n2//0102-3098-rbepop-32-2-0335-e08.jpg] Constata-se que o plano amostral adotado na PNAD é complexo, sendo formado por um processo de seleção da amostra que é executado envolvendo peso amostral, estratificação, conglomeração e probabilidades díspares de seleção (IBGE, 2013b). Para análise dos dados provenientes de processos de seleção amostral desta natureza, foram utilizados o Stata 13 (StataCorp,_2013a) e o seu comando survey.9 Neste trabalho, no intuito de destacar a importância de serem consideradas as características do plano amostral, foram calculadas as medidas MEFF para cada uma das variáveis apreciadas.

Resultados Análise descritiva dos dados Antes de expor os resultados obtidos com a aplicação do modelo logit multinomial, as estatísticas descritivas das variáveis utilizadas podem ser visualizadas nas Tabelas_1 e 2. Notam-se distinções relativas à ocupação dos jovens residentes nas duas regiões estudadas. Enquanto no Nordeste quase 46% dos jovens ainda não haviam buscado emprego, no Sudeste este número reduzia-se para pouco menos de 39%. Tal diferença reflete-se na quantidade de jovens que buscaram e obtiveram emprego, uma vez que, no Nordeste, estes eram pouco mais de 45%, enquanto no Sudeste ultrapassavam os 51%. Porém, em termos de jovens ativos e desempregados, nota-se semelhança entre as duas regiões, com valores em torno de 9%, revelando semelhança, em termos numéricos, quanto à desocupação da população analisada.

TABELA 1 Distribuição dos jovens de 15 a 24 anos, segundo variáveis selecionadas Regiões Nordeste e Sudeste do Brasil - 2012  Variáveis Nordeste   Sudeste % Erro-padrão % Erro-padrão Ocupação           Inativos 0,4582 0,0050  0,3886 0,0048 Ativos e empregados 0,4520 0,0048  0,5164 0,0047 Ativos e desempregados 0,0899 0,0028  0,0950 0,0029 Sexo           Mulheres (1) 0,5016 0,0039  0,4941 0,0043 Homens 0,4984    0,5059   Raça/cor           Branca (1) 0,2624 0,0051  0,4982 0,0061 Não-branca 0,7376    0,5018   Situação na família           Chefe (1) 0,1247 0,0027  0,1035 0,0026 Filho 0,6225 0,0054  0,6974 0,0048 Cônjuge 0,1264 0,0029  0,0983 0,0025 Outro 0,1264 0,0032  0,1007 0,0032 Situação de domicílio           Urbano (1) 0,7272 0,0092  0,9308 0,0061 Rural 0,2728    0,0692   Fonte: IBGE. Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios - PNAD 2012.

(1)Categorias bases que serão utilizadas no ajuste estatístico.

TABELA 2 Médias e erros-padrão da duração da participação no mercado de trabalho (experiência), número de componentes na família, rendimento total familiar per capita e anos completos de escolaridade dos jovens de 15 a 24 anos Regiões Nordeste e Sudeste do Brasil - 2012  Variáveis Nordeste   Sudeste Média Erro-padrão Média Erro-padrão Anos de experiência 1,007 2,1668  0,8146 1,5806 Número de componentes da famíli4,4149 1,8505  4,1307 1,5954 Renda total per capita (R$) 449,30 629,39  796,57 909,91 Escolaridade (em anos) 9,4737 3,1149  10,4212 2,7213 Fonte: IBGE. Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios - PNAD 2012.

Relativamente às características demográficas, nota-se uma ligeira predominância das mulheres na composição da população jovem nordestina, sendo o contrário observado para o Sudeste. No que tange à raça/cor, grande parte dos jovens do Nordeste (74%) se declarou não branca (pretos, pardos, amarelos, indígenas e sem declaração), em profundo contraste com a composição do contingente jovem do Sudeste, onde o número de brancos era similar ao de não brancos.

A posição do jovem em relação à pessoa de referência na família à qual pertence expressa algumas diferenças quanto às regiões analisadas. Enquanto no Nordeste a quantidade de jovens na condição de responsáveis pela família era de 12%, tal proporção reduzia-se para 10% no Sudeste que, por sua vez, possuía maior parcela de jovens assumindo o papel de filhos (70%), enquanto no Nordeste 62% estavam nesta condição. Ainda, era maior o percentual de jovens nordestinos que eram cônjuges (13%, contra 10% no Sudeste). Refletindo sobre estas variáveis, em conjunto, pode-se inferir por uma precocidade ligeiramente maior dos jovens do Nordeste quanto à responsabilidade que assumem perante o grupo familiar que integram.

Nesse sentido, as heterogeneidades entre as regiões são reforçadas com os dados sobre fecundidade das jovens de 15 a 19 anos, apresentados no estudo de Cavenaghi_(2013), com taxa de 81,9 nascimentos por mil mulheres nesta faixa etária no Nordeste e 54,5 nascimentos no Sudeste, em 2010. No Brasil, essa taxa estava em 69,9 nascimentos por mil mulheres neste grupo de idade. Em perspectiva, entre 2000 e 2010, a taxa de fecundidade decresceu em 28,4% no Sudeste, de forma mais acentuada do que no Nordeste, onde a queda foi de 23,7%.10 Com relação à última variável considerada no estudo, apresentada na Tabela_1, o local de moradia de 93% dos jovens no Sudeste era o meio urbano, diferentemente do Nordeste, onde este percentual chega a 73%.11 A situação de domicílio dos jovens pode influenciar a empregabilidade de diversas formas. Por exemplo, autores como Silva_e_Kassouf_(2002) e Mendonça_et_al._(2012) acreditam haver maior precocidade no acesso ao mercado de trabalho nas áreas rurais. A endogenia do ingresso na atividade rural familiar, como descrito por Brumer_ (2007), pode ser uma das explicações acerca deste processo.

A Tabela_2 contém as estatísticas descritivas das variáveis contínuas consideradas neste estudo. O baixo valor médio para a experiência de trabalho, em torno de um ano, reflete a faixa etária dos investigados. Entretanto, a diferença de tempo de experiência notada entre os jovens das regiões consideradas (um ano no Nordeste e dez meses no Sudeste) pode refletir a situação de domicílio dos mesmos, visto que os maiores valores encontrados para a variável experiência concentram-se entre os jovens que residiam na zona rural.

O número médio de componentes das famílias consideradas não possui grande variação entre o Nordeste e o Sudeste, girando em torno de quatro pessoas.

Entretanto, a análise do rendimento médio total per capita(renda total familiar dividida pelo número de componentes da família) evidenciou o abismo existe entre as regiões. Enquanto no Sudeste este valor chegava a quase R$ 800,00, em média, sendo superior ao salário mínimo vigente em 2012,12 a renda familiar per capita dos jovens nordestinos não alcançava R$ 450,00, em média.

Atendo-se à análise do nível educacional, cabe salientar que, para o Brasil, os dados demonstram que a juventude atual tem feito maior investimento em educação formal, o que seria reflexo da demanda do mercado de trabalho por níveis de educação formal mais elevados. Em que pesem estes avanços, há desigualdades expressivas no acesso à educação (por faixa de renda, raça/cor, residência no rural/urbano e por região do país), além de problemas relativos à qualidade do sistema educacional. Um espelho desta realidade reflete as desigualdades regionais: mormente no Nordeste, mais do que em outras regiões do país, persiste uma elevada distorção idade-série, o que compromete o acesso ao ensino médio na idade adequada (CASTRO;_AQUINO,_2008).

Análise das razões de risco relativo na participação no mercado de trabalho Como evidenciado anteriormente, ao contrário de modelos como o de Mínimos Quadrados Ordinários, os coeficientes estimados pelo logitmultinomial não representam diretamente os efeitos marginais na variável dependente, devido às variações nas covariáveis. Por este motivo, a exposição de tais coeficientes não possui muita utilidade e não foi feita neste trabalho. Assim, a apresentação e análise dos resultados provenientes do modelo logit multinomial foram realizadas à luz da razão de risco relativo (RRR) e dos efeitos marginais obtidos para cada uma das variáveis utilizadas.

Pela observação da Tabela_3, depreende-se que a maioria dos coeficientes RRR estimados exibiu significância estatística. É importante salientar que, conjuntamente, os coeficientes foram estatisticamente diferentes de zero, já que o valor apresentado pela estatística F, que mensura a significância global do modelo, correspondeu a 66,44, para o modelo referente ao Nordeste, e 70,50, para o Sudeste.

TABELA 3 Estimativas da Razão de Risco Relativo (RRR) e efeito do plano amostrai (MEFF) para situação de participação no mercado de trabalho (1) para os jovens de 15 a 24 anos Regiões Nordeste e Sudeste do Brasil - 2012  Participação no mercado de trabalho e Nordeste   Sudeste covariáveis RRR Erro- MEFF  RRR Erro- MEFF padrão padrão Ativo e empregado               Sexo (homens) 2,5245*** 0,1268 1,3858  1,7409*** 0,0777 0,9904 Raça/cor (brancos) 0,8939** 0,0415 1,0606  0,7213*** 0,0328 1,0666 Filho 0,1909*** 0,0138 0,9681  0,1568*** 0,0161 1,2863 Cônjuge 0,3150*** 0,0268 0,9315  0,2486*** 0,0320 1,3958 Outro 0,2386*** 0,0225 1,2065  0,2435*** 0,0304 1,3877 Situação de domicílio (urbano) 1,0794 ns 0,0635 1,2592  0,8858 ns 0,0766 0,9653 Experiência 2,1522*** 0,4467 5,2892  15,1133*** 6,4745 3,6066 Escolaridade 1,0777*** 0,0106 1,6809  1,1582*** 0,0133 1,4709 Esco. x Expe. 1,0645*** 0,0254 5,9371  0,9451 ns 0,0338 3,1142 Com. família 1,0562*** 0,0136 1,1497  1,1138*** 0,0166 1,0582 Renda 1,4558*** 0,0401 1,8586  1,4963*** 0,0461 2,0501 Ativo e desempregado               Sexo (homens) 1,6002*** 0,1092 1,4232  1,1566 ** 0,0763 1,1152 Raça/cor (brancos) 0,7800*** 0,0578 1,4056  0,7649*** 0,0506 1,1610 Filho 0,6962*** 0,0758 1,1856  0,5541*** 0,0699 1,0867 Cônjuge 0,7343 ** 0,0980 1,2772  0,5147*** 0,0860 1,2421 Outro 0,7145*** 0,0915 1,2081  0,4798*** 0,0722 1,0826 Situação de domicílio (urbano) 2,3374*** 0,2462 1,5037  1,6994*** 0,2662 1,1277 Experiência 1,4274 ns 0,3475 2,7559  6,8595*** 3,3795 2,9366 Escolaridade 1,1505*** 0,0156 1,6843  1,1429*** 0,0179 1,4360 Esco. x Expe. 1,0078 ns 0,0279 3,4226  0,9173 ** 0,0397 2,7831 Com. família 0,9446*** 0,0196 1,6402  1,0321 ns 0,0231 1,3833 Renda 0,8580*** 0,0166 1,1303  0,9026*** 0,0181 1,0848 Fonte: IBGE. Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios - PNAD 2012.

Resultados da pesquisa.

(1)Categoria base: Inativo; *Significativo a 10%; **Significativo a 5%; ***Significativo a 1%; e nsnão significativo.

As estimativas do efeito do plano amostral indicam que sua correta consideração é essencial para obtenção de estimativas robustas e não viciadas. Nos modelos, praticamente todas as estimativas MEFF (Misspecification Effect)13 apresentaram-se superiores a 1, indicando que, caso a amostra complexa fosse considerada aleatória simples, as variâncias das estimativas dos coeficientes seriam subestimadas. Em síntese, a estimação das razões de risco relativo permite verificar, dadas as mudanças das covariáveis, as chances que os jovens incluídos no estudo têm de pertencer à categoria inativa (categoria base) ou às demais categorias: ativo e empregado; e ativo e desempregado.

Desse modo, na Tabela_3, nota-se que, quanto ao sexo dos jovens, no Nordeste a chance de os homens estarem na categoria ativo e empregado é duas vezes e meia superior à das mulheres, enquanto no Sudeste esta chance é de 74%. Ainda, os jovens do sexo masculino têm suas chances de pertencer à categoria ativo e desempregado majoradas em 60% e 16%, no Nordeste e Sudeste, respectivamente, quando comparados às mulheres da categoria de inativos. Portanto, embora em ambas as regiões as mulheres jovens tenham menores chances de pertencerem às categorias ativas, estando empregadas ou procurando emprego, percebe-se maior diferenciação entre os sexos no Nordeste.

Já com relação à raça/cor dos jovens, observa-se que, no Nordeste, aqueles que se declararam brancos possuem menos 11% e 22% de chances de pertencerem, respectivamente, às categorias ativo e empregado e ativo e desempregado, comparativamente aos não brancos. Já no Sudeste, estes números são mais contundentes, principalmente na chance de pertencer à categoria ativo e empregado (menos 28%). Tais resultados indicam que pode haver estímulo aos jovens brancos em permanecerem inativos e não buscarem emprego, possivelmente somente estudando, sobretudo no Sudeste.

Observando-se as variáveis binárias referentes à posição do jovem na família, em que a pessoa de referência é a categoria base, verifica-se a importância desta14 na família, mesmo que ainda com menos idade, pois assumir a posição de filho, cônjuge e outro reduz as chances de estar ativo e empregado, em comparação com a categoria base, tanto no Nordeste quanto no Sudeste. Em menor magnitude, há redução das chances de pertencer à categoria ativo e desempregado para os jovens que são filhos, cônjuges e outros, em ambas as regiões.

Com relação à situação de domicílio, notou-se, tanto no Nordeste quanto no Sudeste, que o fato de os jovens morarem no meio urbano não foi significativo para explicar as chances de estarem na categoria ativo e empregado, quando comparados àqueles que residem na área rural. Porém, chama atenção o aumento em mais de duas vezes nas chances de os jovens pertencerem à categoria ativo e desempregado, caso morem no meio urbano, comparativamente a residir no meio rural, no Nordeste. Tal fator também aumenta a possibilidade de os jovens se enquadrarem nesta categoria em quase 70% no Sudeste. A análise destes efeitos demonstra que, especialmente no Nordeste, residir no meio urbano não traz vantagens relativas à obtenção de emprego, apesar de nada se poder afirmar quanto à maior facilidade para obtenção de emprego no campo e, muito menos, sobre a qualidade desta ocupação.

Corroborando o que preconizam Silva_e_Kassouf_(2002) com relação às variáveis experiência e escolaridade, que representam o estoque de capital humano contido em um indivíduo, estando o seu aumento associado à ampliação da produtividade e consequente elevação da probabilidade de obtenção de emprego, notou-se que incrementos nas variáveis experiência e escolaridade agiram no sentido esperado. Um ano a mais de experiência, por exemplo, aumenta, no Sudeste, em mais de 15 vezes a probabilidade de os jovens pertencerem à categoria ativo e empregado e eleva em 6 vezes a possibilidade de serem ativos e desempregados, demonstrando grande importância desta variável, mormente entre aqueles jovens que já trabalharam. Tal variável, para o Nordeste, aumenta em 2 vezes a chance de os jovens estarem empregados. Ademais, um ano adicional de estudo amplia em 8% as chances de se enquadrar na categoria ativo e empregado e em 15% na de ativo e desempregado, no Nordeste. Já no Sudeste, este ano a mais de estudo representa acréscimo de 16% nas chances de empregabilidade e de 14% na possibilidade de estar ativo e desempregado. Tais decorrências ressaltam a relevância das variáveis relacionadas ao conhecimento, notadamente no concorrido mercado de trabalho do Sudeste do país.

O número de componentes da família foi significativo apenas para explicar as chances de o jovem estar na categoria ativo e empregado, em ambas as regiões, com aumento de 5,62% no Nordeste e 11,38% no Sudeste. No Nordeste esta variável estava significativamente relacionada às probabilidades de desemprego, reduzindo as chances em 5,54%, o que evidencia uma possível tendência, em famílias maiores, de obtenção de trabalho entre os jovens.

Ainda quanto à análise da razão de risco relativo, percebe-se a importância de uma maior renda familiar nas chances de emprego dos jovens pesquisados, majorando, em ambas as regiões, em mais de 45% as possibilidades de se enquadrarem na categoria ativo e empregado e, adicionalmente, reduzindo as chances de desemprego. Assim, depreende-se o que pode caracterizar-se como um círculo vicioso no que tange à variável renda, uma vez que maiores rendimentos familiares estariam relacionados a maiores chances de obtenção de emprego, nas duas regiões analisadas.

Análise dos efeitos marginais Adicionalmente à análise das razões de risco relativo (RRR), foram obtidos, para as Regiões Nordeste e Sudeste, os efeitos marginais de cada variável, em seus respectivos pontos médios, para as três equações, em cada região considerada: inativo, ativo e empregado e ativo e desempregado. Conforme pode ser notado pela análise da Tabela_4, a maioria dos coeficientes exibiu significância estatística.

TABELA 4 Efeitos marginais para as equações de inatividade, emprego e desemprego dos jovens de 15 a 24 anos Regiões Nordeste e Sudeste do Brasil - 2012  Inativo Ativo e empregado Ativo e desempregado Variáveis Efeito Erro- Efeito Erro-padrãoEfeito Erro-padrão marginal padrão marginal marginal Nordeste             Sexo -0,1838*** 0,0117 0,1945*** 0,0119 -0,0107* 0,0052 Raça/cor 0,0277*** 0,0099 -0,0147 ns 0,0105 -0,0130** 0,0050 Filho 0,2907*** 0,0157 -0,3447*** 0,0152 0,0540*** 0,0080 Cônjuge 0,2386*** 0,0192 -0,2670*** 0,0191 0,0285** 0,0128 Outro 0,2918*** 0,0210 -0,3289*** 0,0198 0,0370*** 0,0126 Situação de-0,0341*** 0,0125 -0,0195 ns 0,0140 0,0536*** 0,0064 domicílio Experiência -0,1529*** 0,0429 0,1646*** 0,0423 -0,0117 ns 0,0148 Escolaridade -0,0177*** 0,0021 0,0107*** 0,0023 0,0070*** 0,0011 Esco. x -0,0119** 0,0049 0,0145*** 0,0047 -0,0026* 0,0015 Expe.

Com. família-0,0088*** 0,0027 0,0160*** 0,0029 -0,0072*** 0,0016 Renda -0,0664*** 0,0060 0,0974*** 0,0067 -0,0310*** 0,0025 Sudeste             Sexo -0,0811*** 0,0076 0,1062*** 0,0098 -0,0252*** 0,0060 Raça/cor 0,0514*** 0,0074 -0,0501*** 0,0091 -0,0013 ns 0,0056 Filho 0,2253*** 0,0143 -0,2946*** 0,0156 0,0693*** 0,0083 Cônjuge 0,2610*** 0,0290 -0,2851*** 0,0282 0,0241 ns 0,0156 Outro 0,2680*** 0,0269 -0,2863*** 0,0287 0,0182 ns 0,0143 Situação de0,0091 ns 0,0130 -0,0541*** 0,0163 0,0449*** 0,0091 domicílio Experiência -0,4211*** 0,0639 0,4374*** 0,0660 -0,0163 ns 0,0307 Escolaridade -0,0234*** 0,0021 0,0216*** 0,0026 0,0017 ns 0,0014 Esco. x 0,0097* 0,0056 -0,0059 ns 0,0059 -0,0038 ns 0,0028 Expe.

Com. família-0,0158*** 0,0024 0,0204*** 0,0031 -0,0046** 0,0020 Renda -0,0548*** 0,0053 0,0902*** 0,0065 -0,0369*** 0,0029 Fonte: IBGE. Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios - PNAD 2012.

Resultados da pesquisa.

*Significativo a 10%; **Significativo a 5%; ***Significativo a 1%; e nsnão significativo.

Os efeitos evidenciaram que, para o Nordeste, caso o jovem seja do sexo masculino, tudo mais considerado constante, isto atua no sentido de diminuir a probabilidade de pertencer à categoria inativo em 18,4 pontos percentuais (p.p.), aumentando a probabilidade de estar ativo e empregado em 19,45 p.p.

Comportamento semelhante desta variável foi notado para o Sudeste, apesar da menor magnitude do efeito marginal. Nesta região, ser homem reduzia a inatividade em 8,1 p.p., ao passo em que elevava as chances de empregabilidade em 10,62 p.p. Estas implicações demonstram desvantagem relativa ao sexo feminino no preenchimento das vagas existentes no mercado de trabalho, sobretudo no Nordeste, corroborando o estudo de Silva_e_Kassouf_(2002), que evidenciaram maior acesso ao mercado de trabalho por parte dos jovens do sexo masculino. Esta realidade fica mais visível em análise realizada pela Organização Internacional do Trabalho (OIT,_2007b), constatando que, na América Latina, 72% dos 22 milhões de jovens que não estudavam nem trabalhavam eram mulheres. Essa dupla "inatividade" pode estar relacionada à maternidade precoce, que ainda é um fenômeno bastante frequente entre as jovens de baixa renda, e aos estereótipos de sexo, que atribuem às mulheres a responsabilidade principal (quando não exclusiva) pelas tarefas domésticas (COSTANZI,_2009).

Entretanto, deve-se salientar que, a despeito do resultado encontrado em OIT_ (2007a), as mulheres brasileiras possuem, em geral, número médio de anos de estudo maior do que os homens, podendo também ser uma razão para a maior inatividade feminina, que permaneceria por mais tempo apenas estudando.15 A raça/cor dos jovens influencia da seguinte forma suas chances concernentes ao mercado de trabalho: no Nordeste, região com grande concentração de não brancos (pretos, pardos, amarelos ou indígenas), cœteris paribus, o jovem tem sua chance de ser inativo diminuída em 2,77 p.p., ao passo que aumentam suas chances de estar ativo e empregado (1,47 p.p.) e ativo e desempregado (1,3 p.p.). Estes efeitos são um pouco mais acentuados para o Sudeste, onde é quase idêntico o número de brancos e não brancos: relativamente aos brancos, os jovens não brancos têm diminuição de 5,14 p.p. na perspectiva de inatividade e acréscimo de 5,01 p.p. na possibilidade de obter emprego.

Com relação às variáveis binárias referentes à posição dos jovens na família, em relação à categoria tomada como base (chefe), os resultados sugeriram que, para o Nordeste, a probabilidade de pertencer à categoria inativo tornou-se maior para o jovem no papel de filho (29,07 p.p.), cônjuge (23,86 p.p.) ou outro (29,18 p.p.), também atuando no sentido de aumentar as chances de estarem ativos e desempregados. Comportamento similar foi observado para a Região Sudeste, onde ser filho, cônjuge ou outro ampliaram a chance de inatividade em 22,53 p.p., 26,10 p.p. e 26,80 p.p., respectivamente, reduzindo a probabilidade de obterem emprego. Nesse sentido, os chefes das famílias parecem beneficiar- se, perante os demais membros da família, tendo em vista a maior empregabilidade. Todavia, tal circunstância não se evidencia, necessariamente, vantajosa, pois uma das explicações para tal resultado indica que jovens de famílias ou domicílios com baixa renda per capita, que ocupam a posição de pessoas de referência, tendem a ter maior necessidade de ingressar precocemente no mercado de trabalho para contribuir com a renda familiar, tendo, portanto, maiores dificuldades para continuar os estudos. Ademais, quando na chefia da família figuram os homens, a cônjuge do sexo feminino contribui assumindo a responsabilidade pelo trabalho reprodutivo e de cuidado na esfera doméstica, o que reduz suas chances de emprego (COSTANZI,_2009).

Considerando o local onde o jovem reside (meio urbano ou meio rural), em ambas as regiões, morar na zona urbana diminui as chances de os jovens estarem ativos e desempregados, aumentando, no Sudeste (que possui alta taxa de urbanização), em 5,41 p.p. a possibilidade de estarem ativos e empregados. Os efeitos marginais ainda demonstraram que os jovens do Nordeste que habitam o meio rural têm reduzida em 3,41 p.p. a probabilidade de serem inativos. Tal resultado corrobora aquele obtido por Mendonça_et_al._(2012), na análise de mulheres jovens do Nordeste brasileiro. Deve-se salientar que, no meio rural, dadas as condições de recrutamento para o trabalho, geralmente, os jovens tornam-se ativos mais cedo.16 A experiência, importante variável determinante para a participação no mercado de trabalho, teve efeitos marginais, indicando que seu incremento eleva a chance de os jovens estarem na categoria ativo e empregado, notadamente no concorrido mercado da Região Sudeste, onde um ano a mais de experiência do jovem foi capaz de majorar a chance de estar ativo e empregado em 43,74 pontos percentuais, ao passo que reduz as chances de inatividade em 42,11 p.p., resultados que, segundo também comprovam Mendonça_et_al._(2012), confirmam a importância desta variável como determinante para o acesso ao mercado de trabalho. No Nordeste, apesar da menor magnitude dos efeitos, a variável experiência também reduz a inatividade (em 15,29 p.p.), elevando a empregabilidade (16,46 p.p.). De acordo com Silva_e_Kassouf_(2002), dado que é natural que jovens possuam pouca experiência profissional, aqueles que tenham alguma vivência no mercado estão em vantagem em relação aos demais. Porém, em consonância com relatório da OIT (COSTANZI,_2009), o fato de tal resultado indicar o aumento da demanda por experiência profissional no mercado de trabalho acabaria, em última instância, por prejudicar os mais jovens. Todavia, a maior oportunidade aos adultos (mais experientes) do que aos jovens poderia ser contraditória com outra característica que parece estar presente no período, que é o incremento da demanda por um nível mais elevado de educação formal, favorecendo os jovens, que possuem, como já demonstrado, maior escolaridade do que os adultos. Mas é imprescindível ponderar que um maior nível de escolaridade não será necessariamente mais valorizado no mercado de trabalho se a qualidade e a pertinência da educação estiverem em questão. Por outro lado, em geral, a maior escolaridade dos jovens é diretamente proporcional às suas exigências para a participação no mercado de trabalho. Em outras palavras, os jovens que concluem o ensino superior buscam ocupações que lhes garantam melhores condições de trabalho e renda.