Determinants of agricultural wages in 2019: a quantil analysis
DOI:
https://doi.org/10.26767/coloquio.v19i4,%20out./dez..2163Keywords:
Mincerian equation. Quantile regressions. Salary. RAIS.Abstract
This study aimed to estimate the determinants of wages for workers in the agricultural sector in the southern region of Brazil in the year 2019. The database used was RAIS microdata. A mincerian equation was estimated using Ordinary Least Squares and Quantile Equations. The main results indicate that experience increases workers' wages, especially for higher income quantiles. There are decreasing marginal earnings as the length of employment increases. Men and whites earn higher incomes than women and blacks/pardos, and this is also accentuated in the higher income quantiles. Foreigners tend to earn less than residents in the higher income quantiles. Furthermore, as the theory of human capital preaches, the higher the education of a worker, the higher his salary. The impact of variables related to human capital on wages has greater weight in higher wage levels. Finally, in the regional analysis, workers in the states of SC and RS have higher remuneration than those in PR.
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