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UNIVERSIDADE FEDERAL DO CEARÁ CURSO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECONOMIA – CAEN MESTRADO EM ECONOMIA PRISCILA SILVA RODRIGUES OFERTA DE TRABALHO DOS TAXISTAS E EFEITO UBER: UMA ANÁLISE PARA AS REGIÕES METROPOLITANAS DE PORTO ALEGRE E FORTALEZA FORTALEZA 2017
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UNIVERSIDADE FEDERAL DO CEARÁ
CURSO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECONOMIA – CAEN
MESTRADO EM ECONOMIA
PRISCILA SILVA RODRIGUES
OFERTA DE TRABALHO DOS TAXISTAS E EFEITO UBER: UMA ANÁLISE
PARA AS REGIÕES METROPOLITANAS DE PORTO ALEGRE E FORTALEZA
FORTALEZA
2017
PRISCILA SILVA RODRIGUES
OFERTA DE TRABALHO DOS TAXISTAS E EFEITO UBER: UMA ANÁLISE PARA
AS REGIÕES METROPOLITANAS DE PORTO ALEGRE E FORTALEZA
Dissertação submetida à Coordenação do
Curso de Pós-Graduação em Economia –
Mestrado Acadêmico – da Universidade
Federal do Ceará, como requisito parcial para
a obtenção do grau de Mestre em Economia.
Orientador: Prof. Dr. Ricardo Brito Soares.
FORTALEZA
2017
PRISCILA SILVA RODRIGUES
OFERTA DE TRABALHO DOS TAXISTAS E EFEITO UBER: UMA ANÁLISE PARA
AS REGIÕES METROPOLITANAS DE PORTO ALEGRE E FORTALEZA
Dissertação submetida à Coordenação do
Curso de Pós-Graduação em Economia –
Mestrado Acadêmico – da Universidade
Federal do Ceará, como requisito parcial para
a obtenção do grau de Mestre em Economia.
Aprovada em: 20/02/2017
BANCA EXAMINADORA
____________________________________________________
Prof. Dr. Ricardo Brito Soares (Orientador)
Universidade Federal do Ceará (UFC)
____________________________________________________
Prof. Dr. Sérgio Aquino de Souza
Universidade Federal do Ceará (UFC)
_____________________________________________________
Prof. Dr. Leandro de Almeida Rocco
Universidade Federal do Ceará (UFC)
A Deus.
À minha mãe, Damiana.
Aos meus familiares e amigos tão queridos.
AGRADECIMENTOS
Agradeço primordialmente a Deus, meu criador, agradeço por sua ajuda, por ouvir
minhas orações e por me atender em cada momento, por toda força dada, pelas alegrias, por
cada lagrima acolhida, pela saúde, paz, afago, livramentos e sabedoria concedida a mim a
cada minuto e milésimo de segundo. Agradeço a ti Pai por acrescentar-me perseverança e
paciência, por sempre ajudar-me a trazer a memória o que me traz esperança, por sempre
lembrar-me a guardar a fé, a esperança e o amor, mas ao mesmo tempo entender que o
principal é o amor. Sou deveras grata e imensamente feliz. O que darei eu ao Senhor por todos
os benefícios que Ele me tem feito? Só posso dar graças.
Agradeço ao meu pai (in memoriam) Marques Antonio e a minha mãe Damiana,
mulher forte, guerreira que soube com tanto amor ensinar suas duas filhas o bom caminho que
elas deveriam andar, hoje somos adultas e não nos desviamos dele. Mãe muito obrigada.
Agradeço ao meu orientador Prof. Dr. Ricardo Brito Soares que foi peça
fundamental na construção dessa dissertação e na conclusão deste trabalho, muito obrigada
professor por sua dedicação, tempo despendido, ideias, compreensão e apoio.
Agradeço aos professores Sérgio Aquino e Leandro Rocco por fazerem parte da
banca de avaliação.
Sou muito grata também a minha querida irmã, Débora, obrigada irmã por me dar
suporte, obrigada por toda ajuda, obrigada pela Marianna, por me dar a sobrinha mais linda
que me alegrou muito nesse momento e fez de mim a tia mais coruja que poderia existir.
Obrigada tia Isabel Cristina, Tia Assunção, Tia Bentanha, Tio Marcílio, Tia
Cosma, Tia Catarina, Jéssica Mayara, Eduardo Paulino, Carine e Camila. Muito obrigada a
minha família inteira, aos meus demais tios e tias, primos e primas, não dá para citar todos,
mas os amo e todos de forma direta ou indireta me apoiaram muito. Obrigada!
Agradeço aos meus pastores, Vicente Gomes e Raimunda Martins, pelas orações,
ensinamentos e suporte espiritual, assim como todos os meus irmãos em Cristo da Igreja do
Evangelho Quadrangular, em especial a Thayanne, Renata, Cleiton, Allan, Abimael e
Aldinéia pelo apoio e palavras de incentivo.
Agradeço as minhas amigas queridas, Eliane e Carol, muito obrigada por todo
apoio, por cada oração e por toda paciência. Muito obrigada mesmo, vocês tornaram os
momentos difíceis mais leves e celebraram comigo cada momento de alegria, amo muito
vocês. Muito obrigada Carol pela Ana Cecília, a titia ama muito. Obrigada, a todas minhas
amigas que fiz em João Pessoa, Celina, Paula, Clarice, Márcia, Aline, Jaci, Clodine e Jacky,
vocês são preciosas. E a todos os meus demais amigos e amigas que não tiveram seus nomes
citados aqui, me perdoem, mas todos estão em minha mente e em meu coração.
Sou grata também a todos os funcionários do CAEN, Cleber, Márcia, Carmem,
Adelino. Muito Obrigada a todos os professores que ministraram as disciplinas que cursei no
mestrado, Prof. Sebastião Carneiro, Prof. Emerson Pinheiro, Prof. Maurício Benegas, Prof.
Márcio Veras, Prof. Frederico, Prof. Leandro Rocco, Prof. Paulo Neto, Prof. José Raimundo e
Prof. Fabrício Linhares.
Agradeço a todos os meus companheiros de turma. A turma do mestrado 2015
com certeza entrou para a história. Nessa turma não fiz só “colegas” de mestrado, mas fiz
amigos que levarei por toda a vida. Muito obrigada turma pelas risadas, alegrias, intervalos
para o cafezinho que duravam horas e que tinham o poder milagroso de dissipar todo o
estresse, clarear as ideias e aliviar tensões, obrigada turma pela colaboração mútua, união,
carinho, altruísmo, empatia, e por tudo que tornaram esses dois anos de mestrado motivo de
boas recordações e momentos de felicidade.
Agradeço a Cinthia, minha amiga desde a graduação, aos estatísticos da turma,
Hellano, Eduardo e José Eduardo, vocês são ótimos e nos ajudaram muito. Agradeço ao
psicólogo/pai da turma, Marcos, também ao Francisco, Gabriel, Márcio, Isabelle, Natanael e
Fernando. Um agradecimento especial aos meus queridos amigos que dividiram comigo horas
de estudo, risadas, ajuda e tudo mais que não cabe aqui, pois como diria A Banda Mais Bonita
da Cidade “Coração não é tão simples quanto pensa nele cabe o que não cabe na dispensa,
cabe o meu amor” Daniel, Adreciane e Germano.
Muito obrigada aos demais amigos que fiz no Caen, vocês são preciosos.
Agradeço em especial a Janaína e a Juliane, amiga muito obrigada pela ajuda, pela companhia
desde a graduação, por ser sempre tão prestativa.
Meus agradecimentos também a CAPES pelo apoio financeiro, disponibilizando
bolsa de estudo durante o período em que cursei o mestrado.
“O trabalho está em todo o lado e o sofrimento
também: só que há trabalhos estéreis e
trabalhos fecundos, sofrimentos infames e
sofrimentos gloriosos”.
(Hughes Lamennais)
RESUMO
O táxi é um meio de transporte bastante utilizado em diversos países do mundo. Uma
quantidade expressiva de pessoas trabalham dirigindo táxis nos grandes centros urbanos. Os
principais concorrentes dos taxistas são os carros particulares e os meios de transporte em
massa, porém com a ascensão da tecnologia, e o advento de algumas inovações comerciais
surgiram empresas que usufruem do contexto da Economia de Partilha oferecendo serviços de
caronas compartilhadas, como é o caso da empresa Uber. Há a discussão se o aplicativo da
Uber funciona realmente como corrida compartilhada, caronas pagas ou se o serviço é
idêntico ao oferecido pelos táxis convencionais. Por esse motivo o aplicativo vem sofrendo
forte rejeição por parte dos taxistas. Nesse contexto, esta dissertação procura analisar
características do mercado de trabalho dos taxistas e tem como objetivo principal examinar a
oferta de trabalho dos taxistas e verificar se ocorreu algum impacto sobre a quantidade
ofertada de horas trabalhadas e sobre os rendimentos dos taxistas após o inicio das operações
do aplicativo Uber nas Regiões Metropolitanas de Fortaleza (RMF) e Porto Alegre (RMPA).
Para isso foram estimados dois modelos, um a partir das regressões de rendimentos
minceriano e quantidade de horas trabalhadas, e um segundo modelo utilizando o método de
diferenças em diferenças. Os dados são da Pesquisa de Emprego e Desemprego – PED e se
referem aos anos de 2014 a 2016. Constatou-se que o coeficiente estimado para o Efeito Uber
não apresentou significância estatística em nenhuma das regiões metropolitanas estudadas,
entretanto esse resultado refere-se apenas ao efeito inicial, podendo apresentar resultados
diferentes em análises futuras. Outros resultados demonstraram que taxistas negros da RMPA
tendem a apresentar mais horas de trabalho e menor rendimento por hora. Taxistas que são
chefes de suas famílias também trabalham mais horas. Quanto maior a renda familiar desses
trabalhadores, mais horas são trabalhadas na semana e maior o rendimento por hora. Em
alguns dos modelos estimados para as duas regiões metropolitanas há um efeito educação.
Palavras- chaves: Táxis. Uber. Diferenças em Diferenças.
ABSTRACT
The taxi is a means of transport widely used in several countries of the world. An expressive
amount of people work by driving taxis in large urban centers. The main competitors of taxi
drivers are private cars and mass transportation, but with the rise of technology, and the
advent of some commercial innovations have emerged companies that enjoy the context of the
Sharing Economy offering services of shared carpool, such as case of Uber. There is
discussion as to whether the Uber application really works like shared racing, paid rides or if
the service is identical to that offered by conventional taxis. For this reason the application
has been strongly rejected by taxi drivers. In this context, this dissertation tries to analyze
characteristics of the labor market of taxi drivers and its main objective is to examine the job
offer of taxi drivers and to verify if there has been any impact on the quantity of hours worked
and on the income of taxi drivers after the start of operations of the Uber application in the
Metropolitan Regions of Fortaleza ( MRF) and Porto Alegre (MRPA). For this, two models
were estimated, one based on the regressions of mincerian yields and number of hours
worked, and a second model using the difference-in-differences method. The data are from
the Pesquisa de Emprego e Desemprego (PED) and refer to the years 2014 to 2016. It was
found that the estimated coefficient for the Uber Effect did not present statistical significance
in any of the metropolitan regions studied, however, this result refers only to the initial effect
and may present different results in future analyzes. Other results have shown that black
RMPA taxi drivers tend to show more hours of work and lower hourly yields. Taxi drivers
who are heads of their families also work longer hours. The higher the family income of these
workers, the more hours are worked in the week and the higher the income per hour. In some
of the models estimated for the two metropolitan regions there is an education effect.
Keywords: Uber. Taxi. Difference-in-differences.
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 – Proporção e Valores Médios das Variáveis Observadas: Grupos de Tratado e
Controle, Taxistas e Autônomos...............................................................................................35
Tabela 2 – Resultados Econométricos: Região Metropolitana de Porto Alegre ......................43
Tabela 3 – Resultados Econométricos: Região Metropolitana de Fortaleza.............................47
LISTA DE TABELAS APÊNDICE A
Tabela 1 – Tarifas das Corridas de Táxis nas Cidades de Porto Alegre e Fortaleza.................56
Tabela 2 – Resultados dos Modelos de Diferenças em Diferenças Região Metropolitana de
Porto Alegre .............................................................................................................................57
Tabela 3 – Resultados do Modelo de Diferenças em Diferenças Região Metropolitana de
Fortaleza ...................................................................................................................................59
LISTA DE GRÁFICOS
Gráfico 1 – Renda Média Familiar (R$) dos Taxistas e Autônomos das Regiões
Metropolitanas de Porto Alegre e Fortaleza..............................................................................38
Gráfico 2 – Média do Rendimento por Hora dos Taxistas e Trabalhadores Autônomos das
Regiões Metropolitanas de Porto Alegre e Fortaleza................................................................39
Gráfico 3 – Média das Horas Trabalhadas por Taxistas e Trabalhadores Autônomos nas
Regiões Metropolitanas de Porto Alegre e Fortaleza................................................................39
LISTA DE QUADROS
Quadro 1 – Procedimento do Método de diferenças em diferenças.........................................25
Quadro 2 – Descrição das variáveis..........................................................................................31
SUMÁRIO
1. INTRODUÇÃO...........................................................................................................14
2. REFERÊNCIAL TEÓRICO......................................................................................18
3. METODOLOGIA.......................................................................................................24
3.1. Método de Diferenças em Diferenças.........................................................................24
3.2. Especificação do modelo e estratégia empírica.........................................................27
3.3. Descrição das variáveis...............................................................................................30
3.4. Base de Dados..............................................................................................................32
3.5. Análise Descritiva da Base de Dados.........................................................................34
4. RESULTADOS ECONOMÉTRICOS......................................................................41
4.1. Região Metropolitana de Porto Alegre.....................................................................42
4.2. Região Metropolitana de Fortaleza...........................................................................46
5. CONCLUSÕES...........................................................................................................50
REFERÊNCIAS......................................................................................................................53
APÊNDICE A..........................................................................................................................56
14
1 INTRODUÇÃO
O táxi é um meio de transporte bastante utilizado em diversos países do mundo,
atendendo uma diversidade de necessidades quanto a mobilidade urbana, sendo um dos
principais meios de transporte urbano de passageiros. Só na cidade de São Paulo a frota de
táxi é estimada em 33.922 táxis, seguido pela cidade do Rio de Janeiro com 33.000, 6.996 em
Salvador, 4.392 em Fortaleza e 3.918 em Porto Alegre. Em outras grandes cidades como
Paris, Cidade do México e Tóquio essa frota é de 14.900, 57.000 e 55.000 respectivamente
(ADETAX, 2016).
Assim uma quantidade expressiva de pessoas trabalham dirigindo táxis, como
proprietários ou como empregados, o que leva a uma importante mão de obra dentro dos
grandes centros urbanos. Esses taxistas são em sua maioria autônomos, com flexibilidade de
horas de trabalho e adquirem sua renda dado a quantidade de corridas que conseguem fazer
durante os dias de trabalho.
Esse mercado de trabalho tem como uma característica o fato de que atua todos os
dias da semana, durante todas as horas do dia. Existem taxistas que chegam a trabalhar 112
horas por semana. Dados da PED revelaram que a média de horas de trabalho de taxistas nas
Regiões Metropolitanas de Fortaleza e Porto Alegre é de 60 horas de trabalho semanais, ou
seja, quase 9 horas por dia se o taxista trabalhar todos os dias da semana (PED,2016).
Além de trabalhadores autônomos esses taxistas também podem ser empregados,
com ou sem carteira de trabalho assinada, trabalhando para os proprietários dos veículos
licenciados, ou ainda podem alugar os táxis, sendo arrendatários. Existem ainda as frotas de
táxis, essas frotas são empresas que possuem várias licenças de táxi e contratam motoristas
para trabalhar. (MAYHEW,2000; GRISCI, et al, 2014)
Em muitos países os táxis são regulamentados e precisam seguir padrões. Em
algumas localidades os serviços oferecidos se dividem em um serviço de táxi comum e um
mais diferenciado, conhecido como táxi executivo.
Os principais concorrentes dos taxistas sempre foram os carros particulares de
transporte individual e os meios de transporte em massa, porém com a ascensão da tecnologia,
e o advento de algumas inovações comerciais, o maior acesso a celulares que comportam
aplicativos como os do Uber (por exemplo), simplicidade de uso da internet, facilitaram a
disseminação de serviços mais diversificados. Além dos atrativos mencionados, o uso de
aplicativos como o do Uber ainda oferecem um serviço mais flexível onde a oferta se ajusta a
15
procura, tendo suas tarifas variando em períodos de pico ou dependendo da localidade onde a
corrida for solicitada. (GONÇALVES, 2016)
Um dos principais atrativos citados pelos usuários do Uber faz referência a,
comodidade, tecnologia e as tarifas que são mais baixas. Comparando as tarifas de táxis com
as tarifas do Uber, temos que na cidade de Porto Alegre a tarifa por quilômetro rodado na
bandeira 1 é de R$ 2,59, em Fortaleza essa tarifa é de R$ 2,38 e em São Paulo de R$ 2,75, já
as tarifas do Uber (Ubex que é o serviço mais simples) R$1,40 e R$ 1,45 nas cidades de São
Paulo e Porto Alegre respectivamente, o que ilustra a real diferença de preço entre o serviço
oferecido. 1
O aplicativo Uber surgiu inicialmente com a ideia de Economia de Partilha2,
assim há a discussão se o Uber funciona realmente como uma espécie de corrida
compartilhada, caronas pagas ou se o serviço fornecido pelo aplicativo é idêntico ao serviço
oferecido pelos táxis convencionais ou um substituto próximo.
A empresa Uber começou suas atividades em 2009 na cidade de São Francisco,
com o objetivo principal de unir proprietários comuns de veículos a passageiros que desejam
fazer uma viagem de curta duração, esses passageiros solicitam os serviços a partir de um
aplicativo instalado em smartphones e tablets.
A empresa cresceu muito a partir de 2009 passando a operar em várias cidades
dos Estados Unidos e em vários outros países tanto da América do Sul, Norte e Central,
cidades europeias, Ásia, África, Oriente Médio, dentre outras localidades, hoje o aplicativo
pode ser usado em mais de 400 cidades pelo mundo, em 71 países diferentes. No Brasil o
aplicativo começou a operar na cidade do Rio de Janeiro em maio de 2014, e hoje está
presente em mais 20 cidades brasileiras.
Por outro lado o aplicativo vem sofrendo forte rejeição por parte dos taxistas.
Estes afirmam que o Uber pratica uma espécie de concorrência desleal, pois não possui os
mesmos custos. Para que alguém ofereça o serviço não necessita de uma licença e ainda existe
o complicador do serviço prestado pela empresa ser via aplicativo o que torna mais atrativo do
que os tradicionais táxis.
Portanto, essa dissertação procura analisar características do mercado de trabalho
dos taxistas quanto a oferta de trabalho e rendimentos por hora observando como esta
importante mão de obra se comporta e quais os fatores que influenciam a quantidade de horas
1 No Apêndice A, encontra-se uma tabela com todas as tarifas, para as cidades de Fortaleza e Porto Alegre.
2 Segundo Gonçalves (2016), Economia de Partilha é uma forma de se obter, fornecer e partilhar o acesso a bens
e serviços. Seria uma espécie de modelo econômico e social que permite a partilha de bens e serviços.
16
trabalhadas pelos taxistas e sobre seus rendimentos e tem como uma questão a ser investigada
a hipótese de que as caronas pagas pelo aplicativo Uber geram concorrência com as corridas
feitas pelos taxistas comuns, isso pode refletir em mais horas trabalhadas para adquirir o
mesmo montante de rentabilidade anterior e ainda implicar em um menor rendimento por hora
trabalhada.
Assim o objetivo principal deste trabalho é caracterizar a oferta de trabalho e
entender de que forma algumas variáveis impactam seus rendimentos e ainda observar se
ocorreu algum impacto sobre a quantidade ofertada de horas trabalhadas e sobre os
rendimentos dos taxistas após o inicio das operações do aplicativo Uber nas Regiões
Metropolitanas de Fortaleza e Porto Alegre. Busca-se, também, observar como as
características desses indivíduos e as características referentes a esse mercado de trabalho
podem ou não ter sofrido modificação dado os períodos antes e depois da entrada do
aplicativo Uber.
A estratégia utilizada por esse trabalho é investigar se ocorreu efeito advindo do
Uber sobre salários por hora e horas trabalhadas. Para isso um exercício empírico utilizando
um modelo de diferenças em diferenças foi realizado, seguindo alguns passos. Para ambas as
regiões metropolitanas analisadas selecionamos dois períodos, um período anterior a entrada
do Uber e um período após a entrada, depois foram escolhidos grupos de indivíduos que não
sofreram influencia alguma com a entrada do Uber e utilizamos esses grupos como um
contrafactual a fim de visualizar o que aconteceria com as Regiões Metropolitanas de
Fortaleza e Porto Alegre caso o Uber não houvesse dado inicio nessas localidades.
Os resultados esperados são que o desempenho dos taxistas nas duas regiões
analisadas seja inferior ao desempenho dos seus respectivos grupos de controle no período
após a entrada do aplicativo Uber. O exercício contrafactual foi realizado separadamente para
cada região metropolitana dado os períodos de tempo especificados.
As informações necessárias são do banco de dados da Pesquisa de Emprego e
Desemprego – PED que é realizada pela Fundação Sistema Estadual de Análise de Dados
(Fundação SEADE) e pelo Departamento Intersindical de Estatística e Estudos
Socioeconômicos (DIEESE) e se referem ao período de janeiro 2014 a setembro de 2016 para
a Região Metropolitana de Porto Alegre e janeiro de 2015 a setembro de 2016 para a Região
Metropolitana de Fortaleza.
Alguns resultados que caracterizam os taxistas demonstraram que taxistas negros
da RMPA tendem a apresentar uma quantidade maior de horas trabalhadas e menor
rendimento por hora do que os taxistas não negros. Os taxistas que são chefes de suas famílias
17
nas duas regiões metropolitanas investigadas trabalham mais horas que aqueles que ocupam
outra posição na família e tem rendimento por hora maiores. Quanto maior a renda familiar
desses trabalhadores, mais horas são trabalhadas na semana e maior o rendimento por hora.
Em alguns dos modelos estimados para as duas regiões metropolitanas há um
efeito educação, sinalizando que quanto maior o nível educacional do indivíduo menor a
quantidade de horas trabalhadas por este e maior os rendimentos advindos do trabalho.
Os resultados obtidos não demonstram evidência de que tenha havido algum
impacto negativo nos rendimentos por hora e na quantidade de horas trabalhadas dos taxistas
da Região Metropolitana de Porto Alegre quando comparado a Região Metropolitana de
Fortaleza e aos trabalhadores autônomos da RMPA a partir do inicio das operações do
aplicativo Uber.
Quanto ao exercício feito para a Região Metropolitana de Fortaleza, não foi
possível verificar Efeito Uber, não havendo evidência nos resultados encontrados de impactos
sobre número de horas trabalhadas ou sobre salário por hora.
O trabalho se desenvolveu ao longo de 5 seções. A primeira consta desta
introdução, a segunda trás uma breve revisão de literatura contendo uma explanação dos
principais trabalhos que tratam sobre oferta de trabalho dos taxistas, com o intuito de
compreender melhor como essa categoria de trabalho se comporta. A revisão exibe ainda dois
trabalhos que buscaram observar o inicio das operações da empresa Uber e o respectivo
impacto sobre a economia ou sobre o mercado de trabalho dos taxistas.
A terceira seção do trabalho trata da metodologia adotada e foi dividida em 5
subseções, a primeira tem o objetivo de pormenorizar o método de diferenças em diferenças,
a segunda aponta a especificação do modelo escolhido e as estratégias empíricas, a terceira
subseção descreve as variáveis utilizadas no exercício empírico, a quarta subseção descreve a
base de dados utilizada e por fim a quinta subseção traz análises descritivas das variáveis
incluídas nessa dissertação. Em uma quarta seção o trabalho revela os principais resultados
encontrados, na quinta e última seção as conclusões.
18
2 REFERÊNCIAL TEÓRICO
Não há na literatura tanto internacional como nacional uma vasta discussão sobre
o mercado de trabalho dos taxistas especificamente, porém alguns trabalhos se dedicaram a
analisar e inferir sobre alguns aspectos dessa classe trabalhadora. Portanto a literatura que se
segue inicialmente tratará de trazer uma breve revisão de alguns trabalhos com caráter mais
geral que tratam em sua maioria sobre os modelos de oferta de trabalho, outros que
investigaram relação entre capital humano, escolaridade, diferenciais de raça com relação aos
rendimentos e oferta de trabalho como um todo e posteriormente é abordada a literatura mais
especifica que analisa possíveis relações entre taxistas comuns e o serviço prestado pelo
aplicativo Uber.
Trabalhos como os de Camerer et al (1997), Dupas, Robinson e Saavedra (2016),
Jonason e Wallgren (2013), estudaram a oferta de trabalho dos taxistas em diferentes
localidades, buscando compreender como se dá a elasticidade da oferta desses trabalhadores.
Duas vertentes foram averiguadas a primeira afirma que a elasticidade da oferta
de trabalho de trabalhadores como os taxistas que possuem flexibilidade de horas é negativa,
ou seja, em dias com maior rendimento por hora esses taxistas trabalham menos, e outra que
afirma que a elasticidade é positiva, assim em dias onde o salário por hora é maior
trabalhadores substituem lazer por mais trabalho.
Camerer et al (1997), buscou compreender como se dava a oferta de trabalho dos
motoristas de táxi da cidade de Nova York. Os autores tinham como hipótese inicial a ideia
de que em modelos de ciclo de vida da oferta de trabalho, quando há aumentos nos salários de
forma transitória os trabalhadores tendem a ofertar mais horas de trabalho e sacrificar um
pouco mais as horas de lazer e de forma oposta quando o rendimento do trabalho não é tão
alto quanto gostariam esses dedicam menos horas ao trabalho e mais horas ao lazer como
exposto por trabalhos anteriores (LUCAS JR, RAPPING, 1969). Isso ocorre por que quando
os salários sofrem um aumento temporário o custo de oportunidade do lazer aumenta, o que
torna os indivíduos menos propensos ao lazer e mais propensos ao trabalho (JONASON,
WALLGREN, 2013).
Porém os autores fazem uma crítica a essas afirmações reiterando que as reais
mudanças transitórias de salários são difíceis de serem observadas e que a ideia de uma
substituição intertemporal entre trabalho e lazer dado variação transitória de salários deve ser
testada de forma conjunta com outras suposições. Uma das suposições é a de que seria
necessário um contexto onde os salários são constantes em um dia e não há correlação entre
19
os dias (MACURDY, 1981). Por esse motivo os autores escolheram analisar os taxistas da
cidade de Nova York, pois esses motoristas possuem salários que não são os mesmos a cada
dia, os salários flutuam em base diária, por diversos fatores que vão desde concorrência,
clima, dia da semana, horário, feriados, dentre outros.
Em dias com mais fluxo de passageiros, os taxistas tendem a trabalhar mais e
deter um maior salário por hora ao longo do dia, em dia de fluxo baixo estes acabam se
deparando com um salário por hora menor, esses salários por hora são correlacionados dentro
do dia, mas não entre os dias. Outro ponto relatado no trabalho em questão que justifica a
escolha por essa categoria de trabalhador se refere a flexibilidade de horas de trabalho, dado
que é o próprio taxista que decide quantas horas do dia vai trabalhar ou não.
Assim o trabalho analisou a relação entre salários e horas trabalhadas de taxistas
em Nova York. A estudo empírico utilizado por Camerer et al (1997) seguiu a partir da
análise de todas as folhas de viagens dos taxistas nova-iorquinos com o objetivo de saber
exatamente quantas horas cada taxista trabalhou durante aquele dia e quais os valores das
corridas realizadas, dado que nessas folhas de corrida os taxistas relatam todas as corridas, a
que horas elas começaram e terminaram bem como a tarifa cobrada pela corrida. Os dados são
referentes a três amostras de folhas de viagem. O trabalho empírico econométrico se resumiu
a estimação de funções de oferta de trabalho usando o número diário de horas como variável
dependente e o salário médio que o motorista de táxi ganhou como variável explicativa.
O trabalho chegou à conclusão contrária ao exposto sobre a substituição
intertemporal, dado que as elasticidades encontradas foram em sua maioria negativas, ou seja,
os motoristas de táxi trabalhavam menos horas por dia em dias que o fluxo de passageiros era
maior e que a rentabilidade também era maior e trabalhavam mais horas em dias que o fluxo
de passageiros era menor e que a rentabilidade do dia era menor. Umas das razões para esse
comportamento por parte dos trabalhadores taxista segundo os autores são referentes a fatores
psicológicos que não são incorporados em modelos convencionais de oferta de trabalho. Outra
razão exposta é a de que os motoristas de táxi são avessos a ter uma renda menor do que a sua
meta de renda diária, porém quando esse nível de renda é alcançado estes podem ter interesse
em encerrar suas atividades naquele dia.
Outro resultado importante encontrado diz respeito a experiência do taxista, os
resultados revelaram que taxistas menos experientes possuem elasticidade salarial fortemente
negativa, sendo esse valor maior para os taxistas com experiência, ou seja, taxistas sem
experiência tendem a trabalhar mais em dias de baixa remuneração e menos em dias de alta
remuneração se comparado aos taxistas mais experientes.
20
Dupas, Robinson e Saavedra (2016), estudaram a decisão de fornecimento de mão
de obra intertemporal de motoristas de táxi-bicicletas quenianos. A escolha por essa classe
trabalhadora veio por conta que estes possuem flexibilidade de horas trabalhadas. Segundo os
autores uma boa parte dos indivíduos que moram em países em desenvolvimento são
trabalhadores considerados independentes ou que possuem um auto-emprego, estes tem a
possibilidade de definir suas próprias quantidades de horas trabalhadas e tem maior
possibilidade de se ajustar as mudanças econômicas. O trabalho trás a tona a ideia do
autocontrole, dado que esse tipo de mercado de trabalho pode levar a uma desvantagem se
comparado aos demais visto que o trabalhador pode ser levado a trabalhar menos horas do que
realmente necessita.
Assim o trabalho buscou estudar como se dá o fornecimento de mão de obra de
motoristas de táxi-bicicleta. Os dados utilizados são referente a uma base construída a partir
de uma espécie de diário de passageiros mantidos por 259 motoristas em um período de 2
meses.
O modelo utilizado propôs que os motoristas de táxi-bicicleta tem suas
preferências dependentes de um valor de referência para o que eles desejam ter como renda,
assim dois modelos foram criados onde em cada modelo é determinado onde essa
dependência por um valor de referência de renda entra na função utilidade, no primeiro
modelo o termo de dependência é introduzido na função de custo do esforço, assim tem-se
que o motorista de táxi-bicicleta vão reduzindo o seu custo de esforço a medida que ele vai se
aproximando da renda desejada. O segundo modelo introduz a dependência como um efeito
em nível, seria uma espécie de impulso que ocorre quando o nível de renda é alcançado. Os
dois modelos foram simulados em calibração a fim de mantendo os custos de esforços
constantes observar e estimar os ganhos de renda desses trabalhadores.
As principais conclusões do trabalho foram que a oferta de mão de obra dos
motoristas de táxi-bicicleta está correlacionada positivamente com sua necessidade de renda.
Os motoristas trabalham mais quando surge uma necessidade inesperada por renda e quando
atingem o valor necessário de renda, estes cessam o trabalho e se houver mais oferta de
trabalho após haver completado o rendimento inicial desejado esses trabalhadores não ofertam
mais horas, ou seja, não haverá efeito algum sobre a oferta de trabalho.
Em um trabalho realizado com os taxistas da cidade de Estocolmo, Jonason e
Wallgren (2013), testaram duas teorias sobre oferta de trabalho, um modelo que afirma que a
elasticidade salarial é negativa, ou seja, nesse modelo os trabalhadores determinam uma meta
por um período curto de tempo (meta diária, por exemplo) e ao alcançar esta meta, o
21
trabalhador deixa o trabalho, assim como em Dupas, Robinson e Saavedra (2016). Considera-
se que esses indivíduos divergem da racionalidade advinda da teoria neoclássica. O outro
modelo faz referência ao modelo de racionalidade que afirma que essa elasticidade é positiva.
Como os demais trabalhos já citados aqui, este escolheu especificamente os
taxistas por causa da flexibilidade com relação a quantidade de horas trabalhadas. Diferente
dos resultados encontrados por Camerer et al (1997), o trabalho de, Jonason e Wallgren
(2013), encontraram uma elasticidade salarial positiva. Os resultados encontrados
demonstraram que há uma relação positiva entre o salário por hora dentro do dia, mas
diferentemente do caso dos taxistas de Nova York há autocorrelação positiva entre os dias.
No Brasil não encontramos pesquisas que tratam da oferta de trabalho e dos
rendimentos, bem como demais características do específico mercado de trabalho dos taxistas.
Porém como efeito de comparação, foram avaliados alguns trabalhos que traziam
características de trabalhadores como um todo e a relação da oferta de trabalho e modelos de
rendimento com educação, sexo e raça, que são algumas variáveis que este trabalho também
se propôs a observar.
Com relação a oferta de trabalho Jesus (2002), seguindo trabalhos como os de
MaCurdy (1981), MaCurdy (1983) e Zabel (1997) buscou estimar a elasticidade da oferta de
trabalho masculina, como em grande maioria os taxistas são do sexo masculino, presume-se
que o comportamento é semelhante aos dos demais trabalhadores, a hipótese desse trabalho
assim como o resultado encontrado por Wallgren (2013), pressupõe que a elasticidade do
trabalho masculino no Brasil é positiva, ou seja a oferta de trabalho aumenta a medida que o
salário real aumenta, porém os resultados encontrados foram o oposto, obtendo resultados
com elasticidades negativas para a oferta de horas do trabalhador brasileiro.
Trabalhos como os de Andrade e Menezes-Filho (2005) e Menezes-Filho (2001)
retratam a relação entre a evolução da oferta de trabalho e a educação no Brasil. No primeiro
trabalho citado os pesquisadores observaram que houve um aumento de trabalhadores com
nível médio e que os maiores diferenciais de salários encontram-se entre aqueles indivíduos
com alguma qualificação e aqueles que estão em um grau de qualificação intermediária. No
segundo trabalho o autor afirma que quanto maior os níveis educacionais maior os
rendimentos advindos do trabalho, o pesquisador demonstrou que aqueles trabalhadores com
nível de ensino superior apresentam um diferença salarial se comparado aos analfabetos
multiplicado em quase 12 vezes.
Outras pesquisas observaram os retornos da educação utilizando uma equação de
salários minceriana, Leal e Werlang (1991), Rocha (2012), Rodrigues (2010), De
22
Albuquerque e Mariano (2016). Os trabalhos concluíram que existe relação positiva, e que há
retornos da educação sobre os rendimentos. Assim esperamos que de mesma forma o mercado
de trabalho dos taxistas apresente um efeito positivo advindo da educação.
Vários trabalhos assim como Soares (2000); Campante, Crespo e Leite (2004) e
De Oliveira Guimarães (2006), empregaram um modelo de regressão de salários minceriana a
fim de observar os diferenciais de salários por cor/raça. De Oliveira Guimarães (2006),
encontrou em sua pesquisa que negros possuem um salário reduzido em 17% se comparado
ao salário do branco. Campante, Crespo e Leite (2004) além de trazer a questão da
discriminação por raça no mercado de trabalho brasileiro, concluem que não é só a
discriminação que faz com que negros e brancos tenham rendimentos tão diferentes, mas
também as desigualdades advindas da discriminação na inserção.
Soares (2000) afirma que negros ganham mais, não somente pela discriminação
em si, mas pelo fato que negros tem nível de escolaridade menor, assim o autor afirma que a
discriminação existente entre brancos e negros vem antes das diferenças salariais em si,
advém desde da formação escolar.
Gonçalves (2016), em seu trabalho buscou trazer a discussão da concorrência
entre Uber e taxistas na perspectiva da Organização Industrial, observado a existência ou não
de choques provocados pela a entrada do Uber no mercado. Os objetivos principais do
trabalho foram descrever o mercado de táxis nos períodos anteriores a entrada do Uber e
posterior a entrada, para isso o autor utilizou dados de 62 países, na base de dados analisada
constam a população de cada cidade onde o Uber atua, se nessas cidades existe aeroporto ou
não, as tarifas utilizadas pelo serviço de táxi comum e pelo serviço do Uber, indicadores que
representam o custo médio de vida, o poder de compra, o salário médio, o preço do
combustível e indicadores que revelam o tráfego de automóveis nas cidades incluídas.
A conclusão principal do autor é a de que o Uber exerce influencia sobre o
mercado de taxistas comuns visto que o serviço prestado pelo aplicativo é equivalente ao
serviço e substituto próximo as corridas de táxi convencionais, além de ter tarifas menores e
facilitar o acesso do consumidor por questões de introdução tecnológicas que facilitam no
momento da busca por um táxi. Isso leva a perdas por parte dos taxistas comuns, que perdem
corridas e tem seus rendimentos reduzidos e precisam lidar com maior concorrência no
mercado.
Na literatura nacional alguns trabalhos se dedicaram a analisar o mercado de
trabalho específico do taxista, porém voltando a atenção aos efeitos advindos a partir da
entrada do aplicativo Uber e das caronas compartilhadas. Esteves (2015), procurou examinar
23
se a entrada do aplicativo Uber nas cidades de São Paulo, Rio de Janeiro, Belo Horizonte e
Distrito Federal gerou ou resultou em algum impacto econômico sobre os taxistas dessas
cidades, porém não todos os taxistas, o trabalho do pesquisador selecionou apenas aqueles
taxistas que trabalhavam também via aplicativo.
O principal problema a ser investigado pelo autor era verificar se o uso do
aplicativo tem gerado substituição por parte dos consumidores desse serviço, ou se a entrada
do Uber levou ao aumento da rivalidade entre as corridas de táxis contratadas via aplicativo
de celular. O trabalho faz um exercício empírico a partir dos métodos de avaliação de
impacto, usando um modelo de diferenças em diferenças a fim de captar o efeito sobre o
número de corridas de táxi contratadas por meio de aplicativos de celular antes e depois da
entrada do aplicativo Uber.
Assim o trabalho utilizou as cidades citadas como grupos de tratamento que
podem ter sofrido algum efeito concorrencial com a entrada do aplicativo e as cidades de
Porto Alegre e Recife como grupo de controle. O período de tempo analisado foi o mês de
outubro de 2014, denominado pelo autor de período Antes da Entrada e maio de 2015 como
período Depois da entrada. Os dados utilizados são referentes as informações da soma do
número de corridas acumuladas a cada hora do dia para cada um dos 31 dias de cada mês
selecionado para análise.
Esteves (2015), em seu trabalho fez um exercício contra factual para cada
município do grupo de tratamento individualmente, porém contrário a suposição inicial dada
pelo autor os resultados não demonstraram nenhum indício de que o número de corridas
efetuadas pelos taxistas tenha diminuído ou sofrido algum impacto dado a entrada do
aplicativo Uber, no exercício contra factual, comparando os grupos de tratado e controle.
Uma causa para esse resultado relatada pelo autor é que o Uber não concorreu com os taxistas
dos aplicativos analisados. A entrada do Uber pode ter criado um novo mercado, uma nova
demanda com novos clientes que antes não usufruíam dos serviços de táxi via aplicativo.
24
3 METODOLOGIA
Como já abordado, o presente trabalho tem como objetivo observar alguns
aspectos referentes aos taxistas, o que determinam sua oferta de trabalho em consonância com
o que já há na literatura e como as características desses indivíduos e as características
referentes a esse mercado de trabalho podem ou não ter sofrido modificação dado os períodos
antes da entrada do aplicativo Uber e depois da entrada do aplicativo nas Regiões
Metropolitanas de Porto Alegre e Fortaleza.
Para isso um objetivo mais específico foi traçado na perspectiva de fazer uma
análise contrafactual, ou seja, pretende-se responder o que aconteceria com os taxistas das
Regiões Metropolitanas de Fortaleza e Porto Alegre, caso o aplicativo Uber não tivesse
entrado, ou seja, o objetivo é saber se a entrada do aplicativo nessas regiões causou algum
impacto positivo ou negativo para a classe trabalhadora, especificamente os taxistas. Para isso
usamos um método não experimental ou de seleção não aleatória conhecido como método de
diferenças em diferenças.
Assim esta seção propõe além de uma sucinta descrição do método a partir do
modelo teórico, apresentar a especificação do modelo estimado, fazer uma explanação das
variáveis analisadas bem como da base de dados e por fim apresentar as estatísticas
descritivas pertencente aos dados analisados.
3.1 Método de diferenças em diferenças.
Os modelos de avaliação de impacto geralmente fazem referência e comparam
dois grupos, um de tratados, onde nesse grupo encontram-se os que sofreram a ação ou
impacto de determinado programa ou efeito e um grupo de controle, estes não sofreram
impacto do efeito em questão.
Nos modelos experimentais ou aleatórios é simples a identificação do grupo de
controle, pois são simplesmente aqueles que desejariam participar do programa ou sofrer o
efeito, porém não foram selecionados, ou seja, a seleção dos participantes ou não participantes
do programa é aleatório. Os modelos com dados experimentais corrigem o problema da falta
de um contrafactual facilitando o processo de avaliação, esses dados descartam problemas de
auto-seleção ligados a viés. (BLUNDELL, DIAS, 2000)
Nos modelos não aleatórios ou com dados não-experimentais a seleção do grupo
de controle não é tão simples, em muitos casos o grupo de controle apresenta algumas
25
características diferentes do grupo de tratamento, principalmente com relação às
características não observáveis. Mesmo que se consiga um grupo de controle com
características mais correlatas possível com o grupo de tratamento ainda não será possível
afirmar que não há diferenças nas características não observadas entre os dois grupos
Daí a importância do método de diferenças em diferenças, pois esse método
compara a variação observada no indicador de interesse em dois períodos de tempo, um
período anterior ao programa ou efeito e um período posterior, tanto para grupo de tratados
como para grupo de controle, o intuito é o de minimizar o efeito dos fatores não observados.
Esses fatores podem ser fixos no tempo e afetar tanto o grupo de tratamento quanto o grupo
de controle da mesma forma e podem também ser fixo para cada grupo em separado.
(PEIXOTO, et al, 2012)
Assim se designarmos T = {1,0}, onde T = 1, significa que o grupo em questão
está participando do programa (grupo de tratado) e 0 não está participando (grupo de
controle), t = {0,1} representam os períodos antes e depois do programa. O procedimento do
método segue alguns passos, primeiro, após a devida definição e separação de grupo de
tratado e grupo de controle, é calculado uma média da variável de referência para o grupo de
tratamento antes (T1t0) e depois (T1t1) do efeito, e depois adquiri-se a mesma média para o
grupo de controle antes (T0t0) e depois (T0t1), um segundo passo seria calcular a diferença das
médias antes e depois do efeito para grupo de tratamento (T1t1 – T1t0) e de controle (T0t1 –
T0t0) e por fim a diferença das diferenças (T1t1 – T1t0) - (T0t1 – T0t0).
Outra forma que leva aos mesmos resultados seria calcular a média da variável
para o grupo de tratamento e para o grupo de controle antes do programa (T1t0, T0t0,
respectivamente), depois calcular a média para os grupos de tratado e controle depois do
tratamento (T1t1, T0t1, respectivamente). Após esse procedimento faz-se a diferenças das
médias entre grupos de tratado e controle antes do programa (T1t0 - T0t0) e depois do programa
(T1t1 - T0t1) e por fim a diferença entre as diferenças das médias (T1t1 - T0t1) - (T1t0 - T0t0). O
Quadro 1 resume o procedimento explicado acima.
Quadro 1 – Procedimento do Método de diferenças em diferenças
Grupo Antes Depois Diferenças
Tratamento T1t0 T1t1 T1t1 - T1t0
Controle T0t0 T0t1 T0t1 - T0t0
Diferenças T1t0 - T0t0 T1t1 - T0t1
(T1t1 - T1t0) - (T0t1 - T0t0)
ou
(T1t1 - T0t1) - (T1t0 - T0t0) Fonte: Elaboração própria
26
Podemos escrever o estimador de diferenças em diferenças como na equação 1.
– – (1)
Outra forma de exprimir o estimador de diferenças em diferenças está na equação
2.
– – (2)
Apresentando o método de diferenças em diferenças por meio de uma regressão
linear, termos em um modelo mais simples onde possuímos apenas dois períodos de
observação, um primeiro período anterior a intervenção e outro posterior. Podemos expressar
o modelo da seguinte forma:
(3)
Onde T indica se o grupo é de tratado ou de controle, t denota o período de tempo
onde os grupos de tratado ou controle estão, no caso de dois períodos de tempo t = {1,2}, Y é
a variável de interesse, ou variável dependente onde se deseja captar o efeito, X é um vetor de
variáveis explicadas que representam as características observadas de cada grupo e ε é o
termo de erro. Logo se a hipótese de é satisfeita, verifica-se que o efeito
causado pelo programa será avaliado por que captura o impacto do programa a partir da
interação entre T e t.
Podemos a partir da equação (3) expressar outra equação onde há mais de dois
períodos de tempo (que podem ser anos, meses, trimestres, etc.), ou seja, t = 1,2,..., τ. Serão
adicionadas dummies de tempo à equação. Se a intervenção ocorrer em um período z onde, 1>
z< τ, então a equação (3) será agora:
(4)
Onde para a equação acima temos que Ti = {1,0}, assumindo valor 1 caso seja do
grupo de tratado e 0 se for do grupo de controle, Dit é uma variável binária que só possui valor
se i =1, ou seja, se refere ao grupo de tratados e o período t é referente a qualquer altura do
tempo após ocorrido a intervenção ou início do efeito advindo do programa. As variáveis dti2,
... , dtiτ podem assumir valor zero ou um, atribuindo valor 1 se o período observado for o
período t.
27
Na próxima subseção é abordada a especificação do modelo, ou seja, é
demonstrado como o método de diferenças em diferenças foi utilizado a fim de analisar o
efeito proposto neste trabalho com todas as variáveis analisadas.
3.2 Especificação do modelo e estratégia empírica
A partir da definição do método de diferenças em diferenças, abordado na
subseção anterior, a análise do efeito da entrada do aplicativo Uber nas Regiões
Metropolitanas de Fortaleza e Porto Alegre segue alguns passos em comum.
Inicialmente é identificado o período de tempo em que o aplicativo Uber deu
início, assim podemos saber qual período se refere ao pré-tratamento e qual se refere ao pós-
tratamento. Logo foi selecionado para a Região Metropolitana de Fortaleza o período entre
janeiro de 2015 e abril de 2016 como o período anterior a entrada do Uber (período pré-
tratamento).
Para a Região Metropolitana de Porto Alegre selecionamos o período de janeiro
de 2014 a outubro de 2015 como período anterior a entrada do Uber, dado que o aplicativo
passou a ser usado na região a partir do dia 19 de novembro de 2015.
Identificado o período anterior a entrada, selecionamos o período posterior a
entrada. Como o exercício econométrico proposto por essa dissertação realizou três exercícios
um para a RMF e dois para a RMPA. Em Fortaleza o período depois da entrada se restringe
no intervalo entre maio a setembro de 2016, na Região Metropolitana de Porto Alegre o
período após a entrada do Uber, no primeiro exercício, foi especificado entre os meses de
dezembro de 2015 a abril de 2016 e no segundo exercício o período foi de dezembro de 2015
a setembro de 2016. Em resumo temos que as regiões metropolitanas de Fortaleza e de Porto
Alegre dentro dos períodos elencados acima compõem os dois grupos de tratamento que
foram analisados separadamente.
Em seguida, dado que já foram estipulados os períodos antes e depois da entrada
do aplicativo Uber, foram escolhidos os grupos de controle, esses grupos de controle não
sofreram nenhuma influencia da entrada do aplicativo, nem no período antes da entrada e nem
no período depois da entrada do aplicativo.
Para a Região Metropolitana de Porto Alegre o grupo de controle escolhido para o
primeiro exercício foi a Região Metropolitana de Fortaleza, pois no período em que o Uber
entrou em Porto Alegre, Fortaleza ainda não fazia uso do aplicativo e dentro do período de
tempo selecionado para a análise a capital nordestina ainda não havia sido contemplada com o
28
inicio das operações do Uber. No segundo exercício feito para a RMPA o grupo de controle
selecionado foi os trabalhadores ocupados autônomos da mesma região metropolitana.
O aplicativo Uber iniciou atividades em Fortaleza no dia 29 de abril de 2016,
sendo uma das ultimas capitais a receber o aplicativo, por esse motivo não há como usar um
contrafactual a partir de outro município, visto a maioria dos demais municípios que
compõem a PED já faziam uso do aplicativo antes que Fortaleza. Assim como taxistas são em
sua maioria trabalhadores autônomos ou que se intitulam trabalhadores por contra própria,
optou-se por usar os taxistas da Região Metropolitana de Fortaleza como grupo de tratamento
e os trabalhadores autônomos da mesma região como grupo de controle.
A partir das informações acima, foram estabelecidos as estratégias empíricas e
especificados as regressões a serem estimadas a partir de um modelo de diferenças em
diferenças. Para cada exercício proposto dado as duas regiões metropolitanas escolhidas como
grupo de tratados serão estimados dois modelos de regressão com o objetivo de captar algum
efeito sobre as duas variáveis dependentes examinadas, rendimento por hora e horas
trabalhadas que podem ter recorrido após o inicio das operações do Uber nas duas regiões
escolhidas como grupo de tratamento.
Os dois modelos de regressão a serem estimados para os dois exercícios
realizados na Região Metropolitana de Porto Alegre são:
ç
ε (5)
ç
ε (6)
Onde lnRHit é o salário por hora dos taxistas no período t em logaritmo, lnHTit é o
logaritmo das horas semanais trabalhadas no período t; t é uma variável dummy que possui
valor igual a zero quando as variáveis se referem ao período antes da entrada do Uber e é
igual a um quando é referente ao período após o início de operação do aplicativo. X’it é o
vetor de variáveis explicativas que será exposto em mais detalhes na próxima subseção. T é
uma variável dummy com valor igual a zero quando as variáveis pertencem a Região
Metropolitana de Fortaleza e um quando pertencem a Região Metropolitana de Porto Alegre.
As variáveis janeiroi... dezembroi são variáveis dummies para cada mês do ano, ou seja
dezembroi é uma variável dummy que recebe valor um se a observação é referente ao mês de
dezembro, não importando o ano, e zero caso contrário. A variável Dit é a variável de
interação entre grupo de tratado e controle e o tempo da análise, ou seja, essa variável recebe
29
valor um se a observação é referente ao grupo de tratado no período após o início do uso do
aplicativo Uber e zero caso contrário. As letras , , e são constantes paramétricas,
salientando que capta o efeito do início da operação do Uber no grupo de tratamento.
Os dois modelos de regressão a serem estimados para a Região Metropolitana de
Fortaleza são:
ε
(7)
ε
(8)
Onde assim como para RMPA (Região Metropolitana de Porto Alegre) lnRHit e
lnHTit são o logaritmo do salário por hora e horas trabalhadas respectivamente, as demais
variáveis das equações 7 e 8 são análogas as já explicitadas nas equações 6 e 7, sendo que
Y’it é o vetor de variáveis explicativas do modelo utilizado para a RMF (Região
Metropolitana de Fortaleza).
Dado as equações acima especificadas, como já mencionado, a partir de um
modelo de diferenças em diferenças pretende-se captar possíveis diferenças nas duas variáveis
dependentes que possam ter ocorrido entre os grupos de controle e tratamento dado os dois
intervalos de tempo, antes e depois da entrada do aplicativo Uber, o que denominamos no
presente trabalho como Efeito Uber. Esse efeito é capturado pela constante , a hipótese é de
que essa constante tenha sinal negativo e estatisticamente significativo para a variável
rendimento por hora o que validaria a ideia de que o início da operação do aplicativo
prejudicou os rendimentos dos taxistas, e sinal positivo para a variável horas trabalhadas dado
que com o aumento da rivalidade entre taxistas e Uber, os taxistas precisem trabalhar mais
horas para alcançar o mesmo rendimento do período anterior a entrada do aplicativo.
Além do modelo de diferenças em diferenças foram estimadas duas equações, em
um modelo mais simples incluindo as variáveis exógenas selecionadas. A equação de horas
trabalhadas estimada é:
ε (9)
Onde lnHTi é o logaritmo natural do número de horas trabalhadas na semana pelo
taxista e Z’i é o vetor de variáveis explicativas, que correspondem as mesmas variáveis
utilizadas nos modelos de diferenças em diferenças.
30
Estima-se também uma equação de rendimentos, seguindo o modelo teórico
proposto por Mincer (1974) adaptado, incluindo além das variáveis de educação as demais
variáveis selecionadas para o modelo de diferença em diferenças. O objetivo dessa estimação
é captar o efeito das variáveis explicativas incluídas no modelo sobre a variação de
rendimentos dos taxistas. Assim a equação de rendimento a ser estimada é:
ε (10)
Onde lnRHi é o logaritmo natural do rendimento/hora do trabalhador e Zi o vetor
de variáveis independentes incluídas no modelo.
3.3 Descrição das variáveis
Nas duas regiões metropolitanas selecionadas, na análise, o grupo de tratamento
são taxistas moradores dessas localidades. Esses indivíduos em sua maioria são trabalhadores
autônomos, com flexibilidade de horas trabalhadas e que não possuem uma renda específica
já assegurada, assim duas variáveis foram escolhidas como variáveis dependentes ou
explicadas, a variável rendimento por hora e a variável horas semanais trabalhadas.
Entender como a medida de remuneração influencia na oferta de trabalho, ou em
quantidade de horas trabalhas é uma questão muito discutida na economia, o que interfere em
medidas tomadas e políticas públicas adotadas. (JONASON, WALLGREN, 2013). Muitas
pesquisas já foram desenvolvidas buscando compreender como funciona a oferta de trabalho
dado possibilidade de flexibilidade de horas e variações salariais, alguns desses trabalhos
foram descritos na seção 2, por esse motivo as variáveis rendimento por hora e horas
trabalhadas foram as variáveis escolhidas como dependentes, com o intuito de verificar um
possível efeito sobre os taxistas dado a entrada do Uber.
Outras variáveis foram introduzidas no modelo, na tentativa de observar
características da oferta de trabalho dos taxistas e ainda com intuito de minimizar o viés de
variável omitida, assim algumas variáveis explicativas foram selecionadas e acrescentadas ao
modelo, variáveis essas que podem causar algum efeito sobre a decisão do indivíduo ofertar
mais horas de trabalho ou não, por exemplo. Porém, mesmo com a introdução de tais
variáveis, é uma característica do modelo em questão o fato de que não podemos afirmar que
a introdução dessas variáveis elimine por completo o viés de estimação para captação do
Efeito Uber a partir da constante .
Algumas variáveis que compõem características familiares do indivíduo foram
selecionadas, a posição do indivíduo na família, ou seja, se este é chefe da família ou não,
31
outra variável escolhida é referente ao tamanho da família relatando o total de membros na
família do trabalhador e uma variável que revela a renda familiar.
Quadro 2 – Descrição das variáveis
Dependentes
Logaritmo natural do
rendimento por hora dos
indivíduos pertencentes aos
grupos de controle e
tratamento (lnRH)*
Representa os ganhos por hora dos indivíduos que compõem os grupos de
tratamento e controle nas duas regiões metropolitanas estudadas (RMF e RMPA)
Logaritmo natural das horas
semanais trabalhadas (lnHT Quantidades de horas efetivamente trabalhadas pelos ocupados na semana.
Independentes
Características do Indivíduo
Educação
Foram criados dummies que revelam o nível educacional do indivíduo, essas
dummies recebem valor um se o indivíduo cursou até determinado nível de estudo
e zero caso contrário. Os níveis de estudo foram divididos em: ensino
fundamental completo, médio completo e superior completo. (Como base
encontram-se os indivíduos sem educação ou analfabetos)
Homem Recebe valor 1 se o indivíduo é homem e 0 se é mulher
Branco Recebe valor 1 se o indivíduo é da cor branca e 0 se caso contrário **
Negro Recebe valor 1 se o indivíduo é da cor negra e 0 se caso contrário **
Idade Idade do indivíduo medida em anos
Características Geográficas
Porto Alegre Recebe valor 1 se o trabalhador reside em Porto Alegre e 0 se reside em algum
outro município da região metropolitana ***
Fortaleza Recebe valor 1 se o trabalhador reside em Fortaleza e 0 se reside em algum outro
município da região metropolitana***
Metropolitana Recebe valor 1 se o trabalhador reside na região metropolitana e 0 se reside na
capital
Características da família
Tamanho da família Número de membros da família
Chefe Igual a 1 se o indivíduo é chefe da família e 0 se pertence à outra posição dentro
da família
Renda familiar Variável que revela a renda familiar do indivíduo analisado ****
(Renda familiar )2
Termo quadrático da variável renda familiar ****
Características do Trabalho
Instrumento próprio***** Recebe valor 1 se o instrumento de trabalho é próprio e 0 caso o instrumento de
trabalho não seja do indivíduo.
Estabilidade Quantidade de meses trabalhados na atividade principal
Meses
Foram criados dummies para cada mês, assim janeiro recebe valor 1 se a
informação for referente ao mês de janeiro e zero caso contrário, para todos os
demais meses segue-se o mesmo raciocínio.
Fonte: Elaboração própria a partir dos dados da PED
*A variável rendimento por hora foi construída a partir de duas variáveis da PED, as variáveis são referentes ao
rendimento bruto da ocupação principal e o número de horas semanais trabalhadas.
**Quanto à cor do indivíduo, esta não é declarada pelo mesmo, mas advém da observação do pesquisador no
momento da entrevista. ***A variável Porto Alegre foi utilizada no segundo exercício feito para a RMPA, a
variável Fortaleza foi empregue no exercício feito para a RMF. ****Aqui foi adotada a seguinte expressão
e
. ****Essa variável foi incluída para captar se o táxi é próprio ou não e foi
introduzida apenas no exercício feito para a RMF.
32
Quanto à localização do indivíduo foi incluso uma variável que revela se este
reside na capital ou em algum outro município da região metropolitana. As variáveis que
compõem características individuais são se o trabalhador é homem, se é branco, negro, a
idade, variáveis dummies para captar a escolaridade.
Para captar informações sobre o trabalho do indivíduo as variáveis que revelam se
o instrumento de trabalho é próprio ou não e a variável que indica a estabilidade do indivíduo
em seu trabalho principal foram incluídas.
O quadro 2 descreve as variáveis utilizadas nas regressões.
3.4 Base de Dados
Os dados selecionados e utilizados na pesquisa são provenientes do banco de
dados da Pesquisa de Emprego e Desemprego – PED que é realizada pela Fundação Sistema
Estadual de Análise de Dados (Fundação SEADE) e pelo Departamento Intersindical de
Estatística e Estudos Socioeconômicos (DIEESE). Essa pesquisa corresponde a um
levantamento de dados domiciliar contínuo e é realizada mensalmente desde 1984 quando
iniciou na Região Metropolitana de São Paulo. Atualmente a pesquisa acontece nas Regiões
Metropolitanas de Porto Alegre, Salvador, Recife, Fortaleza, Belo Horizonte e São Paulo,
bem como no Distrito Federal.
A PED é uma pesquisa amostral domiciliar, os dados da referida pesquisa são
obtidos via entrevista em unidades domiciliares selecionadas, o questionário da pesquisa é
aplicado a todos os moradores dos domicílios selecionados. As respostas obtidas via
questionário são codificadas numericamente e vão compor o bando de dados da PED, além
desses dados coletados dentro do banco ainda há a disponibilidades de indicadores que trazem
informações como a condição de atividade dos indivíduos, a posição na ocupação destes,
assim como algumas características familiares, informações sobre rendimento, horas de
trabalho pelos ocupados, quantidade de membros da família, informações sobre escolaridade
entre outros indicadores.
Os microdados da PED foram escolhidos para a realização do trabalho, pois, além
de fornecer dados que trazem características socioeconômicas do mercado de trabalho ainda
nos permite a identificação da Classificação Brasileira de Ocupação – CBO, assim foi
possível identificar exatamente os taxistas dentro dessa base de dados bem como também foi
possível identificar a condição de trabalho do indivíduo, ou seja, se este é empregado,
33
autônomo, trabalha por conta própria, entre outros. Além disso, essa base de dados se
enquadra na metodologia escolhida para analise visto que fornece micro dados para um
intervalo de meses antes e depois do inicio da operação do aplicativo Uber nas Regiões
Metropolitanas selecionadas.
A ideia inicial seria trabalhar com as bases de dados para o Distrito Federal e
todas as Regiões Metropolitanas que abrangem a pesquisa, porém, a identificação da
classificação CBO do taxista só foi possível nos bancos de dados referentes as Regiões
Metropolitanas de Porto Alegre e Fortaleza o que restringiu a escolha das regiões analisadas
no presente trabalho.
A partir das informações acima os dados extraídos da pesquisa são em nível de
indivíduo e foram selecionados de acordo com o exercício empírico realizado. Para o
exercício empírico onde RMF foi escolhida como grupo de tratamento, foram selecionados
dentro da base de dados da Região Metropolitana de Fortaleza todos os taxistas, sendo estes
em sua maioria autônomos e uma menor parte de taxistas empregados, bem como foi
selecionado também todos os indivíduos ocupados autônomos (exceto os taxistas) ou
trabalhadores por conta própria que foi usado como grupo de controle nesse exercício. O
período selecionado corresponde aos meses de janeiro a dezembro de 2015 e janeiro a
setembro de 2016. Ao todo a base inicial extraída para Fortaleza e sua Região Metropolitana
consta de 110.691 observações para o período de referência.
Alguns filtros foram aplicados para atender os objetivos do trabalho proposto.
Foram excluídos os indivíduos não ocupados, aqueles que não são nem taxistas e nem
autônomos. Foram excluídos os que não declararam remuneração, cor, nível educacional e
idade. Assim foram considerados apenas os indivíduos ocupados taxistas ou autônomos que
trabalharam na semana de referência da pesquisa e que tem mais de 17 anos de idade. Após
esses filtros restaram um total de 11.852 observações, sendo que desse total, 276 observações
são referentes a taxistas que operam na Região Metropolitana de Fortaleza e 11.576 são de
trabalhadores autônomos que trabalham nas mais variadas ocupações.
Para o segundo exercício empírico onde a Região Metropolitana de Porto Alegre é
analisada como grupo de tratamento para o Efeito Uber e a Região Metropolitana de Fortaleza
foi escolhido como controle foi agrupado as bases de dados para as Regiões Metropolitanas
de Fortaleza e Porto Alegre, essa base inicial consta de 283.523 informações. O período de
tempo que compõe a base de dados se refere aos meses de janeiro a dezembro de 2014,
janeiro a dezembro de 2015 e janeiro a abril de 2016.
34
Foram excluídos dessa base de dados os indivíduos não ocupados, aqueles que
não são taxistas, os que não declararam remuneração, cor, nível educacional e idade. Portanto
foram mantidos apenas taxistas ocupados que trabalharam na semana da pesquisa, com idade
acima de 17 anos. Ao final dos filtros permaneceu um total de 716 observações, das quais 362
são da Região Metropolitana de Porto Alegre e 354 são da Região Metropolitana de Fortaleza.
No terceiro exercício que foi feito também para a RMPA que selecionou os
taxistas da região como grupo de tratado e os trabalhadores autônomos como grupo de
controle, a base de dados inicial constava de 156.949 informações. O período de tempo que
compõe a base vai de janeiro de 2014 a setembro de 2016. Foram excluídos da base de dados
assim como nos demais exercícios os indivíduos que não são nem taxistas e nem
trabalhadores autônomos, os que não estavam ocupados, os que não declararam remuneração ,
cor, nível educacional e idade.
Após os filtros a base de dados permaneceu com um total de 9.365 observações
das quais 425 observações são de taxistas da RMPA e 8.940 são de trabalhadores autônomos
em geral.
3.5 Análise Descritiva da Base de Dados
Nessa subseção serão analisadas as estatísticas descritivas das variáveis incluídas
nos exercícios empíricos dessa dissertação. A análise será dividida para as duas regiões
metropolitanas investigadas, que corresponde a Região Metropolitana de Porto Alegre e a
Região Metropolitana de Fortaleza. As variáveis observadas são referentes as características
do indivíduo, características familiares, características do trabalho dentre outras variáveis já
explicitadas na subseção 3.3. Todas as características serão avaliadas para grupo de
tratamento e controle separadamente, ou seja, serão observados os valores médios e
proporções das variáveis com referência aos taxistas das duas regiões metropolitanas e
também aos autônomos, dado o período antes da entrada do Uber e após a entrada.
A tabela 1 apresenta a proporção e os valores médios para algumas variáveis
selecionadas no modelo, nela contém as porcentagens referentes a algumas características dos
taxistas e dos trabalhadores autônomos tanto das Regiões Metropolitanas de Porto Alegre
quanto de Fortaleza, apresentando essa proporção para o período em análise antes da entrada
do aplicativo Uber e depois da entrada do aplicativo.
35
Observando as variáveis que caracterizam a escolaridade dos indivíduos
analisados nessa dissertação, temos informação para três níveis distintos de educação, ensino
fundamental, médio e ensino superior.
Os taxistas da RMPA em sua maioria possuem ensino médio completo,
representando quase 50% dos taxistas, na RMF isso também foi observado sendo que no
período após a entrada do Uber cerca de 55% dos taxistas da amostra tinham nível médio
completo. Agregando os três níveis de educação listados temos que o período após a entrada
do Uber 85,71% dos taxistas possuíam algum grau de escolaridade na RMPA e 74,88% dos
taxistas na RMF também possuem algum grau educacional.
Tabela 1 – Proporção e Valores Médios das Variáveis Observadas: Grupos de Tratado e
Controle, Taxistas e Autônomos.
CARACTERÍSTICAS
Grupos de Tratamento Grupos de Controle
Taxistas da
RMPA Taxistas da RMF
Autônomos da
RMPA
Autônomos da
RMF
Antes
do Uber
Depois
do Uber
Antes
do Uber
Depois
do Uber
Antes
do Uber
Depois
do Uber
Antes
do Uber
Depois
do Uber
Características do Indivíduo
Escolaridade
Ensino fundamental (%) 27,74 34,59 26,09 24,64 21,24 22,01 22,27 22,14
Ensino médio (%) 47,95 48,87 48,79 55,07 39,62 42,10 33,87 36,23
Ensino superior (%) 3,08 2,26 0,00 1,45 7,40 7,56 2,81 3,49
Gênero Homem (%) 95,89 97,74 100 100 65,90 65,58 53,97 55,79
Cor Branco (%) 90,75 94,74 20,29 23,19 88,49 90,44 15,51 17,41
Negro (%) 5,82 2,26 0,00 1,45 4,97 5,53 3,11 3,83
Média de Idade 47,38 46,23 44,85 43,43 44,56 45,25 43,26 43,28
Porto Alegre / Fortaleza (%) 56,16 59,40 71,98 76,81 34,72 37,85 70,93 68,29
Características da Família
Tamanho Médio da família 2,99 2.95 3,44 3,39 3,02 3,02 3,50 3,54
Chefe de família (%) 80,14 72.93 81,64 82,61 63,88 62,26 56,17 53,92
Renda Média da Família
(R$) 3.326,15 3.698,08 3.060,00 2.781,97 3.269,65 3.399,98 2.182,40 2.413,89
Características do trabalho
Rendimento Médio por Hora
(R$) 9,87 9,32 7,69 7,90 12,14 12,28 7,19 7,31
Médias das Horas
Trabalhadas na Semana 59,92 58,15 59,69 59,52 40,93 40,29 40,38 40,77
Estabilidade Média em
Meses 120,60 114,74 116,83 102,07 102,97 105,43 75,00 75,32
Fonte: Elaboração própria. PED 2014, 2015 e 2016 para as Regiões Metropolitanas de Porto Alegre e Fortaleza.
36
Observando os níveis educacionais dos trabalhadores autônomos, estes também
em sua maioria possuem nível médio, porém a porcentagem de indivíduos que tem apenas o
nível fundamental também é grande.
Quanto ao sexo dos taxistas nas duas Regiões Metropolitanas podemos afirmar
que quase o total dos taxistas é do sexo masculino, chegando a 100% dos taxistas da base de
dados da RMF, tanto nos períodos anteriores ao Uber quanto posteriores, demonstrando que a
participação das mulheres nessa classificação de trabalho é muito pequena. Essa característica
já é diferente se observarmos os trabalhadores autônomos, pois na RMPA cerca de 35% dos
autônomos são do sexo feminino e na RMF cerca de 55% são homens, já demonstrando que a
participação feminina é significativa no trabalho autônomo.
Observando as estatísticas referente a cor/raça dos indivíduos as duas regiões
metropolitanas usadas como grupo de tratamento são bem diferentes, dado que em sua
maioria os taxistas e autônomos da RMPA são pessoas consideradas de pele branca enquanto
que na RMF os taxistas e autônomos são em sua maioria não brancos. As estatísticas mostram
que cerca de 90% dos taxistas da RMPA são brancos e apenas cerca de 5% são negros, essa é
uma diferença esperada visto que há mudanças históricas de colonização e povoamento entre
essas duas regiões. Se analisarmos os resultados referente as pessoas de pele negra, vemos
que tanto na RMPA quanto na RMF a porcentagem de negros é muito baixa, tanto para
taxistas quanto para autônomos.
Em relação à idade dos taxistas esta é em média de 46 anos para os taxistas da
RMPA e de 44 anos para os taxistas da RMF. Já os trabalhadores autônomos da RMPA têm
em média 45 anos de idade e os autônomos da RMF têm em média 43 anos de idade.
Com relação à localização geográfica que residem os taxistas, estes em sua
maioria moram ou na cidade de Porto Alegre ou na cidade de Fortaleza, ou seja, a maioria
reside nas capitais das regiões metropolitanas, principalmente no período após a entrada do
Uber, onde na RMPA antes do Uber cerca de 56,16% dos taxistas moravam em Porto Alegre
e após a entrada do Uber essa proporção passou para 59,40% dos taxista. Na RMF no período
anterior a entrada do Uber 71,98% dos taxistas morava em Fortaleza e no período após o
inicio do uso do aplicativo 76,81% dos taxistas residiam na cidade na capital nordestina.
A maior parte dos trabalhadores autônomos da RMPA reside nas demais cidades
da região metropolitana e esse valor diminui após a entrada do Uber, sendo de 65,28% e
62,15% respectivamente. Os trabalhadores autônomos da RMF assim como os taxistas da
mesma região residem em sua maioria na capital Fortaleza, porém a proporção de autônomos
37
que residiam em Fortaleza diminuiu no período pós-entrada do Uber, sendo de 70,93% e
68,29% respectivamente.
Analisando as variáveis que compõem as características familiares dos indivíduos
estudados temos que o total de membros da família é em média de 3 pessoas tanto para
taxistas quanto para trabalhadores autônomos nas duas regiões metropolitanas estudadas.
A proporção de taxistas chefes de família diminuiu se compararmos os períodos
antes e depois do Uber para a RMPA passando de 80,14% para 72,93% dos taxistas, porém
essa proporção é alta em ambos os períodos e para as duas regiões metropolitanas analisadas,
sendo que no período após a entrada do Uber na Região Metropolitana de Fortaleza cerca de
82,61% dos taxistas eram chefes de suas famílias, essas estatísticas podem sinalizar a
importância desse trabalho na composição da renda familiar.
A renda familiar é uma variável importante que pode influenciar na oferta de
trabalho do indivíduo, como visto nas estatísticas a maior parte dos taxistas são homens e
chefes de família, ou seja, são os maiores responsáveis pela manutenção de suas casas e
sustento de suas famílias, porém com as mudanças culturais e inserção da mulher no mercado
de trabalho que se intensificou a partir da década de 70 muitas das famílias hoje não possuem
apenas a renda advinda do chefe da família, mas também a mulher como cônjuge representa
uma proporção importante na renda total da família o que pode influenciar na quantidade de
horas ofertadas de trabalho e consequentemente na renda do trabalhador. (SEDLACEK,
SANTOS, 1991; LEONE, 2000). Há ainda a renda de outros membros da família como filhos
e outros parentes que acrescentam ao montante total da renda familiar.
O gráfico 1 mostra a evolução do período antes do Uber e depois do Uber da
renda familiar em reais dos taxistas e trabalhadores autônomos nas Regiões Metropolitana de
Porto Alegre e Fortaleza.
38
Gráfico 1 – Renda Média Familiar (R$) dos taxistas e autônomos das Regiões
Metropolitanas de Porto Alegre e Fortaleza.
Fonte: Elaboração própria. PED 2014, 2015 e 2016 para as Regiões Metropolitanas de Porto Alegre e Fortaleza.
Observa-se que a renda familiar dos taxistas da RMPA aumentou de um período
para outro sendo no período antes da entrada do Uber de em média R$ 3.326,15 e passando
para R$ 3.698,08 apresentando uma diferença de mais de R$ 300,00. Para os taxistas da RMF
o resultado foi contrário, pois houve uma redução da média de renda familiar após a entrada
do Uber, passando de R$ 3.060,00 para R$ 2.781,97, com uma diferença de cerca de R$
300,00.
Os autônomos da RMPA possuem uma média de renda familiar muito próxima a
média de renda familiar dos taxistas. Na RMF existe uma diferença na renda familiar se
compararmos taxista e autônomos de R$ 877,70 no período anterior a entrada do Uber e de
mais de R$ 300,00 no período posterior.
Quanto às características do trabalho dos taxistas e autônomos, temos que com
relação à estabilidade dos taxistas, na RMPA estes têm em média cerca de 120 meses (10
anos) de estabilidade no período anterior ao Uber e 114 meses (9,5 anos) no período após a
entrada do Uber, os taxistas da RMF revelam um resultado parecido, porém com menos
meses de estabilidade em média, 116 e 102 meses (9,5 e 8,5anos) de estabilidade para os
períodos antes da entrada do Uber e depois da entrada respectivamente.
antes do uber depois do uber antes do uber depois do uber
RMPA RMF
3326.15 3698.08 3060.00 2781.97
3269.65 3399.98
2182.40 2413.89
taxistas autônomos
39
Gráfico 2 – Média do Rendimento por hora dos taxistas e trabalhadores autônomos das
Regiões Metropolitanas de Porto Alegre e Fortaleza.
Fonte: Elaboração própria. PED 2014, 2015 e 2016 para as Regiões Metropolitanas de Porto Alegre e Fortaleza.
O rendimento por hora dos taxistas da RMPA é de cerca de R$ 9,00 por hora
trabalhada e na RMF esse valor é de cerca de R$ 7,00 por hora trabalhada, porém na RMPA
houve uma queda do rendimento por hora após a entrada do Uber e em Fortaleza ocorreu um
aumento do rendimento por hora, porém a diferença não chegou a ser de R$ 0,50 nas duas
regiões. Notamos pelo gráfico 2 que os autônomos da RMPA tem um rendimento por hora
maior que os taxista com uma diferença de aproximadamente R$ 2,00.
O gráfico 3 faz uma comparação entre taxistas e autônomos nos dois períodos
analisados, anterior e posterior ao Uber para as Regiões Metropolitanas de Porto Alegre e
Fortaleza.
Gráfico 3- Média das horas trabalhadas por taxistas e trabalhadores autônomos nas
Regiões Metropolitanas de Porto Alegre e Fortaleza.
Fonte: Elaboração própria. PED 2014, 2015 e 2016 para as Regiões Metropolitanas de Porto Alegre e Fortaleza.
antes do uber depois do uber antes do uber depois do uber
RMPA RMF
9.87 9.32 7.69 7.90
12.14 12.28
7.19 7.31
taxistas autônomos
antes do uber depois do uber antes do uber depois do uber
RMPA RMF
59.92 58.15 59.69 59.52
40.93 40.29 40.38 40.77
taxistas autônomos
40
Os taxistas trabalham em média quase 60 horas por semana, tanto taxista da
RMPA, quanto da RMF, não havendo grandes mudanças entre os dois períodos estudados se
antes ou depois do Uber. Porém observando a tabela 1 e o gráfico 3 vemos que os autônomos
das duas regiões metropolitanas também trabalham uma mesma quantidade de horas por
semana (cerca de 40 horas semanais) entretanto se comparado aos taxistas os trabalhadores
autônomos trabalham menos horas, com uma diferença de quase 20 horas no total da semana.
41
4 RESULTADOS ECONOMÉTRICOS
O trabalho proposto buscou observar alguns aspectos referentes aos taxistas e
como as características desses indivíduos e as características inerentes a esse mercado de
trabalho podem ou não ter sofrido modificação dado os períodos antes e depois da entrada do
aplicativo Uber. Busca-se ainda analisar características do mercado de trabalho dos taxistas
quanto a oferta de trabalho e rendimentos por hora observando como esta importante mão de
obra se comporta e quais os fatores que influenciam a quantidade de horas trabalhadas pelos
taxistas e sobre seus rendimentos observando se ocorreu algum impacto sobre a quantidade
ofertada de horas trabalhadas e sobre os rendimentos dos taxistas após o início das operações
do aplicativo Uber nas Regiões Metropolitanas de Fortaleza e Porto Alegre.
Os resultados esperados são que o desempenho dos taxistas nas duas regiões
analisadas seja inferior ao desempenho dos seus respectivos grupos de controle no período
após a entrada do aplicativo Uber. Buscando investigar as hipóteses levantadas foi utilizado
no exercício empírico um modelo de diferenças em diferenças, seguindo alguns passos. Para
ambas as regiões metropolitanas analisadas, selecionamos dois períodos, um período anterior
a entrada do Uber e um período após a entrada, depois foram escolhidos grupos de indivíduos
que não sofreram influência alguma com a entrada do Uber e utilizamos esses grupos como
um contrafactual a fim de visualizar o que aconteceria com as Regiões Metropolitanas de
Fortaleza e Porto Alegre caso o Uber não houvesse dado inicio nessas localidades.
Assim, esta seção irá apresentar os resultados advindos das regressões dos
modelos de diferença em diferença, e ainda os resultados de um modelo de regressão simples
com o objetivo de observar como as variáveis selecionadas explicam o rendimento do taxista
e sua oferta de horas de trabalho. Os resultados buscarão apresentar o efeito pós-entrada do
Uber sobre os salários por hora e o número de horas trabalhadas dos taxistas das Regiões
Metropolitanas de Porto Alegre e Fortaleza.
Como já mencionado na seção 3 dessa dissertação esse efeito, que chamamos de
Efeito Uber, é capturado pela constante da variável de interação presente nas funções de
regressão especificadas pelas equações 5, 6,7 e 8.
O trabalho empírico foi executado separadamente e será apresentado na
dissertação dentro dessa seção dividida em duas subseções, a primeira apresentará os
resultados referente a Região Metropolitana de Porto Alegre e a segunda subseção apresentará
os resultados para a Região Metropolitana de Fortaleza.
42
4.1 Região Metropolitana de Porto Alegre
Como explicitado na seção 3 o primeiro exercício empírico foi realizado para a
Região Metropolitana de Porto Alegre, onde esta região foi especificada como grupo de
tratamento e a Região Metropolitana de Fortaleza foi usada como grupo de controle, o período
observado foi de janeiro de 2014 a outubro de 2015, como período anterior a entrada do Uber,
e de novembro de 2015 a abril de 2016 como período posterior a entrada do Uber.
O segundo exercício também sucedeu para a RMPA, entretanto, nesse caso os
taxistas dessa região metropolitana foram selecionados como o grupo de tratamento e os
trabalhadores autônomos da mesma região foram escolhidos como controle.
A tabela 2 revela os resultados econométricos obtidos a partir das equações 5, 6, 9
e 10 especificadas na seção de metodologia do trabalho. Nessa tabela encontram-se os
resultados obtidos a partir dos exercícios econométricos propostos, a segunda e a quinta
coluna apresentam os resultados da estimação de um modelo de regressão linear simples
observando apenas os taxistas da RMPA, onde buscamos compreender como os controles
selecionados explicam as duas variáveis dependentes estimadas nos modelos de diferenças em
diferenças. Os resultados estão nas colunas com título Modelo 1.
As colunas 3 e 6 apresentam os resultados do primeiro exercício empírico feito
para a RMPA, (intitulado na tabela por Modelo 2), já as colunas 4 e 7 apresentam os
resultados da regressão feita no segundo exercício empírico realizado para a RMPA
(Modelo3).
Observando as variáveis que caracterizam o indivíduo incluídas como controle,
temos para as equações de horas trabalhadas no Modelo 1 que a maioria das variáveis
apresentou significância a 5%. O coeficiente para taxistas negros apontou sinal positivo,
indicando que negos trabalham mais horas, assim também como os taxistas do sexo
masculino. A variável que revela a idade dos taxistas da RMPA apontou sinal negativo,
sinalizando o que já era esperado, que quanto mais anos de idade menor a quantidade de horas
trabalhadas.
Quanto as variáveis que refletem o nível de escolaridade dos taxistas da RMPA,
apenas o nível superior indicou significância estatística, e exibiu um sinal negativo, ou seja,
aqueles com nível superior tendem a trabalhar menos horas, o que pode evidenciar que quanto
maior o grau de instrução do indivíduo menor a carga de horas trabalhadas por este.
43
Tabela 2 – Resultados Econométricos: Região Metropolitana de Porto Alegre
Variáveis Dependentes: Logaritmo natural do rendimento/hora e quantidade de horas trabalhadas
Horas Trabalhadas Rendimento/hora
Regressor Coeficiente Coeficiente
Modelo 1 Modelo2 Modelo 3 Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3
Branco 0.1381 -0.0423 0.0240 -0.1522 -0.0894 0.0355
(0.0998) (0.0435) (0.0270) (0.1284) (0.0578) (0.0312)
Negro 0.2688** 0.0485 0.0026 -0.2790*** -0.1638 -0.0009
(0.1229) (0.0909) (0.0373) (0.1580) (0.1205) (0.0429)
Homem 0.2559** 0.2113 0.1176* -0.3314** -0.3445** 0.1874*
(0.1116) (0.1299) (0.0156) (0.1435) (0.1724) (0.0180)
Chefe 0.0624 0.0743** 0.1018* 0.1120 0.2199* 0.2427*
(0.0532) (0.0397) (0.0163) (0.0684) (0.0526) (0.0187)
Porto Alegre/Metrópole* 0.0208 0.0132 -0.0523* 0.0110 -0.0275 0.0405*
(0.0390) (0.0313) (0.0137) (0.0503) (0.0417) (0.0157)
Idade -0.0037** -0.002 -0.0031* -0.0052** -0.0048* -0.0059*
(0.0018) (0.0014) (0.0005) (0.0024) (0.0018) (0.0007)
Ensino Fundamental -0.0581 -0.0148 0.0017 0.0395 0.0814 0.0523*
(0.0541) (0.0393) (0.0175) (0.0700) (0.0523) (0.0200)
Ensino Médio -0.0786 -0.0183 -0.0064 0.1153*** 0.0679 0.1235*
(0.0539) (0.0366) (0.0165) (0.0697) (0.0486) (0.0189)
Ensino Superior -0.3233** -0.259** -0.0631 0.3406** 0.1986 0.2361*
(0.1455) (0.1544) (0.0314) (0.1872) (0.2049) (0.0361)
Estabilidade 0.00005 0.0001 0.0004* 0.0004 0.0005** 0.0003*
(0.0002) (0.0001) (0.00006) (0.0002) (0.0002) (0.0001)
Tamanho da Família -0.025 -0.0056 0.0067 -0.0680* -0.0763* -0.0707*
(0.0174) (0.0122) (0.005) (0.0223) (0.0162) (0.0057)
Renda Familiar 0.0838** 0.0098 0.0553* 0.2862* 0.2561* 0.2307*
(0.0375) (0.0124) (0.0058) (0.0484) (0.0165) (0.0067)
(Renda Familiar)2
-0.0081** -0.0006 -0.0026* -0.0148* -0.0073* -0.0067*
(0.0038) (0.0006) (0.0004) (0.0049) (0.0008) (0.0004)
Tempo -0.0165 -0.09563 -0.0185 0.0437 0.0910 0.0182
(0.0425) (0.04728) (0.0151) (0.0546) (0.0628) (0.0173)
Efeito Uber 0.1058 0.0036
-0.0589 -0.0077
(0.0717) (0.0684)
(0.0951) (0.0781)
Constante 3.7306* 3.939* 3.3925* 2.0422* 1.7042* 1.6145*
(0.1859) (0.1567) (0.0465) (0.2394) (0.2080) (0.0535)
Número de Observações 253 552 6161 253 552 6109
Fonte: Elaboração Própria. Dados da pesquisa.
Notas: Entre parênteses os erros-padrão. Níveis de significância: *1%, **5% e ***10%. A variável Porto
Alegre/Metrópole, no Modelo 1 a tabela apresenta o resultado dos indivíduos que moram nos municípios das
regiões metropolitanas e não nas capitais Porto Alegre e Fortaleza, no Modelo 2 a variável Porto Alegre designa
aqueles indivíduos que moram na cidade de Porto Alegre.
Com relação a renda familiar dos taxistas da RMPA, temos que há uma relação
positiva entre a renda familiar e a quantidade de horas de trabalho ofertada pelo taxistas,
44
porém com um impacto pequeno. O Modelo 3 apresentou um resultado semelhante, porém
nesse modelo esse resultado caracteriza taxistas e autônomos da RMPA. O termo quadrático
da renda familiar apresentou sinal negativo, evidenciando que a medida que a renda familiar
cresce as horas trabalhadas aumentam porém de forma decrescente.
Observando as mesmas variáveis nas equações de horas trabalhadas nos Modelos
2 e 3 vemos que no Modelo 3 os trabalhadores (taxistas e autônomos) homens trabalham
cerca de 12% mais horas que a mulheres. Se o indivíduo é chefe de família tende a trabalhar
mais horas, tanto no Modelo 2 quanto no Modelo 3, sendo que no modelo 3 o chefe de família
(autônomo ou taxista) tem um total de horas trabalhadas 10% maior do que os indivíduos que
ocupam os demais componentes familiares.
Dado a localização da moradia do indivíduo os resultados do Modelo 3 mostraram
que trabalhadores (taxistas e autônomos) que moram em municípios das regiões
metropolitanas tendem a ofertar menos horas de trabalho, esse fato pode ser decorrente dado
que o tempo de locomoção ao trabalho pode ser maior e assim levar a uma menor oferta de
horas trabalhadas.
Assim como o Modelo 1, o Modelo 3 também indica que os indivíduos mais
velhos trabalham menos horas durante a semana. No Modelo 2, bem como no Modelo 1,
aqueles taxistas com nível superior apresentam menor quantidade de horas trabalhadas na
semana.
Analisando as três regressões de rendimento temos que, no Modelo 1 o coeficiente
referente a variável negro apresenta significância a 10% e sinal negativo, ou seja, caso o
taxista seja negro o seu rendimento por hora é reduzido em aproximadamente 28% com
relação ao não negro, o que pode evidenciar discriminação contra trabalhadores negros no
mercado de trabalho de taxistas na RMPA. Assim como encontrado por Soares (2000),
Campante, Crespo e Leite (2004) e De Oliveira Guimarães (2006) que analisaram
características do mercado de trabalho no Brasil.
Curiosamente o Modelo 1 apresentou que taxistas homens tendem a ter
rendimento por hora menor que as mulheres, esse fato vislumbra uma mudança nesse
mercado, as mulheres são “preferidas” na hora da solicitação do serviço por motivos de
segurança, uma hipótese é que mulheres (clientes) preferem taxistas do mesmo sexo o que
pode fazer com que taxistas do sexo feminino tenham uma maior demanda de trabalho e
assim mais corridas por hora e maior rendimento por hora.
Dados da Associação das Empresas de Táxis de Frota do Município de São Paulo
revelaram que 5% dos táxis são dirigidos por mulheres na capital, em Porto Alegre dados do
45
Sindicato dos Taxistas de Porto Alegre (Sintaxi) indicaram que o número de mulheres taxistas
dobrou de 2015 para 2016.
Com relação a idade, quanto mais velho o taxista, vemos que menor o seu
rendimento por hora trabalhada. Esse resultado é similar para os demais modelos,
apresentando resultado estatisticamente significante e sinal negativo.
Os níveis de educação dos taxistas da RMPA revelaram que aqueles com nível
médio tem rendimento por hora de aproximadamente 11% maior do que os taxistas com
outros níveis de educação e aqueles com nível superior exibem rendimento por hora cerca de
34% maior que os taxistas sem educação ou com ensino fundamental e médio. O que pode
demonstrar retornos positivos advindos da educação como foi constatado por Leal e Werlang
(1991), Rocha (2012), Rodrigues (2010) e De Albuquerque e Mariano (2016).
Dado as características familiares os resultados demonstraram, para os três
modelos, sinal negativo e significante para a variável tamanho da família, indicando que
aqueles trabalhadores com famílias maiores tendem a ter um rendimento por hora menor.
Observou-se a partir dos resultados tabelados que quanto maior a renda familiar
do taxista, maior o seu rendimento por hora, porém esse rendimento decresce a medida que a
renda familiar aumenta. Os resultados são equivalentes nos três modelos estimados.
Os Modelos 2 e 3 apresentaram que taxistas (taxistas e autônomos no Modelo 3)
que são chefes de suas famílias tem um rendimento por hora cerca de 20% maior do que o
rendimento por hora dos demais componentes familiares.
Outro resultado encontrado é que o Modelo 3 indica que trabalhadores (taxistas e
autônomos) que moram na cidade de Porto Alegre tendem a apresentar maior salário por hora
do que os que residem nos demais municípios da região metropolitana.
A variável estabilidade no trabalho apresentou um impacto muito pequeno, porém
estatisticamente significante e positivo nos Modelos 2 e 3, ou seja, aqueles trabalhadores com
maior quantidade de meses trabalhando no mesmo posto de trabalho revelam rendimentos por
hora maiores.
Como já mencionado, no modelo de diferenças em diferenças o resultado
principal está no valor do coeficiente estimado para a variável Efeito Uber, esses valores são
encontrados na tabela 2, abaixo do valor do coeficiente encontra-se entre parênteses as
respectivas estimativas de erros-padrão.
O coeficiente estimado usando a variável rendimento por hora é negativo para
ambos os modelos, porém não apresentou valor estatisticamente diferente de zero, assim não
podemos inferir que o salário por hora dos taxistas tenha sofrido efeito negativo na Região
46
Metropolitana de Porto Alegre quando comparado a Região Metropolitana de Fortaleza ou
aos trabalhadores autônomos da RMPA a partir do início das operações do aplicativo Uber.
O resultado encontrado para a variável horas trabalhadas foi diferente,
apresentando um coeficiente positivo para os dois modelos. Esse resultado pode revelar que
os taxistas da RMPA estão tendo que trabalhar mais horas por dia após a entrada do Uber, o
que condiz com um dos resultados encontrados por Camerer, et al (1997), que afirma que
quando os taxistas estão em dias de trabalho onde as corridas de táxis são mais escassas estes
acabam por trabalhar mais horas de trabalho na busca por alcançar uma espécie de meta
salarial pelo dia. Porém assim como na estimação com a variável rendimento por hora como
variável dependente, os resultados não apresentaram significância estatística. Logo, para esses
exercícios econométricos não encontramos para a RMPA evidência de ocorrência do Efeito
Uber, seja sobre o rendimento dos taxistas ou sobre a quantidade de horas ofertada por esses
trabalhadores.
4.2 Região Metropolitana de Fortaleza
O segundo exercício empírico foi realizado para a Região Metropolitana de
Fortaleza, onde os taxistas da região foram inseridos no grupo de tratamento e todos os
autônomos da RMF foram inseridos como grupo de controle. O motivo de não usamos outra
Região Metropolitana como grupo de controle nesse exercício já foi explicitado na seção de
metodologia e faz referência ao fato de que das Regiões Metropolitanas incluídas na PED,
Fortaleza foi uma das últimas a receber o aplicativo Uber e ainda temos que só foi possível
identificar o taxista na pesquisa para as Regiões Metropolitanas de Porto Alegre e Fortaleza.
O período observado foi de janeiro de 2015 a abril de 2016 como período anterior a entrada
do Uber e de maio de 2016 a setembro de 2016 como período posterior a entrada do Uber.
A tabela 3 revela os resultados econométricos obtidos a partir das equações 7, 8, 9
e 10 especificadas na seção de metodologia da dissertação. Nessa tabela encontram-se os
resultados encontrados a partir da regressão, assim como no exercício feito para a Região
Metropolitana de Porto Alegre, as colunas do Modelo 1 apresentam os resultados para a
estimação de um modelo de regressão linear simples que usou as variáveis horas trabalhadas e
um modelo minceriano com uma equação tendo o rendimento por hora como variável
dependente, já as colunas intituladas como Modelo 2 apresentam os resultados da regressão
do modelo de diferenças em diferenças.
47
Tabela 3 – Resultados Econométricos: Região Metropolitana de Fortaleza
Variáveis Dependentes: Logaritmo natural do rendimento/hora e quantidade de horas trabalhadas
Horas Trabalhadas Rendimento/hora
Regressor Coeficiente Coeficiente
Modelo 1 Modelo 2 Modelo 1 Modelo 2
Branco -0.0629 -0.0279*** 0.0009 0.0236
(0.0520) (0.0161) (0.0659) (0.0203)
Negro 0.2381 0.0495 0.4054 0.0358
(0.3341) (0.0335) (0.4234) (0.0422)
Homem **** - 0.1036* - 0.2944*
- (0.0139) - (0.0175)
Chefe 0.1637* 0.1179* 0.2298* 0.2615*
(0.0564) (0.0146) (0.0714) (0.0184)
Fortaleza -0.007 0.0157 0.0217 0.0272***
(0.0462) (0.0128) (0.0586) (0.0162)
Idade 0.0029 -0.0007 -0.0067* -0.0119*
(0.002) (0.0005) (0.0025) (0.0007)
Ensino Fundamental 0.0813 -0.0042 0.0379 0.1457*
(0.0602) (0.0159) (0.0764) (0.0200)
Ensino Médio 0.0715 -0.0369** 0.07** 0.184*
(0.0543) (0.0150) (0.0688) (0.0189)
Ensino Superior -0.1654* -0.1022* 1.9664* 0.2245*
(0.3323) (0.0378) (0.4212) (0.0475)
Estabilidade -0.0003 0.0006* 0.0011* 0.0008*
(0.0002) (0.00007) (0.0003) (0.00009)
Táxi Próprio -0.1179*** -0.1144* -0.0045 -0.0686*
(0.0639) (0.0189) (0.0810) (0.0241)
Tamanho da Família -0.0201 -0.0075*** -0.0442** -0.0624*
(0.0167) (0.0041) (0.0216) (0.0052)
Renda Familiar -0.0182 0.055* 0.2615* 0.3175*
(0.0187) (0.0052) (0.0231) (0.0066)
(Renda Familiar)2
0.0008 -0.0019* -0.0076* -0.0087*
(0.0009) (0.0003) (0.0011) (0.0004)
Tempo -0.0548 0.0366 0.0540 0.0331
(0.0414) (0.0169) (0.0524) (0.0212
Efeito Uber -0.0231
0.0371
(0.0869)
(0.1085)
Constante 4.0503* 3.442* 1.2383* 1.2705*
(0.1443) (0.0437) (0.1829) (0.0552)
Número de observações 264 11071 264 10868
Fonte: Elaboração Própria. Dados da pesquisa.
Notas: Entre parênteses os erros-padrão. Níveis de significância: *1%, **5% e ***10%. ****A variável homem
foi omitida no Modelo 1, pois todos os taxistas da base de dados da RMF eram do sexo masculino.
48
A regressão de horas trabalhadas revelou poucas variáveis com impactos
estatisticamente significantes no Modelo 1, porém alguns resultados encontrados nessa
estimação coincidem com os resultados encontrados para a RMPA.
Os taxistas chefes de suas famílias da RMF, assim como na RMPA tendem a
trabalhar mais horas que os demais componentes da família. Esse resultado é similar para o
Modelo 2.
Aqueles taxistas com nível superior trabalham menos horas por semana, os dois
modelos estimados apresentam o mesmo resultado, a diferença é que no Modelo 2, a variável
que revela os trabalhadores com nível médio, também demonstrou um resultado significante,
revelando que os trabalhadores com nível médio também tendem a trabalhar menos horas,
porém o impacto é menor se comparado com os indivíduos com nível superior e fundamental,
sinalizando que quanto maior o nível educacional, menor a oferta de horas trabalhadas por
esses trabalhadores.
Diferentemente dos modelos estimados para a RMPA, no modelo estimado para a
RMF foi possível introduzir uma variável a mais, essa variável é uma dummy que possui valor
um se o instrumento de trabalho é próprio e zero caso contrário, a variável foi incorporada ao
modelo na tentativa de observar se o táxi que o taxista dirige é dele ou de outra pessoa. Essa
variável apresentou um resultado estatisticamente significante nos dois modelos e sinal
negativo, evidenciando que quando o táxi é próprio, a quantidade de horas trabalhada é
menor.
Com relação as variáveis que compõem algumas características da família temos
que no Modelo 2 quanto maior a família, menor a quantidade de horas trabalhadas, resultado
similar ao encontrado para a RMPA.
A renda familiar apresentou sinal negativo no Modelo 1, porém não apresentou
significância estatística. No Modelo 2 o sinal foi positivo e apresentou significância a 1%,
evidenciando que quanto maior a renda familiar do taxista ou autônomo da RMF, maior a
quantidade de horas trabalhadas.
As regressões de rendimento apresentaram resultados muito parecidos aos
encontrados para a Região Metropolitana de Porto Alegre, porém com algumas diferenças,
por exemplo, homens tendem a ter rendimento por hora cerca de 30% maior do que mulheres,
o que difere dos resultados encontrados para os modelos 1 e 2 da RMPA mas, é similar ao
encontrado no Modelo 3 que é idêntico ao exercício que gerou esse resultado para RMF.
Taxistas chefes de família apresentam um rendimento por hora aproximadamente
22% maior do que os que ocupam outra posição na família. O Modelo 2 demonstra que
49
aqueles trabalhadores que residem em Fortaleza apresentam rendimento por hora maior do
que os que residem em alguma cidade da região metropolitana. Com relação a idade dos
taxistas, aqueles com mais idade possuem rendimento por hora menor do que os mais jovens.
No Modelo 2 estimado todas as variáveis de nível educacional apresentaram
significância estatística e sinal positivo o que sinaliza um efeito do nível educacional sobre o
rendimento dos taxistas na RMF.
A variável táxi próprio apresentou um sinal negativo e é estatisticamente
significante a 1%, revelando que aqueles taxistas que são donos dos veículos tem um
rendimento por hora menor do que aqueles que não são proprietários.
Com relação as características familiares, taxistas com famílias maiores possuem
rendimento por hora menor. Quanto maior a renda familiar, maior o rendimento por hora dos
taxistas.
Para esse exercício econométrico não encontramos para a Região Metropolitana
de Fortaleza evidência empírica de ocorrência do Efeito Uber sobre a quantidade de horas
trabalhadas pelos taxistas ou sobre os seus salários por hora.
O coeficiente estimado usando a variável rendimento por hora é positivo, porém
não apresentou valor estatisticamente diferente de zero, assim não podemos inferir que o
rendimento por hora dos taxistas da RMF tenha sofrido efeito positivo quando comparado aos
autônomos da mesma região no período a partir do inicio das operações do aplicativo Uber.
O resultado encontrado para a variável horas trabalhadas apresentou coeficiente
negativo, porém esse resultado não obteve significância estatística. Assim, para esse exercício
econométrico não encontramos para a Região Metropolitana de Fortaleza evidência empírica
de ocorrência do Efeito Uber sobre a quantidade de horas trabalhadas pelos taxistas ou sobre
os seus salários por hora.
Um resultado similar foi encontrado por Esteves (2015), porém este analisou um
possível efeito do Uber sobre o número de corridas realizadas pelos taxistas das cidades de
São Paulo, Rio de Janeiro, Belo Horizonte e Distrito Federal. Em seu trabalho não foram
encontrados para nenhum dos casos estatísticas com o sinal esperado e estatisticamente
significantes.
50
5 CONCLUSÕES
O objetivo inicial e principal dessa dissertação era observar alguns aspectos
referentes aos taxistas, observar quais fatores influenciam sua oferta de trabalho e seus
rendimentos e como as características desses indivíduos e as características referentes a esse
mercado de trabalho podem ou não ter sofrido modificação dado os períodos antes da entrada
do aplicativo Uber e depois da entrada do aplicativo.
Buscou-se verificar se ocorreu algum impacto sobre a quantidade ofertada de
horas trabalhadas e sobre os rendimentos dos taxistas após o início das operações do
aplicativo Uber nas Regiões Metropolitanas de Fortaleza e Porto Alegre.
As hipóteses prévias eram que as caronas pagas realizadas a partir de um mercado
de Economia de Partilha oferecidas pela empresa Uber via aplicativo geram concorrência com
as corridas feitas pelos taxistas comuns, isso pode refletir em mais horas trabalhadas para
adquirir o mesmo montante de rentabilidade anterior e ainda implicar em um menor salário
por hora trabalhada.
Assim foram utilizados dois modelos, o primeiro a partir de uma regressão de
horas trabalhadas e outro com uma regressão minceriana de rendimentos por hora, o segundo
modelo se refere a um método de avaliação de impacto com dados não-experimentais, via
seleção de dois grupos, um grupo de tratamento e um de controle, esse método é mais
conhecido como Método de Diferenças em Diferenças.
A análise foi feita em separado, e os resultados divididos em dois grupos, o
primeiro foi referente a Região Metropolitana de Porto Alegre, e o segundo faz alusão a
Região Metropolitana de Fortaleza. Dentro de cada grupo foram executadas duas regressões
diferentes, uma aplicando a variável horas trabalhadas como variável de interesse e outra
usando a variável rendimento por hora.
Para a Região Metropolitana de Porto Alegre foi constatado que o coeficiente
estimado para o Efeito Uber na regressão de rendimento por hora não apresentou valor
estatisticamente diferente de zero, assim não se pode inferir que o rendimento por hora dos
taxistas tenha sofrido efeito negativo na Região Metropolitana de Porto Alegre quando
comparado a Região Metropolitana de Fortaleza e aos trabalhadores autônomos da Região
Metropolitana de Porto Alegre a partir do inicio das operações do aplicativo Uber.
O resultado encontrado para a variável horas trabalhadas foi diferente,
apresentando um coeficiente positivo, o que pode sinalizar que a entrada do Uber na RMPA
51
provocou um efeito positivo na quantidade de horas trabalhadas se comparada com o mesmo
período na RMF, porém esse resultado também não apresentou significância estatística.
Na Região Metropolitana de Fortaleza, não foi possível verificar Efeito Uber, não
havendo evidência nos resultados encontrados de impactos sobre número de horas trabalhadas
ou sobre rendimento por hora.
Outros resultados importantes encontrados demonstraram que os taxistas negros
da RMPA tendem a apresentar uma quantidade maior de horas trabalhadas e menor
rendimento por hora do que os taxistas não negros. Os taxistas que são chefes de suas famílias
nas duas regiões metropolitanas investigadas trabalham mais horas que aqueles que ocupam
outra posição na família e tem rendimento por hora maiores. Quanto maior a renda familiar
desses trabalhadores, mais horas são trabalhadas na semana e maior o rendimento por hora.
Em alguns dos modelos estimados para as duas regiões metropolitanas há um
efeito educação, sinalizando que quanto maior o nível educacional do indivíduo menor a
quantidade de horas trabalhadas por este e maior os rendimentos advindos do trabalho.
Dados os resultados encontrados para os dois grupos de tratamento, não é sensato
ou possível afirmar que o ingresso do Uber nessas duas Regiões Metropolitanas tenha de fato
impactado os rendimentos e a quantidade de horas trabalhadas pelos taxistas nessas
localidades. O que leva também a não afirmação de que o Uber seja um concorrente aos
taxistas e que sua entrada tem gerado perdas aos motoristas de táxi. Porém também não se
pode concluir que não há efeito algum, visto as complexidades de se analisar esse mercado, o
pequeno número de observações, o período de tempo incluso no trabalho que aglutinou um
período curto de meses após a entrada do Uber e ainda a possibilidade de variáveis
importantes na determinação do efeito não terem sido incluídas no modelo.
Portanto o que concluímos foi que não podemos afirmar que ocorreu Efeito Uber
sobre a quantidade de horas trabalhadas e os rendimentos por hora dos taxistas das Regiões
Metropolitanas de Porto Alegre e Fortaleza após o inicio das operações da empresa Uber.
Resultados semelhantes aos encontrados aqui foram descobertos por Esteves (2015), porém
este analisou um possível efeito do Uber sobre o número de corridas realizadas pelos taxistas
das cidades de São Paulo, Rio de Janeiro, Belo Horizonte e Distrito Federal.
Um dos motivos que podem ter levado a esses resultados é o fato de que o Uber
não é exatamente um concorrente aos táxis convencionais. Como esse serviço tornou-se mais
popular devido sua tecnologia e preços mais baixos, pode ter havido a criação de um novo
mercado, com novos consumidores e não exatamente o Uber tenha atraído pessoas que antes
consumiam os serviços de táxis das duas Regiões Metropolitanas analisadas.
52
É importante salientar que os resultados obtidos referem-se ao impacto inicial
dado inicio das operações do aplicativo nas duas regiões metropolitanas analisadas, assim,
uma análise futura pode apresentar resultados diferentes dos encontrados nesse trabalho.
Dados os resultados obtidos aqui, um interessante exercício posterior seria
verificar esse efeito para outras regiões onde o Uber já está mais consolidado, ou reestimar as
regressões aqui demonstradas em algum período futuro, ou com outros grupos de controle.
Apesar dos resultados não demonstrarem um impacto expressivo, essa dissertação
trouxe a contribuição de investigar os trabalhadores taxistas, buscando compreender quais
fatores determinam a sua oferta de horas trabalhas e os rendimentos por hora, e ainda analisar
o impacto inicial do Uber nas Regiões Metropolitanas de Porto Alegre e Fortaleza, o que pode
levar a uma discussão sobre a Economia de Partilha nessas regiões, mobilidade urbana e o
mercado de transporte individual de passageiros.
O presente trabalho não tem a pretensão de encerrar os estudos acerca do tema e
problema exposto, tendo em vista algumas dificuldades encontradas no decorrer de sua
execução como falta de informações, o intervalo temporal da análise pós-entrada do Uber e
ainda da complexidade de se analisar este específico mercado de trabalho e essa especifica
mão de obra dado que engloba não só características econômicas e de mercado, mas também
sociais e psicológicas. Assim essa dissertação possui o anseio de despertar o interesse acerca
do tema proposto e influenciar futuras pesquisas na área.
53
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56
APÊNDICE A
Tabela 1 - Tarifas das Corridas de Táxi nas Cidades De Porto Alegre e Fortaleza
Porto Alegre
Bandeirada Inicial
R$ 5.18
Quilômetro Rodado Bandeira 1
R$ 2.59
Quilômetro Rodado Bandeira 2
R$ 3.36
Hora Parada
R$ 18.31
Fortaleza
Bandeirada Inicial
R$ 4.76
Quilômetro Rodado Bandeira 1
R$ 2.38
Quilômetro Rodado Bandeira 2
R$ 3.57
Hora Parada
R$ 23.80
Tarifa Classe especial (Aeroporto) Zona 1 R$ 21.30
Zona 2 R$ 31.95
Zona 3 R$ 42.60
Elaborado pelo autor a partir de dados da Empresa Pública de Transporte e Circulação (EPTC) e da Empresa de
Transporte Urbano de Fortaleza (Etufor)
57
Tabela 2 – Resultados dos Modelos de Diferenças em Diferenças Região Metropolitana
de Porto Alegre
Variáveis Dependentes: Logaritmo natural do rendimento/hora e quantidade de horas trabalhadas
Horas Trabalhadas Rendimento/hora
Regressor Coeficiente Coeficiente Coeficiente Coeficiente
Grupo de Controle:
Fortaleza
Grupo de Controle:
Autônomos
Grupo de Controle:
Fortaleza
Grupo de Controle :
Autônomos
Branco -0.0423 0.0240 -0.0894 0.0355
(0.0435) (0.0270) (0.0578) (0.0312)
Negro 0.0485 0.0026 -0.1638 -0.0009
(0.0909) (0.0373) (0.1205) (0.0429)
Homem 0.2113 0.1176* -0.3445** 0.1874*
(0.1299) (0.0156) (0.1724) (0.0180)
Chefe 0.0743** 0.1018* 0.2199* 0.2427*
(0.0397) (0.0163) (0.0526) (0.0187)
Porto
Alegre/Metrópole* 0.0132 -0.0523* -0.0275 0.0405*
(0.0313) (0.0137) (0.0417) (0.0157)
Idade -0.002 -0.0031* -0.0048* -0.0059*
(0.0014) (0.0005) (0.0018) (0.0007)
Ensino Fundamental -0.0148 0.0017 0.0814 0.0523*
(0.0393) (0.0175) (0.0523) (0.0200)
Ensino Médio -0.0183 -0.0064 0.0679 0.1235*
(0.0366) (0.0165) (0.0486) (0.0189)
Ensino Superior -0.259** -0.0631 0.1986 0.2361*
(0.1544) (0.0314) (0.2049) (0.0361)
Estabilidade 0.0001 0.0004* 0.0005** 0.0003*
(0.0001) (0.00006) (0.0002) (0.0001)
Tamanho da Família -0.0056 0.0067 -0.0763* -0.0707*
(0.0122) (0.005) (0.0162) (0.0057)
Renda Familiar 0.0098 0.0553* 0.2561* 0.2307*
(0.0124) (0.0058) (0.0165) (0.0067)
(Renda Familiar)2
-0.0006 -0.0026* -0.0073* -0.0067*
(0.0006) (0.0004) (0.0008) (0.0004)
Janeiro -0.0703 -0.0423 0.0080 0.0599
(0.0564) (0.0280) (0.0750) (0.0321)
Fevereiro -0.1472** 0.0532*** 0.1026 -0.0296
(0.0574) (0.0280) (0.0762) (0.0320)
Março -0.0500 0.0487 0.0427 0.0012
(0.6660) (0.0315) (0.0884) (0.0361)
Maio -0.0317 -0.0114 0.0852 -0.0160
(0.7084) (0.0277) (0.0940) (0.0318)
Junho -0.0272 -0.0034 0.0346 0.0066
(0.06560) (0.0268) (0.0870) (0.0307)
Julho 0.0326 0.0367 0.0289 -0.0465
(0.0639) (0.0269) (0.0847) (0.0308)
Agosto 0.0037 0.0555** -0.0081 -0.0337
58
Continua
Variáveis Dependentes: Logaritmo natural do rendimento/hora e quantidade de horas trabalhadas
Horas Trabalhadas Rendimento/hora
Regressor Coeficiente Coeficiente Coeficiente Coeficiente
Grupo de Controle:
Fortaleza
Grupo de Controle :
Autônomos
Grupo de Controle:
Fortaleza
Grupo de Controle :
Autônomos
(0.07627) (0.0273) (0.1012) (0.0313)
Setembro -0.1255 -0.0130 0.1544 0.0214
(0.07762) (0.0273) (0.1029) (0.0313)
Outubro -0.0102 -0.0211 -0.0407 0.0321
(0.0636) (0.0319) (0.0844) (0.0365)
Novembro -0.0512 0.0126 -0.0504 -0.1033
(0.0655) (0.0306) (0.0869) (0.0350)
Dezembro 0.0202 0.0182 -0.0874 -0.0220
(0.0636) (0.0316) (0.0851) (0.0365)
Tempo -0.0956** -0.0185 0.0910 0.0182
(0.0473) (0.0151) (0.6276) (0.0173)
Tratamento -0.0134 0.3871* 0.2089* -0.2507
(0.04953) (0.0381) (0.0658) (0.0436)
Efeito Uber 0.1058 0.0036 -0.0589 -0.0077
(0.0717) (0.0684) (0.0951) (0.0781)
Constante 3.939* 3.3925* 1.7042* 1.6145*
(0.1567) (0.0465) (0.2080) (0.0535)
Fonte: Elaboração Própria. Dados da pesquisa.
Notas: Entre parênteses os erros-padrão. Níveis de significância: *1%, **5% e ***10%. A variável Porto
Alegre/Metrópole, no modelo onde o grupo de controle é a tabela apresenta o resultado dos indivíduos que
moram nos municípios das regiões metropolitanas e não nas capitais Porto Alegre e Fortaleza, no que usa os
autônomos como controle a variável Porto Alegre designa aqueles indivíduos que moram na cidade de Porto
Alegre.
59
Tabela 3 – Resultados do Modelo de Diferenças em Diferenças Região Metropolitana de
Fortaleza
Variáveis Dependentes: Logaritmo natural do rendimento/hora e quantidade de horas trabalhadas
Horas Trabalhadas Rendimento/hora
Regressor Coeficiente Coeficiente
Branco -0.0279*** 0.0236
(0.0161) (0.0203)
Negro 0.0495 0.0358
(0.0335) (0.0422)
Homem 0.1036* 0.2944*
(0.0139) (0.0175)
Chefe 0.1179* 0.2615*
(0.0146) (0.0184)
Fortaleza 0.0157 0.0272***
(0.0128) (0.0162)
Idade -0.0007 -0.0119*
(0.0005) (0.0007)
Ensino Fundamental -0.0042 0.1457*
(0.0159) (0.0200)
Ensino Médio -0.0369** 0.184*
(0.0150) (0.0189)
Ensino Superior -0.1022* 0.2245*
(0.0378) (0.0475)
Estabilidade 0.0006* 0.0008*
(0.00007) (0.00009)
Táxi Próprio -0.1144* -0.0686*
(0.0189) (0.0241)
Tamanho da Família -0.0075*** -0.0624*
(0.0041) (0.0052)
Renda Familiar 0.055* 0.3175*
(0.0052) (0.0066)
(Renda Familiar)2
-0.0019* -0.0087*
(0.0003) (0.0004)
Janeiro 0.0504*** 0.0075
(0.0266) (0.0335)
Fevereiro 0.0502*** -0.0136
(0.0271) (0.0342)
Abril 0.0170 -0.0763**
(0.0265) (0.0335)
Maio 0.0183 -0,0650***
(0.0281) (0.0353)
Junho 0.0613** -0.0941*
(0.0277) (0.0350)
Julho 0.0094 -0.0225
(0.0277) (0.0349)
60
Continua
Variáveis Dependentes: Logaritmo natural do rendimento/hora e quantidade de horas trabalhadas
Horas Trabalhadas Rendimento/hora
Regressor Coeficiente Coeficiente
Agosto -0.0171 -0.0072
(0.0280) (0.0354)
Setembro 0.01231 -0.2630
(0.0281) (0.0354)
Outubro -0.0144 -0.0090
(0.0323) (0.0407)
Novembro 0.0372 -0.4951
(0.0329) (0.0415)
Dezembro 0.0116 0.0015
(0.0330) (0.0416)
Tempo 0.0367 0.0331
(0.0169) (0.0212)
Tratamento 0.3688 -0.1428**
(0.0447) (0.0558)
Efeito Uber -0.0231 0.0371
(0.0869) (0.1085)
Constante 3.442* 1.2705*
(0.0437) (0.0552)
Fonte: Elaboração Própria. Dados da pesquisa.
Notas: Entre parênteses os erros-padrão. Níveis de significância: *1%, **5% e ***10%.
