Resumo: Este artigo visa investigar os fatores que contribuíram para a desigualdade de rendimentos e analisar os efeitos da segmentação ocupacional de trabalhadores brasileiros empregados em atividades agrícolas e não agrícolas, no meio rural. Foram aplicados os métodos de regressão quantílica com correção de viés de seleção amostral e a decomposição contrafactual de rendimentos por quantis, através dos microdados da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNAD-C) para os anos de 2012 e 2019. Os resultados mostraram que existe desigualdade de renda favorável aos trabalhadores empregados em atividades não agrícolas em relação aos designados em atividades agrícolas, sendo a diferença superior para aqueles trabalhadores com rendas mais baixas, assim como para aqueles com altos rendimentos. Confirmou-se ainda a presença da segmentação setorial, da qual a maior parcela em 2012 corresponde à dualidade do mercado de trabalho e em 2019, nos quantis inferiores, a segmentação obteve maior poder explicativo para a diferença de rendimentos entre os grupos, enquanto para os quantis superiores, a teoria do capital humano prevaleceu.

Abstract: The article aims to analyze which factors contributed to the inequality across income distribution of Brazilian workers in rural areas, occupied in agricultural and non-agricultural activities. Quantile regression with sample selection bias correction and counterfactual decomposition of income by quantiles were applied, using the microdata from the National Continuous Household Survey (PNAD-C) for the years 2012 and 2019. The results showed that there is income inequality favorable to workers occupied in non-agricultural activities concerning agricultural activities, which is intensive for those with lower incomes, as well as for those with high incomes. The presence of sectorial segmentation was also confirmed, of which the largest portion in 2012 corresponds to the labor market duality. However in 2019, in lower quantiles the segmentation obtained greater explanatory power for the difference in income between the groups, while in higher quantiles the theory of human capital prevailed.

Resumo: O artigo visa identificar as desigualdades salariais dos trabalhadores inseridos na cultura de cana-de-açúcar nas macrorregiões produtoras Centro-Sul e Norte-Nordeste e mensurar suas causas para os hiatos salariais regionais. Utilizaram-se microdados da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNAD-C) para 2012 e 2019 e foram estimadas as regressões mincerianas e quantílicas com correção de viés de seleção amostral. Além disso, a decomposição contrafactual de salários de Oaxaca-Blinder também foi aplicada na média e nos quantis. Os resultados obtidos confirmaram a diferença de salários dos trabalhadores inseridos no cultivo de cana-de-açúcar entre as duas áreas selecionadas, caracterizando aqueles que trabalham no Centro-Sul como grupo em vantagem. O hiato salarial aumentou no período, sendo maior para os empregados com baixos rendimentos em 2012, enquanto, em 2019, a diferença foi superior para os trabalhadores com maiores remunerações. Constatou-se ainda que a segmentação regional é o grande motivador e responsável pela maior parte das desigualdades salariais em ambos os anos, secundarizando as características pessoais e produtivas do trabalhador.

Abstract: This study aims to identify the inequalities in wages of workers inserted in the culture of sugarcane in the producing macro-regions of South-Central and North-Northeast and to measure their causes for regional wage gaps. The microdata collected from the Continuous National Household Sample Survey (Continuous PNAD) of 2012 and 2019 were analyzed, and quantile/mincerian regression models with correction of sample selection bias were estimated. Furthermore, the counterfactual wage decomposition of Oaxaca-Blinder was also applied on the average and by quantiles. These results confirmed the difference in workers’ wages between the two selected areas, characterizing those who work in the South-Central as an advantaged group. The wage gap increased in the period, which is greater for low-income employees in 2012, while in 2019, the difference was greater for workers with higher wages. Thus, it was possible to perceive that the regional segmentation is primarily responsible for most of the wage inequalities in both years, relegating the personal and productive characteristics of the worker.