Este trabalho estuda os diferenciais e os determinantes salariais dos empregados na agricultura brasileira, no período de 1981 a 2005, com base nas informações das Pesquisas Nacionais por Amostra de Domicílios (PNAD), do IBGE. Foi utilizada a metodologia de Heckman para corrigir viés de seleção, comum em equações salariais estimadas por Mínimos Quadrados Ordinários, além da decomposição de Oaxaca-Blinder, para analisar os diferenciais salariais entre 1981 e 2005. Entre os determinantes salariais, foram analisados: educação, experiência, gênero, região, tempo semanal de trabalho e carteira de trabalho, além de alguns determinantes macroeconômicos. Os resultados do trabalho sugerem uma redução dos diferenciais salariais, principalmente no final do período estudado, e que as variáveis educação, idade e carteira de trabalho contribuíram para reduzir os diferencias salariais entre 1981 e 2005; e por outro lado, as variáveis gênero, região geográfica e tempo semanal de trabalho, contribuíram para aumentá-los. Além disso, as variáveis macroeconômicas incluídas na análise foram estatisticamente significativas na explicação dos diferenciais salariais agrícolas.
This work studies the wage differentials and determinants of the employees in Brazilian agriculture, in period 1981-2005, on the basis of the information of the National Research for Sample of Domiciles of the IBGE. The methodology of Heckman is used to correct bias of selection, common in wage equations gotten by Least Ordinary Square, besides the decomposition of Oaxaca-Blinder, to analyze the wage differentials between 1981 and 2005. Between wage determinants, had been analyzed: education, experience, region, weekly working time and formal work, besides some macroeconomic determinants. The results of the work suggest a reduction of the wage differentials, mainly in the end of the studied period, and that the variable education, age and formal work had contributed to reduce the wage differentials between 1981 and 2005; and on the other hand, the variable geographic region and weekly working time, had contributed to increase them. Moreover, the macroeconomic variables included in the analysis were statistical significant in the explanation of the agricultural differentials.