Discriminação salarial de trabalhadores(as) com deficiência no Brasil: Uma análise interseccional por gênero e raça/cor

Jadir Soares; Maira Covre-Sussai; Isadora Vianna Sento-Sé

doi:10.15448/1984-7289.2022.1.41686

Autores

Jadir Soares Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), Rio de Janeiro, RJ, Brasil; Escola Nacional de Ciências Estatísticas (ENCE-IBGE), Rio de Janeiro, RJ, Brasil. https://orcid.org/0000-0002-6028-4063
Maira Covre-Sussai Universidade do Estado do Rio de Janeiro (Uerj), Rio de Janeiro, RJ, Brasil. https://orcid.org/0000-0002-2052-4907
Isadora Vianna Sento-Sé Universidade do Estado do Rio de Janeiro (Uerj), Rio de Janeiro, RJ, Brasil. https://orcid.org/0000-0003-3579-5969

DOI:

https://doi.org/10.15448/1984-7289.2022.1.41686

Palavras-chave:

Mercado de trabalho, Discriminação salarial, Pessoas com deficiências, Gênero, Raça/cor

Resumo

As discriminações salariais aos trabalhadores(as) com deficiências, bem como as interações destas com outros marcadores sociais da desigualdade, como gênero e raça/cor, foram analisadas utilizando dados do Censo Demográfico 2010 (IBGE). Quatro tipos de deficiência foram investigados, utilizando-se um modelo de regressão multivariada controlando por efeitos fixos por ocupações. Os resultados indicam que há discriminação salarial para os quatro tipos de deficiência analisados. Observa-se que a maior discriminação ocorre para os trabalhadores(as) com deficiência visual severa, seguido das deficiências físicas, mentais e auditivas. No entanto, tal discriminação é de pequena magnitude, quando comparadas a outros marcadores sociais da desigualdade, como gênero e raça/cor. O efeito do gênero, por exemplo, é seis vezes maior que o da deficiência visual enquanto o de pessoas não brancas é quatro vezes maior. Quando considerado o acúmulo dos marcadores sociais da desigualdade, deficiência, gênero e raça/cor, confirma-se que a mulher negra com e sem deficiência é aquela que mais sofre com a discriminação salarial no Brasil.

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Biografia do Autor

Jadir Soares, Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), Rio de Janeiro, RJ, Brasil; Escola Nacional de Ciências Estatísticas (ENCE-IBGE), Rio de Janeiro, RJ, Brasil.

Doutor em População, Território e Estatísticas Públicas na Escola Nacional de Ciências Estatísticas (Ence-IBGE), no Rio de Janeiro, RJ, Brasil; mestre em Estatística pela Katholieke Universiteit Leuven, em Leuven, Bélgica. Professor na Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), no Rio de Janeiro, RJ, Brasil.

Maira Covre-Sussai, Universidade do Estado do Rio de Janeiro (Uerj), Rio de Janeiro, RJ, Brasil.

Doutora em Ciências Sociais pela Katholieke Universiteit Leuven, em Leuven, Bélgica; mestre em Análise Quantitativa aplicada às Ciências Sociais pela Katholieke Universiteit Leuven, em Leuven, Bélgica. Professora na Universidade do Estado do Rio de Janeiro (Uerj), no Rio de Janeiro, RJ, Brasil.

Isadora Vianna Sento-Sé, Universidade do Estado do Rio de Janeiro (Uerj), Rio de Janeiro, RJ, Brasil.

Mestre em Ciências Sociais pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (Uerj), no Rio de Janeiro, RJ, Brasil. Doutoranda em Ciências Sociais pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (Uerj), no Rio de Janeiro, RJ, Brasil.

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