Gig Economy and Informality: Evidence from Brazil
Orientador(a): Gustavo Gonzaga
Co-orientador(a): Ursula Mello
Banca: Tomás Guanziroli, Gabriel Lopes de Ulyssea.Um de cada cinquenta trabalhadores na força de trabalho atuou na economia gig, em 2019 nas capitais do Brasil. Este setor gig permite que trabalhadores entrem ou saiam do mercado com flexibilidade e escolham livremente quantas horas ofertar. Este artigo responde se o trabalho gig beneficia trabalhadores ao servir como um seguro, ou um colchão, contra o desemprego (por absorver pessoas que estão sem emprego enquanto elas não encontram trabalhos tradicionais) num contexto de grande informalidade. Dados trimestrais longitudinais de pesquisas domiciliares de 2012 a 2019 me permitem mapear transições entre trabalhos gig para outros status no mercado de trabalho. Para responder minha pergunta, eu conduzo um estudo de evento que aproveita a entrada escalonada de uma grande empresa de transporte por aplicativo (Uber) em diferentes municípios em diferentes status individuais no mercado de trabalho. Estimo que a economia gig aumenta a probabilidade de uma pessoa se tornar um motorista de aplicativo mas não aumenta de deixar o não-emprego. Isso difere do que Jackson (2022) encontra para os Estados Unidos, possivelmente porque, no Brasil, o setor informal sozinho já fornecia o tipo de flexibilidade que absorvia aqueles sem emprego para trabalhos informais. Mostro que a maioria das pessoas que entram para a economia gig eram trabalhadores qualificados de colarinho azul, tanto formais quanto informais, enquanto há uma parcela de pessoas fora da força de trabalho que são absorvidas para trabalhos gig. Não encontro efeitos da disponibilidade de trabalho gig sobre salários. Regressões a nível municipal permitem estimar impactos de longo prazo da economia gig e as estimativas sugerem que o trabalho gig pode afastar pessoas do emprego formal a longo prazo. Quando existe um setor informal estabelecido, o efeito colchão contra o desemprego da economia gig é limitado.
Veja também
Monetary Policy and Housing in HANK
09/05/2025
Yvan Becard
A stochastic simulation/calibration of the cash flows between FAT and BNDES Better understanding the cash flow projections for the fund
05/05/2025
Tiago Cytryn Collett Solberg
Domestic and External Shocks in the Brazilian Business Cycle
28/04/2025
Bernardo Fernandes Faria