O presente trabalho tem como objetivo analisar os diferenciais de salários das pessoas empregadas em atividades classificadas como agrícola pelo IBGE, com base nos dados individuais da PNAD de 2005. Busca-se verificar as diferenças de salários para uma mesma atividade agrícola, e entre as diversas atividades agrícolas, de forma a identificar quais são as variáveis que determinam o comportamento dos salários nessas atividades, tais como cor, sexo, educação, idade, região geográfica, entre outros. Além disso, estima-se o efeito de interações entre as regiões e as atividades agrícolas, bem como o efeito de interações entre o nível de escolaridade e a região de referência. As equações de salários ajustadas para os quatro primeiros modelos, os quais permitem mostrar os diferenciais de salários entre as diversas atividades agrícolas, mostram que os efeitos das interações entre escolaridade e região e das interações entre as regiões e atividades agrícolas pouco afetam as estimativas dos coeficientes das variáveis idade, número de horas trabalhadas na semana, sexo, posição na ocupação, categoria do emprego e cor. A variável cor, por sua vez, não tem um efeito relevante na explicação dos diferenciais de salários nas atividades agrícolas, como ocorre em outros setores da economia. Observa-se também que o principal condicionante do salário é o número de horas trabalhadas por semana, superando até mesmo a contribuição da região, atividade, ocupação, escolaridade, sexo e cor. Os retornos específicos a cada nível educacional no quarto modelo mostram que o efeito da educação sobre os salários se torna muito mais intenso a partir de 11 anos de escolaridade, onde ocorre um salto brusco na declividade da função. A análise dos diferenciais salariais para uma mesma atividade agrícola, ou seja, para as atividades cultivo de milho, cultivo de cana-de-açúcar, cultivo de soja e criação de bovinos, mostra novamente a importância da variável número de horas trabalhadas por semana, principalmente para as atividades cultivo de milho e criação de bovinos. Os resultados obtidos para a atividade cultivo de soja mostram que a variável escolaridade é tão importante quanto a variável região para explicar as diferenças de salários nessa atividade. Por outro lado, no cultivo de cana-de-açúcar, a variável categoria do emprego é a que apresenta a maior contribuição marginal na parcela explicada pelos salários.

The aim of this research is to analyze wages differentials of persons employed in activities classified as agricultural by the IBGE, based on the individual data of the PNAD 2005. Search to verify wages differentials for the same agricultural activity, and among different agricultural activities, in order to identify what are the variables that determine the behavior of wages in these activities, such as color (race), gender, schooling, age, geographic region, among others. Moreover, it is estimated the effect of interactions between regions and agricultural activities, as well as the effect of interactions between the level of schooling and the region of reference. The earnings equations adjusted for the first four models, which allow to show wages differentials of among different agricultural activities, show that the effects of interactions between schooling and region and the interactions between regions and agricultural activities don't have strong effects on the estimates of the coefficients of the variables age, weekly working time, sex, position in the occupation, category of employment and color (race). The variable color, in turn, doesn't have a relevant effect on the explanation of the wages differentials in agricultural activities, as occurs in others sectors of the economy. It is also observed that the main conditioner of the salary is weekly working time, dominating the contribution of the region, activity, occupation, schooling, sex and color. The specific returns to each educational level in the fourth model shows that the effect of education on wages becomes more intense from 11 years of schooling, when a sudden jump in the slope of the function occurs. The analysis of wages differentials by agricultural activity, in other words, for the production activities of maize, sugar cane, soybeans and livestock shows again the importance of the variable weekly working time, mainly for the activities production of maize and livestock. The results for soybean production show that the variable education is as important as the variable region to explain wages differentials in this activity. Furthermore, in sugar cane production the variable category of employment is the one that presents the largest marginal contribution in the share explained by wages.