Factores determinantes de la brecha salarial por género en la Región Junín,

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Facultad de Economía

Factores determinantes de la brecha salarial por género en la Región Junín, 2004 - 2017

Huacho Aranda, Danitza Margoth Rosales Romero, Angy Maricielo

Huancayo 2019

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Huacho, D. – Rosales, A. (2019).Factores determinantes de la brecha salarial por género en la Región Junín, 2004 - 2017 (Tesis para optar el Título Profesional de Economista). Universidad Nacional del Centro del Perú – Facultad de Economía – Huancayo – Perú.

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Esta obra está bajo una licencia https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Repositorio Institucional - UNCP

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UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CENTRO DEL PERÚ FACULTAD DE ECONOMÍA

TESIS

PRESENTADO POR:

Bach. HUACHO ARANDA, Danitza Margoth Bach. ROSALES ROMERO, Angy Maricielo

PARA OPTAR EL TÍTULO PROFESIONAL DE ECONOMISTA

HUANCAYO - PERÚ 2019

FACTORES DETERMINANTES DE LA BRECHA SALARIAL

POR GÉNERO EN LA REGIÓN JUNÍN, 2004 - 2017

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ASESOR:

Mg. Oswaldo Rodolfo Quiroz Marin

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Dedicatoria

A Máximo y Giovanna, mis amados padres, y Andre, mi hermano, a quienes amo profundamente; por creer en mí,

orientarme y apoyarme

incondicionalmente a lo largo de mi carrera profesional y en la vida.

Angy Maricielo Rosales Romero

A Valerio, Gladis y Mauro, mi amada familia, quienes están presentes en cada etapa de mi vida y me dan fortaleza para seguir el camino.

Danitza Margoth Huacho Aranda

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Agradecimientos

Doy gracias a dios por darme fortaleza, salud y estar conmigo en cada paso que doy en mi formación profesional. Por haberme puesto en el camino gratas amistades, con las que compartí años de estudio y experiencias memorables.

A mis padres, Giovanna y Maximo, por exigirme a seguir creciendo profesionalmente y brindarme su comprensión y amor. A mi hermano, por su preocupación y comprensión. A todas mis tías, tíos y primos por exigirme, aconsejarme y estar presente en los momentos difíciles.

A mi asesor Mg. Oswaldo Rodolfo Quiroz Marin, quien nos orientó y apoyó

constantemente en la elaboración de la tesis; agradecerle por la cordialidad, dedicación y atención que nos brindó al resolver las dudas que se presentaron en el transcurso del desarrollo de la investigación.

A mis amigas Catalina, Rusbely, Danitza, Mariel, Xiomy, Katia y amigo Jesús, por habernos apoyado y aconsejado. Y por último, pero no menos importante, a mí enamorado Brian por siempre preocuparse por el desarrollo de mi tesis.

Angy Maricielo Rosales Romero

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Agradecer a Dios por ser tabla que sustenta mi vida; a mi familia por ser pieza fundamental, que da inicio y fin al rompecabezas de la vida.

A mis padres, Valerio y Gladis, quienes fueron soporte y motor que me dio impulso para seguir adelante; quienes están pendientes por el bienestar de sus amados hijos, quienes apostaron por un mejor futuro por medio de la inversión en educación y dedicaron tiempo, dinero y sus mejores años de vida en nosotros. A mi hermano Mauro, quien con su ejemplo y enseñanza me hizo tomar conciencia y me dio impulso para seguir avanzando. A todos mis tíos, tías, abuelitos y primos, quienes están presentes y me apoyan en cada paso que doy.

A mis amigas Katía, Xiomy, Mariel y Angy, quienes con su diversidad de caracteres me enseñaron a ser mejor persona. Por todos los momentos vividos en las aulas de nuestra querida facultad, por todo el tiempo compartido, y como dice el principito "El tiempo que perdiste por tu rosa hace que tu rosa sea tan importante", lo cual revela la importancia que tienen en mi vida.

Agradecer al economista Francisco Callupe Casaño, a quien afortunamente conocí y llegué a estimar en demasía, por cada conversación, por compartir sus experiencias, sus consejos y por ser una buena persona que aportó en mi formación profesional. A los economistas Migue, Joel y Sergio, quienes son excelentes profesionales y muy buenos amigos. A las buenas personas que conocí en el BCRP.

A los catedráticos de mi querida facultad, quienes me enseñaron y exigieron dedicación en el estudio, por sus enseñanzas y amistad. Al economista Oswaldo Quiroz Marín, quien es un buen profesional y nos brindó su asesoramiento en esta investigación, por todo el apoyo, paciencia, predisposición y confianza que siempre nos mostró.

Danitza Margoth Huacho Aranda

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ÍNDICE

Dedicatoria ... II Agradecimientos ... III Resumen ... IX Abstract ... X

CAPÍTULO I ... 1

ASPECTOS GENERALES ... 1

1.1. Tema de investigación ... 1

1.2. Planteamiento del problema ... 1

1.3. Formulación del problema ... 8

1.3.1. Problema general ... 8

1.3.2. Problema específico ... 8

1.4. Objetivos ... 8

1.4.1. Objetivo general ... 8

1.4.2. Objetivo especifico ... 8

1.5. Justificación de la investigación ... 9

1.6. Importancia de la investigación... 9

CAPÍTULO II ... 10

MARCO TEÓRICO... 10

2.1. Antecedentes de la investigación ... 10

2.2. Marco teórico ... 17

2.2.1. Teoría del capital humano ... 17

2.2.2. Teorías de discriminación ... 18

2.2.3. Enfoque de Mincer: La ecuación de ingresos ... 22

2.3. Modelo teórico ... 24

2.3.1. La teoría del capital humano y la ecuación de Mincer. ... 24

2.3.2. Teoría de la discriminación. ... 25

2.3.3. Método de Oaxaca y Blinder ... 29

2.4. Marco conceptual ... 32

2.5. Hipótesis ... 33

2.5.1. Hipótesis general ... 33

2.5.2. Hipótesis específico ... 33

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2.6. Operacionalización de las variables ... 34

CAPÍTULO III ... 35

METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN ... 35

3.1. Clase y tipo de investigación ... 35

3.2. Métodos a utilizarse ... 36

3.2.1. Método universal ... 36

3.2.2. Método general ... 36

3.2.3. Método específico ... 36

3.3. Acopio y procesamiento de datos... 37

3.3.1. Fuentes de la información ... 37

3.3.2. Población y muestra ... 37

3.3.3. Instrumentos de recolección de datos ... 38

3.3.4. Procesamiento de datos ... 38

3.4. Propuestas de análisis e interpretación de datos procesados ... 39

3.4.1. Especificación del modelo econométrico ... 39

CAPÍTULO IV... 41

RESULTADOS DE LA INVESTIGACIÓN ... 41

4.1. Resultados ... 41

4.1.1. Estimación del modelo econométrico resultados ... 41

4.1.2. Contrastación de hipótesis ... 50

4.1.3. Discusión de resultados... 54

Conclusiones ... 56

Recomendaciones ... 58

Anexo 1 ... 63

Anexo 2 ... 68

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Listado de Figuras

Figura 1 Región Junín: Diferencia salarial promedio mensual entre varones y mujeres, 2004-2017

(En soles deflactado a precios de 2009) ... 3

Figura 2 Región Junín: Tasa de actividad económica, 2001-2016 (Porcentaje) ... 4

Figura 3 Región Junín: Salario promedio mensual según nivel educativo y sexo, 2004-2017. (En soles) ... 5

Figura 4 Región Junín: Composición de la actividad económica por sexo, 2004-2017. (Porcentaje) ... 6

Figura 5 Región Junín: Salario promedio mensual por estado civil y sexo, 2004-2017 (en soles), ... 7

Figura 6 Relación entre el ingreso y edad ... 18

Figura 7 Ingresos promedios logarítmicos de varones y mujeres en la región Junín, 2004-2017. ... 49

Figura 8 Comportamiento de la brecha salarial por género en la región Junín, 2004-2017. ... 50

Listado de Tablas Tabla 1. Operacionalización de variables ... 34

Tabla 2. Número de observaciones del 2004 al 2017 ... 38

Tabla 3. Región Junín: Regresión de los ingresos del varón, 2004-2017 ... 42

Tabla 4. Región Junín: Regresión de los ingresos de la mujer, 2004-2017 ... 44

Tabla 5. Descomposición de Oaxaca y Blinder, Región Junín 2004 - 2017 ... 46

Tabla 6. Región Junín: Brecha salarial, 2004 ... 63

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Tabla 20. Región Junín: Brecha salarial, 2004-2017 ... 67

Tabla 21. Matriz de Consistencia ... 68

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Resumen

El presente trabajo de investigación identifica los determinantes de la brecha salarial por género en la región Junín, en el periodo 2004-2017; para cual se utiliza el método de Oaxaca y Blinder (1973), que estima la brecha salarial en base a la ecuación de Mincer (1974); para ello, se hace uso del método de estimación de Mínimos Cuadrados Ordinarios, con data de la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO) del INEI de los años 2004-2017.

Los resultados obtenidos muestran que en la región Junín en el periodo 2004-2017, existió brecha salarial (diferencia salarial) por género (entre varones y mujeres); lo que significa que existe una diferencia entre el valor promedio del coeficiente de la variable explicativa del varón y la mujer, siendo la diferencia un 0,36. Dicha brecha tiene una parte explicada por las variables determinantes, y otra la parte no explicada, que es considerada como la

discriminación existente. Las variables exógenas explican la brecha en un 32 por ciento, y en un 68 por ciento es explicada por la discriminación y otras variables no consideradas.

Así mismo, se identificó que dicha brecha tienen una ligera tendencia al alza, lo cual refleja que por más esfuerzos de mejora de capital humano que se realice, la discriminación es un factor determinante de la brecha salarial.

Finalmente, concluimos que los factores de capital humano (nivel educativo y la

experiencia potencial), característica laboral (actividad económica) y característica personal (estado civil) son generadores de brecha salarial por género en la región Junín, periodo 2004- 2017.

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Abstract

This research paper identifies the determinants of the gender wage gap in the Junín region, for 2004-2017 period; which used the Oaxaca and Blinder (1973) method for determinate the wage gap based on the Mincer equation (1974); therefore, has been used the ordinary least squares method, with data from the National Household Survey (ENAHO) of INEI between 2004-2017 years.

The result shows wage gap between males and women in Junín region for 2004-2017 period, where the difference wage gap is the different of salary by gender (between men and women); which means that there has a difference between the average value of the coefficient of the explanatory variable of the male over the female, that difference is 0.36. This gap has a explained part, which are the determining variables, and unexplained part, which is

considered as discrimination. Exogenous variables explained the gap in 32 percent, and 68 percent explained to exist discrimination and other not considered variables.

Likewise, we identify that gap has a slight upward trend, which reflects that the more effort to improve human capital, the discrimination is a determining factor in the wage gap.

Finally, we concluded that factors human capital (educational level and potential experience), labor characteristic (economic activity) and personal characteristic (marital status) are generators of the gender wage gap in the Junín region, 2004-2017 period.

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CAPÍTULO I

ASPECTOS GENERALES

1.1. Tema de investigación

La investigación consiste en identificar en base a la literatura teórica y empírica, los factores que influyen en la generación de brecha salarial por género en la región Junín entre los años 2004 – 2017.

1.2. Planteamiento del problema

A lo largo de estos últimos años, ha sido tratado con mayor énfasis los temas de

discriminación y desigualdad entre los distintos grupos humanos. Dentro de todos los tipos de discriminación y desigualdad en el ámbito laboral, el que llama más nuestro interés es la desigualdad salarial entre varones y mujeres, generado por la discriminación por género.

Aquel interés también fue asumido por diversas organizaciones y estudiosos que

realizaron investigaciones sobre la presencia del diferencial salarial en el mercado laboral. Es así que la Organización Internacional del Trabajo (2018) en el informe sobre los salarios, sostiene que “los países con los niveles más bajos de desigualdad salarial se encuentran en el grupo de países de ingreso alto, mientras que los niveles más elevados de desigualdad salarial

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se registran en el grupo de países de ingreso bajo y mediano.” (p. 3), por ejemplo, Rodríguez y Castro (2014) mencionan que en Estados Unidos la brecha salarial se incrementó en los años sesenta y disminuyó en los ochenta; en la actualidad podemos observar la persistencia del problema, aun teniendo similares características de capital humano y a pesar de que las mujeres empiezan a tener un rol importante, con una mayor participación en la economía y en sus familias, siendo así que, contribuyen con el presupuesto del hogar. Lo cual confirma la existencia de desigualdad salarial tanto en los países desarrollados como en los

subdesarrollados.

En dicho sentido, se presenta los estudios en base a los resultados, en los que presentan las variables causantes de dicha desigualdad. Al respecto, Niederle y Yestrumskas (2008)

afirman que las mujeres por tener menor experiencia laboral que los varones, menor es su retorno a la experiencia, ya que generalmente las mujeres no tienen la misma preocupación e intenciones de hacer carrera profesional que los varones, es así que terminan siendo menos competitivas que su contraparte masculina, causando la existencia de brecha salarial.

Por el lado de los empleadores, estos tienen menos incentivos de capacitar a las mujeres y brindarles un salario superior al de los varones, esto debido a las interrupciones en su vida profesional que tienen, como las licencias por embarazo y la crianza de sus hijos, sostenido por Light y Ureta (1995).

La información de la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO) para los años 2004-2017 de la región Junín muestra la existencia de brecha salarial por género, en el año 2006 se registra la mayor brecha (diferencia salarial entre mujeres y varones) de 340.00 soles, en otras palabras las mujeres ganan menos que los varones, aun así considerando la remuneración por hora (dado que las mujeres trabajan menos horas que los varones); y el año 2009 se registra la menor brecha siendo 50.00 soles. Si bien la brecha disminuyó el año 2009, esta no tuvo

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mayor progreso, ya que se elevó progresivamente hasta llegar al año 2017 con 303.00 soles de diferencial del salario.

Figura 1 Región Junín: Diferencia salarial promedio mensual entre varones y mujeres, 2004- 2017 (En soles deflactado a precios de 2009)

Fuente: ENAHO-INEI.

Elaboración: Propia.

En la figura 2, se observa que en el periodo de análisis las mujeres no sobrepasan el 80 por ciento de participación activa en la economía de la región Junín, manteniendo un promedio de 67 por ciento debido a que las mujeres tienen una carga familiar como el cuidado de los hijos, la responsabilidad en la formación de la familia es por ello que su participación se ve influida por su situación en el hogar. La Organización Internacional del Trabajo (2016) menciona que las tasas más bajas de participación de las mujeres se traducen en menos oportunidades de empleo, con escasa variación a lo largo del tiempo, lo que socava su capacidad para obtener ingresos y su seguridad económica. En otras palabras la figura 2 muestra una importante diferencia entre el ratio de participación de los varones y mujeres, donde la tasa de participación masculina siempre supera al ratio de participación de las mujeres sin embargo a lo largo de los años la diferencia de participación no disminuye por el contrario se mantiene.

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Figura 2 Región Junín: Tasa de actividad económica, 2001-2016 (Porcentaje) Fuente: ENAHO-INEI.

Flores (1999) en su análisis de la encuesta ENNIV-1997, menciona que la realidad laboral de la mujer presenta una desventaja a pesar que la tasa de participación femenina ha

aumentado, sin embargo, esta se da en una situación de desventaja remunerativa y que la brecha salarial por género (entre varones y mujeres) es un tema confuso para la propuesta de políticas que mejoran la condición social y económica de la mujer.

La figura 3, revela que en todos los niveles educativos el varón tiene mayor ingreso laboral que una mujer, además, en ambos casos sus ingresos se incrementa cada vez que realizan un nivel educativo completo, sin embargo, la brecha persiste. La mayor brecha de ingresos se da en los niveles educativos completos, principalmente en la primaria completa, secundaria completa y post-grado universitario; lo que indica que una mujer con primaria completa gana el 42 por ciento del salario del varón, en otras palabras 58 por ciento menos que un varón con el mismo nivel; en secundaría completa, la mujer gana 50 por ciento menos que un varón en su mismo nivel y en el post-grado universitario ocurre que el salario

promedio mensual de la mujer respecto al del varón es el 56 por ciento, en otras palabras, la

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mujer gana 44 por ciento menos que un varón, estas diferencias se ven reflejadas en todos los niveles.

El comportamiento visto en la figura 3 también es confirmado por Yamada , Lavado, y Velarde (2013) quienes mencionan que “… los varones gozan de un mayor retorno a las habilidades cognitivas lo cual genera un incremento en la brecha salarial por género,…” (p.

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Figura 3 Región Junín: Salario promedio mensual según nivel educativo y sexo, 2004-2017.

(En soles)

Fuente: ENAHO-INEI.

En la figura 4, se observa la composición de la actividad económica por sexo, el sector servicio tiene una participación en 51.6 por ciento por mujeres, actividad económica donde la mujer tiene mayor participación; seguidamente se tiene al sector comercio, donde el varón

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tiene una participación del 55 por ciento, frente al 45 por ciento de las mujeres, en promedio las mujeres están concentradas en las dos actividades anteriores; la actividad agrícola-pesca y manufactura compuesta por la mujer en 32.3 y 28.9 por ciento, respectivamente; la

participación de la mujer empeora en los sectores construcción y minería, donde solo el 6.8 y 4.4 por ciento, respectivamente, de los puestos es cubierto por mano de obra femenina.

Analizando el mercado laboral de la región Junín, se puede observar una marcada participación de las mujeres en los sectores de servicio y comercio en comparación a la menor participación en construcción y minería. En esa misma línea, Garavito (1990) menciona que las mujeres son empleadas en actividades relacionadas con los roles domésticos del hogar.

Figura 4 Región Junín: Composición de la actividad económica por sexo, 2004-2017.

(Porcentaje)

Fuente: ENAHO-INEI.

La figura 5, revela dos aspectos importantes, primero, el varón genera un mayor salario en comparación a la mujer en cualquier estado civil en el que se encuentre excepto cuando este

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es soltero; segundo, se tiene que un varón en situación de casado tiene un salario superior en comparación a otro que tiene un estado civil diferente.

Los economistas Antonovics y Town (2004) en su estudio plantean ¿Los varones casados ganan más dinero que los solteros?, y concluyeron que el matrimonio tiene un efecto causal en los sueldos, esto se explica por tres razones; los empleadores prefieren a los varones casados porque consideran que son más productivos; por la repartición de roles, en el cuál el varón deja de lado los temas domésticos y se enfoca en su trabajo; por último, un varón casado se vuelve más competitivo laboralmente y está en busca de aumentos y oportunidades laborales.

Figura 5 Región Junín: Salario promedio mensual por estado civil y sexo, 2004-2017 (en soles),

Fuente: ENAHO-INEI.

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En tal sentido cabe la pregunta, debido a que existen diferencias salariales entre el varón y la mujer.

1.3. Formulación del problema 1.3.1. Problema general

 ¿Cuáles son los factores determinantes de la brecha salarial por género en la población económica ocupada de la región Junín en el periodo 2004 -2017?

1.3.2. Problema específico

 ¿Cómo influye el capital humano en la brecha salarial por género en la región Junín en el periodo 2004-2017?

 ¿Cómo influye la característica laboral en la brecha salarial por género en la región Junín en el periodo 2004-2017?

 ¿Cómo influye la característica personal en la brecha salarial por género en la región Junín en el periodo 2004-2017?

1.4. Objetivos

1.4.1. Objetivo general

 Identificar los factores determinantes de la brecha salarial en la región Junín en el periodo 2004-2017.

1.4.2. Objetivo especifico

 Determinar la influencia del capital humano en la brecha salarial por género en la región Junín en el periodo 2004-2017.

 Determinar la influencia que tiene la característica laboral en la brecha salarial por género en la región Junín en el periodo 2004-2017.

 Determinar la influencia de la característica personal en la brecha salarial por género en la región Junín en el periodo 2004-2017.

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1.5. Justificación de la investigación

La investigación se justifica por el aporte al análisis de la problemática que viven las mujeres en el mercado laboral de la región Junín, que enfrentan ingresos salariales menores respecto al varón, por lo que, se busca explicar el origen de la existencia de la brecha salarial por género para el caso de la población económicamente activa ocupada.

1.6. Importancia de la investigación

La importancia se centra en estimar la magnitud de la brecha salarial y determinar cuáles son los factores que provocan dicho efecto para el caso de la región Junín, con la finalidad de establecer políticas públicas que puedan contrarrestar y solucionar dicho problema.

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CAPÍTULO II MARCO TEÓRICO

2.1. Antecedentes de la investigación

El diferencial salarial por sexo viene siendo estudiado desde el siglo pasado hasta la actualidad, tanto a nivel internacional y nacional, en los que se identifica los factores que genera la desigualdad salarial. En ese sentido, se realiza la revisión de los trabajos desde el punto de vista de los resultados.

En el trabajo realizado por Martinez y Acevedo (2004), concluyen que existe

discriminación por pertenecer a ciertos grupos demográficos y por su condición de estado civil. Sostienen que “la mujer casada enfrenta una mayor discriminación” (p. 69) el cual es explicado por Cunninghamm (2001) (citado en Martinez y Acevedo, 2004), quien afirma que las mujeres no casadas y sin hijos, no entran en conflicto con su trabajo, ya que no cuentan con responsabilidades en el entorno familiar.

Cortez y Flores (2015) estudiaron las características personales, familiares y de empleo como variables que originan el diferencial salarial por género, para lo cual utilizan la teoría del capital humano y el modelo propuesto por Mincer (1974). En el que concluyen que la edad es una característica de determinación salarial ya que a medida que la edad aumenta, el

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salario se incrementa, sin embargo, el efecto va disminuyendo hasta llegar a un punto donde ya no es posible ganar más y empieza a generar una caída.

Con respecto a la educación, Cortez y Flores (2015) encontraron una relación positiva con el ingreso; en tanto, la edad y experiencia causaron una relación no lineal negativo en el ingreso. Sus resultados muestran que al realizar la descomposición Oaxaca y Blinder, los varones perciben un ingreso salarial promedio superior al de las mujeres a pesar de tener características semejantes, en promedio el componente explicado representa un 75.50 por ciento a las variables exógenas y el componente no explicado asociado factores no observables y discriminatorios que alcanza un 24.50 por ciento. Lo que significa que las mujeres dejan de recibir un 25 por ciento de salario en comparación con los varones, aun cuando estas cuentan en promedio, con igual cantidad de capital humano que los varones.

Concluyen mencionando que las variables de capital humano son determinantes de la brecha salarial (parte explicada), pero en mayor medida es explicada por factores no observables.

Flores (1999), en su estudio considera como factores de brecha salarial por género a la educación y experiencia laboral (capital humano); en sus resultados, obtiene que existe discriminación salarial por género en desventaja hacia la mujer, ya que los varones obtienen un salario promedio de 20.7 por ciento mayor que la mujer; además, el factor educación para sus niveles de ingresos es positivo para ambos casos, sin embargo, tiene un mayor impacto en el caso de los varones, y sostienen que la experiencia adicional pasados los 20 años no es significativa.

Así mismo, concluye que para la mujer pertenecer a la fuerza laboral es importante ya que le posibilita tener ingresos y a su vez autonomía económica, y toma de decisiones en el ámbito público y privado. Por otro lado, advierte que la discriminación salarial le genera pobreza y exclusión, no solo en el ámbito de la vida pública sino también en el ámbito de la vida familiar. Así mismo, observa que la mujer se encuentra en desventaja laboral respecto a

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los varones, en términos remunerativos, el cual no es explicado solo por el capital humano ya que aun teniendo los mismos niveles educativos y experiencia, aún existe diferencia de salarios, por lo que la otra explicación de este diferencial es por la discriminación y por los mercados segmentados. Para dicha investigación se utilizó la metodología de Oaxaca y Blinder y el modelo de Mincer.

Eliminar la discriminación por género en toda la sociedad podría representar un gran paso hacia la mejora del acceso de la mujer al mercado laboral formal, al permitirle tener ingresos de acuerdo con sus calificaciones profesionales y como consecuencia reducir los niveles de pobreza de los hogares. Es así las mujeres puedan acceder a una educación de calidad, a un empleo con condiciones favorables y puedan participar en actividades que les genera ingresos. Estas medidas podrían reducir la pobreza y mejorar la sociedad peruana para las generaciones futuras, mencionada por Trivelli (2004).

En ese mismo sentido, Gálvez (2001) menciona que en la medida que mayor proporción de mujeres se incorpore al trabajo remunerado, aumentan los ingresos de las familias, las posibilidades de brindar educación de calidad a los hijos y disminuye los riesgos de cesantía.

En su estudio, Araujo (2014) analizó el diferencial salarial relacionado al género,

mostrando la distribución salarial a partir de las variables de control como el capital humano, capital cultural y social; asumiendo también variable de control como la ocupación y el estado civil. Concluyendo que, por cada año adicional de experiencia en el mercado de trabajo, el incremento porcentual en el salario de los varones es de 8 por ciento y para las mujeres, este porcentaje es inferior a 1, siendo así, que la experiencia tiene gran relevancia para la explicación de las diferencias salariales por género.

Respecto al capital cultural que es medido por la escolaridad de la madre, la diferencia entre los coeficientes de varones y mujeres no es significativa. Sin embargo, la escolaridad de la madre tiene mayor influencia en los salarios de sus hijas que de sus hijos.

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El capital social es medido por la afiliación a sindicatos y asociaciones, resultando un coeficiente superior para las mujeres, es decir para los varones no le hace tan favorable pertenecer a uno. Así mismo, las mujeres que se pertenecen a un sindicato u asociación ganan más del doble que aquellas que no están afiliadas.

Araujo (2014) concluye que, no hubo diferencia estadística entre los coeficientes de asociación entre escolaridad y salario para hombres y mujeres, y afirman que la diferencia salarial de género no puede ser atribuida a la escolaridad ya que teniendo el mismo nivel educativo aún sigue existiendo brecha salarial.

Barraza (2010) señala que

Al intentar explicar las diferencias salariales entre hombres y mujeres, la teoría del capital humano expone que la mujer percibe ingresos menores debido a que su productividad es menor que la de los hombres; esta menor productividad se debe a que las mujeres acumulan menos stocks de capital humano a lo largo de la carrera laboral debido a que ellas, a diferencia de los hombres, deben dedicar gran parte de su tiempo al cuidado de los hijos y el hogar (p. 10)

En consecuencia, las mujeres acumulan menor experiencia laboral y destinan menos tiempo al trabajo no doméstico, lo que conlleva que tengan menor productividad. Asimismo, las mujeres tienden a buscar ocupaciones que exijan menor capital humano específico y experiencia en el puesto de trabajo, lo que explicaría la segregación laboral.

La segregación laboral debe ser entendida como la asignación de las mujeres a ciertos oficios y tareas que son etiquetadas como femeninas y que, por lo general, tienen salarios inferiores a los oficios y tareas masculinas o mixtas, Barraza (2010).

No obstante, aunque las mujeres inviertan en educación sus ingresos son inferiores al de los varones con los mismos niveles de estudio, es por ello que la discriminación por género trasciende como un elemento de análisis en las diferencias salariales. Sin embargo, Tenjo,

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Ribero y Bernat (2005) señalan que diferencial salarial no es sinónimo de discriminación, ni toda discriminación se traduce en diferencias salariales. Es por ello que se debe entender que:

…la discriminación ocurre cuando los individuos con las mismas características

económicas y habilidades, desempeñan las mismas labores pero con un pago salarial diferente y este tratamiento esta sistemáticamente relacionado con determinadas características no económicas de dichos individuos (raza, sexo, religión,…. Cortes y Florez (2015, p.272).

Los beneficios legales relacionados a la maternidad, que son permisos pre y postnatales, horario especial para la lactancia, permisos para el cuidado de los hijos y fuero maternal, son obstáculos que enfrentan las mujeres para acceder al trabajo remunerado. Estos beneficios pueden causar una menor contratación de mujeres y a la vez un castigo en el salario recibido, según Todaro y Godoy (2002).

Dueñas, Iglesias y Llorente (2014), encuentran para España que en el 2012 las mujeres aun perciben un salario inferior que los hombres, un 11.5 por ciento menor, y este diferencial salarial no es explicado por características personales y laborales de los individuos, ya que éstas indican que las mujeres deberían percibir un salario mayor. En consecuencia, el diferencial existente se atribuye a la existencia de discriminación por razón de género.

Además, mencionan cual es la probabilidad que tienen varones y mujeres de incorporarse al mercado laboral, en función de determinadas características personales ya que existe un patrón de comportamiento distinto para cada género, concluyendo que el colectivo masculino es más propenso a participar en el mercado laboral mientras que el colectivo femenino es propenso a ser inactivo.

Detrás de esta conducta existen dos variables que explican este diferencial, vivir en pareja y tener hijos económicamente inactivos en el hogar. En el primer caso, las mujeres con un estado civil de no soltera son reacias a participar en el mercado laboral, todo lo contrario

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sucede en el caso de los varones. En el segundo caso, la existencia de dos o más hijos aparta a ambos géneros de la actividad laboral, con más fuerza a las mujeres que a los varones.

Torresano (2009), en su investigacion para Ecuador encuentra relación entre las ecuaciones de ingreso por género y la educación, un aspecto importante a recalcar es el mayor retorno al ingreso por año de educación adquirido de las mujeres respecto a los varones (8.4 por ciento y 7.6 por ciento, respectivamente), lo que significa, que por cada año adicional de educación, el retorno al ingreso de las mujeres es mayor que de los varones, manteniendo todos los factores constantes.

Por otro lado, la relación de la experiencia sobre los ingresos es positivo tanto para varones y mujeres, pero relativamente superior en el caso de los varones que en las mujeres, siendo 2.5 por ciento y 2.3 por ciento, respectivamente, lo que indicaría que los varones tienen más experiencia y por lo tanto mayores retornos en sus ingresos. Además, se encuentra que tener un estado civil de no soltera favorece más a las mujeres que a los varones (el

incremento de los ingresos de los varones casados es de 7.2 por ciento mientras que 7.8 por ciento para la mujeres casadas).

El análisis del diferencial salarial por género, se encuentra una diferencia de 0.12 puntos logarítmicos en favor de los varones; además, el componente discriminatorio es positivo y significativo, lo que sugiere la existencia de discriminación salarial en contra de las mujeres;

y el componente dotaciones es negativo y significativo, lo que significa que las características presentes en las mujeres contribuyen a la disminución de la diferencia salarial por género.

Espinoza y Sánchez (2006), en su investigacion encuentran que parte de la brecha salarial es explicada por los factores socioeconomicos y por la discriminacion que afecta a la mujer en el mercado laboral. Asi mismo, se observa que las caracteristicas presentes en el mercado laboral evidencia las diferencias remunerativas en favor del varon.

(29)

Además, el analisis individual de los factores determinantes del ingreso para varones y mujeres, revela que el capital humano es un factor preponderante para la determinacion del nivel de ingresos, en otras palabras, invertir en educacion aumenta los ingresos tanto para mujeres y varones pero no en la misma proporción; por otro lado, encontró que la

desigualdad salarial surge por el tipo de ocupacion al cual pertenecen. Concluyen

mencionando que si bien los factores de estudio fueron determinantes del nivel de ingresos, los retornos son distintos para cada género.

Ignacio y Simón (2006) estudian el inicio de las diferencias salariales por razón de género para el mercado laboral español, reflejando una proporción significativa del diferencial salarial entre hombres y mujeres que es explicada por la estructura laboral al que pertenecen, estando las mujeres concentradas en estructuras de bajos salarios relativos. Este fenómeno se denomina segregación laboral el cual se acentúa con el tiempo, ejerciendo una mayor

influencia en las diferencia salarial presente entre varones y mujeres.

Los resultados señalan que la segregación laboral explica una parte del diferencial salarial por género y otra parte es explicada por un fenómeno de discriminación salarial, pues a pesar de tener el mismo capital humano y mismas características ocupacionales y/o laborales persiste una importante diferencia salarial que favorece a los varones.

Garavito (1990), en su investigacion de diferencia salarial por sexo para Lima, encuentra que existe diferencial de ingresos en favor de los varones para las actividades economicas de industria manufacturera y comercio; respecto al estado civil, los varones casados tienen una tasa salarial mayor que las mujeres casadas. Asi mismo encuentra que el factor de capital humano da cuenta de diferencias significativas en las remuneraciones.

(30)

2.2. Marco teórico

2.2.1. Teoría del capital humano

Existen antecedentes teóricos sobre el capital humano y los retornos a la educación que fueron investigados desde épocas pasadas. Uno de los primeros en mencionar sobre los retornos al capital humano fue Smith (1776), quien sostiene que el individuo que ha sido educado a costa de mucho trabajo y tiempo, debe poder realizar un trabajo que le reembolse el costo de su formación, con al menos los beneficios ordinarios de un capital de igual valor.

Asimismo, Becker (1962), Mincer (1958) y Shultz (1961) entendieron la importancia de la inversión en capital humano. Explican que cuando una persona invierte en educación, tiene mayor experiencia y posee condiciones de salud favorable;

tiene mayor productividad, mayores ingresos y cualificación dentro de una empresa.

Quienes concluyen que la educación constituye una variable fundamental que ejerce influencia en los ingresos laborales por medio del efecto de la mayor productividad.

Becker (1964) al desarrollar la teoría del capital humano, analiza la decisión de los agentes de invertir en capital humano, la cual se entiende como un proceso de inversión en educación, capacitaciones, experiencia laboral, mejores condiciones de salud con el propósito de captar mayores recursos económicos y/o satisfacción personal en el futuro.

Estos factores provocan el incremento de la productividad de los trabajadores y consecutivamente sobre sus salarios reales.

La figura 6, muestra que la formación académica tiene un efecto importante en la relación entre los ingresos y la edad de la persona. Supongamos que, las personas no capacitadas reciben un mismo nivel de ingresos sin importar la edad, como se muestra en la línea horizontal UU; sin embargo, las personas que se entrenan perciben

(31)

ganancias bajas durante ese período, ya que ese horario destinado al trabajo es reemplazado por capacitación, el efecto se revela en los próximos años- El efecto de la capacitación se muestra en la curva TT, donde la curva es más

pronunciada de las personas capacitadas, el cual captura el retorno a la inversión. Esto quiere decir, en un primer momento la retribución a la capacitación es nulo, pero en un segundo momento se capta la retribución a la capacitación.

Figura 6 Relación entre el ingreso y edad

Fuente: Tomado de Human Capital de Gary Becker (1993, p.37)

Es así que las personas gozan de una mayor propensión a invertir en capital humano cuando son jóvenes, ya que en el futuro recaudarán el rendimiento de su capital a lo largo de los años. En síntesis, la inversión en capital humano provoca que haya personas que obtengan mayores ingresos que otras. Así mismo, invertir en capital humano sugiere tomar riesgos que provocados por la incertidumbre de factores como: tiempo transcurrido para percibir el retorno de la inversión, o el retorno del nivel educativo adquirido sea menor a lo esperado.

2.2.2. Teorías de discriminación

Altonji y Blank (1999) mencionan que la discriminación se observa en aquellas personas quienes ofertan servicios en el mercado laboral y son igualmente productivas a nivel físico o material; sin embargo, son tratadas de forma desigual debido a una

(32)

característica observable como la raza, la etnia o el género. La desigualdad presente desde la perspectiva económica se ve reflejada por medio de los salarios.

Los investigadores Guataqui, Baquero y Sarmiento (2000) mencionan que la discriminación laboral es cuando

…dos trabajadores con la misma capacidad productiva pero que difieren

en alguna característica personal no relacionada con esta, uno recibe un trato inferior en cuanto a posibilidades de obtener empleo, condiciones de trabajo o educación. Una considerable proporción de discriminación laboral se da en el terreno del género, en el cual la relación desbalanceada entre varones y mujeres tiene importantes implicaciones en las oportunidades de trabajo…

(p.3)

Siguiendo con Guataquí, et al (2000), existen cuatro tipos de discriminación las cuales se clasifican en:

 Discriminación salarial: Expresada por medio de las desigualdades salariales, en el que las diferencias no son atribuidas al bajo nivel de productividad; sino implica que las mujeres aun cuando estén igualmente calificadas y

desempeñen el mismo trabajo y tengan el mismo nivel de productividad, perciban un salario menor que los varones,

 Discriminación en el empleo: Cuando un conjunto de trabajadores tienen tasas de desempleo superior que las del otro grupo, esto explicado por la percepción de los empresarios hacia el primer grupo, percepción de poca escolaridad y baja calificación para realizar tareas que exigen alta productividad.

Además, se considera como un grupo con poca movilidad por cuidar a su familia y con restricciones de horario. Así mismo, dicho grupo es contratado

(33)

temporalmente, convirtiéndose en el grupo con mayor vulnerabilidad en momentos de crisis.

 Discriminación ocupacional: Cuando las mujeres se encuentran limitadas a empleos de baja calidad y escasa remuneración, consecuentemente, se encuentran restringidas a alcanzar bajos niveles jerárquicos en las empresas, aunque se encuentren calificadas, provocando una escala salarial baja.

 Discriminación en la adquisición de capital humano: Cuando se tienen limitaciones para el acceso a la educación formal, capacitación y

entrenamiento que proveen las empresas, para generar un mayor grado de calificación y el incremento de la productividad.

La Segregación del mercado laboral se manifiesta de dos formas: segregación horizontal y segregación vertical. La segregación horizontal consiste en la

concentración de grupos en ciertos sectores económicos y en ciertas ocupaciones, es decir el grupo de las mujeres y los varones están concentradas en distintas ocupaciones;

y la segregación vertical es la designación desigual de estos grupos (grupo de varones o mujeres) en la escala jerárquica, concentrándose los empleos femeninos en las escalas inferiores.

Este tipo de segregación perjudica de forma importante a las mujeres, ya que reduce sus oportunidades y genera diferencias de ingreso con respecto a los varones (brecha salarial) y conlleva una pérdida de eficiencia económica. Además, disminuye la

condición social y económica de las mujeres, con consecuencias negativas en el ámbito de la educación y de la formación profesional.

Como consecuencia de la existencia de segregación laboral y estereotipos por género, el mercado laboral presenta una división entre empleos masculinos y femeninos. Es así que la mujer se concentra en determinadas profesiones y sectores

(34)

económicos, en el que generalmente tienen como actividad principal atender y/o servir a otras personas, estas pueden ser la sanidad, la educación, los servicios personales, domésticos o el comercio; donde paralelamente permanecen concentradas en los niveles más bajos de la jerarquía laboral.

La mujer ocupa pocos puestos directivos, sea en la administración pública o en la empresa privada; el porcentaje es menor de aquéllas que acceden a puestos de alta responsabilidad, aun cuando se trata de ocupaciones tradicionalmente femeninas lo que responde a la existencia de una barrera llamada Techo de Cristal.

En ese sentido Larrañaga (2010) sostiene que la concentración ocupacional provoca que las mujeres perciban salarios inferiores, los varones salarios superiores, y por lo tanto, provoca una pérdida de producción interior. Es evidente, que la demanda laboral hace distinciones por sexo, ya que hay sectores en los que solo se encuentran varones, y otros en los que solo hay mujeres. Las mujeres se suelen establecer en aquellos trabajos del sector servicios.

Cain (1986) menciona que “…la discriminación en el mercado laboral es motivado por dos problemas fundamentales asociadas a la diferencia con el ingreso y salario, entre grupos clasificados por sexo, raza, etnia y otras características personales…”

(p.693). Según su modelo de discriminación, se tiene dos grupos de personas, el grupo de la mayoría y la minoría. Se tiene una cantidad 𝑖 de personas, donde 𝑌_𝑖 es el resultado del proceso, como los ingresos, las ganancias o el salario de la iésima persona; 𝑋_𝑖 es un vector de características productivas exógenas que no dependen de 𝑌; 𝑍_𝑖 = 1 si la persona pertenece al grupo de la mayoría y 0 si la pertenece al grupo minoritario; 𝑒_𝑖 es el término de error y; 𝐴 𝑦 𝐵 son los coeficientes que representan los efectos sobre 𝑍 𝑦 𝑌, para lo cual se asume un modelo lineal aditivo.

𝑌 = 𝑋^′𝐵 + 𝐴𝑍 + 𝑒 (1)

(35)

Dada la regresión, en la que se asume 𝐴 > 0 se evidenciaría discriminación, en el caso que 𝐴 = 0 se evidencia inexistencia de discriminación. El modelo, supone dos grupos designados por 𝑍, que brindan servicios de trabajo que son básicamente idénticos, condicionados a mantener constante a 𝑋. Es así que definimos la discriminación en el mercado, con 𝐷.

𝐷 = (𝑌|̂ X, Z = 1) − (𝑌|̂ X, Z = 0) (2) Donde 𝑌̂ es el valor predicho de 𝑌, condicionado a 𝑋, siendo así que, en el modelo lineal aditivo, 𝐷 = 𝐴.

En este modelo se entiende que las características productivas (X) es igual a la inversión en capital humano y la discriminación se da en grupos (Z) de edades, etnias, género, raza, entre otros.

2.2.3. Enfoque de Mincer: La ecuación de ingresos

Considerando la teoría del capital humano, Mincer (1974) en su trabajo utiliza el modelo de determinación de ingresos, la cual explica el comportamiento de los ciclos de vida de los ingresos, explorando la relación entre los ingresos observados, ingresos potenciales y la inversión en capital humano, por medio de términos de educación formal y entrenamiento laboral.

Mincer en su investigación sugiere la incorporación al modelo básico de capital humano las variables como la inversión post-escolar y las semanas trabajadas por año.

Su planteamiento es que una vez que el individuo termine la escuela, continuará invirtiendo en sí mismo, trabajando en sectores con salarios bajos pero que les otorga capacitación laboral en los primeros años que se adentran al mercado laboral. En los años subsiguientes, podrán acceder a sectores laborales con mayor salario porque su inversión en formación empieza a rendirle retribuciones. Así mismo, Mincer señala que entre los 7 y 9 años después de haber ingresado al mercado laboral, el efecto de la

(36)

educación formal es máximo debido al rendimiento de la formación post-escolar iguala a su costo. De esta manera, la experiencia y la educación pasan a explicar alrededor de un tercio de las variaciones de los salarios.

Mincer (1974) considera a la edad como una variable proxy de la experiencia laboral ya que existen individuos con la misma edad pero con diferentes cantidad de años de experiencia laboral, y para solucionar aquel problema propone que se debe restar la edad de conclusión de la escolaridad a la edad, resaltando que es la experiencia, en lugar que la edad, uno de los factores determinantes de los salarios. Sin embargo en la realidad no hay información sobre la edad en que los individuos han terminado sus estudios, se maneja el concepto de experiencia potencial en el mercado laboral que es la edad menos los años de escolarización menos los años de iniciación, que normalmente se toma como seis.

Mincer (1974) desarrolló la “función de ganancias de capital humano” para el cálculo de la tasa de retorno de la educación. Establece una función de ingresos cuyos determinantes la educación, experiencia, la experiencia al cuadrado y una variable adicional que recoge otros factores que también explican el nivel de ingreso de los individuos. Con lo cual planteo la “Función Minceriana de ingresos” que en su forma más simple se expresa en la siguiente ecuación:

𝑙𝑛(𝑌_𝑖) = 𝑙𝑛𝑌₀+ 𝑟𝐸 + 𝜀 (3) Donde:

𝑙𝑛𝑌₀: Logaritmo natural del ingreso inicial representa la capacidad inicial del trabajador para generar ingresos sin un nivel de educación.

𝑟: Corresponde a la tasa de retorno o rendimiento de la educación.

(37)

2.3. Modelo teórico

2.3.1. La teoría del capital humano y la ecuación de Mincer

La teoría del capital humano, plantea una función del nivel de ingresos que está afectada por la educación y experiencia potencial, la cual se expresa de la siguiente forma:

𝑌_𝑖 = 𝑓(𝑒𝑑𝑢𝑐𝑎𝑐𝑖ó𝑛, 𝑒𝑥𝑝𝑒𝑟𝑖𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎) En el que Mincer (1974) formaliza una función de ingresos en el que las variables explicativas son la educación, experiencia potencial, la experiencia potencial al cuadrado y una variable adicional que recoge el comportamiento de otros factores que explican el nivel de ingreso.

Así mismo, la teoría de capital humano menciona que los trabajadores seguirán invirtiendo en educación y capacitación; sin embargo, este será cada vez menor en el tiempo, y es así que se plantea la siguiente ecuación:

𝑙𝑛(𝑌_𝑖) = 𝛽₀+ 𝛽₁𝐸_𝑖 + 𝛽₂𝑥_𝑖+ 𝛽₃𝑥²_𝑖 + 𝜀 (4) Siendo, la experiencia potencial 𝑥 y 𝑥² las variables que recogen el comportamiento de concavidad de la función de ingreso, cuyos coeficientes son positivo y negativo, respectivamente; y E es la variable escolaridad o educación.

Se tiene como supuesto que las diferencias de salarios se deben a la diferencia de la productividad de los trabajadores, y por ende, según la teoría del capital humano, a la diferencia de los niveles de educación y experiencia potencial que posee cada

trabajador.

Los salarios se incrementan a medida que se requiera una mayor calificación y un mayor conocimiento de los procesos de dicha empresa.

(38)

 Influencia entre la escolaridad y el ingreso laboral

En cuanto a la relación positiva entre escolaridad, medido por los años de educación, y el ingreso laboral; la teoría revela que los años de educación es una fuente generadora de ingresos, debido a que un individuo educado cuenta con capacidades y habilidades que convergen en una mayor producción.

 Influencia entre la experiencia potencial y el ingreso laboral

La experiencia potencial tiene un efecto positivo sobre el ingreso laboral, explicado este por la acumulación y añadidura de conocimientos que se adquieren en el día a día del entrenamiento laboral, proporcionando al trabajador un valor agregado que los empresarios valoran, por lo cual el trabajador recibe mayores retribuciones.

Hasta el momento se asume igualdad para los trabajadores varones y mujeres, sin embargo se argumenta que existe discriminación.

2.3.2. Teoría de la discriminación

Existe discriminación por género en el mercado laboral por las siguientes razones:

 Segregación laboral y estereotipos de género

Brizuela y Tumini (2008), mencionan que los estereotipos de género

ocasiona que en algunas ocupaciones las mujeres tengan salarios altos y en otros bajos (positivos o negativos) que se establecen en la sociedad, sean atributos positivos de las mujeres asociados al cuidado, salud, educación y ocupaciones administrativas, y otros atributos negativos en relación con la adjudicación en cargos jerárquicos y de calificación técnica y profesional.

En el mismo sentido Baquero et al (2000) menciona que las mujeres están limitadas a empleos de baja calidad y escasa remuneración, y en casos muy esporádicos ascienden a puestos jerárquicos pero con una remuneración baja al

(39)

de los varones. Bergmann (1974) menciona la existencia de dos tipos de segregacion ocupacional por sexo, una de ellas horizontal en la cual varones y mujeres se encuentran empleados en diferentes actividades; y vertical cuando los varones se encuentran empleados en la misma actividad pero en altos cargos con remuneracion alta y las mujejeres en puestos de baja remuneracion.

 Percepción de los empleadores

Baquero et. al (2000) menciona que los empresarios tienen la idea de que las mujeres tienen poca escolaridad y baja calificación para realizar tareas que exigen alta productividad, y tienen una idea contraria respecto a los varones, por lo que les pagan salarios menores o no son admitidas en el centro laboral.

Asimismo, Tenjo et al (2005) argumenta que las mujeres son tratadas de diferente manera que a los varones, debido a factores socio-culturales

relacionada a los roles de cuidado de los hijos y administración del hogar que la sociedad les asigna; es por ello que los empleadores introducen un factor de riesgo e incertidumbre en las decisiones que tienen que ver con la contratación de mujeres, penalizándolas con salarios bajos.

 Características personales

De esta manera siguiendo con el planteamiento del modelo teórico, Caín (1986) desarrolla un modelo de discriminación en el cual los ingresos están basados en características productivas del individuo (varón y mujer), referido al capital humano, y sus características personales (estado civil, raza, etnia y otras) del grupo mayoritario y minoritario al cual pertenecen, es este último el que involucra a varones o mujeres en situaciones de discriminación. Por lo tanto, tenemos las siguientes funciones para los varones y mujeres, donde las variables

(40)

de capital humano y características personales explican el nivel de ingresos para varones y mujeres.

𝑌_𝑣 = 𝑓(𝑐𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙 ℎ𝑢𝑚𝑎𝑛𝑜_𝑣, 𝑐𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡. 𝑝𝑒𝑟𝑠𝑜𝑛𝑎𝑙𝑒𝑠_𝑣) 𝑌_𝑀 = 𝑓(𝑐𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙 ℎ𝑢𝑚𝑎𝑛𝑜_𝑀, 𝑐𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡. 𝑝𝑒𝑟𝑠𝑜𝑛𝑎𝑙𝑒𝑠_𝑀) En el mercado laboral se tiene la cantidad de varones y mujeres

pertenecientes a dos grupos, el grupo de la mayoría o el grupo de la minoría.

Quienes cuentan con capital humano (X) y características personales (Z), determinantes de su salario. En las ecuaciones se muestra que los ingresos están en función del capital humano de los varones y mujeres, como escolaridad y experiencia potencial laboral y la pertenencia al grupo de la mayoría y minoría.

𝑌_𝑣 = 𝑋^′_𝑣𝐵_𝑣+ 𝐴_𝑣𝑍_𝑣 + 𝑒_𝑣 (5) 𝑌_𝑀 = 𝑋^′_𝑀𝐵_𝑀+ 𝐴_𝑀𝑍_𝑀+ 𝑒_𝑀 (6) Donde, 𝑌_𝑣 y 𝑌_𝑀 llega a ser el resultado del proceso reflejado por medio de

los ingresos, las ganancias o el salario de varones y mujeres; 𝑋_𝑣 y 𝑋_𝑀 es un vector de capital humano exógenas que no dependen de 𝑌_𝑣 ni 𝑌_𝑀; 𝑍_𝑣 y 𝑍_𝑀 = 1 si la persona pertenece al grupo de la mayoría y 0 si la pertenece al grupo minoritario; 𝑒_𝑣 y 𝑒_𝑀 es el término de error para varones y mujeres y; 𝐴 𝑦 𝐵 son los coeficientes que representan los efectos sobre 𝑍 𝑦 𝑌, para lo cual se asume un modelo lineal aditivo.

Aproximando la ecuación de Mincer (4) con la segregación ocupacional y el modelo de discriminación de Cain (5) y (6) que afectan a los ingresos de varones y mujeres, tenemos:

𝐿𝑛(𝑌_𝑣) = 𝛽₀+ 𝛽₁𝐸_𝑣 + 𝛽₂𝑋_𝑣+ 𝛽₂𝑋_𝑣²+ 𝜓₂𝐴𝐸_𝑣+ ∅₁𝑍_𝑣+ 𝑢_𝑣 (7) 𝐿𝑛(𝑌_𝑀) = 𝛽₀+ 𝛽₁𝐸_𝑖+ 𝛽₂𝑋_𝑖+ 𝛽₂𝑋_𝑖²+ 𝜓₂𝐴𝐸_𝑀+ ∅₁𝑍_𝑀+ 𝑢_𝑀 (8)

(41)

Donde:

 𝐴𝐸_𝑣 y 𝐴𝐸_𝑀, son las variables de actividad económica de la ocupación de varones y mujeres respectivamente.

 𝑍_𝑣 y 𝑍_𝑀, son los vectores de la característica personal de varones y mujeres respectivamente.

De este modo tenemos como función de los ingresos de varones y mujeres influenciadas por el capital humano, por la característica personal y la

característica laboral.

𝑌_𝑣= 𝑓(𝑒𝑑𝑢𝑐𝑎𝑐𝑖ó𝑛⏞ _𝑉, 𝑒𝑥𝑝𝑒𝑟𝑖𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎_𝑉

𝑐.ℎ𝑢𝑚𝑎𝑛𝑜=𝑐𝑎𝑟.𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑣𝑎𝑠

, 𝑎𝑐𝑡𝑣. 𝑒𝑐𝑜𝑛𝑜𝑚𝑖𝑐𝑎⏞ _𝑉

𝑐𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑒𝑟𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐𝑎𝑠 𝑙𝑎𝑏𝑜𝑟𝑎𝑙𝑒𝑠

), 𝑒𝑠𝑡𝑎𝑑𝑜 𝑐𝑖𝑣𝑖𝑙⏞ _𝑉

𝑐𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡.𝑝𝑒𝑟𝑠𝑜𝑛𝑎𝑙𝑒𝑠

) 𝑌𝑀 = 𝑓(𝑒𝑑𝑢𝑐𝑎𝑐𝑖ó𝑛⏞ 𝑀, 𝑒𝑥𝑝𝑒𝑟𝑖𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎𝑀

𝑐.ℎ𝑢𝑚𝑎𝑛𝑜=𝑐𝑎𝑟.𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑣𝑎𝑠

, 𝑎𝑐𝑡𝑣. 𝑒𝑐𝑜𝑛𝑜𝑚𝑖𝑐𝑎⏞ 𝑀 𝑐𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑒𝑟𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐𝑎𝑠 𝑙𝑎𝑏𝑜𝑟𝑎𝑙𝑒𝑠

), 𝑒𝑠𝑡𝑎𝑑𝑜 𝑐𝑖𝑣𝑖𝑙⏞ 𝑀 𝑐𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡.𝑝𝑒𝑟𝑠𝑜𝑛𝑎𝑙𝑒𝑠

) Expresando las funciones en ecuaciones

𝐿𝑛(𝑌_𝑉) = 𝛽₀+ 𝛽₁𝑁. 𝐸𝑑𝑢𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣𝑜_𝑉 + 𝛽₂𝐸𝑥𝑝_𝑉+ 𝛽₃𝐸𝑥𝑝_𝑉²+ ∑⁴_𝑘=1𝛽₄𝐴𝑐𝑡. 𝐸𝑐𝑜𝑛_𝑉𝑘+ ∑²_𝑗=1𝛽₅𝐸𝑠𝑡𝑎𝑑𝑜𝐶𝑖𝑣𝑖𝑙_𝑉𝑗+ 𝑢_𝑉 (9) 𝐿𝑛(𝑌_𝑀) = 𝛽₀+ 𝛽₁𝑁. 𝐸𝑑𝑢𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣𝑜_𝑀+ 𝛽₂𝐸𝑥𝑝_𝑀+ 𝛽₃𝐸𝑥𝑝_𝑀² + ∑⁴_𝑘=1𝛽₄𝐴𝑐𝑡. 𝐸𝑐𝑜𝑛_𝑀𝑘+ ∑²_𝑗=1𝛽₅𝐸𝑠𝑡𝑎𝑑𝑜𝐶𝑖𝑣𝑖𝑙_𝑀𝑗+ 𝑢_𝑀 (10) Donde:

 Ln(𝑌_𝑉) 𝑦 Ln(𝑌_𝑀): Logaritmo natural del ingreso deflactado por hora del trabajador varón y mujer, respectivamente.

 𝑁. 𝐸𝑑𝑢𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣𝑜_𝑉y 𝑁. 𝐸𝑑𝑢𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣𝑜_𝑀: Nivel de educación del trabajador varón y mujer.

 𝐸𝑥𝑝_𝑉 y 𝐸𝑥𝑝_𝑀²: Experiencia potencial del individuo, lineal y cuadrática del trabajador varón y mujer.

 𝐴𝑐𝑡. 𝐸𝑐𝑜𝑛_𝑉 y 𝐴𝑐𝑡. 𝐸𝑐𝑜𝑛_𝑀: Actividad económica en el que se encuentra laborando el trabajador varón y mujer (manufactura, construcción, comercio y servicios).

 𝐸𝑠𝑡𝑎𝑑𝑜𝐶𝑖𝑣𝑖𝑙_𝑉 y 𝐸𝑠𝑡𝑎𝑑𝑜𝐶𝑖𝑣𝑖𝑙_𝑀: Estado civil del trabajador varón y mujer (soltero, no soltero).

 𝑢_𝑉 y 𝑢_𝑀 es el término de perturbación aleatoria que se distribuye según una distribución normal.

(42)

2.3.3. Método de Oaxaca - Blinder

Seguidamente de tener la estimación de las ecuaciones de salarios de Mincer, para cada género, se procede a descomponer la brecha salarial para lo cual se utiliza el método de Oaxaca y Blinder. Lo que permite explicar, por un lado, la diferencia salarial provocada por las características observadas de los trabajadores, y por otro lado,

provocado por factores no explicados a pesar de contar con las mismas características.

Este último suele ser asociada a la discriminación.

En este modelo, se escoge una variable continua como dependiente (Y) y una serie de predictores (X) que son propios de dos grupos de análisis: uno de control y otro experimental. Para esta aplicación específica, el logaritmo de los salarios es la variable a estudiar, el vector de variables predictores son las características (dotaciones) de los individuos, y los grupos de análisis se organizan entre varones y mujeres. Lo que se estima en este modelo es la diferencia entre ingresos, dada la condición de separación teniendo en cuenta cada una de las características de los trabajadores; así se sabrá de dónde proviene la brecha entre ingresos.

Para ello se transformara las ecuaciones (9) y (10) en vectores y matrices, como se muestra en las siguientes ecuaciones:

𝐿𝑛(𝑌_𝑣) = 𝑋_𝑉𝛽_𝑉+ 𝑢_𝑣 (11) 𝐿𝑛(𝑌_𝑀) = 𝑋_𝑀𝛽_𝑀+ 𝑢_𝑀 (12)

Donde:

 𝐿𝑛(𝑌_𝑉) y 𝐿𝑛(𝑌_𝑀), son los logaritmos naturales del ingreso deflactado total percibido por el varón y la mujer respectivamente.

 𝑋_𝑉 y 𝑋_𝑀, son las matrices de variables independientes explicativas que afectan a la determinación de los salarios del varón y la mujer respectivamente.

 𝛽_𝑉 y 𝛽_𝑀, representan los vectores de coeficientes a estimar asociado a cada una de sus matrices de variables explicativas

(43)

 𝑢_𝑉 y 𝑢_𝑀, son los términos de perturbación.

Suponiendo que los términos de perturbación se distribuyen normal e

independientemente, con media cero (𝐸(𝑢_𝑉) = 𝐸(𝑢_𝑀) = 0) y varianza constante, y evaluando las funciones en los valores promedio de las variables de la muestra, tenemos la siguiente ecuación:

𝐿𝑛(𝑌̅̅̅̅̅̅̅̅̅ = 𝑋̅_𝑉) _𝑉𝛽̂_𝑉 (13) 𝐿𝑛(𝑌̅̅̅̅̅̅̅̅̅ = 𝑋̅_𝑀) _𝑀𝛽̂_𝑀 (14)

Donde 𝐿𝑛(𝑌̅̅̅̅̅̅̅̅̅ y 𝐿𝑛(𝑌_𝑉) ̅̅̅̅̅̅̅̅̅, es el promedio del logaritmo natural del ingreso laboral _𝑀) mensual de varones y mujeres, 𝑋̅_𝑉 y 𝑋̅_𝑀 son vectores que contienen los promedios de las variables que determinan el ingreso laboral para varones y mujeres y por ultimo 𝛽̂_𝑉 y 𝛽̂_𝑀 son los coeficientes o regresores asociados a las variables en este caso es el retorno de la remuneración.

Restando (13) y (14)

𝐿𝑛(𝑌̅̅̅̅̅̅̅̅̅ − 𝐿𝑛(𝑌_𝑉) ̅̅̅̅̅̅̅̅̅ = 𝑋̅_𝑀) _𝑉𝛽̂_𝑉− 𝑋̅_𝑀𝛽̂_𝑀 (15) Continuando, se construye un término contrafactual que indique cuál es el salario que obtendría el individuo mujer si tuviera las remuneraciones de los varones 𝑋̅_𝑀𝛽̂_𝑉 y se suma y resta el término a lado derecho de la ecuación (15), esta es la descomposición de Oaxaca y Blinder, el cual consiste en utilizar el coeficiente estimado para

descomponer las diferencias salariales en dos componentes:

𝐿𝑛(𝑌̅̅̅̅̅̅̅̅̅ − 𝐿𝑛(𝑌⏞ _𝑉) ̅̅̅̅̅̅̅̅̅_𝑀)

𝐵𝑟𝑒𝑐ℎ𝑎 𝑠𝑎𝑙𝑎𝑟𝑖𝑎𝑙

= (𝑋̅⏞ _𝑉− 𝑋̅_𝑀)𝛽̂_𝑉

𝑃. 𝐸𝑥𝑝𝑙𝑖𝑐𝑎𝑑𝑎

+ (𝛽̂⏞ _𝑉− 𝛽̂_𝑀)𝑋̅_𝑀

𝑃. 𝐼𝑛𝑒𝑥𝑝𝑙𝑖𝑐𝑎𝑑𝑎

(16) 𝐿𝑛(𝑌̅̅̅̅̅̅̅̅̅ − 𝐿𝑛(𝑌⏞ _𝑉) ̅̅̅̅̅̅̅̅̅_𝑀)

𝐵𝑟𝑒𝑐ℎ𝑎 𝑠𝑎𝑙𝑎𝑟𝑖𝑎𝑙

= ∆𝑋̅𝛽̂⏞ _𝑉

𝑃. 𝐸𝑥𝑝𝑙𝑖𝑐𝑎𝑑𝑎

+ 𝑋̅⏞ _𝑀∆𝛽̂

𝑃. 𝐼𝑛𝑒𝑥𝑝𝑙𝑖𝑐𝑎𝑑𝑎

(17) Jann (2008), explica cada uno de los 2 componentes de la siguiente manera:

 𝐿𝑛(𝑌̅̅̅̅̅̅̅̅̅ − 𝐿𝑛(𝑌_𝑉) ̅̅̅̅̅̅̅̅̅, representa la diferencia de salarios entre varones y mujeres. _𝑀)