Discriminación
salarial de la mujer en el mercado laboral de México y sus regiones
Gender wage discrimination in the labor market in
Mexico and its regions
Reyna Elizabeth
Rodríguez-Pérez
David
Castro-Lugo*
Abstract
The goal of
this paper is to analyze gender job earnings, determine the wage gap and
discrimination in Mexico and its regions. We apply the Oaxaca-Blinder
decomposition to the 2000-2004 National Urban Employment Survey 2000-2004. We
found a gender wage gap in favor of men, and more than 85 percent of these
differences are linked to discrimination. Regionally, the gap oscillates
between 15 and 25% and the discrimination tends to converge at 20%, however, in
the Capital region it converges at 13 por ciento.
Keywords: discrimination, wage inequity, Mexico, labor market,
regions.
Resumen
El objetivo de
este artículo es analizar las remuneraciones salariales por sexo, determinar la
brecha y discriminación que existe en México y regiones con respecto a la materia,
empleando la descomposición Oaxaca-Blinder y la Encuesta Nacional de Empleo
Urbano (eneu) 2000-2004. Los
resultados indican que existen diferencias salariales por sexo a favor de los
hombres y más de 85% de estas desigualdades se vinculan con la discriminación.
Por regiones existe un comportamiento heterogéneo con oscilaciones entre 15 y
25% y discriminación que tiende a converger
en 20%, con excepción de la capital que se ubica en 13 por ciento.
Palabras clave:
discriminación, desigualdad salarial, México, mercado laboral, regiones.
*Universidad
Autónoma de Coahuila. Correos-e: reynarodriguez@uadec.edu.mx, david.castro@uadec.edu.mx
Introducción
Cuando se
analiza el mercado laboral de cualquier delimitación geográfica se distinguen
diversas ocupaciones y, en correspondencia, también distintas remuneraciones
por cada tipo de trabajo. En un mercado competitivo estas diferencias en las
retribuciones encuentran sustento en las condiciones de oferta y demanda, así
como en los niveles de productividad, vinculados fundamentalmente con la
dotación de capital humano, donde si los elementos asociados a la condición
religiosa, color de piel, sexo, etc., no constituyen un factor que incida sobre
la productividad, no deben reflejar diferencias en las remuneraciones.
Esta relación no
parece ser coherente para las mujeres, ya que aunque en las últimas décadas han
incrementado su nivel de educación y su inserción en el mercado laboral, existe
desigualdad salarial por sexo. De esta manera, Rendón (2003) asevera que dicha
desigualdad es producto de una construcción social, conocida como el sistema sexo/género. Donde el género constituye una
concepción creada a partir de las diferencias de sexo que distingue
culturalmente a las mujeres de los hombres y les atribuye características
diferentes.
Algunas
investigaciones demuestran que existe desigualdad salarial por sexo en el
mercado laboral; sin embargo, sólo parte de ellas se han abocado a analizar sus
causas. Una de las explicaciones sobre este comportamiento se basa en la
discriminación por género, que, a su vez, se define como un fenómeno en el que
la mujer es remunerada de forma diferente a causa de prejuicios y no por su
productividad.
Esto ha generado una gran carga de juicios que se traducen en la
hipótesis sobre discriminación de la mujer en el mercado de trabajo, donde la
selectividad, de acuerdo con la teoría del capital humano, debería ser
solamente por diferencia de grados de calificación. Por lo tanto, esto nos
lleva a incursionar en el análisis de la desigualdad salarial que permita
determinar si tales diferencias se deben a las dotaciones de capital humano (características)
o por discriminación salarial (retribución a los factores).
El objetivo de
este artículo es analizar las remuneraciones salariales por sexo para
determinar sus diferencias y, mediante su descomposición, estimar el porcentaje
de discriminación salarial en México (capital) y regiones. Para ello se aplica
la técnica Oaxaca-Blinder utilizando como fuente de información la Encuesta
Nacional de Empleo Urbano (eneu)
del 2000 al 2004.
Incorporando las
características demográficas y ocupaciones, los resultados indican que en el
periodo analizado, a nivel nacional, existen diferencias salariales por sexo a
favor de los hombres del orden de 20% y que más de 85% de éstas están asociadas con la discriminación, dado que son
desigualdades no atribuibles a las dotaciones de capital humano. Por regiones
se aprecia un comportamiento heterogéneo donde algunas desigualdades oscilan
entre 15 y 25%, con niveles de discriminación que tienden a converger en 20%,
con excepción de la región capital que se ubica sobre 13 por ciento.
En este artículo se exponen diferentes conceptualizaciones de la
discriminación, en el primer apartado, posteriormente se hace una revisión de
la evidencia empírica con respecto al tema; mientras que en la siguiente
sección se presentan los datos a utilizar, así como la metodología, es decir,
se realiza una exploración de las características del mercado laboral femenino
destacando aspectos de estructura ocupacional y remuneraciones y, finalmente,
se plantean las estimaciones e interpretación de resultados.
1. Discusión sobre la
teoría de la discriminación salarial
Frecuentemente escuchamos hablar de discriminación, sin embargo, puede
no ser tarea fácil dar una definición sobre la misma; al respecto Becker (1971:
13) establece que desde la perspectiva sociopsicológica “se dice que una
persona discrimina en contra (o a favor) de otra si el comportamiento de ésta
última no está motivada por una consideración ‘objetiva’”.
El mismo autor
establece que esta definición presenta el inconveniente de que es difícil
identificar una violación de hechos objetivos sobre aquellos relacionados con
gustos o valores, por ejemplo: ¿se puede hablar de discriminación por el hecho de
que alguien prefiera el tipo de ropa, peinado o calzado que utiliza una persona
famosa a la de cualquier otra?
Sin el objetivo
de llevar a cabo una discusión filosófica sobre el término,
dado que supera las pretensiones del presente artículo, se pretende mostrar la
dificultad para definir un concepto general de discriminación y para ser más
preciso es necesario asignar un apellido a la misma o circunscribirla a una
disciplina; así, mientras para los sociólogos la discriminación en contra de un
grupo en particular puede estar asociada con la distancia de este grupo respecto a un
determinado estatus social, para los psicólogos este mismo término puede
implicar clasificar a los individuos de acuerdo con sus características de
personalidad (Becker, 1971).
Desde el punto de
vista económico puede abordarse esta concepción al retomar la idea de Becker
(1971), considerando que todas las personas que contribuyen en la misma
magnitud a la producción pueden conformarse en un grupo, y cada uno constituye un factor
de producción que
presenta distintos niveles de productividad asociados con sus características
particulares.
Derivado de lo
anterior, Autor (2003: 1) define discriminación “cuando miembros de una minoría
son tratados diferencialmente (menos favorablemente) que los miembros de un
grupo mayoritario con idénticas características productivas”.
Una definición
más puntual es la que aportan McConnell et al. (2003: 435) quienes establecen que
“Existe discriminación económica cuando las mujeres o los trabajadores pertenecientes
a grupos minoritarios –que tienen la misma
capacidad, nivel de estudios, formación y experiencia que los varones
del grupo mayoritario– reciben un trato inferior en la contratación, el acceso a una ocupación, los ascensos, el salario o las
condiciones de trabajo”.
La discriminación
también puede adoptar la forma de desigualdad en el acceso a la educación, el aprendizaje o los programas de formación en
el trabajo, el cual tiene que ver con el aumento del stock
de capital humano de
las personas.
A partir de esta
definición se puede establecer que dentro del mercado laboral existen
diferentes tipos de discriminación, como puede ser la ocupacional (acceso a una
determinada ocupación), en el empleo (contratación), en la formación
(educación) y salarial.
Sin dejar de
reconocer la relevancia de los otros elementos y de estar conscientes de que la
presencia de un determinado tipo de discriminación afecta o incide sobre el
resto,[1] en este documento abordamos
la discriminación salarial, partiendo de la consideración de competencia
perfecta en el mercado de trabajo.
La concepción de discriminación salarial es
cuando “las mujeres ganan menos que los hombres por hacer el mismo trabajo. En
términos más técnicos, existe discriminación salarial cuando las diferencias
salariales no se deben a la presencia de diferencias en productividad”
McConnell et al.
(2003: 435); concepto que es compartido por Di Paola y Berges (1997) ya que
mencionan que existe discriminación cuando el mercado ofrece distintas
oportunidades a las personas similares que sólo se diferencian por su raza,
grupo étnico, género, edad u otras características personales.
Esta
investigación se centra en explorar la presencia de discriminación salarial por
género en México y regiones para el periodo 2000-2004 considerando como fuente
de información los microdatos disponibles de la eneu.
Cuando se
analizan las diferencias salariales por sexo, un punto importante que a veces
no es tomado en cuenta, es que el trabajo de la mujer involucra un costo de
oportunidad mayor al que puede tener cualquier hombre, debido al valor que
atribuye a otras actividades productivas no remuneradas tales como el cuidado
del hogar, tareas de ama de casa, crianza de los hijos, sobre todo en los
primeros años de vida y hasta que alcanzan la edad escolar. Tales actividades
han dado origen a la segregación ocupacional por sexo, que no es otra cosa que
la división del trabajo extradoméstico entre dos grupos sociales, que provoca
que se desperdicie el capital humano y los niveles de ingreso sean reducidos en
el mercado laboral para las mujeres.
En el campo de la
discriminación laboral existen varias teorías que intentan explicar la
presencia de ésta, entre las que destacan: 1) el
modelo del gusto por la discriminación; 2) la discriminación estadística y, 3)
el modelo de concentración, mejor conocido como de segregación ocupacional.
Mientras las dos
primeras se ubican dentro de lo que se denomina discriminación posmercado, dado
que ocurre una vez que los individuos se encuentran dentro del mercado laboral,
la última se ubica en la condición de discriminación premercado, debido que se
presenta antes de que participe en el mercado laboral.
Dado nuestro
objetivo de estudio y fuentes de información utilizadas, el análisis se ubica
dentro de la primera categoría, reconociendo que no obstante la relevancia y el
efecto que esta última puede tener sobre los resultados finales que obtengamos.
Este tipo de discriminación no será abordada en el documento.
La teoría del
gusto por la discriminación fue desarrollada por Becker (1971)[2] y expone que la
discriminación parte del gusto de las personas por segregar a otras, y los
factores que pueden estar detrás de este comportamiento son diversos; este gusto lleva al individuo a actuar como si
tuviera una disponibilidad a pagar para evitar realizar transacciones con las
personas desfavorecidas, dado que ello le implica un costo subjetivo o
psicológico.
Aun cuando esta
conducta puede ser practicada por distintos agentes como consumidores y
productores, en el caso de estos últimos, por ejemplo, su gusto por la
discriminación puede llevarlos a contratar varones a un precio mayor con el fin
de no emplear a mujeres aun cuando ambos son igualmente productivos o, en su
caso, contratar a mujeres con remuneraciones inferiores a la que reciben los
varones.
Para
determinar la
magnitud del gusto
por la discriminación Becker
(1971) midió la
discriminación por medio de un coeficiente d que refleja el impacto de los costos
discriminatorios en términos monetarios y permite actuar como un puente entre
costo monetario y costo neto. Este coeficiente se explica de la siguiente
manera: Si el empleador no tiene prejuicios para contratar a hombres, el costo
de contratarlo es el salario Wh; Sin embargo, el costo de emplear a
una mujer sería el salario Wm, más el costo subjetivo.
Por tanto, el
empresario que tiene prejuicios sólo contratará mujeres si su salario es
inferior al de los hombres, así, para emplear mujeres, el salario debe ser
menor que el de los varones en la cuantía del coeficiente de discriminación,
que no es otra cosa que el valor monetario de su costo subjetivo, así Wh = Wh
- d.[3]
Cuanto mayor sea
el gusto por la discriminación, reflejado en el valor d, mayor será la disparidad entre los
salarios de los hombres y las mujeres para que el empresario decida contratar a
estas últimas.
Una de las
derivaciones de esta teoría es que los empleadores que tienen gusto por la
discriminación incurrirían en ineficiencias económicas y desventaja competitiva
frente a los no discriminadores, dado que estos últimos pueden contratar
personal igualmente productivo a menor costo.
Este elemento
establece que en presencia de mercados competitivos, las empresas
discriminadoras saldrían del mercado o perderían cuota de mercado, lo que
llevaría a una reducción de la discriminación; por tanto, si queremos combatir
este fenómeno sólo hay que fomentar la existencia de mercados competitivos.[4]
La persistencia
de las diferencias salariales por sexo, no obstante que se han desarrollado
esquemas para hacer los mercados más competitivos, llevaron a plantear otras
teorías para dar respuesta a este fenómeno, dando origen al argumento de la
discriminación estadística que parte de la idea de que se juzga a las personas
a partir de las características promedio del grupo al que pertenece y no de las
cualidades individuales.
Así, cuanto más
heterogéneo sea el grupo más diferencias existirán entre el promedio y cada
individuo, y por tanto, mayor será el nivel de error y la posibilidad de
discriminación por este hecho, por ejemplo, si consideramos al grupo de mujeres
cuyas características laborales son: su participación en el mercado de trabajo
es intermitente por la etapa reproductiva, que asignan una gran prioridad al
cuidado de los hijos, que desearían jornadas laborales más cortas, trabajos
próximos al hogar, menor disponibilidad para viajar y realizar horas extras,
etc.; una oferta laboral que no se apegue a estas características seguramente
no será asignada a una mujer, aun cuando una de las aspirantes a este puesto
cumpla con los requerimientos que se necesitarían y sus características fueran
distintas al promedio estadístico de su grupo.
A diferencia de
lo que ocurre en la teoría anterior, en este caso puede decirse que no existe
un gusto por la discriminación, sino que el empleador a partir de características
como la edad, sexo, raza, etcétera intenta
aproximar atributos de producción, apoyado en el comportamiento promedio, lo
que implicaría la existencia de una racionalidad y no necesariamente una
desventaja; además, bajo este argumento teórico no existen elementos que nos
permitan suponer que la discriminación estadística vaya a disminuir en el
tiempo (McConnell et al., 2003).
Blinder (1973) y
Oaxaca (1973) proponen un modelo econométrico para medir la discriminación
salarial, el cual se ha convertido en la herramienta más empleada en el área
para realizar este tipo de estimaciones,[5]
de esta manera, descomponen la brecha salarial que se divide en dos partes: la
primera contiene diferencias entre grupos asociadas al capital humano como la
educación y la experiencia y la segunda, a las características inobservables.
Tales
estimaciones permiten obtener una medida más exacta de la magnitud de la
discriminación salarial, que la referida solamente a las diferencias
salariales; no obstante, actualmente existen nuevas propuestas metodológicas
que buscan medir la brecha salarial y sus componentes a lo largo de la
distribución (Albrecht et al., 2009; Río
et al.,
2011).
2. Evidencia empírica
Una vez
presentadas algunas definiciones y los principales argumentos teóricos que se
han esgrimido para comprender la discriminación, en este apartado se expone una
breve revisión sobre la evidencia empírica, considerando estudios que explican
la desigualdad salarial por género y si ésta se debe a las diferencias en las
características de capital humano o existe discriminación salarial.
El estudio de la
brecha salarial y discriminación ha sido abordado en una diversidad de países,[6] España ha sido objeto de
varios estudios, dentro de los cuales se pueden mencionar: Hernández-Martínez
(1995); Rica y Ugidos (1995); Ullibarri-Arce (2003); Ramos et
al. (2002); García y
Morales (2006); Rica et al. (2008) y Río
et al.
(2011), por citar algunos. Los estudios van desde 1987 hasta 2003, en los
cuales se identifican dos principales enfoques metodológicos: aquellos que
utilizan el método tradicional (Oaxaca-Blinder o alguna de sus variantes),[7] mismos que centran su
análisis en la media de la distribución (primeros seis estudios citados), y
métodos alternativos que analizan la totalidad de distribución (últimos dos
artículos).
Los resultados,
bajo diferentes enfoques metodológicos y años, indican la presencia de brecha
salarial en contra de las mujeres y que una proporción importante de la misma
no se explica por las características, lo que puede interpretarse como
discriminación.
En los estudios realizados en Mar del Plata, Argentina, destacan los
autores Di Paola y Berges (1997), quienes utilizan la Encuesta Permanente de
Hogares (eph) para los años 1993 y
1997, y Di Pasquale y Atucha (2003), quienes en sus estudios del 2000 también
encuentran la existencia de brecha salarial, y mediante métodos de
descomposición vinculados al valor medio de la distribución, identificaron que
aproximadamente dos terceras partes de las diferencias no son explicadas por
factores asociados con las características.
China es una de
las naciones que ha despertado mayor interés sobre este tema, por los efectos
que la transformación económica puede ejercer sobre la disparidad salarial por
género; al respecto Chi et al. (2007) realiza un estudio cuyo
periodo va de 1987 a 2004 a partir de la Encuesta de Hogares Urbanos (ehu), considerando niveles educativos,
sector económico, ocupación y regiones. Sus resultados indican que durante el
periodo analizado se amplió la brecha salarial, ocasionada por un incremento en
las diferencias entre individuos con estudios universitarios en la industria y
entre regiones;[8] comportamiento diferente al
observado para el caso de Chile, donde Fuentes et
al. (2005) analiza la
discriminación salarial por género para los años 1990 y 2003 y encuentra que
ésta ha disminuido, con lo que para el último año, la diferencia no explicada
representa sólo 27.5 por ciento.[9]
Dentro de los
trabajos sobre brecha salarial y discriminación realizados para el caso de México
se pueden mencionar: Alarcón y McKinley (1994),
Garro-Bordonaro y Rodríguez-Oreggia (1995), Brown et al. (1999),
Artecona-Cunningham (2002), Martínez-Jasso y Acevedo-Flores (2004), Pagan y
Ullibarri (2000), Rodríguez-Pérez y Camberos-Castro (2007), Brown y Domínguez (2007), Cacciamali y Tatei
(2013), Rodríguez-Pérez y Castro-Lugo (2014), Castro et al. (2014), Popli (2008, 2013), y Arceo y Campos (2013), entre otros.
Estos estudios
cubren desde la segunda mitad de los ochenta hasta 2011, considerando
diferentes fuentes de información,[10]
así como distintos enfoques metodológicos,
destacando el tradicional como el más frecuente, no obstante en años
recientes se han explorado enfoques alternativos para descomponer la brecha
salarial, buscando identificar algunos fenómenos
en el comportamiento de las diferencias de ingreso por género a lo largo
de la distribución, como pueden ser la presencia techo
de cristal y piso
pegajoso.[11]
Dentro de los
principales resultados que destacan a lo largo de estas décadas de estudio es
que una proporción importante de la brecha salarial por sexo no puede ser
explicada por las dotaciones de factores; un menor consenso en la magnitud de
la brecha salarial, aunque en general parece existir una tendencia hacia una
reducción de ésta y una insuficiencia de estudios que aborden el aspecto
regional, el cual es de suma relevancia en un país donde la heterogeneidad en
tales demarcaciones constituyen una de sus principales características, por
ello es importante la realización de estudios que cubran este aspecto.
3. Datos y método
empleado
3.1. Bases de datos
empleadas
Las bases de
datos utilizadas en esta investigación corresponden a la eneu 2000-2004. Dichas encuestas se
homogenizan considerando las áreas metropolitanas contenidas en la eneu 2004, ya que son las que se
mantienen para todo el periodo analizado y que sumaron 32 ciudades. La razón
para utilizar este periodo se fundamenta en dos aspectos relevantes: el primero
vinculado con la permanencia de la eneu
hasta el último año de referencia[12] y, el segundo, porque no
existe información sobre el comportamiento de la discriminación en este
periodo.
Se emplea la
regionalización del territorio mexicano sugerida por Hanson (2003) que divide
al país en seis regiones, la razón para tomar esta clasificación del territorio
es que permite hacer una distinción entre estados que en principio presentarían
diferentes efectos a causa de la apertura comercial, y cómo esto afecta al
mercado laboral regional, en particular, al respecto de la discriminación
salarial, estos elementos permitirían distinguir esta investigación del resto,
dado que no se han hecho estudios previos para este periodo ni se ha abordado
el tema regional sobre este tema.
La población objetivo es el personal ocupado de 16 a 65 años, con
jornada laboral semanal entre 20 y 55 horas. Los salarios de los trabajadores
son captados por la encuesta de forma mensual en moneda corriente. En el trabajo
empírico se calculan los salarios a precios de 2000 referidos al segundo
trimestre, deflactados con el índice de precios al consumidor por estratos de
salario del Banco de México y divididos su valor por el tipo de cambio promedio
pesos por dólar en el mismo trimestre. Los trabajadores son clasificados en
seis niveles de escolaridad, 18 ocupaciones y nueve actividades económicas.
El cuadro 1
presenta las principales características de los datos, donde se puede señalar
que cada año aporta aproximadamente 20% de la muestra, la participación a nivel
espacial indica que existe una mayor concentración de trabajadores en la
capital del país con un porcentaje de 43.1%, mientras que la región sur
experimenta la menor participación con 3.3%; también se registra la información
de las características personales (sexo, estado civil, escolaridad) y laborales
(sector de actividad, ocupación).
Donde se destacan
los siguientes datos: el salario mensual promedio en el periodo 2000-2004 fue
de 435.6 dólares mensuales; la participación promedio de las mujeres en el
periodo de análisis se ubica en 39%. La edad promedio de los trabajadores es de
34 años y aproximadamente la mitad reportan estar casados. La clasificación por
nivel de escolaridad revela que la mayor parte de los ocupados asalariados
cuentan con estudios de secundaria (37%) y, en menor medida, se ubican los que
tienen estudios de posgrado con 1.7%, mientras que ocho de cada cien se
encuentran sin instrucción escolar.
Las ocupaciones con mayor representación son
las administrativas: artesanos, trabajadores fabriles y comerciantes; mientras
que las actividades económicas más relevantes son la manufactura, servicios
financieros, comercio y servicios diversos; por su parte, la actividad
gubernamental participa con 9.6 por ciento.
Cuadro 1
Características
generales de la información, 2000-2004
Variable |
Cifras |
Variable |
Cifras |
Salarios
promedio mensual |
435.6 usd |
Técnicos |
5.81 |
Datos por
año (%) |
100.0 |
Educación |
4.27 |
2000 |
20.0 |
Arte y
Deportes |
0.87 |
2001 |
20.2 |
Funcionarios
y directivos |
3.04 |
2002 |
20.3 |
Actividades
primarias |
0.32 |
2003 |
19.8 |
Jefes en
la fabricación artesanal e industrial |
3.28 |
2004 |
19.3 |
Artesanos
y trabajadores fabriles |
11.34 |
Regiones
(%) |
100.0 |
Operadores
de maquinaria fija |
7.88 |
Frontera |
17.6 |
Ayudantes
en fabricación artesanal e industrial |
7.29 |
Norte |
7.6 |
Conductores
de maquinaria |
3.44 |
Centro |
23.0 |
Jefes en
actividades administrativas |
5.19 |
Capital |
43.1 |
Administrativas |
14.58 |
Sur |
3.3 |
Comerciantes |
9.58 |
Península |
5.3 |
Vendedores
ambulantes |
0.38 |
Jornada
(horas semanales) |
45 |
Servicios
personales |
7.92 |
Sexo
(masculino) (%) |
61.0 |
Servicios
domésticos |
5.03 |
Edad
(años) |
34 |
Servicios
de protección y vigilancia |
4.09 |
Estado
civil (casado) % |
48.0 |
Actividad
económica (%) |
100.0 |
Escolaridad
(%) |
100.0 |
Minería,
electricidad, gas y agua |
1.3 |
Sin
instrucción |
7.9 |
Industria
manufacturera |
24.6 |
Primaria |
20.2 |
Construcción |
6.2 |
Secundaria |
37.0 |
Comercio |
17.8 |
Preparatoria |
16.2 |
Restaurantes
y hoteles |
4.4 |
Universidad |
17.0 |
Almacenamiento y comunicaciones |
4.2 |
Posgrado |
1.7 |
Servicios
financieros, seguros |
19.8 |
Ocupaciones
(%) |
100.0 |
Servicios
diversos |
12.1 |
Profesionistas |
5.69 |
Gobierno |
9.6 |
Fuente: elaboración propia a partir de
eneu, varios años.
3.2. Método de
Blinder-Oaxaca para medir la discriminación salarial
El modelo de
la determinación de los salarios en capital humano se apoya en la ecuación
desarrollada por Mincer (1974) para los datos individuales. En la función
minceriana el logaritmo del ingreso se determina por los productos de cada
variable independiente y los parámetros β
ya que éstos se aproximan a la tasa de
rentabilidad más el término de perturbación aleatoria μ.
Inyi = β0 +
β1si
+ β2xi
+ β3xi2
+ μi (1)
La connotación i se refiere al i-esimo individuo, Inyi es el logaritmo natural del ingreso, si es el nivel de
educación formal alcanzado en número de años de educación, xi es la experiencia laboral del individuo medida x = t-s-6, t, es la edad
del individuo, s son los años de
escolaridad menos seis, ya que es la edad en la que el individuo ingresa a su
vida escolarizada, xi2 es el término cuadrático de la experiencia donde se captan los
rendimientos decrecientes del capital humano y, finalmente, μi es el término de
perturbación aleatoria que sigue una distribución normal con media cero y
varianza constante.
Para completar
esta investigación es importante conocer si las diferencias salariales se deben
a las dotaciones de capital humano o por efecto de la discriminación salarial
por género en el mercado de trabajo de México y regiones. El cálculo de la
brecha de ingresos entre géneros se produce desde las funciones de ingreso
mincerianas simples estimadas para ambos sexos,
como se mencionó anteriormente, y la descomposición del diferencial de
salarios con la técnica de Oaxaca (1973) y Blinder (1973).
La ausencia de discriminación supone que las remuneraciones generadas por las dotaciones de capital humano
deben ser idénticos para ambos grupos; de forma que las diferencias en las
retribuciones sólo reflejen disparidades en las
dotaciones de capital humano y, por tanto, en la productividad laboral, de no
ser así, las inequidades salariales podrían atribuirse a la discriminación.
Las ecuaciones
salariales son estimadas de forma separada para hombres y mujeres y a partir de
la regresión lineal, ésta pasa a través de las medias de las
variables, por lo que las diferencias salariales por sexo se pueden expresar
como:
In(wm) -
In(wf ) = X’mbm - X’f bf (2)
Donde:
In
(wm)
y In
(wf)
son las medias del logaritmo natural de ingresos de hombres (m) y mujeres (f
).
Xm
y Xm son vectores que contienen las medias
de las variables para hombres y mujeres, respectivamente, y bm y bf
son los coeficientes estimados.
Proporcionado
estos resultados, el logaritmo diferencial de ingresos puede ser descompuesto
en dos vías. ∆X’=X’m-X’f , y ∆=bm y bf , la ecuación anterior puede
escribirse de la siguiente manera:
In(wm) -
In(wf ) = (Xmbm - Xf )’ β m + X’f (β m - β f ) (3)
El primer término
es la parte de la disparidad del logaritmo de ingresos, debido a las
diferencias (promedio) de las características entre hombres y mujeres, y el
segundo término es la parte de la desigualdad asociado con la diferencia en las remuneraciones a las
características, es decir, expresa la diversa estructura de salarios. En
ausencia de discriminación, hombres y mujeres deberían de recibir igual
salarios para los mismos atributos de capital humano, entonces las discrepancias
en ingresos deberían ser sólo por
diferencias con las características, por tanto, el segundo término podría estar
interpretado como la parte de la diferencia del logaritmo del ingreso debido a
la discriminación, es decir, es la parte de la desigualdad de ingreso no
asociada a las dotaciones de factores. Esto es, en esencia, el enfoque de
Oaxaca y Blinder, tal como lo refiere Neumark (1988).
4. Características
del mercado laboral femenino y diferencial de salarios
4.1. Las mujeres en
el mercado laboral: estructura y remuneraciones
Una de las
características más relevantes del mercado laboral en las últimas décadas es la
creciente participación de las mujeres dentro de la población económicamente
activa; así, mientras en 1970 la tasa de participación era de 17.6%, en 2008
pasó a 42% (inegi, 2009).
Los factores que
están detrás de dicho crecimiento son de diferente naturaleza y responden tanto
a elementos que pueden considerarse coyunturales como estructurales, dentro de
los cuales podemos mencionar: mayor nivel de educación femenino, incrementos en
la productividad doméstica, reducción del número de hijos, creciente
sustitución de bienes y servicios elaborados en el hogar por el mercado,
desarrollo de actividades que permiten una mayor presencia de mujeres, cambios
culturales, transformaciones en el modelo familiar organizativo, caída del poder
adquisitivo de los salarios, etcétera.[13]
La información
utilizada para este análisis se presenta en el cuadro 2, y aunque puede
considerarse como un periodo breve, permite exponer dicho fenómeno, donde se
destaca una tendencia creciente de la participación femenina en el mercado
laboral.
Cuadro 2
Estructura
ocupacional por sexo, 2000-2004
Año |
Hombres |
Mujeres |
Total |
2000 |
61.8 |
38.2 |
100.0 |
2001 |
61.0 |
39.0 |
100.0 |
2002 |
61.1 |
38.9 |
100.0 |
2003 |
61.4 |
38.6 |
100.0 |
2004 |
60.6 |
39.4 |
100.0 |
Nota: información considerando las 32
ciudades o áreas metropolitanas.
Fuente: elaboración propia a partir de eneu, varios años.
¿Esta creciente participación se refleja en todos los rangos de
edad y niveles educativos? La información relativa al primer criterio de
clasificación se presenta en el cuadro 3, del cual se pueden destacar tres
elementos principales: en
primer término, que con excepción de la población de 16 a 25 años, en todos los
grupos se presentaron aumentos de participación,[14]
en segundo lugar, el mayor dinamismo se registró en los grupos de 36 a 45 y de
46 a 55 años, donde el primero se consolida como el rango de edad con la mayor
presencia de mujeres, mientras que el segundo es el que presenta el mayor
dinamismo, hecho que sin duda es un dato notable pues parece indicar que
durante este periodo las mujeres de este grupo deciden participar más
activamente en el mercado laboral.
Los factores que
llevan a este comportamiento pueden ser diversos y seguramente exceden el
objetivo de este trabajo, pero aspectos como la caída del poder adquisitivo, el
incremento de la inestabilidad e incertidumbre laboral pueden estar presentes.
Finalmente, el tercer elemento a destacar es la tendencia hacia una mayor
convergencia en los niveles de participación en los distintos rangos de edad,
lo que parece indicar una mayor estabilidad de las mujeres dentro de su
trayectoria laboral.
Cuadro 3
Contribución de
mujeres en el mercado laboral por grupo de edad, 2000-2004. Porcentaje
Año |
16-25 |
26-35 |
36-45 |
46-55 |
56-65 |
2000 |
40.0 |
37.3 |
40.7 |
34.6 |
28.1 |
2001 |
40.7 |
38.6 |
41.4 |
35.2 |
27.6 |
2002 |
39.4 |
40.1 |
39.7 |
36.1 |
30.4 |
2003 |
38.5 |
38.8 |
41.7 |
36.3 |
28.0 |
2004 |
38.6 |
39.8 |
41.7 |
39.0 |
31.0 |
Nota: información considerando las 32
ciudades o áreas metropolitanas.
Fuente: elaboración propia a partir de eneu, varios años.
Cuadro 4
Contribución de
mujeres en el mercado laboral por nivel educativo, 2000-2004. Porcentaje
Año |
Sin
instrucción |
Primaria |
Secundaria |
Preparatoria |
Universidad |
Posgrado |
2000 |
36.1 |
34.5 |
40.3 |
36.5 |
39.7 |
33.0 |
2001 |
37.7 |
35.4 |
39.9 |
39.8 |
40.8 |
35.7 |
2002 |
36.5 |
35.6 |
40.2 |
38.7 |
41.5 |
36.0 |
2003 |
36.4 |
35.0 |
39.5 |
38.3 |
41.1 |
39.9 |
2004 |
38.5 |
36.2 |
39.5 |
37.9 |
43.6 |
39.0 |
Nota: información considerando las 32
ciudades o áreas metropolitanas.
Fuente: elaboración propia a partir de eneu, varios años.
Por su parte, el cuadro 4 presenta la contribución de las mujeres en el
mercado laboral por nivel educativo. Dentro de los elementos más relevantes se
encuentra un comportamiento desigual por grados de escolaridad, aunque en general todos los
niveles, con excepción de secundaria,
aumentan su contribución.
A partir de lo anterior, se establece que el incremento de su participación laboral
se dio tanto en trabajos calificados (universidad y posgrado) como
no calificados (sin instrucción y primaria), hecho que parece indicar
que la mayor presencia de mujeres en el mercado laboral no responde únicamente a la existencia de niveles educativos
más elevados, y con ello un mayor
costo de oportunidad por quedarse en casa, sino también a la necesidad de contribuir al ingreso del hogar o en
su caso de asumir la responsabilidad de jefatura de hogar.[15]
Un elemento adicional a señalar, al igual que
en el caso de los rangos de edad, es que en el periodo se aprecia una tendencia
a la convergencia en los grados de participación por niveles educativos.
¿La creciente presencia de las mujeres
dentro del mercado laboral puede ser indicativo de mayor demanda de este tipo
de trabajo y, por tanto, de mejores remuneraciones relativas? La grafica i presenta los datos sobre el salario relativo promedio de
las mujeres en relación al de los hombres, en ella
se puede apreciar que existe una diferencia permanente de remuneraciones
favorable a los hombres y representa aproximadamente 20%, aunque parece mejorar
ligeramente, pero debemos reconocer que es un periodo corto como para derivar
conclusiones más generales.
Gráfica I
Salario promedio relativo de las mujeres en relación a los
hombres, 2000-2003. Porcentaje
Nota:
información considerando las 32 ciudades o áreas metropolitanas.
Fuente: elaboración propia a partir de
eneu, varios años.
¿Estas diferencias se mantienen
considerando criterios como edad y niveles educativos?, factores
relevantes en la formación de capital humano.
Al respecto, el
cuadro 5 presenta referencias sobre los salarios relativos por sexo y grupo de
edad. La información que aporta este cuadro permite establecer que
persistentemente las mujeres, en promedio, reciben remuneraciones inferiores a
las de los hombres del mismo grupo demográfico, y estas diferencias varían por
año y rango de edad, desde 7.1% hasta 32.8 por ciento.
Cuadro 5
Salario de las mujeres con relación a los hombres por grupo de
edad, 2000-2004. Porcentaje
Año |
16-25 |
26-35 |
36-45 |
46-55 |
56-65 |
2000 |
91.5 |
87.1 |
69.9 |
71.6 |
68.4 |
2001 |
92.0 |
81.7 |
68.9 |
73.3 |
75.3 |
2002 |
92.8 |
84.1 |
73.6 |
71.2 |
69.8 |
2003 |
91.1 |
84.8 |
75.7 |
73.1 |
73.0 |
2004 |
92.9 |
81.8 |
78.2 |
73.9 |
67.2 |
Nota: información considerando las 32 ciudades o áreas
metropolitanas.
Fuente: elaboración propia a partir de
eneu, varios años.
Con relación a su
evolución durante el periodo de análisis se establece, en términos generales,
que parece existir una orientación hacia la reducción de las diferencias
salariales, aunque en su trayecto no se aprecia una tendencia definitiva, dado
que se presentan retrocesos y avances, pero sí se puede señalar que en general
el valor promedio es superior a los registrados en los años iniciales.
Finalmente, si
nos preguntamos: ¿existen algunos rangos de edad con mayores diferencias
salariales por sexo?, la respuesta, a partir de la información que proporciona
el cuadro 5, sería afirmativa; pero además, un dato interesante es que la
desventaja salarial femenina parece aumentar con la edad, dado que el salario
relativo promedio para todos los años así lo indican, al pasar de 7.9% de
desventaja para el grupo más joven hasta 29.2% para el de mayor edad.
Esta mayor diferencia
salarial por género en la medida que se incrementa la edad puede estar
indicando un incremento en la brecha de experiencia, dado que al inicio de la
vida productiva, tanto hombres como mujeres disponen de pocos antecedentes de
trabajo, pero a lo largo del lapso laboral, los hombres mantienen una
continuidad que les otorga mayor experiencia relativa frente a las mujeres que
pueden tener una participación laboral más
discontinua, lo cual se reflejará en menor salario relativo, aunque
posiblemente no sea la única causa asociada con la creciente desventaja
remunerativa.
La tendencia a elevar los niveles de
participación laboral de las mujeres en los diferentes rangos de edad, así como
una destacada presencia de ellas entre los rangos de más de 45 años, permiten
suponer que en el largo plazo las diferencias remunerativas por sexo, asociadas
a la experiencia, tenderían a disminuir.
La información
anterior, si bien indica diferencias por rango de edad, puede no ser razón suficiente para establecer la presencia de discriminación
salarial, dado que se comparan remuneraciones promedio por sexo para grupos de
edad similares, que de alguna manera pudieran expresar iguales niveles de
experiencia, aunque como comentamos líneas arriba, igual edad no necesariamente
implica similar experiencia; además, no se sabe cómo es la formación educativa
de cada grupo, por ello a continuación exploramos sobre los salarios relativos
considerando niveles de escolaridad, los cuales se presentan en el cuadro 6.
Cuadro 6
Salario de las
mujeres con relación al de los hombres por nivel educativo, 2000-2004.
Porcentaje
Año |
Sin
instrucción |
Primaria |
Secundaria |
Preparatoria |
Universidad |
Posgrado |
2000 |
65.4 |
73.8 |
88.0 |
80.8 |
71.6 |
65.5 |
2001 |
68.3 |
74.4 |
89.5 |
80.2 |
68.2 |
63.6 |
2002 |
69.0 |
77.6 |
89.7 |
78.9 |
70.4 |
69.0 |
2003 |
65.2 |
74.5 |
90.3 |
82.5 |
70.5 |
69.3 |
2004 |
67.0 |
75.7 |
89.2 |
82.1 |
70.3 |
70.3 |
Nota: información considerando las 32
ciudades o áreas metropolitanas.
Fuente: elaboración propia a partir de eneu, varios años.
Bajo esta
clasificación, al igual que la anterior, existen diferencias salariales
relativas a favor de los hombres con rangos que van desde 10.7%, para los de
secundaria, hasta 33% para los que se encuentran sin instrucción escolar.
El ordenamiento
de los trabajadores por niveles de instrucción escolar hace pensar que se trata de población más homogénea en lo que se refiere
a su dotación de capital humano; sin embargo, en este caso, aun con semejante
nivel educativo se desconoce la dotación de experiencia que disponen unos y
otros trabajadores, y que puede considerarse como el otro componente del capital humano.
Algunos elementos
adicionales que se destacan de la información proporcionada en el cuadro 6 son
que no parecen existir, al menos a simple vista, señales claras que indiquen
que las diferencias salariales tienden a reducirse en el tiempo, además las
mayores desventajas se presentan en los
niveles con menor y mayor instrucción,[16] hecho que resulta
interesante, si pensamos que la educación constituye uno de los elementos más
importantes para reducir la desigualdad de ingresos, dado su relevancia en la
formación de capital humano; no obstante, en los niveles universitarios y
posgrado el salario promedio de los hombres supera en más de 25% el de las
mujeres, indicando que bajo el supuesto de ausencia de discriminación, la
diferencia de experiencia y de otros factores adicionales es de esa magnitud.
Los resultados anteriores, en general, muestran la presencia de diferencias salariales por género que se expresan
tanto a nivel de grupos de edad como por niveles educativos, aspectos
que sin duda son relevantes y constituyen un primer resultado, en el sentido de
confirmar la existencia de diferencias salariales y cómo estas desigualdades
resultan inaceptables para unos grupos
de edad y niveles de escolaridad; sin embargo, debemos determinar en qué medida
esta disparidad está sustentada en elementos objetivos, asociados con las
características de los grupos que impliquen diferencias de productividad y, por
tanto, en remuneraciones. Tarea que es abordada en el siguiente apartado.
4.2. Diferencial de
salarios y descomposición
Una vez hecha una breve revisión de las características del mercado laboral femenino, donde se identificaron
disparidades salariales por grupos de edad y niveles de escolaridad por sexo,
se procede a aplicar la metodología de Oaxaca-Blinder con la finalidad de
determinar la magnitud de las diferencias salariales y la proporción de estas
desigualdades no asociadas a las características de los grupos, mismas que
pueden considerarse como discriminación salarial.
Un primer paso
para el cálculo de la discriminación es la estimación de las ecuaciones
salariales por género y año, donde se incorpora la educación por años de
escolaridad, así como la experiencia potencial y se introduce un control para
las personas con jornadas laborales completas, esto con el objetivo de
identificar si las remuneraciones por hora difieren entre los que tienen jornadas completas o no,[17]
y finalmente, se incorpora el factor de expansión, lo que arroja una
población para varones de entre 5.67 y 5.28 millones, y 3.55 y 3.43 millones
para mujeres, en los diferentes años.
Los resultados de
las estimaciones salariales indican que los coeficientes presentan el signo
esperado, y en todos los casos son significativos.[18]
Dentro de los aspectos a destacar de las estimaciones salariales se puede
señalar que el piso salarial, captado por la constante, y que se entiende como
el ingreso que recibe un(a) trabajador(a) con cero años de escolaridad, sin
experiencia y sin jornada laboral competa, el de los hombres es mayor que el de
las mujeres, por otra parte el rendimiento educativo por año de escolaridad
permanentemente es superior en las mujeres (10% aproximadamente) frente a los
hombres (9% aproximadamente).
Mientras que en lo relativo a la experiencia se presenta el caso
contrario, hecho que
puede explicar porqué la brecha salarial por sexo se amplía
conforme aumenta el rango de edad de los trabajadores, tal como se aprecia en
el cuadro 5. Finalmente, trabajar una jornada completa sí presenta diferencias
respecto a los que no lo hacen y ésta es mayor en
hombres que en mujeres. En general la capacidad explicativa del modelo,
expresado mediante el indicador R2 ajustado, está en niveles
convencionales, 0.37 para hombres y 0.40 en mujeres.
Un segundo paso es calcular el salario promedio por sexo, el cual se
expresa como el logaritmo del salario mensual en dólares de 2000, condicionado
por la media de la distribución, los resultados se presentan en las primeras dos filas del cuadro 7,
donde se aprecia una diferencia salarial
entre ambos sexos a favor del hombre en cada uno de los años analizados (fila
3), la cual varía sobre 20%, que es similar a lo observado en la gráfica i.
La descomposición
de las diferencias en términos absolutos se presenta en las filas 4 y 5, la
primera correspondiente a la parte asociada con los atributos y, la segunda,
aquella no relacionada con las características; es decir, la disparidad no
explicada, misma que es considerada como discriminación salarial, mientras que
los términos relativos se presentan en las filas 6 y 7 en el mismo orden.
Los resultados en
el cuadro 7 permiten establecer, que no sólo
existe una diferencia salarial por sexo de aproximadamente 20% a favor de los
hombres y que se mantiene estable durante el periodo de análisis, sino que la
mayor parte de las brechas se deben a la porción no explicada por los atributos
de capital humano, la cual puede vincularse con la discriminación salarial por
sexo.
Así, se puede
establecer que en promedio la discriminación salarial, para las 32 ciudades
(seis regiones) que se incluyen en el análisis, en contra de las mujeres,
equivale a 17% del salario. En el 2000 la parte no explicada del diferencial es
de 84.8%, proporción que alcanzó su máximo en el 2003, con lo que se puede
establecer una tendencia creciente.
Cuadro 7
Descomposición del diferencial de
salarios por sexo en México, 2000-2004
|
Indicadores |
2000 |
2001 |
2002 |
2003 |
2004 |
1 |
Salario promedio masculino* |
5.752 |
5.828 |
5.906 |
5.978 |
5.951 |
2 |
Salario promedio femenino* |
5.549 |
5.618 |
5.704 |
5.788 |
5.757 |
3 |
Diferencia salarial |
0.203 |
0.210 |
0.202 |
0.190 |
0.194 |
4 |
Atributos |
0.031 |
0.040 |
0.028 |
0.014 |
0.025 |
5 |
Discriminación absoluta |
0.172 |
0.170 |
0.174 |
0.176 |
0.169 |
|
Discriminación relativa |
|
|
|
|
|
6 |
% Explicado (atributos) |
15.2 |
18.9 |
13.7 |
7.5 |
13.1 |
7 |
% No explicado (discriminación |
84.8 |
81.1 |
86.3 |
92.5 |
86.9 |
8 |
Total |
100.0 |
100.0 |
100.0 |
100.0 |
100.0 |
* Salario promedio mensual en dólares del 2000.
Nota:
información considerando las 32 ciudades o áreas metropolitanas.
Fuente: elaboración propia a partir de
eneu, varios años.
Estos resultados,
sobre la proporción de la parte no explicada de la desigualdad salarial,
coinciden con los obtenidos por Hernández-Martínez (1995), Rica y Ugidos (1995)
y García y Morales (2006) para el mercado laboral español, donde el porcentaje
atribuido a la parte no explicada se
encuentra en los márgenes señalados aquí, es decir, superiores a 70%. En
los trabajos citados para el caso de Argentina, Di Paola y Berges (1997) y Di
Pasquale y Atucha (2003) igualmente obtienen resultados que son comparables en
el sentido de que la mayor parte de las diferencias
salariales por sexo no están asociadas con distintas dotaciones de
factores entre ellos, pero también encuentran correspondencia en los trabajos
de México, como es el caso de Pagán y Ullibarri (2000); Martínez-Jasso y
Acevedo-Flores (2004), y Rodríguez-Pérez y Camberos-Castro (2007), Popli
(2008); Cacciamani y Tatei (2013); Arceo y Campos (2013); y Rodríguez-Pérez y
Castro-Lugo (2014).
A partir de lo
anterior se puede afirmar que aun cuando el diferencial salarial total por sexo
se mantiene relativamente estable, alrededor de 20%, la participación de la
discriminación salarial dentro del diferencial sí aumentó; por lo tanto, se
puede decir que durante el periodo 2000-2004, en el mercado laboral de México
existe discriminación salarial en contra de las mujeres que laboran en
actividades remuneradas, y que de acuerdo con las estimaciones realizadas a
partir de la metodología convencional, el nivel de discriminación salarial
absoluta es de aproximadamente 17 por ciento.
5. Discriminación
salarial regional
Como se
observó, la discriminación toma presencia en todos los años analizados; sin
embargo, es razonable preguntar: ¿este fenómeno se expresa de manera homogénea
en México o será diferente por regiones?, para dar respuesta a esta pregunta a
continuación se presenta el análisis en seis regiones del país, con el objetivo
de conocer el efecto espacial del fenómeno de la discriminación en México.
Para esto se
muestra la disparidad salarial total por sexo, misma que se presenta en la
gráfica ii, de la cual se pueden
destacar, fundamentalmente dos elementos, el primero, además de la existencia
de diferencias en las remuneraciones promedio por género para todas las
regiones, las disparidades salariales son significativas pues la mayor magnitud
se observa para el centro, la cual se ubica en aproximadamente 25%, mientras la capital muestra niveles de desigualdad 10 puntos
porcentuales inferiores a éstos; lo que permite establecer que la disparidad
salarial entre regiones es significativa y no podemos hablar de homogeneidad.
Gráfica ii
Disparidad
salarial total por sexo y por regiones, 2000-2004
Nota: información considerando las 32
ciudades o áreas metropolitanas.
Fuente: elaboración propia a partir de
eneu, varios años.
El otro elemento a señalar es el hecho de que prácticamente no se
presentan cambios en el orden por regiones, indicando que los niveles de
desigualdad existentes dentro de éstas se vinculan con elementos estructurales, dado
que permanecen en el tiempo y mantienen un orden. Con excepción de la
península, no se aprecia una tendencia que indique una reducción de las
disparidades salariales o hacia la convergencia entre ellas.
Una vez documentada
la disparidad salarial regional, y antes de comentar los resultados de la
descomposición salarial, es pertinente mencionar, de manera general, sobre
algunos aspectos que se pueden destacar de las estimaciones salariales por
regiones,[19] donde al igual que a nivel
agregado en todas las regiones y años, los coeficientes presentan el signo
esperado y son significativos a 99% de grado de confianza.
En primer
término, destacar que las mayores remuneraciones de la frontera no se vinculan con las tasas de rendimiento educativo ni con la retribución
a la experiencia (aspectos que se ubican por debajo del promedio regional),
sino con el elevado piso salarial que es superior al resto de las regiones,
esto se cumple para ambos sexos; el segundo elemento es que la capital presenta
los rendimientos educativos más elevados, pero la remuneración a la experiencia
es inferior al promedio, mientras que el piso salarial puede considerarse
elevado.
Por otra parte, las regiones norte y península
presentan su mayor rendimiento en la experiencia y el sur tiene desventaja
relativa en las remuneraciones iniciales, (piso salarial) especialmente en
mujeres, mientras los rendimientos educativos de los hombres son inferiores al
promedio: (8%) y en mujeres se ubica en 11 por ciento.
Finalmente es
pertinente destacar la existencia de diferencias en los rendimientos al capital
humano por sexo en las distintas regiones, aunque cada una de ellas muestra
patrones particulares.
Los resultados de
las ecuaciones salariales permiten establecer que las diferencias de salario
entre regiones no sólo están asociadas con desigualdades
en los rendimientos educativos o experiencia, sino también en lo relativo al nivel de remuneraciones iniciales,
asimismo, se expresan diferencias importantes por sexo al interior de
las regiones.
A partir de las estimaciones se procedió a la segmentación de las
diferencias salariales por sexo dentro de las regiones, a partir de ello se determinan dos elementos: primero, la
parte de la inequidad de ingresos no asociada con las características del
capital humano, es decir, la proporción del total no explicada y vinculada con
la discriminación, y el segundo, el nivel de desigualdad salarial asociado con
la discriminación.
La grafica iii presenta el primer elemento, donde
se destacan fundamentalmente tres aspectos: i) la parte no explicada de la
desigualdad total por sexo es elevada y en todas las regiones/año representa
más de 70%, ii) en algunas regiones y años (sur y capital) el porcentaje es
superior a 100%, lo que implica que de acuerdo con las características
laborales promedio, mismas que se reflejarían en la productividad, las mujeres,
en ausencia de discriminación, deberían tener una remuneración promedio
superior a la de los hombres, por tanto, en estos casos la discriminación es
mayor que la desigualdad salarial total y, finalmente iii) en general parece
apreciarse una tendencia hacia la homogenización regional del porcentaje de la
desigualdad no asociada a características laborales, aunque ésta es hacia
mayores niveles, lo que indicaría que para todas las regiones, una mayor
proporción de la desigualdad salarial por sexo está vinculada con la
discriminación, en este sentido, las modificaciones o diferencias en la
estructura económica de las regiones no parecen reflejarse en la discriminación
salarial por género.
Gráfica iii
Proporción de la
desigualdad salarial por sexo no explicada, por regiones, 2000-2004. Porcentaje
Nota: información considerando las 32 ciudades o áreas
metropolitanas.
Fuente: elaboración propia a partir de eneu, varios años.
La información
sobre el nivel de desigualdad salarial regional asociado con la discriminación
se presenta en la gráfica iv,
donde se aprecia que al inicio del periodo la magnitud de la discriminación es
heterogénea, con niveles entre 13.7% para la capital, y 22.2% para el norte; a
lo largo del lapso de análisis se aprecian variaciones relevantes entre
regiones pero al fin se estima una tendencia hacia la convergencia alrededor de
20.0%, con excepción de la capital que se ubica en niveles inferiores,
mostrando diferencias importantes con el resto de las regiones.
A partir de este
comportamiento se puede establecer que si se eliminara la discriminación salarial por género, la desigualdad en las
remuneraciones se reduciría significativamente.
Gráfica iv
Discriminación
salarial absoluta por regiones, 2000-2004
Nota: información considerando 32 ciudades o áreas
metropolitanas.
Fuente: elaboración propia a partir de eneu, varios años.
Conclusiones
El estudio de
la desigualdad salarial por sexo, así como la exploración y medición de la
magnitud de ésta, asociada con la discriminación salarial, es un tema que ha
captado la atención de los estudiosos del mercado laboral en distintos países,
y los resultados indican que, no obstante la utilización de diferentes fuentes
de información y periodos de tiempo, persiste la presencia de discriminación
salarial, donde México no es la excepción y los estudios previos así lo
muestran.
En las últimas
décadas, la creciente participación de las mujeres en el mercado laboral es una
de las características más relevantes, no obstante esta mayor presencia,
permanecen las diferencias salariales por sexo, las cuales se mantienen por
niveles educativos y se incrementan con la edad.
La estimación de
las ecuaciones salariales permitieron identificar diferencias salariales del
orden de 20% a favor de los hombres y la posterior descomposición del ingreso confirmaron que más de 85% de estas diferencias
están asociadas con la discriminación, dado que son desigualdades no
atribuibles a las dotaciones de capital humano.
Esta proporción no
explicada es
comparable con los niveles obtenidos en
estudios realizados en otros países, así como con algunos que se hicieron
en México. Por regiones se aprecia un comportamiento heterogéneo donde las
diferencias oscilan entre 15% y 25%, con niveles de discriminación que tienden
a converger en 20%, con excepción de la región capital que se ubica sobre 13
por ciento.
A partir de lo
anterior es posible sostener que existe un espacio para la implementación de
políticas que fomenten una mayor igualdad de género en las remuneraciones, dado
que la eliminación de la discriminación reduciría la desigualdad salarial en
aproximadamente 85%; por otra parte, los indicadores de desigualdad y
discriminación salarial por regiones no parecen presentar diferencias
importantes, no obstante que la apertura económica imprimió una diferenciación
en las estructuras económicas regionales.
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Recibido:
8 de marzo de 2011.
Reenviado:
22 de noviembre de
2011.
Aceptado:
26 de junio de 2013.
Reyna Elizabeth Rodríguez-Pérez. Mexicana. Es doctora en ciencias por
el Centro de Investigación en Alimentación y
Desarrollo (ciad). Actualmente es
profesora-investigadora de la Facultad de Economía de la Universidad
Autónoma de Coahuila. Miembro del Sistema Nacional de Investigadores. Su línea
de investigación es economía laboral. Entre sus últimas publicaciones destacan,
en coautoría: “Análisis de la discriminación salarial
por género en Saltillo y Hermosillo: un estudio comparativo en la industria
manufacturera”, Nóesis, vol. 23, uacj, Ciudad Juárez, pp. 219-250 (2014); en coautoría: “La
calificación laboral en ocupaciones tecnológicas y no tecnológicas en México y
sus regiones”, Estudios Sociales, XXI (42), ciad, Hermosillo, pp. 87-112 (2013); Desigualdad
salarial como efecto del cambio tecnológico en el mercado laboral de México y
sus regiones,
Editorial Académica Española, Saarbrücken, 276
pp. (2012); en coautoría: “Efectos del cambio tecnológico en los
mercados de trabajo regionales en México”, Estudios Fronterizos, 13 (26), uabc, Mexicalli, pp. 141-174 (2012).
David Castro-Lugo.
Mexicano. Doctor en economía aplicada por la Universidad Autónoma de Barcelona.
Actualmente es profesor-investigador del Centro de Investigaciones
Socioeconómicas (cise) en la
Universidad Autónoma de Coahuila (uadec) y coordinador de posgrado del cise. Miembro del Sistema Nacional de
Investigadores. Líneas de investigación: mercado laboral y economía regional.
Entre sus últimas publicaciones destacan, en coautoría: “La calificación
laboral en ocupaciones tecnológicas y no tecnológicas en México y sus regiones”,
Estudios Sociales,
XXI (42), ciad, Hermosillo, pp.
87-112 (2013); en coautoría: “Cambio tecnológico y diferencia salarial en las
regiones de México: un análisis de datos de panel para el sector servicios”, Estudios
Fronterizos, 14 (28),
uabc, Mexicali, pp. 187-21 (2013);
y El mercado laboral frente a las transformaciones
económicas en México,
(coord), Universidad Autónoma de Coahuila-Plaza y Valdés, México, 329 pp.
(2014).
[1] Como puede ser el hecho de que la discriminación en el empleo afecta la tasas de desocupación femenina y ésta a su vez impacta sobre las remuneraciones de las mujeres.
[2] Una primera edición de este documento es de 1957.
[3] Para mayor detalle sobre la teoría del gusto por la discriminación véase Becker (1971).
[4] Esta hipótesis, derivada del trabajo de Becker (1971), supondría que a mayor apertura comercial o globalización la brecha salarial por género se reduciría. Dentro de los estudios que abordan esta perspectiva podemos mencionar a Artecona y Cunningham (2002); Menon y Van der Meulen (2009); El Hamidi (2008); Domínguez y Brown (2010) y Aguayo-Tellez (2011).
[5] Lo que la ha llevado a considerarla como la metodología tradicional.
[6] Al respecto véase Weichselbaumer y Winter-Ebmer (2005).
[7] Para una discusión sobre algunas propuestas alternativas y posibles efectos véase Oaxaca y Ranson (1994), y Silber y Weber (1999).
[8] Cheng et al. (2013) explora y confirma la presencia de discriminación salarial para los migrantes rurales frente a los trabajadores locales, lo que constituye una vertiente de análisis relevante donde se presentan flujos migratorios importantes.
[9] Montero y Garcés (2009) documentan la presencia de discriminación salarial en contra de la población indígena de Chile para el periodo 1996-2006.
[10] Encuesta Nacional de Empleo Urbano (eneu), Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (enoe), Encuesta Nacional de Ingreso Gasto de los Hogares (enigh), Encuesta Nacional de Empleo, Salarios, Tecnología y Capacitación (enestyc) y Censos Generales de Población y Vivienda.
[11] Por techo de cristal se entiende cuando la brecha salarial por sexo, a favor de los hombres, se incrementa en la parte superior de la distribución, indicando la existencia de un tope o techo de ingresos para las mujeres y, por piso pegajoso se entiende la presencia de una brecha salarial significativamente alta en la parte inferior de la distribución.
[12] A partir de 2005 la eneu es sustituida por la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (enoe), que aun cuando tiene objetivos que pueden considerarse similares, presenta modificaciones en su estructura, lo que puede ocasionar alteraciones en la comparabilidad de resultados.
[13] Para tener mayor conocimiento sobre la tendencia de la participación de la mujer en el mercado laboral, así como sus causas véase Loggia-Gago (1998), García y Oliveira (1990a y 1990b, 1994), Rendón (2003) y Castro-Lugo (2005).
[14] Este comportamiento es distinto al que se observaba en los setenta donde las mujeres del grupo de edad más joven eran las que presentaban la mayor participación, Loggia-Gago (1998).
[15] De acuerdo con el Censo de Población 2010, 24.5% de los hogares tiene como jefe de familia a una mujer.
[16] Este comportamiento puede estar indicando la presencia de piso pegajoso y techo de cristal tal como lo documentan Arceo y Campos (2013).
[17] A partir de 40 horas se consideró como jornada completa.
[18] Por motivos de espacio no se incluyen los resultados de las estimaciones salariales en el documento pero están a la disposición de quien lo solicite.
[19] Los resultados de estas ecuaciones salariales no se presentan en el documento por motivos de espacio pero están a la disposición de quien la solicite.