Organización Internacional del Trabajo Programa de Análisis, Investigación y Estadísticas de Empleo Proyecto RECAP Análisis de datos de encuestas para el seguimiento de las condiciones del mercado de trabajo y los progresos en materia de trabajo decente Taller Nacional Métodos econométricos para evaluar la desigualdad en el mercado de trabajo Fernando Medina CEPAL San Salvador, El Salvador 25 de febrero al 1 de marzo de 2013

Motivación La literatura especializada identifica al menos cuatro tipos de desigualdades que se manifiestan en el mercado de trabajo entre hombres y mujeres: Desigualdad en la participación: tasas de actividad Desigualdad ocupacional y sectorial: segregación Desigualdad en la retribución salarial Desigualdad en la promoción profesional

¿Porqué se presenta la desigualdad? Discriminación: a iguales características del trabajo y escolaridad, distintas retribuciones. Persistencia de factores culturales y estereotipos en el reparto de tareas y responsabiliaddes. Desigualdad de acceso y desigualdad de resultados.

Determimantes del salario Factores de oferta: Características del capital humano y experiencia. Factores de demanda: rama de actividad, sector público o privado, tamaño de la empresa (calidad del empleo). Factores socieconómicos: sexo, estado civil, discriminación.

Funciones de ingreso Las funciones de ingreso relacionan un grupo de variables asociadas al capital humano de la fuerza de trabajo con los ingresos laborales recibidos por la mano de obra asalariada. Esta manera de examinar la relación entre el capital humano y los ingresos por trabajo fue propuesta por Mincer (1974). En este sentido, no obstante las críticas que ha recibido el trabajo de Mincer (Griliches, 1977), algunos autores han comprobado que en la práctica se obervan coeficientes de ajuste consistentes (Card, 1999).

Metodología de descomposición de la desigualdad de Fields La ecuación de capital humano propuesta por Mincer corregida por sesgo de selección es la siguiente. En la ecuación anterior ln(w) representa el logarítmo natural de los salarios por hora de los ocupados en la oucpación principal en el secto formal de la economía. Por ejemplo, Z1 representa los años de educación de las personas, Z2 los años de experiencia y Z3 su valor al cuadrado.

Brechas salariales Una manera de identifcar las diferencias salariales que se manifiestan entre hombres y mujeres se logra incluyendo en la ecuación (1) la variable sexo. La variable binaria sexo asume el valor 0 en el caso de las mujeres y 1 para los hombres. En este sentido, si el parámetro asociado a la variable sexo es positivo (β4>0) se interpreta que los salarios por hora de los hombres son superiores a los que reciben las mujeres en una magnitud similar al valor del parámetro.

Metodología de Fields para descomponer la desigualdad salarial Considerando que no se dispone de infromación acerca de la experiencia de los ocupados, esta se aproxima a partir de lo que se denomina experiencia potencial. La experiencia potencial se estima restándole a la edad los años de educación alcanzados y el valor 6, que se asume como la edad de ingreso al sistema de enseñanza formal.

Procedimiento de estimación Se estima una ecuación de capital humano (Minceriana) corregida por sesgo de selección. Si Z1 representa los años de educación de las personas, entonces β1 representa el retorno (premio) a la educación por cada año adicional de estudio. Cabría esperar que β1>0 y se reconoce que su valor decrece en la medida que aumenta el nivel de experiencia de la fuerza de trabajo.

Procedimiento de estimación Lo anterior significa que si Z2 y Z3 representan los años de experiencia y su valor al cuadrado respectivamente, cabe esperar que β2>0 y β3<0. Es decir, la experiencia es importante pero con rendimientos decrecientes lo cual se manifiesta a partir del signo negativo asociado al valor del parámetro. No obstante, cabe aclarar que la experiencia asociada a la actualización académica y la adopción de nuevos conocimientos y habilidades debiera mejorar los ingresos de los ocupados.

Procedimiento de estimación Para conocer la desigualdad en la distribución de los salarios se utiliza como indicador de desigualdad, por ejemplo, la varianza de los logaritmos. Si la ecuación anterior se divide por se obtiene la siguiente expresión.

Procedimiento de estimación Observe que cada Sj se obtiene de la manera siguiente: De esta manera, y utilizando la propiedad de que combinada con la expresión anterior se tiene lo siguiente:

Procedimiento de estimación En la expresión anterior representa la correlación entre la j-ésima variable explicativa y el logaritmo del ingreso por hora. Por su parte, es la desviación estándar del logaritmo del salario. En tanto que representa el producto entre el parámetro estimado asociado a la j-ésima variable explicativa y su desviación estándar.

Procedimiento de estimación Observe que Sj representa la contribución de cada factor (variables de capital humano) a la desigualdad total. Es decir, a la variabilidad asociada al logaritmo de los salarios.

Descriptive Statistics Ejemplo: El Salvador 2004 La población objetivo son los ocupados del área urbana en edad de trabajar que trabajaron entre 20 y 60 horas a la semana. Se estima la siguiente ecuación: Descriptive Statistics Variable N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Años de educación 1188360 0.00 25.00 9.1939 4.81607 Experiencia -5.00 58.00 20.1715 13.43405 Experiencia al cuadrado 3364.00 587.3650 682.53734 Sexo de la persona 1 .55 .497 Logaritmo del salario por hora 773979 -3.20 5.18 1.8721 .76583 Valid N (listwise)  

Correlación entre las variables explicativas y el logaritmo del ingreso por hora Correlations Variable Años de educación Experiencia Experiencia al cuadrado Sexo de la persona Logaritmo del salario por hora Pearson Correlation 1 -.519** -.516** .016** .494** Sig. (2-tailed)   0.000 .000 N 1188360 773979 .958** -.022** -.006** -.054** .022** **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Ecuación de regresión del logaritmo del ingreso por hora y las variables explicativas Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) .305 .033   9.259 .000 Años de educación .103 .002 .623 54.729 0.000 Experiencia .042 .641 19.321 Experiencia al cuadrado -.001 -.406 -12.211 Sexo de la persona .111 .016 .071 6.868 a. Dependent Variable: Logaritmo del salario por hora

Participación de la escolaridad y la experiencia en la variabilidad del ingreso Variables bj sigma(Zj) corr(Zj,lw) Sj Participación Años de educación .103 4.82 0.494 0.0042 93.0 Experiencia .042 13.43 -0.006 -0.0001 -1.3 Experiencia al cuadrado -.001 682.54 -0.054 0.0004 7.8 Sexo de la persona .111 .497 0.022 0.0000 0.5 Logaritmo del salario por hora   .766 Total 0.0046 100.0 representa el coeficiente de regresión estimado de la variable Zj. desviación estándar de la variable Zj Correlación entre la variable Zj y el logartimo del salario

Ejemplo: Costa Rica2010

Ecuación de regresión del logaritmo del ingreso por hora y las variables explicativas

Participación de la escolaridad y la experiencia en la variabilidad del ingreso

Comparación 2005 vs 2010 2005 2010

Cambios intertemporales en la varianza de los logaritmos Es posible utilizar la descomposición de Fields para conocer la contribución de cada variable a la desigualdad desde la óptica intertemporal. Para ello, es necesario multiplicar los Sj de cada año por el indicador de desigualdad (I) que se esté utilizando (Gini, Theil, varianza de los logaritmos, por ejemplo).

Método de Oaxaca para estimar las didferencias salariales Otra manera de examinar las diferencias salariales entre hombres y mujeres se logra a partir del método propuesto por Oaxaca. A diferencia el método de Fields

Método de Oaxaca para estimar las diferencias salariales Se estiman ecuaciones mincerianas de capital humano para hombres y mujeres. Los coeficientes estimados y los valores promedio para las variables de capital humano (años de escolaridad, experiencia, su valor al cuadrado y sexo) se utilizan para descomponer las diferencias salariales promedio entre hombres y mujeres. Lo anterior se lleva a cabo a partir de la siguiente ecuación.

Método de Oaxaca para estimar las diferencias salariales En la ecuación anterior el término de la izquierda representa la diferencia entre el logaritmo de los salarios entre hombres y mujeres. El primer término del lado derecho representa la diferencia entre los valores promedio que asumen las variables de capital humano de hombres y mujeres (Zs), multiplicado por el valor del parámetro estimado en la ecuación de los hombres en la variable de interés ( ). Este componte representa la diferencia salarial explicada por las diferencias en las características de los hombres y mujeres.

Método de Oaxaca para estimar las diferencias salariales El segundo término corresponde a las diferencias en los coeficientes de las ecuaciones de ingresos ( ) multiplicado por las características promedio de las mujeres incluyendo el valor del término constante. Este término se asume como una medida de discriminación en el mercado laboral que da cuenta de un tratamiento diferente entre hombres y mujeres, más allá de las diferencias observados en los promedios de educación y experiencia.

Interpretación de la descomposición Las diferencias salariales se explican por las distintas dotaciones de capital humano (primera parte de la ecuación), así como por los salarios que se pagan a hombres y mujeres. Es decir, la segunda parte de la ecuación es lo que propiamante se identifica con la discriminación salarial.

Representación gráfica salarios X Xf Xm wf wm (βm- βf)Xf (βm- βf)Xm βm(Xm- Xf) βf(Xm- Xf) Características del capital humano

Aplicación de la metodología Calcular los valores medios de las variables de capital humano (Z1, Z2 y Z3) para hombres y mujeres. Asimismo, las desviaciones estándar. Estimar las ecuaciones de capital humano para hombres y mujeres. Estimar la diferencia del logaritmo de los salarios por hora entre hombres y mujeres.

Aplicación de la metodología Descomponer la diferencia salarial en dotación de capital humano ( ) más la discriminación salarial ( ). En la medida de lo posible los factores de oferta y demanda que contribuyen a explicar los salarios deben estar incorporados en la ecuación de salarios, este segundo componente estará cuantificando la discriminación. Comparación de parámetros. Es posible llevar a cabo los siguientes análisis: y

Aplicación de la metodología A partir de este segundo término la medida propuesta por Oaxaca (1973) para cuantificar la discriminación agregada sería:

Estadísticas descriptivas

Ecuaciones de Mincer

Ecuaciones de Mincer

Diferencias entre hombres y mujeres

Participación de las características personales en la desigualdad Diferencia en el logaritmo de los salarios por sexo. Las mujeres ganan más que los hombres. Diferencia entre los promedios de cada variable multiplicada por el b de los hombres Los años de estudio y la experiencia en el trabajo explican el 43% de las diferencias en el salario entre hombres y mujeres. A favor de las mujeres.

Método de Juhn, Murphy y Pierce JMP El método de JMP se sustenta en ecuaciones de capital humano (Mincer) y permite conocer los efectos agregados de: las caracteristicas de las personas, los retornos a la educación y los efectos no observables que explican las diferencias en los salarios de hombres y mujeres. Si se desean conocer las variables que explican las diferencias en el salarios de hombres y mujeres se procede de la manera siguiente. Se estiman por separado ecuaciones de capital humano para hombres y mujeres.

Método de Juhn, Murphy y Pierce JMP Se generan dos distribuciones auxiliares utilizando los parámetros de las ecuaciones de hombres y mujeres. En la ecuación siguiente se genera la distribución contrafactual de los salarios, utilizando los parámetros estimados para las mujeres manteniendo fijos los residuales estimados con la ecuación de los hombres. Otra distribución contrafactual del ingreso se genera cambiando los residuales de las mujeres con los estimados con la ecuación de los hombres.

Método de Juhn, Murphy y Pierce JMP Al calcular y* y y** en los valores medios o medianos de las variables explicativas se obtienen dos nuevas estimaciones del logaritmo del salario. Las distribuciones anteriores se utilizan para estimar las diferencias salariales entre hombres y mujeres.

Método de Juhn, Murphy y Pierce JMP A continuación se identifican los componentes que explican las diferencias salariales entre hombres y mujeres de la siguiente manera. (Diferencia en salarios estimados) (Diferencia en salarios) (Diferencia en características Individuales) (Efectos no Observables)