1. Introducción

En los últimos años las desigualdades salariales de género¹ se han convertido en un tema de interés económico, político, y social debido a que numerosas investigaciones y organizaciones internacionales han evidenciado la presencia de una brecha en las retribuciones monetarias entre hombres y mujeres que poseen características productivas (educación, experiencia laboral y antigüedad en la empresa) similares, e incluso cuando las mujeres poseen mejores características productivas que los hombres². Además, estas brechas no muestran signos de desaparecer en el corto plazo³, por lo que organismos como la Organización Internacional del Trabajo (OIT), la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), y los gobiernos locales tienen dentro de sus agendas de desarrollo el problema de la desigualdad de género⁴.

La igualdad salarial entre hombres y mujeres es una aspiración que se remonta a la propia constitución de la OIT, que desde su origen incorporaba el principio de “igual salario por trabajo de igual valor”. Desafortunadamente, como reconoce la misma organización, el progreso para cerrar la brecha salarial ha sido lento por lo que el cumplimiento de las metas de los Objetivos de Desarrollo Sostenible están comprometidas (^{OIT, 2019}).

El problema de la brecha salarial de género ha ganado protagonismo a partir de la segunda mitad del siglo XX debido a que mujeres en todo el mundo, en particular en América Latina, se han incorporado al mercado laboral de manera creciente, sin embargo, las condiciones laborales que encontraron no son las más favorables, desencadenando que sufran desempleo, informalidad y, relegación en ocupaciones de baja jerarquía, valor social y retribución económica (^{OIT, 2019}).

Este problema no es ajeno para el Ecuador puesto que de acuerdo con el Índice Global de Brecha de Género, que mide la igualdad entre hombres y mujeres para un total de 153 países, el Ecuador ocupa el puesto 48 en igualdad de género; el 74 en el tema de oportunidades y participación económica para las mujeres; y el 56 en asistencia educativa para las mujeres. Además, en el plano regional ocupa apenas el puesto 13 de 25 países en igualdad entre hombres y mujeres.

En la literatura se encuentran varias explicaciones para la desigualdad salarial. Según la teoría del capital humano, el salario que recibe el trabajador está determinado por su dotación de características productivas (años de escolaridad, experiencia laboral, capacitación, entre otras) por lo que de existir diferencias salariales entre trabajadores se deberían únicamente por las diferencias en sus dotaciones de capital humano. En este contexto, la desigualdad salarial de género se atribuye a factores no observados o no medidos en las características del trabajador o del puesto de trabajo entre hombres y mujeres(^{Wood et al., 1993}; ^{Blau y Kahn, 2000}).

Por el contrario, el enfoque de la discriminación laboral señala que la diferencia o brecha salarial a favor de los hombres se atribuye principalmente a la discriminación, que ocurre cuando los salarios y oportunidades para los trabajadores con iguales niveles de educación, experiencia y otras características productivas en los mismos trabajos, son diferentes debido a su raza, género, nacionalidad u otros atributos personales.

En cuanto a la evidencia empírica recopilada, esta muestra de manera consistente que existe una brecha salarial entre hombres y mujeres con similar capital humano, indicando que la “discriminación” hacia las mujeres podría explicar la presencia de esa brecha. No obstante, estos resultados varían según la metodología empleada y el período de estudio.

En el caso del Ecuador, a pesar del creciente interés sobre la desigualdad salarial de género, pocas investigaciones se han dedicado específicamente a este problema. Sin embargo, los escasos resultados apuntan hacia la presencia de discriminación en el mercado laboral ecuatoriano. Vale la pena mencionar que la mayoría de estas investigaciones abordan el problema desde un enfoque meramente descriptivo.

En la actualidad no hay consenso sobre el tamaño, los determinantes y las técnicas de estimación de la brecha salarial de género por lo que el tema sigue vigente y en continuo debate.

Por lo anterior, el propósito de esta investigación fue estimar la brecha salarial de género y analizar sus componentes para el caso del Ecuador. En particular, se persiguió el objetivo de cuantificar la contribución de la discriminación a la brecha salarial. Esto se logró mediante la aplicación de la metodología Blinder-Oaxaca a los datos correspondientes al mes de septiembre de 2020 de la Encuesta Nacional de Empleo, Desempleo y Subempleo (ENEMDU) que suministra el Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC).

Este trabajo es importante por varias razones. Primero, contribuye a la limitada evidencia empírica sobre los determinantes de la brecha salarial de género en el Ecuador. Segundo, emplea la metodología de Blinder-Oaxaca con ajuste de selección muestral de Heckman (¹⁹⁷⁹), lo que permite obtener la contribución de los factores observados y no observados a la brecha salarial de género, esto significa que ofrece una estimación de la “discriminación” laboral hacia las mujeres. Tercero, los resultados pueden resultar altamente útiles para el diseño y aplicación de medidas económicas correctivas para la desigualdad del ingreso laboral en el Ecuador.

El resto del artículo se estructura de la siguiente forma: la primera sección describe la revisión de la literatura, la cual se divide en dos secciones, teórica y empírica. La segunda sección explica la metodología empleada y se presentan otras vigentes en la literatura. La tercera sección describe los datos utilizados. Por último, se expone un análisis de los resultados obtenidos, así como conclusiones e implicaciones para la política pública.

2. Revisión de la literatura

3. Metodología

En esta investigación se aplica el método Blinder-Oaxaca¹¹, que consiste en descomponer las diferencias salariales entre dos grupos -en este caso hombres y mujeres- en dos partes: los efectos de las características individuales (factores observables) y los efectos de un componente no explicado (factores no observables), que se asume comúnmente como el efecto discriminación.

Para realizar esta descomposición se estiman regresiones de Mincer para los salarios de hombres y mujeres, de las que se obtienen los retornos a las características de hombres y mujeres por separado (ecuaciones 1 y 2).

donde los subíndices “i” y “j” representan a los trabajadores y coeficientes, respectivamente. LnW es el logaritmo natural de los ingresos laborales, X representa el componente de capital humano de los trabajadores, tales como educación, experiencia, y otras variables de control; β , son los regresores, y reflejan los retornos del mercado laboral a las características de los trabajadores o los “precios” de los servicios asociados a ellos (^{Bourguignon y Ferreira, 2007}); y μ , es el término de error.

Restando la ecuación (1) de (2), la descomposición Blinder-Oaxaca resulta en la siguiente expresión:

donde el primer término representa la parte de la brecha salarial que puede ser explicada por las diferencias en las características observadas de los hombres y las mujeres; esto es, el cambio en los ingresos laborales que se debe a un cambio en la dotación media a los precios constantes (esto es, el efecto dotación); y el segundo término refleja la parte de la brecha salarial que se explica por las diferencias en los coeficientes relacionados a cada una de la estimaciones de las ecuaciones de ingresos de los hombres y las mujeres, es decir, el cambio en los precios con la dotación media constante (esto es, el efecto precio).

En otras palabras, la brecha de género se descompone en lo que es debido a: 1) el hecho de que los hombres y mujeres trabajadores no tienen las mismas características (educación, edad, experiencia laboral, ocupación, etc.), y 2) al hecho de que, con las características constantes, hombres y mujeres no son retribuidos a la misma tasas. (^{Bourguignon y Ferreira, 2007}).

Frecuentemente, a este segundo término - la diferencia en coeficientes- se ha interpretado como una medida de discriminación salarial. El argumento es que las betas son un resumen de las reglas que usa el mercado para valorar las cantidades de capital humano de los trabajadores, y en la medida en que las reglas sean diferentes para hombres y mujeres, se puede hablar de un tratamiento discriminador (^{Tenjo, Ribero, y Bernat 2006}).

En este sentido, para Neumark (¹⁹⁸⁸), si ambos grupos recibieran idénticos retornos para las mismas características, y las diferencias salariales pudieran deberse únicamente a las diferencias en las retribuciones a las características, entonces el segundo término de las ecuación (3) puede interpretarse como la parte de la brecha salarial que se debe a la discriminación.

Para Blinder (¹⁹⁷³), el segundo término expresa la diferencia entre cómo la ecuación de salarios de los hombres valora las características de las mujeres y cómo la ecuación de las mujeres realmente las valora.

Siguiendo a Ospino et al. (²⁰¹⁰), las mediciones expuestas por Blinder (¹⁹⁷³) son:

R: diferencia bruta

E: Porción de la diferencia atribuible a la diferencia en las dotaciones

C: Porción de la diferencia atribuible a la diferencia en los coeficientes

U: Porción no explicada de la diferencia salarial

D: Porción de la diferencia salarial atribuible a discriminación= C+U

Esta metodología de descomposición salarial ha sido ampliamente empleada debido a que permite identificar cuál parte de la brecha salarial es debido a las diferencias en las características individuales, y cuál es debido a las diferencias en los efectos de estas características (^{Nieto y Ramos, 2015}).

Por otro lado, a pesar de que esta metodología ha sido la más utilizada para estimar brechas salariales, no está exenta de críticas. Entre las principales se encuentran: 1) la interpretación del “residuo” como una medida de discriminación es discutible debido a que los estimadores de los coeficientes capturan todos los sesgos generados por los problemas de información, errores en las variables y en el procesos de selección (^{Tenjo, Ribero, y Bernat 2006}); 2) la especificación de la forma funcional de la estructura salarial es lineal y está basada en las medias antes que en toda la distribución de ingreso, lo que puede producir inferencias incorrectas en ciertos casos donde hay diferencias significativas en la distribución de las variables explicativas (^{Atal et al., 2009}; ^{García-Aracil y Winter, 2006}; ^{Salardi, 2012}). Asimismo, J. Heckman, Lochner, y Todd (²⁰⁰⁶) señalan que suponer que el logaritmo de los ingresos laborales se relaciona linealmente con la educación y de manera cuadrática con la experiencia, ha mostrado que se incurre en una incorrecta especificación de la relación entre los salarios, la educación y la experiencia, lo cual puede conducir a conclusiones inadecuadas sobre la brecha salarial y posiblemente sobredimensionar la discriminación; 3) No considera el problema de selección muestral (^{Heckman, 1979}).

Además de la metodología Blinder-Oaxaca hay otras que permiten descomponer brechas salariales. De acuerdo con Jemberie (²⁰¹⁷), las metodologías de descomposición se pueden dividir en dos: las de primera y las de segunda generación. Entre las de primera generación se encuentran: Blinder (¹⁹⁷³); Oaxaca (¹⁹⁷³); Neumark (¹⁹⁸⁸); Reimers (¹⁹⁸³); Cotton (¹⁹⁸⁸). Las diferencias entre estos enfoques son pequeñas. La evolución y aplicación de esta generación de técnicas de descomposición dominaron principalmente la literatura hasta principios de la década de los 2000.

Por otro lado, la segunda generación de metodologías de descomposición se enfoca en estimar las diferencias sobre el total de la distribución de los salarios. Trabajos tempranos en este grupo incluyen: Juhn et al. (¹⁹⁹³); DiNardo et al. (¹⁹⁹⁶); Donald, Green, y Paarsch (²⁰⁰⁰), y trabajos posteriores incluyen los de Machado y Mata (²⁰⁰⁵), Melly (²⁰⁰⁵, ²⁰⁰⁶) y Fortin et al. (²⁰¹¹).

El método de Juhn et al. (¹⁹⁹³) consiste en descomponer las diferencias salariales sobre toda la distribución salarial y no solo en la media como el método Blinder-Oaxaca. Además, en este método no se requieren estimaciones separadas para hombres y mujeres, sino que, los salarios estimados se utilizan para derivar distribuciones hipotéticas que sirven para extender la descomposición de la brecha salarial no ajustada por un efecto de estructura salarial.

Desde otra perspectiva, Machado y Mata (²⁰⁰⁵) sugieren estimar distribuciones salariales marginales usando regresiones cuantílicas en las distribuciones contrafactuales, mientras que (^{B Melly, 2006}; ^{Blaise Melly, 2005}) propone el uso de funciones de distribución incondicional estimadas a través de regresiones cuantílicas. La sugerencia de trabajar con este tipo de regresiones se basa en que diversas investigaciones han revelado que la educación tiene un mayor efecto en los salarios promedio de los trabajadores en la parte superior de la distribución de salarios que en la parte inferior de dicha distribución.

En el mismo sentido, el método de DiNardo et al. (¹⁹⁹⁶) permite estimar un contrafactual de la distribución salarial completa de los hombres como si éstos tuvieran las dotaciones de las mujeres.

En suma, existen diversos métodos para descomponer las diferencias salariales de los trabajadores, pero como ya se mencionó, en esta investigación empleamos la metodología Blinder-Oaxaca, la cual puede ser generalizada fácilmente para controlar el sesgo de selección muestral, que es uno de los principales problemas presentes en las regresiones salariales.

4. Descripción de los datos

Los datos empleados corresponden al mes de septiembre de 2020 de la Encuesta Nacional de Empleo, Desempleo y Subempleo (ENEMDU), construida por el Instituto Nacional de Estadística y Censos del Ecuador (INEC). La ENEMDU se reporta de manera trimestral y contiene información sobre las características del mercado laboral del Ecuador. Esta información es de fuente oficial y posee representatividad nacional.

La muestra se ha restringido a las personas que se encuentran entre los 18 y 65 años de edad y que son empleados en el sector privado o público.

Las variables empleadas para los modelos empíricos son: La variable dependiente es logaritmo natural del salario por hora, dado por el logaritmo natural del ingreso laboral dividido entre horas trabajadas a la semana multiplicadas por 4.33. Las variables explicativas son: años de escolaridad, años de experiencia laboral, calculada con la fórmula presente en la bibliografía, edad-años de escolaridad-6; experiencia laboral al cuadrado; variables dicotómicas para sexo (hombre o mujer); estado civil (casado o vive en unión libre); jefe de hogar; área de residencia (urbana o rural).

El cuadro 2 presenta estadísticas descriptivas de las variables que se usan en la estimación de los modelos empíricos para hombres y mujeres. La muestra alcanza las 4,812 observaciones. El salario promedio de los hombres es mayor que el de las mujeres. Las mujeres tienen más escolaridad promedio que los hombres (1.6 años más) pero menos años de experiencia laboral (1.4 años menos). Alrededor del 55% de los hombres de la muestra son jefes de hogar, mientras que tan sólo el 25% de las mujeres tienen ese rol en el hogar. Asimismo, el 61% de los hombres y el 47% de las mujeres son casados o viven en unión libre.

El cuadro 3 muestra con mayor detalle la estructura de la oferta laboral por grupos. Del total de la oferta laboral, las mujeres representan el 42.39%. En el grupo etario de 18 a 24 años, la participación laboral de las mujeres es menor en 4 puntos porcentuales que la de los hombres, mientras que en el grupo etario de 35 a 49 años, la participación laboral de las mujeres es 3 puntos porcentuales mayor que la de los hombres. De igual forma que lo mostrado en el cuadro 2, el porcentaje de mujeres que participan en el mercado laboral y que son jefes de hogar es de 25.16%, en contraste, el porcentaje de hombres que son jefes de hogar alcanza el 57.34%. En lo referente a los grupos educativos, la oferta laboral de hombres y mujeres con estudios de secundaria es la de mayor participación, 45.93% y 31.41% respectivamente, sin embargo, las mujeres con educación superior y de posgrado tienen mayor participación (32.81%) que los hombres con esos niveles educativos (22.33%); es decir, que la oferta laboral de los hombres es primordialmente de trabajadores con baja escolaridad y la de las mujeres con alta escolaridad. Estos resultados, acompañados con los del cuadro 2, justifican la necesidad de corregir por selección al momento de comparar las brechas salariales de género.

El cuadro 4 muestra las brechas salariales de género para diferentes grupos. La brecha salarial es mayor para las mujeres mayores (50+). Las mujeres jefes de hogar también perciben un ingreso laboral menor que los hombres en el mismo grupo. En los grupos educativos las brechas salariales son mayores para las mujeres con baja escolaridad y con educación superior. En suma, aunque en promedio no se observa una brecha salarial de género, ésta sí se evidencia en grupos específicos.

5. Resultados

En esta sección se presentan los principales resultados de esta investigación¹³. Primero, se muestran los resultados del modelo de participación laboral, el cual es necesario para corregir el sesgo de selección por el método de Heckman. Segundo, se presentan los resultados de las funciones de Mincer estimadas para cada género y para el total de la muestra, todas con ajuste de selección. Por último, se exponen los resultados de la descomposición de la brecha salarial de género obtenidos con la metodología Blinder-Oaxaca.

En el cuadro 5 se exhiben los resultados del modelo de participación laboral, el cual incluye variables continuas y categóricas que inciden en la probabilidad de emplearse en el sector público o privado, como son: años de edad y de escolaridad, ser el jefe de hogar, el estado civil y, el área de residencia.

El coeficiente de la variable edad tiene signo en el grupo de los hombres, esto significa que mientras más años de edad tenga el individuo es menos probable que se emplee en el sector público o privado. Esta variable no es estadísticamente significativa para el grupo de las mujeres. Por otro lado, para hombres y mujeres, ser jefe de hogar incide positivamente sobre la probabilidad de emplearse en el sector público o privado, lo que puede explicarse por la responsabilidad que acompaña tener ese rol en el hogar. De igual forma, las personas que residen en el área urbana tienen mayor probabilidad de emplearse que aquellas residentes en el área rural. También se observa que mientras más años de escolaridad tenga la persona, más alta será la probabilidad de emplearse. Finalmente, la incidencia del estado civil sobre la probabilidad de emplearse difiere según el género de la persona. Los hombres casados o que viven en unión libre tienen mayor probabilidad de emplearse que aquellos que no están casados ni viven en unión libre. Por el contrario, las mujeres casadas o que viven en unión libre tienen menor probabilidad de emplearse que aquellas que no están casadas ni viven en unión libre. Estos resultados son consistentes con la teoría económica y la evidencia empírica revisada.

Los resultados de las funciones de Mincer se presentan en el cuadro 6. Se estimó un modelo que incluye la variable independiente Hombre, que es una variable dummy con valor igual a 1 si el individuo es hombre e igual a cero si es mujer y, por supuesto, se estimaron dos modelos específicos para cada grupo. Los tres modelos se corrigieron por selección.

Los resultados muestran que tanto para hombres como para mujeres la escolaridad tiene un impacto positivo mayor sobre el salario por hora que la experiencia laboral. Sin embargo, la escolaridad adicional retribuye mejor a las mujeres que a los hombres, mientras que la experiencia laboral recompensa más a los hombres que a las mujeres. Además, el modelo general muestra que los hombres tienen un salario por hora promedio mayor que el de las mujeres. Más detalladamente, el modelo general muestra que cada año adicional de escolaridad produce un aumento en 11.5% en el salario por hora de los trabajadores públicos o privados. Los hombres reciben un aumento en su salario de 10.9% por cada año adicional de escolaridad, mientras que las mujeres reciben un aumento de 18.5%. Cada año adicional de experiencia laboral genera un incremento en el salario por hora de 3.1% en el modelo general, de 3.7% en el modelo para los hombres y en 2.6% en el modelo para las mujeres. Por último, el modelo general revela, mediante la variable dummy, que el salario promedio por hora de los hombres es 8.9% más alto que el de las mujeres.

Finalmente, la lambda es estadísticamente significativo en el modelo estimado para las mujeres, lo que quiere decir que existe problema de selección y que de no corregirse se estaría subestimando el salario de las mujeres.

Los resultados de la descomposición de la brecha salarial de género utilizando el método Blinder-Oaxaca se encuentran en el cuadro 7. La brecha salarial se descompone en tres partes: factores observables, factores no observables y, el factor de interacción. El primero registra la parte de la brecha salarial que es debido a las diferencias en las dotaciones entre hombres y mujeres. El segundo componente mide la contribución de las diferencias en los coeficientes (incluyendo las diferencias en el intercepto). El tercero es un término de interacción que se registra por el hecho de que las diferencias en las características y coeficientes existen de manera simultánea entre los dos grupos (^{Jann, 2008}).

Los resultados muestran que el salario promedio de las mujeres representa el 64.4% ((.8224665/1.276218)*100) el de los hombres, es decir, que la brecha salarial entre hombres y mujeres en el Ecuador es de 35.6 puntos porcentuales. El primer componente (efecto dotaciones) es negativo (-.3328401) e indica que si el salario por hora se determinara únicamente por las dotaciones de los trabajadores, las mujeres deberían recibir un salario promedio superior al de los hombres, esto debido a que el promedio de años de escolaridad de las mujeres (14.0 años) es mayor que el de los hombres (12.3 años) de la muestra. El coeficiente del segundo componente (efecto discriminación) es positivo y significa que factores no observables determinan una parte de los salarios de hombres y mujeres. Esto último implica que el valor de la discriminación representa el 79.3% del valor promedio del salario por hora de las mujeres, por lo que en ausencia de discriminación su salario debería ser 55.8% más alto de lo que es en realidad. Por último, el tercer componente es estadísticamente significativo lo que conduce a inferir que una parte de la brecha salarial se debe a una interacción simultánea entre dotaciones y retornos.

6. Conclusiones

El objetivo de esta investigación fue estimar la brecha salarial de género en el Ecuador aplicando la metodología Blinder-Oaxaca con corrección por selección muestral sobre los datos de la ENEMDU de septiembre de 2020. Esta metodología permite descomponer la brecha salarial en factores observables y no observables. Los primeros constituyen la parte de la brecha salarial que se explica por la diferencia en las dotaciones o características de hombres y mujeres y, el segundo la parte que se debe a la diferencia en las retribuciones o premios a las dotaciones. Este segundo factor comúnmente se considera como el componente de “discriminación”.

De acuerdo con los resultados obtenidos, existe una brecha salarial a favor de los hombres. En promedio, las mujeres perciben un salario por hora que representa el 64.4% del que sus contrapartes hombres perciben. La brecha se explica principalmente por la diferencia en los retornos a los factores, es decir, por discriminación y no por escasez relativa del capital humano (escolaridad y experiencia laboral) de las mujeres. De hecho, los resultados indican que los mujeres tienen, en promedio, más años de escolaridad que los hombres, por lo que, dentro del marco analítico de la teoría del capital humano, en ausencia de discriminación las mujeres deberían ganar más que ellos. Este resultado coincide con el hallado por Benítez & Espinoza (²⁰¹⁸). Actualmente, las características laborales de las mujeres permiten mermar, en cierta medida, los efectos de la discriminación. Los resultados también confirmaron la importancia de corregir por selección tal como señalan estudios similares para aplicados al caso del Ecuador (^{Pérez y Torresano 2015}; ^{Rivera 2013}).

Los hallazgos de esta investigación sugieren que las políticas públicas enfocadas en reducir la desigualdad salarial entre hombres y mujeres en el Ecuador deberían orientarse más hacia combatir la discriminación contra las mujeres y menos en elevar los niveles de escolaridad de las mujeres, puesto que realmente ellas cuentan con mejor escolaridad que los hombres. No obstante, se sugiere que futuras investigaciones se enfoquen en 2 temas: 1) explorar a fondo dicha brecha por grupos específicos: étnicos, industrias, categorías ocupacionales; áreas de residencia, ciudades y regiones, entre otros, y 2) estudiar la evolución de la brecha salarial de género y con ello, recoger el impacto de la crisis del covid-19 sobre la oferta laboral y la desigualdad salarial. Esto aportará evidencia empírica necesaria para comprender mejor el problema y de esta manera contar con bases sólidas para el diseño de política pública que fomente la igualdad de género en el mercado laboral ecuatoriano.