EL TRIMESTRE ECONÓMICO, vol. LXXXI (3), núm. 323, julio-septiembre de 2014, pp. 619-653
EVOLUCIÓN DE LA BRECHA SALARIAL
DE GÉNERO EN MÉXICO*
Eva O. Arceo-Gómez
y Raymundo M. Campos-Vázquez**
RESUMEN
El artículo analiza la brecha salarial de género en México entre 1990 y 2010 utilizando los censos de población. En promedio, la brecha salarial ha disminuido en el
periodo. En 2010 la brecha salarial de género fue de 6%. El promedio no describe
el comportamiento de la brecha en la distribución. Hallamos un patrón estable de
“piso pegajoso” y un patrón decreciente de “techo de cristal” a lo largo de la distribución en este periodo. Utilizamos un método semiparamétrico para descomponer
la brecha salarial en características y precios, y corregimos por la selección de las
mujeres al mercado laboral. La mayor parte de la brecha salarial se debe al efecto
de precios y no de características. Al corregir por selección la brecha salarial resulta
mayor, lo cual sugiere que existe selección positiva de las mujeres; ésta se acentúa
en el caso de las mujeres de baja educación y en cuantiles bajos.
ABSTRACT
We analize the gender wage gap in Mexico using the population censuses from
1990 to 2010. The wage gap has decreased on average during this period. In 2010,
the gender wage gap was about 6%. However, the average hides important aspects
* Palabras clave: género, brecha salarial, selección; econometría no paramétrica, México. Clasiicación
JEL: C14, J16, J31, J71, O54. Artículo recibido el 8 de agosto de 2013 y aceptado el 25 de octubre de 2013.
Agradecemos los comentarios de un dictaminador anónimo de EL TRIMESTRE ECONÓMICO.
** E. O. Arceo-Gómez, Centro de Investigación y Docencia Económicas, División de Economía
(correo electrónico:
[email protected]). R. M. Campos-Vázquez, El Colegio de México, Centro de
Estudios Económicos (correo electrónico:
[email protected]).
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of the wage gap across the distribution of wages. We ind a stable pattern of “sticky
loors” and a decreasing pattern of “glass ceilings” over the period. We use a semiparametric method to decompose the wage gap on changes in characteristics and
changes in prices, and we also correct for selection of women into the labor market.
Thus, we come to the conclusion that most of the wage gap is due to differences in
prices. When we correct for selection, we ind that the wage gap could have been
greater suggesting that there is positive selection of females into the labor market. This
selection is more prominent for females with low education and in lower quantiles.
INTRODUCCIÓN
L
as disparidades de género en los ámbitos económico y social han atraído una gran atención entre académicos y diseñadores de política pública en todo el mundo, y México no es la excepción. El caso del país es
interesante por varias razones. La primera es que de acuerdo con el índice
de brechas de género globales (Lopez-Carlos y Zahidi, 2005), entre los 56
países estudiados México se encuentra en el lugar número 52, sólo por encima de India, Corea, Jordania, Pakistán, Turquía y Egipto. Así, en el subconjunto de países analizados, México se encuentra en el último lugar de
América Latina en materia de igualdad de género. La segunda razón es que,
a pesar de su nivel de desarrollo, las tasas de participación laboral de las mujeres mexicanas se encuentran entre las más bajas de la región y del mundo,
aunque su participación ha aumentado considerablemente en las últimas dos
décadas: ha pasado de 22% en 1990 a 40% en 2010, de acuerdo con los datos
censales. Por último, la brecha salarial de género ha decrecido gradualmente
en los últimos 30 años, pero poco se sabe del papel que en esa dinámica ha
desempeñado el sesgo de selección en la participación laboral de las mujeres,
así como el del comportamiento de la brecha a lo largo de la distribución y su
evolución en el tiempo. El objetivo de este artículo es arrojar luz sobre estos
dos últimos aspectos de la brecha salarial de género en México.
Las brechas salariales de género en México se han estudiado asiduamente. Entre los primeros análisis de las brechas salariales se encuentra el de
Alarcón y McKinley (1994), quienes utilizaron la muestra urbana de la Encuesta Nacional de Ingreso y Gasto de los Hogares (ENIGH) de 1984, 1989
y 1992. En sus trabajos encontraron que en 1984 las mujeres ganaban 23.3%
menos que los hombres; hacia 1989 esta cifra había aumentado a 28.4%, y
en 1992 disminuyó a 25.3%. Siguiendo la línea de investigación de Oaxaca
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(1973) y Blinder (1973), estos autores realizaron una descomposición de la
brecha salarial en la media, mediante la estimación de ecuaciones de Mincer
(1974), para analizar tanto la parte de la brecha originada por características
observables como la parte provocada por los retornos a tales características.
Encontraron también que sólo 27.5% de la brecha se explicaba por diferencias en capital humano en 1984, mientras que en 1989 la proporción fue de
14.4% y en 1992 de 21.2%; es decir que entre 70 y 85% de las brechas se
debían a diferencias en los retornos al capital humano, lo cual podría sugerir
discriminación en contra de las mujeres o diferencias en productividad que
no fueron controladas en la regresión.
Por su parte, Brown, Pagan y Rodríguez-Oreggia (1999) analizaron los
cambios en las brechas salariales entre 1987 y 1993 con base en datos de
los terceros trimestres de la Encuesta Nacional de Empleo Urbano. Ellos
realizaron una descomposición de Wellington (1993) de los cambios de la
brecha en el tiempo, y una descomposición de Oaxaca-Blinder para analizar
el efecto de la estructura ocupacional en la brecha. Encuentran que la brecha
creció en el periodo de un nivel inicial de 20.8%, en 1987, a 22%, en 1993.
Este crecimiento en la brecha se debió a cambios en las dotaciones, pues a
causa de los cambios en los retornos la brecha se hubiese cerrado. Los autores también encontraron que la mayor parte de la brecha se generó por
diferencias en retornos. Sin embargo, lo interesante de sus hallazgos es que
la inclusión de controles ocupacionales aumenta la proporción de la brecha
explicada por diferencias a los retornos, lo cual, según explican, puede ser resultado de la poca desagregación de las categorías ocupacionales. Es decir, la
segregación ocupacional disminuye la brecha salarial en México, lo cual contrasta con los resultados de otros países (Blau, Simpson y Anderson, 1998).
Más recientemente, Pagan y Ullibarri (2000) analizaron la desigualdad
salarial entre hombres y mujeres por medio del índice de Jenkins, corrigiendo por selección en la participación laboral de las mujeres. Con base en
datos de la ENEU del tercer trimestre de 1995, encontraron que existe mayor
desigualdad entre personas con alta y baja escolaridad, así como entre aquellas con mayor experiencia. Por su parte, elaboraron una descomposición
del tipo Oaxaca-Blinder mediante la ENIGH 2000, corrigiendo por sesgo de
selección con la metodología de Heckman (1974, 1979). Los autores fueron
los primeros en incluir en su análisis zonas urbanas y rurales. Hallaron que
85% de la brecha se debe a diferencias en retornos y que ésta es mayor en
zonas rurales; de hecho, el efecto de las dotaciones otorga una ventaja a las
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EL TRIMESTRE ECONÓMICO
mujeres. Por último, García y Mendoza (2009) elaboraron una descomposición de Oaxaca-Blinder sin corregir por sesgo de selección y usando datos
de la ENOE 2006. Su hallazgo fue una brecha salarial de 12.4% y, al contrario que el resto de la bibliografía, determinaron que 87.6% de la brecha se
explica por diferencias en las dotaciones, según la cual el 12.4% restante
corresponde a diferencias en los retornos a éstas.
Los últimos años han visto todavía más investigación respecto de las brechas salariales con otro conjunto de herramientas para su descomposición.
Calónico y Ñopo (2008) utilizan la ENEU de 1994 a 2004 para hacer un análisis con emparejamiento en las dotaciones de hombres y mujeres. Su objetivo principal es analizar el papel de la segregación ocupacional horizontal
y jerárquica en las brechas salariales. Ellos encuentran que la eliminación
de la segregación jerárquica disminuiría la brecha en 5 puntos porcentuales, mientras que la eliminación de la segregación horizontal aumentaría la
brecha en 6 puntos porcentuales. La segregación jerárquica tiene un papel
decreciente en el periodo, mientras que la horizontal tiene un papel creciente. Por su parte, Popli (2008) elabora un comparativo de distintas descomposiciones utilizando las ENIGH de 1984, 1994, 1996 y 2002. La principal
contribución de este artículo es la introducción de una descomposición semiparamétrica que permite analizar la brecha en la distribución. Encuentra
evidencia de que los cambios en las brechas salariales se deben sobre todo
a la parte baja de la distribución. Además halla clara evidencia de “pisos
pegajosos” y evidencia sugestiva de “techos de cristal”, puesto que la parte
no explicada de la brecha salarial es mayor en la parte baja y alta de la distribución, aunque en la parte alta de la distribución esto no es generalizable
a todo el periodo. En la versión publicada, Popli (2013) extiende su análisis
para considerar brechas en el sector formal e informal por separado, además
de que corrige por selección de participación.
Existen diversos problemas con la bibliografía en el caso de México.1 Primero, Alarcón y McKinley (1994), Brown et al. (1999), y Pagán y Ullibarri
(2000) utilizan los ingresos laborales mensuales en su análisis. El ingreso
1 Existe otra bibliografía en el caso de México que limita más la muestra estudiada. Por ejemplo, Pagán
y Sánchez (2000) enfocan su análisis de diferencias de género en el mercado laboral a zonas rurales. Por su
parte Asgary y Pagán (2004) elaboran un análisis de diferencias de género en empleo e ingresos laborales
limitado a jefes de familia. Por su parte, Anderson y Dimon (1998) se enfocan únicamente al empleo de las
mujeres. Artecona y Cunningham (2002), y Aguayo-Téllez, Airola y Juhn (2010) analizan el efecto de
la liberalización económica en salarios o empleo. La aproximación de este artículo es más general. El libro
de Katz y Correia (2001) colecciona varios artículos interesantes sobre México con un enfoque de género.
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laboral mensual está compuesto tanto por el salario como por las horas trabajadas y puede haber brechas de género en ambos componentes. El componente que importa para el análisis es el precio que otorga el mercado al
trabajo, lo cual se mide por el salario por hora. Controlar por las horas trabajadas en las especiicaciones econométricas no salva de problemas a estas
mediciones, puesto que existe un serio problema de endogeneidad entre las
horas trabajadas y el salario por hora.
En segundo lugar, la mayor parte de los análisis en el caso mexicano se
han elaborado sobre la media de brecha salarial, siendo Popli (2008, 2013),
y Pagán y Ullibarri (2000) las únicas excepciones a esta crítica. La medición
de la brecha en la media puede esconder importantes diferencias en el comportamiento de ésta a lo largo de la distribución de los salarios. El artículo
de Albrecht, Björklund y Vroman (2003) fue uno de los primeros estudios
que encontraron un patrón creciente de la brecha salarial a lo largo de la distribución en Suecia, lo cual fue descrito como un “techo de cristal” que las
mujeres no pueden superar en sus niveles salariales. Más tarde, De la Rica,
Dolado y Llorens (2008) encontraron que en España además existe un efecto de “pisos pegajosos”, el cual se observa como un patrón decreciente de la
brecha para los trabajadores con baja escolaridad. Estas particularidades de
la distribución de las brechas salariales son importantes en el diseño de políticas públicas que promuevan la igualdad entre hombres y mujeres, puesto
que éstas podrían estar más focalizadas a ciertos grupos poblacionales. A pesar de que el índice de Jenkins utilizado por Pagán y Ullibarri (2000) utiliza
la información de toda la distribución de la brecha, el índice es una medida
que resume esa información y, por tanto, no permite caracterizar adecuadamente la distribución en su totalidad. Pagán y Ullibarri (2000) encuentran
evidencia de una mayor brecha entre individuos con alta y baja escolaridad,
lo cual sugiere la existencia de “techos de cristal” y “pisos pegajosos”.
Una tercera y última crítica a la bibliografía sobre México es que es necesario hacer una corrección por la selección de participación de las mujeres
en el mercado laboral. Olivetti y Petrongolo (2008) apuntan a la necesidad de corregir por sesgos de selección cuando se comparan las brechas
salariales entre países, puesto que la composición de las mujeres que trabajan puede ser muy diferente entre distintos países, tanto en características observables como en características no observables.2 Sin embargo, esta
2 Otros estudios que realizan comparaciones internacionales de la brecha salarial de género son
Arulampalam, Booth y Bryan (2007); Blau y Kahn (2003), y Christoides, Polycarpou y Vrachimis
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EL TRIMESTRE ECONÓMICO
necesidad también se pone de maniiesto cuando se comparan las brechas
salariales en el tiempo en un país que, como México, ha experimentado incrementos importantes en la participación laboral de las mujeres. Además,
las brechas salariales observadas pueden ser artiicialmente bajas si existe
selección positiva de las mujeres al mercado laboral; por ejemplo, Borraz y
Robano (2010) encuentran que la brecha por selección es 50% mayor que la
brecha observada en el caso uruguayo. En la bibliografía descrita, Alarcón y
McKinley (1994), Brown et al. (1999), Artecona y Cunningham (2002), y Calónico y Ñopo (2008) hacen una comparación de las brechas salariales en el
tiempo sin tomar en cuenta la selección de participación al mercado laboral.
Si bien se controla por cambios en la composición de la fuerza laboral femenina a través de características observables, también es posible que existan cambios de composición en características no observables. En nuestra
revisión de la bibliografía únicamente Pagán y Ulibarri (2000) y Martínez
Jasso y Acevedo Flores (2004) corrigen por selección de participación en el
mercado laboral, aunque ellos no comparan las brechas en el tiempo.
Nuestro artículo es más parecido a Popli (2013), pero nosotros no enfatizamos el papel del sector de ocupación como lo hace ella. Al corregir por
selección de participación, Popli (2013) elabora un modelo logístico multinomial en el que las alternativas son la no participación, el sector formal
y el sector informal. Así, ella da por sentado que existe independencia de
alternativas irrelevantes en la decisión de participación, lo cual no es un supuesto adecuado en el caso de la formalidad e informalidad. De acuerdo con
la evidencia empírica, el sector formal y el informal no se encuentran enteramente segmentados; se observa que los individuos transitan entre sectores
y en cierta medida también se argumenta que el sector informal sirve como
un escalafón a la formalidad (Maloney, 1999). También hay evidencia de
que en el caso de las mujeres existen diferenciales salariales compensatorias
a la informalidad (Juárez, 2012). Por ello, el supuesto de independencia de
alternativas irrelevantes no es adecuado en el contexto mexicano. Nosotros
no consideraremos el sector de participación en el análisis, dado que se añade un problema adicional a la corrección de la selección, que no se puede
resolver fácilmente.
En este artículo analizamos la brecha salarial de género en México para el
periodo que comprende de 1990 a 2010 utilizando los Censos de Población
(2013). Jarrell y Stanley (2004), y Weichselbaumer y Winter-Ebmer (2005) presentan meta-análisis de la
bibliografía de brechas de género.
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y Vivienda levantados por el Instituto Nacional de Estadística y Geografía
(INEGI). Para complementar la estadística descriptiva, también hacemos uso
de las encuestas de empleo (ENE, para generalizar su descripción) y las Encuestas de Ingreso y Gasto de los Hogares (ENIGH) para el sector urbano.
Para llevar a cabo la descomposición utilizamos la metodología propuesta
por DiNardo, Fortin y Lemieux (1996) (en adelante DFL) al igual que Popli
(2008, 2013). Además de que esta metodología no nos restringe a la descomposición en la media de la distribución, nos permite incorporar fácilmente
controles por sesgo de selección en la participación laboral, lo cual hacemos de una forma distinta a Popli (2013). A diferencia de otros métodos
computacionalmente demandantes, DFL nos permite recuperar las distribuciones de salarios de hombres y mujeres con claros contrafactuales como,
por ejemplo, la distribución salarial de las mujeres si a ellas les pagaran de
acuerdo con la estructura de salarios de los hombres, o bien la distribución
salarial de las mujeres si todas ellas trabajaran, pero manteniendo constante
su estructura de salarios. A diferencia de Popli (2013), el ponderador que
corrige por selección le otorga mayor peso a quienes no trabajan para así
reconstruir la distribución salarial que se obtendría si todos participaran
en el mercado laboral. Además, el uso de datos censales nos permite caracterizar de una forma mucho más precisa la brecha salarial a lo largo de la
distribución.
Encontramos que la brecha salarial para todo el país fue de 0.6%, 6.7% y
6.1% en 1990, 2000 y 2010, respectivamente. Si limitamos la muestra a áreas
urbanas de más de 2 500 habitantes, la brecha salarial fue de 14.2%, 11.6% y
7.8% para cada uno de esos años, respectivamente, así que conirmamos el
hallazgo anterior de la bibliografía del cierre paulatino de la brecha. Si todas
las mujeres trabajaran y su estructura de salarios se mantuviera constante, la
brecha salarial sería aún mayor, pues crecería en 20 puntos porcentuales en
1990 y 2000, y 14 puntos porcentuales en 2010, lo cual es evidencia de selección positiva, en concordancia con Popli (2013) y en contraste con Pagán y
Ullibarri (2000). La brecha salarial promedio esconde patrones importantes
de las distribuciones salariales: para cuantiles bajos encontramos un claro
efecto de “piso pegajoso” y para cuantiles altos encontramos clara evidencia
de un “techo de cristal”. Observamos que el efecto de “piso pegajoso” se ha
mantenido constante en el tiempo, mientras que el efecto de “techo de cristal” ha disminuido, en contraste con Popli (2008) que atribuye los cambios
a la parte baja de la distribución.
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EL TRIMESTRE ECONÓMICO
En lo relativo a la cuestión de si la brecha se explica por características
o retornos, nuestros resultados conirman que la mayor parte de la brecha se explica por diferencias en los retornos, con la excepción de 1990.
Sin embargo, cuando sólo consideramos áreas urbanas encontramos que
conforme nos movemos hacia arriba en la distribución, la brecha se explica
en mayor medida por las diferencias de género en las características de los
trabajadores. Este último efecto es aún más claro cuando consideramos la
selección de participación. Es decir, en un país como México, con cambios
tan importantes en la participación laboral de la mujer, es necesario llevar
a cabo una corrección para que las brechas sean comparables en el tiempo.
Cuando se hace esta corrección, la brecha salarial total para todo el país en
1990, 2000 y 2010 era de 20%, 27% y 26% en promedio, respectivamente.
Es decir, para 1990 y 2000 la brecha salarial total es 20 puntos porcentuales
mayor que la observada, mientras que para 2010 es únicamente 14 puntos
porcentuales mayor. Estos resultados indican que las mujeres se seleccionan
positivamente en el mercado laboral mexicano: aquéllas con mayores salarios son las que deciden trabajar.
La caracterización de la brecha a lo largo de toda la distribución de salarios es importante para el diseño de políticas públicas orientadas a alcanzar
la igualdad de género en cuestiones laborales. Desde hace unos años México
se encuentra haciendo un esfuerzo más orientado a promover la igualdad de
género.3 La existencia de “pisos pegajosos” y “techos de cristal” en el caso
de México sugiere el uso de políticas públicas enfocadas a los individuos
situados en la parte baja y alta de la distribución salarial. Arulampalam et al.
(2007) y Christoides, Polycarpou y Vrachimis (2013) proponen que los
arreglos institucionales en el mercado laboral se encuentran correlacionados con estos efectos en países europeos. Por su parte, De la Rica, Dolado y
Llorens (2008) muestran pruebas de que los “pisos pegajosos” en España se
podrían explicar por un mecanismo de discriminación estadística en contra
de las mujeres de baja escolaridad. Las investigaciones sobre México en el
futuro deberán orientarse hacia la búsqueda de las causas de la existencia de
tales efectos, así como de los cambios que observamos en la brecha salarial
debida a retornos en el tiempo.
3 En 2001 se aprobó la Ley del Instituto Nacional de las Mujeres en México y más tarde, en 2009,
entró en operación el Programa Nacional para la Igualdad entre Hombres y Mujeres (Proigualdad).
Este programa establece entre sus objetivos “[f]ortalecer las capacidades de las mujeres para ampliar sus
oportunidades y reducir la desigualdad de género” y “[p]otenciar la agencia económica de las mujeres en
favor de mayores oportunidades para su bienestar y desarrollo” (Diario Oicial de la Federación, 2009).
EVOLUCIÓN DE LA BRECHA SALARIAL DE GÉNERO EN MÉXICO
627
El resto del artículo se estructura de la siguiente forma: la primera sección describe la metodología utilizada y presenta una revisión de la bibliografía más reciente sobre el tema. La sección II describe los datos utilizados,
la selección de la muestra y presenta la estadística descriptiva. La sección
III presenta los resultados del artículo. Por último, la sección IV ofrece un
análisis sobre los resultados, así como acerca de sus implicaciones para la
política pública y presenta las conclusiones.
I. MÉTODOLOGÍA Y REVISIÓN DE LA BIBLIOGRAFÍA
En general, la bibliografía elabora variantes de la descomposición de Oaxaca (1973) y Blinder (1973) en términos de características observables y no
observables. Para ello, la descomposición de Oaxaca-Blinder básica estima regresiones mincerianas de los salarios, de las cuales se obtienen los retornos a las características de hombres y mujeres por separado, γ H y γ M ,
respectivamente. La ecuación (1) muestra la descomposición de OaxacaBlinder básica utilizando la distribución de salarios (W) de hombres como
la distribución de referencia:4
WH − WM = ( XH − XM )γ H + XM (γ H − γ M )
μ
ΔO
μ
ΔX
μ
ΔR
(1)
μ
en la que H indexa a los hombres y M a las mujeres; ΔO
es la brecha salarial
μ
promedio observada; Δ X , la parte de la brecha explicada por diferencias en
las medias de las características X de los trabajadores, y Δ μR , la parte de la
brecha explicada por diferencias en los retornos a dichas características. En
el segundo término de la ecuación (1) se compara el salario promedio de las
mujeres con un contrafactual en el que a las mujeres se les paga igual que los
hombres. La bibliografía se reiere a Δ μR ,como el efecto de la discriminación,
aunque este término de hecho incluye todas las diferencias no observadas
(esto es, cualquier determinante de la productividad no observado) y no
únicamente el grado de discriminación en el mercado laboral. Así, en su
forma más simple, la descomposición de Oaxaca-Blinder no corrige por
4 La mayoría de los estudios utiliza la distribución de los hombres como la distribución de referencia, dado que se presume que los hombres no sufren de discriminación y que, por tanto, su estructura
salarial releja su verdadera productividad. En este artículo seguiremos la bibliografía y no cambiaremos
este supuesto. Para analizar cambios en este supuesto, véase Jann (2008). Para revisar la metodología de
descomposición a mayor detalle, véase Fortin, Lemieux y Firpo (2011).
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EL TRIMESTRE ECONÓMICO
selección de participación laboral y tampoco utiliza las características de las
mujeres no trabajadoras.
De la misma manera, la mayoría de los artículos ha estimado la descomposición de Oaxaca-Blinder en la media de la distribución salarial (Weichselbaumer y Winter-Ebmer, 2005), lo cual oculta características muy importantes de la distribución de la brecha salarial. Sin embargo, la ecuación (1)
puede generalizarse para cualquier cuantil en la distribución de los salarios
(Fortin, Lemieux y Firpo, 2011). Además, Albrecht, Van Vuuren y Vroman
(2009) fueron los primeros en estimar una descomposición de las brechas
salariales de género por medio de regresiones cuantiles y controlando por
sesgo de selección. El problema con la descomposición de Oaxaca-Blinder
en la media y en su versión por cuantiles es que pueden existir errores en la
forma funcional estimada para obtener los retornos a las características de
los trabajadores.
En este artículo seguimos la metodología semiparamétrica propuesta por
DiNardo, Fortin y Lemieux (1996) para descomponer la brecha en el componente de características observables y el componente de retornos o, en
general, de características no observables. Este método permite estimar un
contrafactual de la distribución salarial completa de los hombres como si
éstos tuvieran las características de las mujeres.5 Este método no ha sido
muy utilizado para descomponer brechas salariales de género, con excepción de Barón y Cobb-Clark (2010) para el caso de Australia, y de Popli
(2008 y 2013) para el caso de México. Asimismo, este método puede ser
generalizado fácilmente para controlar por sesgo de selección en características observables.
A diferencia de las descomposiciones por cuantiles que también permiten caracterizar toda la brecha salarial en toda la distribución, DFL no tiene
los problemas de especiicación de la forma funcional de los salarios por ser
una metodología semi-paramétrica. Además, de acuerdo con Fortin, Lemieux y Firpo (2011), con el objetivo de recuperar la distribución salarial, el
procedimiento de regresión cuantil implica estimar un gran número de re5 Existen otras forma de caracterizar la brecha salarial a lo largo de la distribución. Una de ellas fue
propuesta por Ñopo (2008) a través del emparejamiento exacto en variables observables. Sin embargo,
esta metodología presenta el típico problema de multidimensionalidad cuando hay muchas variables
observables sobre las cuales se desearía realizar el emparejamiento. Este problema no lo tiene DFL. Otra
forma novedosa de recuperar la brecha en la distribución es la de Firpo, Fortin y Lemieux (2009) a
través de regresiones cuantiles incondicionales. Sin embargo, no es claro cómo corregir por selección de
participación con estas dos metodologías.
EVOLUCIÓN DE LA BRECHA SALARIAL DE GÉNERO EN MÉXICO
629
gresiones cuantiles (al menos 100) e integrar los resultados de los coeicientes a toda la distribución de características observables.6, 7 Debido a que este
procedimiento es computacionalmente intensivo, Machado y Mata (2005)
recomiendan un proceso de remuestreo en el que se seleccionan sólo ciertas
características observables. Esta alternativa no es muy útil en nuestro caso
debido a que utilizamos datos censales (contamos con cerca de 16 millones
de observaciones para todos los años), así que el procedimiento continúa
siendo computacionalmente demandante.
La gran ventaja de DFL es que la distribución original es recalculada para
ajustar por diferencias en características observables y que la implementación es relativamente rápida. Su desventaja es que únicamente puede controlar por diferencias en características observables presuponiendo retornos
constantes. En la descomposición elaborada por Albrecht, Van Vuuren y
Vroman (2009) para Holanda es posible obtener diferentes retornos cuando
se controla por sesgo de selección. Esto es, con su metodología es posible
obtener una diferencia en salarios por sesgos de selección que se deben a características observables y a retornos. DFL sólo permite asignar diferencias
en características observables.8
Los autores de DFL proponen utilizar distribuciones kernel no paramétricas. Sea F g (W ) la distribución de salarios de g, en la que g = { H , M }. Entonces, las distribuciones de salarios de hombres y mujeres que trabajan
(Ti = 1) pueden ser escritas como:
F H (W ) = ∫ F H (W | X ) g ( X | i = H , Ti = 1) dX
(2)
F M (W ) = ∫ F M (W | X ) g ( X | i = M, Ti = 1) dX
(3)
Estas distribuciones son fácilmente estimables con funciones de densidad
∞
kernel en las que kernel K ( ⋅) cumpla con ∫ −∞ K ( z) dz = 1:
6 Es decir, la ley de expectativas iteradas aplica para el modelo de mínimos cuadrados ordinarios o
para la media, pero no aplica en el caso de regresión cuantil. En otras palabras, no podemos recuperar
la distribución no condicional con los coeicientes de una regresión cuantil condicional a un vector de
características observables. Para más detalles, véase Fortin, Lemieux y Firpo (2011).
7 Esto es, estamos integrando la distribución de salarios de cada cuantil para todos los individuos.
Si estimamos 100 cuantiles y tenemos 1 000 individuos en la muestra, la base de datos resultante tendrá
100 000 observaciones porque tenemos que obtener un salario estimado para cada individuo en cada
cuantil de la distribución. Véanse detalles al respecto en Autor, Katz y Kearney (2008), y Melly (2005).
8 Es decir, DFL no permite utilizar el método de Heckman (1974, 1979) para corregir los retornos
por selección a trabajar. Lo que permite hacer es calcular cuál sería la distribución de salarios si todas las
mujeres trabajaran y la estructura de salarios fuera la misma que observamos actualmente.
630
EL TRIMESTRE ECONÓMICO
F g (W ) =
1 N 1 ⎛ W − wi ⎞
∑ K
N i = 1 h ⎜⎝ h ⎟⎠
(4)
en el que h representa el ancho de banda del kernel y N indica el número de
observaciones.9
El contrafactual se deine como la distribución de salarios de los hombres, pero como si estos tuvieran las mismas características que las mujeres,
y se denota como FWHC (W ). Es decir, se calcula la distribución de salarios de
H
los hombres si fueran pagados como hombres, pero con las características
observables de las mujeres:10
F HC (W ) = ∫ F H(W | X ) g( X | i = M , Ti = 1) dX
(5)
= ∫ F H (W | X ) Ψ ( X ) g( X | i = H ,Ti = 1) dX
(6)
WH
en la que Ψ( X ) se deine como la razón
g( X | i = M ,T = 1)
g( X | i = H ,T = 1)
Sin embargo, esta razón es difícil de estimar por la multidimensionalidad
del vector de características observables X. Aplicando la regla de Bayes, esa
razón puede reescribirse como:
Ψ( X ) =
g( i = M | X ,T = 1) g( i = H , T = 1)
⋅
g( i = H |X ,T = 1) g( i = M ,T = 1)
(7)
La gran ventaja de DFL es que transforma un problema multidimensional (ecuación 5) en uno unidimensional (ecuación 6). Esa transformación
implica estimar Ψ( X ), lo cual es relativamente sencillo pues se trata de un
modelo logístico o de probabilidad normal en el que la variable dependiente
9 Aunque la bibliografía señala que los resultados no son sensibles al tipo de kernel, sí se puntualiza
que la selección del ancho de banda puede tener consecuencias importantes. En nuestras estimaciones
utilizaremos un kernel Epanechnikov con el ancho de banda óptimo propuesto por Silverman (1986).
Una explicación detallada de este método puede encontrarse en Cameron y Trivedi (2005).
10 Este contrafactual también puede ser interpretado como la distribución de salarios de las mujeres
cuando retienen sus características, pero se les paga de acuerdo con la estructura de salarios de los
hombres.
EVOLUCIÓN DE LA BRECHA SALARIAL DE GÉNERO EN MÉXICO
631
es el sexo y las variables explicativas son las características observables X.11
Una vez obtenido el peso Ψ( X ), se estima una función de densidad no paramétrica como en la ecuación (4), pero incluyendo el ponderador respectivo:
F HC (W ) =
WH
1 N Ψ i ( X ) ⎛ W − wi ⎞
K⎜
∑
⎝ h ⎟⎠
N i =1 h
(8)
Adicionalmente, la ecuación (6) no controla por sesgos de selección puesto que sólo se utiliza la muestra que trabaja y tiene salarios válidos para la
estimación. La corrección por selección muestral es importante, pues, como
Olivetti y Petrongolo (2008) lo muestran, las brechas salariales que no controlan por selección tienen un sesgo que es decreciente con respecto al nivel
de participación laboral femenina. Dados los cambios en la participación
laboral en México, la presencia de este sesgo no permite que las brechas estimadas en distintos años sin controlar por selección sean comparables. Por
ello, nosotros estimaremos la distribución salarial de las mujeres si todas
ellas trabajaran. Es decir, estimaremos la siguiente ecuación:
Fˆ M (W ) = ∫ F M (W |X ) g( X | i = M ) dX
ˆ ( X ) g( X | i = M , T = 1)dX
= ∫ F M (W |X ) Ω
(9)
ˆ (X ) ajusta por diferencias en las tasas de participadonde el ponderador Ω
ción laboral de las mujeres. Es importante mencionar que Fˆ M (W ) mantiene
la estructura salarial prevalente en el mercado laboral constante, y lo único que nos permite saber es cómo se vería la distribución salarial si todas
las mujeres trabajaran y fueran remuneradas a los precios prevalentes en
el mercado.12 Nuevamente utilizando la regla de Bayes, podemos expresar
ˆ (X ) de la siguiente manera:
Ω
11 Es decir, g ( i = H | X , T = 1) es simplemente la probabilidad estimada dado el vector y que el individuo trabaja, Pr( Hi = 1| Xi ,Ti = 1) = F (αˆ + βˆ 1X1i + ... + β K XKi ). Por tanto,
g( i = M | X ,T = 1) 1 − Pr( Hi = 1| Xi ,Ti = 1)
=
g( i = H | X ,T = 1)
Pr( Hi = 1| Xi ,Ti = 1)
12 Una debilidad de esta aproximación es que, por efectos de equilibrio general, la entrada de todas
las mujeres al mercado laboral provocaría cambios en los salarios tanto de mujeres como hombres, así
que los retornos no permanecerían constantes (los modelos que corrigen por selección en la actualidad,
tampoco consideran efectos de equilibrio general; esto es, el salario potencial de las mujeres que no
trabajan se determina a los precios prevalentes en el mercado). La magnitud y signo de los cambios
632
EL TRIMESTRE ECONÓMICO
ˆ (X ) =
Ω
g( i = M | X )
g( i = M ,T = 1)
1
⋅
⋅
g( i = M | X , T = 1
g( i = M )
g(T = 1| X )
(10)
ˆ (X ) implica que se les va a dar un peso mayor
Intuitivamente, el peso Ω
a aquellas mujeres con características X, pero que no están trabajando. Si la
probabilidad de encontrar una mujer trabajando o en el total de la población es la misma
⎛ g( i = M | X )
g( i = M ,T = 1) ⎞
= 1⎟
⎜⎝ g( i = M | X ,T = 1) =
g( i = M )
⎠
entonces el peso únicamente ajusta por el inverso de la probabilidad de traˆ (X ) se estima fácilmente usanbajar dada por g (T = 1|X ). El ponderador Ω
do un modelo de probabilidad logística o normal. El factor g( i = M |X ) es
la probabilidad estimada de que el individuo sea mujer, dadas las características observables, y el factor g ( i = M | X ,T = 1) es la misma probabilidad
pero restringiendo la muestra a los trabajadores únicamente. Por último,
g(T = 1| X ) es la probabilidad de estar trabajando para ambos sexos dadas
las características observables.
ˆ ( X ), se puede calcular la verdadera
Una vez obtenido el ponderador Ω
brecha salarial o brecha salarial total si todas las mujeres trabajaran. Es decir, podemos generalizar la descomposición de Oaxaca-Blinder para toda la
distribución y contabilizando por la selección de las mujeres en el mercado
laboral. Para cada cuantil θ (⋅) de la distribución, tendremos que la brecha
salarial corregida por selección se puede descomponer de la siguiente forma:
θ (F H (W )) − θ (F M (W )) = {θ (F H (W )) − θ (F M (W ))} + {θ ( F M (W )) − θ (F M (W ))}
(11)
θ
ΔT
ΔθO
ΔθSet
en la que ΔθT se reiere a la brecha total con corrección por selección, puesto
que compara la distribución salarial de los hombres con la distribución salarial de las mujeres si todas ellas trabajaran. El primer término de la derecha
de la ecuación (11) es la brecha salarial observada en el cuantil θ y el segundo término es la brecha salarial generada por la selección de participación de
dependería de la interacción en la función de producción entre las mujeres que entran con las mujeres
y hombres que ya estaban trabajando. A priori, no es claro cuál es el grado de complementariedad o
sustituibilidad entre mujeres entrantes y los trabajadores (mujeres y hombres) en distintas partes de
la distribución salarial. Por ello no es trivial determinar si nuestra distribución corregida por selección
constituye una cota inferior o no de la verdadera distribución donde todos trabajan.
EVOLUCIÓN DE LA BRECHA SALARIAL DE GÉNERO EN MÉXICO
633
las mujeres en el mercado laboral. Así, ΔθSet es conocido como el término
de selección. Si este término es positivo signiica que las mujeres que trabajan tienen salarios mayores que las que no trabajan y, por tanto, hay selección positiva al mercado laboral.
Por último, estamos interesados en la distribución de salarios de las mujeres si todas ellas trabajaran y fueran remuneradas bajo la estructura salarial de los hombres; esto es:
Fˆ HC (W ) = ∫ F H (W |X ) g ( X | i = M ) dX
WH
= ∫ F H(W | X ) Λˆ ( X ) g( X | i = H ,Ti = 1) dX
(12)
donde el ponderador Λˆ ( X ) ajusta por diferencias en la participación laboral
entre mujeres y hombres y está dado por:
Λˆ ( X ) =
g( i = M | X )
g( i = H , T = 1)
1
⋅
⋅
g( i = H | X , T = 1 )
g( i = M )
g(T = 1| X )
(13)
ˆ ( X ) ⋅ Ψ( X )
=Ω
Luego, comparamos el efecto de los retornos entre las distribuciones de
hombres y mujeres si todas las mujeres trabajaran; es decir, calculamos la
diferencia entre FWHC (W ) y Fˆ M(W ). A esta diferencia le llamamos el efecto
H
de precios controlando por selección.
En la bibliografía internacional se han elaborado varios análisis de las
brechas salariales con regresiones cuantiles y corrección por selección. Albrecht, Van Vuuren y Vroman (2009) encuentran que en Holanda la brecha
salarial tiene un efecto de “techo de cristal”, en el sentido de que la brecha es
creciente conforme nos movemos hacia cuantiles mayores de la distribución; además la mayor parte de la brecha está relacionada con el componente de retornos o características no observadas. Chzhen y Mumford (2011)
encuentran un resultado similar para el caso de Gran Bretaña. Los casos
de España y Colombia también han sido analizados con esa metodología
pero con resultados ligeramente distintos. Aunque los estudios de De la
Rica, Dolado y Llorens (2008) para España, y de Badel y Peña (2010) para
Colombia encuentran efectos de “techo de cristal” como los estudios previos, ellos también encuentran un efecto de “piso pegajoso” en la brecha
salarial. Badel y Peña (2010) concluyen lo importante del control de selec-
634
EL TRIMESTRE ECONÓMICO
ción, puesto que la brecha salarial crece en aproximadamente 50% después
de la corrección. Para Uruguay, Borraz y Robano (2010) encuentran evidencia signiicativa de un “techo de cristal”, pero encuentran que el efecto
de la selección es decreciente con respecto al cuantil del salario. Todos los
estudios descritos encuentran que la brecha salarial hubiera sido mayor al
corregir por selección. En cuanto a las descomposiciones que utilizan DFL
en México, Popli (2013) corrige por selección, pero la forma en que ella
elabora la corrección no se extiende del modelo no paramétrico como lo
hacemos nosotros. Además, sus ponderadores terminan dando mayor peso
a los individuos que sí participan en el mercado laboral, así que no es claro
cómo se incluye a los no participantes en su análisis.
II. DATOS Y ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
Para llevar a cabo nuestro análisis descriptivo utilizamos las encuestas más
relevantes para el caso mexicano: los Censos de Población y Vivienda de
1990, 2000 y 2010; las encuestas de empleo anuales para el periodo de 1989
a 2012 (ENE para generalizar)13 y la Encuesta Nacional de Ingreso y Gasto
de los Hogares (ENIGH) de 1989 a 2012, todas elaboradas por el Instituto
Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). En todas las encuestas utilizamos como ingreso el ingreso laboral reportado en el mes de referencia. La
medida de ingreso que se utiliza en la bibliografía es el salario por hora, el
cual se encuentra dado por el ingreso laboral dividido entre horas trabajadas a la semana multiplicadas por 4.33. Por tanto, los resultados que utilicen
el salario por hora tienen un peso igual al factor de expansión multiplicado
por horas trabajadas.14
Las variables explicativas que utilizamos son: edad, variables dicotómicas
de nivel educativo (primaria o menos, secundaria, preparatoria y universidad o más), variables dicotómicas de grupos geográicos (vive en área urbana, vive en Nuevo León, Jalisco, Distrito Federal, estados del sur —Chiapas,
Guerrero y Oaxaca— y estados fronterizos, excluyendo a Nuevo León),
13 Las encuestas de empleo han cambiado de nombre así como de cuestionarios base y representatividad. Para hacer uniforme el análisis utilizamos el sector urbano de la encuesta. De 1988 a 1994 usamos
la Encuesta Nacional de Empleo Urbano; de 1995 a 2004, la Encuesta Nacional de Empleo, y de 2005 a
2012, la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo. Para hacer comparables temporalmente los datos,
usamos el segundo trimestre de cada año.
14 Esta ponderación es muy usual en la bibliografía que analiza la distribución del salario por hora.
Véanse, por ejemplo, Bound y Johnson (1992), Katz y Murphy (1992), Card y DiNardo (2002), y Autor,
Katz y Kearney (2008).
EVOLUCIÓN DE LA BRECHA SALARIAL DE GÉNERO EN MÉXICO
635
estado civil (individuo casado o cohabitando), si el encuestado es el jefe de
hogar. Este tipo de variables son las que se consideran usualmente en los
análisis de distribución de salarios entre hombres y mujeres (Albrecht et al.,
2009; Badel y Peña, 2010; Weichselbaumer y Winter-Ebmer, 2005).
La muestra está limitada a individuos entre 18 y 65 años de edad. Asimismo, no tomamos en cuenta a individuos con información inválida en
las características observables, lo cual representa menos de 1% del total de
observaciones en promedio para todas las encuestas. El cuadro 1 muestra las
estadísticas descriptivas para hombres y mujeres tanto en la muestra completa como restringiendo a aquellos individuos que trabajan. El tamaño de
muestra es grande y llega a casi 16 millones de observaciones para todo el
periodo. El porcentaje de individuos casados ha disminuido conforme pasa
el tiempo, pero cuando restringimos la información a los que trabajan se
observa un aumento en la proporción de mujeres casadas. La participación
laboral femenina medida por la decisión de trabajar (horas positivas en la
semana de referencia) se ha incrementado 18 puntos porcentuales en el periodo. La mayor parte de este incremento se debe a participación laboral de
tiempo completo. Estos cambios en la participación justiican la necesidad
de corregir por selección para poder comparar las brechas salariales en el
tiempo. Asimismo, la educación promedio ha aumentado tanto para hombres como para mujeres. El porcentaje de mujeres con un título universitario
casi se ha triplicado en el periodo. Cuando comparamos la escolaridad de las
mujeres que trabajan con la de todas las mujeres, se observa que las de menor
escolaridad están menos representadas en la muestra de trabajadoras. Por
otro lado, en las características de los hombres hay mayor similitud entre
los trabajadores y el total, debido al alto porcentaje de participación laboral
entre ellos. Lo mismo ocurre para variables geográicas. Las mujeres urbanas
tienen una mayor probabilidad de trabajar que las mujeres en el sector rural.
El cuadro 2 analiza más detalladamente la oferta laboral por grupos. Lo
primero que notamos es que la oferta laboral de los hombres es relativamente constante para todos los grupos analizados. Por el contrario, la participación laboral femenina ha aumentado para todos los grupos, si bien de
forma heterogénea. Por ejemplo, las mujeres de 18 a 24 años incrementaron
su oferta laboral en 6 puntos porcentuales, mientras que las mujeres de 35
a 49 años incrementaron su participación en 26 puntos porcentuales. Por
otro lado, las mujeres con menor escolaridad han incrementado su oferta
laboral en 14 puntos porcentuales. Para las mujeres más escolarizadas se
CUADRO 1. Estadísticas descriptivas. Personas de 18-65 años de edad (1990-2010) a
Todos
1990
Edad
Casado
Jefe de hogar
Trabajo
Porcentaje horas positivas
Porcentaje tiempo completo
Log salario por hora
Horas a la semana
Escolaridad
Menos de primaria
Primaria
Secundaria
Preparatoria
Universidad
Geográicas
Urbana (+2 500 habs.)
Urbana (+100 000 habs.)
Distrito Federal
Nuevo León
Jalisco
Estados del sur
Estados fronterizos
N (en millones)
Trabajadores
2000
2010
1990
2000
2010
Hombre
Mujer
Hombre
Mujer
Hombre
Mujer
Hombre
Mujer
Hombre
Mujer
Hombre
Mujer
34.40
0.69
0.63
34.3
0.68
0.11
35.30
0.69
0.64
35.2
0.66
0.13
36.80
0.67
0.60
37.0
0.64
0.16
34.80
0.75
0.69
31.5
0.42
0.18
35.50
0.74
0.68
34.1
0.49
0.19
37.30
0.73
0.66
36.8
0.52
0.23
0.77
0.70
3.03
35.90
0.22
0.18
3.03
9.2
0.81
0.74
2.91
39.5
0.36
0.28
2.84
14.6
0.80
0.71
3.11
38.8
0.40
0.31
3.05
16.3
1
0.91
3.03
46.4
1
0.82
3.03
41.3
1
0.91
2.91
48.7
1
0.77
2.84
40.7
1
0.89
3.11
48.6
1
0.76
3.05
40.6
0.36
0.25
0.21
0.11
0.07
0.41
0.26
0.21
0.08
0.04
0.25
0.24
0.25
0.16
0.10
0.29
0.24
0.23
0.17
0.07
0.16
0.20
0.30
0.21
0.13
0.18
0.21
0.28
0.22
0.11
0.35
0.27
0.21
0.09
0.08
0.19
0.23
0.34
0.14
0.10
0.24
0.24
0.26
0.15
0.11
0.19
0.20
0.25
0.22
0.14
0.16
0.21
0.30
0.19
0.14
0.12
0.17
0.27
0.25
0.20
0.74
0.48
0.11
0.04
0.06
0.10
0.14
1.94
0.75
0.49
0.12
0.04
0.07
0.10
0.13
2.10
0.77
0.51
0.10
0.04
0.06
0.10
0.15
2.50
0.78
0.51
0.10
0.04
0.06
0.10
0.14
2.75
0.79
0.50
0.09
0.04
0.06
0.10
0.15
3.07
0.79
0.50
0.09
0.04
0.07
0.10
0.14
3.38
0.74
0.48
0.11
0.04
0.06
0.10
0.14
1.50
0.92
0.68
0.19
0.05
0.07
0.06
0.15
0.47
0.78
0.52
0.10
0.05
0.07
0.10
0.15
2.01
0.88
0.62
0.13
0.04
0.07
0.08
0.15
0.88
0.79
0.50
0.08
0.05
0.07
0.10
0.15
2.43
0.88
0.60
0.11
0.04
0.07
0.08
0.15
1.08
a Cálculos hechos por los autores con base en los Censos de Población de 1990, 2000 y 2010. La variable tiempo completo se reiere a aquellas personas con
30 horas de trabajo o más en la semana de referencia. La variable de estados del sur se reiere a Chiapas, Guerrero y Oaxaca; la variable de estados fronterizos
se reiere a los estados que tienen frontera con Estados Unidos con excepción de Nuevo León. Todos los resultados utilizan el factor de expansión.
EVOLUCIÓN DE LA BRECHA SALARIAL DE GÉNERO EN MÉXICO
637
CUADRO 2. Oferta laboral por género (1990-2010) a
Trabajo
1990
Todos
Casado
Jefe de hogar
18-24
25-34
35-49
50+
Menos de primaria
Primaria
Secundaria
Preparatoria
Universidad
Urbana (+2 500 habs.)
Urbana (+100 000 habs.)
2000
2010
Hombre
Mujer
Hombre
Mujer
Hombre
Mujer
0.77
0.84
0.84
0.66
0.85
0.85
0.72
0.77
0.81
0.77
0.66
0.85
0.78
0.78
0.22
0.14
0.38
0.26
0.26
0.21
0.11
0.10
0.19
0.36
0.39
0.61
0.27
0.31
0.81
0.87
0.87
0.70
0.88
0.88
0.74
0.78
0.83
0.83
0.76
0.87
0.82
0.82
0.36
0.27
0.52
0.35
0.39
0.40
0.24
0.23
0.30
0.39
0.48
0.69
0.40
0.43
0.80
0.87
0.87
0.63
0.86
0.89
0.75
0.77
0.82
0.82
0.73
0.85
0.80
0.80
0.40
0.33
0.59
0.32
0.45
0.47
0.32
0.25
0.33
0.39
0.46
0.69
0.45
0.48
a Cálculos hechos por los autores con base en los Censos de Población de 1990, 2000 y 2010. Trabajo
se deine como horas positivas de trabajo en la semana de referencia.
observa un incremento de 1990 a 2000 y después su participación se mantuvo relativamente constante. La gráica 1 muestra la participación laboral
femenina con base en las encuestas de empleo (ENE) para el sector urbano.
La gráica es congruente con los resultados del censo en mostrar un incremento de la oferta laboral para todas las mujeres, y especialmente para las
mujeres con menor escolaridad o que están casadas.
GRÁFICA 1. Participación laboral femenina (ENE 1989-2010)a
A. Todas y casadas
7
Casadas
Total
B. Escolaridad
7
6
6
5
5
4
4
3
3
2
2
1
< Primaria
Primaria
Secundaria
Preparatoria
Universidad
1
1988
1992
1996 2000 2004 2008 2012
1988
1992
1996 2000 2004 2008 2012
a Cálculos hechos por los autores con base en las encuestas de empleo de 1989-2010 restringido
para el sector urbano (+100 000 habs.). Todos los resultados utilizan como peso el factor de expansión.
Trabajo se deine como horas positivas en la semana de referencia. El grupo de mujeres casadas incluye
mujeres no legalmente casadas pero en cohabitación.
EL TRIMESTRE ECONÓMICO
638
La gráica 2 muestra la brecha salarial observada para cada cuantil del 1
al 100 en el periodo 1990-2010. El panel A muestra el resultado para toda
la muestra y el panel B restringe al sector urbano (+2 500 habs). En 1990 las
mujeres ganaban más que los hombres en la parte baja de la distribución. Es
decir, no existe evidencia de un “piso pegajoso” para las mujeres en ese año,
sin embargo sí se observa un “techo de cristal”. Para ese mismo año la brecha salarial es creciente empezando aproximadamente en el cuantil 70. Para
2000, la brecha salarial cambia en la parte baja de la distribución. De hecho,
para 2000 y 2010 existe evidencia de un “piso pegajoso”, en el sentido que
la brecha salarial es decreciente en los cuantiles bajos. Cuando comparamos
los paneles A y B observamos que el mayor salario de las mujeres en la
parte baja de la distribución en 1990 se debe principalmente al sector rural.
El panel B se enfoca en las áreas urbanas y se observa una brecha salarial de
aproximadamente 10% en los cuantiles bajos, y con un ligero incremento
en la brecha a lo largo del tiempo.15 En promedio, la brecha salarial se redujo
un punto porcentual entre 2000 y 2010 (véase el cuadro 1). Sin embargo, esa
reducción esconde aspectos importantes. Por ejemplo, la gráica 2, panel B,
GRÁFICA 2. Brecha salarial (1990-2010)a
A. Todos
.4
B. Áreas urbanas
.4
.3
.3
.2
.2
.1
.1
0
0
−.1
−.1
−.2
1990
2000
2010
−.3
−.4
−.2
1990
2000
2010
−.3
−.4
0
10
20
30
40 50 60
Cuantiles
70
80
90 100
0
10
20
30
40 50 60
Cuantiles
70
80
90 100
a Cálculos hechos por los autores con base en los Censos de Población de 1990, 2000 y 2010. Todos los
resultados utilizan como peso el factor de expansión multiplicado por las horas trabajadas en la semana de
referencia. Sector urbano se deine como individuos que viven en localidades con más de 2 500 habitantes.
15 También calculamos la brecha salarial para individuos en el sector urbano con más de 100 000 habitantes. Estos resultados son muy similares a los mostrados en el panel B, con la ligera diferencia de que el “piso
pegajoso” es un poco más claro en 1990. Sin embargo, las gráicas son similares en cuanto a que la brecha
salarial en los cuantiles bajos se ha mantenido relativamente constante en el periodo 1990-2010.
EVOLUCIÓN DE LA BRECHA SALARIAL DE GÉNERO EN MÉXICO
639
GRÁFICA 3. Brecha salarial (ENE, 1989-2012)a
A. Cuantiles bajos
.4
C. Cuantiles altos
Cuantil 5
Cuantil 10
Cuantil 25
Media
.3
.4
Media
Cuantil 75
Cuantil 90
Cuantil 95
.3
.2
.2
.1
.1
0
0
−.1
−.1
1988
1992
1996
2000
2004
2008
2012
1988
1992
B. Cuantiles bajos
.4
2000
2004
2008
2012
D. Cuantiles altos
Cuantil 5
Cuantil 10
Cuantil 25
Media
.3
1996
.4
Media
Cuantil 75
Cuantil 90
Cuantil 95
.3
.2
.2
.1
.1
0
0
−.1
−.1
1988
1992
1996
2000
2004
2008
2012
1988
1992
1996
2000
2004
2008
2012
a Cálculos hechos por los autores con base en las encuestas de empleo de 1989 a 2012 en los paneles
A y B, y las ENIGH de 1989 a 2012 en los paneles C y D, restringido para el sector urbano (+100 000
habs.). Todos los resultados utilizan como peso el factor de expansión multiplicado por las horas trabajadas en la semana de referencia.
muestra con claridad que la brecha salarial ha cambiado poco para los cuantiles 1-70, y el área en que se ha observado una reducción importante en la
brecha es en los cuantiles 71-100. Como análisis de robustez, presentamos
brechas salariales por cuantiles en la gráica 3, realizada con base en las encuestas de empleo y la ENIGH. En los paneles A y B se muestra la evolución
de los cuantiles 5, 10 y 25 desde 1989 hasta 2012. La gráica muestra que en
poco ha cambiado la brecha salarial para esos cuantiles en ambas encuestas.
En cambio, los paneles C y D presentan la evolución de los cuantiles 75, 90
y 95, en lo que se aprecia una clara disminución en la brecha salarial en el
periodo. Por tanto, las encuestas disponibles como los censos, las encuestas
de empleo, y las encuestas de ingreso-gasto (ENIGH) muestran una tenden-
640
EL TRIMESTRE ECONÓMICO
cia similar: estancamiento de la brecha salarial para cuantiles bajos y una
disminución de la brecha para cuantiles altos.
El cuadro 3 muestra brechas salariales para grupos especíicos utilizando
los datos censales. Los resultados muestran un incremento del promedio de
1990 a 2000, y una ligera disminución de 2000 a 2010. La gráica 2 nos permite saber que estos cambios se deben principalmente a las modiicaciones
en las colas de la distribución. La brecha salarial es mayor para las mujeres
muy jóvenes y las mayores (50+), pues en este último caso la brecha salarial
es de casi 15% en 2010. El grupo educativo con menor brecha salarial está
conformado por individuos con preparatoria, pero es mayor para individuos con primaria o menos. La brecha salarial en áreas urbanas se mantuvo
constante durante el periodo de 1990 a 2000 y decreció de 2000 a 2010. El
efecto entre 1990 y 2000 se debe a un incremento en la brecha en la parte
baja y una disminución de la brecha en la parte alta. En resumen, en 2010
CUADRO 3. Brecha salarial promedio para diferentes grupos (1990-2010)a
Promedio
Cuantil 10
Cuantil 25
Cuantil 50
Cuantil 75
Cuantil 90
Tiempo completo
Tiempo parcial
Casado
Jefe de hogar
Edad
18-24
25-34
35-49
50+
Escolaridad
Menos de primaria
Primaria
Secundaria
Preparatoria
Universidad
Geográicas
Urbana (+2 500 habitantes)
Urbana (+100 000 habitantes)
1990
2000
2010
0.004
−0.090
−0.028
−0.003
0.008
0.140
0.039
0.039
−0.097
0.049
0.067
0.118
0.060
0.041
0.000
0.000
0.103
0.110
−0.017
0.141
0.061
0.154
0.105
0.039
0.000
−0.044
0.091
0.085
0.019
0.119
0.005
−0.060
−0.005
0.027
0.059
−0.005
0.069
0.164
0.051
−0.005
0.080
0.147
0.083
0.136
0.031
0.107
0.270
0.230
0.194
0.114
0.071
0.195
0.233
0.197
0.143
0.082
0.119
0.110
0.142
0.110
0.116
0.081
0.078
a Cálculos hechos por los autores con base en los Censos de Población de 1990, 2000 y 2010. Todos
los resultados utilizan como peso el factor de expansión multiplicado por las horas trabajadas en la
semana de referencia.
EVOLUCIÓN DE LA BRECHA SALARIAL DE GÉNERO EN MÉXICO
641
GRÁFICA 4. Brecha salarial (1990-2010)a
A. Baja escolaridad
B. Alta escolaridad
.4
.5
.3
.4
.2
.3
.1
.2
0
.1
−.1
0
−.2
−.1
1990
2000
2010
−.3
−.4
1990
2000
2010
−.2
−.3
0
10
20
30
40 50 60
Cuantiles
70
80
90 100
0
10
20
30
40 50 60
Cuantiles
70
80
90 100
a Cálculos hechos por los autores con base en los Censos de Población de 1990, 2000 y 2010. Todos
los resultados utilizan como peso el factor de expansión multiplicado por las horas trabajadas en la
semana de referencia. Baja escolaridad incluye individuos con secundaria o menos, y alta escolaridad
incluye individuos con preparatoria o más.
la brecha salarial se encontró en 6% para todo el país, y en 8% para áreas
urbanas, aunque la brecha salarial es aún mayor para cuantiles bajos y muy
altos, lo que sugiere efectos de “piso pegajoso” y “techo de cristal”.
Para analizar con mayor profundidad estos efectos, la gráica 4 presenta
brechas salariales por escolaridad. El panel A incluye individuos con secundaria o menos, y el panel B incluye individuos con preparatoria o más. El
panel A muestra un claro patrón decreciente de la brecha salarial a lo largo de
la distribución para 2000 y 2010.16 Por el contrario, el panel B muestra un claro patrón creciente de la brecha salarial. Para los años 2000 y 2010 la brecha
salarial para mujeres con baja escolaridad prácticamente no ha cambiado. La
brecha salarial para mujeres con alta escolaridad ha ido disminuyendo en el
tiempo, especialmente para los cuantiles más altos. Este resultado es similar al
encontrado por De la Rica, Dolado y Llorens (2008) en España.
III. RESULTADOS
Las gráicas 5 a 7 muestran los resultados principales del artículo para la
muestra completa y subgrupos especíicos. La gráica 5 muestra la brecha
salarial observada ΔθO y la brecha salarial no explicada o derivada de dife16
Cuando la muestra se restringe al sector urbano, la brecha salarial es similar para todos los años.
EL TRIMESTRE ECONÓMICO
642
GRÁFICA 5. Brecha salarial observada y brecha salarial por retornos.
Todos y áreas urbanas (1990-2010)a
A. Todos, 1990
.4
D. Urbano, 1990
.4
.3
.2
.3
.2
.1
.1
0
0
−.1
−.2
−.1
−.2
−.3
−.3
−.4
−.4
0
10
20
30
40 50 60
Cuantiles
70
80
90 100
B. Todos, 2000
0
.4
.4
.3
.2
.3
.1
.1
10
20
30
40 50 60
Cuantiles
70
80
90 100
70
80
90 100
70
80
90 100
E. Urbano, 2000
.2
0
0
−.1
−.1
−.2
−.2
−.3
−.3
−.4
−.4
0
10
20
30
40 50 60
Cuantiles
70
80
90 100
0
10
20
C. Todos, 2010
30
40 50 60
Cuantiles
F. Urbano, 2010
.4
.4
.3
.2
.3
.2
.1
.1
0
−.1
−.1
−.2
−.2
−.3
−.3
0
−.4
−.4
0
10
20
30
40 50 60
Cuantiles
70
80
90 100
Observado
0
10
20
30
40 50 60
Cuantiles
Retornos
a Cálculos hechos por los autores con base en los Censos de Población de 1990, 2000 y 2010. Todos
los resultados utilizan como peso el factor de expansión multiplicado por las horas trabajadas en la
semana de referencia. El sector urbano se deine como individuos que viven en localidades con más de
2 500 habitantes. Los errores estándar son calculados con 200 repeticiones de remuestreo (bootstrap).
Se hace el procedimiento de remuestreo a todo el procedimiento desde la estimación de los pesos de
reponderación.
EVOLUCIÓN DE LA BRECHA SALARIAL DE GÉNERO EN MÉXICO
643
GRÁFICA 6. Brecha salarial total controlando por selección, brecha salarial
observada y brecha salarial por retornos. Todos y áreas urbanas (1990-2010)a
A. Todos, 1990
D. Urbano, 1990
.6
.5
.6
.5
.4
.3
.2
.1
0
−.1
−.2
−.3
.4
.3
.2
.1
0
−.1
−.2
−.3
0
10
20
30
40 50 60
Cuantiles
70
80
0
90 100
10
20
30
40 50 60
Cuantiles
70
80
90 100
70
80
90 100
70
80
90 100
E. Urbano, 2000
B. Todos, 2000
.6
.5
.4
.6
.5
.4
.3
.2
.1
0
−.1
−.2
−.3
.3
.2
.1
0
−.1
−.2
−.3
0
10
20
30
40 50 60
Cuantiles
70
80
0
90 100
C. Todos, 2010
10
20
40 50 60
Cuantiles
F. Urbano, 2010
.6
.6
.5
.4
.3
.2
.1
0
−.1
−.2
−.3
30
.5
.4
.3
.2
.1
0
−.1
−.2
−.3
0
10
20
30
40 50 60
Cuantiles
70
Observado
80
90 100
0
Brecha total
10
20
30
40 50 60
Cuantiles
Retornos con selección
a Cálculos hechos por los autores con base en los Censos de Población de 1990, 2000 y 2010. Todos
los resultados utilizan como peso el factor de expansión multiplicado por las horas trabajadas en la semana de referencia. El sector urbano se deine como individuos que viven en localidades con más de 2 500
habitantes. Los errores estándar son calculados con 200 repeticiones de remuestreo (bootstrap). Se hace el
procedimiento de remuestreo a todo el procedimiento desde la estimación de los pesos de reponderación.
La verdadera brecha salarial compara la distribución observada de los hombres con la distribución de las
mujeres si todas ellas trabajaran.
644
EL TRIMESTRE ECONÓMICO
rencias en los retornos ΔθR a lo largo de la distribución. La gráica incluye
resultados para toda la muestra del censo y para el sector urbano, así como
intervalos de conianza al 95%, los cuales se calcularon usando el método de remuestreo (bootstrap).17 Se observa que, con excepción de 1990, la
mayor parte de la brecha salarial se debe a efectos de precios; esto es así
porque la brecha dada por diferencias en los retornos y la brecha observada
son prácticamente iguales en los paneles B y C. Esto es congruente con lo
encontrado en la bibliografía en general.18 Sin embargo, una vez que restringimos los resultados al sector urbano (paneles D, E y F), se observa que
el efecto de precios es muy similar al efecto observado, pero conforme nos
movemos hacia arriba en la distribución, los precios van tomando un papel
menos relevante. Así, para cuantiles más altos las diferencias de género en
las características observables se van haciendo más importantes. Este patrón
era muy claro en 1990 y 2000. En 2010 (panel F) casi toda la brecha se debió
a diferencias en los retornos.
La gráica 5 no controla por posibles sesgos de selección y, como argumentamos anteriormente, en un país con cambios en la participación laboral de la mujer tan importantes es necesario llevar a cabo esa corrección
para que las brechas sean comparables en el tiempo. Para calcular la brecha
salarial total, ΔθT , calculamos la diferencia entre el salario de los hombres y
el salario de las mujeres si todas ellas hubieran trabajado de acuerdo con
las ecuaciones (9) y (11). El resultado se presenta en la gráica 6. La gráica
muestra que en todos los años y para todos los cuantiles, la brecha salarial
total es mayor que la observada. En promedio, la brecha salarial total para
todo el país en 1990, 2000 y 2010 era de 20%, 27% y 26%, respectivamente.
Es decir, para 1990 y 2000 la brecha salarial total es 20 puntos porcentuales
mayor que la observada, mientras que para 2010 es únicamente 14 puntos
porcentuales mayor. Más aún, como muestran los intervalos de conianza,
esta diferencia es estadísticamente signiicativa al 5% de signiicancia para la
mayoría de los cuantiles y años. Estos resultados revelan que las mujeres se
17 Todos los intervalos de conianza fueron obtenidos con 200 repeticiones de un remuestreo no
paramétrico. Es decir, calculamos 200 veces el estadístico de interés con muestras aleatorias y después
calculamos la desviación estándar del estadístico, el cual sirve como error estándar. Para más detalles,
véase Cameron y Trivedi (2005). Dado el gran tamaño de la muestra, utilizamos muestras aleatorias de
un tamaño de 50% de la muestra original.
18 Véanse los resultados de Albrecht, Van Vuuren y Vroman (2009) para el caso de Holanda; Chzhen y
Mumford (2011) para el caso de Reino Unido; De la Rica, Dolado y Llorens (2008) para España; Badel
y Peña (2010) para Colombia; Borraz y Robano (2010) para Uruguay, y, para varios países de Latinoamérica, véase Hoyos y Ñopo (2010).
EVOLUCIÓN DE LA BRECHA SALARIAL DE GÉNERO EN MÉXICO
645
seleccionan positivamente respecto al mercado laboral mexicano: aquellas
con mayores salarios son las que deciden trabajar. En comparación con los
resultados de Borraz y Robano (2010) para Uruguay, observamos que en
México hay selección positiva, pero en menor grado que en Uruguay, aunque las magnitudes no son enteramente comparables, debido a las diferencias en la metodología para corregir por selección. También encontramos
que el grado de selección ha cambiado durante el periodo. En 1990 y 2000,
en todo el país, las mujeres en cuantiles bajos tenían el mayor grado de selección al mercado laboral. Sin embargo, cuando se restringe la muestra a
áreas urbanas, el nivel de selección es relativamente uniforme a lo largo de la
distribución, con una selección ligeramente menor en los cuantiles más altos.
Adicionalmente, encontramos que en 2010 el grado de selección disminuye
con respecto a los años previos, puesto que la brecha salarial total está más
cerca de la brecha salarial observada; incluso la diferencia no es estadísticamente signiicativa para muchos cuantiles de la parte baja de la distribución.
La gráica 6 también muestra el efecto de los retornos tomando en cuenta
la selección de participación en el mercado laboral [véase la ecuación (12)].
Los precios explican menos de la brecha total que de la brecha observada,
especialmente para cuantiles mayores a la mediana. En otras palabras, para
cuantiles arriba de la mediana, en general no habría diferencias salariales entre hombres y mujeres, si estas últimas fueran pagadas como los hombres y
todas ellas trabajaran. Sin embargo, para cuantiles bajos el efecto de precios
se encuentra en niveles cercanos a la brecha total. En resumen, las características observables de las mujeres en cuantiles altos son más importantes
que en cuantiles bajos para explicar la brecha salarial total.
Por último, la gráica 7 muestra los resultados para toda la muestra (rural
y urbana), pero dividiendo por baja y alta escolaridad. Las gráicas son claras
en mostrar que la brecha salarial observada y verdadera para cuantiles con
escolaridad alta ha disminuido a lo largo del tiempo, no siendo éste el caso
para los individuos con baja escolaridad. De hecho, la diferencia entre la
brecha total y la observada para los cuantiles con baja escolaridad es decreciente con respecto a los cuantiles, lo cual indica que la selección positiva se
va perdiendo conforme aumentan los salarios. En contraste, para los individuos con escolaridad alta, la diferencia entre la brecha total y la observada
es relativamente constante. Así, el grado de selección positiva es mayor para
los de baja educación en cuantiles bajos de la distribución de salarios. La
gráica 7 muestra con claridad la existencia de un “piso pegajoso” entre los
EL TRIMESTRE ECONÓMICO
646
GRÁFICA 7. Brecha salarial total controlando por selección, brecha salarial
observada y brecha salarial por retornos. Grupos de educación (1990-2010)a
A. Baja escolaridad, 1990
D. Alta escolaridad, 1990
.6
.5
.4
.3
.2
.1
0
−.1
−.2
−.3
.6
.5
.4
.3
.2
.1
0
−.1
−.2
−.3
0
10
20
30
40 50 60
Cuantiles
70
80
90
0
100
B. Baja escolaridad, 2000
10
20
30
40 50 60
Cuantiles
70
80
90
100
80
90
100
80
90
100
E. Alta escolaridad, 2000
.6
.5
.4
.3
.2
.6
.5
.4
.3
.2
.1
0
−.1
−.2
−.3
.1
0
−.1
−.2
−.3
0
10
20
30
40 50 60
Cuantiles
70
80
90
0
100
C. Baja escolaridad, 2010
10
20
30
40 50 60
Cuantiles
70
F. Alta escolaridad, 2010
.6
.5
.4
.6
.5
.4
.3
.2
.1
0
−.1
−.2
−.3
.3
.2
.1
0
−.1
−.2
−.3
0
10
20
30
40 50 60
Cuantiles
70
Observado
80
90
100
0
Brecha total
10
20
30
40 50 60
Cuantiles
70
Retornos con selección
a Cálculos hechos por los autores con base en los Censos de Población de 1990, 2000 y 2010. Todos
los resultados utilizan como peso el factor de expansión multiplicado por las horas trabajadas en la semana de referencia. El sector urbano se deine como individuos que viven en localidades con más de 2 500
habitantes. Los errores estándar son calculados con 200 repeticiones de remuestreo (bootstrap). Se hace el
procedimiento de remuestreo a todo el procedimiento desde la estimación de los pesos de reponderación.
La verdadera brecha salarial compara la distribución observada de los hombres con la distribución de
las mujeres si todas ellas trabajaran. Baja escolaridad incluye a individuos con secundaria o menos y alta
escolaridad incluye a individuos con preparatoria o más.
EVOLUCIÓN DE LA BRECHA SALARIAL DE GÉNERO EN MÉXICO
647
individuos de baja escolaridad, que se ha mantenido constante entre 2000 y
2010; en cambio, el “techo de cristal” entre los individuos de escolaridad alta
sí se ha reducido en el tiempo (la pendiente de las brechas ha decrecido en el
tiempo).
IV. ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS Y CONCLUSIONES
En este artículo pusimos en práctica la metodología propuesta por DiNardo, Fortin y Lemieux (1996) para descomponer las brechas de género salariales en México con base en los censos de 1990 a 2010. DFL nos permite
caracterizar la brecha salarial a lo largo de toda la distribución de salarios y
también nos permite corregir por sesgos de selección de una forma relativamente sencilla. A diferencia de Popli (2013), nosotros no distinguimos entre
sectores de empleo, puesto que ello conlleva hacer ciertos supuestos poco
realistas para el caso del mercado laboral mexicano. De esta manera, nuestra
mirada a las brechas salariales en México fue más global.
De acuerdo con nuestros resultados, la brecha salarial ha decrecido en
el periodo. La brecha salarial para áreas urbanas (más de 2 500 habitantes)
fue de 14.2%, 11.6% y 7.8% en promedio para los años 1990, 2000 y 2010
respectivamente. Sin embargo, este decrecimiento en la brecha se encuentra dominado por una caída en la brecha en la parte alta de la distribución
salarial, lo cual contrasta con los resultados de Popli (2008), quien atribuye
los cambios a la parte baja de la distribución. Encontramos clara evidencia
de efectos de “pisos pegajoso” entre aquellos con baja escolaridad y de “techos de cristal” en la parte alta de la distribución salarial y particularmente
aquellos con alta escolaridad. Estos efectos no se habían caracterizado por
nivel educativo para el caso de México. Popli (2008 y 2013) encuentra una
evidencia no muy clara de la existencia de “techos de cristal” en el caso
mexicano en la última década, pero no para la de 1990. Nuestro uso de
datos censales permite una mejor caracterización de estos efectos a lo largo
de toda la brecha. Sin embargo, Popli (2008) encontraba evidencia contundente de “pisos pegajosos” en México.
En términos de si la brecha se explica por características o retornos, nuestros resultados conirman que la mayor parte de la brecha se explica por
diferencias en los retornos, con la excepción de 1990. Sin embargo, cuando
sólo consideramos áreas urbanas encontramos que conforme nos movemos
hacia arriba en la distribución, la brecha se explica más por las diferencias
648
EL TRIMESTRE ECONÓMICO
de género en las características de los trabajadores. Este último efecto es aún
más claro cuando consideramos la selección de participación. En un país
como México, con cambios tan importantes en la participación laboral de
la mujer, es necesario llevar a cabo una corrección por selección de participación para que las brechas sean comparables en el tiempo. Cuando se hace
esta corrección, la brecha salarial total para todo el país en 1990, 2000 y 2010
era de 20%, 27% y 26% en promedio, respectivamente. Es decir, para 1990
y 2000 la brecha salarial total es 20 puntos porcentuales mayor que la observada, mientras que para 2010 es sólo 14 puntos porcentuales mayor. Estos
resultados indican que las mujeres se seleccionan positivamente respecto al
mercado laboral mexicano: aquellas con mayores salarios potenciales son
las que deciden trabajar.
La mayor parte de la bibliografía anterior sobre México no había caracterizado la brecha salarial a lo largo de toda la distribución de salarios. Ello impedía observar los efectos de “pisos pegajosos” y “techos de cristal” que en
aquélla se mencionan. Arulampalam et al. (2007) y Christoides et al. (2013)
presentan pruebas de que en Europa ambos efectos están correlacionados
con la existencia o falta de políticas públicas dirigidas a la reconciliación de
la familia y el trabajo —como las bajas por maternidad y paternidad, la disponibilidad de guarderías y estancias infantiles, entre otras— así como con
otros arreglos institucionales que afectan más directamente la distribución
de los salarios, como los salarios mínimos o los sindicatos. Los resultados de
estos artículos no son concluyentes respecto al efecto de estas instituciones,
puesto que algunas de las correlaciones que encuentran se contradicen entre
ambos estudios, lo cual sugiere que dependen fuertemente de la muestra de
países utilizada y podrían no ser generalizables al caso mexicano. Por su
parte, De la Rica et al. (2008) muestran pruebas que sugieren que los “pisos
pegajosos” en España se pueden deber a discriminación estadística de las
mujeres de baja escolaridad. Esto es, puesto que los patrones saben poco
del apego al mercado laboral de las mujeres de baja escolaridad (son las que
tienen una menor participación laboral), entonces ofrecen salarios menores
a aquellas que se incorporan al mercado laboral. Conforme las mujeres adquieren más experiencia, el problema de información sobre su compromiso
laboral se va resolviendo y, por tanto, los empleadores empiezan a ofrecer
salarios cada vez más similares a los de los hombres.
Para el caso de México, la única causa explorada de la brecha no explicada o la brecha de retornos ha sido la liberalización comercial. Artecona y
EVOLUCIÓN DE LA BRECHA SALARIAL DE GÉNERO EN MÉXICO
649
Cunningham (2002) encuentran evidencia que sugiere que la liberalización
comercial provocó una disminución de la discriminación en las empresas
manufactureras que fueron más afectadas por la liberalización. Por su parte,
Aguayo-Téllez, Airola y Juhn (2010) encuentran que la liberalización comercial no afectó los salarios, pero sí tuvo un efecto en el empleo de las mujeres.
De esta manera, la evidencia sobre esta posible causal no es muy concluyente. Consideramos que investigaciones futuras deben abordar la cuestión de
las causas de los cambios en las brechas salariales de género y de la existencia
de “pisos pegajosos” y “techos de cristal”. Creemos que el mecanismo expuesto por De la Rica et al. (2008) podría también estar operando en el caso
mexicano. Por otra parte, y siguiendo a Arulampalam et al. (2007) y Christoides et al. (2013) también es necesario explorar el efecto que tuvieron los
cambios institucionales de las décadas de 1980 y 1990 (como la caída del
salario mínimo real, la negociación colectiva de los salarios y la cobertura
sindical) en la brecha salarial de género. Por ejemplo, Arulampalam et al.
(2007) sugieren que la dispersión salarial está negativamente relacionada con
los “techos de cristal” y positivamente relacionada con los “pisos pegajosos”. Si este resultado fuese generalizable a México, deberíamos observar
que la disminución de la desigualdad entre 2000 y 2010 se hubiera relejado
en mayores “techos de cristal” y menores “pisos pegajosos”, lo cual contrasta con nuestros resultados. Así, es importante analizar cómo la reducción
observada en la desigualdad salarial en la década pasada afectó la brecha salarial de género en el contexto mexicano. Otra posible línea de investigación se
abre en torno al hallazgo sistemático en la bibliografía sobre México de que
la segregación ocupacional de hecho favorece la brecha salarial de género,
lo cual es congruente con los resultados de Australia (Barón y Cobb-Clark,
2010), pero no con los de otros países (Blau, Simpson y Anderson, 1998), así
como con la creencia generalizada de que la segregación ocupacional es una
causal de la existencia de la brecha salarial. Un mayor entendimiento de estas
causales nos daría mejores fundamentos para diseñar políticas públicas que
promuevan la igualdad de género en el mercado laboral.
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