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Investigación & Desarrollo

versión impresa ISSN 1814-6333versión On-line ISSN 2518-4431

Inv. y Des. v.20 n.2 Cochabamba  2020

 

DOI: 10.23881/idupbo.020.2-2e

ARTÍCULOS - ECONOMÍA, EMPRESA Y SOCIEDAD

 

DISCRIMINACIÓN SALARIAL POR GÉNERO: ANÁLISIS DE LAS EMPRESAS DEL SECTOR PRIVADO EN EL EJE CENTRAL DE BOLIVIA

 

WAGE DISCRIMINATION BY GENDER: ANALYSIS OF COMPANIES IN THE PRIVATE SECTOR IN THE MAIN CITIES OF BOLIVIA

 

 

Mónica Yaneth Cadena Vaca

Programa Doctoral en Economía y Administración
Universidad Privada Boliviana
monicacadena@upb.edu

(Recibido el 20 de julio 2020, aceptado para publicación el 15 de diciembre 2020)

 

 


RESUMEN

En el trabajo de investigación se analiza la existencia de discriminación salarial por género en los departamentos del eje central de Bolivia y en las pequeñas, medianas y grandes empresas del área urbana; el estudio se sustenta en la teoría del capital humano de Becker [1], aplicándose la metodología de Oaxaca–Blinder [2], para la descomposición salarial de hombres y mujeres. Se comprueba que en el eje central del país existe discriminación salarial por género, donde la mujer percibe 17 % menos de salario que los hombres pese a contar con las mismas características. En el análisis por departamento, en La Paz se estimó 20.2% menos de salario, seguido de Santa Cruz con 15.3% y Cochabamba 14.7% respectivamente. Se demostró con un 19% que en las pequeñas empresas existe un mayor grado de discriminación salarial ,13% en las medianas empresas y 11% en las grandes empresas, tomando en cuenta la media de los individuos tanto para hombres como para mujeres.

Palabras Clave: Discriminación Salarial, Género, Teoría del Capital Humano, Metodología Oaxaca-Blinder.


ABSTRACT

This investigative work analyzes the existence of wage discrimation by gender in the three main Departments of Bolivia and in the small, medium and large urban companies. The study is based upon the theory of the human capital by Becker [1] and it applies the Oaxaca-Blinder [2] methodology for the comparison of salaries between men and women. It has been proven that there is actual wage discrimation in the three main cities as women's salaries are 17% lower than men´s despite having the same job descriptions. In a more in-depth analysis by department, women's wages are 20.2% lower in La Paz, followed by Santa Cruz where women's wages are 15.3% lower and in Cochabamba where women's wages are 14.7% lower. It has been further shown that there is a higher degree of discrimination in smaller enterprises, where salaries are 19% lower, followed by medium enterprises with wages being lower by 13% as opposed to large companies where women´s salaries are 11% lower compared to the median of salaries for men and women.

Keywords: Wage Discrimination, Gender, Human Capital Theory, Oaxaca-Blinder Methodology.


 

 

1. INTRODUCCIÓN

Son muchos los estudios en diversos países que han abordado el tema sobre la discriminación, y Bolivia no ha sido la excepción, entre los que se consideran los estudios empíricos realizados por Molina y Bodka [3] y Wanderley y Vera [4], mismos que surgen por diferentes razones, sea de origen social, laboral u otro, pero sin lugar a duda, un tema de análisis latente es la discriminación salarial por género, y el entender que es lo que explica esta desigualdad. Como lo expresa Hernández [5], “la discriminación retributiva es causa y a la vez consecuencia de otras discriminaciones de las que son objeto las mujeres”, ya que, “el hecho que perciban menos salarios dificulta, en muchas ocasiones, su participación social, política, institucional y representativa”.

En Bolivia, según datos publicados por el INE [6], de los 11.216.000 habitantes, el 50.7%, es mujer y 49.3%, hombre. De igual forma, la encuesta de hogares detalla un mayor porcentaje de mujeres profesionales en relación a la cantidad de hombres, lo que supone la presencia de más mujeres en el mercado de trabajo y con características iguales o mejores que las de los hombres. Es importante mencionar que en la Nueva Constitución Política del Estado Plurinacional de Bolivia [32], se estipulan leyes en favor a los derechos de las mujeres en busca de la equidad de género e igualdad de oportunidades.

La Organización Internacional del Trabajo [7], “reconoce que hombres y mujeres que desempeñan trabajos de igual valor tienen derecho a igual remuneración” [2, p. 65].

Lo que origina la realización del presente estudio es la carencia de evidencia empírica para el país en tema sobre discriminación salarial por género desde un enfoque de análisis comparativo de acuerdo al tamaño de las empresas en el sector privado del área urbana del eje central del país (La Paz, Cochabamba y Santa Cruz); para lo que se considera las características del capital humano (la edad, nivel de educación, la experiencia profesional, estado civil), características definidas por los puestos ocupados por las personas (horas trabajadas, salario percibido) y las características que describen el lugar de trabajo (ciudad, administración de la empresa, actividad económica, tamaño de la empresa). Para lograr el objetivo se aplicará la metodología de Oaxaca–Blinder[1], sustentado por la Teoría del capital humano.

 

2. REVISIÓN DE LA LITERATURA – ESTUDIOS EMPÍRICOS

2.1. Género

En su informe la Unesco [8, p.14], lo define como, “una construcción cultural y social definida por las relaciones de poder entre hombres y mujeres, y por las normas y valores relativos a los roles “masculinos” y “femeninos” con respecto al comportamiento”.

Para los autores García, García y Madrid [9], en sentido amplio, “es lo que significa ser hombre o mujer, o también masculino o femenino, y cómo define este hecho las oportunidades, los papeles, las responsabilidades y las relaciones entre las personas, dentro de una comunidad u organización”.

Infantes y Delgado [10], lo definen, “como la construcción cultural de lo considerado propio de cada sexo”. Así, en nuestro contexto cultural existe el género femenino (lo propio de las mujeres) y el género masculino (lo propio de hombres). De este modo, existen aptitudes, habilidades, trabajos, colores, olores, vestimentas, comportamientos, sentimientos, etc., categorizados culturalmente como femeninos o masculinos, es decir, atribuidos.

2.2. Igualdad de oportunidades

Gimeno [11], considera que el concepto de igualdad de oportunidades se fundamenta en la firme convicción de que la genuina libertad se garantiza mediante la eliminación de las barreras de discriminación y del prejuicio. A.L. García-Izquierdo y M. García-Izquierdo [12], en su estudio, encuadran este concepto dentro del movimiento de la justicia de los procesos organizacionales (procedural justice).

2.3. Discriminación salarial

La discriminación salarial acontece cuando un individuo con similares características a otro, y que solo difiere en sexo, religión u otras características, recibe menor salario por razones inexplicables distintas al desempeño en su trabajo. Díaz [13, p.21], define la discriminación salarial entre mujeres y hombres como, la parte de la diferencia que no queda justificada por una distinta aportación de valor en el desempeño de un trabajo y que solo puede ser explicada en función del sexo de la persona que lo realiza. Es lo que se conoce como discriminación salarial directa o a posteriori.

2.4. Discriminación salarial por género

2.4.1. Discriminación en un mercado de trabajo segmentado: Diferencias salariales por género en el Salvador

Balmaceda y Riveros [14], en su trabajo, describen las diferencias salariales producto de la segmentación del mercado laboral, de aquellos, dados por la discriminación por género como tal dentro de El Salvador, país caracterizado por un alto nivel de subempleo y una significativa pobreza estructural. Para el estudio aplicaron el método de Heckman (1979) y el de Probit. Llegan a concluir que el grado de discriminación salarial se sobrestima al no introducirse correcciones por sesgo de selección muestral, y se comprueba que una parte importante de estas desigualdades salariales está explicada por la segmentación de mercado salvadoreño.

2.4.2. Discriminación salarial por sexo: Un análisis del sector privado y sus diferencias regionales en España

Aláez y Ullibarri [15], los autores, realizan el análisis del sector privado y las diferenciales regionales en España, tratan de explicar la existencia de grados distintos de discriminación salarial y comprender sus causas. Basan su estudio en datos de la Encuesta de Estructura Salarial del año 95 (INE); aplican el método Oaxaca-Blinder (1973) para descomposición salarial. Concluyen que la discriminación salarial por sexo es aún latente y que difieren por Comunidades Autónomas, siendo Murcia y Cataluña las regiones con altos índices de diferencias salariales y discriminación por sexo.

2.4.3. Salarios femeninos en el Uruguay: ¿Existe un techo de cristal?

Bucheli y Sanroman [16], ante los antecedentes de discriminación salarial femenino en Uruguay, los autores en el artículo, realizan un análisis contrafactual, evaluando las distintas partes de la distribución salarial, y si las diferencias salariales entre el hombre y la mujer, se ajusta a la teoría del techo de cristal; aplican el método de Oaxaca – Ransom (1994) para la descomposición salarial. Llegan a comprobar la existencia de un techo de cristal en los salarios percibidos por la mujer en Uruguay, por tanto, sufre de discriminación salarial.

2.4.4. Discriminación salarial por género en Chile: Una mirada global

Fuentes, et al. [17], analizan la evolución de la discriminación salarial por género en Chile (1990-2003), basados en datos de CASEN, el método aplicado fue el de Oaxaca-Blinder y Oaxaca y Ransom y corrigiendo por sesgo de selección, asimismo la utilización de técnicas de bootstrapping. Concluyeron que pese haber disminuido la discriminación salarial por género es ese periodo, aún persisten la discriminación de manera significativa hacia las mujeres pese a contar con las mismas características de capital humano; además de ser preocupante que este hecho puede ocasionar la perdida de interés de la mujer por adquirir un grado superior de escolaridad.

2.4.5. La discriminación salarial por razón de género en Galicia

Fernández y Pena-Boquete [18], los autores, parten de un hecho que han confirmado varios estudios, la ganancia o salario promedio ganado por las mujeres es inferior al de los hombres, tanto en España como en otros países del mundo; para ello aplicaron la descomposición de Oaxaca y Blinder (1973). En su análisis pudieron comprobar que la comunidad autónoma de Galicia tiene el menor diferencial salarial por género, lejos de la media española. Asimismo, demostraron que hubo un aumento de discriminación salarial hacia la mujer con mayor formación y con un puesto de más responsabilidad, incurriendo de esta manera a una discriminación en la valoración del trabajo por género.

2.4.6. Discriminación salarial en la Argentina: Un análisis distributivo

Farfán y Díaz [19], para este análisis, los autores, utilizan una metodología focalizada en la discriminación individual, siguiendo lo sugerido y aplicado por Gradín et al. (2006), para lo cual, separa a su muestra en grupos por nivel de estudio, y de esta manera detectar la presencia de los fenómenos conocidos como techo de cristal y suelos pegajosos. Se llega a concluir que este análisis diferenciado por nivel educativo no muestra evidencias que puedan confirmar la existencia de los fenómenos de techo de cristal para el grupo de calificados o suelos pegajosos para el grupo de no calificados.

2.4.7. Discriminación por género en México

Mendoza y García [20], los autores del artículo, realizan un análisis sobre la discriminación salarial por género en México en sus tres regiones: norte, sur y centro; parten de la teoría de capital humano y para la descomposición salarial emplean el método de Oaxaca – Blinder (1973). En sus conclusiones denotan que la mujer sufre discriminación de capital humano, mismas que son en diferentes proporciones de acuerdo a la región; el nivel más alto está en la región sur del país.

2.4.8. Discriminación salarial de género y pobreza en Cataluña

Ayllón [21] demuestra cómo la discriminación salarial de género está relacionada con el fenómeno de pobreza en Cataluña, lo que concuerda con la afirmación de diferentes estudios realizados en países de la Unión Europea que insisten en lo mismo. Se evidencia la necesidad de un plan integral con el objetivo de erradicar este tipo de discriminación, ya que como muestran sus resultados se podría disminuir el riesgo de pobreza hasta un 2% en Cataluña.

2.4.9. Discriminación salarial por género “efecto techo de cristal”

Chávez y Ríos [22], en su artículo los autores , realizan un análisis sobre el tipo de discriminación que sobrellevan las mujeres dentro de siete Áreas Metropolitanas de Colombia, logran exponer que pese la intensa lucha por la igualdad de género, el trato que recibe la mujer dentro de las organizaciones cumple con la teoría del gusto por la discriminación con respecto al hombre, reflejándose claramente la metáfora del Techo de Cristal dentro de la cultura organizacional de las empresas en estudio.

2.4.10. Diferencias salariales por género en el departamento de Santander, Colombia

Aguilar y Vera [23], en su análisis, connotan que los estudios económicos en temas de género y salarios iniciaron en 1930, y que hoy por hoy es un tema que ha ido tomando fuerza sobre todo por la comunidad femenina; dentro de sus hallazgos logran demostrar que el sexo masculino continúa gozando de preferencia en el ámbito laboral y salarial con respecto a la mujer en el departamento de Santander, y que estas diferencias salariales están asociados al componente discriminatorio no explicado.

2.5. Estudios relevantes en Bolivia

2.5.1. Comercio Internacional y brechas salariales no explicadas por género: Evidencia para el sector agrícola en Bolivia

Molina y Bobka [3], analizaron el efecto del comercio internacional en el sector agrícola y la reducción de las brechas salariales entre hombres y mujeres, entre sectores transables y no transables, usando como teoría base a Becker [1]; para la descomposición salarial por género aplicaron a Oaxaca-Blinder. Con este estudio llegaron a la conclusión que la apertura comercial en el sector agrícola no tiene relación directa con la disminución de la brecha salarial entre hombres y mujeres.

2.5.2. Las dinámicas del mercado de trabajo en Bolivia 2005-2015

Wanderley y Vera [4], en su artículo, buscaron contribuir a la reflexión sobre las causas de disminución de la desigualdad y la pobreza entre los años 2005-2015, realizando el análisis de la evolución de la inserción ocupacional en Bolivia. Los autores adoptaron una perspectiva de género con base en la desagregación de la información por sexo, para lo cual su principal fuente de información fue la encuesta de hogares del INE. En términos de la desigualdad de género, pudieron evidenciar que la proporción de mujeres con educación universitaria en esa última década fue superior a la de varones, sin embargo, la inserción ocupacional de las mujeres, siguió caracterizada por trabajos independientes. Otro dato importante es haber demostrado la persistencia en las diferencias de remuneraciones entre mujeres y varones: las mujeres reciben menos dinero por hora trabajada, y que son menos horas que trabajan con relación a los varones.

2.6. Discriminación salarial: Enfoque teórico

2.6.1. Teoría del capital humano

Para Becker [1], la educación y la formación son la inversión más importante del capital humano. Asimismo, se refería a las inversiones en educación y la tendencia a responder racionalmente a los beneficios, y los costos están claramente indicados por los cambios en la educación de las mujeres, dando como resultado un aumento enorme de las habilidades de mercado. El capital humano, según Becker, es el conjunto de las capacidades productivas que un individuo adquiere por acumulación de conocimientos generales o específicos.

Galassi y Andrada [24, pp.6-7], aluden a Becker (1964) con su definición del Capital Humano, como el conjunto de habilidades, capacidades y conocimientos inherentes a los trabajadores. Estas características se adquieren por el estudio, la formación y la experiencia. Becker fundamentó su teoría en hechos estilizados, mismos que son: a) Los ingresos laborales de los individuos aumentan con la edad a una tasa decreciente. Por otra parte, la tasa de aumento de los ingresos se relaciona positivamente con el nivel de habilidad; b) Las tasas de desempleo y los niveles de habilidad muestran una relación negativa; c) Las empresas situadas en países en desarrollo tienen un comportamiento más paternalistas hacia los empleados que en los países industrializados; d) Las personas más jóvenes tienen una mayor movilidad laboral que los adultos mayores, y ellos también reciben más educación y formación en el trabajo; e) La función de distribución de los ingresos tiene un sesgo positivo, especialmente entre los trabajadores altamente calificados; f) La cantidad de la educación y otro tipo de formación recibida por las personas más capaces es mayor que la recibida por otros; g) La extensión del mercado limita la división del trabajo; h) Los inversores del capital humano tienden a ser más impulsivos y cometen errores que aquellos que invierten en capital físico.

2.6.2.Teoría de Mincer

Mincer [25] introduce el concepto de experiencia en la relación ya expuesta por Becker entre salario y educación. Connota que mientras más educación y experiencia las personas son más productivas y existe la tendencia a recibir mejor salario. Propone una regresión lineal como método para las estimaciones de la relación entre escolaridad y la experiencia con los ingresos de los trabajadores.

Cardozo et al. [26, p. 62], exponen que, en la década de los años 70, la teoría del capital humano de Becker queda estructurada para su contrastación empírica por el modelo de Mincer (Mincer,1974), que permite el cálculo de las tasas de rendimiento interno privadas (TIR), debidas a la inversión en educación.

2.6.3. Metodología de Oaxaca-Blinder

Oaxaca [27], fundamenta su teoría afirmando que la discriminación contra las mujeres tiene lugar cuando el salario relativo devengado por los hombres excede el salario relativo que las mujeres hubieran obtenido en el caso de que a hombres y mujeres se les pague solo tomando en cuenta las características técnicas personales que afectan su productividad. Formaliza esta idea proponiendo el concepto de coeficiente de discriminación (D) como medida de discriminación, ecuación (1):

donde es la relación observada entre salarios de hombres y mujeres; es el salario ratio de mujeres a hombres en ausencia de discriminación. Si las empresas se desempeñan en un mercado laboral no discriminatorio siguiendo el principio de minimizar costos, Oaxaca expresa que:

donde PMm y PMf son la productividad marginal de los hombres y mujeres, respectivamente; en otras palabras, aceptar el neo-supuesto clásico de que el salario de un individuo es igual a su productividad marginal. En este sentido, Oaxaca expone que, si no hubiera discriminación, la estructura salarial que afecta a las mujeres también podría aplicarse a los hombres, o viceversa. Estos casos indican que mujeres, en ausencia de discriminación, en promedio reciben el mismo salario que los hombres, sin embargo, la discriminación toma forma de mujeres cuando ellas reciben menos ingresos en el mercado laboral de los que deberían recibir.

Blinder [28], en su artículo, utiliza regresiones salariales de hombre blancos, negros y mujeres blancas para analizar la diferencia salarial entre hombres y negros y asimismo la diferencia salarial entre mujeres y hombres blancos.

El autor indica que una parte de cada diferencial salarial se debe a diferencias en las características “objetivas” como la educación, experiencia, mientras que otra parte del diferencial es no explicado por estas características. Se trata de responder preguntas acerca de cuánto de la brecha salarial entre blancos y negros, es atribuible a la educación entre los blancos; o cuánto de las diferencias salariales entre hombres y mujeres se debe al hecho de que los hombres pueden tener un acceso más fácil a mejores trabajos remunerados. Por lo tanto, para calcular la descomposición se realiza mediante las siguientes ecuaciones de ingresos para hombres y mujeres:

donde el superíndice H (3) indica el grupo de salarios altos [siempre hombres blancos en el estudio de Blinder 1973] y el superíndice L (4) indica el grupo de salarios bajos (como alternativa, hombres negros y mujeres blancas). Yi es el nivel o logaritmo natural de la tasa de ganancia, ingreso o salario y X1i, …, Xni son las n características observables utilizadas para explicar Y.

Para Escot et al. [29, p.330], la metodología de Oaxaca – Blinder estima y cuantifica el grado de discriminación salarial en media entre hombres y mujeres como un residuo, esto es, como la parte de la diferencia salarial entre hombres y mujeres que no puede atribuirse a diferencias en media de sus factores de oferta y de demanda.

En su trabajo Rodríguez y Limas [30, p.131], exponen que la metodología Oaxaca-Blinder (1973) parte del supuesto de los efectos generados por las dotaciones de capital humano que debería ser idénticos para ambos grupos, de forma que, si se equiparan las diferencias en dotaciones productivas, podrían atribuirse a la discriminación.

 

3. DATOS Y METODOLOGÍA

3.1. Datos

La base de datos utilizadas en la investigación corresponde a la Encuesta de Hogares 2018 (EH2018) [31], instrumento del Instituto Nacional de Estadística (INE). Wanderley y Vera [24, p.2], expresan, estas encuestas son la principal fuente de información sobre la estructura de mercado de trabajo en Bolivia.

Se toma la muestra de referencia a hombres y mujeres entre la edad de 18 a 65 años, considerando aquellos que cuentan con un trabajo formal, bajo el concepto de asalariados y que trabajan en empresas privadas del área urbana, en los departamentos del eje central del país: La Paz, Cochabamba y Santa Cruz.

3.2. Metodología

3.2.1. Modelo empírico del capital humano, Mincer y Oaxaca - Blinder

Se procedió a la estimación de la ecuación de Mincer:

donde y = w (s, x) con w = ingresos, s = años de estudio, x = experiencia potencia en el mercado laboral = parámetros de regresión y ε = un término de error.

Como variable endógena o dependiente, se considera el salario por hora trabajada (convertido en logaritmo natural), siendo las variables explicativas la experiencia potencial y trabajo a tiempo completo (igual a 48 horas), asimismo los años de estudio y experiencia [calculado edad menos años de estudio menos seis (años de iniciación)], además se consideran como otros factores que explican el salario: al estado civil, dado en varias categorías: soltero, casado, concubino, separado, divorciado y viudo; nivel de educación: ninguno, primaria incompleta, primaria completo, secundaria incompleta, secundaria completo, superior y otros; la actividad económica categorizadas en industria manufacturera, construcción, ventas por mayor y menor, transporte y almacenamiento, alojamiento y servicio de comida, informaciones y comunicaciones, intermediación financiera, servicio de educación y otros.

Posteriormente, se procedió a la aplicación de la metodología de Oaxaca-Blinder, para realizar las descomposiciones salariales y obtener las medias del logaritmo natural de ingresos de hombres y mujeres, es decir, por género (variable dicotómica: mujer=1; hombre=0), para ello se dividió en grupos de hombres y mujeres por departamentos del eje central y por tamaño de empresa, esto con el propósito de determinar que parte del diferencial es producto de discriminación y cuál en dotación, siendo:

donde = diferencia en los salarios medios de hombres y mujeres, = diferencias en dotación, = discriminación existente.

Se considera discriminación salarial por género al diferencial existente entre ingresos recibidos como retorno por las mismas características de capital humano.

 

4. RESULTADOS Y ANÁLISIS

Basados en la Encuesta de Hogares 2018, y considerado para el estudio en cuestión los modelos mencionados se obtuvieron los resultados de la Tabla 1.

 

En la regresión del eje central, los R2 tanto del modelo para hombres como el de las mujeres[2], muestra que las variables independientes explican 24.3%, Tabla 1, del salario logarítmico de los hombres y el 38.9%, Tabla 2, del de las mujeres. Analizando la discriminación salarial por género, tomando en cuenta la descomposición de Oaxaca-Blinder, Tabla 3, los resultados nos arrojan que la media de los salarios logarítmicos es 8.069 para los hombres y 7.782 para las mujeres, lo que proyecta una brecha salarial de 0.288. Asimismo, el aumento de 0.117 indica que las diferencias entre las variables explicativas del modelo representan aproximadamente un 60% de la brecha salarial. Se observa que, si las mujeres tuvieran las mismas características que los hombres, la brecha salarial sería de 0.17.

En la regresión del departamento de Santa Cruz, los R2 tanto del modelo para hombres como el de las mujeres, muestra que las variables independientes explican 24.3%, Tabla 4, del salario logarítmico de los hombres y el 37.6 %, Tabla 5, del de las mujeres. Analizando la discriminación salarial por género, tomando en cuenta la descomposición de Oaxaca-Blinder, Tabla 6, los resultados nos arrojan que la media de los salarios logarítmicos es 8.148 para los hombres y 7.866 para las mujeres, lo que proyecta una brecha salarial de 0.282. Asimismo, el aumento de 0.129 indica que las diferencias entre las variables explicativas del modelo representan aproximadamente un 54.25 % de la brecha salarial. Se observa que, si las mujeres tuvieran las mismas características que los hombres, la brecha salarial sería de 0.153.

 

 

En la regresión del departamento de La Paz, los R2 tanto del modelo para hombres como el de las mujeres, muestra que las variables independientes explican 27 %, Tabla 7, del salario logarítmico de los hombres y el 44 %, Tabla 8, del de las mujeres. Analizando la discriminación salarial por género, tomando en cuenta la descomposición de Oaxaca-Blinder, Tabla 9, los resultados arrojan que la media de los salarios logarítmicos es 8.034 para los hombres y 7.722 para las mujeres, lo que proyecta una brecha salarial de 0.312. Asimismo, el aumento de 0.110 indica que las diferencias entre las variables explicativas del modelo representan aproximadamente un 65 % de la brecha salarial. Se observa que, si las mujeres tuvieran las mismas características que los hombres, la brecha salarial sería de 0.202.

 

 

En la regresión del departamento de Cochabamba, los R2 tanto del modelo para hombres como para las mujeres, muestra que las variables independientes explican 26.4 %, Tabla 10, del salario logarítmico de los hombres y el 46 %, Tabla 11, del de las mujeres. Analizando la discriminación salarial por género, tomando en cuenta la descomposición de Oaxaca-Blinder, Tabla 12, los resultados nos arrojan que la media de los salarios logarítmicos es 8.023 para los hombres y 7.768 para las mujeres, lo que proyecta una brecha salarial de 0.255. Asimismo, el aumento de 0.108 indica que las diferencias entre las variables explicativas del modelo representan aproximadamente un 58 % de la brecha salarial. Se observa que, si las mujeres tuvieran las mismas características que los hombres, la brecha salarial sería de 0.147.

 

 

En la regresión de las empresas categorizadas como pequeñas del eje central del país, los R2 tanto del modelo para hombres como para las mujeres, muestra que las variables independientes explican 21 %, Tabla 13, del salario logarítmico de los hombres y el 30 %, Tabla 14, del de las mujeres. Analizando la discriminación salarial por género, tomando en cuenta la descomposición de Oaxaca-Blinder, Tabla 15, los resultados nos arrojan que la media de los salarios logarítmicos es 8.130 para los hombres y 7.939 para las mujeres, lo que proyecta una brecha salarial de 0.190.

 

 

En la regresión de las empresas categorizadas como medianas del eje central del país, los R2 tanto del modelo para hombres como para las mujeres, muestra que las variables independientes explican 19 %, Tabla 16, del salario logarítmico de los hombres y el 29 %, Tabla 17, del de las mujeres. Analizando la discriminación salarial por género, tomando en cuenta la descomposición de Oaxaca-Blinder, Tabla 18, los resultados nos arrojan que la media de los salarios logarítmicos es 8.236 para los hombres y 8.108 para las mujeres, lo que proyecta una brecha salarial de 0.128.

 

 

En la regresión de las empresas categorizadas como grandes del eje central del país, los R2 tanto del modelo para hombres como para las mujeres, muestra que las variables independientes explican 23 %, Tabla 19, del salario logarítmico de los hombres y el 29 %, Tabla 20, del de las mujeres. Analizando la discriminación salarial por género, tomando en cuenta la descomposición de Oaxaca-Blinder, Tabla 21, los resultados nos arrojan que la media de los salarios logarítmicos es 8.306 para los hombres y 8.194 para las mujeres, lo que proyecta una brecha salarial de 0.112.

 

 

5. CONCLUSIONES

Basado en la teoría de Becker y usando la metodología de Oaxaca-Blinder, considerando como fuente de información los datos de la Encuesta de Hogares 2018 (EH2018) del INE, se comprueba la existencia de discriminación salarial por género, tanto a nivel global del eje central del país, como por departamento (Santa Cruz, La Paz y Cochabamba), y por tamaño de empresa del sector privado del área urbana, siendo los hombres favorecidos con mayores ingresos promedios que las mujeres. Por un lado, contrastando los individuos medios tanto de hombres como de mujeres y, por otro lado, haciendo la comparación entre estos con las mismas características.

Aproximadamente el 66% de la muestra está representada por los hombres a nivel global, dándose una situación similar por departamentos del eje central.

Se demuestra que en el eje central del país la mujer sufre una discriminación salarial de 17 % menor a la de los hombres; de igual manera en el análisis por departamento se comprueba que: a) En el departamento de Santa Cruz, la mujer percibe un 15.3% menos de salario, b) En el departamento de La Paz, la diferencia es de un 20.2% menos de salario y c) En el departamento de Cochabamba es el 14.7% menos de salario en relación a la de los hombres con las mismas características.

En lo que respecta al análisis de la discriminación salarial por género de acuerdo al tamaño de empresa, se demuestra que en las pequeñas empresas del eje central del país la mujer percibe un 19% menos de salario, en las medianas empresas un 13% menos de salario y en las grandes empresas un 11% menos que los hombres, tomando en cuenta la media de los individuos.

Por tanto, es en el departamento de La Paz y en las pequeñas empresas del eje central del país donde existe un mayor grado de discriminación salarial por género.

Dentro de los trabajos empíricos considerados como relevantes para la investigación en cuestión, los autores Molina y Bodka [3], y Wanderley y Vera [4], concluyen que las diferencias de remuneración de las mujeres en relación a los varones aún persisten, de igual manera en el presente trabajo, se demuestra la latente desventaja salarial por género.

La evidencia de discriminación salarial encontrada se expone por las variables explicativas observables, quedando limitada por constructos no observados directamente en los datos utilizados, por lo tanto, se recomienda considerarlos para investigaciones futuras, puesto que es necesario contar con información sobre los factores que están detrás de una menor remuneración hacia la mujer, ¿será cuestión cultural? o ¿será por cuestión interna de la empresa?

 

6. BIBLIOGRAFÍA

[1] G. Becker, Capital Humano: un análisis empírico, con especial referencia en la educación, Chicago and London, 1993. [En Línea]. Disponible en: https://books.google.com.bo/books?hl=es&lr=&id=9t69iICmrZ0C&oi=fnd&pg=PR9&ots=WyvtoVNBfT&sig=ym9tYLIj_ggqBgarXCGJj8EHNZY&redir_esc=y#v=onepage&q&f=false

[2] C. Ospino, P. Roldan y N. Barraza, La descomposición salarial de Oaxaca-Blinder: Métodos, críticas y aplicaciones. Una revisión de la literatura, Revista de Economía del Caribe, no 5, 2010. [En Línea]. Disponible en: http://rcientificas.uninorte.edu.co/index.php/economia/article/view/1258        [ Links ]

[3] O. J. Molina & S. Bobka, Comercio internacional y brechas salariales no explicadas por género: Evidencia para el sector agrícola en Bolivia. Investigación & Desarrollo, vol. 2, no 16, pp. 45-67,2016. [En Línea]. Disponible en: http://www.scielo.org.bo/scielo.php?pid=S2518-44312016000200005&script=sci_arttext

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[1] Método de descomposición de una variable en dos grupos propuestos por Blinder (1973) y Oaxaca (1973), más conocido como descomposición Oaxaca – Blinder.

[2] El coeficiente de determinación se evalúa mediante la prueba F, donde se puede evidenciar que para todos los modelos estimados en este trabajo son estadísticamente significativos.

 

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