I. INTRODUCCIÓN

De acuerdo a la Confederación Española de Organizaciones Empresariales (CEOE) (2019) actualmente la posición de la mujer en el mercado laboral es inferior a la de los hombres debido a la amplia brecha de género en los salarios y el limitado número de mujeres en puestos de altos mandos. En esta misma línea, la Organización de Naciones Unidas (2015) indica que en promedio las mujeres tienen menores ingresos que los hombres por motivo del tipo de trabajo que desempeñan, ya que las mujeres en ciertos países laboran en actividades no remuneradas relacionadas con el hogar o trabajos informales. Para que las mujeres se sientan incentivadas a tener una mayor participación en el mercado laboral tendrían que percibir salarios justos y acorde a las actividades que desempeñen en su puesto de trabajo. Esto traería consigo ventajas económicas y sociales (European Comission, 2019).

Además de aumentar la participación femenina en la fuerza laboral, las mejores asignaciones de las mujeres trabajadoras en las diversas profesiones y sectores económicos pueden contribuir aún más al crecimiento (Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos, 2013). Por ejemplo, Hsieh, Hurst, Jones, & Klenow (2019) sugirieron que entre el 17% y 20% del crecimiento económico de EE.UU. entre 1960 y 2008 podría haberse debido a la distribución cambiante de los grupos subrepresentados en la fuerza laboral, lo que incluye mujeres.

De acuerdo a Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) (2013) los gobiernos tienen un papel importante para la promoción de la igualdad de género, no solo por el control en la elaboración y evaluación de políticas; sino también al asegurar la igualdad de oportunidades en la administración pública. Con ello, el gobierno termina actuando como un ejemplo a seguir para otros empleadores. Por otra parte, argumenta que muchos sistemas y sociedades aún consideran implícitamente que la crianza de los hijos es responsabilidad de la madre por lo que las mujeres siguen con la carga de las tareas no remuneradas de la vida doméstica diaria, tales como el cuidado de niños y las tareas del hogar. Consideran que dicha situación no va a cambiar mientras el costo del cuidado de niños equivalga a un salario entero, de modo que haya poco o nada de beneficio económico en salir a trabajar. Por tanto, plantean que el costo de oportunidad de trabajar en el caso de una mujer es equivalente al cuidado de los hijos.

En el caso de Ecuador, en 2016 el Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INEC) publicó los resultados de la Encuesta Nacional de Empleo, Desempleo y Subempleo en donde se destaca información de empleo e ingresos de la población ecuatoriana. Entre los resultados indicaron que la población económicamente activa (PEA) fue de 7.9 millones de personas de la cual el 94.8% contaban con un trabajo. Además, destacan que la tasa de empleo global, donde se incluye empleo adecuado5 e inadecuado6, para hombres fue de 95.5% frente al 93.8% correspondiente a las mujeres. Sin embargo, en el caso de la tasa de empleo adecuado esta fue de 47.9% para los hombres en comparación con el 31.9% de las mujeres; lo que refleja una diferencia en la tasa de empleo adecuado de 16 puntos porcentuales entre hombres y mujeres.

Por otro lado, el INEC (2016) reporta que en Ecuador el salario promedio de un hombre es USD 367,7 mientras que el de una mujer es de USD 287,2. Esta desigualdad en las remuneraciones dentro del sector laboral, para hombres y mujeres, origina un fenómeno socioeconómico conocido como la brecha salarial de género, el cual es definido por la Organización Internacional del Trabajo (2018) como la diferencia del salario promedio de hombres y mujeres en razón del salario de los hombres. Según Castillo & Salas (2018) para las mujeres, la brecha salarial de género en Ecuador se acentúa ante la presencia de hijos y cónyuge en el hogar indistintamente de su cualificación. Además, argumenta que incluso en las actividades económicas con mayor participación femenina influye la presencia de hijos en la oferta del número de horas laborales.

La desigualdad en los salarios de hombres y mujeres publicada por el INEC (2016) permite estimar que la brecha salarial de género es de aproximadamente 21,89%. Sin embargo, dicha estimación no considera los factores que influyen en la determinación del salario. Además, dicho dato no hace una diferenciación entre los salarios promedios de hombres y mujeres en los sectores público y privado. Esto no permite un análisis profundo de la igualdad de género y la no discriminación en los niveles de remuneración.

Por lo anteriormente mencionado, en este estudio se plantea realizar un análisis de la brecha salarial de género en los sectores público y privado del Ecuador en términos ajustados para el año 2016. Mediante la implementación de estimaciones econométricas, se busca incorporar variables que permitan considerar aspectos socioeconómicos y laborales para medir: primero la magnitud de la brecha salarial de género a nivel general, segundo si las diferencias se intensifican o son menores entre el sector público y privado, y finalmente si por niveles cuartiles de ingresos este patrón se modifica. Es importante mencionar que, el estudio es de corte transversal por lo que se realiza un análisis correlacional cuya relevancia se centra en el empleo de registros administrativos de instituciones públicas, conocidos también como micro datos.

Para llevar a cabo el estudio, se emplean los siguientes modelos econométricos: Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO), Oaxaca-Blinder y Descomposición por cuantiles. El modelo de Mínimos Cuadrados Ordinarios a pesar de su sencillez, permite llevar a cabo la ecuación del salario propuesta por Mincer (1974) de tal manera que se logran identificar los factores que influyen en la determinación del salario. El método de Oaxaca-Blinder ha sido utilizado por autores como Miller (2009) para realizar estudios en el sector laboral tomando en consideración la existencia de grupos por lo que permite estimar la diferencia salarial entre hombres y mujeres en los sectores público y privado. El método de descomposición por cuantiles es útil para medir las variables explicativas en una variable explicada en diferentes puntos de una distribución condicional, por ejemplo, en el caso de ingresos. Por tal motivo, autores como Castagnetti & Giorgetti (2019) emplearon este método para analizar la distribución salarial teniendo en consideración el género del individuo.

El artículo está estructurado de la siguiente forma: en la sección 2, se realiza una revisión de la literatura orientada a comprender los conceptos, teorías y causas de la brecha salarial de género y se exponen estudios realizados en otros países referentes a este fenómeno socioeconómico; en la sección 3, se detalla la metodología empleada en este estudio; en la sección 4, se presentan los resultados obtenidos mediante las diferentes estimaciones econométricas; finalmente, en la sección 5, se plantean las conclusiones sobre la brecha salarial de género en Ecuador.

II. REVISIÓN DE LA LITERATURA

Según la Organización Internacional del Trabajo (2018) la brecha salarial de género se define como la diferencia del salario promedio de hombres y mujeres en función al salario de los hombres. Por otro lado, de acuerdo a la CEOE (2019) este concepto hace referencia a la existencia de diferencia entre las remuneraciones percibidas por hombres y por mujeres. Este define dos formas de medir la brecha salarial de género: la brecha salarial sin ajustar hace referencia a la diferencia existente entre los salarios percibidos por los trabajadores por motivo de género, calculada sobre la base de la diferencia media entre los ingresos brutos por hora de todos los trabajadores (Comisión Europea – Dirección General de Justicia, 2014). Mientras que la brecha salarial ajustada mide la diferencia salarial entre hombres y mujeres teniendo en consideración las diferencias socioeconómicas de cada trabajador y las del puesto de trabajo que desempeñan (Confederación Española de Organizaciones Empresariales, 2019).

Autores como Altonji y Blank (1999) definen tres determinantes de la brecha salarial de género. La primera determinante, hace referencia a la diferenciación entre preferencias o necesidades de cada individuo entre los diferentes tipos de trabajo o el valor que le dan al trabajo remunerado, en el cual se centra la diferencia salarial. Este tipo de brecha se da por elección del trabajador, sin importar los factores que determine, tiene su propia decisión de donde trabajar. Por otra parte, de acuerdo a autores como Ayala (2017), la segunda determinante se relaciona con las ventajas comparativas que se define como la especialización en diferentes áreas por género donde la mujer ocupa un papel importante dentro de la familia al ser la encargada del hogar, ella es la encargada del trabajo no remunerado el cual se enfoca del cuidado de su familia lo cual hace que su productividad en su mayoría este en relación con el bienestar de la familia. La última determinante, hace referencia a la teoría de capital humano creada por Schultz (1961) y Becker (1964). En esta línea, Schultz (1961) plantea que la inversión en educación en muchos países es determinada por el ingreso de las personas y esto se relacionado con la calidad del servicio. Mientras mayor ingreso se tiene hay mayor probabilidad de tener mejor nivel de educación y salud.

Basado en la teoría de capital humano de Schultz (1961) y Becker (1964), Mincer (1974) realiza un modelo basado en la racionalidad económica del individuo en el mercado laboral, el cual se enfoca en una regresión lineal como un medio para calcular la contribución de la escolaridad y la experiencia en los ingresos de los trabajadores siendo estos considerados como dotaciones de capital humano que determinan el nivel salarial del individuo. La ecuación de regresión de Mincer se llama “función de ingresos”, la cual incluye el logaritmo del ingreso como variable explicada y la escolaridad y los años de experiencia como variables explicativas.

[1]

Donde $w_i$ es el salario del individuo por un periodo determinado,${edu}_i$ son los años de educación del individuo,${exp}_i$ son los años de experiencia que tiene el individuo en el trabajo, y ${exp}_i^2$ al cuadrado la cual ayuda a captar la no linealidad del perfil edad-ingresos, ${\mathrm{\beta }}_0$ es la constante del modelo es decir en estado neutro como estaría el individuo. El ${\mathrm{\beta }}_1$ aproxima la tasa privada de rentabilidad de la educación; la experiencia no es una variable de observación directa, por lo cual se utiliza experiencia potenciada al cuadrado para poder ver su representación en el modelo.

Otro punto que tiene relevancia para la brecha salarial de género es el “sticky floor” o suelo pegajoso la cual es una expresión utilizada como metáfora para apuntar a un patrón de empleo discriminatorio que mantiene a las mujeres trabajadoras, principalmente, en los niveles más bajos de la pirámide laboral, con baja movilidad y barreras invisibles para su avance profesional (European Institute for Gender Equality (EIGE), 2019). Por otro lado, el término “glass ceiling” o techo de cristal hace referencia a los obstáculos artificiales y barreras invisibles que impiden que las mujeres lleguen a puestos más altos en el organigrama de la empresa, ya sea pública o privada y sea cual sea el ámbito (European Institute for Gender Equality (EIGE), 2019). Se introdujo por primera vez en 1986 cuando se realizó un artículo para el Wall Street Journal. Desde la introducción del concepto muchos autores han utilizado el término para realizar trabajos acerca de la brecha salarial de género o mercado laboral. Autores como Albrecht et al. (2003) y Arulampalam et al. (2007) realizaron trabajos acerca del sticky floor y el glass ceiling donde lo describen como un problema social que ha estado en el mercado laboral a lo largo del tiempo.

Uno de los estudios más actuales que se ha podido encontrar sobre la brecha salarial de género fue realizado por la Confederación Española de Organizaciones Empresariales (2019) en España. En este estudio se emplearon micro datos tanto del sector privado como del público y se incluyeron variables socioeconómicas como edad, educación y antigüedad en la empresa; variables laborales como tipo de contrato, tipo de jornada, actividad, ocupación y tamaño de la empresa en la que trabaja; y otras variables de control como nacionalidad, región, propiedad y mercado. Entre las conclusiones establecieron que en España las mujeres perciben 12.2% menos ingresos que los hombres además factores como la edad, la actividad económica de la empresa y la antigüedad en un lugar de trabajo contribuyen a aumentar dicha brecha mientras el nivel de educación, contribuye a reducirla.

Otros estudios como el realizado por Castagnetti y Giorgetti (2019) emplean un modelo de Descomposición por cuantiles para analizar la brecha salarial de género. En el caso de estos autores utilizaron la metodología planteada por Koenker y Basset (1982) en Italia y plantearon como variables independientes al: género, los años de experiencia, antigüedad en el lugar de trabajo, nivel de educación, conocimientos de inglés y computación, sector, edad, estado civil, número de hijos, nacionalidad, sector en el que vive, tipo de contrato, tamaño de la empresa y cargo. Ellos concluyen que existe una diferencia sustancial en la brecha salarial de género entre el sector público y el privado a lo largo de los diferentes niveles de ingresos. Por una parte, trabajadores del sector público enfrentan mayor discriminación en los rangos salariales más altos. Por el contrario, en el sector privado existe una mayor diferencia salarial en los rangos de ingresos más bajos. Uno de los argumentos mencionados por Castagnetti y Giorgetti (2019) es la existencia de una influencia política en la determinación de los salarios en el sector público, a diferencia del sector privado que tiene al mercado como su referente. Sin embargo, encuentran que en el sector público es menor la brecha que en el privado debido a que la legislación antidiscriminatoria es más estricta en dicho sector.

Otro estudio relevante sobre la brecha salarial de género es realizado por Miller (2009) en Estados Unidos utilizando el modelo Oaxaca-Blinder7. En este estudio el autor analiza con datos del año 2000, la diferencia de la brecha salarial de género entre el sector público y el sector privado incluyendo como variables explicativas: género, educación, años de experiencia, estado civil, raza e idioma. Entre sus conclusiones el autor indica que, indistintamente del sector las mujeres perciben un menor salario por hora que los hombres. Sin embargo, la brecha es mayor en el sector privado que en el sector público lo que puede deberse a: (i) El sector público no persigue la maximización de beneficios como una de sus metas. (ii) El sector público pone hace mayor énfasis en los procedimientos burocráticos para establecer salarios, lo que puede llevar a que las mujeres reciban remuneraciones justas con mayor frecuencia en que en el sector privado. Por otro lado, Miller (2009) concluye que las mujeres que trabajan en el sector privado tienen un salario menor en alrededor del 30% que sus homólogos masculinos indistintamente de su posición en la distribución de ingresos. Adicionalmente, argumenta que en el sector público se presenta el “sticky floor” debido a que la brecha salarial de género es mayor en la parte inferior de la distribución de los ingresos.

III. METODOLOGÍA

Para llevar a cabo el presente estudio, se tuvo acceso a los registros administrativos del año 2016 del Laboratorio de Dinámica Laboral y Empresarial (LDLE), a través del Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC). Estos registros recopilan información de cuatro instituciones públicas como lo son: la Dirección General de Registro Civil, Identificación y Cedulación; la Secretaría de Educación Superior, Ciencia, Tecnología e Innovación (SENESCYT); el Servicio de Rentas Internas (SRI); y el Instituto Ecuatoriano de Seguridad Social (IESS). Los registros administrativos de cada institución pública fueron proporcionados por el INEC en bases de datos independientes. Posteriormente, se procesaron e integraron los datos de tipo de corte transversal. A partir de ello, el presente estudio se limita a los individuos de la población económicamente activa del Ecuador en el año 2016, con títulos académicos de tercer y cuarto nivel, afiliados al sistema público de seguridad social en los sectores público y privado y regidos por la Ley Orgánica de Servicio Publico (LOSEP) y el Código de Trabajo vigentes al momento. Se obtuvo una base de datos con 323.700 observaciones. Del total de dichas observaciones, la cantidad de mujeres asciende a 184.800 mientras que la cantidad de hombres a 138.900; llegando a representar el 57% y 43%, respectivamente. Por otro lado, del total de observaciones 174.104 son individuos que trabajan en el sector público mientras 149.596 trabajan en el sector privado, llegando a representar el 54% y 46%, respectivamente.

Se emplean tres modelos econométricos, los cuales son: Mínimos Cuadrados Ordinarios, Modelo de Oaxaca-Blinder y Método de Descomposición por cuantiles. En la Tabla 1 se muestra la definición de las variables que se emplean en dichas estimaciones econométricas. En los tres modelos, la variable dependiente o explicada es el logaritmo del salario. Sin embargo, difiere cómo se incluye la variable de interés, la cual es el género. Las variables independientes o explicativas son clasificadas en dos tipos: características individuales como edad, nivel de formación, provincia de nacimiento, estado civil y años experiencias laboral, y características puesto del trabajo como el sector (público o privado) en el que trabaja el individuo, actividad económica y el tipo de relación laboral mantiene con su empleador. Adicionalmente, se incluyen interacciones del nivel de formación (cuarto nivel) y el estado civil (casado) con la variable de interés (género). Los estadísticos descriptivos de las variables pueden ser visualizados en el Anexo 1.

Tabla 1
Definición de variables

Elaborado por los autores

Mínimos Cuadrados Ordinarios

El modelo de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) o modelo de regresión lineal simple, tiene la siguiente premisa: $y$ y $x$ son aquellas variables que equivalen a una población, donde se explica $y$ en términos de $x$ o la variación de $y$ con los cambios de $x$ (Wooldridge, 2006). Mientras que la regresión múltiple es la más certera para un análisis ceteris paribus donde se permite controlar de manera más detallada, los factores que influyen de manera simultanean con la variable dependiente. El modelo de regresión múltiple es el más utilizado para análisis empíricos económicos y en otras ciencias sociales (Wooldridge, 2009).

En este estudio, se realizaron tres estimaciones por Mínimos Cuadrados Ordinarios a partir de las variables de la Tabla 1. En la primera estimación se emplean las variables explicativas sin incluir interacciones de variables. En la segunda y tercera estimación se incluyen las interacciones de mujer con título de cuarto nivel y mujer casada, respectivamente. Es por ello que, las ecuaciones empleadas son las siguientes:

2

3

4

Donde: $\mathrm{\alpha }$ es una constante. ${\mathrm{\beta }}_j$ es un vector de los coeficientes de las características individuales. ${\mathrm{\delta }}_j$ es un vector de los coeficientes de las características del puesto de trabajo. ${\epsilon }_j$ representa el término de error con las propiedades estándar.$m$, $n$ representan la cantidad de variables explicativas.

Modelo de Oaxaca-Blinder

En literatura, se conoce como método de descomposición Oaxaca-Blinder al que usualmente es utilizado para realizar estudios en el sector laboral tomando en consideración la existencia de grupos (por género, raza, etc.).

En este estudio, se realiza la estimación de la brecha salarial de género por medio del empleo del modelo de Oaxaca-Blinder. Para ello, el total de observaciones se dividió en dos grupos a partir del género. Además, se tomó en consideración el sector (público o privado) en el que trabaja el individuo. La ecuación 5 presenta, en términos generales, las variables empleadas en la ejecución del modelo:

5

Donde: $i$ es el género del individuo. $s$ es el sector en el que trabaja el individuo. $\mathrm{\alpha }$ representa una constante. ${\mathrm{\beta }}_j$ es un vector de los coeficientes de las características individuales. ${\mathrm{\delta }}_j$ es un vector de los coeficientes de las características del puesto de trabajo. ${\epsilon }_j$ representa el término de error con las propiedades estándar. $m$, $n$ representan la cantidad de variables explicativas.

Método Descomposición por cuantiles

La descomposición por cuantiles o regresión por cuantiles fue creada por Koenker y Bassett (1982). Es un método para medir las variables explicativas en una variable explicada en diferentes puntos de una distribución condicional y es eficiente cuando se conoce que los datos utilizados presentan heterocedasticidad, por ejemplo, en el caso de ingresos. Para ello, se emplea la Ecuación 6 para la presente investigación.

6

Donde: $s$ es el sector en el que trabaja el individuo el cual puede ser público o privado. $q_i$ es el cuantil, puede tomar los valores 0.25, 0.50 y 0.75. $\mathrm{\alpha }$ representa una constante. ${\mathrm{\beta }}_j$ es un vector de los coeficientes de las características individuales. ${\mathrm{\delta }}_j$ es un vector de los coeficientes de las características del puesto de trabajo. ${\epsilon }_j$ representa el término de error con las propiedades estándar. $m$, $n$ representan la cantidad de variables explicativas.

IV. RESULTADOS

Mínimos Cuadrados Ordinarios

En la Tabla 2 se muestran los resultados de las estimaciones por Mínimos Cuadrados Ordinarios. En la primera estimación se evidencia que el género mujer está asociado a un menor salario con respecto al de los hombres. Por otra parte, indistintamente del género, tener un título de cuarto nivel contribuye a un mayor salario que tener un título de tercer nivel. Según Organización Internacional del Trabajo (2019) una mayor educación del individuo corresponde a tasas de empleo más altas y las brechas de género en la participación en el empleo se reducen si el nivel de educación es el más elevado. En el caso del estado civil, estar casado, divorciado, viudo o en unión libre contribuye a un salario mayor que estar soltero. Esto refleja que tener pareja sentimental tiene una correlación positiva con el salario.

Por otro lado, la segunda estimación muestra que existe correlación positiva y estadísticamente significativa entre el salario y las mujeres con título de cuarto nivel lo que evidencia que para las mujeres una mayor preparación académica se relaciona con un nivel salarial mayor con respecto a sus homólogos masculinos. Además, no llegar a dicho nivel de formación se asocia a un salario menor que el percibido por los hombres. Según la CEOE (2019) históricamente la educación ha contribuido a reducir la brecha salarial entre hombres y mujeres sobre todo en los niveles superiores. Esto puede deberse a que de acuerdo a la OCDE (2013) existe una correlación positiva entre la educación y los ingresos de un país por lo que constantemente existe una mayor inversión en capital humano teniendo como resultado mujeres con niveles de formación más elevados y con posibilidades de alcanzar salarios similares a los de sus homólogos masculinos. Por otro lado, las demás variables explicativas empleadas en esta regresión mantienen la incidencia descrita en la primera estimación.

En la tercera estimación prevalece una correlación negativa y estadísticamente significativa entre el salario y las mujeres casadas lo que se asocia a discriminación en contra de las mujeres no solo por su género sino también por su estado civil. De acuerdo a la CEOE (2019) esto puede darse por la maternidad ya que el nacimiento de un hijo se relaciona con la situación profesional y las condiciones laborales de las mujeres debido a que por lo general dejan de trabajar o reducen su jornada laboral por el cuidado los niños. Además, plantean que tras tener su primer hijo comienza a existir una brecha de género con respecto a los hombres y con respecto a las mujeres que no tienen hijos. Por otro lado, las demás variables explicativas empleadas en esta estimación mantienen la incidencia descrita en la primera estimación.

Tabla 2
Estimación por MCO de la brecha salarial de género.

(i) Se utilizó el logaritmo del Salario. (ii) *** Indica significancia estadística al 1%. ** Indica significancia estadística al 5%. * Indica significancia estadística al 10%.

INEC, (2016).

Dentro de las características del puesto de trabajo se evidencia que, para los individuos indistintamente de su género, trabajar en el sector público se relaciona con un salario mayor en comparación a trabajar en el sector privado. Además, es evidente que mantener una relación de trabajo regida por el Código del Trabajo8 o la Ley Orgánica de Servicio Público (LOSEP)9 se relacionan positivamente con el salario, con respecto a otros tipos de contratación.

Modelo de Oaxaca-Blinder

El Modelo de Oaxaca-Blinder, explicado en la metodología, se aplicó en los sectores público y privado. Sin embargo, en el sector público no hay evidencia estadísticamente significativa de que exista una brecha salarial de género. Por otro lado, en el sector privado se evidencia que existe una brecha salarial a favor de los hombres como se muestra en la Tabla 3.

Tabla 3
Estimación de Oaxaca – Blinder en el sector privado

(i) El Salario hace referencia a la predicción del logaritmo del mismo. (ii) *** Indica significancia estadística al 1%. ** Indica significancia estadística al 5%. * Indica significancia estadística al 10%

INEC, (2016).

Tabla 4
Coeficientes de Oaxaca – Blinder en el sector privado

(i) Se utilizó el logaritmo del Salario. (ii) *** Indica significancia estadística al 1%. ** Indica significancia estadística al 5%. * Indica significancia estadística al 10%.

INEC, (2016)

En el sector privado, se evidencia que la diferencia salarial entre hombres y mujeres es estadísticamente significativa al 1% a favor de los hombres debido a que su salario llega a ser mayor que el de las mujeres. Además, se evidencia que el 12% de esta diferencia se explica por las dotaciones de capital humano de cada individuo y el 86% de la diferencia se da por motivo de género por lo que en la Tabla 3 se muestran las variables explicativas de la diferencia salarial entre hombres y mujeres en el sector privado. Cabe mencionar que el 2% adicional puede ser interpretado como aspectos no considerados dentro del modelo.

A partir de la Tabla 4 se evidencia que, para las mujeres la edad se relaciona positivamente con el salario durante su vida adulta temprana. Sin embargo, a medida que pasan los años la correlación entre el salario y la edad pasa a ser negativa. Esto podría deberse a que durante su vida adulta las mujeres se encuentran en su etapa reproductiva y tienen la posibilidad de quedar embarazadas. De acuerdo a Anghel, Conde- Ruiz, & Marra de Artíñano (2019) una explicación plausible de porque la brecha salarial se amplifica con la edad, es probablemente por la maternidad. La CEOE (2019) plantea que la maternidad se relaciona con mayor dedicación al trabajo no remunerado de las mujeres entre ellos el cuidado de niños y tareas del hogar, por lo que pueden llegar a disminuir sus jordanas laborales.

El nivel de formación tiene una correlación positiva con el salario. Esto evidencia que, para las mujeres contar con un título de cuarto nivel se asocia a un salario mayor que el de sus homólogos masculinos. Como se mencionó anteriormente la OCDE (2013) plantea que existe una correlación positiva entre la educación y los ingresos de un país por lo que largo de los años ha habido una mayor inversión en capital humano lo que ha dado como resultado mujeres con niveles altos niveles de educación que les permiten percibir un salario de acuerdo a sus dotaciones al igual que a sus homólogos masculinos.

Por otro lado, para las mujeres, los años de experiencia laboral tienen una correlación positiva con el salario, a lo largo de su vida profesional. Esto no necesariamente es un indicador favorable para las mujeres ya que puede deberse a que les toma más años que a los hombres en llegar a cargos de altos mandos, a tal punto en el que su salario no aumenta con el paso del tiempo. De hecho, la CEOE (2019) plantea que esto puede deberse a que las mujeres se incorporan más tarde que los hombres en el mercado laboral.

Para las mujeres, ser casadas, divorciadas o viudas tiene una correlación negativa con el salario respecto a ser solteras. Esto está relacionado con la edad, como se describió anteriormente, ya que los empleadores pueden percibir a las mujeres solteras como más productivas en su trabajo por tener disponibilidad de tiempo a diferencia de las mujeres que tienen sus hijos y familias a las que deben dedicar su tiempo.

Es importante destacar que la Tabla 3 presenta un resumen de la estimación de Oaxaca-Blinder en donde se muestra la estimación del salario de hombres y mujeres en términos de logaritmo natural. Esto permite tener una estimación robusta de los coeficientes del modelo. Sin embargo, no permite tener una aproximación de la brecha salarial de género en dólares estadounidense (USD). En la Tabla 5 se evidencia que la diferencia salarial entre hombres y mujeres es de 209,12 USD además de que los hombres ganan 21,66% más que las mujeres. Por otro lado, de la diferencia salarial 25,68 USD se da por las dotaciones de cada individuo, 178,91 USD por motivo de género y 4,51 USD por la interacción entre las dos anteriores.

Tabla 5
Estimación de la brecha salarial de género en el sector privado.

(i) El Salario es la predicción en dólares estadounidense. (ii) *** Indica significancia estadística al 1%. ** Indica significancia estadística al 5%. * Indica significancia estadística al 10%.

INEC, (2016).

Tabla 6
Estimación por cuantiles en el sector privado.

*** Indica significancia estadística al 1%. ** Indica significancia estadística al 5%. * Indica significancia estadística al 10%.

INEC, (2016)

Tabla 7
Estimación por cuantiles en el sector público

*** Indica significancia estadística al 1%. ** Indica significancia estadística al 5%. * Indica significancia estadística al 10%.

INEC, (2016)

Método Descomposición por cuantiles

En esta subsección se muestran los resultados obtenidos al llevar a cabo la descomposición por cuantiles por sectores: privado y público.

En la Tabla 6 se presentan las estimaciones para el primer (0.25), segundo (0.50) y tercer (0.75) cuantil de la distribución del salario en el sector privado. En este sector, para las mujeres en comparación a los hombres, el género se asocia con un menor salario en todos los niveles de la distribución salarial. Además, es evidente que la desventaja salarial a la que se enfrentan las mujeres aumenta entre cuantiles llegando a ser mayor en el tercer cuantil. Por otra parte, es evidente que, en el sector privado, el salario se correlaciona positivamente cuando existe una relación de trabajo regida por Código del Trabajo y negativamente cuando se rige por LOSEP, respecto a otros tipos de contrataciones.

En la Tabla 7 se presentan las estimaciones para el primer (0.25), segundo (0.50) y tercer cuantil (0.75) de la distribución del salario en el sector público. Dentro de este sector, para las mujeres existe una correlación positiva entre su género y su salario, en comparación con los hombres, en el primer y segundo cuantil de la distribución salarial. Sin embargo, en el tercer cuantil hay una correlación negativa entre el salario y las mujeres en comparación con sus homólogos masculinos. Por otro lado, en este sector y a diferencia del sector privado, tanto la LOSEP como el Código del Trabajo mantienen una correlación positiva y estadísticamente significativa con el salario del individuo a lo largo de la distribución de los ingresos. Esto evidencia que el ambiente político y regulado del sector público se encuentra a favor del salario de los trabajadores.

V. CONCLUSIONES

A partir del presente estudio de corte transversal, se analiza un fenómeno socioeconómico presente en Ecuador conocido como la brecha salarial de género. Por medio de Mínimos Cuadrados Ordinarios se identifican los factores que influyen en la determinación salarial de un individuo. Con el empleo del Modelo de Oaxaca-Blinder se realiza una estimación de su magnitud en los sectores público y privado. Y, con el Modelo de Descomposición por cuantiles se identifica la desigualdad salarial en los diferentes niveles de la distribución de ingresos.

De las estimaciones de Mínimos Cuadrados Ordinarios cabe destacar tres de los hallazgos obtenidos. En primer lugar, hay evidencia que el género mujer está asociado a un menor salario con respecto al de los hombres. Este resultado es contrario a lo planteado por la escuela neoclásica referente a la determinación del salario debido a que refleja que, en Ecuador, el salario que percibe cada individuo no está basado únicamente en sus características de capital humano. En segundo lugar, para las mujeres tener un título de cuarto nivel se relaciona con un salario mayor en comparación a quienes cuentan con otro nivel de formación e incluso mayor que el de los hombres. Por lo que, respalda a la Teoría del Capital Humano definida por Schultz (1961) y Becker (1964) en la que plantean a la educación como un factor que le permite a los individuos obtener mayores salarios por ser una inversión en sus dotaciones. En tercer lugar, para las mujeres, estar casada contribuye a un menor salario con respecto a las mujeres solteras y en comparación a los hombres. Este último hallazgo mantiene relación con el argumento de Andreu (2007) de que gran parte de las mujeres se ven afectadas en el mercado laboral antes de los treinta años, coincidiendo con su matrimonio o maternidad.

Al llevar a cabo el método de Oaxaca-Blinder no se evidencia una brecha salarial de género ajustada estadísticamente significativa en el sector público mientras que en el sector privado se evidencia que, teniendo en consideración características individuales, del puesto de trabajo y otras variables de control, esta es de 21,66% a favor de los hombres. De acuerdo a Castagnetti & Giorgetti (2019) los salarios en el sector público se establecen en un ambiente político mientras en el sector privado se dan en un ambiente fuertemente relacionado con el mercado además de que en el sector público existen procedimientos burocráticos que se deben cumplir y es estricto con el cumplimiento de las legislaciones antidiscriminatorias. Esto sugiere que, en el sector público de Ecuador, los procesos de contratación y la aplicación de las políticas a favor de la igualdad de género, como lo establecido en el Art. 5 de la LOSEP, están siendo efectivas. Y que, por el contrario, en el sector privado no se está logrando cumplir con lo establecido en el Art. 79 del Código del Trabajo referente a la igualdad de remuneración sin discriminación. Por otro lado, se debe hacer hincapié de que en este último sector la brecha salarial ajustada estimada en este trabajo no difiere sustancialmente con la no ajustada que según datos del INEC(2016) es de 21,89%.

En lo que respecta a la brecha salarial de género estimada en el sector privado, se encontró que el 86% de la diferencia salarial entre hombres y mujeres se da por motivo de género mientras tan sólo 12% se debe a las dotaciones de capital humano lo que sugiere que las mujeres que alcanzan altos niveles de dotaciones, como un título de cuarto nivel, logran compensar la discriminación de género. Sin embargo, aquellas mujeres cuyo nivel de formación es de tercer nivel y no logran invertir más es su educación, se ven severamente afectadas por la discriminación de género en el mercado laboral. Esto respalda el planteamiento de Lupica (2015) de que las mujeres que han tenido mayores logros en el mercado laboral son las que trabajan en el área urbano, en edad adulta, sin hijos, que cuentan con recursos económicos y las cuales tienen título de tercer y cuarto nivel. Por otro lado, el estado civil es determinante para el salario de las mujeres debido a que las casadas, divorciadas o viudas están asociadas con un salario menor con respecto a las mujeres solteras y en comparación a sus homólogos masculinos. De acuerdo a la CEOE (2019) existe evidencia empírica de que el nacimiento de un hijo afecta en mayor medida a la situación profesional y las condiciones laborales de las mujeres debido a que dejan de trabajar o reducen su jordana laboral por el cuidado los niños. Además, plantea que tras tener su primer hijo comienza a existir una brecha de género con respecto a los hombres y con respecto a las mujeres que no tienen hijos.

Al realizar la descomposición por cuantiles tanto para el sector privado como el público se evidenció que, en el primero la desventaja salarial a la que se enfrentan las mujeres aumenta entre cuantiles; y en el segundo las mujeres están asociadas a un salario mayor que el de los hombres, en el primer y segundo cuantil de la distribución salarial mas no en el tercer cuantil. A partir de ello, se puede establecer que en el sector privado hay presencia de “sticky floor” o suelo pegajoso además de “glass ceiling” o techo de cristal ya que las mujeres se encuentran en desventajas salariales a lo largo de la distribución del salario y únicamente las que tienen un alto nivel de formación pueden superar los obstáculos y barreras de la discriminación de género. Mientras tanto, en el sector público hay evidencia de “glass ceiling” ya que las mujeres perciben menor salario en el nivel salarial más alto.

A partir de lo anteriormente mencionado, se puede concluir que, en Ecuador, la diferencia salarial entre hombres y mujeres es a favor de los hombres. Esta se debe mayormente al género del individuo y no a las dotaciones de capital humano. Sin embargo, la educación y los años de experiencia laboral son factores que pueden contribuir a disminuir dicha brecha. Las mujeres con alto nivel de educación y las que dedican mayor parte de su vida adulta a trabajar pueden mitigar la relación negativa sobre su salario. Por otro lado, cabe recalcar que la brecha salarial de género se evidenció principalmente en el sector privado a lo largo de la distribución salarial y que, en el sector público, pese a que no se encontró evidencia estadísticamente significativa, se determinó que las mujeres aún mantienen una desventaja en nivel salarial más alto.

A pesar de encontrarse a nivel constitucional y en la legislación laboral, el derecho a la igualdad salarial difícilmente se concreta en la práctica si no se acompaña de disposiciones concretas que lo hagan operativo (Organización Internacional del Trabajo, 2019). Por tanto, se recomienda que Ecuador implemente legislación específica contra la desigualdad salarial al igual que otros países de América Latina como Chile (2009), Colombia (2011) y Perú (2017). Estos países han acentuado un precedente que inició con Chile como pionero para plantear leyes que constituyan una obligación para los empleadores de que exista igualdad salarial para hombres y mujeres que realicen un mismo trabajo. Además, es destacable en el caso de Colombia que la ley incorpora que las empresas tanto del sector público como privado están obligados a llevar un registro de perfil y asignación de cargos por sexo, funciones y remuneración con la finalidad de garantizar la igualdad salarial.

El presente estudio se limita a los individuos de la población económicamente activa de Ecuador en el año 2016, con títulos académicos de tercer y cuarto nivel, afiliados al sistema público de seguridad social en los sectores público y privado; y regidos por la Ley Orgánica de Servicio Público (LOSEP) y el Código del Trabajo vigentes al momento. Para ello, se emplean los registros administrativos del año 2016 de cuatro instituciones públicas, proporcionados por el Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INEC): Instituto Ecuatoriano de Seguridad Social (IESS), Secretaría de Educación Superior, Ciencia, Tecnología e Innovación (SENESCYT), Servicio de Rentas Internas (SRI) y Dirección General de Registro Civil, Identificación y Cedulación. Por otro lado, el estudio se limita a las variables que dispone el INEC en su catálogo del LDLE por lo que no se pudieron incluir variables relevantes en el estudio de la brecha salarial de género como aquellas relacionadas a los hijos.

Para futuras líneas de investigación, se pueden incorporar otras formas funcionales de las variables. Por ejemplo, a diferencia de este estudio, la edad puede incluirse como variable categórica. También, se puede explorar la influencia que tiene sobre el salario la convivencia en pareja, haciendo uso de interacción entre las variables mujer casada o en unión libre. Adicionalmente, es posible incluir otras variables que están disponibles en el catálogo del LDLE como el nivel de formación de la Dirección General de Registro Civil, Identificación y Cedulación que incluye categorías adicionales a las incluidas en este estudio tales como nivel primario y secundario. Por otro lado, en el caso de que el LDLE llegase a contar con registros administrativos actualizados y de múltiples años, se sugiere realizar estudios de panel que permitan establecer causalidad.

Referencias

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ANEXOS

Anexo 1
Estadísticas descriptivas de las variables.

Elaborado por: Los autores.

*Categorías de referencia de variables explicativas.

Anexo 2
Clasificación Ampliada de las Actividades Económicas CIIU REV. 4.0

Elaborado por: Los autores

INEC (2016)

Notas