ECONÓMICAS

Cerquera-Losada, Arias y Rincón / Económicas CUC, vol. 42 no. 1, pp. 78–92, Enero - Junio, 2021

CUC

Diferencial Salarial por Género en Colombia: Un análisis comparativo entre los departamentos de Huila y Nariño

Wage Differential by Gender in Colombia: A comparative analysis between the departments of Huila and Nariño

DOI: https://doi.org/10.17981/econcuc.42.1.2021.Econ.5

Resumen

Los ingresos económicos o laborales son un aspecto que afecta directamente el nivel de bienestar de una persona y por extensión, de la sociedad en general. El presente trabajo analiza los determinantes del diferencial salarial por género en Colombia y los departamentos de Huila y Nariño para el año 2018, utilizando los datos de la GEIH se emplea la descomposición de Oaxaca-Blinder con corrección de sesgo de selección. Los resultados reflejan que la brecha bruta para el Huila es del 20,7 % y para Nariño del 10,3 %, indicando que los hombres ganan en esa misma proporción más que las mujeres. Teniendo en cuenta que las mujeres tienen en promedio más años de educación, el efecto característico no logra explicar en su totalidad la diferencia, pero si lo hace el efecto remuneración. Está diferencia puede deberse al rol de madre, que lleva a los empresarios a inferir productividad y preferir remunerar más a los hombres que a las mujeres.

Palabras clave: Brecha salarial; sesgo de selección; efecto característico; efecto remuneración; salario

Abstract

The economic benefit of work is an aspect that directly affects the level of being a person and, by extension, of society in general. The present job analyses the determining of the wage gap for gender and the department of Huila and Nariño for the year 2018, using dates from GEIH for the decomposition of Oaxaca-Blinder with selection bias correction. The results show the big breach for Huila 20,7 % and Nariño 10,3% indicating that men win in the same proportion with women. Taking into account that women have in average more educational years, the unique effect does not explain the all difference if not the remuneration effect. This difference could to be the mom’s role that carry the entrepreneurs to infer productivity and prefer to remunerate men more than women.

Keywords: Wage gap; selection bias; characteristic effect; remuneration effect; wage

Artículo de investigación.

Fecha de recepción: 15/07/2020

Fecha de devolución: 19/11/2020

Fecha de aceptación: 23/11/2020

Fecha de publicación: 28/11/2020

Oscar Hernán Cerquera-Losada E:\Users\aromero17\Downloads\orcid_16x16.png

Universidad Surcolombiana.

Neiva, Huila (Colombia)

Cristian José Arias Barrera E:\Users\aromero17\Downloads\orcid_16x16.png

Corporación Autónoma Regional del Alto Magdalena.

Neiva, Huila (Colombia)

Valentina Rincón Trujillo E:\Users\aromero17\Downloads\orcid_16x16.png

Universidad Surcolombiana.

Neiva, Huila (Colombia)

.

Para citar este artículo:

Cerquera-Losada, O., Arias, C., & Rincón, V. (2021). Diferencial Salarial por Género en Colombia: Un análisis comparativo entre los departamentos de Huila y Nariño. Económicas CUC, 42(1), 78–92. DOI: https://doi.org/10.17981/econcuc.42.1.2021.Econ.5

JEL: C01, E24.

Introducción

Generalmente los ingresos económicos materializados a través de los salarios, son determinados en el mercado de trabajo, y depende de las características propias de los individuos, ya sean características observables, como la educación, experiencia, edad, que se suponen aumentan los niveles de productividad, o características inobservables, como habilidades propias de los individuos que no se pueden plasmar en un currículo. El problema surge cuando el salario se establece con base en ciertas características a partir de las cuales se infiere cierta productividad, las mujeres, los negros, los individuos que pertenecen a alguna etnia, los adultos mayores, entre otros grupos, pueden ser objeto de menores remuneraciones porque se infiere que son menos productivos simplemente por el hecho de hacer parte de estos grupos denominados minoritarios o discriminados.

Por tal razón, terminan recibiendo menores niveles de remuneración y realizando las mismas actividades laborales que otros grupos no discriminados, como por ejemplo los hombres. Romero (2007) sostiene que la discriminación surge porque existe un grupo llamado dominante, que ejerce una presión sobre otro grupo que es dominado, y por lo tanto, se presenta una mayor distribución y beneficio de las oportunidades económicas, sociales, culturales y políticas hacia el grupo de los dominantes.

Esta situación se ha estudiado considerablemente, establecer porque, hombre y mujeres, en particular, perciben salarios diferenciados si realizan actividades laborales similares, ha sido un gran reto de investigadores y teóricos. Dos enfoques teóricos han sido ampliamente abordados, la discriminación por gustos o preferencias desarrolladas por Becker (1971), y la “discriminación estadística” planteada por Arrow (1971) y Phelps (1972).

Becker (1971), por su parte, sostiene que las diferencias de salarios, denominadas brechas salariales, se presentan porque las personas tienen preferencias que se generan a partir de las percepciones, como en el caso de los empleadores, los cuáles infieren que los trabajadores tienen cierto nivel de productividad a partir de las características que observan, como la edad, la educación, el género o la raza. Por lo tanto, la determinación del salario estará sujeto a la percepción de productividad del empleador, los cuales solo una percepción observable, como ser mujer o negro, por referenciar algunos casos.

El salario va a depender de la percepción de productividad que se tiene sobre un determinado grupo de personas con características comunes, esto genera ciertos prejuicios en contra del grupo de individuos discriminados, al punto de producirse segregación de la fuerza laboral, pues al grupo mayoritario no le gusta trabajar con el grupo minoritario o discriminado, y viceversa, por lo que, los diferentes grupos terminan concentrándose en ciertas actividades específicas para personas que pertenecen a estos grupos, en nuestro contextos, actividades laborales desarrolladas solamente por hombres o por mujeres.

Arrow (1971) y Phelps (1972) sostienen que la discriminación estadística supone que los empleadores tienen una escaza información de las habilidades y de la productividad que tienen los aspirantes. Ante la ausencia de información como esta, los empleadores fundamentan sus decisiones en características observables, el género o la raza, y de esta manera, establecen niveles de salarios, los cuales serán menores para estos grupos en los cuales el empleador supone que son menos productivos.

Según Galvis (2010) y Acosta, Erazo y Riascos (2020), la brecha de salario por género en el país, ha sido grande y persistente en el tiempo. Colombia es un territorio ampliamente heterogéneo, con considerables diferencias entre regiones, de ahí la necesidad de conocer la problemática de cada región con sus propias particularidades. No obstante, durante las últimas décadas la mujer ha aumentado su presencia en la actividad laboral, explicado fundamentalmente por el aumento los niveles de cualificación, en especial la educación, incluso en muchos casos, han superado a los nivele de educación de los hombres.

De acuerdo con Flórez (2004) y Castro y Londoño (2019) durante las últimas décadas Colombia ha registrado importantes cambios económicos, sociales, culturales y especialmente demográficos, el país está evidenciando una transición demográfica que ha generado importantes cambios en el tamaño y composición de las familias.

Son muchas las razones por las cuales las mujeres no participan del mercado laboral, autores como Blinder (1973), Eceizabarrena (2003), Alesina, Giuliano y Nunn (2013), Anderson, Binder y Krause (2005), Weichselbaumer y Winter-Ebmer (2005), Pinto (2013), Tenjo, Ribero y Bernat (2005), Castro y Londoño (2019), Acosta et al. (2020), entre otros, han encontrado que las personas a cargo, en especial hijos de edades menores, son la principal razón por la que la mujer no ingresa al mercado laboral. Por lo tanto, el notable descenso que ha presentado la tasa de fecundidad en el país, así como el aumento la tercerización del empleo y el proceso de urbanización, le ha permitido a la mujer aumentar sus niveles de cualificación y participación en el mercado laboral.

Martín y Sánchez-Sánchez (2017) analizan aspectos importantes desde una concepción histórica y sus respectivos cambios durante el desarrollismo franquista. No es una decisión de las mujeres tener que “adaptarse” a ciertos tipos de trabajo que actualmente están normalizados (trabajos domésticos, textilería, agricultura e informales) y categorizados con una menor remuneración. A principios del siglo XX, teóricos económicos como Marshall (1890), Edgeworth (1893), Pigou (1924), entre otros, asociaban la presencia de una brecha salarial de género a menores niveles de productividad de las mujeres, no poder invertir en su educación debido a normas económicas, sociales, políticas y culturales de ese tiempo, una mayor dedicación a la atención del hogar y los niños, fueron algunos elementos que limitaron el acceso al mercado laboral.

Esto se presenta con mayor frecuencia en las economías emergentes, ya que, la religión asigno al hombre como figura dominante, es por ello que sobresale aún más la disparidad salarial explicada también desde un punto histórico. Generalmente, los hombres se ocupan de sectores como la construcción y la industria, que son grandes demandantes de mano de obra con funciones que requieran de un mayor esfuerzo físico en donde la mujer, por concepciones erróneas, no le es permitido ejercerse en estos cargos.

Santa Maria y Rojas (2001) concluyeron que la participación de la mujer en el mercado laboral ha venido en ascenso no solo en Colombia sino en todos los países latinoamericanos, esto se ha evidenciado a través del aumento en la Tasa Global de Participación (TGP) femenina. La participación laboral de la mujer en Colombia ha presentado importantes aumentos en los últimos años, en 1982 la TGP de la mujer era del 36%, ya para 1997 llegó al 48%, y para el 2015 alcanzó el 60%, siendo la más alta de los últimos años. Los cambios demográficos, sociales y culturales, que han venido cambiando en el país, le han permitido a la mujer ocupar ligares similares al hombre dentro de la sociedad. El papel tradicional del trabajo doméstico a cargo solo de la mujer, se ha ido distribuyendo también entre los hombres.

Perazzi y Merli (2016) analizaron la estructura del mercado laboral colombiano mediante un análisis de correspondencia múltiple con el propósito de determinar el nivel de segmentación del mercado de trabajo; a pesar del aumento en los niveles educativos de la mujer, y de su participación en el mercado laboral, las condiciones laborales con respecto a los hombres presentan grandes diferencias. Los empleos de salarios bajos son ocupados en mayor proporción por las mujeres, y la evolución de estos presentan un rezago aproximado de siente año en comparación con los empleos de salarios altos, es decir, han evolucionado más lentamente, esto hace que los retornos de la educación entre hombres y mujeres también difiera.

Cortés y Flórez (2016) estudiaron las variables de determinan la diferencia del salario horario entre hombres y mujeres en Santander; en particular, los autores encontraron que es la discriminación de género el principal componente que explica las diferencias de salario entre hombres y mujeres, la cual esta alrededor del 25% y 30% a favor de los hombres. Cortés y Flórez (2016) manifiestan que dicha discriminación se explica por el alto nivel de segmentación del mercado de trabajo santandereano, en donde las mujeres se concentran en las actividades con niveles de salarios más bajos o mercado secundario, así como en el mercado informal.

Valbuena (2020) analizó la discriminación salarial por género durante el periodo presidencial de Juan Manuel Santos en Medellín y las demás áreas metropolitanas; el autor encontró que, si bien las mujeres representan la mayoría de la fuerza laboral, las tasas de desempleo femenina son mayores, así mismo, los salarios de las mujeres se ubican por debajo de la media, no obstante, estos salarios promedios han venido aumentando en los últimos años. En las áreas metropolitanas se presentan mayores niveles de discriminación salarial por género en contra de la mujer que, en Medellín, empero, la brecha salarial ha venido disminuyendo en las áreas metropolitanas mientras que en Medellín ha venido en acenso debido fundamentalmente a la falta de políticas públicas que favorecen a la mujer.

En la Tabla 1 se muestran el comportamiento de los principales indicadores laborales para Colombia y los departamentos de Huila y Nariño en el 2018. El desempleo femenino, en promedio, duplica el desempleo masculino, la diferencia en el desempleo entre hombres y mujeres es mayor en el Huila (6,2%) que en Nariño (5,7%). En cuanto a la ocupación, los hombres presentan mayores tasas de ocupación que las mujeres, el Huila presenta los indicadores más pobres de ocupación de mujeres, seguidos por Colombia y Nariño. Con respecto a la participación de la mujer en el mercado laboral, de nuevo está por debajo que la participación de los hombres, en el Huila se presenta la menor proporción de participación femenina, cerca de 23 puntos porcentuales por debajo de los hombres, mientras que en Nariño se presenta la más alta, solo 10,3% por debajo de la participación masculina, igual que a nivel nacional.

Tabla 1.

Indicadores laborales por departamento y sexo 2018.

Departamento

 

Tasa global de Participación

 

Tasa de Ocupación

 

Tasa de Desempleo

Hombre

Mujer

Hombre

Mujer

Hombre

Mujer

Nariño

70,6%

60,9%

74,5%

54,3%

5,2%

10,9%

Huila

76,2%

52,6%

71,7%

46,3%

5,8%

12%

Nacional

 

74,8%

54,5%

 

69,5%

47,9%

 

7%

12%

Fuente: Elaboración propia con base GEIH (DANE, 2018).

Las mujeres presentan mayores años de educación promedio que los hombres en los tres niveles analizados (Tabla 2). A pesar de eso, existen grandes diferencias en el salario horario promedio que perciben cada grupo, los hombres tienden a ganar un mayor salario por hora que las mujeres. De nuevo, en el Huila se presentan las mayores diferencias de salarios entre hombres y mujeres, $1759 pesos por hora en contra de las mujeres, a nivel nacional la diferencia es de $1691 pesos, y se presentan los niveles de salarios más altos.

Tabla 2.

Estadísticas descriptivas de la educación y el salario.

 

Colombia

 

Huila

 

Nariño

Hombres

Mujeres

Hombres

Mujeres

Hombres

Mujeres

Años de Educación

8,039

8,372

7,006

7,638

6,602

6,933

Salario Hora

$6.432

$4.741

 

$6.389

$4.630

 

$2.885

$2.663

Fuente: Elaboración propia con base GEIH (DANE, 2018).

Metodología

Oaxaca (1973) y Blinder (1973) desarrollaron una metodología que permite descomponer una variable en determinadas partes. En este caso, se aplica al salario, pues resulta interesante determinar qué proporción del diferencial del salario por género se explica por la diferencia en las dotaciones productivas de los individuos, o por otras características, como ser mujer, lo cual se convierte en un posible acto de discriminación laboral por género.

Esta metodología propone que se debe estimar la diferencia del salario de hombres y mujeres en función de características tales como educación, edad, experiencia (etc.), que se suponen determinan la productividad de un individuo. Este diferencial es descompuesto, a su vez, en dos partes, la primera, permite determinar el diferencial en las dotaciones del capital humano por género, y la segunda, muestra cuál es el pago que hace el mercado poseer dichas dotaciones, conocido también como el retorno o premio al capital humano.

Si no existiera discriminación salarial por género, en la última parte no se debería presentar diferencia alguna, en ese caso, las diferencias en los salarios se debieran exclusivamente a las disparidades en las dotaciones o características productivas. En presencia de discriminación, la remuneración de un hombre y una mujer con iguales características sería relativamente menor para la mujer.

No obstante, la metodología de Oaxaca-Blinder, no es ajena a ciertos problemas como el sesgo de selección, bien sea porque en la muestra utilizada todos los individuos trabajan, por lo que es posible observar su salario, o por la segregación ocupacional o la elección de una labor en específico, ya que ciertas ocupaciones, por sus características propias, difieren en cuanto a salarios promedios y barreras de entrada. Esto genera que ciertos grupos con determinadas características, como las mujeres, se autoseleccionen o sean seleccionadas para ciertas ocupaciones, y esto es lo que se conoce como segregación ocupacional.

El método de Oaxaca-Blinder parte de las ecuaciones de Mincer, las cuales se fundamentan en dos supuestos. En primer lugar, se parte del supuesto que los individuos poseen las mismas habilidades, y segundo, estos mismos individuos tienen las mismas oportunidades de participar o no del mercado laboral.

Por lo tanto, el modelo econométrico a estimar (ecuación 1):

Donde Yi representa el salario por hora, y Xi’ corresponde a un vector se variables independientes o explicativas que afectan al salario. β es el conjunto de parámetros poblacionales a estimar, y μi es el error o perturbación que se distribuye de manera normal.

Una vez se estima la primera ecuación, se ajustan por separada las ecuaciones de salario para los dos géneros, como se sigue (ecuación 2)(ecuación 3):

De nuevo Y corresponde al salario horario, en este caso el subíndice h representa la ecuación de los hombres, y m las mujeres, X indica el conjunto de características de cada grupo (educación, experiencia, edad etc.), y β corresponde al vector de parámetros estimados y. El punto importante de la ecuación 2 y 3, es que estima las ecuaciones de salario para para hombres y mujeres, respectivamente, las cuales se pueden reescribir como (ecuación 4)(ecuación 5):

Restando la ecuación 5 de la ecuación 4 se obtiene la ecuación 6:

Al sumar y restar el término X ’m βh al lado derecho de la ecuación 6, y agrupado llegamos a la ecuación 7:

Esta es la modelación correspondiente a la descomposición de Oaxaca-Blinder. El efecto característico, (Xh – Xm )βh, representa cual es el diferencial en el salario que explica por las diferentes características de los hombres con respecto a las mujeres. El efecto remuneración, Xm(βh – βm ), indica la proporción de la diferencia en el salario por género debido a características diferentes a las observables, este es el componente de mayor interés, pues es el que indica la existencia de un potencial efecto discriminatorio por salario en contra de las mujeres.

Resulta importante comentar que estos resultados pueden presentar problemas de sesgo, debido a que el salario puede estar siendo explicado por efectos no observables como habilidades innatas, preferencias, entre otros. Por tal razón, para intentar mitigar este problema se agrega al modelo un componente que indica la probabilidad de emplearse, representado como sigue (ecuación 8):

La corrección del sesgo por selección (λi ), que se estimó paramétricamente, se logra como consecuencia de λi = ϕ(Ζθ)/Φ(Ζθ), en donde el numerador está representado por la normal estándar mientras que denominador es la normal acumulada, respectivamente. Esta es la expresión denominada Inversa de la Razón de Mills.

La ecuación seleccionada pertenece a un típico modelo bivariado de variable explicada discreta que estima la probabilidad o no de pertenecer a la muestra. Esto es fundamental para lograr conclusiones acertadas a cerca de las características de los datos observados con estimadores que sean no solo insesgados, sino también consistentes y eficientes (ecuación 9).

La descomposición de BO tendría dos nuevos elementos (ecuación 10):

Por lo tanto, de acuerdo con Cerquera, Arias y Arias (2017) “la descomposición de la brecha salarial entre hombres y mujeres es explicada por el efecto características y el efecto remuneración a través del método de Oaxaca-Blinder controlando por sesgo de selección” (p. 146) (ecuación 11).

Resultados

Los datos utilizados provienen de la Gran Encuesta Integrada de Hogares-GEIH del Departamento Administrativo Nacional de Estadística-DANE del año 2018. En este artículo se utilizó un grupo focal de individuos empleados con edades entre los 18 y 65 años. Además, con el propósito de homogeneizar los datos, se tuvo en cuenta el salario horario, que es la variable dependiente, medido en logaritmo.

La Tabla 3 expone el salario horario promedio distribuido por nivel educativo y género. Los hombres ganan un mayor salario horario que las mujeres, y las mujeres presentan un mayor número de años de educación promedio; a nivel nacional se presentas las diferencias de salarios más grandes, 28,01%, seguido del Huila (26,33%) y Nariño muy debajo de los anteriores con 10,53%. Con respecto a la distribución por cuantiles, en el cuantil 10, en el 10% de individuos con los menores niveles de salario en el Huila, la diferencia salarial por género es del 38,96% en favor de los hombres, mientras que a nivel nacional esta diferencia se ubica en 27,13%.

Con respecto al cuantil 90, para los individuos con el 10% de ingresos más altos, el diferencial salarial por género en Colombia es del 28,8% favoreciendo a los hombres, a nivel departamental, en el Huila la diferencia es menor, 23,92%, mientras que en Nariño es del 5,28% pero esta vez favorece a las mujeres. Estos resultados indican que el diferencial salarial por género tiende a ser mayor en los salarios más bajos.

Con respecto al rango intercuantílico 90-10 , en Colombia se registran los mayores niveles de desigualdad, 28,91% frente al 22,83% del Huila y una variación negativa del 5.88% en Nariño.

Tabla 3.

Salario promedio por género y nivel educativo.

Colombia

Huila

Nariño

Mujeres

Hombres

Diferencia

Mujeres

Hombres

Diferencia

Mujeres

Hombres

Diferencia

SALARIO POR HORA TOTAL

Promedio

5003

6950

28,01%

4792

6505

26,33%

2879

3218

10,53%

Quantil 10

721

989

27,13%

614

1005

38,93%

585

585

0,00%

Quantil 90

11081

15562

28,80%

11309

14864

23,92%

6050

5747

-5,28%

R, intercuantílico (90-10)

10360

14572

28,91%

10695

13859

22,83%

5464

5161

-5,88%

Básica Primaria

Salario Horario promedio

2136

2528

15,51%

2021

2950

31,47%

1538

2168

29,05%

Quantil 10

500

714

30%

398

741

46,32%

462

506

8,64%

Quantil 90

4176

4464

6,44%

4192

4986

15,92%

2868

3888

26,23%

R, intercuantílico (90-10)

3676

3750

1,95%

3794

4244

10,61%

2405

3382

28,86%

Educación Media

Salario horario promedio

3185

4289

25,75%

3091

4938

37,40%

2237

3061

26,92%

Quantil 10

690

1136

39,21%

833

1364

38,95%

641

806

20,51%

Quantil 90

5746

8415

31,71%

5250

7857

33,18%

4383

5645

22,36%

R, intercuantílico (90-10)

5056

7278

30,54%

4416

6492

31,97%

3742

4838

22,66%

Educación Superior 

Salario horario promedio

9946

16083

38,16%

9347

13953

33,01%

6898

11106

37,88%

Quantil 10

1968

3333

40,95%

2570

2850

9,84%

1492

2063

27,67%

Quantil 90

21875

31250

30%

20887

32812

36,34%

16299

23276

29,98%

R, intercuantílico (90-10)

19906

27916

28,69%

18317

29961

38,86%

14806

21212

30,20%

Nota: Individuos entre 18 y 65 años con ingresos laborales positivos. El nivel educativo básica primaria incluye los individuos con preescolar y primaria (1 grado – 5 grado), el nivel educativo media incluye los individuos con secundaria (6 grado – 9 grado) y educación media (10 grado – 11 grado), y el nivel educativo contiene los individuos con educación universitaria o superior.

Fuente: Elaboración propia con base en la GEIH (DANE, 2018).

Con respecto al salario por género y nivel educativo, en todos los niveles educativos los trabajadores hombres siempre ganan un mayor salario que las trabajadoras mujeres; es preocupante que a mayores niveles educativos la diferencia de salarios por género también se aumenta, por lo tanto, en el nivel de educación superior, la diferencia del salario por género es mayor, que la diferencia registrada en los niveles de educación más bajos. A medida que la mujer aumenta el nivel de educación, también aumenta la brecha de salario con los hombres, también parece aumentar.

A nivel nacional, mientras en la educación primaria, la diferencia de salarios llega al 15,51%, en la educación superior esta cifra asciende al 38,16%; algo similar ocurre en Nariño, en donde pasa de 29,05% en la educación primaria, al 37,88% en la educación superior. A medida que aumenta el nivel educativo, aumenta la remuneración por hora, es a nivel nacional en donde mayor remuneran tanto a hombres como a mujeres con educación superior, seguido del Huila. En el nivel de básica primaria y educación media, donde menor remuneran a la mujer es en Nariño.

Tabla 4.

Brecha bruta. Descomposición de Oaxaca-Blinder con corrección por sesgo de selección.

2018

Colombia

Huila

Nariño

Brecha bruta

0,229***

0,2077***

0,103***

(0,0018)

(0,0136)

(0,0062)

Efecto características

-0,195***

-0,035

-0,119***

(0,0020)

(0,0223)

(0,0083)

Efecto remuneración

0,425***

0,243***

0,222***

 

(0,0022)

 

(0,0230)

 

(0,0091)

Nota: * p < 0,1; ** p < 0,05; *** p < 0,01. Individuos entre 18 y 65 años.

Fuente: Elaboración propia con base GEIH (DANE, 2018).

En la Tabla 4 se evidencian las estimaciones del modelo de descomposición de Oaxaca-Blinder aplicado al salario horario expresado en logaritmo para Colombia, Huila y Nariño, corrigiendo el problema de sesgo por selección. Los resultados indican que lo que se denomina brecha bruta del salario por género es del 22,9% en Colombia, ligeramente mayor a los resultados para el Huila (20,7%) y Nariño (10,3%). Las estimaciones sugieren que en Colombia se registran mayores niveles de discriminación salarial que en el resto de departamentos analizados.

Por otro lado, con respecto al efecto característica, de nuevo es más alta para Colombia (-19,5%), seguido por Nariño (-11,9%) y el Huila (-3,5%), al ser negativo indica que las mujeres presentan mejores dotaciones productivas, en especial, mayor educación, es decir, las mujeres se encuentran mejor preparadas para participar en el mercado laboral que los hombres. A nivel nacional, las diferencias son mayores en favor de las mujeres, mientras que en el departamento del Huila ambos grupos de estudios tienen a tener características similares. Estos resultados coinciden con los encontrados por autores como Galvis (2010), Abadía (2005) y Acosta et al. (2020), entre otros.

En cuanto al efecto remuneración, en este caso es positivo, lo que indica que favorece a los hombres, se presenta un efecto compensación que favorece al hombre, es decir, al comparar la remuneración entre un hombre y una mujer que presenten características productivas similares, el hombre devenga un mayor salario.

De nuevo a nivel nacional se presenta el mayor efecto remuneración (42,5%), es decir, un hombre con las mismas características que una mujer, obtiene en promedio, un 42,5 % más de salario que una mujer. Esta diferencia es relativamente menor en los departamentos de Huila (24,3%) y Nariño (22,2%). Si son las características productivas, como la educación, experiencia, edad, las que determinan la remuneración de un trabajar, ¿porque el diferencial de salarios por género es tan alto en Colombia? Una de las explicaciones más comunes en estos casos, es la discriminación por género, en donde se infiere que los hombres, por el solo hecho de ser hombre, son más productivo y, por lo tanto, perciben un mayor nivel de salario. Esto sugiere que, tanto en Colombia como en los dos departamentos analizados, existe una aparente discriminación en el salario que desfavorece a las mujeres.

Discusión

El salario es quizá la variable más relevante del mercado laboral, pues está relacionado directamente con los niveles de bienestar de la sociedad. Una sociedad son altos niveles de ingreso, es una sociedad con menos pobreza y desigualdad. Esté se puede ver afectado por características como el sexo, raza, religión, entre otros que no afectan de manera directa la productividad de las personas.

De acuerdo con Vera y Aguilar (2016), “la discriminación ocurre cuando dos individuos con las mismas características económicas y habilidades, desempeñan las mismas labores, pero con un pago salarial diferente, y este tratamiento está sistemáticamente relacionado con determinadas características no productivas de dichos individuos” (p. 272). Como se mencionó anteriormente, esta situación se puede explicar desde los fundamentos teóricos de autores como Becker (1971), Arrow (1971), Phelps (1972), entre otros.

Los resultados encontrados muestran que evidentemente existen diferencias significativas en salario de las mujeres con respecto a los hombres con características productivas similares, está brecha de salario es mayor en Colombia, pero también se presenta de manera profunda en los departamentos de Huila y Nariño. Aun cuando las mujeres se preparan mejor en términos de cualificación, y en muchos casos, superan a los hombres, siguen recibiendo menores remuneraciones que los hombres. Cerquera, Arias y Murcia (2019) consideran que el diferencial de salarios por género “se debe a diversos factores, tales como la elección de una carrera técnica o superior, los sueldos base con los que inician el primer empleo y, por supuesto, el rol o las actividades desempeñadas dentro de una empresa” (p. 100).

De acuerdo con el DANE (2016), las mujeres en Colombia dedican mayor tiempo en actividades de trabajo no comprendido en el Sistema Nacional de Cuentas y sus actividades conexas, tales como servicio doméstico sin remunerado al propio hogar, distinto a este o de manera informal, donde la remuneración es nula o mínima y no disponen de las garantías de protección social. Por lo tanto, las mujeres dedican en promedio 7 horas con 14 minutos diarios a estas actividades, mientras que los hombres dedican solo 3 horas con 25 minutos.

Conclusiones

Históricamente, de manera equivocada, la importancia de las mujeres en nuestra sociedad ha sido subestimado, afortunadamente esto empezó a cambiar a partir de 1791 con la Declaración de los “Derechos de la Mujer y de la Ciudadana”; no obstante, aún persisten ciertos hechos que generan preocupación, y uno de ellos, es enorme diferencia de salarios entre hombres y mujeres, aun cuando las mujeres registran niveles más altos de cualificación que los hombres.

Este trabajo calculó la brecha salarial por género para Colombia y los departamentos del Huila y Nariño, usando la información de la GEIH para el año 2018, mediante la implementación del método de Oaxaca-Blinder. En un primer análisis descriptivo, se encontró que, en los niveles de ingresos más bajos, en Huila y Nariño, la brecha del salario por género es mayor en comparación con los niveles más altos de ingreso; en Colombia esta diferencia entre niveles no se presente, por el contrario, en los niveles más altos del ingreso la brecha de salario tiende a ser ligeramente mayor para los hombres que en los menores niveles del ingreso.

Con respecto a la educación, a nivel nacional, así como en los dos departamentos analizados, en los mayores niveles de educación, las diferencias de salario entre hombres y mujeres son mayores, que las diferencias registradas en los niveles más bajos. Es decir, a mayores características productivas, niveles de educación más altos, los hombres tienden a ganar más que las mujeres, lo cual se puede explicar porque a mayores niveles de educación, los salarios son más altos, y tienden a ser más flexibles y diferenciados entre individuos; en los niveles más bajos de educación, las escalas salariales son más bajas y menos flexibles por estar cercanas al salario mínimo legal. Por más que la mujer aumente sus niveles de educación, la brecha de salario no disminuye, sino por el contrario, tiende a aumentar.

Con respecto a la metodología de Oaxaca-Blinder, se encontró que la brecha bruta, que indica la aparente presencia de discriminación, es positiva en favor de los hombres, por alguna razón que no se puede explicar cuantitativamente, las mujeres devengan menores salarios que los hombres aun teniendo iguales o mayores características productivas. Este fenómeno es más notable a nivel nacional y para el departamento del Huila, en donde el diferencial salarial supera los veinte puntos porcentuales.

Es claro que existen diferencias salariales, no solo las regiones analizadas, sino en todo el territorio colombiano. Los resultados encontrados evidencian la existencia de una brecha real de salarios que desfavorece a las mujeres, pero esto no se explica necesariamente por las diferencias en las características productivas. Estas diferencias de salarios son explicadas por las percepciones de los empleadores respecto a ciertas características de los individuos, en este caso, ser mujer.

Durante los últimos años la mujer ha venido incrementando sus niveles de cualificación, acompañado de una creciente participación en la vida laboral, eso se evidencia al ver las estadísticas laborales y los resultados de diferentes estudios que se han realizado. Esto es positivo para la mujer, ya que, en las actividades consideradas exclusivas para las mujeres, como el cuidado de la casa y los niños, la participación del hombre es cada vez más común. No obstante, una cuestión aún pendiente, es el tema del salario aun deficiente que reciben la mayoría de mujeres, el cual actualmente no se corresponde con esa mayor participación y esos mayores niveles de cualificación que registra.

Reconocimientos y Agradecimientos

Este artículo es el resultado de la investigación “Discriminación Salarial por Genero en Colombia”, financiado por la Universidad Surcolombiana mediante los proyectos de menor cuantía del año 2015-2016.

Agradecemos a la entidad financiadora, la Universidad Surcolombiana, no solo por los recursos económicas destinados a este proyecto, sino por el tiempo y dedicación de los docentes y estudiantes vinculados.

Referencias

Acosta, L., Erazo, I. & Riascos, J. (2020). Educación y género: Un análisis frente al nivel de ingreso de los hogares de Pasto, 2017. Económicas CUC, 41(2), 169–196. https://doi.org/10.17981/econcuc.41.2.2020.Econ.2

Alesina, A. F., Giuliano, P. & Nunn, N. (2013). On the origins of gender roles: Women and the plough. The Quarterly Journal of Economics, 128(2), 469–530. https://doi.org/10.1093/qje/qjt005

Anderson, D., Binder, M. & Krause , K. (2003). The Motherhood Wage Penalty Revisited: Experience, Heterogeneity, Work Effort, And Work-Schedule Flexibility. Industrial and Labor Relations Review, 52(6), 273–294. Recuperado de https://doi.org/10.2307/3590938

Arrow, K. (october, 1971). Theory of Discrimination. Presented at Conference on Discrimination in labor markets. Princeton University, Princeton, USA.

Abadía, L. K. (2005). Discriminación Salarial por Género en Colombia: Un Análisis desde la Discriminación Estadística. Bogotá, D.C.: Pontificia UAniversidad Javerina.

Becker, G. S. (1971). The Economics of Discrimination. [6 ed.]. Chicago: Universidad de Chicago.

Blinder, A. S. (1973). Wage discrimination: reduced form and structural estimates. Journal of Human Resources, 8(4), 436–455. https://doi.org/10.2307/144855

Castro, J. & Londoño, C. (2019). Salario y calidad de vida de los trabajadores de la Comuna La Candelaria Medellín. Económicas CUC, 40(2), 87–100. https://doi.org/10.17981/econcuc.40.2.2019.06

Cerquera, O. H., Arias, C. J. & Arias, J. P. (2017). Brecha salarial por género en Colombia y el departamento de Caquetá 2015. Revista FACCEA, 7(2), 144–149. Disponible en https://www.uniamazonia.edu.co/revistas/index.php/faccea/article/view/721

Cerquera, O. H., Arias, C. J. & Murcia, J. P. (2019). Diferencial salarial por género: un análisis comparativo entre departamentos de la costa atlántica colombiana. Revista Virtual Universidad Católica del Norte, (56), 109–125. Disponible en https://revistavirtual.ucn.edu.co/index.php/RevistaUCN/article/view/1040

Cortés, A. & Flórez, M. A. (2016). Diferencias salariales por género en el departamento de Santander, Colombia. Apuntes del CENES, 35(61), 267–302. https://doi.org/10.19053/22565779.3891

Eceizabarrena, M. M. (2003). Mujer y Trabajo. Mujer y trabajo. [Trabajo final de grado]. Universidad Nacional de La Plata. La Plata, Argentin. Recuperado de http://www.memoria.fahce.unlp.edu.ar/tesis/te.573/te.573.pdf

Edgeworth, F. Y. (1893). Review of William Smart “Women’s Wages”, Economic Journal, 3, 118–119. Available: https://www.hetwebsite.net/het/texts/edgeworth/edgewpapers/edgew3smart2.pdf

Flórez, C. (2004). La transformación de los Hogares: Una visión de Largo plazo. Coyuntura Social, (Edición Especial), 23–49. Disponible en http://hdl.handle.net/11445/1078

Galvis, L. A. (2010). Diferenciales salariales por género y región en Colombia: Una aproximación con regresión por cuantiles. Revista de Economía del Rosario, 13(2), 1–59. Disponible en https://revistas.urosario.edu.co/index.php/economia/article/view/2193

Martín, R. & Sánchez-Sánchez, N. (2007). Los diferenciales salariales por género en España durante el desarrollismo franquista. Revista Española de Investigaciones Sociológicas (REIS), 117(1), 143–160. Recuperado de http://www.reis.cis.es/REIS/PDF/REIS_117_081175256701103.pdf

Marshall, A. (1890). Principles of Economics. London: Macmillan.

Oaxaca, R. (1973). Male-female wage wage differentials in urban labor markets. International Economic Review, 14(3), 693–709. https://doi.org/10.2307/2525981

Perazzi, J. R. & Merli, G. O. (2016). Análisis de la estructura del mercado laboral en Colombia: un estudio por género mediante correspondencias múltiples. Cuadernos de Economía, 40(113), 100–114. Disponible en http://hdl.handle.net/10486/690541

Phelps, E. S. (1972). The Statistical Theory of Racism and Sexism. The American Economic Review, 62(4), 659–661. Available: https://www.jstor.org/stable/1806107

Pinto, F. (2013). Tres Décadas de Brechas Salariales por Raza en Brasil. Un Análisis Más Allá de la Media. [Tesis de Maestría]. Universidad Nacional de La Plata, La Plata, Argentina. Recuperado de https://core.ac.uk/download/pdf/19939124.pdf

Pigou, A. C. (1924). The Economics of Welfare. (2 ed.). London: MacMillan.

República de Colombia. DANE. (2018). Gran Encuesta Integrada de Hogares. [Online]. Disponible en http://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/547

República de Colombia. DANE. (2016). Encuesta Nacional de Uso del Tiempo. [Online]. Disponible en https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/pobreza-y-condiciones-de-vida/encuesta-nacional-del-uso-del-tiempo-enut

Romero, J. (2007). ¿Discriminación Laboral o Capital Humano? Determinantes del Ingreso Laboral de los Afrocartageneros. [Documentos de Trabajo sobre Economia Regional, No. 98]. Bogotá, D.C.: Banco de la República. Recuperado de https://www.banrep.gov.co/sites/default/files/publicaciones/archivos/DTSER-98.pdf

Santa Maria, M. y Rojas, N. (2001). La participación laboral ¿qué ha pasado y que podemos esperar? Planeación y Desarrollo, 32(1), 5–34. Recuperado de https://colaboracion.dnp.gov.co/CDT/RevistaPD/2001/pd_vXXXII_n1_2001_art.1.pdf

Tenjo, J., Ribero, R. & Bernat, L. F. (2005). Evolución de las Diferencias Salariales por Sexo en Seis Países de América Latina. Un Intento de Interpretación. [Documento CEDE 2005-18]. Bogotá, D.C.: Universidad de los Andes. Recuperado de https://core.ac.uk/download/pdf/6395238.pdf

Valbuena, J. C. (2020). Discriminación salarial en Medellín y Colombia para los años 2009, 2013 y 2017. [Tesis de Licenciatura]. Universidad EAFIT, Medellín, Colombia. Disponible en http://hdl.handle.net/10784/17063

Vera, M. A. & Aguilar, A. C. (2016). Diferencias salariales por género en el Departamento de Santander,Colombia. Apuntes CENES, 35(61), 267–301. https://doi.org/10.19053/22565779.3891

Weichselbaumer, D. & Winter-Ebmer, R. (2005). A Meta-Analysis of the International Gender Wage Gap. Journal of Economic Surveys. 19(3), 479–511. https://doi.org/10.1111/j.0950-0804.2005.00256.x

Biodata

Oscar Hernán Cerquera Losada es docente de tiempo completo de planta del programa de Economía de la Universidad Surcolombiana (Neiva, Colombia). Magister en Economía de la Universidad de Buenos Aires (Argentina). Economista de la Universidad Surcolombiana, y estudiante del doctorado en Ciencias Económicas de la Universidad de Buenos Aires. Integrante del grupo de investigación IGUAQUE de la Universidad Surcolombiana. Áreas de estudios, econometría aplicada al mercado laboral, economía de la educación, economía social. https://orcid.org/0000-0002-7945-6670

Cristian José Arias Barrera es economista de la Universidad Surcolombiana (Neiva, Colombia). Sus intereres en investigación incluyen el área de la educación, crecimiento económico y empleo. https://orcid.org/0000-0002-7196-5542

Valentina Rincón Trujillo es estudiante de noveno semestre de economía en la universidad Surcolombiana (Neiva, Colombia). Hace parte del grupo de investigación IGUAQUE. Sus intereses de investigación son la desigualdad salarial, social; tendencias macroeconómicas, educación y crecimiento económico. https://orcid.org/0000-0003-4062-7169

.

© The author; licensee Universidad de la Costa - CUC.

Económicas CUC vol. 42 no. 1, pp. 78-92. Enero - Junio, 2021

Barranquilla. ISSN 0120-3932 Impreso, ISSN 2382-3860 Online

.