Brecha salarial de género en México: evidencia a partir de la ENIGH 2016

Gender wage gap in Mexico: evidence from ENIGH 2016

Karla Simoni González Hernández1, Marco Antonio Méndez Salazar2

Recepción: 14/10/2022

Aceptación: 05/12/2022

Resumen

Se utiliza la Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos de los Hogares (ENIGH) 2016 para analizar la distribución condicional de salarios, particularmente por género, agrupando por deciles de ingreso laboral. Se encuentra evidencia estadística de que las tasas salariales de los hombres son mayores que las de las mujeres, considerando trabajadores a tiempo completo. También se muestra que las estimaciones de la brecha salarial de género cambian para los diferentes deciles de tasa salarial, cambio que está asociado con diferencias en los efectos marginales de la experiencia laboral sobre la tasa salarial. Adicionalmente, se analiza la inequidad de oportunidades que padecen las mujeres para acceder a mejores condiciones laborales. Finalmente, se estudian los rendimientos a la escolaridad, que resultan ser mayores para el género femenino.

Palabras Clave: Brechas salariales (J31), economía y género (J16), rendimientos de la educación (I26), educación e inequidad (I26)

Abstract

The National Household Income and Expenditure Survey (ENIGH) 2016 is used to analyze the conditional distribution of wages, particularly by gender, grouped by labor income deciles. Statistical evidence is found that wage rates for men are higher than for women, considering full-time workers. It is also shown that the estimated gender pays gap changes for different wage rate deciles, a change that is associated with differences in the marginal effects of work experience on the wage rate. Additionally, the inequity of opportunities suffered by women to access better working conditions is analyzed. Finally, returns to schooling are studied, which turn out to be higher for the female gender.

Key Words: Wage differentials (J31), economics of gender (J16), returns to education (I24), education and inequality (I26)

Introducción

En nuestro país las condiciones de desventaja que enfrentan las mujeres a causa de su género son evidentes en diferentes ámbitos de la vida, desde las ominosas afrentas a su seguridad personal, hasta las trabas a su desarrollo personal y profesional, pasando por las dificultades en el acceso a servicios de salud dignos, acceso inequitativo a un sistema educativo de por sí deficiente, subrepresentación política, entre muchos otros. Partiendo del análisis neoclásico del mercado laboral, en esta investigación se documenta que mujeres y hombres perciben remuneraciones distintas por la realización de trabajos similares. Dicho fenómeno es conocido como brecha salarial de género. A pesar de algunos avances, las mujeres siguen enfrentándose con importantes obstáculos para participar y desarrollarse en el mercado laboral. La segregación sectorial y ocupacional, así como el desproporcionado peso de las tareas domésticas y del cuidado de personas vulnerables (que se constituyen como actividades realizadas por las mujeres sin percibir remuneración) son algunos de los factores que les impiden disfrutar de la igualdad de acceso a oportunidades, aún después de los logros educativos de las últimas décadas. Estos obstáculos limitan sus opciones económicas, inciden negativamente en su situación social y, en última instancia, frenan el crecimiento y el desarrollo social.

La persistencia de la brecha salarial de género en nuestro país no es coherente con otros logros alcanzados por las mujeres, quienes en las últimas décadas han aumentado sus niveles de educación y de participación en el mercado laboral. En efecto, la participación femenina en el mercado laboral en México ha crecido desde niveles del 17.6% del total de mujeres en edad de trabajar en 1970 (INEGI, 2010) hasta estabilizarse, oscilando en un estrecho rango de valores entre 40.9 y 44.8% a partir del año 2005, y con un nivel de 44.4% en el primer semestre de 2022 (IMCO, 2022). En el aspecto educativo, de acuerdo con Lechuga Montenegro, Ramírez Argumosa y Guerrero Tostado (2018), la matrícula femenina en educación secundaria se ha incrementado del 44% del total de alumnos en 1950 hasta el 50% en 2014, del 42 al 50% para el nivel medio superior, y para el nivel licenciatura del 40 al 48% durante el mismo período. Así, la matrícula en diferentes niveles educativos ha ido distribuyéndose en los niveles deseables, aproximándose cada vez más a la proporción entre hombres y mujeres en los correspondientes grupos de edad. En contraste, el tema de las diferencias salariales entre géneros es una problemática que se prolonga a lo largo del tiempo, quizás debido a la falta de una política pública efectiva para atenderla. En el marco teórico neoclásico ni el género, ni el color de piel, ni la condición religiosa, ni el lugar de origen están considerados entre los factores que afectan a la productividad y, por ende, tales características no deberían provocar diferencias en las remuneraciones de los trabajadores; si lo hacen, se presenta un fenómeno de discriminación.

El objetivo de este documento es precisamente analizar la distribución condicional del salario entre hombres y mujeres en el año 2016, es decir, determinar la brecha salarial de género en México empleando la Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos de los Hogares (ENIGH). Al mismo tiempo, conocer los rendimientos de la escolaridad, del esfuerzo y de la experiencia laboral para cada nivel de salario. En

la primera sección se hace una revisión de la literatura existente, sin limitarse al marco neoclásico. En la segunda se exponen los aspectos metodológicos de la investigación realizada, la tercera sección presenta los resultados obtenidos, para finalmente abundar en las conclusiones y establecer algunas líneas que —a juicio de los autores— deberían ser consideradas para el diseño de políticas públicas. Para una lectura más cómoda, se incluye un anexo estadístico en el que se reportan los resultados detallados de las regresiones realizadas.

1.- Revisión de la literatura

La Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico, dentro de los indicadores de su base de datos acerca de los hogares, expresa la brecha salarial de género a través de dos mediciones (OCDE, 2022):

Ambas mediciones atienden el hecho de que las mujeres suelen ganar menos que los hombres, pese a estar igualmente capacitadas que ellos, por la realización del mismo trabajo, independientemente del sector en que se desempeñen, de la categoría profesional que ocupen, la modalidad de contrato que tengan, la duración de la jornada laboral, y la ubicación geográfica de la fuente de empleo.

De acuerdo con Moreno y Anderson (2014, p. 170), “las desigualdades de género, junto con las desigualdades económicas, sociales y políticas son resultado de la persistencia histórica de sistemas y factores estructurales de discriminación y de exclusión de la mayoría de la población de las oportunidades y los beneficios del desarrollo”. A lo largo de la historia, y aún hoy, las mujeres experimentan más dificultades que los varones para acceder a empleos dignos y bien remunerados, con certezas de contratación de largo plazo, seguridad social y prestaciones justas. En efecto, la Organización Internacional del Trabajo señala que: “Sólo se han logrado mejoras mínimas desde la Cuarta Conferencia Mundial sobre la Mujer, celebrada en Beijing en 1995, por lo que existen grandes brechas que deben colmarse en la puesta en práctica de la Agenda 2030 para el Desarrollo Sostenible, adoptada por las Naciones Unidas en 2015. La desigualdad entre mujeres y hombres persiste en los mercados laborales mundiales, en lo que respecta a las oportunidades, al trato y a los resultados” (OIT, 2016, p. XIII). Según estimaciones de la Comisión Nacional de los Salarios Mínimos (CONASAMI) (2022), la brecha salarial de género en México exhibe en la actualidad ligeras fluctuaciones, siendo en 2018 de 13.1%, en 2019 de 13.6%, en 2020 de 14.4% y en 2021 de 12.2%. Esto significa que, de mantenerse esta tendencia, una

mujer recibirá a lo largo de toda su vida laboral un salario en promedio 13.3% menor que el de un hombre con un puesto de trabajo similar, quedando más desprotegida ante escaladas inflacionarias, precarizando en mayor medida su consumo, logrando un menor ahorro para el retiro y una pensión más baja, aumentando el riesgo de pobreza en la tercera edad.

Las causas que provocan esta situación de injusticia hacia el género femenino, además de añejas y persistentes, son multidimensionales, y no se presentan de manera aislada. Entre ellas destacan:

La discriminación directa, pese a estar prohibida por una multiplicidad de leyes nacionales e internacionales, incluyendo la Constitución Política de los Estados Unidos Mexicanos, es un fenómeno que sigue presentándose en la forma de un trato injusto y excluyente no atribuible a diferencias objetivas en desempeño o capacidad. Siguiendo a Díaz Andrade (2015, p. 22), puede tipificarse que existe “discriminación salarial cuando las mujeres perciben una retribución distinta a la de los hombres por la realización de trabajos idénticos o de valor equivalente, que exigen un conjunto similar de capacidades o competencias (conocimientos, aptitudes, iniciativa); esfuerzo (físico, mental y emocional); responsabilidades (de mando o supervisión de personas, pertinente a la seguridad de los recursos materiales y de la información, y respecto de la seguridad y bienestar de las personas) y que se ejercen bajo condiciones laborales semejantes en una misma empresa”. Siendo la discriminación un hecho difícil de evidenciar, puede perpetuarse en el tiempo encubierta entre las consecuencias de las fuerzas operantes en el mercado laboral.

Por otra parte, hombres y mujeres tradicionalmente se contratan en puestos laborales de distinta calidad y en sectores laborales diferenciados, siendo las mujeres quienes acceden normalmente a los que ofrecen menores remuneraciones. En primer término, las tasas de participación en la fuerza laboral femenina y masculina son distintas: en México “45 de cada 100 mujeres de 15 años o más son económicamente activas, mientras que 78 de cada 100 hombres lo son. Eso quiere decir que en 2019 la tasa de participación laboral de los hombres fue 1.7 veces mayor que la de las mujeres” (García, 2021). Además, las mujeres suelen ubicarse en los sectores económicos menos productivos. “Las estimaciones de la FAO muestran que las mujeres representan una proporción sustancial de la fuerza de trabajo agrícola, como productoras de alimentos o trabajadoras agrícolas, y que aproximadamente dos tercios de la fuerza de trabajo femenina de los países en desarrollo participa en el trabajo agrícola” (García, 2004). En estas circunstancias, el trabajo femenino compensa la pérdida de ganancias de los empleadores, al mismo tiempo que genera una puja a la baja en tasas salariales. Por otra parte, el trabajo femenino históricamente suele ubicarse en espacios que representan una extensión de la división familiar del trabajo, como venta de comida, trabajo doméstico y trabajo de cuidados; de esta manera,

“puede observarse que las mujeres componen la mayor parte de la economía informal, 55% de ellas está empleada en la informalidad en comparación con 50% de hombres. Esto, además de perjudicar sus ingresos, implica que no tienen acceso a protección social ni a servicios de salud” (García, 2021). De hecho, la diferenciación ocupacional y sectorial constituye un círculo vicioso que se retroalimenta y autorreplica, puesto que “a medida que las mujeres y los hombres se ven progresivamente confinados en ciertas ocupaciones, se consolidan los estereotipos en que se encasillan las aspiraciones, las preferencias y las capacidades de unas y otros. A su vez, esto influye tanto en la opinión que los empleadores se forman de las competencias laborales y las actitudes de los hombres y las mujeres como en las aspiraciones individuales de cada trabajadora o trabajador. Así, aumentan las probabilidades de que las mujeres y los hombres se encaminen por rumbos profesionales diferenciados, integrándose en sectores y ocupaciones que se consideran respectivamente como «femeninos» o como «masculinos», y también de que tropiecen con dificultades si tratan de evitar estos estereotipos” (OIT, 206, p. 41).

Desde temprana edad, los roles de género se constituyen como un factor que incide fuertemente en las decisiones de hombres y mujeres, contribuyendo a configurar el papel que desempeñarán en la sociedad. En efecto, “los roles de género son conductas estereotipadas por la cultura, por tanto, pueden modificarse dado que son tareas o actividades que se espera realice una persona por el sexo al que pertenece. Por ejemplo, tradicionalmente se ha asignado a los hombres roles de políticos, mecánicos, jefes, etc., es decir, el rol productivo; y a las mujeres, el rol de amas de casa, maestras, enfermeras, etcétera (rol reproductivo)” (INMUJERES, 2007). De acuerdo con autoras como Federici (2013), el trabajo femenino “ha sido transformado en un atributo natural de nuestra psique y personalidad femenina, una necesidad interna, una aspiración, proveniente supuestamente de las profundidades de nuestro carácter de mujeres. El trabajo doméstico fue transformado en un atributo natural en vez de ser reconocido como trabajo ya que estaba destinado a no ser remunerado”. Los datos duros demuestran que esta es una realidad prevaleciente en nuestro país en la actualidad. Según estimaciones de la CONASAMI (2022), conservando todo lo demás constante, el hecho de estar casada o vivir en unión libre reduce en 15.24% la probabilidad de que una mujer participe en la fuerza laboral, la presencia de personas menores de 5 años en el hogar reduce la probabilidad de participación femenina en 9.1%, y la presencia en el hogar de personas entre 6 y 12 años de edad provoca una disminución de 4.9%; esto pone en evidencia que, aún hoy, un amplio sector de la sociedad mexicana sigue asociando a la mujer con el rol de ama de casa y madre de familia, más que con roles productivos como trabajadora, emprendedora, o profesionista.

En asociación con los roles de género, para las mujeres existen complicaciones cuando intentan compatibilizar la vida familiar con la actividad laboral. De acuerdo con García (2021), “las mujeres invierten 2.6 veces más tiempo que los hombres en tareas de cuidado no remuneradas. A falta de tiempo y opciones de empleo formal flexible, la mayoría de las mujeres buscan trabajar bajo contratos de medio tiempo, por honorarios, o busca autoemplearse o emprender, lo cual castiga sus ingresos

significativamente”. En concordancia, Federici (2013) establece que han sido tres factores principales los que “han provocado el alargamiento de la jornada laboral de las mujeres y el aumento de trabajo en el hogar. Primero, que las mujeres han actuado como parachoques de la globalización económica, compensando con su trabajo el deterioro de las condiciones económicas producido por la liberalización de la economía mundial y el incremento en desinversión social acometido por los Estados”. Ante recortes presupuestarios en programas gubernamentales, muchas tareas son transferidas a los hogares, y realizadas por mujeres sin recibir remuneración a cambio. En segundo lugar, el aumento del trabajo desde el hogar, ya visible antes de la pandemia de la covid-19, y exacerbado por la misma. “Muchas mujeres eligen este tipo de trabajo en un intento de conciliar la obtención de un salario con el cuidado de sus familias; pero el resultado es la esclavización a un trabajo que proporciona un salario «muy lejos del salario medio que se pagaría por la misma tarea en su lugar de producción habitual, y que reproduce la división sexual del trabajo anclando aún más profundamente a las mujeres al trabajo doméstico»” (Federici, 2013, p. 177). En tercer lugar, “el aumento en el empleo femenino fuera del hogar y la reestructuración de la reproducción no han eliminado las jerarquías laborales de género. Pese al aumento del desempleo masculino, las mujeres todavía ganan solo una fracción de lo que ganan los hombres” (Federici, 2013, p. 177).

La precaria situación de las mujeres en el mercado laboral se visualiza más preocupante cuando se consideran los beneficios sociales del trabajo femenino. De acuerdo con Atkinson (2016), el empleo puede ser una ruta de los individuos y familias para escapar de la pobreza y para que las sociedades retornen a niveles más bajos de desigualdad. En concordancia, un reporte de la OIT (2016, p. 5) señala que “un aumento del empleo femenino imprimiría un fuerte impulso al crecimiento y a los ingresos per cápita […] si las mujeres participaran en la economía en el mismo grado que los hombres, para 2025, en circunstancias normales, el producto interior bruto (PIB) mundial anual sería 28 billones de dólares estadounidenses mayor (el equivalente al 26 por ciento del PIB mundial anual)”.

La obra de Gary Becker (1957) inaugura el análisis económico de la discriminación desde la perspectiva neoclásica. Además de establecer una definición de discriminación en términos meramente económicos, inicia el análisis de los incentivos que conducen a una persona a discriminar a otra, al mismo tiempo que estima los primeros modelos empíricos para cuantificar el problema de la discriminación en contra de individuos afroamericanos en los Estados Unidos. Becker sienta las bases para estudios posteriores, que gradualmente fueron especializándose en diferentes modos de discriminación. Los estudios de diferencias salariales de género se incrementaron y se volvieron sofisticados y más detallados a lo largo de las décadas de 1960 y 1970. Uno particularmente influyente por su claridad metodológica, y por el uso de microdatos para el análisis empírico de diferencias salariales de género es el de Oaxaca (1973). Para este autor, existe discriminación en contra de las mujeres cuando “el salario relativo de los hombres excede al salario relativo que habría prevalecido si se pagara a hombres y mujeres de acuerdo con los mismos criterios” (Oaxaca, 1973, p. 694). Concordando con esta formulación, el autor es capaz de estimar tasas salariales para hombres y mujeres, controlando tanto

características del individuo como de su entorno, concluyendo que existen amplios diferenciales en salarios para ambos sexos; sin embargo, no atribuye tal disparidad al hecho de que existan remuneraciones distintas para el mismo trabajo cuando es desempeñado por mujeres y por hombres, sino más bien al hecho de que el empleo femenino está concentrado en actividades que por su propia naturaleza ofrecen remuneraciones menores (Oaxaca, 1973, p. 708). Por su parte, Blinder (1973) analiza brechas salariales entre individuos de razas blanca y negra, tanto como entre hombres y mujeres. Este autor concluye que el 70 por ciento del diferencial salarial entre razas y el 100 por ciento del diferencial entre sexos pueden atribuirse a alguna forma de discriminación.

Una consecuencia metodológica remarcable de las investigaciones mencionadas en el párrafo anterior es la descomposición de Oaxaca-Blinder. Como afirma Vicéns Otero (2012), “la descomposición Blinder-Oaxaca determina que la diferencia de salarios existente entre dos grupos se debe a dos componentes. El primero de ellos recoge la diferencia entre las variables explicativas observables de los dos grupos y el segundo componente recoge la diferencia entre las características no observables, medido por las discrepancias entre los parámetros de ambos grupos”. Queda claro entonces, que no todo diferencial salarial puede ser catalogado como discriminación, sino solamente aquel que no pueda ser explicado por diferencias objetivas observables en calidad y cualificaciones de los trabajadores.

Desde la perspectiva neoclásica (Clark, 1899; Pigou, 1933), el salario real es igual a la productividad marginal del trabajo. Las diferencias salariales se explican por las diferencias de productividad, y las diferencias de productividad se explican por aquellas en el stock de capital humano. El capital humano es innato o adquirido. Es en este plano que los teóricos del capital humano hacen énfasis en explicar el bajo nivel relativo de los salarios de las mujeres. Mincer y Polacheck (1974) parten del supuesto de que las mujeres planifican interrumpir su participación en la fuerza de trabajo a causa de la maternidad y sus posteriores exigencias. Dado que la capacitación para el trabajo es costosa en términos de los ingresos que dejan de percibir durante el periodo de formación, las mujeres que esperan insertarse en el mercado laboral maximizan sus ingresos a lo largo de su ciclo de vida, evitando los empleos que requieren demasiada preparación. De igual manera, ellas prefieren los empleos donde la depreciación de su propio capital humano, producto de su alejamiento temporal de la fuerza laboral debido a la maternidad, sea comparativamente menor. Esta teoría explica simultáneamente la segregación ocupacional (las mujeres eligen determinadas ocupaciones) y los bajos ingresos (la productividad de las mujeres es menor). Becker (1985) afirma que los rendimientos crecientes del capital humano especializado son una fuerza poderosa que induce una división del trabajo al interior de las familias, determinando la distribución del tiempo y las inversiones en capital humano entre hombres y mujeres casados. Más todavía, “dado que el cuidado de los hijos y las tareas domésticas exigen más esfuerzo que el ocio y otras actividades, las mujeres casadas dedican menos esfuerzo a cada hora de trabajo en el mercado laboral que los hombres casados que trabajan el mismo número de horas” (Becker, 1985). Siguiendo este orden de ideas, dado que una mujer gasta más energía que un hombre

porque debe dedicarse al trabajo no remunerado dentro del hogar, la energía que ella puede dedicar al trabajo remunerado es comparativamente menor que la del hombre, resultando en una menor productividad y un salario inferior.

Autores como Floro (1995) han reconocido la interacción dinámica entre la producción de bienes y servicios en el hogar y la actividad de sus miembros —especialmente las mujeres— en el mercado laboral, señalando las cuestiones metodológicas relativas a la medición de la producción de bienes y servicios no comercializados y de los patrones de uso del tiempo entre dos conjuntos de actividades económicas. Por su parte, Eastin y Prakash (2013) examinan la relación entre desarrollo económico y equidad de género. Basándose en el concepto de curva de Kuznets, los autores plantean la hipótesis de que la relación entre el desarrollo económico y la desigualdad de género es una curva en forma de S, con tres etapas distintas. En la primera etapa, el desarrollo económico mejora la equidad de género porque permite una mayor participación femenina en la fuerza laboral. Al obtener un flujo de ingresos independiente, la mujer trabajadora obtiene un mayor poder de negociación dentro del hogar, al tiempo que la oportunidad de desarrollar el capital humano le confiere un mayor reconocimiento político y social. En la segunda etapa, la estratificación de la fuerza laboral y la discriminación de género fomentan trayectorias de ingresos divergentes entre hombres y mujeres, lo que reduce los costos de oportunidad de la retirada de la fuerza laboral femenina y motiva la resistencia social contra las normas de género emergentes. Consecuentemente, hay un retroceso en el cierre de brechas inicial. En la etapa final, la equidad de género vuelve a mejorar, ya que una mayor participación educativa y el avance tecnológico brindan nuevas oportunidades de empleo para las mujeres, aumentan los costos de oportunidad de quedarse en casa y fomentan la evolución de nuevas instituciones y normas sociales que superan prácticas discriminatorias anteriores. Estos autores encuentran apoyo para su argumento al analizar la relación empírica entre desarrollo económico y equidad de género a partir de un panel de 146 países en desarrollo para el período 1980-2005. Empleando cuatro indicadores que reflejan distintas dimensiones del estatus político, social y económico de las mujeres, encuentran que el desarrollo económico influye positivamente en la equidad de género cuando los ingresos per cápita están en el rango de $8,000 a $10,000 dólares estadounidenses a precios del año 2000. Estas ganancias de igualdad se estabilizan o disminuyen levemente en la segunda etapa, de $10,000 dólares per cápita hasta alrededor de $25,000. Más allá de este nivel, el desarrollo económico se asocia nuevamente con mejoras en la equidad de género.

La teoría de las diferencias salariales compensatorias puede explicar parte de la brecha salarial de la maternidad si las madres son más propensas que las mujeres sin hijos y los hombres a hacer un intercambio entre recompensas monetarias y no monetarias cuando buscan trabajo. Wuestenenk y Begall (2022) encuentran evidencia en contra de esta teoría al conducir un experimento en cuatro países europeos con 7,040 participantes. Cuando se les presentan ofertas de trabajo ficticias que varían aleatoriamente en condiciones de trabajo y salarios, las madres no son más propensas que las mujeres sin hijos y los hombres a elegir trabajos con condiciones de trabajo más favorables para la familia y

salarios más bajos. Empero, es más probable que las madres soliciten trabajos con salarios más bajos, independientemente de otras características del trabajo. Tales resultados sugieren que la brecha salarial de la maternidad puede no explicarse compensando las diferencias salariales, sino simplemente por la mayor probabilidad de que las madres soliciten empleos con salarios más bajos. Al mismo tiempo, parecen indicar que las diferencias salariales padecidas por las madres se asocian más con características que la mujer adquirió previamente a optar por la maternidad que con las dificultades para compatibilizar familia y vida laboral.

Las mujeres en México han experimentado cambios sustanciales en las décadas recientes, entre ellos se destaca una mayor incorporación a la actividad laboral, y una mayor participación en la matrícula en los niveles escolares de secundaria, bachillerato y licenciatura, hechos que ya han sido documentados en la introducción a este trabajo. Debido a los procesos de cambio en la estructura de la sociedad, cada vez más el trabajo de las mujeres se ha convertido en una necesidad de primer orden, específicamente para aquellas que deben salvaguardar el sustento de sus hijos. A pesar de que existe una mayor incorporación de la mujer al mercado de trabajo, ellas siguen sufriendo una elevada desigualdad. De acuerdo con un boletín de prensa de la Comisión Nacional para Prevenir y Erradicar la Violencia Contra las Mujeres, en 2017 “los hombres reciben en promedio un ingreso laboral por hora trabajada 34.2% mayor al de las mujeres. Si bien esta brecha salarial varía por tipo de trabajo e incluso por estado, es evidente que la discriminación de género en el ámbito laboral aún es una realidad en nuestro país” (CONAVIM, 2018). Por su parte, utilizando datos del cuarto trimestre de cada año entre 2018 a 2021 de la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE), la Comisión Nacional de los Salarios Mínimos reporta que “la brecha del salario por hora y por género en el empleo formal ha registrado una disminución de 2018 a 2021; al pasar de 13.1% en 2018 a 12.2% en 2021” (CONASAMI, 2022).

Como puede observarse, la problemática de la discriminación laboral hacia las mujeres, en particular de la brecha salarial de género, es compleja y multidimensional. Ya desde el hecho mismo de que exista una gran variabilidad en las estimaciones de brecha salarial realizadas para el mismo país en períodos de tiempo comparables, se visualizan problemas metodológicos serios. Por estas razones, la abundancia de investigaciones en el tema, con una amplia visión teórica y desde perspectivas metodológicas diversas, no solamente luce pertinente sino necesaria.

2.- Aspectos metodológicos

El objetivo de esta investigación es analizar la distribución condicional del salario, así como la estimación de la brecha salarial para México durante el año 2016. La elección temporal se justifica debido a que la ENIGH 2016 contó con la muestra más grande en la historia del país (INEGI, 2016), brindando por ello mejores elementos para tener una visión más amplia del poder adquisitivo de las familias, así como una

mayor cobertura de la población económicamente activa y de los salarios que se perciben. Adicionalmente, es la primera encuesta de la nueva serie, arrojando resultados comparables con las ENIGHs de años posteriores. El modelo que se utilizó para analizar la distribución condicional del salario y la brecha salarial de género fue el de regresión simultánea de cuantiles, con la finalidad de analizar el efecto de ser mujer sobre los salarios, así como los rendimientos del esfuerzo, la escolaridad, y la experiencia laboral para distintos niveles de salario.

Los modelos de regresión de cuantiles fueron establecidos por Koenker y Bassett (1978), y han sido ampliamente utilizados en economía laboral para el análisis del salario en diferentes puntos de su distribución. Tal y como afirman Vicéns Otero y Sánchez Reyes (2012, p. 7), esta metodología ofrece la posibilidad de crear distintas rectas de regresión para distintos cuantiles de la variable endógena, a través de un método de estimación que se ve menos perjudicado por la presencia de heteroscedasticidad, valores atípicos, y cambio estructural. Para analizar la distribución condicional del salario, la expresión econométrica formal está dada por

en la que 𝑖 representa al i-ésimo individuo de la muestra, 𝜃 es el cuantil condicional del logaritmo de la tasa salarial 𝑊𝑖𝜃, 𝑋𝑖𝜃 es un vector de variables explicativas, y 𝛽𝜃 es el vector de parámetros a estimar. Se espera que el término de error 𝑢𝑖𝜃 tenga media cero con varianza constante para cada cuantil 𝜃. El modelo se estimó en conjunto entre hombres y mujeres, en cada uno de los nueve deciles de la distribución condicional del salario: 𝜃 = 10 (salarios más bajos) a 90 (salarios más altos). La variable dependiente es el logaritmo del salario por hora, el cual se define como el salario semanal percibido por el empleo principal dividido entre el número de horas laboradas durante la semana en dicho empleo.

Como se ha mencionado antes, la base de datos utilizada fue la ENIGH 2016, cuyos objetivos (INEGI, 2016) son:

De acuerdo con INEGI (2016), esta encuesta tiene una cobertura geográfica nacional, por entidad federativa, abarcando tanto zonas rurales como urbanas. Recoge las características económicas y sociodemográficas de cada hogar, considerando individuos de 12 o más años. En 2016 se alcanzó el tamaño de muestra más grande hasta entonces en la historia del país, con una cobertura de 81,515 viviendas. La base de datos de la nueva construcción de variables de la ENIGH está conformada por 11 tablas de datos normalizadas, además de una tabla resumen con información a nivel hogar.

Tratándose de una investigación acerca de diferenciales en salarios, es indispensable entender la estructura de los ingresos de los hogares consignados en la ENIGH 2016. Estos incluyen no solamente los salarios e ingresos recibidos por los empleados, sino también los ingresos de las personas autoempleadas, añadiendo el ingreso derivado de ahorros (intereses de cuentas bancarias o bonos, dividendos de acciones o rentas de propiedades), y transferencias recibidas de entes gubernamentales o privados. La suma de todos estos conceptos da como resultado el ingreso bruto del hogar. Al sustraer el impuesto sobre el ingreso, junto con otros impuestos directos, se obtiene el ingreso disponible del hogar. De acuerdo con INEGI (2016), la ENIGH presenta el ingreso corriente de los hogares desagregado en cinco categorías: (1) ingresos del trabajo, (2) rentas de la propiedad, (3) transferencias, (4) estimación de alquiler de la vivienda, y (5) otros ingresos corrientes. Para los fines de esta investigación, se consideran únicamente los ingresos derivados del trabajo, seleccionando en cada hogar a los miembros que trabajen a tiempo completo (es decir, entre 40 y 56 horas a la semana) para los cuales el ingreso en el empleo principal corresponda al rubro de sueldos y salarios. Tales individuos, pero no sus correspondientes hogares, constituyen las unidades muestrales en nuestro estudio. De acuerdo con las normas y prácticas estadísticas internacionales, los ingresos del trabajo son todas aquellas entradas recibidas por los integrantes el hogar como resultado de su participación actual o previa en cualquier actividad realizada en una unidad económica institucional cuyo propósito sea producir o proporcionar bienes y servicios para el mercado, el autoconsumo, o la generación de bienes o servicios públicos. En este contexto, se considera que un integrante del hogar percibe ingreso del trabajo solamente si tiene o ha tenido participación directa en actividades económicas, tal como se establece en la contabilidad nacional. Los ingresos del trabajo pueden provenir de remuneraciones por trabajo subordinado, trabajo independiente o ingresos de otros trabajos. Se dice que un integrante del hogar desempeña un trabajo subordinado cuando mantiene una relación o acuerdo, formal o informal, con un empleador para desarrollar alguna actividad económica a cambio de una remuneración. Las remuneraciones por trabajo subordinado son todas las entradas en efectivo recibidas regularmente por los integrantes del hogar en tanto trabajadores subordinados en su trabajo principal y es el caso, en un trabajo secundario. Las modalidades que pueden tener estas remuneraciones y que escoge la ENIGH 2016 son: (a) sueldos, salarios, jornal y destajo, (b) horas extras, (c) comisiones y propinas, (d) aguinaldo y reparto de utilidades, (e) indemnizaciones por accidentes, (f) indemnizaciones por despido, (g) otras remuneraciones monetarias, y (h) pagos en especie.

Para el presente estudio se utilizaron los microdatos provenientes de las tablas de: población, trabajo, ingresos, y concentrado hogar. La tabla de población proviene de la tabla de hogares, identifica las características sociodemográficas y ocupacionales de los integrantes del hogar, conteniendo un total de 178 variables. La tabla de trabajos muestra la condición de actividad de los integrantes del hogar de 12 o más años, junto con algunas características ocupacionales durante el periodo de referencia. Está integrada por un total de 55 variables. La tabla de ingresos contiene un total de 17 variables; es la tabla que nos permitió identificar los ingresos provenientes del trabajo, sueldos y salarios de los individuos

relevantes para el análisis. Por último, la tabla concentrado hogar, que está constituida por variables construidas a partir de las otras tablas, contiene un total de 127 variables. Se explotaron las características de la ENIGH 2016 como una base de datos relacional, utilizando las llaves folio de vivienda, folio de hogar y número de renglón, para integrar todas las tablas descritas en una sola, en la que la unidad de análisis es la persona: se considera cualquier integrante del hogar, hombre o mujer, en edad laboral que cuente con un empleo de tiempo completo (contratación de 40 a 56 horas por semana).

A continuación, se describen las variables extraídas de la ENIGH 2016, o bien construidas a partir de la información contenida en ella, para su uso en la presente investigación:

experiencia laboral=edad−6−años de escolaridad.

𝑒=𝑖−𝑖mín𝑖máx−𝑖mín ,

garantizándose que 0≤𝑒≤1 para todos los individuos en la muestra.

Una vez descritas las variables consideradas para la investigación, es posible especificar el vector de regresores 𝑋𝑖𝜃 en la ecuación (1). De esta manera, la ecuación de distribución de la tasa salarial que se estimó fue:

donde 𝑖 representa al i-ésimo individuo de la muestra, 𝜃 es el cuantil condicional del logaritmo de la tasa salarial 𝑊𝑖𝜃, 𝑒𝑖𝜃 es la variable de esfuerzo, 𝑒𝑑𝑖𝜃 representa escolaridad, 𝑒𝑥𝑖𝜃 es la experiencia laboral, y 𝑠𝑖𝜃 es la variable indicadora de sexo (1 para mujeres, 0 para hombres). La presencia de un término cuadrático sobre la variable 𝑒𝑥𝑖𝜃 refleja el hecho de que los rendimientos marginales de la experiencia laboral pueden cambiar de signo. Se espera que acumular experiencia laboral se refleje en un mayor salario, dando lugar a rendimientos marginales positivos. Sin embargo, esto solamente es cierto hasta cierto valor umbral, a partir del cual el trabajador junto con una mayor experiencia laboral ha acumulado una mayor edad, reduciendo la perspectiva de vida útil en la que seguirá prestando sus servicios al empleador, posiblemente generando una menor compensación salarial. Aparecen entonces los rendimientos marginales negativos de la experiencia laboral. De esta manera, se espera que el

coeficiente de la variable 𝑒𝑥𝑖𝜃 tenga signo positivo, mientras que el coeficiente del término cuadrático tenga signo negativo. Los signos esperados para los coeficientes de la variable esfuerzo 𝑒𝑖𝜃 y de la escolaridad 𝑒𝑑𝑖𝜃 son positivos. Se espera un signo negativo para la variable 𝑠𝑖𝜃, el cual demostraría la existencia de la brecha salarial de género. El método de estimación seleccionado fue regresión simultánea de cuantiles, y se ejecutó con el software Stata 13.1. Posteriormente, y con la finalidad de comprender mejor los rendimientos marginales de la escolaridad por género, se estimó también el modelo reducido

por separado para hombres y para mujeres. Los resultados de ambos modelos se presentan en la siguiente sección.

3.- Resultados y discusión

Como análisis exploratorio inicial, la Tabla 1 presenta los estadísticos descriptivos básicos para la tasa salarial (por hora trabajada) agrupada por género. El total de observaciones se calcula utilizando el factor de expansión consignado en la ENIGH 2016, por lo que pueden considerarse estimaciones del total de personas en el país que estuvieron empleadas a tiempo completo durante el período de levantamiento de la encuesta.

Tabla 1. Estadísticos descriptivos para las tasas salariales

Fuente: Elaboración propia con datos de ENIGH 2016. * Se toma en cuenta el factor de expansión reportado en la ENIGH 2016.

La diferencia entre medias de tasa salarial para hombres y mujeres equivale al 8.8% de la media masculina, proveyendo una estimación inicial para la brecha salarial que es similar a las reportadas por CONASAMI (2022, p. 16) antes de aplicar la corrección de Heckman para eliminar el sesgo por selección muestral. Al ponderar considerando una media de 48 horas laboradas a la semana y 4.33 semanas por mes, estas cifras equivalen a una diferencia de $617.28 a favor de los varones en el salario mensual

promedio. Resulta interesante observar que la diferencia entre las máximas tasas salariales obtenidas por hombres y mujeres equivale al 41.7% del máximo obtenido por los hombres, lo cual deja constancia de la enorme discrepancia entre salarios femeninos y masculinos. Esto proporciona una justificación del uso de regresión intercuartílica para estimar brechas salariales. Al acotar la variabilidad de las tasas salariales, confinándolas mediante el uso de cuantiles, se espera estar controlando implícitamente otras diferencias sistemáticas que puedan elevar las discrepancias observadas entre salarios de hombres y mujeres.

En una segunda etapa del análisis se verifica que existe evidencia estadística de que las tasas salariales promedio efectivamente son distintas para mujeres y hombres. Las desviaciones estándar reportadas en la Tabla 1 indican que no es viable suponer que las varianzas de ambos grupos son iguales. La prueba t para igualdad de medias en dos muestras con varianzas distintas (ver Tabla 2) arroja evidencia estadística de que la media de la tasa salarial para la población masculina es mayor (hipótesis alternativa de una cola) que la media de la tasa salarial para la población femenina, incluso a un nivel de significancia del 0.1%. La prueba fue aplicada a los logaritmos de las tasas salariales con la finalidad de robustecer la suposición de normalidad.

Tabla 2. Prueba t para dos muestras con varianzas distintas aplicada al logaritmo de la tasa salarial

Fuente: Elaboración propia con datos de ENIGH 2016.

Para la siguiente etapa del análisis, la ecuación (2) se estimó en conjunto para mujeres y hombres. Las tablas 4 y 5 (en el Anexo estadístico) presentan los resultados de las estimaciones para cada uno de los nueve deciles. La variable dependiente es el logaritmo del salario por hora, incluyendo como una de las variables explicativas la indicadora del hecho de ser mujer (variable sexo = 1 para mujeres, = 0 para hombres). Puede observarse que, para todos los deciles de tasa salarial, el coeficiente de la variable indicadora de sexo resulta negativo y estadísticamente significativo (incluso a niveles de

significancia menores que el 0.1%). Así, para todos los deciles, el modelo arroja evidencia estadística de que las mujeres perciben salarios menores a los de los hombres. En la Tabla 3 se presentan las estimaciones de la brecha salarial de género derivadas de estos coeficientes para cada uno de los deciles de ingreso utilizados en la estimación. En línea con el uso corriente (OCDE, 2022, p. 1), la brecha salarial de género se calcula como la diferencia entre salario masculino y femenino expresada como porcentaje del salario masculino. Por esta razón, considerando que la variable dependiente en el modelo es el logaritmo de la tasa salarial, la fórmula utilizada para generar las estimaciones es brecha𝜃=1−𝑒𝛽5𝜃,

donde brecha𝜃 es la brecha salarial de género estimada para el cuantil 𝜃, y 𝛽5𝜃 es el coeficiente para la variable sexo reportado en las tablas 4 y 5.

Tabla 3. Estimaciones de brecha salarial derivadas de la ecuación (2)

Fuente: Elaboración propia con datos de ENIGH 2016

Como cabía esperar dado que la variabilidad de las tasas salariales se reduce al acotarlas decil por decil, las estimaciones de la brecha salarial derivadas del modelo (2) disminuyen con respecto a la estimación derivada del análisis exploratorio inicial. También resulta interesante observar cómo las brechas salariales estimadas varían dependiendo del decil considerado. En efecto, las estimaciones presentan una tendencia decreciente a lo largo de los primeros tres deciles, para después incrementarse gradualmente hasta alcanzar un máximo en el octavo decil, y finalmente disminuir drásticamente en el noveno decil hasta una cifra equiparable a la del tercer decil.

El análisis de los demás regresores en la ecuación (2) también resulta interesante. Los coeficientes de la variable esfuerzo tienen también el signo positivo esperado y son estadísticamente

significativos (incluso a un nivel de significancia de 0.1%) para todos los deciles de tasa salarial. Esto es evidencia de que aquellos trabajadores que han invertido más en capital humano —expresado aquí en términos de una mayor escolaridad formal— reciben una mayor recompensa en tasa salarial. Es destacable el hecho de que, si bien la variable de esfuerzo fue construida con base en la variable de escolaridad, no existen problemas de multicolinealidad entre ambas variables.

En línea con el resultado mencionado en el párrafo precedente, los coeficientes de la variable de escolaridad también son positivos y estadísticamente significativos (usando niveles de significancia de hasta 0.1%) para todos los deciles. Dado que la variable dependiente es el logaritmo de la tasa salarial, el coeficiente de la variable de escolaridad puede ser directamente interpretado como el cambio porcentual en la tasa salarial inducido por un año adicional de escolaridad mientras todo lo demás se mantiene constante. Así, para los trabajadores ubicados en el primer decil, cada año adicional de escolaridad implicaría un incremento promedio de 12.22% en su tasa salarial. El rendimiento marginal de 1 año adicional de escolaridad se reduce a 10.98% para el tercer decil, aumenta ligeramente hasta 11.67% para el séptimo decil, y decrece a partir del octavo decil para alcanzar un mínimo de 7.70% en el noveno decil. En resumen, la tendencia general es a que los rendimientos marginales de la escolaridad disminuyan conforme se incrementa el decil de tasa salarial (ver Figura 1).

Figura 1. Rendimientos marginales a la escolaridad por decil de tasa salarial, estimaciones a partir de la ecuación (2)

Para los deciles primero a tercero, los coeficientes de los términos lineal y cuadrático dependientes de la variable de experiencia laboral tienen los signos esperados (positivo y negativo, respectivamente) y son estadísticamente significativos a niveles de hasta 0.1%. En estos tres primeros deciles de tasa salarial se observa el efecto umbral esperado. Cuando la experiencia laboral es baja, su impacto sobre la tasa salarial es positivo; sin embargo, mientras el trabajador va acumulando una mayor experiencia laboral, inevitablemente acumula también una mayor edad. Así, a partir de cierto valor crítico, la experiencia laboral se transforma en una característica indeseable que tiene un efecto negativo sobre la tasa salarial. A partir del cuarto decil, el comportamiento de la variable de experiencia laboral cambia. En primer lugar, el coeficiente del término lineal tiene signo positivo y es estadísticamente significativo incluso con niveles de significancia tan bajos como 0.2%. Para los deciles cuarto y quinto, el coeficiente del término cuadrático no es estadísticamente significativo; así, para estos deciles no se halla evidencia estadística de que dicho coeficiente sea distinto de cero. Para los deciles a partir del sexto, el coeficiente del término cuadrático es nuevamente significativo (incluso al 0.1% de significancia), pero tiene signo positivo. En resumen, a partir del cuarto decil, el efecto marginal de la experiencia laboral sobre la tasa salarial es siempre positivo. Esta diferencia en el comportamiento marginal de la experiencia laboral parece indicar que los empleos correspondientes a los tres primeros deciles son más intensivos en aquellas aptitudes que merman con la edad, como la fuerza y las habilidades físicas de los trabajadores. Para los deciles a partir del cuarto, los empleos parecen ser más intensivos en aptitudes que más bien mejoran con una mayor experiencia laboral, independientemente de la edad del trabajador.

Resulta muy interesante observar que el cambio de comportamiento con respecto a la experiencia laboral descrito en el párrafo anterior coincide casi plenamente con los cambios de tendencia observados en las estimaciones de brecha salarial de la Tabla 3. Para los deciles asociados con empleos más intensivos en aptitudes físicas, la brecha salarial de género tiende a disminuir conforme se incrementa el nivel general de salarios. Para los deciles cuarto al octavo, con empleos más intensivos en aptitudes que no merman con la edad, la brecha salarial de género tiende a aumentar conforme se incrementa el nivel general de salarios. Solamente para el decil más alto de tasas salariales se observa una disminución dramática en la brecha salarial de género.

Como última etapa del análisis, el modelo reducido (3) fue estimado mediante regresión simultánea de cuantiles por separado para mujeres y hombres. Los resultados son similares en magnitud y significancia a los del modelo (2), y se presentan en las tablas 6 a 9 del Anexo estadístico. Los rasgos de comportamiento descritos arriba para las variables explicativas de esfuerzo, escolaridad y experiencia laboral siguen siendo válidos tanto para el modelo que considera solamente mujeres como para el que considera solamente hombres. En particular, los coeficientes de la variable escolaridad son positivos y estadísticamente significativos incluso al nivel de significancia de 0.1%. Nuevamente, tales coeficientes pueden ser interpretados como rendimientos marginales de la escolaridad. La Figura 2 muestra los rendimientos a la escolaridad por decil de salario y por género. Para cada género, se nota una tendencia

decreciente similar a la de la Figura 1, pero resulta destacable que los rendimientos a la escolaridad son mayores para el género femenino en todos los deciles de tasa salarial, aunque la diferencia se hace muy pequeña para el decil más alto.

Figura 2: Rendimientos a la escolaridad por género y decil de tasa salarial, estimaciones a partir de la ecuación (3)

4.- Conclusiones

En la presente investigación se ha generado evidencia estadística de varios rasgos de la distribución de tasas salariales por género que son congruentes con los hallazgos de la literatura empírica. En primer lugar, queda documentado que la tasa salarial media es mayor para los hombres ocupados a tiempo completo que para las mujeres en la misma condición laboral. Una estimación inicial de la brecha salarial de género, basada únicamente en el análisis descriptivo de la ENIGH 2016, arroja una cifra de 8.8% que es congruente con los resultados (antes de corregir selección muestral) de otro análisis realizado con la metodología de Oaxaca-Blinder para años cercanos (CONASAMI, 2022). El primer aspecto verdaderamente novedoso de esta investigación es la estimación de las brechas salariales de género para los distintos deciles de la distribución de tasas salariales.

En efecto, el primer modelo de regresión simultánea de cuantiles muestra evidencia estadística de brecha salarial de género en todos los deciles de tasa salarial. Las estimaciones derivadas para la brecha salarial de género no son fácilmente comparables con las existentes en la literatura empírica para nuestro país debido, precisamente, a la metodología aplicada y a las características de la muestra que consta únicamente de trabajadores a tiempo completo. Es preciso reconocer que posiblemente nuestras estimaciones presenten sesgo por selección muestral, pero también que la corrección de dicho problema en el contexto de la regresión simultánea de cuantiles representa un reto metodológico que no es menor.

Al considerar las diferencias entre las brechas salariales de género estimadas para los distintos deciles se encontró un patrón que en buena medida está explicado por las diferencias en los rendimientos marginales a la experiencia laboral. Para los deciles primero al tercero se observó que los rendimientos marginales a la experiencia laboral son inicialmente positivos, pero se vuelven negativos a partir de cierto valor crítico. Este fenómeno puede ser explicado en términos de a las características de los empleos que se ubican en estos deciles y que son más intensivos en aptitudes físicas que menguan conforme aumenta la edad. Se encuentra evidencia, para estos deciles iniciales, de que las diferencias salariales son más drásticas cuanto más precaria es la condición de empleo. Ahora bien, para los deciles cuarto al octavo se observa que los rendimientos marginales a la experiencia laboral son siempre positivos. Esto indica empleos con otras características, más intensivos en aptitudes que no merman con la edad, y en los cuales se documenta que la brecha salarial de género aumenta conforme se incrementa el nivel general de salarios. En otras palabras, conforme hombres y mujeres logran acceder a tasas salariales más elevadas se observa que las diferencias entre salario masculino y femenino se hacen más pronunciadas. Las implicaciones para el diseño de una política pública de género son bivalentes. En primer lugar, es evidente la necesidad de apoyos e incentivos que permitan a las mujeres abandonar los empleos menos productivos asociados tradicionalmente con un rol femenino, como elaboración de alimentos, trabajo doméstico o cuidados personales, los cuales les confinan en los deciles más bajos de la distribución de salarios. Pero ello no es suficiente, también es necesario crear incentivos para que las mujeres que han accedido a niveles salariales más altos reciban un trato equitativo que se refleje en salarios equiparables a los de los hombres.

Mención aparte merece el noveno decil, para el cual la brecha salarial de género presenta una drástica disminución, manteniendo rendimientos marginales a la experiencia laboral positivos, pero también los rendimientos marginales a la educación más bajos de toda la distribución. Si bien esta evidencia no alcanza para cuestionar la existencia de un techo de cristal, sí pone de relieve que las contadas mujeres que logran acceder a los niveles salariales más altos de la distribución también reciben un trato más equitativo con respecto a los hombres por lo menos en lo que a remuneración se refiere. Posiblemente esto se deba a que son estas mujeres precisamente las que tienen más recursos para escapar a las complicaciones al conciliar la vida laboral con la vida familiar.

Se encontró también evidencia de que un mayor esfuerzo en la formación de capital humano a través de una mayor escolaridad retribuye positivamente en la tasa salarial. Así, parece confirmarse la hipótesis de que las mujeres que logran escapar de los tradicionales roles y prejuicios de género tienen oportunidades de ampliar significativamente su ingreso laboral. En este sentido, una prioridad en política pública debería incluir todo tipo de apoyos orientados a aliviar la carga del trabajo femenino en el hogar.

Los rendimientos a la educación en todos los modelos estimados son positivos, pero con una tendencia general decreciente con respecto al decil de tasa salarial. Cuando la distribución de las tasas salariales es estimada por separado para cada género se encuentra evidencia de que los rendimientos a la escolaridad son mayores para las mujeres en cada decil de salario. Así, resulta evidente que una prioridad en la política pública debería ser la promoción del acceso de las mujeres a niveles más altos de educación.

Anexo estadístico

Se reportan resultados de las diferentes regresiones simultáneas de cuantiles realizadas con la finalidad de estimar los parámetros de las ecuaciones (2) y (3).

Tabla 4. Resultados de estimación de la ecuación (2) para los deciles primero al quinto

Tabla 5. Resultados de estimación de la ecuación (2) para los deciles sexto al noveno

Fuente: Elaboración propia con datos de ENIGH 2016.

Tabla 6. Resultados de estimación de la ecuación (3) restringida a mujeres, deciles primero al quinto

Fuente: Elaboración propia con datos de ENIGH 2016.

Tabla 7. Resultados de estimación de la ecuación (3) restringida a mujeres, deciles sexto al noveno

Fuente: Elaboración propia con datos de ENIGH 2016.

Tabla 8. Resultados de estimación de la ecuación (3) restringida a hombres, deciles primero al quinto

Fuente: Elaboración propia con datos de ENIGH 2016.

Tabla 9. Resultados de estimación de la ecuación (3) restringida a hombres, deciles sexto al noveno

Fuente: Elaboración propia con datos de ENIGH 2016.

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