Análisis de los Diferenciales de

Análisis de los Diferenciales de Remuneraciones entre
las y los profesionales chilenos(as)
Gonzalo Valdés, Patricio Meller y Bernardo Lara
1. Introducción
Hay diferenciales de remuneraciones entre las y los profesionales chilenos(as). A
este respecto hay 2 tópicos distintos: ¿Cuál es la magnitud de estos diferenciales?
Uno de los aportes de este artículo es la cuantificación de estos diferenciales,
controlando por una serie de variables; la principal de éstas es el cálculo de
diferenciales a nivel de especialidades profesionales específicas (se utilizan nueve
carreras universitarias).
El segundo tópico consiste en analizar las causas de la existencia de estos
diferenciales; i.e. ¿por qué entre los médicos, ingenieros, abogados, psicólogos,
periodistas, etc. que tienen las mismas calificaciones (y la misma experiencia), los
hombres ganan más que las mujeres? Para esto se sugiere un marco conceptual
consistente en variables exógenas y endógenas a las mujeres. Cuando estos
diferenciales de remuneraciones son determinados por las variables exógenas que se
originan por el lado de la demanda de profesionales, i.e., las personas que contratan
mujeres, diremos que ésta es una “discriminación salarial sexista”. Por otra parte,
cuando los diferenciales de remuneraciones son determinados por variables exógenas
y/o endógenas que se consideran por el lado de la oferta de profesionales, i.e., por
factores que inciden en la cantidad de horas trabajadas por las mujeres, diremos que
ésta es una “discriminación salarial social”.
No obstante, hay una inter-dependencia e inter-relación entre ambos tipos de
discriminación. Una sociedad con una “historia cultural machista” va a incidir, influir
y mezclar ambos tipos de discriminación. Luego, este artículo propone una vía para
separar conceptualmente ambos tipos de discriminación, por cuanto ambas requieren
diferentes medidas y políticas para su eliminación.
1
Hay muchos estudios que encuentran magnitudes importantes en la brecha de
remuneraciones entre mujeres y hombres (BR M/H), pero sin controlar por las
características específicas de las personas ni las de los empleos. Esta sería la “brecha
bruta” de remuneraciones según género que domina el debate en la opinión pública.
El mensaje implícito, y a veces explícito, es que la existencia de discriminación es el
factor central de la BR M/H.
Los datos factuales muestran una “brecha bruta” de remuneraciones entre
mujeres y hombres persistente de 33%1 para los quintiles más bajos y de 44% para el
quintil superior (Durán (2000) con datos de CASEN). Ñopo (2006) controla por
características similares entre hombres y mujeres, y encuentra una brecha salarial no
explicada de 40% a 80% entre mujeres y hombres para las remuneraciones (más
elevadas) del tope de la distribución; además encuentra que los profesionales
hombres ganan un 50% más que las profesionales mujeres. Montenegro & Paredes
(1999) también observan que la BR M/H es mayor para los quantiles superiores de la
distribución.
Sin embargo, es necesario utilizar grupos homogéneos para tener un buen control
de las características individuales de hombres y mujeres, de forma de analizar mejor
la BR M/H. Luego, la brecha residual no explicada simplemente correspondería a la
existencia de la discriminación como factor explicativo de la BR M/H. En esta línea,
recientemente han habido muchos estudios que examinan la BR M/H para grupos
homogéneos de profesionales; ver referencias en Bertrand & Hallock, 2001.2 Otro
enfoque utiliza tipos homogéneos de empleo y calcula la BR M/H; parte de esta
brecha correspondería a diferenciales de capital humano según género y la otra parte
a la presencia de discriminación (Oostendorp, 2004).
Una revisión de la evidencia internacional muestra lo siguiente: Las mujeres
ganan un 45% menos que los hombres en cargos topes corporativos en EE.UU.
(Bertrand & Hallock, 2000). La brecha no explicada, una vez incluidas gran cantidad
de controles que incluyen profesiones universitarias y tipo de cargo, es 6% (O’Neill,
1
Este valor implica que si la remuneración de los hombres es 100, la remuneración de las mujeres es
67, i.e. un 33% más baja.
2
Hay estudios específicos para abogados, académicos universitarios, ingenieros, médicos, MBA,
ejecutivos CEO de empresas norteamericanas; ver referencias en Bertrand & Hallock (2001).
2
2003). Otros datos muestran sólo un 5% como brecha no explicada después de los
controles (Bertrand & Hallock, 2000).
En un estudio comparativo para 71 países (período 1983-99) (Oostendorp, 2004)
ha encontrado lo siguiente: La BR M/H alcanza a 23% en los países desarrollados y
27% en los países en desarrollo; sólo el 20% de este diferencial se explica por las
disparidades de capital humano según género. En otras palabras, la discriminación
contra las mujeres explicaría alrededor del 20% de la brecha de remuneraciones
existentes con respecto a los hombres (World Bank, 2001, citado por Oostendorp,
2004).
Otro aspecto investigado es el de la convergencia de remuneraciones. La
reducción general de la BR M/H en EE.UU. en la década de 1980 puede estar
asociada a un aumento del capital humano de las mujeres y/o a una disminución de la
discriminación de género (Blau & Kahn, 2000).
Aun cuando al momento de su ingreso al mercado laboral profesional la BR M/H
es baja, ésta tiende a aumentar de manera significativa a través del tiempo en el caso
de MBA (Bertrand, Goldin & Katz, 2009). Los factores explicativos de esto son:
diferencias en las discontinuidades de la permanencia en el mercado laboral, y
diferencias en las horas trabajadas semanalmente. Aún cuando las diferencias
empíricas observadas sean bajas en relación a estas variables, tienen un gran efecto
sobre la BR M/H (Bertrand, Goldin & Katz, 2009).
Por ejemplo, en una comparación entre mujeres y hombres con MBA (USA) post
graduación en los primeros 9 años (post-graduación) (Bertrand, Goldin & Katz,
2009) se observa que: (i) El porcentaje de mujeres que trabajan full-time (52 semanas
y entre 30 y 40 horas semanales) cae desde 89% el primer año post-titulación a 69%
al noveno año; en cambio el porcentaje de hombres se mantiene en torno al 94%
durante los 9 años. (ii) El N° de horas semanales trabajadas por las mujeres se reduce
gradualmente desde 59 horas /semana el primer año post-titulación a 51,5
horas/semana al noveno año; las cifras equivalentes para los hombres son 61
horas/semana (el primer año post-titulación) a 57,5 horas/semana al noveno año.
3
Obsérvese, mujeres (con MBA) trabajando 55 horas semanales, i.e., más de 9
horas diarias durante 6 días por semana, no se podría argumentar que tienen una
jornada laboral del tipo parcial.
A continuación, en la segunda sección se calculará a nivel agregado, para todas
las profesiones universitarias, la magnitud de la BR M/H; luego se aplica el método
de descomposición de Oaxaca. En la tercera sección, se desarrolla un modelo teórico
que considera las implicancias que tiene el “rol de la mujer en la sociedad” sobre la
tasa de participación laboral femenina. En la cuarta sección, se estima
econométricamente la magnitud de la BR M/H para nueve carreras universitarias. En
la quinta sección, se aplica un método de descomposición de estas brechas salariales
(entre mujeres y hombres) según dos componentes: discriminación sexista y
discriminación social. Finalmente, la última sección sintetiza algunas conclusiones
tentativas.
2. Remuneraciones a ivel de Carreras Profesionales y Participación
Femenina
2.1. Incidencia de las mujeres en el nivel de las remuneraciones de una
carrera
Hay una gran varianza en los ingresos de los profesionales universitarios en
Chile; esto se puede apreciar claramente en el sitio www.futurolaboral.cl que
proporciona información sobre remuneraciones para 60 carreras profesionales
universitarias (ver además, el Capítulo III de este libro).
Una primera aproximación al tema de la brecha de remuneraciones entre hombres
y mujeres profesionales consistiría en examinar la correlación existente entre los
ingresos (la mediana3) de cada una de estas 60 carreras y el porcentaje de mujeres
que hay en cada profesión. El coeficiente de correlación de Spearman tiene un valor
negativo de
-0,671, valor que es estadísticamente significativo al 1%.4 Esta
3
La mediana corresponde al valor del ingreso que posee la persona que está justo en el medio de todas
las observaciones (percentil 50).
4
Algo similar sucede con el coeficiente de correlación de Kendall (correlación de ranking) que tiene
un valor de -0,492, que es significativo al 1%
4
asociación negativa significa que mientras mayor es el porcentaje de mujeres en una
profesión universitaria menor es el ingreso (mediano) de la carrera. Esto es lo que
muestra el Gráfico X.1.
Gráfico X. 1: Relación entre participación laboral femenina (en la carrera) e
ingreso (mediana) para sesenta carreras universitarias.- Cohortes 2000-2001
1
Participación femenina
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
200000
400000
600000
800000
1000000
1200000
1400000
Ingreso mensual ($ de 2009)
Fuente: Elaboración propia en base a datos Futuro Laboral.
En efecto, al efectuar un ordenamiento de las sesenta carreras universitarias, de
mayor a menor ingreso mediano, se aprecia claramente la relación negativa entre
ingreso y participación femenina (cohortes 2000-2001; ver Apéndice, Cuadro X.1).
Profesiones con una alta participación femenina (i.e., más del 85% de los
profesionales son mujeres) son las siguientes (Cuadro Apéndice X.1): Ed. Parvularia
(100%), Psicopedagogía (93%), Enfermería (93%), Obstetricia (90%), Trabajo
Social (87%), Pedagogía Ed. Básica (86%). Estas profesiones ocupan los siguientes
lugares del ranking de ingresos de las 60 carreras universitarias (los números
mayores indican un nivel menor de ingresos5): Ed. Parvularia: 59; Psicopedagogía:
56; Enfermería: 19; Obstetricia: 43; Trabajo Social: 47; Pedagogía Ed. Básica: 50.
La evidencia anterior sugeriría las siguientes interrogantes: ¿es acaso la mayor
oferta laboral femenina la que induce presiones a la baja en las remuneraciones de
esas profesiones? Por otra parte, ¿por qué tienden las mujeres a “preferir o escoger”
5
Las 60 profesiones universitarias han sido ordenadas de mayor a menor ingreso (mediano); luego el
1 corresponde a la profesión de mayor ingreso y el 60 a la de menor ingreso (ver Cuadro Apéndice
X.1)
5
aquellas profesiones universitarias relativamente menor remuneradas?, ¿son las
mujeres más inelásticas (más indiferentes) a la cuestión monetaria y asignan mayor
preponderancia a sus preferencias motivacionales?
Al calcular el diferencial de remuneraciones (mensuales) entre las mujeres y los
hombres profesionales para la cohorte de graduados universitarios del año 1998 (al
2° año post-graduación) se obtiene una brecha de -58%; i.e., en promedio, las
mujeres profesionales ganan un 58% menos que los hombres profesionales. Al
efectuar el mismo cálculo con la cohorte de graduados universitarios del año 2000 (al
2° año post-graduación) se obtiene una brecha de -46%; i.e., en promedio, las
mujeres profesionales ganan un 46% menos que los hombres profesionales. Esta
disminución en la brecha de remuneraciones podría corresponder al fenómeno de la
incorporación creciente de las mujeres en todas las profesiones universitarias y
también en las carreras que poseen mayores niveles de ingresos.
Sin embargo, los porcentajes anteriores sobre diferenciales de remuneraciones
son erróneos por cuanto se están comparando remuneraciones de profesionales de
muy diversa índole. El cálculo para todos los profesionales está determinado
fundamentalmente por la composición de las diversas profesiones en el total
considerado, y además por las características específicas de cada persona.
Para determinar los diferenciales existentes según género entre profesionales
universitarios, es necesario introducir variables que controlen por las diferencias
existentes entre las distintas personas. Esto es lo que se hace en la sección siguiente.
2.2. Metodología de estimación
Se ha estimado el modelo estándar de ingresos; i.e., la especificación
econométrica de Mincer (1974). Las observaciones corresponden a personas que han
obtenido un grado profesional universitario. El modelo más usual para la estimación
es:
ln y = α + λg + β 0 X + ε
6
donde y es el ingreso percibido por el profesional;6 α es la constante. La variable g
corresponde a la variable dummy de género, siendo igual a uno para las mujeres;
luego, λ captura en nuestro caso el efecto de discriminación según género. X
representa las variables de control; y ε es el error aleatorio.
De esta forma, es posible obtener una primera aproximación al cálculo de los
diferenciales de remuneraciones asociados a género. Entre las variables de control X
usualmente más usadas se encuentran la experiencia y la edad. Como “proxy” de
experiencia generalmente se utiliza la diferencia entre la edad actual de la persona y
su edad de titulación. No obstante, en este artículo los datos corresponden a los
ingresos observados en un año específico desde que la persona se tituló; por lo tanto,
dicha proxy de experiencia sería igual para todos los sujetos, no teniendo sentido
controlar por dicha variable. Las variables de control son edad y edad al cuadrado,
las cuales son comunes en la literatura.
Sin embargo, hay otras posibles fuentes de endogeneidad (variables no observables
directamente) en la estimación de brechas salariales:
-
Diferencias de habilidades entre géneros: una de las posibles explicaciones para
el diferencial salarial observado entre géneros es que hay diferencias de
habilidad entre ellos. Una posible solución para ese problema es controlar por
dichas habilidades. Como proxy del nivel de habilidad de las personas se ha
utilizado los promedios de los puntajes de postulación a las universidades7.
-
Diferencias en el origen socioeconómico y red social de los alumnos. Los
alumnos de origen socioeconómico relativamente bajo tienen menos contactos
sociales para acceder a mejores puestos de trabajo. Para controlar por este
efecto, aprovechamos que el sistema educacional chileno tiene una elite de
colegios particulares pagados8 que incluye a los alumnos de mejor condición
6
Al ingreso se le suma 1 antes de aplicar logaritmo, ya que se tienen los ingresos para la fuerza
laboral completa que entra al mercado laboral desde las universidades en esas cohortes (empleados o
desempleados).
7
Dichos puntajes están entre los 300 y 800 puntos. Hay que destacar que los resultados de dicha
prueba pueden ser consecuencia del estatus socioeconómico, por lo tanto, también capturaría efectos
de ese tipo.
8
Estos colegios son completamente pagados por la familia del alumno y cuentan con recursos
superiores a los que cuentan con financiamiento público (OECD, 2009).
7
económica. Luego, se utilizará porcentaje de alumnos provenientes de dichos
colegios dentro de cada universidad; esta variable será utilizada como “proxy”,
para controlar por el origen socioeconómico del alumno9 y, por cierto, también
por el nivel de conexiones de la universidad.
-
Participación y salarios diferentes a través de regiones: Se incluye una variable
que discrimina si la persona trabaja en regiones o en la zona metropolitana.
-
Distribución no homogénea de las mujeres en las diversas profesiones: Se
incluye una dummy que da cuenta del nivel de feminización de la carrera.
De esta manera, la ecuación de regresión queda:
ln y = α + λg + ϕ f + β 0 X + γ ln ϑ + δ n n + δ m + +ε
(1)
donde f corresponde a una variable dummy de carreras en que al menos hay un 75%
de mujeres, θ es el puntaje obtenido por el sujeto, n es el porcentaje de alumnos
provenientes de colegios de elite y m es una dummy igual a uno para el ejercicio
laboral en la Región Metropolitana.
2.3. Resultados obtenidos
En breve, se estimará una regresión en que la variable dependiente es el ingreso
de los profesionales distinguiendo entre hombres y mujeres. Las variables de control
son: tipo de profesiones universitarias con alta participación femenina, duración de la
carrera, edad, pruebas de admisión a la universidad, porcentaje de alumnos de
colegios particular pagados, pertenencia a la región metropolitana y otras regiones.
Se han utilizado dos cohortes de graduados universitarios distintas, una del año
1998 (4.349 observaciones) y la otra del año 2000 (6.517 observaciones). Los
ingresos utilizados corresponden a los del 2° año después de la titulación como
profesional: i.e., el año 2000 para la cohorte de 1998 y el año 2002 para la cohorte
del 2000.
9
Corresponde a controlar por la probabilidad de provenir de un colegio particular pagado.
8
Cuadro X. 1: Análisis de regresión para diferentes
carreras de las cohortes 1998 y 2000 (al 2° año postgraduación)
Cohorte 1998 (N=4349)
ln_y
Coef.
Std. Err.
dummy mujer
-.2297*
.0206
dummy part. femenina
-.1118*
.0261
duración teórica
.2052*
.0141
edad
.0475
.1580
edad cuadrado
-.0005
.0029
ln_PAA
.7876*
.0916
porcent_PP
.3966*
.0507
dummy metropolitana
.1152*
.0210
_cons
6.2510*
2.2642
* : significativo al 1%; ** : significativo al 5%.
Fuente: Elaboración propia en base a datos Futuro Laboral.
Cohorte 2000 (N=6517)
Coef.
-.2218*
-.0590**
.1826*
-.1816
.0035
.8575*
.1931*
.1063*
9.2255*
Std. Err.
.0164
.0273
.0114
.1194
.0021
.0692
.0386
.0172
1.7092
Los resultados econométricos son bastante buenos. La mayoría de los
estimadores tienen los signos esperados y son estadísticamente significativos al 1%.
Este es el caso de las variables “dummy” mujer, profesiones con alta participación
femenina, las características personales (prueba de aptitud), la duración teórica de las
carreras, la procedencia (colegio) de las personas y la variable geográfica (Santiago o
regiones). Los estimadores de las variables asociadas a la edad no han resultado
estadísticamente significativos.
En síntesis, el principal resultado corresponde al estimador asociado a género; los
valores obtenidos para ambas cohortes, -0,229 (cohorte 1998) y -0,222 (cohorte
2000) son estadísticamente significativos al 1%. Esto implica que hay en promedio
una brecha salarial según género entre los profesionales universitarios del rango del
22% al 23%. En otras palabras, las mujeres profesionales ganan en promedio un 22%
a un 23% menos que los hombres.
9
Gráfico X. 2: Comparación de brechas salariales brutas y con controles para las
cohortes 1998 y 2000.
Fuente: Elaboración propia en base a datos Futuro Laboral.
En otras palabras, al utilizar los controles descritos anteriormente, es posible
apreciar que las brechas salariales se reducen en un porcentaje importante.
Recuérdese que al considerar todos los profesionales sin ningún tipo de controles las
brechas salariales según género fluctuaban entre 58% y 46%. Al aplicar los diversos
controles, estos porcentajes se reducen al 22 al 23%.
2.4. Método de descomposición de Oaxaca
A continuación, vamos a descomponer la brecha salarial entre mujeres y
hombres. La metodología de Oaxaca (1973) volvió popular el análisis para evaluar el
efecto de las variables observables sobre la brecha salarial. Bertrand y Hallock
(2000) especifican esta brecha basándose en la resta de las ecuaciones observadas de
ingreso, esto es:
∆w = α m + β m X m − α f − β f X
(2)
f
Para asumir que los retornos son en base a las características de la muestra de los
hombres, a la ecuación anterior se le resta y suma β m X f , lo que da:
∆w = (α m − α f ) + ( β m − β f ) X
f
+ βm (X m − X f )
(3)
Con esta metodología, Bertrand y Hallock (2000) encuentran que entre el 71% y
el 88% de la BR M/H se debe a diferencias observables. A este respecto, Bertrand y
10
Hallock (2000) encuentran que la BR M/H para altos ejecutivos de grandes
corporaciones se reduce a menos del 5% después de controlar por todas las diferentes
características observables según género.
No obstante, al aplicar el mismo procedimiento para el conjunto de titulados de
las Universidades Chilenas, no se encuentra una reducción importante en la brecha
salarial según género. Sin embargo, cuando se condiciona el análisis a una carrera
específica, entonces se verifica que en realidad hay una heterogeneidad de brechas
salariales a través de las carreras profesionales. Hay que notar, en particular, que la
brecha salarial parece ser mayor en las carreras con mayores ingresos (Medicina,
Ingeniería Comercial) que en las de menores ingresos (Periodismo).
Cuadro X. 2: Descomposición de Oaxaca para titulados de
Universidades Cohorte 2000, año 2004 (como % del ingreso de los
hombres)
Carrera
Controles
Todas las carreras edad, edad2, dummy RM
Todas las carreras edad, edad2, dummy RM, PAA, %PP
Medicina
edad, edad2, dummy RM, PAA, %PP
Ing. Comercial
edad, edad2, dummy RM, PAA, %PP
Derecho
edad, edad2, dummy RM, PAA, %PP
Psicología
edad, edad2, dummy RM, PAA, %PP
Agronomía
edad, edad2, dummy RM, PAA, %PP
Periodismo
edad, edad2, dummy RM, PAA, %PP
Fuente: Elaboración propia en base a datos Futuro Laboral
Brecha Salarial según género
32,20%
31,16%
25,56%
24,57%
22,28%
21,50%
21,28%
7,2%
Por otra parte, cabe destacar que si bien existe esta importante BR M/H,
igualmente las mujeres han incrementado su participación en la Educación Superior
(ver Capítulo IX).10
3. Modelo Teórico de Participación según Género en el Mercado Laboral
El siguiente modelo pretende explicar las implicancias sobre la participación
laboral femenina que tiene el hecho de “tener” un rol en la sociedad. Dicho de otro
modo, que las características de la sociedad asignen una labor a las mujeres y que el
no cumplimiento de dichas formas sociales afecte las decisiones de estas, por
10
Por otro lado, la evidencia comparativa internacional sugiere que la globalización tendría un
impacto sobre la BR M/H. Según (Oostendorp, 2004) la BR M/H pareciera disminuir a medida que
aumenta el ingreso per cápita (período del estudio, 1983-99).
11
ejemplo sintiendo culpa de no estar realizar lo que “les corresponde” o ser
discriminadas o mal vistas por lo mismo.
Consideremos un agente que desea elegir la jornada laboral la cual le reporta
ingresos monetarios y ponderados por su valoración del dinero v y y por su tipo de
[ ]
capacidad o habilidad θ ∈ θ , θ la cual se distribuye con F (θ ) . El costo asociado a
trabajar la jornada a ∈ [0,1] es C (a,θ ) . Existe un segundo costo asociado a trabajar,
el cual posee una connotación social de gran importancia pues podríamos definirlo
de manera simplista como la vocación natural de un agente a valorar el cuidado del
hogar (labores hogareñas, cuidado de los niños, etc.). Pero el problema es mucho
mayor que esta definición, pues la existencia de esta valoración en una economía
emergente y mayoritariamente machista genera una presión social hacia este tipo de
labores, las cuales dependiendo del entorno cultural son asimiladas de diferente
manera por cada agente, de manera tal que para efectos de modelación consideramos
ν = (vc , v y ) ∈ ℜ 2 independientes y provenientes de una función de densidad f (ν ) .
Sea entonces el problema enfrentado por cada agente de la siguiente manera11:
Max U = (v y ⋅ y ⋅ θ − λ ⋅ vc ) ⋅ a − C (a, θ )
a
s.a
vc , v y ≥ 0
Donde λ es la percepción de la sociedad, o la penalización de la sociedad a la
existencia de apreciación de las labores del hogar o el cuidado de los niños, entre
otras cosas, tal que λ ∈ [0, k ] con k > 0 . De la condición de primer orden se tiene:
CPO : C a (a, θ ) = v y ⋅ y ⋅ θ − λ ⋅ vc
Donde el costo marginal de trabajar una jornada a queda definido por una primera
expresión salarial directa v y ⋅ y ⋅ θ (ingreso marginal salarial de trabajar a ) que se ve
aumentado por la percepción social (negativa) que recibe el agente de compartir el
tiempo entre jornada laboral y las labores del hogar.
11
Una referencia importante de este modelo es Bénabou y Tirole (2006), en este trabajo se modela el
comportamiento de agentes que realizan acciones de caridad.
12
La ecuación de la recta definida en el plano
(v , v )
c
y
nos muestra la
composición de la fuerza laboral en estas características de los individuos tal como se
muestra en el Gráfico X.3.
vy =
Si vc = 0 ⇒ v y
vc = 0
∂v y
vc = 0
∂θ
Sabiendo
∂ 2v y
∂y ∂vc
=−
que
λ
θ ⋅ y2
=
=
C a (a, θ )
λ
+
⋅ vc con C a (a, θ ) ≥ 0
y ⋅θ
y ⋅θ
C a (a, θ )
, para y, a y θ fijos.
y ⋅θ
y ⋅ (θ ⋅ C aθ (a, θ ) − C a (a, θ ))
( y ⋅ θ )2
∂v y
vc = 0
∂y
C (a, θ )
= − a2
≤ 0,
y ⋅θ
≤ 0 ya que C aθ (a, θ ) ≤ 0
∂ 2vy
∂θ ∂vc
=−
λ
≤0
y ⋅θ 2
y
≤ 0 , luego el Gráfico X.3 queda completamente caracterizado.
Se tiene entonces para θ 2 > θ1 , si λ = 0 el mercado laboral queda compuesto
por todos los individuos el tipo v y ≥ v y
vc = 0
, de esta forma los individuos que entran
son aquellos para los cuales los incentivos salariales al menos son iguales al costo
que le genera realizar la jornada de trabajo. Es decir, participan todos los agentes
sobre la Recta B para θ1 y todos los individuos sobre la Recta D para θ 2 .
Otro es el caso cuando existe λ ≠ 0 , pues el mercado laboral queda
compuesto por los agentes cuyos tipos se encuentre sobre la Recta A para θ1 y sobre
la Recta C para θ 2 . De tal forma la existencia de la imposición u adopción social de
un λ > 0 impone una pérdida de participación laboral correspondiente a la brecha
entre la Recta A y Recta B para θ1 y la brecha entre la Recta C y la Recta D para θ 2 .
Tal como se muestra en el Gráfico X.3. Es importante notar que la pendiente de la
Recta A es mayor que la pendiente de la Recta C.
13
Gráfico X. 3: iveles de participación laboral frente a la existencia
de creencias acerca de las labores sociales
vy
Recta A
vy
Recta B
vc = 0 ,θ1
Recta C
vy
Recta D
vc =0,θ2
vc
Las implicancias del modelo anterior son muy importantes en una sociedad
machista que genera discriminación de género, como se verá en los datos en
secciones posteriores de este trabajo. Consideremos para efectos ilustrativos que los
agentes hombres perciben de la sociedad un λ muy cercano a cero y las mujeres
perciben λ ≠ 0 . Inmediatamente podemos ver que en tal sociedad se produce una
discriminación social asociada a la percepción femenina de llevar a cabo los
cuidados asociados al hogar y los niños; por lo tanto, produce diferencias a la jornada
laboral que tendrían si percibieran un λ igual a cero.
Luego, es bien sabido que existen diferenciales salariales asociados a
discriminación de género, pero asociado a esto está la discriminación social asociada
a la asignación de labores.
Consideremos ahora una valoración constante entre individuos hombres y
mujeres acerca de las labores propias del hogar. Al igual que el caso anterior
obtenemos una brecha de participación como se aprecia en el Gráfico X.4.
14
Gráfico X. 4: Brecha de presencia en el mercado laboral para distintos niveles
de penalización social por percepción de labores domésticas
vy
λ=k
λ =0
θ
Tal como muestra el Gráfico X.4, existiría una brecha de participación en el
mercado laboral que se reduce para niveles altos de habilidad igualándose cuando
θ → ∞ . Es decir, una sociedad que penaliza, por ejemplo a las mujeres al asimilar
que les corresponde exclusiva o parcialmente (pero mayor que a los hombres) el
cuidado del hogar, a través de λ genera una menor participación de las mujeres en la
fuerza laboral, con lo cual estas últimas experimentan una discriminación salarial y
una discriminación social.
4. Estimaciones econométricas a nivel de carrera profesional
En esta sección se estimará el modelo (1), pero a nivel de cada una de las nueve
diversas carreras profesionales. Los datos utilizados y metodologías de estimación
han sido descritos anteriormente (Capítulo I de este libro).
Conviene reiterar lo siguiente, el concepto de ingreso corresponde al total de
ingresos anuales declarados por cada persona o contribuyente; es decir, total de
ingresos brutos. Los ingresos anuales se presentan mensualizados, es decir, el total de
ingresos declarados se dividió en 12 meses para facilitar la comprensión de las cifras.
Se hace notar que no existen antecedentes sobre las horas trabajadas en el año. Por lo
15
tanto, el ingreso promedio mensual puede corresponder a profesionales que trabajan
un número distinto de horas mensuales.
En el Cuadro X.3 se muestran los resultados para la cohorte estudiada en este
trabajo (2000-2001) en los diferentes años de ingresos, esto es, al primer, segundo,
tercer y cuarto año de titulación. Se puede apreciar que a diferencia de lo encontrado
en Blau & Kahn (2006, para Estados Unidos), en Chile no hay evidencia de
convergencia salarial según género. Por el contrario, a la luz de los datos descritos
anteriormente y la identificación realizada en la ecuación (2) para el modelo de
estimación por profesión universitaria, se tienen básicamente dos tipos de resultados
para la BR M/H: (i) una diferencia salarial relativamente creciente (Contador
Auditor, Medicina, Agronomía, Odontología) y (ii) una diferencia salarial no
creciente intertemporalmente (en beneficio de los hombres) para una misma
profesión.
Cuadro X. 3: Evolución de diferenciales salariales de la cohorte de años 20002001 para los ingresos recibidos entre el primer y el cuarto año de titulación
Diferencial salarial
Carreras
Primer año
Segundo año
Tercer año
Cuarto año
Contador Auditor
-0.2576*
-0.2724*
-0.3161*
-0.3429*
(0.042)
(0.043)
(0.039)
(0.036)
Derecho
-0.1450*
-0.1929*
-0.2193*
-0.2390*
(0.054)
(0.048)
(0.046)
(0.042)
Medicina
-0.2167*
-0.2487*
-0.2828*
-0.3114*
(0.038)
(0.036)
(0.035)
(0.031)
Ing_Comercial
-0.2494*
-0.2255*
-0.2096*
-0.2956*
(0.037)
(0.035)
(0.034)
(0.032)
Psicología
-0.2123*
-0.2377*
-0.2141*
-0.2580*
(0.043)
(0.039)
(0.038)
(0.038)
Agronomía
-0.0943
-0.2738*
-0.2374*
-0.3177*
(0.064)
(0.058)
(0.056)
(0.054)
Ped_Historia
-0.3042***
-0.2289***
-0.1673***
-0.2405*
(0.115)
(0.118)
(0.096)
(0.084)
Odontología
-0.1579*
-0.1315*
-0.1460*
-0.2237*
(0.052)
(0.046)
(0.049)
(0.050)
-0.0714
-0.1415*
-0.0522
-0.1004***
Periodismo
(0.048)
(0.048)
(0.050)
(0.052)
*Significativo al 1%, ** Significativo al 5%, *** Significativo al 10%, entre paréntesis se muestra el
error estándar.
16
Se aprecia que todas las profesiones muestran un aumento en la brecha salarial
M/H en el cuarto año respecto del tercero. Esto podría tener dos interpretaciones
distintas al cuarto año, se producen en general los primeros ascensos en el trabajo;
hay una no promoción relativa de las mujeres respecto de los hombres. Otra posible
causa es la maternidad.
Antes de conjeturar posibles explicaciones o conjeturas respecto de la
composición de las brechas salariales entre hombres y mujeres, se quiere enfatizar la
existencia de heterogeneidad en las brechas salariales a nivel de distintas profesiones
universitarias en Chile. Lo anterior, complementa la evidencia encontrada en este
trabajo y expuesta en el Cuadro X.1, la cual era a nivel agregado pero poseía los
problemas que tienen otros estudios similares en la literatura a nivel agregado, esto
es, ignorar la heterogeneidad de las diferencias salariales según género en grupos
homogéneos de profesionales.
Hasta ahora, es importante acentuar que a través de identificación de modelos de
regresión especificados con controles que corrigen fuentes de endogeneidad, se han
obtenido resultados empíricos agregados y desagregados. Estos resultados son
factuales sobre los cuales se ha expuesto la existencia de heterogeneidad en las
brechas salariales a nivel de diferentes carreras universitarias.
Adicionalmente, es necesario considerar que las diferencias salariales en grupos
homogéneos pueden provenir de diferentes fuentes asociadas a comportamientos
específicos de las personas. Por ejemplo, el diferencial salarial por género, puede
deberse a un efecto de discriminación en contra de las mujeres. Por otro lado,
podemos encontrar que debido a componentes sociológicas, incluso las mujeres
profesionales universitarias enfrentan un trade-off entre incorporarse al mercado
laboral y las labores del hogar o la maternidad. Dicho de otro modo, la remuneración
obtenida por el ejercicio de la labor profesional debe ser al menos la valoración que
tienen las mujeres profesionales por otro tipo de roles que ellas ejercen de manera
natural en la sociedad o que la sociedad les ha impuesto. Lo anterior tiene un efecto
directo en la participación de las mujeres en el mercado laboral, ya sea si participa o
no, y si lo hace qué tipo de jornada oferta al mercado.
17
Luego, si la sociedad le impone a las mujeres el ejercicio de ciertos roles sociales
como, crianza de los niños o labores del hogar, la sociedad estaría incrementando el
valor de estas labores, por lo cual las mujeres que experimenten mayores niveles de
compromiso con estas labores, participarían menos en el mercado laboral.
Desde un punto de vista económico, si esta perspectiva social es percibida por las
mujeres, entonces ellas podrían, por ejemplo, escoger las carreras universitarias que
les permitan compatibilizar labores sociales con las labores profesionales. Esto
explicaría por qué, carreras como pedagogía son tan feminizadas ya que este tipo de
carreras permite a las mujeres trabajar a tiempo parcial.
Dado lo anterior, se realizan conjeturas que permitan explicar la composición de
las brechas salariales heterogéneas diferenciando lo que corresponde a un diferencial
salarial asociado a discriminación sexista y un diferencial salarial asociado a una
discriminación social.
5. Conjeturas Respecto a la Composición del Diferencial Salarial
5.1. Descomposición del diferencial salarial
La composición de este diferencial salarial, se puede asumir como producto de
diferentes efectos (dada la especificación por carrera y los controles utilizados). El
primer efecto es asociado a una discriminación sexista, la cual asumimos igual entre
diferentes carreras; si el motivo de una discriminación es el hecho de ser mujer u
hombre, entonces en una misma sociedad, tal discriminación no tiene porque variar
entre carreras. El segundo efecto es el nivel de la participación femenina en el
mercado laboral; comúnmente en economías emergentes, como es el caso de Chile,
aún se asignan roles por género, lo cual se traduce en una menor participación en el
mercado laboral.12
Examinaremos ahora lo que sucede en el cuarto año después de la titulación, ya
que para todas las carreras (con excepción de Periodismo y Pedagogía en Historia) es
el nivel más alto de diferencial salarial por género.
12
Este efecto se produce ya que la base de datos no dispone de las horas trabajadas, sino que se
dispone del salario mensual de los profesionales.
18
El Cuadro X.4 muestra los resultados de la identificación del modelo a través de
la ecuación (4), para los coeficientes de diferencial salarial femenino por carrera,
fluctuando entre 5% y 36%, lo cual está en el rango de lo encontrado en general en la
literatura (en una visión agregada) (Stanley y Jarrell 2004).
Como se ha señalado previamente, vamos a definir dos efectos de discriminación;
el diferencial salarial es producto de una discriminación según género y una
participación laboral menor producto de una discriminación social de asignación de
labores, lo cual redundaría en una elección racional por parte de las mujeres de una
menor jornada de trabajo.
Para calcular el efecto de la discriminación según género utilizaremos el
siguiente procedimiento: Consideramos sólo las observaciones bajo el percentil
cincuenta de la distribución de ingresos (incluyendo sólo los profesionales ocupados)
de todas las carreras. Estamos utilizando el supuesto asumido previamente de que
este tipo de discriminación es la misma a través de distintas carreras; además se evita
el efecto de la cola superior de la distribución de ingresos asociada a horas extras de
trabajo, postgrados y/o ascensos. Se considera este percentil de los activos en el
mercado laboral, pues con mayor probabilidad está trabajando una menor jornada y
las diferencias aquí son sólo salariales y no de jornadas más extensas como puede
estar ocurriendo en el quintil más alto de los ingresos. El diferencial obtenido en este
caso es de un 9.7%.
Como no debería haber discriminación sexista diferenciada entre las profesiones,
es decir, por el hecho de ser mujer si existe discriminación salarial, ésta es la misma
a través de las carreras regidas por el mercado, este enfoque es muy similar al
agregado usualmente utilizado en la literatura para obtener discriminación agregada.
19
Gráfico X. 5: Descomposición de los diferenciales salariales según
discriminación sexista y social
Fuente: Elaboración propia en base a datos Futuro Laboral
Cuadro X. 4: Coeficientes de discriminación femenina por
carrera y observaciones
Observaciones
Coeficiente de discriminación
Total
Carreras
Total
Hombres
Mujeres
Contador Auditor
1430
741
689
-0.3429*
Salarial
Social
-0.09719*
-0.246
-0.09719*
-0.142
-0.09719*
-0.214
-0.09719*
-0.198
-0.09719*
-0.161
-0.09719*
-0.221
-0.09719*
-0.127
-0.09719*
-0.143
(0.036)
Derecho
1327
777
550
-0.2390*
(0.042)
Medicina
1146
676
470
-0.3114*
(0.031)
Ing. Comercial
2235
1274
961
-0.2956*
(0.032)
Psicología
1422
388
1034
-0.2580*
(0.038)
Agronomía
693
430
263
-0.3177*
(0.054)
Odontología
424
189
235
-0.2237*
(0.050)
Pededagogía en Historia
132
61
71
-0.2405*
(0.084)
Periodismo
1132
417
715
-0.1004***
-0.09719*
-0.003
(0.052)
*Significativo al 1%, ** Significativo al 5%, *** Significativo al 10%, entre paréntesis se muestra el
error estándar.
20
El resultado obtenido de la regresión para los dos primeros cuartiles activos, para
las profesiones cuyos salarios los asigna el mercado (Cuadro Apéndice X.2) muestra
que los diferenciales salariales son de 9.7%. De este modo podemos realizar una
desagregación de los diferenciales, como se muestra en el Cuadro X.4, de manera tal
de obtener los proxies para la discriminación salarial sexista y la discriminación
social, como se muestra en el Gráfico X.5, que en conjunto determinan la brecha
salarial entre hombres y mujeres.
5.2. Discriminación sexista y discriminación social
Procedamos a interpretar nuestras estimaciones de brecha salarial por género
distinguiendo dos posibles componentes empíricos:
-
Discriminación sexista: Existiría una brecha de 9,7% a través de todas las
carreras. Este diferencial estaría relacionado a la discriminación salarial por
género o sexista. Se resumiría en el hecho de que algunas mujeres reciben un
menor pago, aunque tengan la misma productividad y desempeñen la misma
función que un hombre. De allí que la naturaleza de esta discriminación sería
exógena a las mujeres.
-
Discriminación social: Además de la brecha anterior, habría una
discriminación variable a través de las carreras. Esta brecha fluctuaría desde
un 0,3% para Periodismo hasta un 24,6% para Contador Auditor. Esta brecha
extra se debería a una discriminación social, correspondiendo a un diferencial
entre la participación laboral de la mujer y la del hombre. Esto puede
resumirse en que las mujeres trabajan más horas en el hogar y menos en
trabajos remunerados. Además, la discriminación descrita se puede
descomponer en una de naturaleza exógena y otra endógena. La exógena se
debería a que los empleadores evitan darle una gran carga horaria o
responsabilidad a las mujeres, mientras la endógena existiría porque las
mujeres,
por
diversos
factores,
evitan
dichas
grandes
cargas
o
responsabilidades laborales.
21
Para diferenciar entre ambos tipos de discriminación, utilizaremos los resultados
de algunas preguntas de la Encuesta de Trabajo y Equidad (2008) y la Encuesta
Nacional sobre Mujer y Trabajo en Chile (2010).
Veamos primero la discriminación sexista que implica que las mujeres ganarían
alrededor de un 10% menos que los hombres aunque hagan exactamente el mismo
trabajo. Un posible origen de esta discriminación radicaría en la creencia de los
empleadores que las mujeres tienen una menor productividad o una menor
disposición o interés hacia el trabajo. Esta creencia carecería de fundamentos válidos,
pues obviamente sólo se sustentaría en prejuicios sexistas.
La Encuesta de Trabajo y Equidad (ETE) contiene una sección destinada a medir
las percepciones sobre la relación entre Mujer, Trabajo y Familia. Se les pregunta a
las mujeres que trabajan si al llegar a su casa tienen que hacer labores del hogar. Un
69% de las mujeres responden que efectivamente es así, mientras que un 30% dan
una respuesta negativa. Asimismo, en la Encuesta Nacional sobre Mujer y Trabajo en
Chile (ENMT) se les consulta quién realiza las actividades hogareñas. Más de un
66% de las veces es la mujer la que debe lavar la ropa y planchar; hacer el aseo de la
casa; y preparar la comida; mientras que menos de un 2% de sus parejas hace dichas
funciones. La necesidad de efectuar todas estas labores extras implica que las
mujeres tendrían que reservar energías para lo que hacen después de cumplir la
jornada regular en su empleo; éste no es generalmente el caso de los hombres. Esto
podría afectar la percepción de los empleadores sobre las mujeres; una asignación
óptima de su energía induciría a las mujeres a no agotarse excesivamente durante la
jornada laboral. Llevando esto al extremo podría decirse que las mujeres “viven para
sus familias”. En cambio los hombres tienen una propensión a ser trabajólicos en sus
respectivos empleos, i.e., “viven para trabajar”.
Veamos ahora una serie de condicionantes de la discriminación social así como
las preferencias de las mujeres respecto al posible dilema empleo-familia. ¿Tienen
las mujeres dificultades para cumplir con las responsabilidades familiares debido a la
jornada de trabajo? En la ETE un 34% de las mujeres responden afirmativamente,
mientras que un 65% contesta negativamente. Luego, 1 de cada 3 mujeres cree que
22
existiría un conflicto (“trade-off”) entre las responsabilidades laborales y las
familiares. Asimismo, un 67,5% de las entrevistadas por la ENMT afirma que no se
reinsertó al mercado laboral, después de tener un hijo, pues quería cuidar de ellos.
¿Tienen las mujeres efectivamente una flexibilidad en su trabajo como para
resolver posibles conflictos entre trabajo y hogar? Un 62,9% de las mujeres dicen
tener la suficiente flexibilidad, mientras un 36,4% afirma lo contrario (ETE). Por otro
lado, la ENMT muestra que la variable que haría a más mujeres inactivas estar
dispuestas a trabajar, es contar con flexibilidad horaria. En resumen, la flexibilidad
horaria constituye un factor importante para las mujeres a la hora de incorporarse a
un empleo específico. Estas interrogantes apuntan al carácter exógeno de los
empleos, los cuales permiten o impiden que la mujer pueda acomodar sus horas
laborales para compatibilizarlo con la familia. De manera complementaria se aprecia
que respecto a la pregunta si las mujeres debieran tener un trabajo de medio tiempo u
horario flexible para compatibilizarlo con responsabilidades familiares, un 89,2% de
las mujeres está de acuerdo con la afirmación (ETE).
Por otra parte, respecto a las preferencias de las mujeres hay una pregunta sobre
el tema si ser una dueña de casa es tan satisfactorio como trabajar por un sueldo. Un
42,8% de las mujeres concuerda, mientras que un 54,9% discrepa (ETE). En breve la
mayoría de las mujeres no concuerda con la aseveración, pero hay una proporción
significativa que sí concuerda con ella.
La sociedad tiende a poner la responsabilidad familiar principalmente sobre los
hombros de la mujer, lo que presiona para que ellas estén poco dispuestas a aumentar
su oferta laboral. Reflejo de esta carga que pone la sociedad sobre ellas, es la
pregunta de la ETE sobre si dejarían de trabajar si la pareja ganara lo suficiente. Un
55% de las mujeres se muestra de acuerdo con tal afirmación, mientras que un 38,3%
discrepa. En cambio para la misma pregunta la respuesta de los hombres es muy
diferente; sólo un 31% de los hombres dejarían de trabajar si la pareja ganara lo
suficiente, en cambio 63% optaría por trabajar.
Veamos ahora porque la discriminación social difiere a través de las profesiones
universitarias. La magnitud de esta discriminación estaría relacionada con la oferta
23
laboral de las mujeres (horas trabajadas) y su evolución en el organigrama (si son o
están dispuestas a ser ascendidas). Estas componentes estarían determinadas en
forma endógena y exógena al mismo tiempo. Ella variaría a través de profesiones,
puesto que en algunas hay flexibilidad laboral como para acomodar el número de
horas de trabajo, su distribución intertemporal o el lugar dónde se ejecuta. Asimismo,
algunas profesiones tienen una estructura relativamente más horizontal, por lo que no
hay gran incidencia de los ascensos, mientras que otras son del tipo vertical.
Puede haber una tendencia de no promover ascensos para las mujeres (tendencia
exógena) o a que las mujeres no estén dispuestas a aceptar ascensos (tendencia
endógena). Por la parte exógena, esto se debería a que los empleadores percibirían
que las mujeres preferirían evitar promociones pues éstas incrementarían su nivel de
responsabilidad lo cual podría generar un conflicto con su dedicación familiar. Sobre
este tema un 73,9% de los hombres cree que la familia se descuida si la mujer tiene
un trabajo tiempo completo. Esta creencia de los hombres de que las mujeres
necesariamente descuidan su familia a medida que toman trabajos que requieren de
más tiempo, llevaría a que los hombres discriminen a las mujeres a la hora de
ascenderlas hacia cargos de mayor responsabilidad o carga horaria (ETE). Por otra
parte, las mujeres perciben la gran responsabilidad que la sociedad coloca sobre
ellas, por lo que es posible que endógenamente decidan rechazar posibilidades de
ascenso debido a que ello llevaría a “descuidar” su familia. Esta creencia parece
instalada. Por ejemplo, el 69,2% de las mujeres creen que la familia se descuida si la
mujer tiene un trabajo tiempo completo (ETE). De allí que más de 2 de cada 3
mujeres podrían pensar que aceptar un ascenso conllevaría un alto costo familiar.
En resumen, sugerimos que hay dos tipos de discriminación. Una es el del tipo
sexista, según la cual en todas las profesiones universitarias a las mujeres se les
pagan alrededor de un 10% menos que los hombres que hacen el mismo trabajo. Otra
sería de carácter social, que correspondería a que la oferta laboral de las mujeres y
sus oportunidades/disposición a ascender en una carrera serían menores. Esta
discriminación social es la que variaría a través de carreras.
24
Apliquemos estas percepciones a través de las profesiones, utilizando los criterios
anteriores. Para ello, clasificaremos las profesiones según su nivel de flexibilidad
para controlar la oferta laboral y según la importancia que tienen los ascensos. El
cuadro siguiente muestra una clasificación propuesta según estos criterios.
Cuadro X. 5: Clasificación de Profesiones según Importancia de los ascensos y
capacidad de controlar oferta laboral
Alta
Importancia de los
ascensos
Capacidad de controlar oferta laboral
Baja
Alta
Pedagogía en Historia
Derecho
Medicina
Ingeniería Comercial
Agronomía
Baja
Psicología
Odontología
Periodismo
Contador Auditor
Reiterando, a las mujeres les gustaría una alta capacidad para controlar la oferta
laboral y con una baja importancia de los ascensos en el ejercicio de la profesión
universitaria. Esto correspondería al cuadrante inferior derecho del cuadro.
Efectivamente, Psicología, Odontología y Periodismo son carreras altamente
feminizadas. Sin embargo, hay que recalcar que la capacidad de controlar la oferta
laboral es un factor que tiene implicancias contrapuestas sobre la brecha de ingreso.
Esto pues, así como las mujeres la usan para disminuir su cantidad de horas de
trabajo, los hombres la utilizan para aumentar su oferta laboral. Ello explicaría que
en carreras como Psicología, Odontología y Contador Auditor se observan grandes
brechas salariales. Algo similar ocurre con Medicina e Ingeniería Comercial. Por
otro lado, en Agronomía y Pedagogía en Historia donde existe una alta brecha
salarial, ésta se explicaría por la baja flexibilidad de controlar la oferta laboral que
tendrían las mujeres.
25
6. Principales Resultados
La magnitud de la discriminación bruta de remuneraciones entre los profesionales
según género fluctúa un 46% y un 58%. Al aplicar una serie de controles vinculados
a las características personales de los profesionales se observa que las mujeres
profesionales ganan un 22% a un 23% menos que los hombres.
Al considerar profesiones universitarias diversas, para tener grupos más
homogéneos, se aprecia que la discriminación de remuneraciones
entre los
profesionales según género fluctúa un 10% (periodismo) y un 34%% (contabilidadauditoría). A la luz de estos resultados surge una nueva interrogante, ¿a qué se debe
este diferencial de discriminación a través de diferentes profesiones universitarias?
Se sugiere descomponer este diferencial en dos componentes, uno sexista y uno
social. La magnitud de la discriminación sexista entre profesionales es un 10%. La
magnitud de la discriminación social entre las profesiones depende de la flexibilidad
para controlar la oferta laboral y el rol desempeñado por los ascensos.
26
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28
APÉDICE
Cuadro Apéndice X. 1
University Professional Careers
Women in the
career
Kindergarten Education
Differential Education
Educational Psychology
Nursing
Midwifery
Nutrition
Phonoaudiology
Social Work
Primary Education
Translation & Interpretation
Language Education
Public Relations
Librarianship
Psychology
Science Education
Design
Drama
Spanish Language Education
History
Religious Education
Mathematical Education
Occupational Physiotherapy
Food Engineer
Journalism
Art, Music & Dance Education
Art
Chemistry & Pharmacy
Biology & Chemistry
Dentistry
Ing. en IF y Control de Gestión
Medical Technology
Anthropology
History Education
Public Administration
Laboratory Chemistry
Education in Physical Education
Accountancy
99,8%
96,2%
93,4%
93,3%
90,0%
88,2%
88,0%
86,8%
86,4%
85,2%
83,3%
82,6%
75,0%
72,6%
71,7%
69,7%
69,3%
68,7%
67,9%
67,3%
66,9%
66,2%
63,4%
61,9%
61,6%
61,0%
60,5%
58,9%
55,3%
54,5%
52,0%
51,7%
51,7%
51,4%
51,2%
51,0%
49,9%
Median income for
the profession
(monthly $ pesos2009)
261356
388163
322390
664528
393003
419976
695285
385748
360963
270667
389233
407652
505876
468067
388252
393515
291740
375476
350283
451250
513833
514223
456146
437722
337453
351997
953704
451234
690308
708837
589586
481048
344086
555350
230367
367168
553555
Ranking according
to income (highest
to lowest)a/
59
46
56
19
43
40
17
47
50
58
44
41
32
34
45
42
57
48
53
37
30
29
36
39
55
52
8
38
18
16
21
33
54
23
60
49
24
29
Geography
Biochemistry
Veterinary Medicine
Commercial Engineering
Medicine
Law
Sociology
Architecture
Agronomy
Marine Biology
Geology
Computer Engineering
Chemical Engineering
Industrial Engineering
Forrest Engineering
Construction Engineering
Civil Construction
Civil Engineering
Civil Engineering for Public Works
Mining Engineering
Mechanical Engineering
Electronic Engineering
Electric Engineering
48,6%
47,4%
47,2%
43,2%
42,6%
42,5%
41,7%
41,4%
36,0%
35,2%
27,8%
26,8%
25,3%
20,6%
20,6%
20,3%
18,9%
15,3%
14,8%
8,5%
6,1%
4,2%
3,6%
456739
544083
514588
723271
957511
736175
528381
562508
548262
354881
1372468
1095971
765398
951960
511514
724139
592875
966852
877893
1384353
768762
988355
1167218
35
26
28
15
7
13
27
22
25
51
2
4
12
9
31
14
20
6
10
1
11
5
3
Cuadro Apéndice X. 2
Análisis de regresión para los dos primeros cuartiles de los profesionales cuyo salario
lo fija el mercado
ln_y
Coef.
Std. Err.
t
P>t
[95% Conf.
Interval]
dummy_mujer
-0.0972
0.018282
-5.32
0
-0.1330419
-0.0613494
edad
0.01434
0.021486
0.67
0.504
-0.027785
0.056472
-0.00035
0.000336
-1.03
0.304
-0.0010038
0.0003136
0.95394
0.07073
13.49
0
0.8152587
1.092625
edad_cuad
ln_PAA
porcent_PP
-0.16864
0.043606
-3.87
0
-0.2541451
-0.0831423
dummy_metrop
0.02936
0.019934
1.47
0.141
-0.0097273
0.0684437
_cons
6.49088
0.57697
11.25
0
5.359589
7.622178
N=3023
30
Cuadro Apéndice X. 3
Evolucion del Gap H/M
cuarto año/primer año
cuarto año/tercer año
Contador Auditor
1.3
1.1
Derecho
1.6
1.1
Medicina
1.4
1.1
Ing_Comercial
1.2
1.4
Psicología
1.2
1.2
Agronomía
3.4
1.3
Ped Historia
0.8
1.4
Odontología
1.4
1.5
Periodismo
1.4
1.9
31