UNIVERSIDAD IBEROAMERICANA

Estudios con Reconocimiento de Validez Oficial por Decreto Presidencial

Del 3 de abril de 1981

“Las condiciones laborales y el nivel educativo de las mujeres en México”

TESIS

Que para obtener el grado de

 MAESTRA EN POLÍTICAS PÚBLICAS

P r e s e n t a

 MARCELA FALCÓN GARCÍA

Directora: Dra. Carla Pederzini Villareal

Lectores: Dr. Alejandro Rodríguez Arana Zumaya

Dr. Isidro Soloaga

México, D.F. 2016





Introducción

Hoy en día, muchas más niñas van a la escuela y viven vidas más largas y más saludables que hace 30 o incluso 10 años. A pesar del gran logro que esto representa aún existen diversos aspectos en los que las mujeres se encuentran en desventaja en la sociedad mexicana. Se observa en la actualidad que un porcentaje elevado de mujeres carece de las libertades básicas y de oportunidades, además de que hacen frente a condiciones desiguales en el mundo del trabajo. A nivel mundial, menos de la mitad de las mujeres tienen puestos de trabajo, frente a los casi cuatro de cada cinco hombres. Las niñas y las mujeres todavía tienen menos escolaridad, ganan menos, y tienen mucho menos activos y oportunidades. Un ejemplo de lo anterior es el cultivo, las mujeres cultivan pequeñas parcelas en los sectores menos rentables, y se enfrentan a las leyes discriminatorias y a las normas que limitan su tiempo y opciones, así como su capacidad de poseer y heredar bienes, abrir una cuenta bancaria, o sacar un préstamo para comprar fertilizantes (Banco Mundial, 2013).

La literatura ha encontrado que las mujeres presentan mayores condiciones de exclusión que los hombres, es decir, tienen salarios más bajos y se emplean en actividades informales que no cuentan con las prestaciones establecidas por la ley. Además, l as tendencias demuestran que la participación laboral de las mujeres de 15 a 64 años de edad en todo el mundo en las últimas dos décadas se ha estancado . A nivel mundial se observa una disminución de 57 a 55 por ciento. Se estima que los hombres tienen casi el doble de probabilidades que las mujeres de tener puestos de trabajo de tiempo completo (Banco Mundial, 2013) .

La discriminación legal es una barrera muy común para el trabajo de las mujeres. De 143 economías , 128 tenían al menos una diferenciación legal para las mujeres en 2013 (Banco Mundial, 2013). Estas barreras incluyen la restricción de la capacidad de las mujeres para acceder a las instituciones . Otro ejemplo significativo es la restricción de una tarjeta de identificación o la realización de transacciones oficiales , poseer o utilizar bienes ó conseguir un empleo. En 15 países , las mujeres todavía requieren el consentimiento de sus maridos para trabajar . En muchas economías , especialmente en el Oriente Medio y el Norte de África, las mujeres se enfrentan a los efectos acumulativos de múltiples restricciones legales (Banco Mundial, 2013).

De 1987 a 1993 la economía mexicana se abrió considerablemente a otros países, estimulada por el aumento al comercio con los países industrializados y se sometió a reformas estructurales sustanciales. Las mujeres, especialmente las solteras, experimentaron aumentos apreciables de los ingresos reales y la segregación ocupacional disminuyó significativamente. Entre 1988 y 1993 , los ingresos reales de las mujeres crecieron a una tasa promedio anual de 4,0 por ciento , y la proporción de mujeres empleadas total aumentó de 33,7 por ciento desde 1987 hasta 36,4 por ciento en 1993 (Brown , Pagán, & Rodríguez , 1999) . Si bien se observan resultados benéficos ante el problema de la gran brecha salarial entre hombres y mujeres y de discriminación, como tal no son los resultados deseados, ya que las relaciones salariales no revelan las diferencias potenciales por niveles de capacitación entre hombres y mujeres. Típicamente los estudios sobre discriminación han argumentado que a los hombres se les paga más porque sus niveles de productividad son más altos que los de las mujeres (Parker, 1999) . Sin embargo, si aun tomando en cuenta la productividad de las mujeres, encontramos que existen diferencias por sexo en los salarios, éstas sólo se deben a la discriminación por sexo.

La superación de la desigualdad de género implica la comprensión de las especificidades locales y el desarrollo de acciones audaces y coordinadas para hacer frente a múltiples limitaciones . Se requiere invertir en las habilidades y capacidades de las personas , apoyar su capacidad de contribuir a las actividades de mayor productividad y a la competitividad de toda la economía durante su ciclo de vida (Banco Mundial, 2013) .

Pregunta de investigación

En México, la población joven ha aumentado sus niveles de escolaridad de manera importante. También se ha logrado reducir la brecha de género en escolaridad que existía entre los hombres y mujeres. Esto nos llevaría a suponer que los salarios de las mujeres se han acercado cada vez más a los de los hombres. Además, también ha aumentado la participación laboral de las mujeres mexicanas. Ya no solamente trabajan aquellas mujeres que están solteras y no tienen hijos. La mujer mexicana ha aumentado su participación laboral a diferentes edades y en diferentes situaciones conyugales. Es por eso que resulta pertinente preguntarse:

¿Cómo influye el nivel de escolaridad en el salario de las mujeres? ¿Es diferente esta influencia en hombres y mujeres?

Objetivo

Estudiar las diferentes determinantes salariales de hombres y mujeres que participan en el mercado laboral.

Justificación

La literatura indica que existe un problema de discriminación en el mercado laboral hacia las mujeres (Banco Mundial, 2013) . Dentro de los distintos factores que existen se mencionan tres: I) Brecha salarial como consecuencia de los niveles educativos ó de instrucción: el nivel de educación influye de tal manera que a pesar de que las mujeres cuenten con los mismos niveles educativos que los hombres, muchos empleadores contemplan el nivel de instrucción y consideran que éste es más alto en el rol masculino. II) Empleos informales: las mujeres optan más por tener empleos informales debido a las facilidades que tienen para llevarlo a cabo, debido a que el horario les permite realizar sus actividades en el hogar. III) Maternidad: el ser madre restringe las oportunidades en el campo laboral. Para los empleadores el que el empleado tenga otras responsabilidades como un hijo indica que su mente no está concentrada al 100 por ciento en su trabajo. De acuerdo a ellos las mujeres que tienen hijos dividen su concentración de la siguiente manera: 50 por ciento en su trabajo y el otro 50 por ciento en su vida personal.

I) Brecha salarial como consecuencia de los niveles educativos ó de instrucción

En teoría las diferencias salariales entre hombres y mujeres se deben a que tienen distintos niveles educativos. El resultado de esta errónea teoría nos lleva a una brecha salarial entre hombres y mujeres, que muchas veces no se mide o no se mide de manera adecuada. Esto se refleja de manera empírica en la economía mexicana por el hecho de que la distribución de los salarios de la mujer se ubica siempre por debajo de la distribución del hombre. Este resultado puede estar asociado al hecho de que, en promedio , las mujeres mexicanas acumulan menos educación formal que los hombres (Meza, 2001) .

La importancia del estudio acerca de los niveles educativos que como consecuencia genera la brecha salarial entre hombres y mujeres y, por lo tanto, causa discriminación hacia ellas es debido a que el aumento de la desigualdad salarial ha sido objeto de análisis de muchos economistas en temas laborales (Meza, 2001) . Las mujeres son menos propensas que los hombres a tener empleos asalariados de tiempo completo. Las diferencias salariales de género parecen ser una constante en nuestro mundo moderno. En la teoría económica tradicional , este diferencial es el resultado de las competencias laborales más bajas medidas y no medidas de la mujer, y/o resultado de la discriminación en el mercado laboral (Meza, 2001) . Durante las últimas décadas , las cuestiones de género han logrado un mayor protagonismo en los debates sobre la política de desarrollo . Hay un creciente cuerpo de evidencia y la experiencia que une la conciencia de género en políticas y proyectos a resultados equitativos , eficientes y sostenibles en el desarrollo, aunque los resultados se observan de manera paulatina (Artecona & Cunningham, 2002) .

Los hombres y las mujeres tienden a tener diferentes niveles de competencias en el mercado de trabajo, para trabajar en diferentes sectores hay un papel potencialmente importante para la estructura salarial en la determinación de la brecha salarial de género . En las últimas dos décadas , la dispersión salarial ha aumentado considerablemente en algunos países desarrollados (Banco Mundial, 2013) . El supuesto de que los mercados abiertos darán lugar a un mayor crecimiento que beneficiará a todos los miembros de un país no es plenamente compartido por la comunidad de género. Muchas organizaciones de mujeres están pidiendo que se ponga fin al proceso de reforma del comercio hasta que haya una mejor comprensión de sus efectos en las mujeres y en las relaciones entre hombres y mujeres (Artecona & Cunningham, 2002) .

Años atrás, la literatura sobre las diferencias salariales de género había ignorado el papel de la desigualdad salarial sobre todo en la brecha salarial de género , debido a que las estructuras salariales habían sido relativamente estables y se informaba que no se presentaban cambios en ningún país. Una " estructura salarial" describe la gama de precios establecidos para diversas habilidades laborales ( medidos y no medidos ) y las rentas recibidas para el empleo en sectores particulares de la economía (Meza, 2001) .

Se observa que desde la liberalización del comercio aumentó la competencia , por lo tanto, se debe disminuir el exceso de beneficios y eliminar los recursos que crean la brecha entre los salarios masculinos y femeninos. Esta teoría se apoya en el trabajo empírico en los Estados Unidos , que encuentra las diferencias salariales menores entre hombres y mujeres que trabajan en las industrias más competitivas que en aquellos en los que la concentración de mercado es más alta (Artecona & Cunningham, 2002) . Varios estudios realizados en México demuestran que ha habido un aumento de la desigualdad salarial en la distribución salarial masculina asociada con un aumento de rendimientos de las destrezas de enseñanza y otras medidas (Meza, 2001) .

La discriminación en el lugar de trabajo en ocasiones es causada por el empleador y/o prejuicios de los empleados ; ambos de los cuales imponen un costo adicional sobre los empleadores o trabajadores que tienen prejuicios contra ciertos tipos de trabajadores basados ​​en las características relacionadas con improductividad. Se dice que tienen un " gusto por la discriminación ", lo que puede aumentar los costos para las empresas (Artecona & Cunningham, 2002) .

Debido a que los empleadores pueden tener información imperfecta acerca de las habilidades y competencias de los trabajadores, a menudo hacen inferencias sobre el potencial de uno basado en las características observables, como el sexo o la raza (Banco Mundial, 2013) . En el ámbito laboral, las mujeres tienden a salir perdiendo en estas inferencias. La gente ha demostrado tener una mayor propensión a evaluar negativamente a las mujeres en una gama de áreas, desde las audiciones para orquestas a la idoneidad para el empleo en el sector de la salud principalmente en manos de los hombres (Banco Mundial, 2013) .

En materia de contratación y promoción, un experimento aleatorio en los Estados Unidos mostró que los evaluadores fueron significativamente más propensos a confiar en estereotipos de grupo, en lugar de los resultados anteriores (Banco Mundial, 2013) .

En general, las mujeres son menos propensas que los hombres a tener empleos de salario de tiempo completo con un empleador. En los países en desarrollo están insuficientemente representadas en todos los tipos de empleo y presentan más del doble de probabilidades de estar fuera de la fuerza de trabajo en conjunto . Las lagunas persisten en los países de altos ingresos también. A nivel mundial los hombres tienen el doble de probabilidades que las mujeres de tener un empleo de tiempo completo para un empleador , y la gente en este tipo de trabajo los más altos niveles de bienestar. En estos trabajos hay m pro﷽﷽﷽﷽﷽﷽﷽rabajos hay mrios os . ientras que 9% del total ás probabilidad de llegar a un mayor salario, más confiable , mayores beneficios y protecciones (Banco Mundial, 2013).

A continuación, se describe la perspectiva de género de forma regional (Banco Mundial, 2013) :

a) Asia oriental y el Pacífico : Las brechas de género se han reducido en la tasa de actividad , pero las diferencias intrarregionales aún permanecen . Aunque el acceso femenino a la educación básica ya no es un problema de primer orden en la mayoría de los países , el género en la educación y la persistencia de estereotipos de género en los programas escolares son motivo de preocupación.

b) Europa y Asia Central: Mientras que la contracción del sector manufacturero ha tenido un impacto desproporcionado y adverso en los hombres, el crecimiento en el sector de servicios ha abierto relativamente más oportunidades para las mujeres. Sin embargo , los salarios de las mujeres son mucho menores que el de los hombres y las mujeres participan menos en el espíritu empresarial.

c) América Latina y el Caribe: Se han producido importantes avances en la participación laboral de las mujeres , en gran parte gracias a una mayor educación de la mujer y la disminución de la fecundidad . Sin embargo , contradictorios roles de género y las limitaciones de tiempo persisten. Dentro de los países , las mujeres más pobres enfrentan mayores limitaciones . Por ejemplo , mientras que el matrimonio predice menor participación en la fuerza laboral de las mujeres de bajos ingresos , para las mujeres de altos ingresos se predice una mayor participación.

d) Oriente Medio y Norte de África : el progreso en la participación laboral de las mujeres ha sido lenta. Más allá de los factores que impulsan el trabajo de las mujeres en todo el mundo , tales como la disminución de la fecundidad y el aumento de la educación, las rígidas normas sociales relativas a los roles de género y la toma de decisiones de las mujeres son especialmente influyentes. La segregación ocupacional es muy fuerte , por ejemplo, con las mujeres en Egipto están más concentrados en la educación , la agricultura y el empleo del sector público.

e) Asia del Sur: la participación en la fuerza laboral de las mujeres es baja, especialmente en las zonas urbanas. Las mujeres ganan de 20 a 40 por ciento de lo que ganan los hombres , aunque tengan la misma educación y el tipo de empleo sea similar. La mayoría de las mujeres trabajadoras rurales se emplean en la agricultura tradicional . Las mujeres y las niñas siguen siendo restringidos de manera significativa en los niveles de educación , lo que contribuye a la segregación ocupacional.

f) África subsahariana : Aunque la participación laboral de las mujeres es alta en muchos países del África subsahariana , la mayoría del trabajo es y se limita a la agricultura y las empresas familiares para autoconsumo. Brechas salariales de género persisten y se explican en gran medida por las diferencias en variables de capital humano , como la educación, la formación y la experiencia. Las mujeres y las niñas tienen menos oportunidades educativas y más responsabilidades domésticas.

Para darnos una idea del comportamiento salarial entre hombres y mujeres en México desde 1992, el porcentaje de los salarios femeninos varía entre 91 por ciento y 98 por ciento respecto a los salarios masculinos. A primera vista se trata de una diferencia entre salarios sorprendentemente pequeña en comparación con otros países de Latinoamérica; sin embargo, se enfatiza que este resultado se refiere solamente a las áreas urbanas de México. Además, la escasa diferencia entre los salarios masculinos y femeninos no implica necesariamente que exista poca discriminación contra las mujeres. Por ejemplo, pudiera ser que las mujeres asalariadas tuvieran niveles de capacitación más elevados que los hombres y un porcentaje de salario más bajo que ellos (Parker, 1999) .

La desigualdad de género en el mundo del trabajo ha sido obstinadamente persistente a través de múltiples dimensiones, a pesar de relativamente grandes ganancias en las últimas décadas en materia de educación y salud de las mujeres (Banco Mundial, 2013) . Esta desigualdad es costosa en múltiples niveles. Está claro que los trabajos pueden añadir valor a las vidas de las personas, aumentan los ingresos de la gente, lo que les permite adquirir los bienes y servicios que valoran; y el empleo puede contribuir a la autoestima y la felicidad (Banco Mundial, 2013).

II) Empleos informales

La desigualdad de género se perpetúa en la economía informal. La economía informal incluye a los trabajadores en empleos informales en todos los sectores no registrados y de pequeña escala no incorporadas al sector privado o a una empresa, así como puestos de trabajo informales en empresas del sector formal como trabajadores no remunerados de la empresa familiar y casual, a corto plazo , y los trabajadores de temporada sin contratos o estatus legal (Banco Mundial, 2013) .

Como trabajadores del sector informal , las mujeres suelen ganar menos que los hombres y se clasifican en diferentes tipos de puestos de trabajo (Banco Mundial, 2013) . Las mujeres se concentran especialmente en las actividades más " invisibles", como el trabajo doméstico y el trabajo remunerado (Banco Mundial, 2013) . Datos recientes indican que el 27 por ciento de trabajadoras asalariadas en América Latina y el Caribe, así como el 14 por ciento en África son trabajadoras domésticas (Banco Mundial, 2013) . Las mujeres representan aproximadamente el 83 por ciento de las trabajadoras domésticas en todo el mundo . Muchos de estos trabajadores no están cubiertos por la legislación laboral , incluidos los que garantizan el máximo de horas semanales de trabajo , salarios mínimos, y la licencia de maternidad (Banco Mundial, 2013) .

Las mujeres que trabajan , se concentran en la agricultura y el autoempleo en los países de bajos ingresos, donde sólo el 9 por ciento de las mujeres tienen empleos con salario , comparado con el 21 por ciento de los hombres. Los datos muestran claramente que las estrategias de empleo en el sector formal no permiten hacer frente a las necesidades de la gran mayoría de hombres y mujeres en contextos de desarrollo (Banco Mundial, 2013) .

En México entre 1986 a 1992, en el grupo de edad de 12 a 65 años se observa que las mujeres estaban más representadas en puestos administrativos ´﷽﷽﷽﷽﷽﷽﷽﷽es como operadores de maquinaria taban mde resultara atractivo incursionar al sector informal. de las mujeres dkbjbfsdjbf en los servicios públicos, el comercio y la educación, mientras que los hombres ocupaban puestos industriales como operadores de maquinaria, etc. Sin embargo, esto no implica que las ocupaciones estén totalmente segregadas según el género. Por ejemplo: 6.5 por ciento del total de las mujeres trabajadoras son operadoras de maquinaria, mientras que 9 por ciento del total de trabajadores masculinos son trabajadores administrativos (Brown , Pagán, & Rodríguez , 1999) .

Hoy en día en términos de empleo asalariado a nivel internacional , los hombres tienden a dominar la fabricación , la construcción, el transporte y las comunicaciones , mientras que las mujeres se concentran en la salud , trabajo social y educación. Las diferencias en la educación , la formación, las preferencias de seguridad en el empleo y la necesidad de horarios de trabajo flexibles ayudan a explicar esta segregación , junto con los estereotipos de género . Análisis de la Organización Internacional del Trabajo, conocida por sus siglas (OIT), muestra que en los países desarrollados y las economías en desarrollo el empleo de las mujeres con mayor concentración en ocupaciones son oficinistas, trabajadores de servicios y ventas al por menor . Por el contrario , el empleo masculino predomina en la artesanía , comercios, instalaciones y operaciones de la máquina , ocupaciones gerenciales y legislativas (Banco Mundial, 2013) .

En México la participación laboral en el sector público femenino de 1987 a 1993 cayó de 28.9 por ciento a 24.9 por ciento, mientras que la participación en el sector público masculino cayó de 22 por ciento a 16.2 por ciento (Brown , Pagán, & Rodríguez , 1999) . Este fenómeno posiblemente se dio por la economía tan débil que tenía México en ese momento. Cambio de gobierno, crisis económica, devaluación del peso ocasionaron que los empleos disminuyeran y resultara atractivo incursionar al sector informal.

III) Maternidad

Después de analizar la brecha salarial que existe por los niveles educativos o de instrucción que muchas veces no son medidos adecuadamente y de observar el porqué las mujeres deciden incursionar en el mercado informal, el trabajo que se desempeña como administradora de un hogar y que además muchas son madres es de suma importancia en el estudio. Se observa que en todo el mundo las mujeres dedican más tiempo que los hombres al trabajo doméstico no remunerado que es el cuidado de niños y personas mayores, así como las tareas del hogar (Banco Mundial, 2013) .

Un estudio que utilizó discusiones de grupos focales en 18 países en desarrollo encontró que las mujeres gastan en promedio unas tres horas más al día en las tareas del hogar y cuidado de niños y alrededor de 2,5 horas menos por día en las actividades del mercado en comparación con los hombres (Banco Mundial, 2013)

La carga de las responsabilidades del cuidado infantil crea una "pena de la maternidad. " (Banco Mundial, 2013) . Un estudio que incluye información de 97 países estima que, en promedio , un parto reduce la oferta de trabajo de la mujer en casi dos años, durante sus años reproductivos (Banco Mundial, 2013) .

Las diferencias de género en los efectos de tener hijos en las responsabilidades familiares y el trabajo son sustanciales. En Australia , por ejemplo, cuando los hombres tienen un hijo menor de cinco años, su empleo de tiempo completo aumenta en promedio alrededor del 27 por ciento ; no obstante, cuando las mujeres tienen un hijo menor de cinco años, su empleo de tiempo completo disminuye en un 20 por ciento (Banco Mundial, 2013) .

Metodología

En la investigación se utilizó la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE) 2012 en su (Tercer Trimestre). Esta encuesta contiene información sobre las características demográficas, educativas y laborales de todos los residentes de los hogares seleccionados, como es la condición de residencia, la edad, el sexo, el último grado de escolaridad alcanzado, el tipo de ocupación en que labora la persona, las horas que trabaja a la semana, etc. Contiene información de cada uno de los residentes por hogar.

La decisión de tomar los datos del tercer trimestre del 2012 de la encuesta y no más recientes, surge por el hecho de que el cambio de administración gubernamental a finales del año 2012 puede haber modificado las condiciones laborales de los mexicanos.

La muestra que se utilizó para estimar el modelo se restringe a mujeres y hombres mayores de 24 años y menores de 51 años, con bachillerato terminado, licenciatura, maestría y doctorado y que trabajan al menos 30 horas a la semana. Se seleccionó este rango de edad puesto que consideramos que a esta edad las personas ya completaron su nivel educativo y elegimos a las personas que trabajan al menos 30 horas por considerar que de esta manera se garantiza que son personas cuya actividad principal es el trabajo.

Se estimó un modelo de Mínimos Cuadrados Ordinarios en donde la variable dependiente es el logaritmo natural del salario por hora. Las variables independientes que se toman son edad y educación. Además, también en el caso de las mujeres se estimó un modelo de corrección por autoselección de Heckman para conocer los principales determinantes del salario. Esta corrección se hace porque existen ciertos factores que determinan la participación laboral de las mujeres, por lo tanto, las mujeres que están en el mercado de trabajo pueden ser distintas de la población femenina en general.

Resultados

Cuadro 1

Variable dependiente: logaritmo natural del salario por hora

(Para hombres)

Coeficiente Estadístico T

Edad 0,035 [4,01]

Edad al cuadrado -0,000 [-2,91]

Años de Escolaridad 0,114 [51,74]

Constante 1,109 [6,64]

Cuadro 2

Logaritmo natural del salario por hora

“Sin corregir por autoselección”

(Para mujeres)

Coeficiente Estadístico T

Edad 0,034 [3,10]

Edad al cuadrado -0,000 [-1,97]

Años de Escolaridad 0,122 [43,46]

Constante 0,884 [4.19]

Cuadro 3 Corrigiendo por autoselección con el modelo de Heckman

Mínimos Cuadrados

(Para mujeres)

Coeficiente Estadístico Z

Años de Escolaridad 0,127 [50,90]

Edad 0,032 [3,88]

Edad al cuadrado -0,000 [-1,76]

Constante 0,988 [6,41]

Modelo de Selección

Número de hijos 0,053 [5,59]

Estado Conyugal 0,179 [8,93]

Años de Escolaridad -0,026 [-6,19]

Edad -0,006 [-4,43]

Constante 0,966 [11,81]

Se estimó el Modelo de Heckman para conocer como la autoselección afecta los resultados de las mujeres. Se observa que las variables como el número de hijos, el estado conyugal, los años de escolaridad y la edad si afectan en la decisión de las mujeres para incursionar al mercado laboral.

En el cuadro anterior podemos ver que cuando se corrige por autoselección los resultados de las mujeres no son muy diferentes a los de los hombres, pero si son significativos, es decir, en este modelo para las mujeres, la edad y los años de escolaridad afectan positivamente al salario. La edad al cuadrado nos da como resultado en el caso de las mujeres una variable positiva, el ingreso va aumentando con la edad, pero llega un momento que tiende a bajar.

El siguiente modelo es de Mínimos Cuadrados Ordinarios con interacciones. En este modelo se interactuaron las variables con una variable dummy que es igual a uno para las mujeres. Este tipo de ejercicio nos permite identificar las variables que son significativamente distintas para hombres y mujeres.

Cuadro 4

Modelo de Determinantes del Salario (Mínimos Cuadrados Ordinarios) para la Población de 25 a 50 años

Mínimos Cuadrados Ordinarios con interacciones con la variable Mujer

Hombres Mujeres

Coeficiente Estadístico T Coeficiente Estadístico T

Mujer -0,721 [-2.03]

Edad 0,026 [1.98] 0,043 [0.91]

Edad al cuadrado -0,000 [-1.27] -0,000 [-0.92]

Años de escolaridad 0,082 [24.88] 0,091 [1.86]

Logaritmo natural del ingreso de la pareja 0,323 [28.11] 0,371 [2.82]

Constante 0,621 [2.50]

Número de observaciones 9036

1) Los coeficientes se obtienen agregando el coeficiente sin interacción al coeficiente con interacción

En el Modelo se observa que existen dos variables que resultan significativamente distintas para hombres y mujeres. La primera de ellas es los años de escolaridad que resultan más importantes en la determinación del salario de las mujeres que en el caso de los hombres. Por otro lado, también observamos que el ingreso de la pareja ejerce una mayor influencia en el nivel del salario de las mujeres que de los hombres. Este resultado se puede deber por ejemplo a que los hombres que tienen mayor salario también pueden influenciar de manera positiva las posibilidades de empleo de sus cónyuges.

En general la estimación de este modelo nos indica que las características de hombres y mujeres tienen diferentes resultados en el mercado laboral. Este resultado sugiere que puede existir discriminación de género en el mercado laboral mexicano, aunque habría que profundizar más en el análisis.

Conclusiones

Es de suma importancia estudiar el comportamiento de las mujeres cuando han alcanzado un nivel de educación similar o igual al de los hombres, se cree que el ambiente laboral en los últimos años ha sido más equitativo para ambos sexos dentro de un empleo pero se observa que esto no es así desde la contratación hasta el salario.

La desigualdad de género no es un tema nuevo dentro de la sociedad, se han visto avances, pero estos no han permeado del todo. En ocasiones la inequidad dentro del género esta intrínseco en el ser humano a tal grado que la discriminación hacia el grupo femenino es un comportamiento algo natural.

En la revisión teórica se observó que son varias las causas por las cuales las mujeres no tienen las mismas aspiraciones salariales que los hombres, los empleadores sin fundamentos consideran que las mujeres no están lo suficientemente capacitadas para llevar a cabo sus tareas esto ocasiona que las mujeres tengan sueldos más bajos ó algo más discriminante muchas veces creen que el estar casadas o tener hijos no permite realizar su trabajo en tiempo completo. Es por ello que optan por incursionar al mercado informal aunque este no cuente con las mismas prestaciones que un empleo formal.

Los modelos observados dan como resultado que las variables de número de hijos, el estado conyugal, los años de escolaridad y la edad si influyen en la decisión de las mujeres para incursionar al mercado laboral. Por otro lado, la edad de las mujeres se presenta como un fenómeno ascendente, esto quiere decir que a más años de edad mayor puede ser su salario pero llega un momento que este empieza a bajar por distintas razones.

En el modelo de Mínimo Cuadrados Ordinarios con interacciones se observa que existen dos variables que resultan significativamente distintas para hombres y mujeres. La primera de ellas es los años de escolaridad que resultan más importantes en la determinación del salario de las mujeres que en el caso de los hombres, lo cual implica que para las mujeres el esfuerzo en términos de educación se toma más en cuenta, es decir, tienen que demostrar de manera fehaciente sus capacidades. Por otro lado, también observamos que el ingreso de la pareja ejerce una mayor influencia en el nivel del salario de las mujeres que de los hombres. Este resultado sugiere que las mujeres no afectan la inserción laboral de los hombres, mientras que la situación laboral de la pareja sí es importante en el caso de las mujeres.

Es necesario implementar políticas que mejoren principalmente el salario de las mujeres como incentivo a su desarrollo profesional y personal. Es importante que en cualquier ámbito aumente la igualdad de género y qué mejor que en los empleos, estableciendo buenos salarios dependiendo de su nivel educativo y sin distinción de ningún tipo, con prestaciones de ley y ayuda a madres con hijos para que esto les incentive a incursionar en el mercado laboral formal y descartar el informal.

Propuesta de Política Pública

Para eliminar la inequidad salarial entre hombres y mujeres se propone lo siguiente:

  • .- Implementar exámenes para conocer si el candidato cumple con el perfil del puesto ya sea en una empresa privada o áreas gubernamentales.

  • .- Si el puesto a ocupar es para realizar trabajos donde se lleven a cabo actividades físicas, hacer los exámenes pertinentes, para evaluar realmente el desempeño de los candidatos al puesto.

  • .- Realizar tabuladores de salarios para los diferentes puestos, por profesiones u oficios, herramientas extras que domine el candidato a empleado y dificultades que éste implique.

  • .- Establecer una cuota de género en las empresas, sin sacrificar el talento de los demás empleados.

  • .- Incentivar el horario flexible combinado con trabajo a distancia, el cual evite desplazarse diariamente a una oficina y complique la rutina diaria de padres e hijos.

  • .- Aumentar el horario de las guarderías para que padres o madres puedan ir a recoger a sus hijos y este no sea una obligación exclusiva de las mujeres y en algunos casos se vean obligadas a tener empleos de medio tiempo, ausencia en sus empleos o se vean en la obligación de abandonarlos.




Bibliografía

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Anexos

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. replace ingpar=ing_x_hrscon if jefe==1

(9182 real changes made, 3775 to missing)

. recode anios_esc 99=.

(anios_esc: 0 changes made)

. destring n_hij, replace

n_hij already numeric; no replace

. ****Para hombres******

. regress lnw eda eda2 anios_esc if sex=="1"

Source | SS df MS Number of obs = 12026

-------------+------------------------------ F( 3, 12022) = 964.92

Model | 1102.08227 3 367.360758 Prob F = 0.0000

Residual | 4576.96006 12022 .380715361 R-squared = 0.1941

-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.1939

Total | 5679.04234 12025 .472269633 Root MSE = .61702

------------------------------------------------------------------------------

lnw | Coef. Std. Err. t P|t| [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------

eda | .0357548 .0089156 4.01 0.000 .0182787 .0532308

eda2 | -.000343 .0001177 -2.91 0.004 -.0005737 -.0001124

anios_esc | .1141189 .0022055 51.74 0.000 .1097958 .118442

_cons | 1.109478 .1670669 6.64 0.000 .782 1.436956

------------------------------------------------------------------------------

. *****Para mujeres*****

. regress lnw eda eda2 anios_esc if sex=="2"

Source | SS df MS Number of obs = 7413

-------------+------------------------------ F( 3, 7409) = 662.65

Model | 740.287395 3 246.762465 Prob F = 0.0000

Residual | 2759.00137 7409 .372385123 R-squared = 0.2116

-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.2112

Total | 3499.28877 7412 .472111275 Root MSE = .61023

------------------------------------------------------------------------------

lnw | Coef. Std. Err. t P|t| [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------

eda | .0348201 .0112159 3.10 0.002 .0128338 .0568064

eda2 | -.0002928 .0001487 -1.97 0.049 -.0005843 -1.42e-06

anios_esc | .1224993 .0028185 43.46 0.000 .1169742 .1280243

_cons | .8849118 .2112119 4.19 0.000 .4708765 1.298947

------------------------------------------------------------------------------

. rename eda edad

. gen mujer=0

. replace mujer=1 if sex =="2"

(9807 real changes made)

. gen edadm=edad*mujer

. gen anios_escm= anios_esc*mujer

(16 missing values generated)

. gen eda2m=eda2*mujer

. regress lnw mujer edad eda2 anios_esc edadm eda2m anios_escm

Source | SS df MS Number of obs = 19439

-------------+------------------------------ F( 7, 19431) = 699.72

Model | 1849.20422 7 264.172032 Prob F = 0.0000

Residual | 7335.96144 19431 .377539058 R-squared = 0.2013

-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.2010

Total | 9185.16566 19438 .47253656 Root MSE = .61444

------------------------------------------------------------------------------

lnw | Coef. Std. Err. t P|t| [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------

mujer | -.2245662 .2700118 -0.83 0.406 -.7538125 .3046801

edad | .0357548 .0088784 4.03 0.000 .0183524 .0531571

eda2 | -.000343 .0001172 -2.93 0.003 -.0005727 -.0001133

anios_esc | .1141189 .0021963 51.96 0.000 .109814 .1184237

edadm | -.0009347 .0143653 -0.07 0.948 -.0290919 .0272226

eda2m | .0000502 .0001901 0.26 0.792 -.0003224 .0004228

anios_escm | .0083804 .0035885 2.34 0.020 .0013466 .0154142

_cons | 1.109478 .1663685 6.67 0.000 .7833815 1.435575

------------------------------------------------------------------------------

. gen lningpar=ln(ingpar)

(15681 missing values generated)

. gen lningparm=lningpar*mujer

(15681 missing values generated)

. regress lnw mujer edad eda2 anios_esc lningpar edadm eda2m anios_escm lningparm

Source | SS df MS Number of obs = 9036

-------------+------------------------------ F( 9, 9026) = 513.32

Model | 1425.13548 9 158.348387 Prob F = 0.0000

Residual | 2784.32784 9026 .308478599 R-squared = 0.3386

-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.3379

Total | 4209.46332 9035 .465906289 Root MSE = .55541

------------------------------------------------------------------------------

lnw | Coef. Std. Err. t P|t| [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------

mujer | -.7213211 .3560108 -2.03 0.043 -1.419183 -.0234591

edad | .0261174 .0132214 1.98 0.048 .0002004 .0520344

eda2 | -.0002213 .0001738 -1.27 0.203 -.0005619 .0001194

anios_esc | .0825085 .0033165 24.88 0.000 .0760073 .0890097

lningpar | .3232757 .0115004 28.11 0.000 .3007324 .345819

edadm | .017393 .019039 0.91 0.361 -.0199277 .0547138

eda2m | -.0002313 .0002527 -0.92 0.360 -.0007267 .0002641

anios_escm | .009034 .0048647 1.86 0.063 -.000502 .01857

lningparm | .0482816 .0171487 2.82 0.005 .0146662 .081897

_cons | .6219387 .2485258 2.50 0.012 .1347718 1.109106

------------------------------------------------------------------------------