capÍtulo 3. discriminaciÓn salarial en el mercado …elementos explicativos de la desigualdad en...

Elementos explicativos de la desigualdad en Galicia: Género, Mercado de Trabajo y Vivienda. C. Gradín, R. Arévalo y M. Otero. Monografía 18, IEEG - PBM. 2003

1

CAPÍTULO 3. DISCRIMINACIÓN SALARIAL EN EL MERCADO DE

TRABAJO EN GALICIA

1. Introducción

La participación laboral de la mujer enfrenta un problema de baja participación,

de elevado desempleo y fuerte segregación hacia cierto tipo de empleos, tal y como se

destacó en los capítulos anteriores. Un cuarto factor de discriminación laboral en contra

de la mujer es, como se demuestra en numerosos estudios empíricos, la existencia de

una importante brecha salarial con el hombre que no se justifica en diferencias de

productividad por sus distintas dotaciones de capital humano.

De acuerdo con Cain (1986), el término discriminación hace referencia en

general a “un tratamiento desigual de miembros de grupos que difieren en alguna

característica observable como género o raza pero que no se distinguen en su

productividad subyacente; trato desigual de individuos que de otra forma serían

iguales”. Para este mismo autor los servicios laborales se consideran esencialmente

idénticos si tienen la misma productividad en el proceso de producción físico o

material; una consideración que excluye el efecto sobre la utilidad síquica del

empleador o los compañeros de trabajo”.1

En consecuencia, la existencia de una brecha salarial que puede ser importante

desde el punto de vista de la desigualdad, no constituye en sí misma discriminación.

Esto es así porque el mercado a través del salario retribuye al factor trabajo de forma

diferenciada fundamentalmente en función de su capital humano, es decir, según su

cualificación y experiencia. En la medida en que las diferencias salariales de género se

expliquen por un mayor nivel de capital humano por parte de los hombres, no hay

1 Como él mismo señala, de acuerdo con la teoría formulada por Becker (1957) esto implica considerar como discriminación la posible desutilidad que tenga el empleador por sus prejuicios contra un grupo demográfico que no se traduzcan en una menor productividad material.


2

motivo para responsabilizar al mercado de trabajo de la discriminación de género. En su

caso, la responsabilidad estaría en la existencia de algún tipo de discriminación pre-

laboral que tenga su origen, por ejemplo, en el sistema educativo o en la familia.

Una fuente específica de discriminación salarial se produce a través de la

segregación ocupacional si las diferencias salariales por género son fruto del hecho de

que las mujeres están en empleos que remuneran peor sus características.2 Pero aún es

posible que desempeñando ocupaciones relativamente similares y ante niveles de

cualificación y experiencia equiparables las mujeres obtengan una menor remuneración

que el hombre. Como ya apuntaba Oaxaca (1973), cabe señalar que lo relevante para la

discriminación no es tanto que a igual trabajo se consiga igual remuneración, sino que

ésta se obtenga ante características aproximadamente similares.

En la literatura al respecto existen diferentes enfoques3 desde los cuales se ha

tratado de explicar la existencia de discriminación laboral, bien vía segregación bien vía

diferenciación salarial. Destaca en este sentido la teoría de la discriminación iniciada

por Becker basada en la existencia de preferencias discriminatorias por parte del

empleador (o de los hombres empleados, consumidores, etc.) y en las pérdidas de

utilidad que la contratación de mujeres le supone.

Dada las dificultades que este tipo de teorías, basadas en las preferencias, tienen

a la hora de explicar la persistencia de la discriminación, surgió el enfoque conocido

como discriminación estadística (Phelps, 1972) según el cual, en un contexto de

información imperfecta el empleador se fija en una característica observable, el sexo,

para retribuir menos al factor trabajo debido a la creencia (cierta o no) de que las

mujeres en media tienen menor productividad, lo que puede ser debido a su

2 Como ya fue señalado en el análisis de la segregación, esto fue analizado por Macpherson y Hirsch (1995) o Bayard et al. (1999), o para el caso español Hernández (1996). 3 Para una revisión de dichas teorías véase Ferreira (1996).


3

especialización en el cuidado de los hijos. Este tipo de discriminación es especialmente

importante cuando se considera que la elección de inversión en capital humano es

endógena, de modo que las peores perspectivas laborales de las mujeres condicionan sus

elecciones de inversión y la persistencia de discriminación puede mermar la dotación de

características de la mujer en términos de habilidades, experiencia o cualificación.4

La existencia de discriminación salarial que con diferente intensidad afecta a la

práctica totalidad de países en los que se ha estudiado, es relevante por la inequidad que

supone el tratamiento diferente de trabajadores de similares características, pero

también tiene un impacto negativo sobre la distribución del ingreso de los hogares

según sus características demográficas, en nuestro caso el sexo, pudiendo acentuar el

proceso de exclusión social de determinados grupos, como en el conocido fenómeno de

“feminización de la pobreza”. Además, la existencia de brechas salariales que no se

justifican en la productividad de los trabajadores generará un funcionamiento ineficiente

del propio mercado de trabajo generando una pérdida colectiva de bienestar social.

En la sección siguiente analizaremos las diferencias salariales por género en

Galicia y en la sección tercera estudiaremos la posible existencia de discriminación

salarial. La última sección recogerá las principales conclusiones.

2. Las diferencias salariales por género

2.1 Brecha salarial media

La existencia de una menor remuneración de las trabajadoras frente a los

trabajadores es un fenómeno que podemos observar con carácter casi universal. La

4 En general en la literatura sobre discriminación este hecho no se suele tener en cuenta, ya que las características que reflejan la productividad son tratadas de forma exógena. Pero es conocido que en realidad podrían ser el resultado de la existencia de discriminación previa (aspecto ya destacado por Blinder, 1973.


4

Figura 1 presenta la ganancia relativa mediana de las mujeres respecto de los hombres

en diversos países referida a trabajadoras a tiempo completo. En la misma, a los datos

originales de Blau y Kahn (2000)5 obtenidos de la OCDE hemos añadido a efectos

comparativos el referido a Galicia en 1995, con la Encuesta de Estructura Salarial que

detallamos más adelante.

Puede observarse que en ningún país de los incluidos se produce una completa

igualación de las ganancias masculina y femenina, si bien las diferencias entre países

son sustanciales: van desde el 10 por ciento menos que cobran las mujeres de Bélgica o

Francia, hasta niveles del 30 por ciento o más en Japón, Austria y Canadá. España

estaría tras este último país, con un 29 por ciento, entre los que presentan mayores

diferencias salariales por género. Cabe reseñar que los países nórdicos, que destacaban

por su nivel de igualdad de género en términos de tasas de actividad y de empleo ceden

las primeras posiciones cuando analizamos las diferencias salariales: Suecia presenta un

nivel del 16’5 por ciento menos y Finlandia del 20 por ciento.

En este contexto, cabe preguntarnos en qué posición se encuentra Galicia.

Asumiendo que los datos sean comparables, comprobamos que Galicia se sitúa en sexto

lugar con un nivel del 17 por ciento, mejor que la media de países, con un nivel similar

al de Suecia o Italia y mejor posicionada que Finlandia, Alemania, países anglosajones,

etc. Sin embargo, este resultado debe tomarse con cautela dado que existe otra evidencia

que nos dice que la diferencia salarial por sexo en Galicia es mayor que en el conjunto

de España, como se señala más adelante en 2000, de acuerdo con la Encuesta de

Salarios en la Industria y los Servicios.6

5 Blau y Kahn (1996) ofrecen también una comparación detallada para diez países industrializados. 6 Cabe destacar a este respecto que la elección como referente de la mediana frente a la media no es irrelevante en Galicia. La peculiar forma de las respectivas distribuciones hace que mientras que en España la mediana represente en torno al 82 por ciento de la media tanto para hombres como para mujeres, en Galicia las mujeres muestran ese mismo porcentaje mientras que los hombres presentan un 75


5

En cuanto a la tendencia temporal que se observa en aquellos países en que ésta

está disponible, comprobamos la reducción de la brecha salarial respecto del hombre, al

menos durante los primeros años noventa. En los ochenta se observa una mejora

sustancial en EE.UU., Reino Unido y Francia, pero un empeoramiento en Suecia.

por ciento, es decir en la distribución masculina la mediana está mucho más lejos de la media. En consecuencia, si consideramos la media, la ganancia relativa de las mujeres desciende hasta el 76,4 por ciento en Galicia, mientras que en España apenas varía.


6

Figura 1. Brecha salarial por paísesMediana del salario semanal para trabajadores a tiempo completo, ratio mujer/hombre.

Fuente: Blau y Khan (2000) (Galicia, EES-1995)

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

Japón

Austria

Canadá

España

Irlanda

Reino Unido

Suiza

Alemania

EEUU

Holanda

Finlandia

Nueva Zelanda

Galicia

Italia

Suecia

Australia

Francia

Bélgica

1994-98

1989-90

1979-81

Nota Figura 1: Se refiere a ganancia bruta, salvo en el caso de Francia que es neta. Los años se refieren a: Alemania (Occidental), 1984, 1989, 1995; Italia, 1989, 1996; Australia, 1979, 1989, 1998; Austria, 1980, 1989, 1994; Bélgica, 1989, 1995; Canadá, 1981, media de 1988 y 1990; España, 1995; Estados Unidos, 1979, 1989, 1996; Francia, 1979, 1989, 1996; Holanda, 1990, 1995; Japón, 1979, 1989, 1997; Nueva Zelanda, media de 1988 y 1990, 1997; Suecia, media de 1978 y 1980, 1989, 1996; Suiza, 1991, 1996; Reino Unido, 1979, 1989, 1998. Datos basados en tabulaciones no publicadas de la OCDE.


7

Por lo que respecta a España, la existencia de un diferencial salarial entre

hombres y mujeres es un elemento común a todas las CCAA sin excepción. Como

muestra la Tabla 1, de acuerdo con la Encuesta de Salarios de la Industria y los

Servicios, las mujeres españolas asalariadas en esos dos sectores tenían un salario bruto

mensual7 como media de 204.000 Ptas. (1.228 Euros) en el año 2000, en contraste con

las 271.000 Ptas. (1.628 Euros) de los hombres, es decir, cobraban un 75 por ciento

menos. Las diferencias entre comunidades en el ratio entre salario femenino y

masculino son destacables, desde el 57 por ciento de Aragón, o el 63 por ciento de

Castilla-La Mancha y Asturias, hasta el 73 por ciento de Madrid o el 72 por ciento de

Canarias y Extremadura. Galicia con un 69,1 por ciento ocupa ese año el quinto lugar

tras estas tres últimas y Cataluña, e igualada con las Islas Baleares. El salario medio de

una mujer gallega en el 2000 era de 166.000 Ptas. (998 Euros) frente a las 241.000 Ptas.

(1.448 Euros) de los hombres, cifras que representaban respectivamente para mujeres y

hombres el 81,5 por ciento y el 89 por ciento del salario medio español.8

7 El concepto de ganancias de la encuesta se refiere a las remuneraciones en metálico y en especie, pagadas a los trabajadores por el tiempo trabajado o por el trabajo realizado, junto a la remuneración por períodos de tiempo no trabajados, como vacaciones y días festivos. Las ganancias incluyen el salario base y los diferentes complementos salariales (personales, por puestos de trabajo, etc.). Los conceptos de ganancias se refieren a su importe en bruto, es decir, antes de la deducción de impuestos y cotizaciones a la Seguridad Social, a cargo del trabajador. La muestra de esta encuesta se refiere a centros de cotización de al menos cinco asalariados en sectores productivos no agrarios. La encuesta se realiza de forma trimestral desde 1989, pero sólo en el último trimestre se ofrece información por sexo. 8 Un estudio publicado por Xunta de Galicia en 1996 sobre una encuesta realizada en 1992 obtenía que las mujeres gallegas tenían un salario bruto mensual medio del 94,6 por ciento del masculino, 81,43% en el sector privado. En esta encuesta se contemplaban un conjunto más amplio de actividades, si bien con un tamaño de la encuesta reducido.


8

Tabla 1. Salario bruto mensual por CCAA y sexo

Ambos sexos Mujeres Hombres

Razón Mujeres / Hombres

Ptas. Euros Ptas. Euros Ptas. Euros % Andalucía 209.311 1258,0 171.029 1027,9 248.884 1495,8 68,7 Aragón 230.644 1386,2 164.948 991,4 290.084 1743,4 56,9 Asturias 246.312 1480,4 176.284 1059,5 280.565 1686,2 62,8 Baleares 206.489 1241,0 179.022 1075,9 259.154 1557,5 69,1 Canarias 194.783 1170,7 165.587 995,2 229.492 1379,3 72,2 Cantabria 225.921 1357,8 181.465 1090,6 274.840 1651,8 66,0 Castilla-La Mancha 192.374 1156,2 145.788 876,2 232.335 1396,4 62,7 Castilla y León 220.838 1327,3 171.550 1031,0 268.800 1615,5 63,8 Cataluña 238.960 1436,2 205.340 1234,1 291.656 1752,9 70,4 Comunidad Valenciana 204.986 1232,0 170.611 1025,4 248.316 1492,4 68,7 Extremadura 189.367 1138,1 159.805 960,4 221.694 1332,4 72,1 Galicia 201.162 1209,0 166.416 1000,2 240.926 1448,0 69,1 Madrid 269.162 1617,7 235.846 1417,5 322.796 1940,0 73,1 Murcia 181.773 1092,5 145.433 874,1 225.039 1352,5 64,6 Navarra 246.308 1480,3 196.483 1180,9 294.189 1768,1 66,8 País Vasco 273.935 1646,4 225.174 1353,3 332.440 1998,0 67,7 La Rioja 212.759 1278,7 177.258 1065,3 262.747 1579,1 67,5 TOTAL 230.325 1384,3 204.245 1227,5 270.843 1627,8 75,4 Fuente: Encuesta de Salarios en la Industria y los Servicios, Ptas./Euros de media en el 2000 (INE).

Las ganancias mensuales pueden esconder diferencias en el número de horas

trabajadas, por ello conviene realizar el análisis en términos de ganancia por hora.9 La

Tabla 2 muestra que una vez que tenemos en cuenta las diferencias en horas realizadas,

la ganancia por hora de las mujeres gallegas es de 1.232 Ptas. (7’4 Euros), frente a las

1.656 (10 Euros) de los hombres, esto es, un 74,4 por ciento, cifra en este caso inferior a

la media española del 77 por ciento. Estas ganancias por hora representan un 84,6 por

ciento en el caso de las mujeres y un 87,4 por ciento en el de los hombres de las

cuantías correspondientes españolas que son 1.457 y 1.895 Ptas. (8’8 y 11’4 Euros)

9 Aunque en el caso de que consideremos que un grupo trabaja menos horas que otro contra su voluntad, entonces lo relevante sería considerar los ingresos totales (Cain, 1986).


9

respectivamente. Galicia junto con Murcia pasa a ser la sexta comunidad mejor situada,

tras Extremadura, Madrid, Canarias, Valencia y Cataluña.

Tabla 2. Salario bruto por hora por CCAA y sexo

Ambos sexos Mujeres Hombres

Razón Mujeres / Hombres

Ptas. Euros Ptas. Euros Ptas. Euros % Andalucía 1.470 8,8 1.242 7,5 1.724 10,4 72,0

Aragón 1.631 9,8 1.247 7,5 1.978 11,9 63,0

Asturias 1.747 10,5 1.310 7,9 1.970 11,8 66,5

Baleares 1.451 8,7 1.292 7,8 1.778 10,7 72,7

Canarias 1.363 8,2 1.202 7,2 1.590 9,6 75,6

Cantabria 1.579 9,5 1.314 7,9 1.897 11,4 69,2

Castilla-La Mancha 1.358 8,2 1.102 6,6 1.590 9,6 69,3

Castilla y León 1.579 9,5 1.318 7,9 1.873 11,3 70,4

Cataluña 1.673 10,1 1.495 9,0 2.005 12,1 74,6

Comunidad Valenciana 1.433 8,6 1.273 7,7 1.697 10,2 75,0

Extremadura 1.343 8,1 1.220 7,3 1.529 9,2 79,8

Galicia 1.413 8,5 1.232 7,4 1.656 10,0 74,4

Madrid 1.882 11,3 1.720 10,3 2.219 13,3 77,5

Murcia 1.323 8,0 1.164 7,0 1.565 9,4 74,4

Navarra 1.762 10,6 1.497 9,0 2.073 12,5 72,2

País Vasco 1.967 11,8 1.722 10,3 2.333 14,0 73,8

La Rioja 1.495 9,0 1.331 8,0 1.796 10,8 74,1

TOTAL 1.620 9,7 1.457 8,8 1.895 11,4 76,9 Fuente: Encuesta de Salarios en la Industria y los Servicios, Ptas./Euros de media en el 2000 (INE).

Para el análisis empírico de la brecha salarial entre hombres y mujeres

recurriremos a la mejor fuente de información con microdatos disponibles sobre

salarios, como es la Encuesta de Estructura Salarial del Instituto Nacional de

Estadística (INE)10. Esta encuesta fue realizada en 1995 y permite la desagregación por

10 Esta estadística tiene como objetivo proporcionar información a nivel nacional y de comunidad autónoma sobre la estructura y distribución de los salarios, recogiendo información de forma individual junto con una gran cantidad de características del trabajador (ocupación, titulación, edad, antigüedad, sexo, tipo de jornada y tipo de contrato). Incluye a todos los trabajadores por cuenta ajena que presten sus servicios en centros de cotización de 10 o más trabajadores y figuren en nómina a 31 de Octubre de 1995. Se excluyen a los presidentes, miembros de consejos de administración y en general, todo aquel personal cuya remuneración no sea principalmente en forma de salario, sino por comisiones o beneficios. Abarca todo el territorio nacional, con datos conjuntos para Ceuta y Melilla. Se extiende a la Industria, Construcción y Servicios, excluyéndose el sector de actividad agrícola, la Administración Pública, la Sanidad, Educación y algunas otras actividades de menor peso en la economía. Se ha utilizado el Registro


10

CCAA ofreciendo información detallada acerca de las características de los asalariados

en el sector no agrario. Esta encuesta ha sido empleada en numerosos estudios sobre el

tema en España. Debido a las características de la encuesta nos centraremos en los

asalariados de los sectores no agrarios empleados en empresas de un mínimo de 10

trabajadores y, por homogeneidad, nos referimos a los que trabajan a tiempo completo y

que no fueron afectados en octubre de 1995 por bajas de incapacidad laboral transitoria

ni de maternidad. Este hecho debe ser tenido en cuenta puesto que no estamos

analizando la totalidad de la población asalariada. En particular estamos excluyendo a la

población agraria, a los empleados de las Administraciones Públicas, de los sectores de

Educación y Sanidad y a todos los asalariados de pequeñas empresas (menos de 10

trabajadores). Además es preciso tener en cuenta de forma adicional que la forma en la

que se suministra la información hace que el tamaño de la muestra dependa del detalle

de la información solicitada, de modo que a información más detallada se pierde

representatividad de la muestra. Es decir, realizaremos un ejercicio con una muestra

específica que no es en absoluto representativa de la situación de cualquier mujer

gallega asalariada, por lo que las conclusiones obtenidas no son directamente

extrapolables a todo el colectivo femenino. En particular, las mujeres que trabajan en el

sector público tienden a enfrentar niveles de discriminación inferiores. Para poder tener

una referencia de lo que ocurre en el conjunto de España presentaremos resultados para

el conjunto de la muestra española a partir de la cual fue obtenida la sub-muestra

gallega, de forma que de existir sesgos en el colectivo analizado estos coincidan en

ambos casos.

General de Cuentas de Cotización a la Seguridad Social, del Ministerio de Trabajo y Asuntos Sociales. El procedimiento de selección aleatoria de unidades corresponde a un muestreo bietápico estratificado, donde las unidades de primera etapa son las cuentas de cotización a la Seguridad Social, mientras que las de segunda etapa son los trabajadores. La estratificación se ha hecho por el cruce de tres variables:


11

De acuerdo con esta encuesta, y refiriéndonos al colectivo mencionado, la

ganancia media por hora de una mujer era en Galicia en 1995 del 76,4 por ciento de la

ganancia de un hombre. Es decir, los hombres ganaban casi un cuarto más que las

mujeres en media. Esta brecha era algo menor que la española en ese momento, donde

la ventaja masculina se acercaba al 30 por ciento.

2.2 Distribución salarial y género

¿Qué forma tiene la distribución salarial? No sólo los salarios medios gallegos

de hombres y mujeres son distintos de los correspondientes españoles, sino que además

su distribución es también distinta. Del mismo modo, también divergen las

distribuciones salariales de hombres y mujeres.

Para mostrar las distribuciones salariales estimaremos las respectivas funciones

de densidad utilizando la técnica no paramétrica conocida como kernels, lo cual nos

permite evitar cualquier imposición a priori acerca de la forma de las mismas.

Estimamos una función )(^

yf sobre el logaritmo de salarios y=(y1, ..., yn) en la muestra,

asumiendo únicamente que existe un función de densidad original f(y) de la cual se

extrajo la muestra. El estimador usado es:

( ) ∑=

⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛ −=

n

i

ijj h

yyK

hyf

1

^ 1 j∀ ,

donde h es la ventana fija óptima obtenida de la minimización del Mean Integrated

Square Error (MISE), y K(.) es la función kernel, una Normal en nuestro caso. Las

Figuras 2 y 3 presentan las funciones de densidad del logaritmo de los salarios

estimadas de forma separada para hombres y mujeres, tanto en Galicia como en España.

actividad económica principal (22 secciones y subsecciones de la CNAE-93), Comunidad Autónoma y cinco intervalos de tamaño del centro de cotización.


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Figura 2. Distribución del logarítmo del salario (Galicia)

00.10.20.30.40.50.60.70.80.9

11.11.2

4 4.5 5 5.5 6 6.5 7 7.5 8 8.5 9 9.5 10

logaritmo del salario por hora

MujeresHombres

Figura 3. Distribución del logarítmo del salario (España)

00.10.20.30.40.50.60.70.80.9

11.11.2

4 4.5 5 5.5 6 6.5 7 7.5 8 8.5 9 9.5 10

logaritmo del salario por hora

MujeresHombres

Como era de esperar el mayor nivel salarial de los hombres frente a las mujeres

se traduce en que la densidad de aquéllos está en conjunto más desplazada a la derecha.

Pero es preciso constatar que las diferencias entre hombres y mujeres no se ciñen a una

diferencia en su nivel medio. Se puede observar que las distribuciones salariales en

Galicia presentan una concentración en torno a la moda principal muy superior que la de

las correspondientes españolas. Esta mayor concentración en Galicia es especialmente

visible en el caso de las mujeres, mientras que en el caso de los hombres se observa que


13

una proporción importante de los mismos se agrupa en torno a una segunda moda en un

nivel salarial más alto de forma más pronunciada que en el caso de las mujeres. Sin

embargo, cabe resaltar que las modas se encuentran más separadas entre sí en el caso de

las mujeres que en el de los hombres: mientras que la primera moda femenina está en un

nivel inferior a la correspondiente masculina, la segunda moda se sitúa en un nivel

superior a la de aquéllos. En el caso español esta bimodalidad es menos perceptible.

Las distintas distribuciones se corresponden en consecuencia con distinto grado

de desigualdad salarial. Cuando consideramos todos los individuos y calculamos cuál es

la desigualdad salarial mediante el coeficiente de Gini y la familia de Índices

Generalizados de Theil11, obtenemos que la misma es ligeramente inferior en Galicia

que en el conjunto de España, como se muestra en la Tabla 3. Lo mismo se obtiene si

medimos la desigualdad para cada sexo por separado, siendo algo más nítida en el caso

de las mujeres. En todos los casos la mayor diferencia entre Galicia y España se da

cuando el índice es muy sensible a la cola baja de la distribución (valor más alto del

parámetro en el Índice Generalizado de Theil). Tanto en España como en Galicia se

puede comprobar que la desigualdad salarial es mayor entre los hombres que entre las

mujeres en una proporción similar, y que esta diferencia se amplía a medida que el

índice se hace más sensible a la cola alta de la distribución, indicando que es ahí donde

más se concentra la mayor desigualdad masculina. La desigualdad entre sexos explica

una porción muy pequeña de la desigualdad total y siempre es superior en España que

en Galicia.

11 Para detalles sobre los índices véase el apéndice al final de libro, y para más detalles sobre sus propiedades, Gradín y Del Río (2001).


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Tabla 3. Desigualdad salarial en Galicia y en España Theil (-1) Theil (0) Theil (1) Theil (2) Gini Galicia Ambos sexos 0,243 0,195 0,201 0,264 0,337 Hombres 0,241 0,194 0,201 0,264 0,337 Mujeres 0,214 0,168 0,168 0,206 0,309 Mujeres / Hombres (%) 89,0 86,5 83,4 78,0 91,5 Desigualdad entre sexos 0,006 0,006 0,005 0,005

% sobre total 2,5 3,0 2,7 2,0 España Ambos sexos 0,282 0,209 0,209 0,277 0,344 Hombres 0,275 0,205 0,205 0,272 0,341 Mujeres 0,247 0,182 0,175 0,210 0,320 Mujeres / Hombres (%) 89,6 88,8 85,2 77,2 93,7 Desigualdad entre sexos 0,010 0,009 0,008 0,008

% sobre total 3,4 4,3 4,0 2,9 Fuente: Elaboración propia en base a la Encuesta de Estructura Salarial - 1995 (INE).

2.3 Desigualdad salarial por características

La estructura salarial relativa es entre las mujeres bastante similar a la de los

hombres con tan sólo algunas diferencias. En general las mujeres situadas en los grupos

mejor remunerados disfrutan de una ventaja respecto de las demás que es menor que la

que disfrutan los hombres en su misma categoría, de ahí que sean precisamente en estos

grupos en los que la brecha salarial con el hombre se amplía como veremos en la sub-

sección siguiente. Las Tablas 4 y 5 presentan información correspondiente a las

diferentes particiones en función de las características de los asalariados que hacen

referencia a su distribución en porcentaje sobre el total y al salario por hora en relación

a la media de cada sexo.

En particular, observamos en la Tabla 5 que por nivel de cualificación, la

remuneración más alta la obtienen las mujeres con educación universitaria, sobre todo

en el caso de licenciadas, a pesar de que su ventaja sobre el resto de las mujeres (70

puntos por encima de la media) es inferior a la que tienen los hombres (112 puntos) con

su mismo nivel educativo. Destaca el hecho de que entre las mujeres tienen un salario

más alto las que tienen estudios primarios frente a las que tienen EGB, y llama la


15

atención la baja remuneración de las que poseen estudios de FP1, en relación con la

posición de los hombres con el mismo nivel.

La ganancia de las mujeres con contrato indefinido es casi el doble de las que

tienen contrato temporal, una ventaja enorme pero aún así menor que en el caso de los

hombres. También están mejor situadas las mujeres con convenio de empresa frente a

las de convenios de ámbito mayor, aunque su ventaja respecto de las de ámbito nacional

es mayor que en el caso de los hombres y menor frente a las de ámbito intermedio. La

posición relativa de la mujer es mejor cuanto más grande es la empresa, con las

diferencias más importantes en los extremos, empresas de entre 10 y 20 trabajadores (78

por ciento) y más de 200 (147 por ciento), el resto está entre el 85 por ciento y el 90 por

ciento de la media. Nuevamente la ventaja de las grandes empresas o la desventaja de

las pequeñas es menor que en el caso de los hombres. También es mejor su posición en

el caso de empresas públicas, aunque afecta a muy pocas mujeres, y de empresas con

mercado nacional o exterior, pero nuevamente con ventaja menor que la masculina. La

antigüedad es decisiva puesto que las mujeres que tienen diez o más años cobran un

salario por hora que casi cuadruplica al de las de recién contratadas en la empresa. Por

su lado, la experiencia potencial, siendo importante, lo es menos que la antigüedad al

observarse una penalización en el caso de las mujeres con mayor experiencia.


16

Tabla 4. Distribución de asalariados en la muestra por características Proporción sobre el total Ambos sexos Hombres Mujeres Nivel educativo Primaria / Sin Estudios 39,27 40,44 34,99 EGB 30,91 30,57 32,15 BUP / COU 10,77 9,7 14,69 FP1 4 4,11 3,6 FP2 7,03 7,44 5,55 Diplomado 3,8 3,73 4,07 Superior 4,22 4,02 4,95 Ocupación CNO-94 (*)

Grupo 1 3,77 4,43 1,38 Grupo 2 2,94 2,93 2,99 Grupo 3 7,47 8,37 4,2 Grupo 4 14,42 10,06 30,34 Grupo 5 6,05 4,8 10,61 Grupo 7 31,71 35,03 19,6 Grupo 8 22,98 23,31 21,79 Grupo 9 10,65 11,08 9,09

Tipo de contrato Indefinido 70,13 70,19 69,92 Temporal 29,87 29,81 30,08 Convenio Nacional 28,1 23,51 44,87 Mayor que la Empresa 46,92 50,21 34,88 Empresa / otro 24,98 26,28 20,25 Tamaño empresa

10-19 22,74 23,31 20,64 20-49 28,46 30,37 21,48 50-99 14,21 13,78 15,78

100-199 9,95 7,79 17,84 > 200 24,64 24,74 24,25

Propiedad Público 4,26 4,92 1,89 Privado 95,73 95,08 98,1 Mercado Local-regional 52,22 54,85 42,64 Nacional 37,39 33,65 51,04 Extranjero 10,39 11,51 6,32 Antigüedad

0 10,56 10,5 10,79 1 10,98 11,45 9,27 2 7,45 7,23 8,27

3-4 8,98 8,16 11,96 5-9 16,62 16,67 16,44 >9 45,4 45,99 43,27

Experiencia < 10 10,36 8,6 16,79

11-20 27,08 26,14 30,49 21-30 27,12 26,73 28,55 > 30 35,44 38,53 24,17


17

Fuente: Elaboración propia en base a la Encuesta de Estructura Salarial - 1995 (INE). (*) Para clasificación de ocupaciones véase el Cuadro 1.


18

Tabla 5. Nivel salarial por características y sexo Media de individuos del mismo sexo =100

Mujeres Hombres (Mujeres / Hombres)

*100 Nivel educativo Primaria / Sin Estudios 86,8 77,3 85,8 EGB 77,0 84,4 69,7 BUP / COU 142,1 147,2 73,7 FP1 83,2 106,8 59,5 FP2 110,1 124,0 67,9 Diplomado 160,5 175,0 70,0 Superior 169,2 212,2 60,9 Ocupación CNO-94

Grupo 1 266,7 242,0 84,2 Grupo 2 185,2 187,5 75,5 Grupo 3 188,2 148,4 96,9 Grupo 4 111,3 119,1 71,4 Grupo 5 83,0 74,2 85,5 Grupo 7 72,0 83,6 65,8 Grupo 8 89,7 86,3 79,4 Grupo 9 72,9 58,1 95,8

Tipo de contrato Indefinido 117,3 119,6 74,9 Temporal 59,9 53,8 85,1 Convenio Nacional 97,7 121,6 61,4 Mayor que la Empresa 79,9 70,0 87,2 Empresa / otro 139,8 138,0 77,4 Tamaño empresa

10-19 78,1 71,2 83,8 20-49 86,2 75,3 87,4 50-99 87,5 86,1 77,7

100-199 89,4 111,0 61,5 > 200 146,8 161,7 69,4

Propiedad Público 214,3 141,4 115,8 Privado 97,8 97,9 76,4 Mercado Local-regional 84,2 77,0 83,5 Nacional 112,2 128,2 66,9 Extranjero 108,1 126,9 65,1 Antigüedad

0 34,6 31,6 83,7 1 70,5 67,6 79,8 2 81,2 70,2 88,4

3-4 82,4 83,5 75,4 5-9 112,2 99,4 86,3 >9 126,4 131,5 73,5

Experiencia < 10 84,1 72,3 88,9

11-20 93,1 85,8 83,0 21-30 111,1 111,0 76,5 > 30 106,6 108,2 75,3

Fuente: Elaboración propia en base a la Encuesta de Estructura Salarial - 1995 (INE).


19

Cuadro 1. Ocupaciones según clasificación Nacional de Ocupaciones (CNO-94)

1. Dirección de las empresas y las administraciones públicas

2. Técnicos profesionales y científicos e intelectuales

3. Técnicos y profesionales de apoyo

4. Empleados de tipo administrativo

5. Trabajadores de servicios de restauración, personales, protección y vendedores de los comercios 6. Trabajadores cualificados en la agricultura y pesca

7. Artesanos y trabajadores cualificados de las industrias manufactureras, la construcción, en la minería, excepto los operadores de instalaciones y maquinarias 8. Operadores de instalaciones y maquinaria, y montadores

9. Trabajadores no cualificados.

A raíz de la discusión anterior calculamos los niveles de desigualdad salarial

entre grupos en Galicia. A la hora de explicar la desigualdad salarial dentro de cada

sexo podemos comprobar en qué medida ésta se debe a cada una de las características

señaladas. En las Figuras 4 y 5 se presentan los resultados de medir la desigualdad de

acuerdo con los coeficientes de Theil (0) y Theil (1) respectivamente.


20

Figura 4. Desigualdad salarial entre grupos en Galicia: Theil (0)

0

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

0.08

0.09

experiencia centro mercado convenio tamaño educación contrato ocupaciónantigüedad

MujeresHombres

Figura 5. Desigualdad salarial entre grupos en Galicia: Theil (1)

0

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

0.08

experienciamercado centro convenio tamaño contrato educación ocupaciónantigüedad

MujeresHombres

En las figuras se puede comprobar que antigüedad, ocupación, educación y tipo

de contrato son por este orden – el orden de las dos últimas depende del índice - las

variables más relevantes para determinar el nivel de desigualdad salarial entre las

mujeres. En todas las variables la desigualdad entre grupos masculinos es mayor que

entre grupos femeninos salvo en la propiedad de la empresa. Pero destaca el hecho de


21

que entre los hombres tienen mucha más relevancia el tamaño de la empresa, el

convenio y el mercado, aspectos que entre las mujeres son mucho menos relevantes.

2.4 Brecha salarial por sexo según características

Las diferencias salariales entre hombres y mujeres en Galicia, como puede

observarse en la Tabla 5, se reproducen en las diferentes categorías laborales, por nivel

de cualificación, por ocupación, por características del contrato y de la empresa y lo

hacen, en mayor medida, en las que presentan mayores retribuciones tal y como ya

avanzamos en la sección anterior. Tan sólo en el caso de empresas de capital total o

mayoritariamente público las mujeres obtienen una ventaja sobre el hombre al ganar un

16 por ciento más. Pero es necesario tener en cuenta (véase Tabla 4) que tan sólo afecta

a menos del 2 por ciento de las mujeres asalariadas y que el error muestral en este caso

puede ser muy grande. En el caso español, la mujer alcanza en este grupo un 93,5 por

ciento del salario masculino.

Sin llegar a alcanzar el salario masculino se puede observar un nivel muy

próximo a éste (superior al 95 por ciento) en el caso de dos ocupaciones bastante

diferenciadas en cuanto al nivel de cualificación: se trata de las ocupaciones (CNO-94)

de los grupos 3, Técnicos y profesionales de apoyo, y 9, Trabajadores no cualificados.

En el primero de los casos se trata de la tercera ocupación mejor retribuida mientras que

en el segundo caso es la última. Además de las ya mencionadas (que agrupan entre

ambas al 13 por ciento de las mujeres), destaca el pequeño grupo 1, Dirección de las

empresas y las administraciones públicas, y del 5, Trabajadores de servicios de

restauración, personales, protección y vendedores de los comercios (éstas con un 11

por ciento de las mujeres), con un nivel de cobertura del salario masculino que se sitúa

en torno al 85 por ciento. El nivel más bajo se produce en el grupo de ocupaciones 7,

Artesanos y trabajadores cualificados de las industrias manufactureras, la construcción


22

y la minería, excepto los operadores de instalaciones y maquinarias, las mujeres de este

grupo sólo alcanzan un 66 por ciento de la ganancia masculina, y en el 4, Empleados de

tipo administrativo, con un 71 por ciento. El caso de esta última es muy relevante

porque se trata de la ocupación más importante entre las mujeres asalariadas, afectando

a un 30 por ciento de las mismas.

En general, existe una relación positiva entre brecha salarial y nivel de estudios.

Así, destacan por su menor nivel de brecha salarial las mujeres sin estudios o con

primaria elemental que representan un 35 por ciento de las mujeres y tienen un salario

del 86 por ciento del masculino. Están seguidas, ya a mucha distancia, por las que

tienen estudios secundarios de bachillerato pero no de FP, 15 por ciento de mujeres con

74 por ciento del salario. El nivel en el caso de tener EGB alcanza sólo el 70 por ciento,

pero la brecha salarial es más importante aún cuando tienen estudios de licenciatura o

superiores, tan sólo obtienen el 61 por ciento de lo que ganan los hombres con el mismo

nivel de estudios, afectando al 5 por ciento de las mujeres, y algo similar ocurre en el

caso de FP1.

Las mujeres con trabajo temporal están en mejor situación relativa respecto de

los hombres (30 por ciento de mujeres, 85 por ciento de la ganancia masculina), así

como las que están bajo un convenio de ámbito intermedio entre la empresa y el

nacional (que afecta al 35 por ciento de mujeres), siendo las que están en peor situación

las que disponen de un convenio nacional (45 por ciento de mujeres). Por número de

trabajadores la brecha es menor en el caso de empresas pequeñas, sobre todo si son de

menos de 50 trabajadores (42 por ciento de mujeres), así como cuando el destino de la

producción es mayoritariamente el mercado local o gallego (43 por ciento). Las mujeres

tienden a estar peor en relación a los hombres cuanta mayor es la experiencia potencial,


23

mientras que la brecha salarial no parece guardar mucha relación con la antigüedad en la

empresa donde se trabaja.


24

3. Discriminación salarial

Como ya hemos señalado, la existencia de una brecha salarial entre hombres y

mujeres es posible que se justifique en la diferencia de dotaciones en las características

que para el mercado de trabajo son relevantes al influir de un modo u otro en la

productividad de los diferentes trabajadores. Mediante la estimación de una ecuación -

salarial de las denominadas “mincerianas” - de forma separada para hombres y mujeres

conoceremos cómo se están retribuyendo cada una de las características cuando

controlamos por el resto. Estimamos el modelo de ecuaciones mincerianas tanto de

forma conjunta, modelo (1), como separada para hombres y mujeres, modelo (2):

i*'ii uZ)ln(w += β (1)

y

mim'mimi

hih'hihi

uZ)ln(w

uZ)ln(w

+=

+=

β

β (2),

donde el subíndice h hace referencia al hombre y el m a la mujer, y si omitimos el sub-

índice de sexo wi representa el salario por hora del i-ésimo trabajador, Z’i es un vector

de características individuales que consideramos relevantes para explicar las diferencias

salariales, Z*’i es el mismo vector al que añadimos una variable ficticia de sexo

(femenino) y ui es el correspondiente término de error.

Entre las características explicativas incluiremos la mayoría de las que se han

venido mencionando en la literatura12 y que están disponibles en nuestra base de datos.

La variable dependiente será el logaritmo del salario por hora. Como características

explicativas del mismo contemplaremos los años de antigüedad en la misma empresa, la

experiencia potencial13 - para tener en cuenta posibles no-linealidades en sus efectos

12 Para una revisión de la literatura sobre los determinantes de los salarios véase Willis (1986). 13 La experiencia potencial supone asumir que el trabajador estuvo empleado desde que abandonó los estudios. Se define como “edad – años potenciales de educación – 6”. Se toma la experiencia potencial porque, como es habitual, no disponemos de la experiencia real. Esto puede, sin duda, estar


25

introducimos también ambas variables al cuadrado -, el nivel educativo, el tipo de

duración del contrato (indefinido o temporal), la ocupación según la CNO-94 a un

dígito14, el tamaño de la empresa, el tipo de convenio, la forma de propiedad de la

empresa y el mercado al que ésta se dirige de forma principal.

No podemos controlar, sin embargo, por posibles diferencias geográficas, ya que

aunque es habitual hacerlo el nivel de desagregación de la muestra no lo permite. De

todos modos el trabajar con una muestra de una comunidad autónoma hace que ello no

sea tan importante. Tampoco es posible tener en cuenta algunas características

personales de los individuos que en ciertos trabajos aparecen como variables de control,

como por ejemplo el estado civil, la presencia de hijos, etc. La base de datos utilizada

no nos permite controlar tampoco por el conocido sesgo de selección. Este sesgo surge

del hecho de que sólo observamos el salario de las personas que efectivamente trabajan,

y éstas podrían no ser una muestra representativa del conjunto de la población. De

hecho hay características como el nivel educativo que influyen en el salario y en la

decisión de participar en el mercado de trabajo y, por lo tanto, en el hecho de que ese

individuo sea observado o no.15 La importancia del sesgo es mayor cuando las tasas de

participación de los distintos grupos son muy distintas. Econométricamente esto supone

que los errores de las ecuaciones de participación y determinación del salario están

correlacionados. Existe la posibilidad de corregir este sesgo mediante el método de

estimación de Heckman en dos etapas, pero al precisar de la estimación previa de una

sobrevalorando la experiencia cuando hay episodios de desempleo o inactividad, especialmente entre las mujeres por tener tasas más elevadas. Por contra, también cabe la consideración de que el hecho de que las mujeres no aprovechen toda su experiencia potencial, cuando no lo hacen de forma voluntaria, constituye en sí mismo una forma de discriminación laboral que redunda en una menor retribución. 14 El considerar la ocupación permite afinar mejor el nivel de cualificación o habilidad de un trabajador para, de acuerdo con Oaxaca (1973), buscar diferencias salariales entre trabajadores de similares características aunque no desempeñen exactamente el mismo trabajo. El problema de incluir esta variable es que eliminamos parcialmente una de las fuentes de discriminación: la existencia de segregación ocupacional, motivo por el cual analizaremos la discriminación también en el caso de que no se incluya o de que se haga a dos dígitos.


26

ecuación de participación esto sólo es posible cuando en la base de datos están las

personas que trabajan y las que no, cosa que no ocurre en una base de datos salarial.16

Una vez que conocemos cómo se retribuyen las características podremos

contrastar en qué medida las diferencias salariales tan sólo reflejan dotaciones diferentes

en las características relevantes o, por el contrario, existe una diferencia que éstas no

son capaces de explicar. Esta diferencia constituye lo que habitualmente en la literatura

se conoce como discriminación salarial por sexo.

3.1 Regresión de discriminación

3.1.1 Los determinantes de los salarios

La Tabla 6 presenta los resultados de la estimación de la ecuación salarial tanto

cuando la obtenemos de forma conjunta para ambos sexos (primer modelo),

permitiendo sólo una diferencia sistemática entre ellos, como cuando la regresión se

realiza de forma separada para cada uno (segundo modelo), de modo que admitimos que

las retribuciones de todas las características puedan ser distintas. Esto último se justifica

en todo lo expuesto en el presente Capítulo así como en el elevado efecto que el género

manifiesta tener sobre el salario, algo habitual en toda la evidencia internacional. A

igualdad en el resto de las características contempladas, un hombre obtiene en Galicia

en media un 25 por ciento más de salario que una mujer. La Tabla 7 presenta, a título

comparativo, las mismas regresiones realizadas con el conjunto de la muestra española

empleando exactamente el mismo conjunto de variables, encontrándose un efecto de

género muy similar.

15 Así, no observaremos a los individuos que dado su nivel educativo tienen una peor expectativa de ingreso y por ello deciden no trabajar. 16 Esto no ocurre en encuestas sobre condiciones de vida de los hogares o de presupuestos familiares, pero éstas en el caso de Galicia tienen como desventaja la inexistencia de información sobre el salario, bien porque no se desagrega por fuentes de renta mensuales (ECVF) o bien porque se dispone de ingresos anuales pero se desconoce el número de horas o meses trabajados (EPF), además de que en este último caso la información es más antigua al referirse a 1990-91.


27

Las regresiones salariales muestran en general unos resultados consistentes con

la evidencia empírica existente, poniendo de manifiesto en qué medida el mercado

retribuye las características de los asalariados de forma diferenciada según cuál sea su

sexo.

En Galicia observamos como el salario es creciente tanto con la antigüedad en la

misma empresa como con la experiencia potencial, aunque en ambos casos se observa, a

través del efecto de la variable al cuadrado, que el aumento es cada vez menor y se

convierte en una pérdida de salario en valores altos. Es interesante el hecho de que las

empresas tienden a premiar la antigüedad en la misma en mayor medida a las mujeres

que a los hombres, mientras que lo contrario ocurre con la experiencia. Controlando por

el resto de las características, el primer año trabajando en la misma empresa eleva el

salario medio esperado de un hombre un 3,5 por ciento, mientras que lo hace en un 4,2

por ciento en el caso de las mujeres. A partir de los 25 años de antigüedad un año

adicional merma el salario de los hombres, y lo mismo ocurre con las mujeres a partir

de los 26. Por contra, el primer año de experiencia de un hombre en el mercado laboral

se retribuye con un incremento de su salario en un 2,6 por ciento mientras que el de la

mujer en un 1,3 por ciento, es decir con una relación de dos a uno que se mantiene

constante aunque el premio para ambos sea cada vez menor. A partir de los 33 años de

experiencia un año adicional reduce la remuneración tanto de hombres como de

mujeres.

Por otro lado, existe un notable premio a la educación que tiende a ser algo

mayor en el caso de las mujeres con excepción de las diplomadas universitarias. El

pasar de no tener estudios o sólo primaria a tener estudios de EGB completos

incrementa el salario en media casi un 5,4 por ciento en el caso de los hombres y casi el

8 por ciento en el caso de las mujeres. En el extremo, una mujer que es licenciada


28

elevará su salario un 52 por ciento sobre otra que no tenga estudios y comparta el resto

de características, esta cifra es menor en el caso de los hombres, un 47 por ciento.

El mercado tiende a retribuir en mayor medida a los asalariados con contrato

indefinido, sobre un 16 por ciento de media entre los hombres y casi un 21 por ciento

entre las mujeres. Lo mismo que la retribución también es mayor en el caso de trabajar

en empresas con más de 100 trabajadores y sobre todo con más de 200. En este caso, el

hombre es quien saca mayor partido del tamaño de la empresa, y además la relación

creciente es más pronunciada ya que para las mujeres no hay diferencias significativas

al 95 por ciento entre las empresas de menos de 100 trabajadores, diferencia que sí se da

entre los hombres. La ventaja de los hombres en empresas con más de 200 empleados

frente al grupo de referencia (entre 10 y 20) es de casi el 39 por ciento, mayor que la de

las mujeres, 26 por ciento.

El tipo de convenio colectivo que protege al trabajador también es importante, la

desventaja de un 10 por ciento del salario tanto para hombres como para mujeres se da

cuando el convenio tiene un nivel de ámbito de sector o provincia. Mientras que entre

las mujeres existe una ventaja del 33 por ciento cuando el capital de la empresa es

mayoritariamente público, en los hombres esto supone una desventaja de un 7 por

ciento. Para las mujeres es mejor que la empresa tenga como mercado principal el

nacional o la exportación, mientras que entre los hombres es claramente preferible el

mercado nacional, siendo indiferente entre que sea local o regional que el extranjero.

Por ocupación de la mujer, tomamos como referencia el grupo de ocupaciones

de los no cualificados (grupo 9). Las ocupaciones de los grupos 7 y 8, donde se

concentra casi el 41 por ciento de las asalariadas de la muestra, no se distinguen de las

no cualificadas. El resto de las ocupaciones están significativamente mejor retribuidas,

siendo la ventaja mayor en los tres primeros grupos (con menos del 9 por ciento de las


29

mujeres), nada menos que un 80 por ciento en el caso de mujeres directivos y más de un

50 por ciento en el de las técnicas. La ventaja de las administrativas y trabajadoras de

los servicios (entre ambas un 40 por ciento de las mujeres) se reduce al 23 por ciento y

32 por ciento, respectivamente. En el caso de los hombres todas las ocupaciones están

significativamente mejor retribuidas que los no cualificados, y también son los tres

primeros grupos los que destacan con un 71 por ciento, 47 por ciento y 39 por ciento,

respectivamente. Comparando ambos sexos vemos que casi todos los grupos (1-5)

presentan una ventaja de retribución mayor en el caso de las mujeres que en el de los

hombres, sin embargo esta diferencia es mayor cuando las mujeres trabajan en los

servicios (grupo 5), 32 por ciento frente a 10,6 por ciento y en el grupo 3, 53 por ciento

frente a 40 por ciento. Los hombres disfrutan de una ventaja que las mujeres no tienen

en los grupos 7 y 8.

El signo de los coeficientes significativos es siempre el mismo en Galicia y en

España, y sólo destaca el hecho de que en el caso de los hombres el coeficiente referido

a la propiedad mayoritariamente pública de la empresa no es significativo en España y

sí lo es el de la orientación al mercado local-regional y el convenio de ámbito nacional

que en Galicia no lo son. Entre las mujeres en España son significativos y en Galicia no,

los coeficientes de la pertenencia al grupo 7 y el tamaño de la empresa entre 59 y 99

trabajadoras.


30

Tabla 6. Regresión salarial (Galicia) Variable Dependiente: Logaritmo del Salario por hora Ambos sexos Mujeres Hombres Coeficiente t Coeficiente t Coeficiente t Antigüedad 0,036 14,65 0,042 7,69 0,035 12,78 Antigüedad2 -0,0007 -10,16 -0,0008 -4,99 -0,0007 -8,97 Experiencia 0,023 8,39 0,013 2,31 0,026 8,27 Experiencia2 -0,0003 -7,13 -0,0002 -1,81 * -0,0004 -7,33 Educación [referencia: Primaria / Sin Estudios]

EGB 0,064 4,25 0,077 2,77 0,054 3,08 BUP / COU 0,264 10,63 0,268 5,54 0,238 8,11

FP1 0,112 4,03 0,109 1,83 * 0,104 3,35 FP2 0,255 9,15 0,270 3,9 0,214 6,96

Diplomado 0,347 10,53 0,212 2,98 0,352 9,36 Superior 0,506 11,17 0,518 6,45 0,469 8,72

Tipo de contrato [referencia: Temporal] Indefinido 0,173 9,15 0,206 5,4 0,163 7,7

Ocupación [referencia: Grupo 9] Grupo 1 0,717 14,74 0,800 7,93 0,712 13,51 Grupo 2 0,482 11,47 0,522 4,57 0,474 10,25 Grupo 3 0,403 12,37 0,530 7,55 0,392 11,12 Grupo 4 0,206 8,21 0,228 4,19 0,179 6,14 Grupo 5 0,183 6,54 0,320 6 0,106 3,29 Grupo 7 0,093 4,25 -0,025 -0,55 ** 0,124 4,93 Grupo 8 0,071 3,31 0,014 0,3 ** 0,089 3,6

Tamaño empresa [referencia: 10-19] 20-49 0,043 2,48 0,052 1,54 ** 0,038 1,92 * 50-99 0,072 3,91 0,023 0,57 ** 0,086 4,22

100-199 0,123 6,65 0,081 2,41 0,160 7,2 > 200 0,343 16,9 0,260 6,86 0,386 16,32

Convenio [referencia: Empresa] Nacional -0,067 -3,56 -0,062 -1,85 * -0,033 -1,38 **

Sector o provincial -0,109 -5,83 -0,101 -3,15 -0,099 -4,21 Propiedad [referencia: Privado]

Público 0,007 0,29 ** 0,326 2,95 -0,069 -2,71 Mercado [referencia: Extranjero]

Local-regional 0,037 1,98 -0,050 -1,64 * 0,054 2,43 ** Nacional 0,102 5,73 0,014 0,51 ** 0,146 7,03

Sexo [referencia: Hombre] Mujer -0,248 -18,49

Constante 5,936 124,12 5,871 72,45 5,867 105,01 Datos regresión Nº de observaciones 8.150 1.869 6.281 R2 0,646 0,608 0,656 Significatividad: * Significativos al 10 por ciento pero no al 5 por ciento; ** No significativos al 10 por ciento; todos los demás coeficientes son significativos al 5 por ciento. Las varianzas fueron calculadas utilizando el estimador de White. Fuente: Elaboración propia en base a la EES- 1995 (INE)


31

Tabla 7. Regresión salarial (España) Variable Dependiente: Logaritmo del Salario por hora Ambos sexos Mujeres Hombres Coeficiente t Coeficiente t Coeficiente t Antigüedad 0,030 38,66 0,040 22,54 0,027 31,62 Antigüedad2 -0,0006 -28,49 -0,0008 -15,21 -0,0005 -23,34 Experiencia 0,029 37,91 0,024 14,33 0,031 35,44 Experiencia2 -0,0004 -30,95 -0,0003 -11,05 -0,0004 -29,61 Educación [referencia: Primaria / Sin Estudios]

EGB 0,042 8,75 0,060 5,67 0,039 7,24 BUP / COU 0,253 32,64 0,279 18,68 0,238 25,77

FP1 0,147 15,51 0,144 7,04 0,142 13,33 FP2 0,256 33,82 0,243 12,75 0,251 30,59

Diplomado 0,383 34,94 0,375 16,7 0,382 30,21 Superior 0,594 48,44 0,578 24,62 0,591 41,11

Tipo de contrato [referencia: Temporal] Indefinido 0,292 46,94 0,263 21,98 0,301 41,46

Ocupación [referencia: Grupo 9] Grupo 1 0,755 54,37 0,695 16,85 0,756 49,7 Grupo 2 0,526 41,24 0,577 22,5 0,511 34,77 Grupo 3 0,399 42,84 0,466 26,34 0,380 35,07 Grupo 4 0,220 28,76 0,242 17,55 0,191 20,32 Grupo 5 0,104 11,24 0,168 9,68 0,069 6,27 Grupo 7 0,140 20,58 0,048 3,13 0,144 18,66 Grupo 8 0,119 19 0,020 1,47 ** 0,132 18,36

Tamaño empresa [referencia: 10-19] 20-49 0,054 9,34 0,015 1,32 ** 0,063 9,56 50-99 0,115 18,72 0,046 3,76 0,136 19,21

100-199 0,166 27,35 0,117 9,75 0,181 26,03 > 200 0,256 38,7 0,175 13,02 0,283 37,52

Convenio [referencia: Empresa] Nacional -0,076 -15,08 -0,076 -6,83 -0,065 -11,5

Sector o provincial -0,083 -16,12 -0,103 -8,63 -0,073 -12,93 Propiedad [referencia: Privado]

Público 0,032 3,23 0,134 4,74 0,009 0,9 ** Mercado [referencia: Extranjero]

Local-regional -0,032 -5,76 -0,062 -5,2 -0,032 -5,13 Nacional 0,019 4,06 -0,001 -0,06 ** 0,024 4,49

Sexo [referencia: Hombre] Mujer -0,244 -52,07

Constante 5,991 420,83 5,852 196,69 5,955 374,65 Datos regresión Nº de observaciones 127.293 27.085 100.208 R2 0,615 0,584 0,608 Significatividad: ** No significativos al 10 por ciento; todos los demás coeficientes son significativos al 5 por ciento. Las varianzas fueron calculadas utilizando el estimador de White. Fuente: Elaboración propia en base a la EES- 1995 (INE)


32

3.1.2 La discriminación salarial

La descomposición de la brecha salarial: el modelo

Una vez que conocemos en qué medida el mercado retribuye las diferentes

características según el sexo del trabajador, estamos en posición de poder contrastar si la

brecha salarial que observamos entre hombres y mujeres se puede explicar a partir de

las diferentes dotaciones de las mismas o, por el contrario, se debe a otros factores, entre

los que el primer candidato será la discriminación.

Para descomponer la brecha salarial atribuyendo una parte a la dotación en

características de los individuos y otra a la discriminación, es necesario comparar la

estructura de retribuciones que observamos con aquélla que consideramos como no

discriminatoria17. El problema surge de que no existe una única estructura salarial que

podamos considerar como la no-discriminatoria. Así, por ejemplo, es posible considerar

que en ausencia de discriminación la estructura que observaríamos sería la de los

hombres, asumiendo que existe una desventaja discriminatoria por parte de la mujer,

pero también es posible considerar como referencia la que perciben las mujeres, dando

como resultado una ventaja discriminatoria por parte del hombre. En ambos casos se

trata de la tradicional descomposición de Oaxaca – Blinder,18 ampliamente utilizada en

los estudios empíricos.

A partir de las ecuaciones salariales para hombres y mujeres dadas en (2), la

descomposición de Oaxaca - Blinder cuando asumimos que la estructura salarial

masculina es la que no genera discriminación, y son las mujeres las que padecen una

desventaja en el mercado, puede representarse del siguiente modo:

)-(Z)Z-Z( )ln(w-)ln(w mh'mh

'm

'hmh βββ += .

17 Para una revisión de la literatura sobre discriminación en sus inicios véase Cain (1986). 18 Propuesta en Oaxaca (1973) y Blinder (1973).


33

A la izquierda de la igualdad encontramos la diferencia entre la media de los

logaritmos de los salarios de hombres y mujeres (o en otras palabras el logaritmo del

ratio entre las respectivas medias geométricas). Esta brecha salarial, que es la que

observamos, podemos descomponerla en dos elementos de acuerdo con la expresión

anterior. El primero de ellos nos indica cuál sería la diferencia salarial que

observaríamos en ausencia de discriminación, esto es, si las características de hombres y

mujeres se remuneraran según los coeficientes estimados para los hombres (que

asumimos como la retribución no discriminatoria). Esta diferencia sería debida

exclusivamente a las distintas dotaciones de las características entre hombres y mujeres

(efecto dotación o características).19 El segundo término nos indica la pérdida de salario

que enfrentan las mujeres en relación con las hombres por tener un esquema retributivo

diferente (efecto discriminación o precio).

Como se ha indicado, tenemos el clásico problema de los números índice, ya que

no existe ningún motivo por el cual debamos considerar como no discriminatoria la

retribución de las características del hombre, y si tomamos como referente la estructura

femenina entonces obtenemos una descomposición diferente:

)-(Z)Z-Z( )ln(w-)ln(w mh'hm

'm

'hmh βββ += ,

aunque la interpretación sea muy similar: el primer término indica el efecto dotación,

retribuyendo las características según los coeficientes estimados para las mujeres, y el

segundo el efecto discriminación, la ventaja de la que se benefician los hombres por la

diferente retribución estimada para ambos sexos.

Tal y como señala Oaxaca, la utilización de la estructura salarial de cada uno de

los sexos representa un caso extremo y ambos determinan un posible rango en el que se

podría mover la discriminación. En esa línea, algunos autores propusieron el empleo de

19 En este punto es necesario recordar que se está asumiendo que las dotaciones son exógenas y por tanto


34

una estructura intermedia entre la del hombre y la de la mujer como aquélla que

prevalecería en caso de ausencia de discriminación. De acuerdo con Oaxaca y Ransom

(1994) una representación general de esa estructura no-discriminatoria sería:

mh I βββ )(* Ω−+Ω= ,

donde Ω es una matriz de pesos. Dados βh y βm, cualquier supuesto sobre cuál es β* se

reduce a un supuesto sobre Ω. En el caso de que se trate de la matriz identidad I estamos

tomando como referencia la estructura retributiva masculina, en el caso de que se trate

de una matriz de ceros, estamos ante la estructura retributiva de la mujer. Reimers

(1983) emplea una media aritmética de ambas, que se corresponde con Ω=0,5I, y

Cottom (1988) propone una media ponderada donde el peso de cada estructura sería su

respectivo peso muestral (o poblacional). En ambos casos estamos ante combinaciones

convexas de las estructuras masculina y femenina, de modo que los coeficientes

resultantes, y por tanto el componente discriminatorio, estarían dentro del rango que

conforman los dos casos extremos, el masculino y el femenino.

La descomposición sería entonces:

*** )''()(')(')ln()ln( βββββ mhmmhhmh ZZZZww −+−+−=−

De forma que el primer término de la descomposición nos indica la ventaja

masculina, el segundo la desventaja femenina, y el tercero el efecto dotación. Bajo el

supuesto de β*=βh o β*=βm tenemos los casos particulares de Oaxaca - Blinder.

Oaxaca y Ransom proponen el empleo de una matriz que no necesariamente sea

una combinación convexa de la de ambos sexos, sino que se justifique en la propia

teoría sobre la discriminación. Siguiendo a Neumark (1988) estos autores proponen que

β*=β, donde β es el resultante de la estimación conjunta con toda la muestra (hombres y

mujeres). De este modo muestran que Ω= (Z’Z)-1(Z’hZh). En este caso, al no ser una

no cambiarían en ausencia de discriminación.


35

combinación convexa de las estructuras masculina y femenina, el componente

discriminatorio no tiene por qué estar en el rango de ambos. De acuerdo con este

enfoque la existencia de discriminación se traduce tanto en una ventaja masculina como

en una desventaja femenina respecto de la estructura retributiva que se daría si se

suprimiese de repente la discriminación.20

En aras de ser capaces de cuantificar el nivel de discriminación emplearemos el

conocido Índice de Discriminación entre hombres y mujeres (Dhm), obtenido a partir de

la desviación entre del ratio salarial observado entre hombres y mujeres (Ghm) respecto

del ratio salarial en ausencia de discriminación (Qhm). Dicho índice, cuya construcción

se detalla en el apéndice, viene dado por la siguiente expresión:

[ ] 1)1ln()1ln(exp −+−+= hmhmhm QGD .

Un problema importante a la hora de estimar el componente discriminatorio fue

puesto de manifiesto por Oaxaca (1973): “Es evidente que la magnitud de los efectos

estimados de discriminación depende crucialmente de la elección de las variables de

control de las regresiones salariales. La elección que el investigador hace de las

variables de control revela implícitamente su actitud hacia lo que constituye

discriminación en el mercado de trabajo. Si fuera posible controlar prácticamente por

todas las fuentes de variación en los salarios, uno podría perfectamente eliminar la

discriminación del mercado de trabajo como factor significativo en la determinación de

los diferenciales salariales por sexo (raza). [...] El otro extremo es no controlar

prácticamente por nada y minimizar el papel de las diferencias en productividad.”.

En nuestro caso, las limitaciones de la base de datos dejan escaso margen de

maniobra, por lo que es posible que algunas de las variables omitidas pudieran

modificar el nivel estimado de discriminación que por lo demás es considerable en

20 Como los propios autores señalan esta estructura puede diferir de la estructura salarial competitiva que


36

magnitud. Es el caso de la discutible inclusión de variables de ocupación (o de sector)

en las regresiones salariales, y en qué nivel de desagregación deben ser introducidas. La

inclusión de estas variables implica excluir una fuente posible de discriminación, la

originada por la segregación ocupacional no deseada, esto es que no sea fruto de una

elección maximizadora de la utilidad de hombres y mujeres. No incluirla puede

llevarnos a ignorar diferencias importantes en la cualificación no captadas por el nivel

educativo o la experiencia potencial así como el hecho de que para una cualificación

dada el mercado está remunerándola de forma diferente según el perfil de la misma y el

puesto de trabajo desempeñado.

En este trabajo, siguiendo buena parte de la evidencia empírica, optamos por

incluir en las regresiones presentadas previamente la ocupación siguiendo la

clasificación de un dígito debido a que podría contribuir a mejorar la calidad de la

regresión salarial. Sin embargo, para poder valorar el efecto de la inclusión de la

ocupación a diferente nivel de desagregación, así como su exclusión, presentaremos los

resultados de discriminación para tres casos distintos: sin incluir la ocupación,

incluyéndola a uno y a dos dígitos.

La descomposición de la brecha salarial: los resultados

En España la discriminación laboral ha sido objeto de diferentes estudios con

distintas metodologías y bases de datos: Gardeazabal y Ugidos (2001), García et al.

(2001), Hernández (1995), De la Rica y Ugidos (1995), Ugidos (1997), Hernández

(1996), Aláez y Ullibarri (2000) entre otros. De los que conocemos, tan sólo el último

de los mencionados realiza el análisis al nivel de comunidad autónoma y por lo tanto

incluye resultados para Galicia.

se habría dado en caso de no haber existido nunca la discriminación.


37

En la Tabla 8 se muestran los resultados de medir tres posibles

descomposiciones de la brecha salarial: los dos casos extremos de Oaxaca - Blinder

cuando asumimos respectivamente como estructura salarial no-discriminatoria la del

hombre y la de la mujer, y que conjuntamente definen un intervalo que abarca todas las

posibles combinaciones convexas de ambas, así como la propuesta por Oaxaca y

Ransom que consideramos de más interés por su vínculo con la teoría de la

discriminación.

En primer lugar tomaremos como referencia el caso intermedio en que incluimos

la ocupación a un dígito. En el caso gallego observamos que cuando consideramos

como no-discriminatoria la estructura salarial de uno de los sexos (o cualquier

combinación convexa de ambas), las mejores dotaciones en características de las

mujeres de la muestra contemplada indican que éstas deberían obtener un salario por

hora mayor que el del hombre en ausencia de discriminación y que su ventaja debería

situarse entre el 0,5 por ciento y el 7,2 por ciento mayor de las que actualmente goza el

hombre.

Por el contrario, en el caso de que contemplemos como estructura salarial no

discriminatoria la mixta propuesta por Oaxaca y Ransom (1994) a partir de la teoría de

la discriminación de Neumark, entonces tenemos que las diferencias en dotaciones de

las características contempladas contribuyen a explicar un 16,3 por ciento de la brecha

salarial observada en la realidad. El restante 83,7 por ciento debe ser atribuido a la

discriminación, de forma que se reparte de la siguiente forma: un 18 por ciento es la

ventaja de la que goza el hombre por la existencia de dicha discriminación, mientras que

el otro 65,7 por ciento es la desventaja que padece la mujer por el mismo motivo.

La desventaja de las mujeres en Galicia, así como la ventaja de los hombres, es

sensiblemente mayor que en el conjunto de España, donde las características llegan a


38

explicar entre un 9 por ciento y un 26 por ciento según la referencia sea la mujer o el

hombre. En el caso mixto alcanzan a explicar un 34 por ciento, el restante 66 por ciento

es atribuible al efecto discriminación, teniendo el hombre una ventaja del 13,8 por

ciento y las mujeres una desventaja del 52,2 por ciento.

La comparación de los resultados anteriores con los otros dos casos (sin

ocupación y ocupación a dos dígitos) muestran los efectos que sobre la brecha salarial

tiene el hecho de que las mujeres se concentren en determinadas ocupaciones. En

conclusión podemos decir que en Galicia la segregación ocupacional tiene un fuerte

impacto sobre la diferenciación salarial entre hombres y mujeres. En el caso de la

descomposición de Oaxaca-Ramson, podemos comprobar que cuando pasamos de no

tener en cuenta la ocupación a tenerla muy en cuenta, la proporción de la brecha salarial

que consideramos como discriminación pasa del 94,7 por ciento al 83,7 por ciento y

finalmente al 50 por ciento. Esto significa que una parte muy importante de las

diferencias salariales entre hombres y mujeres se explican por el hecho de que a

características similares los hombres y las mujeres desempeñan trabajos diferentes. A

pesar de no disponer de la información, es fácil imaginar que un mayor grado de detalle

respecto del puesto de trabajo desempeñado reduciría aún más el componente

discriminatorio de los salarios. Dentro del término discriminatorio es la desventaja de la

mujer, más que la ventaja del hombre, el que mayormente explica este cambio.

En un estudio para España desagrado por CCAA. Aláez y Ullibarri (2000)

obtienen resultados algo distintos utilizando la descomposición de Oaxaca - Blinder que

toma la estructura salarial masculina como la no-discriminatoria, diferencias

probablemente explicables por la utilización de observaciones y variables explicativas

diferentes. Según estos autores, en Galicia el salario por hora de la mujer era del 73 por

ciento del masculino (68 por ciento en España), las diferencias en características


39

explicaban el 36,3 por ciento de la diferencia y el resto se debía a la discriminación

(frente al 40,7 por ciento y 59,3 por ciento en España). El nivel de discriminación en

Galicia era de los más elevados, sólo por debajo de Murcia (67,3 por ciento) y Canarias

(65,4 por ciento) y muy similar al de Extremadura.


40

Tabla 8. Descomposición de la brecha salarial con diferentes estructuras no-discriminatorias y según cómo se incluya la ocupación

Galicia Diferencia salarial

)ln()ln( mh ww − =0,243 (1) Sin

ocupación Ocupación (1 dígito)

Ocupación (2 dígitos)

Estructura salarial no- discriminatoria

Descomposición Efecto % (1) Efecto % (1) Efecto % (1)

- Dotación -0,027 -11,1 -0,001 -0,5 0,032 13,2 - Discriminación 0,270 111,1 0,244 100,5 0,211 86,8

Hombre [Oaxaca – Blinder]

índice D 0,310 0,282 0,241 - Dotación 0,018 7,5 -0,017 -7,2 0,119 49,1 - Discriminación 0,225 92,5 0,260 107,2 0,124 50,9

Mujer [Oaxaca – Blinder]

índice D 0,252 0,299 0,131 - Dotación 0,013 5,3 0,040 16,3 0,121 50,0 - Discriminación: 0,230 94,7 0,203 83,7 0,121 50,0 -Ventaja hombre 0,049 20,4 0,044 18 0,026 10,8 -Desventaja mujer 0,181 74,4 0,160 65,7 0,095 39,3

Mixta [Oaxaca – Ransom]

índice D 0,259 0,230 0,132 España Diferencia salarial

)ln()ln( mh ww − =0,311 (2) Sin

ocupación Ocupación (1 dígito)

Ocupación (2 dígitos)

Estructura salarial no- discriminatoria

Descomposición Efecto % (2) Efecto % (2) Efecto % (2)

- Dotación 0,057 18,4 0,082 26,3 0,099 31,7 - Discriminación 0,254 81,6 0,229 73,7 0,212 68,3

Hombre [Oaxaca – Blinder]

índice D 0,289 0,261 0,239 - Dotación 0,039 12,4 0,028 9,0 0,091 29,3 - Discriminación 0,272 87,6 0,283 91,0 0,220 70,7

Mujer [Oaxaca – Blinder]

índice D 0,313 0,333 0,249 - Dotación 0,070 22,4 0,106 34,0 0,146 46,9 - Discriminación: 0,241 77,6 0,205 66,0 0,165 53,1 -Ventaja hombre 0,051 16,4 0,043 13,8 0,035 11,1 -Desventaja mujer 0,190 61,2 0,162 52,2 0,131 42,0

Mixta

[Oaxaca – Ransom]

índice D 0,273 0,231 0,182 Fuente: Construcción propia a partir de la EES-1995 (INE)


41

Cómo explican las diferentes características la brecha salarial

Una vez identificados los efectos dotación y discriminación, procedemos a

detallar cuál es la responsabilidad individual de cada característica en los mismos21.

Entendemos, tal y como es habitual, que la responsabilidad de una característica j sobre

el efecto dotación se corresponde con:

*'' )( jm

jh

j ZZ β− ,

es decir, es fruto de agregar las diferencias en dotaciones de cada una de las

características valoradas de acuerdo con la retribución no-discriminatoria. La

responsabilidad correspondiente al efecto discriminación será:

)()( *'*'m

jjm

jh

jh

j ZZ ββββ −+− ,

originada de agregar las dotaciones de hombres y mujeres valoradas por las respectivas

ventaja y desventaja salarial discriminatoria.

Para ello, la Tabla 9 presenta información previa sobre las diferencias en la

dotación de características entre hombres y mujeres, así como las diferencias entre la

estructura salarial de cada sexo y el esquema que consideramos no-discriminatorio. El

efecto individual de cada característica sobre las respectivas diferencias salariales

explicada y no explicada se presenta en las Tablas 10 y 11, referido al caso que

tomamos como referencia, aquél en el que incluimos la ocupación a un dígito.

¿Porqué se ha llegado a la conclusión de que la mayor parte de la diferencia

salarial se explica por la discriminación? Como se puede observar en la Tabla 10, con

independencia de la estructura salarial que tomemos como referencia, el hombre obtiene

su mayor ventaja en el efecto características sobre la mujer en función de la experiencia

21 Debe tenerse en cuenta la existencia de un problema de identificación de acuerdo con el cual la responsabilidad de las diferentes características expresadas como variables ficticias difieren según cuál sea la categoría omitida, lo mismo que la responsabilidad atribuible a una variable continua es sensible ante transformaciones escalares de la misma (como en el caso de la construcción de la variable experiencia potencial). Véase Oaxaca y Ransom (1999).


42

potencial. Aún así, si el efecto de la experiencia sobre el salario fuera lineal la ventaja

masculina sería muy superior, pero el efecto cuadrático negativo hace que finalmente el

salario masculino aumente en menor proporción que la experiencia, lo que anula la

mayor parte de la mencionada ventaja masculina. Esto produce que la mayor diferencia

debida a la experiencia se produzca en los primeros años. Se constata tanto una mayor

edad masculina (media de 40,5 años frente a 36,8) como menores años de estudio

potencial (7,95 frente a 8,3), lo que lleva a que los hombres tengan una mayor dotación

de experiencia.

A su vez, se produce una ventaja femenina atribuible a la educación, con

especial relevancia en BUP-COU. Es decir, la mayor juventud relativa de la mujer

asalariada y su mejor nivel educativo juegan un papel importante a la hora de explicar

por qué la brecha salarial con el hombre no tiene justificación aparente o cuando menos

es excesiva. A estos efectos hay que tener en cuenta que el nivel educativo y la edad de

la mujer son elementos sustanciales a la hora de explicar su participación laboral, por lo

cual la muestra que observamos de asalariadas es una muestra sesgada respecto del

conjunto de mujeres.

El hombre tiene una ventaja adicional en cuanto a la ocupación en la que se

inserta si tenemos en cuenta su propia estructura salarial o la mixta (donde la masculina

siempre tiene más peso), siendo la segunda mayor fuente de diferenciación salarial, pero

se convierte en desventaja si tomamos la estructura salarial femenina, en consistencia

con la explicación dada acerca del efecto de la segregación. Este curioso aspecto nos

dice que la segregación que observamos entre los grandes grupos de ocupaciones

perjudicaría a la mujer en la medida en que la estructura de pagos predominante sea la

masculina, pero la estaría beneficiando en el caso de ser la femenina. La ocupación


43

lógicamente incrementa su importancia en la determinación del efecto dotación cuando

es incluida a dos dígitos. En ese caso por sí sola explica el 44 por ciento de la diferencia

explicada si tomamos como referencia la remuneración masculina, el 58 por ciento en el

caso mixto, en el cual sería el factor más importante por delante de la experiencia.

En lo que respecta al tamaño de la empresa las mujeres tienen ventaja sobre el

hombre en las empresas medianas, especialmente en las de entre 100 y 200 trabajadores,

así como la tienen cuando éstas se dirigen al mercado nacional (caso masculino y

mixto), y el convenio es de sector o provincial. La ventaja masculina en cuanto a la

duración del contrato no parece ser muy importante.

El efecto de las características sobre la discriminación

En la Tabla 11, por su lado, encontraremos respuesta a la pregunta sobre el

efecto de las características sobre la discriminación, y por tanto nos dará idea de qué

perfil de mujeres la padecerán en mayor medida. Tomando como referencia la

estructura salarial mixta, podemos comprobar que la mujer sufre una gran desventaja en

la remuneración de la experiencia, donde también el hombre tiene una ventaja

importante. Esta desventaja es sólo en parte compensada por el efecto cuadrático

mencionado, que tiene el mayor efecto atenuador de la discriminación. El mercado de

destino genera también una importante desventaja femenina y ventaja masculina,

seguido del tamaño de la empresa. En la ocupación, curiosamente, se produce a la vez

una ventaja masculina y femenina respecto de la estructura no discriminatoria, por lo

que su efecto conjunto es muy pequeño. En la educación se produce una importante

desventaja masculina, que supera a la femenina, mientras que hay un efecto

amortiguador de la discriminación debido a la desventaja masculina y ventaja femenina

en el tipo de contrato.


44

Tabla 9. Diferencias entre sexos de dotación en características y en coeficientes estimados Diferencia de medias Diferencia entre coeficientes m

jh

j ZZ '' − mj

hj ββ − j

hj ββ − m

jj ββ − Antigüedad 0,629 -0,007 0,001 -0,007 Antigüedad2 24,864 0,00011 -0,00002 0,00013 Experiencia 4,058 0,0131 0,0005 0,0127 Experiencia2 207,586 -0,00019 -0,00003 -0,00016 Educación EGB -0,016 -0,023 -0,022 -0,001 BUP / COU -0,050 -0,031 -0,058 0,028 FP1 0,005 -0,005 -0,029 0,025 FP2 0,019 -0,056 -0,081 0,025 Diplomado -0,003 0,140 -0,034 0,174 Superior -0,009 -0,048 -0,080 0,032 Tipo de contrato Indefinido 0,003 -0,043 -0,015 -0,028 Ocupación

1 0,030 -0,088 -0,019 -0,069 2 -0,001 -0,048 0,015 -0,063 3 0,042 -0,138 -0,020 -0,118 4 -0,203 -0,049 0,044 -0,093 5 -0,058 -0,214 -0,022 -0,192 7 0,154 0,149 0,029 0,121 8 0,015 0,076 0,023 0,052

Tamaño empresa 20-49 0,089 -0,014 -0,020 0,006 50-99 -0,020 0,063 0,014 0,048 100-199 -0,100 0,079 0,066 0,012 > 200 0,005 0,125 0,043 0,083 Convenio Nacional -0,214 0,029 0,062 -0,033 > Empresa 0,153 0,002 0,008 -0,006 Propiedad Público 0,030 -0,395 -0,113 -0,282 Mercado Local-regional 0,122 0,104 0,012 0,092 Nacional -0,174 0,132 0,073 0,060 Constante -0,004 0,020 -0,024


45

Tabla 10. Descomposición del efecto de las características según estructura salarial no-discriminatoria (β*)

Hombre [β*=βh]

Mujer [β*=βm]

Mixto [β*=β]

h

jm

jh

j ZZ β)( '' − mj

mj

hj ZZ β)( '' − j

mj

hj ZZ β)( '' −

Antigüedad 0,005 0,007 0,005 Antigüedad 0,022 0,026 0,022 Antigüedad2 -0,017 -0,020 -0,016

Experiencia 0,028 0,014 0,033 Experiencia 0,105 0,052 0,103 Experiencia2 -0,078 -0,038 -0,071

Educación -0,014 -0,015 -0,016 EGB -0,001 -0,001 -0,001

BUP / COU -0,012 -0,013 -0,015 FP1 0,001 0,001 0,001 FP2 0,004 0,005 0,006

Diplomado -0,001 -0,001 -0,001 Superior -0,004 -0,005 -0,005

Tipo de contrato 0,0004 0,0006 0,0005 Indefinido 0,0004 0,0006 0,0005

Ocupación 0,016 -0,023 0,020 Grupo 1 0,022 0,024 0,022 Grupo 2 -0,0003 -0,0003 -0,0003 Grupo 3 0,016 0,022 0,017 Grupo 4 -0,036 -0,046 -0,027 Grupo 5 -0,006 -0,019 -0,007 Grupo 7 0,019 -0,004 0,015 Grupo 8 0,001 0,000 0,001

Tamaño empresa -0,013 -0,003 -0,004 20-49 0,003 0,005 0,005 50-99 -0,002 0,000 -0,001

100-199 -0,016 -0,008 -0,009 > 200 0,002 0,001 0,002

Convenio -0,008 -0,002 0,004 Nacional 0,007 0,013 0,020

Sector o provincial -0,015 -0,015 -0,016 Propiedad -0,002 0,010 0,001

Público -0,002 0,010 0,001 Mercado -0,019 -0,008 -0,008

Local-regional 0,007 -0,006 0,005 Nacional -0,025 -0,002 -0,013

Suma características 0,011 0,000 0,052


46

Tabla 11. Descomposición del efecto discriminación según estructura salarial no-discriminatoria (β*)

Mixto [β*=β]

Hombre [β*=βh]

Mujer [β*=βm]

Ventaja Hombre Desventaja Mujer Discriminación

)('m

jh

jm

jZ ββ − )('m

jh

jh

jZ ββ − )(' jh

jh

jZ ββ − (a) )('m

jjm

jZ ββ − (b) (a)+(b)

Antigüedad -0,049 -0,050 0,003 -0,052 -0,049 Antigüedad -0,071 -0,075 0,007 -0,077 -0,071 Antigüedad2 0,022 0,025 -0,004 0,026 0,022

Experiencia 0,174 0,188 -0,016 0,185 0,169 Experiencia 0,295 0,349 0,012 0,285 0,297 Experiencia2 -0,121 -0,161 -0,028 -0,100 -0,128

Educación -0,012 -0,011 -0,024 0,015 -0,009 EGB -0,007 -0,007 -0,007 0,000 -0,007

BUP / COU -0,004 -0,003 -0,006 0,004 -0,002 FP1 0,000 0,000 -0,001 0,001 0,000 FP2 -0,003 -0,004 -0,006 0,001 -0,005

Diplomado 0,006 0,005 -0,001 0,007 0,006 Superior -0,002 -0,002 -0,003 0,002 -0,002

Tipo de contrato -0,030 -0,030 -0,010 -0,020 -0,030 Indefinido -0,030 -0,030 -0,010 -0,020 -0,030

Ocupación -0,0004 0,038 0,017 -0,021 -0,005 Grupo 1 -0,001 -0,004 -0,001 -0,001 -0,002 Grupo 2 -0,001 -0,001 0,000 -0,002 -0,001 Grupo 3 -0,006 -0,012 -0,002 -0,005 -0,007 Grupo 4 -0,015 -0,005 0,004 -0,028 -0,024 Grupo 5 -0,023 -0,010 -0,001 -0,020 -0,021 Grupo 7 0,029 0,052 0,010 0,024 0,034 Grupo 8 0,016 0,018 0,005 0,011 0,017

Tamaño empresa 0,051 0,041 0,012 0,031 0,043 20-49 -0,003 -0,004 -0,006 0,001 -0,005 50-99 0,010 0,009 0,002 0,008 0,010

100-199 0,014 0,006 0,005 0,002 0,007 > 200 0,030 0,031 0,011 0,020 0,031

Convenio 0,014 0,008 0,019 -0,017 0,002 Nacional 0,013 0,007 0,015 -0,015 0,000

Sector o provincial 0,001 0,001 0,004 -0,002 0,002 Propiedad -0,007 -0,019 -0,006 -0,005 -0,011

Público -0,007 -0,019 -0,006 -0,005 -0,011 Mercado 0,112 0,102 0,031 0,070 0,101

Local-regional 0,044 0,057 0,006 0,039 0,046 Nacional 0,068 0,044 0,024 0,030 0,055

Constante -0,004 -0,004 0,020 -0,024 -0,004 suma total características 0,227 0,237 0,048 0,137 0,185 Nota: En negrilla la suma para cada característica


47

4. Conclusiones

En este capítulo hemos analizado la diferenciación salarial por género en

Galicia, tratando en especial de determinar su posible origen en la persistencia de un

elevado grado de discriminación salarial. Constatamos, en primer lugar, que en Galicia

las mujeres tienen una expectativa de ingresos salariales menor que la de los hombres,

al representar en el 2000 un 70 por ciento y un 74,4 por ciento de su salario mensual y

salario por hora, respectivamente. Este fenómeno se observa con diferente intensidad en

otras CCAA y países. También se observa que las mujeres enfrentan un menor nivel de

desigualdad salarial, que se sitúa entre el 80 y el 90 por ciento del nivel masculino,

siendo la antigüedad y la ocupación las características que generan en mayor medida esa

desigualdad. Finalmente, la conclusión más importante es que tan sólo una pequeña

parte de la diferencia salarial con los hombres se justifica en su nivel de cualificación,

antigüedad, experiencia o características del contrato o de la empresa siendo, por tanto,

el resto atribuible a la existencia de discriminación salarial de género.

Ya hemos destacado las cautelas que son necesarias en este estudio: por un lado,

están las limitaciones mencionadas de la base de datos y su falta de representatividad de

la población total, por otro está la metodología empleada que atribuye el residuo no

explicado a la discriminación y que es fuertemente sensible al vector de características

empleado (que a su vez depende de la base de datos). Pese a todo ello, consideramos

que este análisis pone de manifiesto que existe evidencia suficiente de que en Galicia las

mujeres enfrentan una situación de discriminación salarial al ser sus características peor

retribuidas que las del hombre, fenómeno originado en una parte muy importante por la

segregación de la mujer en determinado tipo de ocupaciones.

La magnitud de la discriminación salarial depende crucialmente de qué

entendemos por la misma. Cuanto más próxima esté nuestra noción de discriminación a


48

la idea de igual salario a igual trabajo, la discriminación salarial será menor, y cuanto

más cerca esté nuestra noción de que trabajadores con dotaciones de capital humano

similares deberían obtener remuneraciones similares, mayor será el nivel de

discriminación. Esto nos indica que en buena medida la discriminación es resultado de

que hombres y mujeres con características similares ocupan empleos distintos.

Así, cuando consideramos que, una vez que controlamos por las características

de capital humano y de empresa o contrato, todas las diferencias atribuibles a las

ocupaciones de hombres y mujeres se deben computar como discriminación, ésta

alcanza al 95 por ciento de la diferencia salarial observada. Cuando computamos como

diferencias justificadas en características las que se dan entre los grupos de ocupaciones

(nivel de agregación a un dígito), la discriminación todavía alcanza al 84 por ciento de

la brecha salarial, y si incluimos entre las diferencias justificadas las que se dan en la

clasificación a dos dígitos, la discriminación disminuye pero sólo hasta el 50 por ciento.

Dada la clasificación de un dígito la contribución de la estructura ocupacional a la

discriminación es relativamente pequeña, porque si bien las mujeres salen fuertemente

discriminadas frente al hombre en las ocupaciones referidas a trabajadores de la

industria, construcción y similares (grupos 7 y 8), en cambio gozan de una ventaja

importante las empleadas administrativas y de servicios (grupos 4 y 5), compensando el

efecto anterior.

La discriminación contra la mujer tiene su origen fundamentalmente en el hecho

de que el mercado remunera de forma más generosa la experiencia laboral de los

hombres – especialmente en los primeros años -, factor acrecentado por la mayor

dotación que tienen ellos en esta característica, lo que sin duda puede estar vinculado

con el tipo de puestos de trabajo que desempeñan unos y otros. En la literatura sobre el

tema a veces se ha explicado este fenómeno desde el punto de vista de que la mujer,


49

debido a su mayor intermitencia laboral derivada de la maternidad y del cuidado de los

niños, tanto por motivos de oferta como de demanda tiende a orientarse más hacia

ocupaciones que penalizan menos la falta de experiencia, precisamente porque se

remunera menos esa característica. Aún así, esto contrasta con el hecho de que la mujer

sí sale beneficiada frente al hombre por una mejor remuneración de la antigüedad en la

misma empresa, aunque ello no compense lo anterior.

El hombre disfruta de otras ventajas frente a la mujer, como es el caso de

obtener una mayor retribución en empresas no orientadas mayoritariamente a la

exportación y de beneficiarse en mayor medida del tamaño de la misma. Las mujeres

tienen ventaja sobre el hombre en las empresas de 20 a 50 trabajadores, cuando el

contrato es indefinido y la propiedad es pública.

En lo que respecta a la brecha salarial que sí es explicada por las características,

la mayor parte lo es debido a la más amplia experiencia del hombre y por las

ocupaciones en las que éste se inserta (sobre todo grupos 1, 3 y 7), así como a su peso

en los convenios de ámbito nacional. La mujer consigue recortar una parte de la brecha

por su nivel educativo (sobre todo BUP y COU), su inserción en mayor medida que el

hombre en empresas con mercado de ámbito nacional, y en ocupaciones de los grupos 4

y 5.

En definitiva, como ya se destacó en capítulos anteriores, las políticas activas de

empleo tienen aún un amplio margen de actuación también en la lucha contra la

discriminación salarial. En especial, el conseguir que el sexo no sea una variable

relevante a la hora de explicar la ocupación de una persona se revela como el principal

elemento que permitiría reducir esa brecha salarial injusta que denominamos

discriminación. Si hombres y mujeres pudiesen ocupar los mismos empleos de forma

indiferente eliminaríamos una parte nada despreciable de la misma. También el reducir


50

la intermitencia laboral de la mujer o ajustar mejor su formación a determinados tipos

de empleos hasta hora vedados a los hombres podría contribuir en dicha tarea.


51

APÉNDICE: ÍNDICE DE DISCRIMINACIÓN

El ratio salarial observado entre hombres y mujeres, donde W indica la media

geométrica del salario hora y el subíndice hace referencia al sexo, viene dado por:

( ) 1)ln()ln(exp1/ −−=−= imihmhhm wwWWG ,

mientras que el ratio salarial en ausencia de discriminación sería:

( ) 1)''(exp1/ * −−=−= βmhmo

ho

hm ZZWWQ .

El coeficiente de discriminación se define como la desviación relativa del ratio

observado respecto del que se produce en ausencia de discriminación:

mo

ho

mo

ho

m

h

hm

hmhmhm

WW

WW

WW

QQG

D−

=+

+−+=

1)1()1(

.

Verificándose:

)1ln()1ln()1ln( +++=+ hmhmhm QDG ,

donde el término discriminación incluye tanto la ventaja del hombre respecto de la

situación de no-discriminación:

( ) 1)('exp1/ * −−=−= ββδ hhho

hho ZWW ,

como la desventaja de la mujer respecto de la situación de no-discriminación:

( ) 1)('exp1/ * −−=−= mmmmo

om ZWW ββδ .

Es decir:

)1ln()1ln()1ln( +++=+ omhohmD δδ ,

El índice de discriminación será, por tanto:

[ ] 1)1ln()1ln(exp −+−+= hmhmhm QGD .

capÍtulo 3. discriminaciÓn salarial en el mercado …elementos explicativos de la desigualdad en...

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