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Jairo Rivera
Analíti a
k
5
Revista de Análisis Estadístico
Journal of Statistical Analysis
3.2 Modelo
En la estimación del modelo se utiliza el método de Mí-
nimos Cuadrados Ordinarios (MCO) con el objetivo de me-
dir el promedio de las diferencias salariales en la población.
Adicionalmente, se realiza la corrección del sesgo de selec-
ción en dos etapas como lo recomienda Heckman. Además,
se usa el método de Oaxaca-Blinder para determinar las di-
ferencias salariales atribuibles a factores observables y no
observables.
El modelo consiste en una ecuación semi-logarítmica
con el fin de analizar los determinantes del salario:
Ln
(
w
i
) =
β
o
+
x
i
γ
+
t
i
θ
+
ε
i
donde C corresponde al salario por hora del asalariado
i
,
x
i
corresponde a un vector con variables explicativas que
determinan el nivel del salario,
γ
es un vector de paráme-
tros,
t
i
es un vector de variables
dummy
,
θ
es un vector de
parámetros de las
dummies
, y
ε
i
es una variable aleatoria
que incluye todos los otros factores que forman parte del
salario y que no son explicados por las variables indepen-
dientes del modelo. Los signos esperados de las variables
son, de acuerdo al trabajo de Sapelli (2003), positivos para
los años de educación, positivos para los años de experien-
cia laboral, y negativos para la experiencia al cuadrado.
La corrección del sesgo de selección se realiza estiman-
do dos regresiones. La primera estimación se realiza a base
de la ecuación de participación, entendida como la proba-
bilidad de que el individuo participe en el mercado laboral
contra los factores que pueden incidir en la elección.
p
i
=
β
o
+
z
i
φ
+
u
i
donde
p
i
corresponde a la probabilidad de participar en
el mercado laboral,
z
i
corresponde a un vector con varia-
bles explicativas que influyen en la decisión de participar,
φ
es un vector de parámetros, y
u
i
son los errores.
La segunda estimación es la misma ecuación de Mincer
anterior, incorporando la corrección de selección realizada
por lambda (
λ
) como inversa del ratio de Mill, así:
Ln
(
w
i
) =
β
o
+
λ
x
i
γ
+
λ
t
i
θ
+
ε
i
Con ello se ha corregido el sesgo de selección. Usando
el argumento de Torres y Celton (2009), la importancia del
uso del (
λ
) se determina al estimar la regresión, siempre y
cuando su coeficiente sea significativo. En el caso de no ser
representativo, se podría trabajar directamente sin la nece-
sidad de la corrección.
El método de descomposición salarial de Oaxaca-
Blinder consiste en una técnica para determinar la natu-
raleza de la diferencia entre salarios. Mediante el análisis
de regresión se determinan las brechas en salario, pero con
esta técnica lo que se obtiene es cuánto de la brecha total
corresponde a la diferencia entre las variables explicativas
y cuánto a factores no explicados.
Abreviando la demostración, se toma en cuenta la ex-
plicación de Espinoza (2009). Aplicándola a nuestro caso
de estudio, las ecuaciones de salario, con las mismas varia-
bles de la ecuación anterior para hombres y mujeres, son:
Hombre:
W
h
=
γ
h
X
h
+
θ
h
T
h
Mujer:
W
m
=
γ
m
X
m
+
θ
m
T
m
Se obtiene:
Hombre:
W
h
=
ˆ
γ
h
X
h
Mujer:
W
m
=
ˆ
γ
m
X
m
La descomposición de Oaxaca-Blinder consiste en la si-
guiente operación:
W
h
−
W
m
= (
X
h
−
X
m
)
ˆ
γ
h
+ (
ˆ
γ
h
−
ˆ
γ
m
)
X
m
+ (
X
h
−
X
m
)(
ˆ
γ
h
−
ˆ
γ
m
)
En el modelo, el primer término de la derecha corres-
ponde a diferencias en las características entre los dos gru-
pos, el segundo término se refiere a diferencias en los ren-
dimientos de esas características, y el tercer elemento es la
interacción causada por una diferencia simultánea en las
características y retornos. Montenegro (2001) resalta que el
segundo componente de la derecha no se explica por el mo-
delo, y se debe a factores no observables (discriminación).
4 Resultados
En el presente estudio, nos enfocamos en la desigual-
dad salarial por género que ocurre en el mercado laboral,
y parcialmente se analiza la desigualdad por grupos étni-
cos. Podemos subdividir los resultados en tres elementos
principales. El primero se refiere a la ecuación de participa-
ción de los hombres y mujeres dentro del mercado laboral.
Como se indicó, dicha ecuación se utilizó para la correc-
ción del sesgo de selección de Heckman. A continuación,
se presentan los resultados concernientes a las estimacio-
nes salariales obtenidas de la ecuación de Mincer, con di-
ferentes variables dicotómicas de interés. Vale la pena re-
saltar que el coeficiente lambda, que es aquel que indica
si existen problemas de selección en el mercado laboral, es
representativo tanto para hombres como para mujeres; con
ello se infiere que, para analizar el mercado laboral ecuato-
riano, es necesaria la corrección del sesgo; en su ausencia,
se podrían obtener estimaciones sesgadas e inconsistentes.
Por último, se presentan los resultados de la descomposi-
ción de la brecha salarial usando la metodología Oaxaca-
Blinder.
La ecuación de participación se presenta en la Tabla 5,
e incluye variables que influyen la decisión de participar
en el mercado laboral. Como variable independiente está
la probabilidad de participar; como variables independien-
tes, se incluyen: el ser jefe de hogar, presencia de niños me-
nores de 10 años, número de personas en el hogar, y estado
civil de la persona.
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Analítika,
Revista de análisis estadístico
, 3 (2013), Vol. 5(1): 7-22