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Evolución de la desigualdad de ingresos en Ecuador, período 2007-2015
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Analiti a, Revista de análisis estadístico, Vol. 13 (1), 2017
ha establecido los siguientes dominios urbanos para elaborar la encuesta: Quito, Guayaquil,
Cuenca, Machala y Ambato. Adem´as: resto regi´on Sierra, Costa y Amazon´ıa (para estos tres
la cobertura es urbano y rural). La regi´on Insular (Provincia de Gal´apagos) es incorporada
a la muestra por el Instituto de Estad´ısticas a partir de 2014. La t´ecnica de muestreo para
la encuesta es estratificada, probabil´ıstica y triet´apica. Incorpora a 72.922 individuos en
2007 y 112.821 individuos en 2015 con representatividad nacional, urbana, rural y regional
(ENEMDU, 2015).
Para analizar la discriminaci´on salarial de g´enero, se utiliza el estudio de Espinoza (2009)
y Rivera (2013) quienes ejecutan un an´alisis de regresi´on (MCO), que les permiten analizar
el promedio de las diferencias salariales entre hombres y mujeres en el Ecuador. Por lo que
se aplica un modelo de dos etapas
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de Heckman, donde incorpora a la funci´on de Mincer
una variable que corrige el sesgo de selecci´on, usando el segundo modelo de
statistical dis-
crimination
, para los datos disponibles. Adem´as, se utiliza el m´etodo de Oaxaca - Blinder
para determinar las diferencias salariales, que son ocasionadas por factores observables y no
observables.
Para ello, en primer lugar se estima una ecuaci´on semilogar´ıtmica con el objetivo de
analizar los determinantes del salario:
Ln
(
w
j
) =
B
0
+
X
i
γ
+
t
i
θ
+
ε
i
(1)
Donde:
w
i
es el salario por hora del trabajador;
X
i
es un vector con variables que de-
terminan el salario, tales como: a˜nos de educaci´on, experiencia
7
, experiencia al cuadrado;
γ
es un vector de par´ametros;
t
i
un vector de variables dicot´omicas que incluyen ´area urbana,
grupo minoritario y si trabaja en una peque˜na o mediana empresa
8
;
θ
que es el vector de
par´ametros de las variables dicot´omicas y
ε
i
es una variable aleatoria que incorpora todos los
otros factores que influyen en el salario pero no son explicados por la variables independientes
del modelo (´Idem, 2013).
La correcci´on del sesgo de selecci´on se desarrolla estimando dos regresiones. En primer
lugar, se estima la ecuaci´on de participaci´on, que es la probabilidad de que el individuo
participe en el mercado laboral, el mismo que depende de variables tales como: si la persona
es jefe del hogar, n´umero de miembros del hogar menores a 10 a˜nos, n´umero de personas,
los que se pretenden obtener estimaciones de la encuesta. Est´an compuestos por ciudades principales del
Ecuador y por regiones. La auto representaci´on implica que por dise˜no de la muestra son estad´ısticamente
representativos.
6
La primera etapa corresponde un modelo probabil´ıstico, donde se construye lamba (
λ
) que equivale a la
probabilidad ajustada de que un individuo participe en el mercado laboral. La segunda etapa, corresponde
a estimar los ingresos por MCO, incluyendo a lamba, en el modelo de Mincer.
7
La variable experiencia se estim´o considerando la edad menos los a˜nos de educaci´on y menos seis a˜nos
de infancia.
8
Para la variable de grupo minoritario se consider´o si la persona es ind´ıgena, montubio, negro, mulato
o afroecuatoriano. En cuanto a la variable MIPE, se estim´o en funci´on de que si la persona trabaja en una
empresa de menos de 50 trabajadores (Rivera, 2013).
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