Versión de HTML Básico
David Puebla
82
Brechas salariales por género con un enfoque de ocupación y tamaño de empresa: descomposición por cuantiles
83
16
Analiti a, Revista de análisis estadístico, Vol. 16 (2), 2018
Analiti a, Revista de análisis estadístico, Vol. 16 (2), 2018
4.
Metodología
Tomando en cuenta que el objetivo principal del estudio radica en realizar una
descomposición de la brecha salarial por género para determinar cuánto de esta se explica
por diferencias en las características que distinguen a hombres y mujeres, y por los retornos
de las mismas, se pueden utilizar varias alternativas.
La metodología más empleada para realizar este tipo de análisis es la propuesta por Oaxaca
(1973) y Blinder (1973). Esta técnica parte de un modelo lineal usual:
"
=
" "
+
"
donde
= ,
son dos grupos a compararse entre sí, como hombres y mujeres.
La brecha total entre los grupos y puede escribirse como:
∆
-.
=
/
−
1
=
/
−
1
=
/ /
−
1 1
9
A partir de esta expresión, se suma y se resta el factor
(
/
)
1
10
, el cual permite obtener
un escenario contrafactual:
=
/ /
−
/ 1
+
/ 1
−
1 1
=
/ /
−
1
+ [
/
−
1
]
1
De esta expresión, el primer término da cuenta del efecto retorno o coeficientes, y el
segundo término del efecto características. En términos prácticos, el segundo término
permite explicar si la brecha salarial entre hombres y mujeres se da porque los primeros
poseen características más favorables como mayor acceso a la educación superior, trabajan
en empresas o sectores grandes, hay una proporción importante de directivos y gerentes,
etc.
9
Por Ley de Esperanzas Iteradas (
= ( ( | ))
) y Exogeneidad (
= 0
). Otros supuestos que
participan en la identificación son: Soporte común y Equilibrio parcial. El primero no permite que existan
variables cuyos valores puedan pertenecer a un grupo, pero no a otro; y el segundo sostiene que cambios en la
composición de los determinantes no alteran los retornos (en este caso los salarios de equilibrio).
10
En lugar de usar al factor
(
/
)
1
, también es factible utilizar
(
1
)
/
. Sin embargo, los resultados bajo
ambas opciones por lo general difieren, debido a que la estructura de salarios del punto de comparación no es
la misma.
4.
etodología
Tomando en cuenta que el objetivo principal del estudio radica en realizar una
descomposición de la brecha salarial por género para determinar cuánto de esta se explica
por diferencias en las características que distinguen a hombres y mujeres, y por los retornos
de las mismas, se pueden utilizar varias alternativas.
La metodología más empleada para realizar este tipo de análisis es la propuesta por Oaxaca
(1973) y Blinder (1973). Esta técnica parte de un modelo lineal usual:
"
=
" "
+
"
donde
= ,
son dos grupos a compararse entre sí, como hombres y mujeres.
La brecha total entre los grupos y puede escribirse como:
∆
-.
=
/
−
1
=
/
−
1
=
/ /
−
1 1
9
A partir de esta expresión, se suma y se resta el factor
(
/
)
1
10
, el cual permite obtener
un escenario contrafactual:
=
/ /
−
/ 1
+
/ 1
−
1 1
=
/ /
−
1
+ [
/
−
1
]
1
De esta expresión, el primer término da cuenta del efecto retorno o coeficientes, y el
segundo término del efecto características. En términos prácticos, el segundo término
permite explicar si la brecha salarial entre hombres y mujeres se da porque los primeros
poseen características más favorables como mayor acceso a la educación superior, trabajan
en empresas o sectores grandes, hay una proporción importante de directivos y gerentes,
etc.
9
Por Ley de Esperanzas Iteradas (
= ( ( | ))
) y Exogeneidad (
= 0
). Otros supuestos que
participan en la identificación son: Soporte común y Equilibrio parcial. El primero no permite que existan
variables cuyos valores puedan pertenecer a un grupo, pero no a otro; y el segundo sostiene que cambios en la
composición de los determinantes no alteran los retornos (en este caso los salarios de equilibrio).
10
En lugar de usar al factor
(
/
)
1
, también es factible utilizar
(
1
)
/
. Sin embargo, los resultados bajo
ambas opciones por lo general difieren, debido a que la estructura de salarios del punto de comparación no es
la misma.
Por su parte, el primer término permite cuantificar en qué medida es retribuido mejor un
grupo, a pesar de que tenga las mismas características que el otro, y además incluye la parte
de la brecha salarial explicada por las variables inobservables. Bajo el supuesto de que las
variables inobservables no inciden sobre la brecha salarial por género, el primer término
incluiría solamente el efecto de los retornos.
Sin embargo, a pesar de su amplio uso, el método de Oaxaca-Blinder posee dos
limitaciones importantes. Como primer punto, los resultados pueden variar en función de la
categoría de referencia elegida, siendo factible la posibilidad de arrojar conclusiones
contrapuestas en lo que respecta a los aportes de las características y los retornos. En
segundo lugar, está el hecho de que el método solamente permite realizar la
descomposición en la media de la distribución, lo cual puede omitir patrones no lineales en
el resto de la distribución.
Dado que en este trabajo se pretende analizar las diferencias salariales a lo largo de toda la
distribución, no resulta conveniente emplear la metodología de Oaxaca-Blinder. En su
lugar, se parte de un enfoque de regresiones por cuantiles para determinar los factores que
permiten explicar la brecha salarial en distintos puntos de la distribución.
=
=
>
+
@ @
+ ⋯+
B
( )
B
Donde,
C
( )
puede interpretarse como el efecto marginal de
C
sobre el cuantil -ésimo de
la distribución de dado . En otras palabras, los coeficientes estimados a través de la
regresión por cuantiles pueden interpretarse como los retornos a las características en cada
cuantil . En comparación a la regresión MCO, la regresión por cuantiles es menos sensible
a valores atípicos, es más robusta a violaciones del supuesto de normalidad y tiene mejores
propiedades en presencia de heteroscedasticidad (Koenker, 2005; Deaton, 1997).