Versión de HTML Básico
David Puebla
108
Brechas salariales por género con un enfoque de ocupación y tamaño de empresa: descomposición por cuantiles
109
16
Analiti a, Revista de análisis estadístico, Vol. 16 (2), 2018
Analiti a, Revista de análisis estadístico, Vol. 16 (2), 2018
Koenker, Roger (2005).
Quantile Regression
. Cambridge University Press, New York.
Machado, J. y Mata, J. (2005).
Counterfactual decomposition of changes in wage
distribution using quantile regression
. Journal of Applied Econometrics, Vol.20,
pp.445-465.
Machado, María José (2012).
De las cuotas a la paridad: avances y límites del derecho a la
participación política de las mujeres en el Ecuador
. Tesis de Maestría en Derecho,
Mención en Derecho Constitucional, Universidad Andina Simón Bolívar.
Matsa, D. y Miller, A. (2013).
A female style in corporate leadership? Evidence from
quotas
. American Economic Journal: Applied Economics, Vol.5, No.3, pp.136-169.
Melly, Blaise. (2005).
Decomposition of differences in distribution using quantile
regression
. Labour Economics, Vol. 12, pp.577-90.
Ñopo, Hugo (2012).
New century, old disparities: Gender and ethnic earnings gaps in latin
america and the caribbean.
A copublication of the inter-american development
bank and the world bank. Latin American Development Forum Series.
Oaxaca, Ronald. (1973).
Male-female wage differentials in urban labor markets
.
International Economic Review, Vol.14, No.3, pp.693-709.
OIT (2015).
La mujer en la gestión empresarial: Informe mundial
. Ginebra, Suiza.
OIT (2016).
Las mujeres en el trabajo: Tendencias de 2016
. Ginebra, Suiza.
ONU (2015).
El progreso de las mujeres en el mundo 2015-2016: Transformar las
economías para realizar los derechos.
ONU Mujeres, Estados Unidos de América.
ONU (2016).
Agenda 2030 y los objetivos de desarrollo sostenible: Una oportunidad para
América Latina y el Caribe.
Publicación de las Naciones Unidas, Santiago.
Pan, Jessica (2015).
Gender segregation in occupations: The role of tipping and social
interactions.
Journal of Labor Economics, Vol.33, No.2, pp.365-408.
Patiño, Carolina (2017).
Análisis de pobreza de tiempo con un enfoque de género: Caso del
Ecuador
, 2012. Cuaderno de Trabajo No.4, INEC.
Saxena, Ankita (2014).
Workforce diversity: A key to improve productivity
. Procedia
Economics and Finance Vol.11, pp.76-85.
Williams, M. y Bol, T. (2018).
Occupations and the wage structure: The role of
occupational tasks in Britain
. Research in Social Stratification and Mobility,
Vol.53, pp. 16-25.
ANEXOS
Tabla 3.-
Brechas salariales por género no condicionadas (log-sueldo).
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
q=0,1
q=0,25
q=0,5
q=0,75
q=0,9
MCO
Hombre
0,00319*** 0,0384*** 0,0321*** -0,0357*** -0,0678*** 0,0137***
(7,41e-05) (0,000957) (0,00141) (0,00224) (0,00304) (0,00109)
Constante
5,912***
5,940*** 6,194*** 6,607*** 7,160*** 6,370***
(5,95e-05) (0,000770) (0,00114) (0,00180) (0,00244) (0,000876)
Observaciones 1.050.126 1.050.126 1.050.126 1.050.126 1.050.126 1.050.126
R-cuadrado
0,000
Fuente:
Laboratorio de Dinámica Laboral y Empresarial, INEC.
Nota:
Los datos de empleo corresponden a abril de 2016.
Tabla 4.-
Brechas salariales condicionadas (log-sueldo).
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
q=0,1
q=0,25
q=0,5
q=0,75
q=0,9
MCO
Hombre
0,00874*** 0,0329***
0,0728***
0,103***
0,0962***
0,0817***
(0,000122) (0,000348)
(0,000534)
(0,00109)
(0,00202)
(0,000935)
Edad
0,00118*** 0,00551*** 0,0146***
0,0244***
0,0346***
0,0225***
(2,04e-05)
(6,28e-05)
(0,000112)
(0,000274)
(0,000514)
(0,000230)
Edad2
-1,53e-
05***
-6,47e-05*** -0,000162*** -0,000251*** -0,000308*** -0,000223***
(2,24e-07)
(7,13e-07)
(1,39e-06)
(3,70e-06)
(6,88e-06)
(2,81e-06)
Educación superior
0,0165***
0,157***
0,355***
0,515***
0,592***
0,360***
(0,000279) (0,00166)
(0,00159)
(0,00201)
(0,00287)
(0,00113)
Casado
0,00697*** 0,0225***
0,0537***
0,0959***
0,139***
0,0854***
(0,000119) (0,000296)
(0,000619)
(0,00125)
(0,00205)
(0,000938)
Divorciado
0,00763*** 0,0264***
0,0655***
0,123***
0,166***
0,0992***
(0,000189) (0,000635)
(0,00180)
(0,00272)
(0,00483)
(0,00179)
Viudo
0,00534*** 0,0165***
0,0259***
0,0125**
-0,0171
0,0199***
(0,000146) (0,00103)
(0,00268)
(0,00547)
(0,0132)
(0,00503)
Unión libre
0,0163***
0,0319***
0,0626***
0,0919***
0,143***
0,0736***
(0,000963) (0,00341)
(0,00557)
(0,00954)
(0,0109)
(0,00546)
Profesionales científicos e
intelectuales
-0,00188*** 0,0402***
-0,251***
-0,480***
-0,629***
-0,259***
(0,000593) (0,00315)
(0,00503)
(0,00562)
(0,00618)
(0,00229)
Técnicos y profesionales del
-0,0291*** -0,0560*** -0,446***
-0,692***
-0,796***
-0,418***