brecha salarial entre gÉneros en el perÚ para los sectores …
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UNIVERSIDAD PRIVADAD DE LA SELVA PERUANA
FACULTAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES
Escuela Profesional de Economía y Negocios Internacionales
TESIS
BRECHA SALARIAL ENTRE GÉNEROS EN EL PERÚ PARA
LOS SECTORES MANUFACTURA Y COMERCIO,
PERIODO 2016-2019
Tesis para obtener el título profesional de Economista con mención en Negocios
Internacionales
Por
Bach. Econ. Karla Milagros Sevillano Dantas
Asesor
Econ. Vivian Judit Mendoza Rodríguez, Dra.
Línea de Investigación:
Políticas sociales
Iquitos – Perú
2020
ii
PAGINA DEL JURADO
……………………………………………………
Econ. Stalin Max Panduro Fernadez
Presidente
………………………………………………………
CPC. Moisés Jesús Flores Ahuanari
Secretario
………………………………………………………………
Lic. NIT. María Teresa Mendoza Rodriguez, Mg.
Vocal
………………………………………………………
Dra. Vivian Judit Mendoza Rodríguez
Asesor
iii
DEDICATORIA
Dedico esta tesis a mi hijo, que es mi orgullo y mi gran motivación, gracias hijo mío por
ser la fuente de mi esfuerzo, libras mi mente de todas las adversidades que se presentan,
y me impulsas a cada día superarme en el camino de ofrecerte siempre lo mejor.
Karla Milagros Sevillano Dantas
iv
AGRADECIMIENTO
Agradezco a Dios por bendecirme la vida, por guiarme a lo largo de mi existencia, ser el
apoyo y fortaleza en aquellos momentos de dificultad y de debilidad.
Gracias a mi familia por ser los principales promotores de mis sueños, por confiar y creer
en mis expectativas, por los consejos, valores y principios que me han inculcado.
Agradezco a nuestros docentes de la Carrera de Economía y Negocios Internacionales,
por haber compartido sus conocimientos a lo largo de la preparación de mi profesión, de
manera especial,
Karla Milagros Sevillano Dantas
v
AUTORIZACIÓN DE PUBLICACIÓN
Karla Milagros Sevillano Dantas identificada con DNI N°48011385, bachiller de la
Facultad de Ciencias Empresariales de la Universidad Privada de la Selva Peruana, con la
tesis y el artículo científico titulado “Brecha salarial entre géneros en el Perú para los
sectores manufactura y comercio, periodo 2016-2019”, declaro bajo juramento que:
1. La tesis/El artículo no ha sido plagiada ni total ni parcialmente.
2. El artículo no ha sido auto plagiado; es decir, no ha sido publicada ni presentada
anteriormente para alguna revista.
3. De identificarse fraude (datos falsos), plagio (información sin citar a autores), auto
plagio (presentar como nuevo algún trabajo de investigación propio que ya ha sido
publicado), piratería (uso ilegal de información ajena) o falsificación (representar
falsamente las ideas de otros), asumimos las consecuencias y sanciones que de nuestro
acto se deriven, sometiéndonos a la normatividad vigente de la Universidad Privada de
la Selva.
4. Si, el artículo fuese aprobado solo autorizamos la publicación del registro metadato e
información básica (parcial) en la revista u otro documento de difusión, cedo mis
derechos patrimoniales y autorizo a la Facultad de ciencias empresariales de la
Universidad Privada de la Selva Peruana, la publicación y divulgación del documento
en las condiciones, procedimientos y medios que disponga la Universidad.
Iquitos, 22 de agosto del 2020
…………………………………
Karla Milagros Sevillano Dantas
N° 48011385
vi
DECLARATORIA DE AUTÉNTICIDAD
Por el presente documento la tesista, Karla Milagros Sevillano Dantas identificado con
DNI N°48011385; quien ha elaborado la tesis denominada “Brecha salarial entre géneros
en el Perú para los sectores manufactura y comercio, periodo 2016-2019”, para optar el
título profesional de Economista con mención en Negocios Internacionales otorgado por
la Universidad Privada de la Selva Peruana, declaro bajo juramento que:
1. El presente trabajo de tesis es de mi autoría y en el mismo no existe plagio de ninguna
naturaleza, en especial copia de otro trabajo de tesis o similar presentado por cualquier
persona ante cualquier Universidad.
2. Dejo expresa constancia que las citas de otros autores han sido debidamente
identificadas en el trabajo, por lo que no he asumido como propio las opiniones vertidas
por terceros, ya sea de fuentes encontradas en medios escritos o del internet.
3. Asimismo, afirmamos que todos los miembros del grupo de tesis hemos leído el
documento de tesis en su totalidad y somos plenamente conscientes de todo su
contenido. Todos asumimos la responsabilidad de cualquier error u omisión en el
documento y somos conscientes que este compromiso de fidelidad de la tesis tiene
connotaciones éticas, pero también de carácter legal.
4. En caso de incumplimiento de esta declaración, nos sometemos a lo dispuesto en las
normas académicas de la Facultad y de la Universidad Privada de la Selva Peruana.
…………………………………
Karla Milagros Sevillano Dantas
N° 48011385
vii
INDICE DE CONTENIDOS
PAGINA DEL JURADO .................................................................................................ii
DEDICATORIA ............................................................................................................. iii
AGRADECIMIENTO .................................................................................................... iv
AUTORIZACIÓN DE PUBLICACIÓN ........................................................................ v
DECLARATORIA DE AUTÉNTICIDAD ................................................................... vi
INDICE DE CONTENIDOS .........................................................................................vii
INDICA DE TABLAS..................................................................................................... ix
RESUMEN ........................................................................................................................ x
ABSTRACT ..................................................................................................................... xi
CAPITULO I: INTRODUCCIÓN................................................................................ 12
1.1. Planteamiento del problema ................................................................................ 14
1.1.1. Descripción de la realidad problemática ............................................................ 14
1.1.2. Formulación del problema ................................................................................... 15
1.2. Objetivos ................................................................................................................ 16
1.2.1. Objetivo general .................................................................................................... 16
1.2.2. Objetivos específicos ............................................................................................. 16
1.3. Justificación ........................................................................................................... 17
1.4. Limitaciones .......................................................................................................... 18
CAPITULO II: MARCO TEÓRICO ........................................................................... 19
2.1. Antecedentes .......................................................................................................... 19
2.1.1. Internacional ......................................................................................................... 19
2.1.2. Nacional ................................................................................................................. 21
2.2. Bases teóricas ........................................................................................................ 24
2.2.1. Educación y salario ............................................................................................... 24
2.2.2. Experiencia y salario ............................................................................................ 28
2.2.3. Género y salario .................................................................................................... 29
2.3. Definiciones de términos básicos ......................................................................... 32
2.4. Operacionalización de variables e indicadores .................................................. 34
viii
CAPITULO III: METODOLOGÍA ............................................................................. 35
3.1 Tipo y nivel de la investigación ............................................................................ 35
3.2. Diseño de investigación ........................................................................................ 35
3.3. Población, muestra y muestreo ............................................................................ 35
3.3.1. Población ............................................................................................................... 36
3.3.2. Muestra .................................................................................................................. 36
3.3.3. Muestreo ................................................................................................................ 36
3.4. Técnica e instrumento de recolección de datos .................................................. 36
3.4.1 Técnica de recolección de datos ........................................................................... 36
3.4.2. Instrumento de recolección de datos .................................................................. 36
3.5. Validez y confiabilidad del instrumento ............................................................. 37
3.6. Técnicas de procesamiento y análisis de datos ................................................... 37
3.6.1. Técnicas de procesamiento de datos ................................................................... 37
3.6.2. Análisis de datos .................................................................................................... 37
3.7. Aspectos éticos ....................................................................................................... 38
CAPÍTULO IV: PRESENTACIÓN Y DISCUSIÓN DE LOS RESULTADOS ...... 39
4.1. Resultados .............................................................................................................. 39
4.1.2. Resultados a nivel de objetivos ............................................................................ 48
4.2. Discusión de resultados. ....................................................................................... 53
CAPITULO V: CONCLUSIONES .............................................................................. 56
CAPITULO VI: RECOMENDACIONES ................................................................... 57
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ......................................................................... 58
ANEXOS ......................................................................................................................... 61
Anexo Nº 01: Artículo científico.................................................................................... 62
Anexo Nº 02: Matriz de consistencia ............................................................................ 73
Anexo Nº 03: Instrumento ............................................................................................. 74
ix
INDICA DE TABLAS
Tabla 1. Sector manufactura-modelo de participación laboral 2016-2019. .......................... 39
Tabla 2. Sector Manufactura-modelo de regresión salarial incluyendo el coeficiente inverso
de Mills, periodo 2016-2019. ..................................................................................................... 42
Tabla 3. Sector Comercio-Modelo de participación laboral en el periodo 2016-2019. ........ 44
Tabla 4. Sector Comercio-Modelo de regresión salarial incluyendo el cociente inverso de
Mills, periodo 2016-2019. .......................................................................................................... 46
Tabla 5. Brecha salarial en el sector Manufactura con corrección por sesgos de selección,
periodo 2016-2019. .................................................................................................................. 48
Tabla 6. Brecha salarial en el sector Comercio con corrección por sesgos de selección,
periodo 2016-2019. .................................................................................................................... 49
Tabla 7. Brecha salarial en el sector Manufactura con corrección por sesgos de selección,
periodo 2016-2019. .................................................................................................................... 50
Tabla 8. Brecha salarial en el sector Comercio con corrección por sesgos de selección,
periodo 2016-2019. .................................................................................................................... 51
Tabla 9. Brecha salarial sector Manufactura vs Comercio, periodo 2016-2019 .................. 52
x
RESUMEN
El presente trabajo de investigación tuvo como objetivo determinar el nivel de brecha
salarial entre géneros en el Perú para los sectores Manufactura y Comercio, periodo 2016
2019. El método de estudio tuvo un enfoque cuantitativo de tipo descriptivo-explicativo.
Se utilizó el diseño no experimental de tipo retrospectivo, porque no se manipulo las
variables y porque se está considerando un periodo de análisis de 3 años anteriores. La
población estuvo conformada por 76 trimestres periodo 2001-2019 de la Encuesta
Permanente de Empleo. La muestra se tomó de 16 trimestres de la población, es decir
periodo de análisis de 3 años anteriores (2016-2019), recopilados de la base de datos INEI
(EPE 2016-2019) de la Encuesta Permanente de Empleo. Para el análisis de datos se aplicó
la descomposición de Oaxaca Blinder, sesgos de selección y la corrección de Heckman.
Como resultados se obtuvieron que, si existe brecha salarial de genero tanto en los
sectores manufactura al igual que en el sector comercio, unos están explicados por
características observables y otras por características no explicativas.
Palabras claves: Brecha salarial, género, descomposición de Oaxaca Blinder, sesgos de
selección.
xi
ABSTRACT
The objective of this research work was to determine the level of wage gap between
genders in Peru for the Manufacturing and Commerce sectors, period 2016-2019. The
study method had a quantitative descriptive-explanatory approach. The retrospective non-
experimental design was used, because the variables were not manipulated and because
an analysis period of 3 previous years is being considered. The population was made up
of 76 quarters from the 2001-2019 period of the Permanent Employment Survey. The
sample was taken from 16 quarters of the population, that is, the analysis period of 3
previous years (2016-2019), collected from the INEI database (EPE 2016-2019) of the
Permanent Employment Survey. For data analysis, the Oaxaca Blinder decomposition,
selection biases and Heckman correction were applied.
As results, it was obtained that, if there is a gender wage gap both in the manufacturing
sectors as well as in the commerce sector, some are explained by observable
characteristics and other non-explanatory characteristics.
Keywords: Wage gap, gender, Oaxaca Blinder decomposition, selection biases
12
CAPITULO I: INTRODUCCIÓN
En la economía local, nacional y mundial siempre han existido problemas a los cuales
constantemente se les busca soluciones para así poder crear un desarrollo sostenible en el
tiempo. Uno de los problemas económicos actuales son las brechas salariales que existen
en el mercado laboral en muchos sectores económicos el cual de cierta manera está
afectando a un grupo económico que busca no solo el reconocimiento que este se merece
sino también erradicar ciertos prejuicios y discriminaciones que pueden existir el cual es
un obstáculo para el crecimiento personal y profesional.
La presente investigación busca determinar la existencia de brecha salarial en dos
sectores económicos tales como manufactura y comercio para así poder analizar las
características que rodean a este mismo y poder proponer soluciones de cara a futuro para
poder formar sociedades más equilibradas y con las mismas oportunidades para todos.
En el apartado de la metodología, la investigación tuvo un enfoque cuantitativo
porque sus variables se caracterizan por medirse en números y porcentajes. El diseño de
la investigación fue no experimental, porque no se manipulará la variable independiente.
En el capítulo I denominado planteamiento de problema, se describe la realidad
problemática sobre las bases de revisiones bibliográficas. Se formula el problema,
objetivos, justificación de la investigación, limitaciones y vialidad de la misma.
En el capítulo II denominado marco de teórico, se describe los antecedentes,
mencionado en estudios internacionales y nacionales que fueron tomados en cuenta en el
estudio, así mismo la fundamentación científica y técnica, de las variables, Además, se
13
precisa la formulación de la hipótesis general y específica, con su respectiva
operacionalización de variables.
En el capítulo III denominado marco metodológico, se precisan los elementos del
protocolo de la investigación como: tipo de investigación, diseño, población, muestra,
técnicas de acopio de datos y métodos de análisis de datos.
En el capítulo IV denominado presentación y discusión de los resultados, se
presentan los hallazgos expresados en tablas estadísticas, figuras y medidas de resumen.
Completando con interpretaciones y prueba de hipótesis, de acuerdo a los objetivos e
hipótesis generales y específicos establecidos previamente. Al final se discuten los
resultados destacando nuestra opinión sobre la valides de los mismos y estableciendo
relación con los antecedentes y las teorías precisaos en el estudio.
En el capítulo V denominado conclusiones se darán a conocer las conclusiones
finales de la presente investigación.
En el capítulo VI denominado recomendaciones, se darán las recomendaciones
propuestas para poder dar solución al problema o a nuevas realidades.
14
1.1. Planteamiento del problema
1.1.1. Descripción de la realidad problemática
Como se sabe, hace muchos años atrás los hombres solían ser cabeza de familia, eran los
encargados de buscar sustento para sus familias mientras la mujer era la encargada de criar
y educar a los hijos. En aquellos tiempos era muy difícil ver a mujeres laborando en
ocupaciones que le generaran una cantidad considerable de dinero con el cual podía
solventar y mantener una familia. Con el paso de los años, pasando la revolución
industrial, la revolución tecnológica llegando hasta nuestros días donde estamos en un
periodo de globalización, muchas mujeres en su mayoría también se volvieron cabeza de
familia, comenzaron a entrar en el mercado laboral a competir de tú a tú con los hombres
por puestos de trabajo que le generen ingresos altos, gracias a que ahora las mujeres al
igual que los hombres tienen la misma posibilidad de poder estudiar carreras
profesionales, seguir especializaciones, con lo cual tienen la capacidad de que en ciertos
sectores estén a la par de los hombres en cuanto a estudios y experiencia laboral, también
quedo comprobado que las mujeres son más productivas al realizar ciertas actividades que
los hombres, se dice que las mujeres prefieren trabajar con personas y que los hombres
con cosas refiriéndose que las mujeres son más productivas cuando se trata de actividades
en la cual impliquen dar servicio de atención a un cliente, negociando acuerdos con otros
profesionales de diferentes empresas, etc. Mientras los hombres en su mayoría prefieren
laborar o realizar actividades que demanden su fuerza física, pero la realidad va muchos
más allá ya que existen otros factores por lo cual los hombres reciben un mayor salario en
promedio que una mujer.
15
Se realizaron estudios donde indican que muchas mujeres optan por trabajaros a tiempo
parcial lo que implica menores horas de trabajo y por ende una remuneración menor.
También se indica que las mujeres optan por sectores que son peores remunerados que los
hombres, otro factor que muchas mujeres no lleguen a progresar en su carrera profesional
es la maternidad, el hecho de ya tener hijos implica por parte de la mujer mayor dedicación
de su tiempo a ellos por lo cual genera que ciertos trabajos no los pueda realizar a tiempo
completo. Existen estereotipos en las empresas en las cuales asocian cargo de
responsabilidad a hombres
En la actualidad el Perú sigue siendo un país discriminativo hacia las mujeres,
también conocido como un país machista, ya que se cree que las mujeres solo deben ser
amas de casa o tener empleos de muy bajo nivel, en variadas ocasiones se considera que
no tienen la capacidad para estar en algún puesto directivo u gerencial en una empresa,
que no pueden trabajar en cierto tipo de empleos o algún puesto en específico ya que esto
está catalogado ¨solo para los hombres¨.
1.1.2. Formulación del problema
1.1.2.1. Problema general
¿Cuál es el nivel de brecha salarial entre géneros en el Perú para los sectores Manufactura
y Comercio, periodo 2016-2019?
1.1.2.2. Problemas específicos
a) ¿Cuál es el nivel de brecha salarial de género en el sector Manufactura, periodo 2016-
2019 y comprobar si está explicada principalmente por diferencias en características
16
observables como experiencia laboral, nivel de estudios alcanzados, horas trabajadas,
tipo de empresa?
b) ¿Cuál es el nivel de brecha salarial de género en el sector Comercio, periodo 2016-
2019 y comprobar si está explicada por factores discriminatorios?
c) ¿Cuál es el comportamiento de la brecha salarial entre géneros en el periodo 2016-2019
entre los sectores Manufactura y Comercio?
1.2. Objetivos
1.2.1. Objetivo general
Determinar el nivel de brecha salarial entre géneros en el Perú para los sectores
Manufactura y Comercio, periodo 2016-2019.
1.2.2. Objetivos específicos
a) Estimar el nivel de brecha salarial de género en el sector Manufactura, periodo 2016-
2019 y comprobar si está explicado en gran medida por diferencias en características
observables como experiencia laboral, nivel de estudios alcanzados, horas trabajadas,
tipo de empresa.
b) Estimar el nivel de brecha salarial de género en el sector Comercio, periodo 2016-
2019 y comprobar si está explicado por factores discriminatorios.
c) Comparar el comportamiento de la brecha salarial entre géneros en el periodo 2016-
2019 entre los sectores Manufactura y Comercio.
17
1.3. Justificación
1.3.1. Justificación teórico
El presente estudio aportara información valiosa para el conocimiento del público en
general y así poder conocer que parte de los sectores económicos en el Perú se está viendo
afectado por el tema de la brecha salarial de género y así poder reducir la brecha brindando
soluciones de cara al futuro. Los datos analizados están contextualizados a la realidad
peruana.
1.3.2. Justificación práctica
El poder utilizar el método de análisis de datos para así poder conocer en que otros
sectores económicos se da la brecha salarial y así poder mostrar la realidad
microeconómica del Perú.
1.3.3. Justificación metodológica
La metodología empleada en la presente investigación servirá para orientar futuras
investigaciones. De igual manera el instrumento utilizado de acopio de datos podrá ser
utilizados en estudios con referencia a las variables utilizadas en la investigación.
1.3.4. Justificación social
Permitirá mostrar una realidad que se sigue viendo hasta nuestros días, tanto hombres y
mujeres deben tener las mismas oportunidades en todos los aspectos, poder también
erradicar temas de discriminación que pueden ser impedimento para el desarrollo personal
de las personas.
18
1.4. Limitaciones
En el desarrollo del presente trabajo de investigación tuvo como limitación a nivel
bibliográfico los escasos antecedentes locales referentes a las variables del presente
estudio lo que constituirá una limitación significativa que impedirá fortalecer los
resultados de esta investigación.
19
CAPITULO II: MARCO TEÓRICO
2.1. Antecedentes
2.1.1. Internacional
Arceo Gómez & Campos Vásquez (2014), en su tesis “Evolución de la brecha
salarial de género en México”, Tuvo como objetivo analizar la brecha salarial de género
en Mexico entre 1990 y 2010. La presente investigacion tuvo un enfoque cuantitativo a
nivel descriptivo. El diseño de la investagacion fue de tipo no experimental. La muestra
estuvo conformada por los datos de poblacion y vivienda de hombres y mujeres entre los
años 1990-2010. De acuardo a los resultados obtenidos se dice que la brecha salarial ha
decrecido en el periodo. La brecha salarial para áreas urbanas (más de 2 500 habitantes)
fue de 14.2%, 11.6% y 7.8% en promedio para los años 1990, 2000 y 2010
respectivamente. Sin embargo, este decrecimiento en la brecha se encuentra dominado por
una caída en la brecha en la parte alta de la distribución salarial. Concluye que la brecha
salarial total para todo el país en 1990, 2000 y 2010 era de 20%, 27% y 26% en promedio,
respectivamente. Es decir, para 1990 y 2000 la brecha salarial total es 20 puntos
porcentuales mayor que la observada, mientras que para 2010 es sólo 14 puntos
porcentuales mayor. Estos resultados indican que las mujeres se seleccionan
positivamente respecto al mercado laboral mexicano: aquellas con mayores salarios
potenciales son las que deciden trabajar.
20
Brindusa, Conde Ruiz, & Marra de Artiñano (2018), en su tesis “Brechas
Salariales de Género en España”, tuvo como objetivo analizar la evolución de las brechas
salariales de género en España. La presente investigación tuvo un enfoque cuantitativo. El
diseño de la investigación fue de tipo no experimental. La muestra fue de los años 2002,
2006, 2010, 2014. En los resultados obtenidos se observa que los diferenciales salariales
entre hombres y mujeres son más altos en la parte superior de la distribución de los salarios
que en la parte media e inferior, tanto cuando se considera la brecha sin ajustar, cómo
cuando se considera la brecha controlando por características socio-demográficas y del
empleo (el modelo extendido). Tuvo como conclusión: La brecha aumenta con la edad:
los hombres entre 30-39 años, controlando por todas las características, ganan un 11%
más que las mujeres con dicha edad, y los de entre 50-59 años ganan un 15% más (aunque
hay que interpretar con cautela las brechas salariales por edad puesto que podría haber
potenciales efectos de cohorte). La brecha salarial ajustada se reduce con el nivel
educativo: los hombres con educación secundaria ganan un 14% más y los hombres
universitarios un 12% más que las mujeres. La brecha ajustada aumenta con la antigüedad
en la empresa: un hombre con más de 7 años de antigüedad en la empresa gana un 16,4%
más que una mujer con la misma antigüedad (y con las mismas características
observables). Las brechas ajustadas también son más altas para los contratos indefinidos:
un hombre con contrato indefinido gana un 14% más que una mujer con el mismo contrato
y un hombre con un contrato temporal gana un 8% más.
Ocañas Gallardo (2019), en su tesis “ Un análisis de la brecha salarial por género:
caso aplicado a una empresa de manufactura en Escobedo, México”, tuvo como objetivo
21
analizar la brecha salarial por género en la empresa de manufactura en Escobedo, Mexico.
La presente investigacion tuvo un enfoque cuantitativo, el diseño utilizado fue de tipo no
experimental, el muestreo fue el no probabilistico. la muestra estuvo conformado por 114
trabajadores con mas de dos años laborando y entre las edades de 18 a 60 años en el pimer
trimestre del año 2019, los resultados muestran que existe una diferencia entre los ingresos
que perciben las mujeres con respecto a los hombres. Tuvo como conclusion: En primera
instancia se encuentra que la edad y los grados de escolaridad resultaron ser variables que
impactan en los ingresos salariales que perciben los trabajadores. Sin embargo, variables
como el estado civil resultaron ser no significativas. Se puede mostrar también, como los
puestos de gerencia tienen un mayor ingreso salarial a comparación con el restoy
predomina el hombre teniendo mayores ganacias en comparación con la mujer, no
obstante, la brecha salarial es mínima. Asimismo, se observa que la desigualdad entre
hombres y mujeres se ve bien marcado en los puestos que ofrece la empresa, ya que existen
puestos como operarios y líderes de celda que no son o no pueden ser ocupados por
mujeres. Por lo tanto, en esas árteas existe una brecha salarial que no se puede cuantificar.
2.1.2. Nacional
Avila Cazorla (2016), en su tesis “Discriminacion y brecha salarial por genero en
el Perú 2016”, tuvo como objetivo establecer la existencia de discriminación salarial e
identificar los factores que influyen en la brecha salarial por género en los trabajadores
dependientes e independientes en el mercado laboral de Perú en el año 2016. La presente
investigación tuvo un enfoque cuantitativo, explicativo-causal. El diseño de la
investigación fue no experimental. El tamaño de la muestra se obtuvo con el nivel de
22
educación máxima alcanzado de todos los miembros del hogar de 14 y más años de edad
distribuidos por departamentos. En los resultados se reporta una diferencia de S/. 268.86
en favor al hombre lo que impacta negativamente en el ingreso de las mujeres. Las mujeres
son las que alcanzan mayores promedios de años de estudio: 12.09 y los varones: 11.25
años. Tuvo como conclusión: Se muestra evidencias sobre la existencia de brecha salarial
por género en el mercado laboral para trabajadores dependientes la brecha total es de
28.3% de este valor total corresponde el 34.3 % por posible discriminación por género,
para trabadores independientes la brecha total es de 51.3% de dicho porcentaje el 50% por
posible discriminación salarial, Mayor brecha salarial se da a nivel de los trabajadores
independientes con información de ENAHO 2016.
Huacho Aranda & Rosales Romero (2019), en su tesis “Factores determinantes de
la brecha salarial por género de la región Junín, 2004-2017”, tuvo como objetivo
identificar los factores determinantes de la brecha salarial en la región Junín en el periodo
2004-2017. La presente investigación tuvo un enfoque cuantitativo con alcance
correlaciona-explicativo. El diseño de la investigación fue de tipo no experimental
transversal. La muestra de estudio fue de 11382 empadronados para la región Junín. En
los resultados obtenidos para varones mediante un modelo de regresión lineal con 6 911
observaciones y con un nivel de significancia del 5 por ciento, resulta una probabilidad F
de 0.00 que indica la significancia global del modelo, y una R-squared de 0.39 que
significa que el modelo es explicado en un 39 por ciento por las variables exógenas para
los años 2004 al 2017. En las mujeres el cual trabaja con 4 471 observaciones, resultando
la probabilidad F estadístico igual a 0.00 el cual es menor a 0.05, que indica la
23
significancia del modelo, así mismo, un R-squared igual a 0.436, que significa que todas
las variables explican en un 43.6 por ciento el nivel de los ingresos. Tuvo como
conclusión: El primer componente es la parte explicada de la brecha salarial, lo que
significa que los factores de capital humano (nivel educativo y experiencia potencial),
característica personal (estado civil) y característica laboral (actividad económica),
influyen en la generación de brecha salarial por género. Todas estas variables y las
diferencias de ellas entre varones y mujeres explican en un 32 por ciento la brecha salarial
por género. El segundo componente es la parte inexplicada y que Oaxaca y Blinder
atribuyen al componente discriminatorio, el cual explica en un 68 por ciento la brecha
salarial por género existente en la región Junín en el periodo de estudio. Dicha
discriminación es explicada por factores no observables y otros factores que no se
incluyeron en el modelo.
Hurtado Gálvez & Villavicencio Esquivel (2019), en su tesis “Análisis de los
factores que afectan la brecha salarial entre mujeres y hombres en la región la Libertad en
el año 2017”, tuvo como objetivo determinar los factores que afectan la brecha salarial
entre mujeres y hombres en la región La Libertad en el año 2017. La presente
investigación fue de tipo descriptivo. El diseño utilizado fue el no experimental. Para la
muestra se aplicaron criterios de inclusión y exclusión en base a los objetivos planteados,
por lo tanto, la muestra fue de 2151 personas. Tuvo como conclusión que: Trabajadores
dependientes, el nivel de estudios impacta de manera positiva en la brecha salarial para
trabajadoras dependientes con estudios superiores no universitarios, pero de manera
negativa para las trabajadoras dependientes con sólo primaria. La formalidad del empleo
24
influye positivamente en la brecha salarial, cuando el empleo es formal menor es la brecha
salarial. Para el caso de los trabajadores dependientes, el tamaño de la empresa influye en
la brecha salarial, siendo menor en grandes empresas con más de 500 empleados y mayor
para las empresas de hasta 100 empleados. Trabajadores independientes El nivel de
estudios impacta de manera positiva en la brecha salarial para trabajadoras independientes
con estudios superiores universitarios y postgrado, pero de manera negativa para las
trabajadoras independientes con educación superior no universitaria, esto se relaciona a
los roles tradicionales en los cuales las mujeres acceden a carrera técnicas con menor
remuneración en el mercado laboral: administración, enfermería técnica, contabilidad,
secretariado frente a carreras como informática, mecánica automotriz, electricidad por
citar algunos ejemplos.
2.2. Bases teóricas
2.2.1. Educación y salario
Como bien sabemos, la educación es uno de los componentes más influyentes y
artífices en el desarrollo de una sociedad dado que, mejoran la cultura, los valores, el
conocimiento que toda persona adquiere en su vida. La educación es fundamental en todos
los aspectos hoy en día, para conseguir un mejor empleo, mejorar la calidad de vida,
mejorar el bienestar social, seguir creciendo en el apartado económico, etc. Se ha
comprobado que las sociedades que más han crecido en todos los apartados ya
mencionados fueron aquellos que más invirtieron en educación y a lo largo de los años
consiguieron instaurar su progreso en el conocimiento. Atrás quedaron los años donde los
estados, gobiernos consideraban a la educación como un gasto en la distribución del
25
presupuesto para el país, hoy en día se le considera una inversión fructífera tanto para el
presente como para el futuro de un país. La educación es un bien social que permite crear
sociedades más justas, productivas y equilibradas.
Para los autores Villalobos Monroy & Pedroza Flores (2009), el capital humano
es considerado como un factor propiciador de desarrollo y crecimiento económico, para
su formación entran en juego diversos elementos, los más importantes son la educación y
la capacitación laboral, porque a través de ellos se descubren y desarrollan las
capacidades, los talentos, las destrezas y habilidades de los individuos. Esta idea prevalece
entre los teóricos que estudian a la educación desde el enfoque económico, por ejemplo,
Schultz define al capital humano como aquel que incluye componentes cualitativos, tales
como la habilidad, los conocimientos y atributos similares que afectan la capacidad
individual para realizar el trabajo productivo, los gastos introducidos para mejorar estas
capacidades aumentan también el valor de la productividad del trabajo y producirán un
rendimiento positivo. (Schultz, 1968)
Según los autores Cardona Acevedo, Montes Gutiérrez, Vásquez Maya, Villegas
González, & Brito Mejía (2007), el concepto de capital humano ha tomado diferentes
definiciones, donde han variado sus componentes y alcances. En un principio, se tomó la
educación como eje fundamental, pero se han desarrollado nuevos elementos. Esta
variación se ha visto enmarcada por distintos estudios y la inclusión de variables como la
experiencia. Según Schultz (1961), invertir en escolarización, salud, en la forma de crianza
de los niños, en profesionales, en investigación, es invertir en capital humano, lo que a su
vez disminuye la brecha entre pobres y ricos, brindándoles una mejor calidad de vida a las
personas de escasos recursos. El centro de la teoría de capital humano está en tomar la
26
educación y capacitación como formas de inversión que producen beneficios a futuro con
mayores ingresos para las personas con educación, y, por ende, la sociedad; de esta
manera, el capital humano es entendido como una inversión que da sus frutos cuando las
personas reciben más ingresos en el futuro.
Para los autores Urroz Gutiérrez & Salgado Torres (2014), tener un retorno
positivo en la educación es favorable para aumentar el ingreso por hora promedio de los
individuos, es así que para la muestra total se estima un retorno aproximado del 7.1%. En
otras palabras, por cada año de extra de escolaridad alcanzada se recibe 7.1 por ciento
extra de ingreso. Por otro lado, el rendimiento absoluto por nivel de escolaridad lo provee
el nivel universitario con 10.5%, así un individuo que concluye la universidad obtiene un
ingreso de 10.5 por ciento mayor que el obtenido por alguien que solo completó el nivel
anterior. Estos resultados, nos indicaban que a mayor escolaridad se obtiene un mayor
rendimiento. Al mismo tiempo, la educación superior es la más rentable.
Según los autores Pons Blasco & Blanco Sánchez, en el análisis por sexo, se
observa que únicamente se retribuyen los años de educación primaria y superior. Esta
retribución sería el pago por el aumento de productividad que propicia en los trabajadores
que los cursan, en consonancia con la teoría del capital humano. Por otra parte, no parece
que exista retribución positiva por los años cursados de educación secundaria. Sin
embargo, es en este nivel donde se observa un pago por el título conseguido indicando
que está actuando como señal. Cuando se separa la muestra por sectores, se observa que,
en el sector privado, de nuevo, sólo parecen tener retribución los años de educaciones
anteriores y posteriores a la educación secundaria. En el nivel de secundaria, como en el
caso anterior, no parece haber incremento de productividad, aunque los resultados indican
27
que la obtención del título se utiliza como señal. En el análisis del sector público los
resultados confirman la hipótesis inicial de que se retribuyen fundamentalmente los títulos
observándose únicamente una retribución positiva por los años de educación superior.
Para los autores Lavado, Céspedes, & Ramírez Rondán (2012), entre sus hallazgos
más importantes, notaron que los egresados de universidades de mayor calidad tienen
ingresos salariales que en promedio son 80% mayores que sus pares que asistieron a
instituciones de menor calidad en 2012. Este castigo salarial se mantiene,
independientemente de la carrera que estudiaron. Además de enfocarnos en la calidad
universitaria, presentamos evidencias del descalce entre la oferta y demanda laboral en
determinadas familias de carreras universitarias. Mostramos que los profesionales de las
áreas de “Derecho”, “Pedagogía” y “Ciencias económicas y empresariales” son los grupos
de carrera con mayores diferenciales de salarios en relación con el retorno profesional
promedio y con otros grupos de profesionales con los mismos años de educación formal.
De este modo, los hallazgos indican que el retorno salarial es altamente heterogéneo en
función de las carreras universitarias elegidas por el estudiante y de la calidad de la
institución a la que asiste. Aquellas que requieren un mayor esfuerzo en término de años
de duración del programa y por ende implican una mayor inversión de recursos (ej.:
tiempo, dinero), tales como “Derecho” e “Ingeniería y otras ciencias”, exhiben un retorno
salarial mayor frente a las demás carreras. Por el contrario, carreras de “Humanidades y
CC. SS.” y “Pedagogía” resultan las menos atractivas en términos salariales
independientemente de la calidad de la universidad del egresado. Finalmente, el cálculo
de la tasa interna de retorno de la educación superior (TIR) apuntan a que la rentabilidad
de instituciones universitarias y técnicas de mayor calidad es superior a las de aquellas de
28
menor calidad. Este resultado considera una definición de rentabilidad en la que se
consideran los costos de matrícula y pensiones promedio de cada tipo de institución, por
lo cual se infiere que la inversión en educación superior es costo-efectiva.
2.2.2. Experiencia y salario
Según los autores Cardona Acevedo, Montes Gutiérrez, Vásquez Maya, Villegas
González, & Brito Mejía, (2007), La investigación empírica podría confirmar las
predicciones que plantea la teoría en donde la educación se destaca como componente
principal de capital humano; sin embargo, en la práctica nos encontramos con una
valoración de la experiencia en el entorno productivo. Desde este punto de vista se
evidencia la incidencia del capital humano como un factor diferenciador en el largo plazo,
no solo dado que la experiencia está correlacionada de forma positiva con el tiempo
empleado en una labor específica, sino dadas las circunstancias del sector en cuanto a la
importancia de la experiencia sobre la educación. En las entrevistas, la educación y la
experiencia tienen relaciones negativas según el nivel de responsabilidad, es decir, que a
mayor nivel de responsabilidad se exige mayor educación y a menor nivel de
responsabilidad prevalece la experiencia como la principal variable a tener en cuenta. En
este sentido, las relaciones esbozadas por la economía clásica acerca de las variables que
influyen en el nivel de salarios pueden compensarse, dadas las correlaciones negativas
entre la necesidad de experiencia y de educación para la empresa por nivel de empleo.
Respecto a los estudios formales del personal administrativo, se reconocen sus bondades.
Sin embargo, ciertas empresas dicen no estar en capacidad de dar a sus ejecutivos este tipo
de oportunidades. Dentro de las razones figuran los altos costos de las especializaciones
29
y la falta de una oferta de estudios formales que se adapten a las necesidades reales de la
empresa, y la experiencia entra a ser para de la especialización.
Para el autor Vicéns Otero (2012), la descomposición Oaxaca-Blinder determina que la
diferencia de salarios existente entre dos grupos de individuos se debe a dos componentes.
El primero de ellos recoge la diferencia entre las variables explicativas observables de los
dos grupos y el segundo recoge la diferencia entre las características no observables,
medido éste por las discrepancias entre los parámetros de ambos grupos.
2.2.3. Género y salario
Según la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura y
Comisión Económica para América Latina y el Caribe, s.f., las relaciones de género
derivan de los modos en que las culturas asignan las funciones y responsabilidades
distintas a la mujer y al hombre. Ello a la vez determina diversas formas de acceder a los
recursos materiales como tierra y crédito, o no materiales como el poder político. Sus
implicaciones en la vida cotidiana son múltiples y se manifiestan por ejemplo, en la
división del trabajo doméstico y extra-doméstico, en las responsabilidades familiares, en
el campo de la educación, en las oportunidades de promoción profesional, en las instancias
ejecutivas, etc.
Para la autora Guzmán (2002), los procesos de globalización se expresan, entre otros
aspectos, en el debilitamiento de las convenciones vigentes de las sociedades industriales,
y plantean como tema urgente la constitución de nuevas institucionalidades que respondan
a la complejidad de las sociedades y permitan avanzar en la realización de los dos ideales
que han caracterizado las sociedades modernas: la libertad y la igualdad. La presencia de
30
movimientos sociales transnacionales como el de las mujeres y la emergencia de
condiciones para la constitución de una agenda global democrática ofrecen nuevas
oportunidades para cambiar las relaciones de género existentes caracterizadas por la
desigualdad y el menor reconocimiento de las mujeres como sujetos sociales. Sin
embargo, la existencia de poderes fácticos como las corporaciones multinacionales, y la
ausencia de normas que regulen las nuevas prácticas encierran grandes riesgos de
exclusión y de ejercicio de poder sobre los más débiles.
Según Organismo de Evaluación y Fiscalización Ambiental – Oefa (2018), las
desigualdades de género en el uso del tiempo son todavía altas y persistentes en todos los
países. Al combinar el trabajo remunerado y el no remunerado, las mujeres de los países
en desarrollo trabajan más que los hombres, destinando menos tiempo a la educación, el
ocio, la participación política y el cuidado propio. Datos procedentes de diversos países
muestran que incrementar la proporción de los ingresos del hogar controlados por las
mujeres, procedentes de lo que ganan ellas mismas o de transferencias de dinero, modifica
los patrones de gasto en formas que benefician a hijas e hijos. El empoderamiento
económico de la mujer es un buen negocio. Las empresas se benefician enormemente al
aumentar las oportunidades en cargos de liderazgo para las mujeres, algo que ha
demostrado aumentar la eficacia organizacional. Se estima que las compañías en las que
tres o más mujeres ejercen funciones ejecutivas superiores registran un desempeño más
alto en todos los aspectos de la eficacia organizacional.
31
2.2.4. Discriminación
Se le define como el trato diferente y perjudicial que se da a una persona por motivos de
raza, sexo, ideas políticas, religión, etc.
Según la autora Zegarra Aliaga, (1998), la discriminación en el acceso al empleo es sin
duda un tema muy complejo cuya atención normativa se hacía necesaria desde tiempo
atrás. No obstante ello, la entrada en vigencia de la normatividad que regula este tema ha
dejado sentir un cierto sin sabor, pues las deficiencias del procedimiento administrativo
diseñado para su "cautela" (que restringe el campo de control de la AAT a las ofertas
difundidas a través de medios de comunicación masiva, sumadas a las dificultades
probatorias inadvertidas y desatendidas por el legislador), lejos de apuntar al desincentivo
de conductas de este tipo, contribuyen más bien a desincentivar a los postulantes
discriminados a formular la denuncia administrativa y/o a interponer una demanda de
indemnización por los daños y perjuicios derivados de la discriminación, dejando a éstos
en un estado de desprotección. Pocos se arriesgarían a demandar a sabiendas de las
dificultades probatorias que la discriminación encierra; peor aún, si luego del
procedimiento administrativo, deberían seguir un proceso judicial para el pago de la
indemnización a la que hubiera lugar. Y claro, si éste problema se presenta al interior de
cualquier oferta de empleo, mucho más grave será probar la infracción a la prohibición en
aquellas ofertas que encubren la intención discriminatoria, o en las ofertas anónimas
difundidas a través de un medio de comunicación no masivo. Ello hace que esta
prohibición -en la práctica- sea poco eficiente. Muestra de ello lo constituye el hecho que,
pese a que nuestro mercado de trabajo se encuentra inundado de ofertas de empleo
32
abiertamente discriminatorias, extraoficialmente hemos tomado conocimiento de desde el
S de febrero hasta la fecha sólo se han formulado tres denuncias de parte ante la AAT.
2.3. Definiciones de términos básicos
Brecha salarial de género
Brecha es separación, agujero, vacío, déficit, espacio, hueco; económicamente “es toda
diferencia económica por diversos factores o circunstancias sociales” (Alcaraz, Hughes,
& Martínez, 2012, pág. 133)
Salario “remuneración al factor trabajo, es el pago de la mano de obra asalariada” (Mendez
Morales, 2009, pág. 23)
Género “construcción social y cultural de rasgos de personalidad, actitudes, vestimenta,
valores, conductas y roles sociales; formas de pensar y actuar diferentes; prácticas y
símbolos que se elaboran a partir de la diferencia sexual y que se aprenden” (Rueda
Romero, 2009, pág. 23)
Brecha salarial de género se define como “la distancia existente entre lo que cobran
hombres y mujeres y en la cual intervienen una combinación de distintos factores”
(Mendez Morales, 2009, pág. 101.)
33
Dimensiones de la brecha salarial
Educación “proceso en que se estructura el sistema educativo formal, se desarrolla en los
siguientes niveles: Educación Inicial, Educación Primaria, Educación Secundaria y
Superior” (Instituto Nacional de Estadística e Informática, 2014)
Trabajo, “esfuerzo humano aplicado a la producción de la riqueza, extrayéndola,
obteniéndola o transformándola” (Samuelson & Nordhaus, 2010, pág. 227)
Experiencia laboral “conjunto de conocimientos y aptitudes que un individuo o grupo de
personas ha adquirido a partir de realizar alguna actividad profesional en un transcurso de
tiempo determinado” (Jiménez, 2006, pág. 105)
Carga familiar “responsabilidad económica, que tiene que ver con el bienestar familiar,
como su mantención, el pago de cuentas, salud, la educación, recreación, en beneficio de
los familiares directos” (Warren, 2013, pág. 66)
34
2.4. Operacionalización de variables e indicadores
VARIABLE DEFINICIÓN
CONCEPTUAL
DEFINICIÓN
OPERACIONAL
DIMENSIONES
INDICADORES
ESCALA DE
MEDICION
Variable
Dependiente:
Brecha salarial de
género.
Brecha salarial de
género se define como
“la distancia existente
entre lo que cobran
hombres y mujeres y en
la cual intervienen una
combinación de
distintos factores”
(Méndez Morales,
2009)
La brecha salarial de
género se define
como
la diferencia entre
las ganancias brutas
promedio que se
pagan a los hombres y
a las mujeres
-Trabajo
-Horas de
trabajo
-Remuneración
-Educación
-Trabajo
-Experiencia
laboral
-Carga familiar
- % población en edad de trabajar.
- % de hombres y mujeres sector que trabaja
- % de hombres y mujeres horas a la semana que
trabaja .
- % de hombres y mujeres del salario que perciben
- % de hombres y mujeres de nivel educativo.
- % de hombres y mujeres, cargo que desempeña
- % de hombres y mujeres, días a la semana que
trabajan
- % de hombres y mujeres accesibilidad a un puesto
de trabajo
- % de hombres y mujeres, categoria ocupacional
- % de hombres y mujeres tipo de contrato
- % de hombres y mujeres años que vienen
laborando
- % de hombres y mujeres estado civil
- % de hombres y mujeres horas al dia destinandas
a trabajos del hogar
INTERVALO
35
CAPITULO III: METODOLOGÍA
3.1 Tipo y nivel de la investigación
El tipo de investigación desarrollada se caracteriza dentro de las clasificaciones; de
acuerdo con su carácter como un enfoque cuantitativo y de acuerdo con los medios
utilizados en investigación documental por los siguientes motivos:
a) Enfoque cuantitativo. - Porque los datos recolectados para probar las hipótesis
planteadas en la presenten investigación estuvo basados en el cálculo numérico y el
análisis estadístico para establecer patrones de conducta de la variable.
b) Investigación documental. - Porque consistió en examinar la información a través de
la revisión de documentos formales publicados, estadísticas, libros, informes o
cualquier otro tipo de fuente documental, sin modificar su naturaleza.
c) Nivel descriptivo. - Ya que se desea describir, en todos sus componentes principales,
una realidad. Explicativo porque es aquella que tiene relación causal; no sólo persigue
describir o acercarse a un problema, sino que intenta encontrar las causas del mismo.
3.2. Diseño de investigación
Se utilizó el diseño no experimental de tipo retrospectivo porque se está
considerando un periodo de análisis de 3 años anteriores (2016-2019) en las cuales
no requiere la manipulación de los datos recopilados.
3.3. Población, muestra y muestreo
36
3.3.1. Población
La población estuvo conformada por 73 trimestres desde el año 2001 al 2019 según la
base de datos INEI de la Encuesta Permanente de Empleo.
3.3.2. Muestra
Se tomó 16 trimestres de la población, es decir periodo de análisis de 3 años anteriores
(2016-2019), recopilados de la base de datos INEI (EPE 2016-2019) de la Encuesta
Permanente de Empleo.
3.3.3. Muestreo
El método a utilizar es el muestreo no probabilístico porque los sujetos en una muestra
mayormente son seleccionados en función de su accesibilidad o a criterio personal del
investigador; la técnica de muestreo que se utilizó fue por conveniencia ya que las
muestras seleccionadas son accesibles para la investigación y porque pertenecen a la
población de interés.
3.4. Técnica e instrumento de recolección de datos
3.4.1 Técnica de recolección de datos
Se utilizó el análisis documental porque permitió obtener información de la base de datos
trimestrales del Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI). Permitió ejecutar
búsquedas retrospectivas y recobrar el documento en página Web del INEI.
3.4.2. Instrumento de recolección de datos
37
Se utilizó la ficha de análisis de contenido como instrumento de recogida de información.
Es una práctica sistemática que implica la selección de una muestra y la disposición de los
datos recolectados en categorías para analizarlos posteriormente.
3.5.Validez y confiabilidad del instrumento
Se recolectó información de primera mano siendo esta información confiable y valido ya
que es brindado por el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI) en su
respectiva página web el cual lo actualizan de manera trimestral.
3.6. Técnicas de procesamiento y análisis de datos
3.6.1. Técnicas de procesamiento de datos
Luego del análisis de datos y el registro de datos en el instrumento de medición,
se Captura de información: periodo de análisis de 3 años anteriores (2016-2019),
recopilados de la base de datos INEI (EPE 2016-2019) de brecha salarial de género
en los sectores del comercio manufactura.
Ordenamiento de la información: registro por año de los datos obtenidos.
3.6.2. Análisis de datos
Para el análisis de datos, se emplearon las siguientes meticas estadísticos para los
siguientes criterios:
Descomposición de Oaxaca Blinder, es una técnica utilizada en el sector de la economía
laboral, para decretar que parte del diferencial de salarios entre hombres y mujeres se
debe a discriminación y que parte se debe a diferencias en características observables.
38
El método consiste en estimar ecuaciones de Mincer, separadas para hombres y
mujeres, que se estiman por mínimos cuadrados ordinarios (MCO).
Sesgos de selección, por medio de la descomposición Oaxaca-Blinder es correcto, sólo
si no existe sesgo de selección. es un sesgo estadístico en el que hay un error en la
elección de los individuos o grupos a participar en un estudio científico. Si el sesgo de
selección no se tiene en cuenta, todas las conclusiones que salgan de esta pueden estar
mal.
Corrección de Heckman (el método de dos etapas, lambda de Heckman o el método
Heckit), es cualquiera de una serie de métodos estadísticos relacionados que permiten
que el investigador corregir el sesgo de selección.
3.7. Aspectos éticos
Ética en la recolección de datos de fuentes primarias, se respetó los derechos de la
propiedad intelectual de los autores de las fuentes bibliográficas citando correctamente
con las normas APA, con el objetivo de dar consideración al autor original y poder guiar
al lector a la fuente original en el caso que desee ahondar en dicho tema.
La objetividad y honestidad con respecto a los resultados que se obtuvo, fueron utilizadas
para explicar y entender el fenómeno estudiado en la presente investigación, limitándose
así a describir las variables y el análisis de la relación que existe entre ellas y la predicción
sobre la misma.
39
CAPÍTULO IV: PRESENTACIÓN Y DISCUSIÓN DE LOS RESULTADOS
4.1. Resultados
4.1.1. Análisis de datos por sectores
4.1.1.1. Sector Manufactura
Tabla 1. Sector manufactura-modelo de participación laboral 2016-2019.
SECTOR MANUFACTURA
VARIABLE HOMBRE MUJER
ESCOLARIDAD 0.048 0.059
EXPERIENCIA -0.008 -0.096
EXPERIENCIA2 0.001 0.002
JEFA/JEFA 0.485 1.170
EXP*ESC -0.003 0.001
N° DE HIJOS -0.064 0.007
GRUPO DE EDAD 0.115 -0.002
PRIMARIA
COMPLETA 0.088 -0.1
SECUNDARIA
INCOMP -0.005 0.039
SECUNDARIA
COMP 0.271 0.324
NO
UNIVERSITARIO INCOMP. 0.421 0.403
NO
UNIVERSITARIO
COMP.
0.606 0.526
UNIVERSITARIO
INCOMP. -0.13 0.365
UNIVERSITARIO
COMP. 0.635 0.946
CONSTANTE 1.486 1.161
N 20,578 11,647
chi2 279 773
rank 14 14
aic 3,326 6,641
legend: * p<0.05; p<0.01; p<0.001 Fuente:, INEI (EPE 2016-2019)
40
En la tabla Nª 1 se muestra que:
• En el sector manufactura la variable escolaridad es significativa para ambos
géneros ya que toma los valores de 0.048 para hombres y 0.059 para las mujeres
respectivamente, lo cual nos indica que favorece a la probabilidad de pertenecer al
mercado laboral.
• La variable experiencia toma lo valores de -0.008 para hombres y -0.096 para las
mujeres, esto nos indica que la variable tiene influencia negativa en la decisión de
pertenecer al mercado laboral.
• La variable experiencia al cuadrado toma los valores positivos para los dos casos
mostrando que favorece de manera positiva el querer ingresar al mercado de
trabajo.
• La variable jefa o jefa de hogar toma valores positivos para ambos casos, 0.485
para hombres y 1.170 para las mujeres lo que nos indica que el ser jefe o jefa de
hogar afecta de manera positiva la decisión de ingresar al mercado laboral.
• La variable que interacciona experiencia y escolaridad muestran valores de -0.003
para hombres y 0.001 para mujeres, lo que nos indica que en el caso de los hombres
se ve afectado de manera negativa al pertenecer al mercado laboral, en caso de las
mujeres afecta de manera positiva. Este dato muestra la obsolescencia del capital
humano.
• La variable número de hijos toma valores de -0.064 para hombres y 0.007 para
mujeres. En el caso de los hombres afecta de manera negativa en la decisión de
entrar al mercado laboral, la mujer por otra parte se ve afecta de manera positiva
en la decisión de ingresar al mercado laboral.
41
• La variable grupo de edad, para hombres toma el valor de 0.115 y -0.002 para las
mujeres, cuando el signo es positivo indica que hay mayores probabilidades de
encontrar salarios que sean mayores a 0 lo que significa mayor probabilidad de
ingresar al mercado laboral.
• Para las variables de nivel de educación, todo resultado con signo positivo indica
que afecta de manera positiva en la decisión de ingresar al mercado laboral.
Una vez obtenido el modelo se procederá a usarlo para la obtención del ratio inverso de
Mills considerando que el aic (Akaike Information Criterion) debe ser el mínimo posible.
Para este modelo tenemos un aic de 3.326 en hombres y 6.641 en mujeres y de esta manera
se ajusta a predecir la participación al mercado laboral.
4.1.1.2. Estimación de la Inversa de Mills en el sector Manufactura
Para este modelo se incluyeron las variables tipo de jornada, el tipo de empresa y las horas
de trabajo.
Como sabemos el signo de la variable imr que es el ratio inverso de Mills será negativo
para todos los casos porque nos muestra que el modelo no incluyo las características de
aquellas personas que no fueron calificadas en la encuesta debido a no encontrarse
empleadas al momento de la encuesta, por tal motivo el regresor imr con signo negativo
captura dichas características y comprime el salario esperado, consiguiendo de esta
manera expresar la verdadera realidad del mercado laboral y no sobreestimarlo.
42
Tabla 2. Sector Manufactura-modelo de regresión salarial incluyendo el coeficiente
inverso de Mills, periodo 2016-2019.
SECTOR MANUFACTURA
VARIABLE HOMBRE MUJER
ESCOLARIDAD 0.026 0.031
EXPERIENCIA 0.007 0.021
EXPERIENCIA2 0.000 -0.001
EXPER*ESCOL 0.000 0.000
IMR -1.399
IMR2 -0.221
TIPO DE
JORNADA 0.014 -0.022
TIPO DE
EMPRESA 0.037 0.087
H
TRABAJADAS -0.006 0.000
CONSTANTE 0.632 0.134
N 20,264 10,231
RANK 9 9
AIC 4,831 1,864
legend: * p<0.05; p<0.01; p<0.001 Fuente: INEI (EPE 2016-2019)
• La variable escolaridad en el sector manufactura periodo 2016-2019 toma valores
positivos lo que es significativos para ambos casos, un año más de escolaridad
aumenta el salario en 0.026 y 0.031 para hombres respectivamente. Esta variable
es más importante para las mujeres porque los valores son mayores.
• La variable experiencia toma valores positivos tanto para hombres como para las mujeres
lo que indica que 1 año más de trabajo aumenta el salario en 0.007 para hombres y 0.021
para las mujeres.
• La variable experiencia al cuadrado tiene significancia tanto para hombres como para las
mujeres, pero no es relevante dado que toma valores cercanos a cero.
• La variable que interacciona experiencia con escolaridad son valores cercanos a cero, por
lo tanto, no es significativo para el aumento o disminución del salario.
43
• La variable tipo de jornada laboral nos indica que, en el caso de los hombres, dependiendo
de la jornada laboral el salario aumentará en 0.014, mientras que en el caso de las mujeres
disminuirá en -0.022 el salario percibido lo cual es un dato importante ya que se esperaría
que, tanto en los hombres como en las mujeres, a un incremento en las horas laboradas,
aumente el salario esperado.
• La variable tipo de empresa es significativo tanto para hombres como para mujeres y se
observa el signo esperado, en el caso de los hombres el tipo de empresa ayuda a
incrementar en un 0.037 el ingreso percibido, mientras que en el caso de las mujeres el
incremento de ingreso le favorece en un 0.087 lo que nos muestra que esta variable es más
importante para las mujeres que para los hombres por que toma un valor mayor.
• La variable horas trabajadas solo es significativa para el caso de los hombres pero que no
tiene el signo esperado ya que a mayor cantidad de horas laboradas el salario percibido
por un hombre debería ser mayor, pero en este caso la variable castiga las horas
adicionales y no las toma en cuenta.
44
4.1.1.3. Sector Comercio
Tabla 3. Sector Comercio-Modelo de participación laboral en el periodo 2016-2019.
SECTOR COMERCIO
VARIABLE HOMBRE MUJER
ESCOLARIDAD 0.071 0.057
EXPERIENCIA -0.012 -0.047
EXPERIENCIA2 0.001 0.001
JEFA/JEFA 0.413 0.898
EXPER*ESCOL 0.001 -0.001
N° DE HIJOS -0.042 0.065
GRUPO DE EDAD 0.021 0.223
PRIMARIA COMPLETA -0.118 0.031
SECUNDARIA INCOMP -0.271 -0.172
SECUNDARIA COMP 0.175 0.252
NO UNIVERSITARIO
INCOMP. 0.253 0.374
NO UNIVERSITARIO
COMP. 0.598 0.572
UNIVERSITARIO
INCOMP. 0.141 0.199
UNIVERSITARIO
COMP. 0.571 0.472
CONSTANTE 0.942 0.416
N 19,264 26,820
chi2 843 2025
rank 14 14
aic 10,286 17,413
legend: * p<0.05; p<0.01; p<0.001
Fuente: INEI (EPE 2016-2019)
• En el sector comercio la variable escolaridad es significativa para ambos géneros
ya que toma los valores de 0.071 para hombres y 0.057 para las mujeres
respectivamente, lo cual nos indica que favorece a la probabilidad de pertenecer al
mercado laboral.
45
• La variable experiencia toma lo valores de -0.012 para hombres y -0.047 para las
mujeres, esto nos indica que la variable tiene influencia negativa en la decisión de
pertenecer al mercado laboral.
• La variable experiencia al cuadrado toma los valores positivos para los dos casos
mostrando que favorece de manera positiva el querer ingresar al mercado de
trabajo.
• La variable jefa o jefa de hogar toma valores positivos para ambos casos, 0.413
para hombres y 0.898 para las mujeres lo que nos indica que el ser jefe o jefa de
hogar afecta de manera positiva la decisión de ingresar al mercado laboral.
• La variable que interacciona experiencia y escolaridad muestran valores de 0.001
para hombres y -0.001 para mujeres, lo que nos indica que en el caso de los
hombres se ve afectado de manera positiva al pertenecer al mercado laboral, en
caso de las mujeres afecta de manera negativa. Este dato muestra la obsolescencia
del capital humano.
• La variable número de hijos toma valores de -0.042 para hombres y 0.065 para
mujeres. En el caso de los hombres afecta de manera negativa en la decisión de
entrar al mercado laboral, la mujer por otra parte se ve afecta de manera positiva
en la decisión de ingresar al mercado laboral.
• La variable grupo de edad, para hombres toma el valor de 0.021 y 0.223 para las
mujeres, estos resultados indican que hay mayores probabilidades de encontrar
salarios que sean mayores a 0 lo que significa mayor probabilidad de ingresar al
mercado laboral.
46
• Para las variables de nivel de educación, todo resultado con signo positivo indica
que afecta de manera positiva en la decisión de ingresar al mercado laboral.
Una vez obtenido el modelo se procederá a usarlo para la obtención del ratio inverso de
Mills considerando que el aic (Akaike Information Criterion) debe ser el mínimo posible.
Para este modelo tenemos un aic de 10,286 en hombres y 17,413 en mujeres y de esta
manera se ajusta a predecir la participación al mercado laboral.
4.1.1.4. Estimación de la Inversa de Mills en el sector Comercio
Tabla 4. Sector Comercio-Modelo de regresión salarial incluyendo el cociente
inverso de Mills, periodo 2016-2019.
SECTOR COMERCIO
VARIABLE HOMBRE MUJER
ESCOLARIDAD 0.021 0.019
EXPERIENCIA 0.009 0.019
EXPERIENCIA2 0.000 0.000
EXPER*ESCOL 0.000 0.000
imr -0.603
imr2 -0.086
tipo de jornada 0.009 0.018
tipo de empresa 0.035 0.118
H trabajadores -0.004 -0.002
Constante 0.682 0.224
N 17,712 23,620
rank 9 9
aic -932 4,626
legend: * p<0.05; p<0.01; p<0.001 Fuente: Elaboración propia, INEI (EPE 2016-2019)
• La variable escolaridad en el sector comercio periodo 2016-2019 toma valores
positivos lo que es significativos para ambos casos, un año más de escolaridad
47
aumenta el salario en 0.021 y 0.019 para hombres respectivamente. Esta variable es
más importante para las mujeres porque los valores son mayores.
• La variable experiencia toma valores positivos tanto para hombres como para las mujeres lo
que indica que 1 año más de trabajo aumenta el salario en 0.009 para hombres y 0.019 para
las mujeres.
• La variable experiencia al cuadrado tiene significancia tanto para hombres como para las
mujeres, pero no es relevante dado que toma valores cercanos a cero.
• La variable que interacciona experiencia con escolaridad son valores cercanos a cero, por lo
tanto, no es significativo para el aumento o disminución del salario.
• La variable tipo de jornada laboral nos indica que, en el caso de los hombres, dependiendo
de la jornada laboral el salario aumentará en 0.009, mientras que en el caso de las mujeres
aumentará en 0.018 el salario.
• La variable tipo de empresa es significativo tanto para hombres como para mujeres y se
observa el signo esperado, en el caso de los hombres el tipo de empresa ayuda a incrementar
en un 0.035 el ingreso percibido, mientras que en el caso de las mujeres el incremento de
ingreso le favorece en un 0.118 lo que nos muestra que esta variable es más importante para
las mujeres que para los hombres por que toma un valor mayor.
• La variable horas trabajadas solo es significativa para tanto para los hombres los hombres
como para las mujeres, pero que no tiene el signo esperado ya que a mayor cantidad de horas
laboradas el salario percibido por un hombre debería ser mayor, pero en este caso la variable
castiga las horas adicionales y no las toma en cuenta.
48
4.1.2. Resultados a nivel de objetivos
4.1.2.1. A nivel de objetivo general
4.1.2.1.1. Brecha salarial sector Manufactura
Tabla 5. Brecha salarial en el sector Manufactura con corrección por sesgos de
selección, periodo 2016-2019.
SECTOR MANUFACTURA
VARIABLE MODELO 1
DIFERENCIAL
PREDICTION_1 0.741
PREDICTION_2 0.610
BRECHA
SALARIAL 0.121
DESCOMPOSICIÓN
PARTE
EXPLICADA 0.110
PARTE NO
EXPLICADA 0.032
ESTADISTICOS
N 31210 rank 4
Fuente: INEI (EPE 2016-2019)
En el sector Manufactura podemos observar que después de haber incluido el ratio inverso
de Mills, este ayuda sobresaliente a explicar la brecha salarial indicando que:
A partir de los resultados obtenido, la brecha salarial de género en el sector
manufactura periodo 2016-2019 en el Perú fue de 0.121.
49
4.1.2.1.2. Brecha salarial sector comercio
Tabla 6. Brecha salarial en el sector Comercio con corrección por sesgos de
selección, periodo 2016-2019.
SECTOR COMERCIO
VARIABLE MODELO 1
DIFERENCIAL
PREDICTION_1 0.734
PREDICTION_2 0.559
BRECHA
SALARIAL 0.161
DESCOMPOSICIÓN
PARTE
EXPLICADA 0.031
PARTE NO
EXPLICADA 0.120
ESTADISTICOS
N 40989
rank 4 Fuente: INEI (EPE 2016-2019)
En el sector Comercio podemos observar que después de haber incluido el ratio inverso
de Mills, este ayuda sobresaliente a explicar la brecha salarial indicando que:
A partir de los resultados obtenido, la brecha salarial de género en el sector
comercio periodo 2016-2019 en el Perú fue de 0.161.
50
4.1.2.2.A nivel de objetivos específicos
a) A nivel del objetivo específico 1
Tabla 7. Brecha salarial en el sector Manufactura con corrección por sesgos de
selección, periodo 2016-2019.
SECTOR MANUFACTURA
VARIABLE MODELO 1
DIFERENCIAL
PREDICTION_1 0.741
PREDICTION_2 0.610
BRECHA
SALARIAL 0.121
DESCOMPOSICIÓN
PARTE
EXPLICADA 0.110
PARTE NO
EXPLICADA 0.032
ESTADISTICOS
N 31210
rank 4 Fuente: INEI (EPE 2016-2019)
• A partir de los resultados obtenido, la brecha salarial de género en el sector
manufactura periodo 2016-2019 en el Perú fue de 0.121.
• El nivel de brecha salarial esta explicado en 0.110 por las diferentes características
observables que posee cada género como la experiencia laboral, el nivel de estudios
alcanzados, horas trabajadas, tipo de empresa, etc
• Los resultados muestran que el nivel de brecha salarial esta explicado en 0.032 por
factores discriminatorios.
51
b) A nivel del objetivo específico 2
Tabla 8. Brecha salarial en el sector Comercio con corrección por sesgos de
selección, periodo 2016-2019.
SECTOR COMERCIO
VARIABLE MODELO 1
DIFERENCIAL
PREDICTION_1 0.734
PREDICTION_2 0.559
BRECHA
SALARIAL 0.161
DESCOMPOSICIÓN
PARTE
EXPLICADA 0.031
PARTE NO
EXPLICADA 0.120
ESTADISTICOS
N 40989
Rank 4 Fuente: INEI (EPE 2016-2019)
• A partir de los resultados obtenido, la brecha salarial de género en el sector
comercio periodo 2016-2019 en el Perú fue de 0.161.
• El nivel de brecha salarial esta explicado en 0.031 por las diferentes características
observables que posee cada género como la experiencia laboral, el nivel de estudios
alcanzados, horas trabajadas, tipo de empresa, etc
• Los resultados muestran que el nivel de brecha salarial esta explicado en 0.120 por
factores discriminatorios.
• El resultado obtenido en cual muestra que la parte no explicada de la brecha salarial
es significativa lo cual nos indica que sin incluir el ratio inverso de mills el modelo
ya estaba capturando de manera adecuada el comportamiento de este mercado, en el
cual se muestra un alto grado de discriminación laboral.
52
c) A nivel del objetivo específico 3
Tabla 9. Brecha salarial sector Manufactura vs Comercio, periodo 2016-2019
SECTOR MANUFACTURA COMERCIO
VARIABLE MODELO 1 MODELO 1
DIFERENCIAL
PREDICTION_1 0.741 0.734
PREDICTION_2 0.610 0.559
BRECHA
SALARIAL 0.121 0.161
DESCOMPOSICIÓN
PARTE
EXPLICADA 0.110 0.031
PARTE NO
EXPLICADA 0.032 0.120
Fuente: INEI (EPE 2016-2019)
Como podemos observar el sector en el cual el nivel de brecha salarial por genero se ve
más afectado es el comercio dado que nos muestra un nivel mucho mayor que el del sector
manufactura con 4% más en el incremento de la brecha salarial. Los datos obtenidos nos
muestran que sigue existiendo un nivel de discriminación mayor en el sector comercio con
un 12% frente al 3.2% del sector manufactura. Se puede decir que en el sector manufactura
se toma más en cuenta las características y el tipo de trabajo que realizan tanto los hombres
en relación a las mujeres para la decisión de incrementar más el salario a uno que a otro.
53
4.2. Discusión de resultados.
A partir de los hallazgos encontrados a nivel del objetivo específico 1 se determinó que la
brecha salarial de género en el sector manufactura periodo 2016-2019 en el Perú fue de
0.121 lo cual esta explicado en 0.110 por las diferentes características observables que
posee cada género y esta explicado en 0.032 por factores discriminatorios, esto guarda
relación con lo que sostiene Ocañas Gallardo (2019), en su tesis “ Un análisis de la brecha
salarial por género: caso aplicado a una empresa de manufactura en Escobedo, México”,
quien señala que la edad y los grados de escolaridad resultaron ser variables que impactan
en los ingresos salariales que perciben los trabajadores. Sin embargo, variables como el
estado civil resultaron ser no significativas. Se puede mostrar también, como los puestos
de gerencia tienen un mayor ingreso salarial a comparación con el restoy predomina el
hombre teniendo mayores ganacias en comparación con la mujer, no obstante, la brecha
salarial es mínima. Asimismo, se observa que la desigualdad entre hombres y mujeres se
ve bien marcado en los puestos que ofrece la empresa, ya que existen puestos como
operarios y líderes de celda que no son o no pueden ser ocupados por mujeres. Por lo
tanto, en esas árteas existe una brecha salarial que no se puede cuantificar.
A partir de los hallazgos encontrados a nivel del objetivo específico 2 se determinó que la
brecha salarial de género en el sector Comercio periodo 2016-2019 fue de 0.121 el cual
esta explicado en 0.110 por las diferentes características observables que posee cada
género y en 0.032 por factores discriminatorios. Esto guarda relación con lo que sostiene
Avila Cazorla (2016), en su tesis “Discriminacion y brecha salarial por genero en el Perú
2016”, quien señala que la brecha salarial por género en el mercado laboral para
54
trabajadores dependientes la brecha total es de 28.3% de este valor total corresponde el
34.3 % por posible discriminación por género, para trabadores independientes la brecha
total es de 51.3% de dicho porcentaje el 50% por posible discriminación salarial, Mayor
brecha salarial se da a nivel de los trabajadores independientes con información de
ENAHO 2016.
A partir de los hallazgos encontrados a nivel del objetivo específico 3 se determinó que al
comparar la brecha salarial de género en el sector Manufactura y Comercio periodo 2016-
2019, se observó que los datos nos muestran que sigue existiendo un nivel de
discriminación mayor en el sector comercio con un 12% frente al 3.2% del sector
manufactura. Se puede decir que en el sector manufactura se toma más en cuenta las
características y el tipo de trabajo que realizan tanto los hombres en relación a las mujeres
para la decisión de incrementar más el salario a uno que a otro. Esto guarda relación con
lo que sostiene Huacho Aranda & Rosales Romero (2019), en su tesis “Factores
determinantes de la brecha salarial por género de la región Junín, 2004-2017”, quien
señala que el primer componente es la parte explicada de la brecha salarial, lo que significa
que los factores de capital humano (nivel educativo y experiencia potencial), característica
personal (estado civil) y característica laboral (actividad económica), influyen en la
generación de brecha salarial por género. Todas estas variables y las diferencias de ellas
entre varones y mujeres explican en un 32 por ciento la brecha salarial por género. El
segundo componente es la parte inexplicada y que Oaxaca y Blinder atribuyen al
componente discriminatorio, el cual explica en un 68 por ciento la brecha salarial por
55
género existente en la región Junín en el periodo de estudio. Dicha discriminación es
explicada por factores no observables y otros factores que no se incluyeron en el modelo.
56
CAPITULO V: CONCLUSIONES
1. En el sector manufactura, la brecha salarial de género en el periodo 2016-2019 fue
de un 12% el cual esta explicado por las diferentes características observables tales
como la experiencia, escolaridad, tipo de jornada, horas trabajadas, etc, las cuales
fluctúan entre un 10.88% y un 11.90%. El componente discriminatorio oscila entre
un 2.13% y un 3.20%. Se concluye que la brecha salarial en el sector manufactura
esta explicado principalmente por las características observables y mínimamente
por los factores discriminatorios.
2. En el sector Comercio, la brecha salarial de género en el periodo 2016-2019 fue
de un 16% el cual esta explicado por las diferentes características observables tales
como la experiencia, escolaridad, tipo de jornada, horas trabajadas, etc, las cuales
fluctúan entre un 2.9% y un 3.5%. El componente discriminatorio oscila entre un
11.9% y un 12.4%. Se concluye que la brecha salarial en el sector Comercio esta
explicado en un mínimo porcentaje por las características observables y
principalmente por los factores discriminatorios.
3. Comparando los dos sectores se concluye que el sector más golpeado por los
factores discriminatorios es el sector comercio, los datos indican que mínimamente
intervienen los factores observables, en el sector manufactura se toma más en
cuenta las características de cada género por lo cual la brecha salarial es mayor en
dicho sector económico.
57
CAPITULO VI: RECOMENDACIONES
1. En el presente trabajo de investigación según los datos obtenidos, se confirmó que
la brecha salarial en ambos sectores aun es alta por lo cual se recomienda que las
empresas tomen en cuenta las características y capacidades tanto de los hombres y
las mujeres para brindarles un puesto de trabajo y por lo consiguiente brindar un
sueldo acorde con lo que cada uno de ellos produce para el bien de las empresas y
por ende el bien del país, ya que mejora la calidad del empleo, las empresas
obtienen mejores resultados y hay mejores beneficios para todos.
2. Dado el nivel de importancia que se tiene en la sociedad tanto hombres como
mujeres, se recomienda que el estado peruano realice más programas de inclusión
para trabajadores con menos recurso, que el estado a través de los programas
capacite a un grupo de personas que no tienen lastimosamente las mismas
oportunidades de estudiar una carrera profesional, se le permita seguir
actualizando y capacitando para que así poder asegurar que sea un aporte tanto
para las empresas que lo contratan como para el país.
3. Que las próximas investigaciones se basen en encontrar las brechas que existen
en otros sectores económicos para que así se pueda ver reflejada la realidad
peruana y junto poder aportar soluciones que beneficien a las personas que trabajan
en esos sectores, poder mejorar la calidad de vida, generar mejores profesionales
y así poder conseguir el desarrollo sostenible como país.
58
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61
ANEXOS
62
Anexo Nº 01: Artículo científico
BRECHA SALARIAL ENTRE GÉNEROS EN EL PERÚ PARA LOS SECTORES
MANUFACTURA Y COMERCIO, PERIODO 2016-2019
WAGE GAP BETWEEN GENDERS IN PERU FOR THE MANUFACTURING AND TRADE
SECTORS, PERIOD 2016-2019
Por:
Karla Milagros Sevillano Dantas
Universidad Privada de la Selva Peruana. Facultad de Ciencias Empresariales.
RESUMEN
El presente trabajo de investigación tuvo como
objetivo determinar el nivel de brecha salarial
entre géneros en el Perú para los sectores
Manufactura y Comercio, periodo 2016 2019. El
método de estudio tuvo un enfoque cuantitativo
de tipo descriptivo-explicativo. Se utilizó el
diseño no experimental de tipo retrospectivo,
porque no se manipulo las variables y porque se
está considerando un periodo de análisis de 3
años anteriores. La población estuvo conformada
por 76 trimestres periodo 2001-2019 de la
Encuesta Permanente de Empleo. La muestra se
tomó de 16 trimestres de la población, es decir
periodo de análisis de 3 años anteriores (2016-
2019), recopilados de la base de datos INEI (EPE
2016-2019) de la Encuesta Permanente de
Empleo. Para el análisis de datos se aplicó la
descomposición de Oaxaca Blinder, sesgos de
selección y la corrección de Heckman.
Como resultados se obtuvieron que, si existe
brecha salarial de genero tanto en los sectores
manufactura al igual que en el sector comercio,
unos están explicados por características
observables y otras por características no
explicativas.
Palabras claves: Brecha salarial, género,
descomposición de Oaxaca Blinder, sesgos de
selección.
ABSTRACT
The objective of this research work was to
determine the level of wage gap between genders
in Peru for the Manufacturing and Commerce
sectors, period 2016-2019. The study method had
a quantitative descriptive-explanatory approach.
The retrospective non-experimental design was
used, because the variables were not manipulated
and because an analysis period of 3 previous
years is being considered. The population was
made up of 76 quarters from the 2001-2019
period of the Permanent Employment Survey.
The sample was taken from 16 quarters of the
population, that is, the analysis period of 3
previous years (2016-2019), collected from the
INEI database (EPE 2016-2019) of the
Permanent Employment Survey. For data
analysis, the Oaxaca Blinder decomposition,
selection biases and Heckman correction were
applied.
As results, it was obtained that, if there is a
gender wage gap both in the manufacturing
sectors as well as in the commerce sector, some
63
are explained by observable characteristics and
other non-explanatory characteristics.
Keywords: Wage gap, gender, Oaxaca Blinder
decomposition, selection biases
INTRODUCCION
En la economía local, nacional y mundial siempre
han existido problemas a los cuales
constantemente se les busca soluciones para así
poder crear un desarrollo sostenible en el tiempo.
Uno de los problemas económicos actuales son
las brechas salariales que existen en el mercado
laboral en muchos sectores económicos el cual de
cierta manera está afectando a un grupo
económico que busca no solo el reconocimiento
que este se merece sino también erradicar ciertos
prejuicios y discriminaciones que pueden existir
el cual es un obstáculo para el crecimiento
personal y profesional.
La presente investigación busca
determinar la existencia de brecha salarial en dos
sectores económicos tales como manufactura y
comercio para así poder analizar las
características que rodean a este mismo y poder
proponer soluciones de cara a futuro para poder
formar sociedades más equilibradas y con las
mismas oportunidades para todos.
En el apartado de la metodología, la investigación
tuvo un enfoque cuantitativo porque sus variables
se caracterizan por medirse en números y
porcentajes. El diseño de la investigación fue no
experimental, porque no se manipulará la
variable independiente.
En el capítulo I denominado planteamiento de
problema, se describe la realidad problemática
sobre las bases de revisiones bibliográficas. Se
formula el problema, objetivos, justificación de la
investigación, limitaciones y vialidad de la
misma.
En el capítulo II denominado marco de teórico, se
describe los antecedentes, mencionado en
estudios internacionales y nacionales que fueron
tomados en cuenta en el estudio, así mismo la
fundamentación científica y técnica, de las
variables, Además, se precisa la formulación de
la hipótesis general y específica, con su
respectiva operacionalización de variables.
En el capítulo III denominado marco
metodológico, se precisan los elementos del
protocolo de la investigación como: tipo de
investigación, diseño, población, muestra,
técnicas de acopio de datos y métodos de análisis
de datos.
En el capítulo IV denominado presentación y
discusión de los resultados, se presentan los
hallazgos expresados en tablas estadísticas,
figuras y medidas de resumen. Completando con
interpretaciones y prueba de hipótesis, de
acuerdo a los objetivos e hipótesis generales y
específicos establecidos previamente. Al final se
discuten los resultados destacando nuestra
opinión sobre la valides de los mismos y
estableciendo relación con los antecedentes y las
teorías precisaos en el estudio.
En el capítulo V denominado conclusiones se
darán a conocer las conclusiones finales de la
presente investigación.
En el capítulo VI denominado recomendaciones,
se darán las recomendaciones propuestas para
poder dar solución al problema o a nuevas
realidades.
64
Problema general
¿Cuál es el nivel de brecha salarial entre géneros
en el Perú para los sectores Manufactura y
Comercio, periodo 2016-2019?
Problemas específicos
a. ¿Cuál es el nivel de brecha salarial de género
en el sector Manufactura, periodo 2016-2019 y
comprobar si está explicada principalmente por
diferencias en características observables como
experiencia laboral, nivel de estudios alcanzados,
horas trabajadas, tipo de empresa?
b) ¿Cuál es el nivel de brecha salarial de género
en el sector Comercio, periodo 2016-2019 y
comprobar si está explicada por factores
discriminatorios?
c) ¿Cuál es el comportamiento de la brecha
salarial entre géneros en el periodo 2016-2019
entre los sectores Manufactura y Comercio?
Objetivo general
Determinar el nivel de brecha salarial entre
géneros en el Perú para los sectores Manufactura
y Comercio, periodo 2016-2019.
Objetivos específicos
a) Estimar el nivel de brecha salarial de género
en el sector Manufactura, periodo 2016-2019 y
comprobar si está explicado en gran medida por
diferencias en características observables como
experiencia laboral, nivel de estudios alcanzados,
horas trabajadas, tipo de empresa.
b) Estimar el nivel de brecha salarial de género
en el sector Comercio, periodo 2016-2019 y
comprobar si está explicado por factores
discriminatorios.
c) Comparar el comportamiento de la brecha
salarial entre géneros en el periodo 2016-2019
entre los sectores Manufactura y Comercio.
METODOLOGÍA
Tipo y nivel de la investigación
El tipo de investigación desarrollada se
caracteriza dentro de las clasificaciones; de
acuerdo con su carácter como un enfoque
cuantitativo y de acuerdo con los medios
utilizados en investigación documental por los
siguientes motivos:
a) Enfoque cuantitativo. - Porque los datos
recolectados para probar las hipótesis planteadas
en la presenten investigación estarán basados en
el cálculo numérico y el análisis estadístico para
establecer patrones de conducta de las variables.
b) Investigación documental. - Porque
consiente en analizar la información a través de
la revisión de documentos formales publicados,
estadísticas, libros, informes o cualquier otro tipo
de fuente documental, sin modificar su
naturaleza.
c) Nivel descriptivo. - Ya que se desea
describir, en todos sus componentes principales,
una realidad. Explicativo porque es aquella que
tiene relación causal; no sólo persigue describir o
acercarse a un problema, sino que intenta
encontrar las causas del mismo.
Diseño de la investigación
Se utilizó el diseño no experimental de tipo
retrospectivo porque se está considerando un
periodo de análisis de 3 años anteriores (2016-
2019) en las cuales no requiere la manipulación
de los datos recopilados.
65
Población, muestra y muestreo
La población estuvo conformada por 73
trimestres desde el año 2001 al 2019 según la
base de datos INEI de la Encuesta Permanente de
Empleo.
Se tomó 16 trimestres de la población, es decir
periodo de análisis de 3 años anteriores (2016-
2019), recopilados de la base de datos INEI (EPE
2016-2019) de la Encuesta Permanente de
Empleo.
El método a utilizar es el muestreo no
probabilístico porque los sujetos en una muestra
mayormente son seleccionados en función de su
accesibilidad o a criterio personal del
investigador; la técnica de muestreo que se utilizó
fue por conveniencia ya que las muestras
seleccionadas son accesibles para la
investigación y porque pertenecen a la población
de interés.
Técnica e instrumento de recolección de datos
Técnica de recolección de datos
Se utilizó el análisis documental porque permitió
obtener información de la base de datos
trimestrales del Instituto Nacional de Estadística
e Informática (INEI). Permitió ejecutar
búsquedas retrospectivas y recobrar el
documento en página Web del INEI.
Instrumento de recolección de datos
Se utilizó la ficha de análisis de contenido como
instrumento de recogida de información. Es una
práctica sistemática que implica la selección de
una muestra y la disposición de los datos
recolectados en categorías para analizarlos
posteriormente.
Validez y confiabilidad del instrumento
Se recolectó información de primera mano siendo
esta información confiable y valido ya que es
brindado por el Instituto Nacional de Estadística
e Informática (INEI) en su respectiva página web
el cual lo actualizan de manera trimestral.
Técnicas de procesamiento y análisis de datos
Técnicas de procesamiento de datos
• Luego del análisis de datos y el registro de datos
en el instrumento de medición, se Captura de
información: periodo de análisis de 3 años
anteriores (2016-2019), recopilados de la base de
datos INEI (EPE 2016-2019) de brecha salarial
de género en los sectores del comercio
manufactura.
• Ordenamiento de la información: registro por
año de los datos obtenidos.
Análisis de datos
Para el análisis de datos, se emplearon las
siguientes meticas estadísticos para los siguientes
criterios:
• Descomposición de Oaxaca Blinder, es una
técnica utilizada en el sector de la economía
laboral, para decretar que parte del diferencial de
salarios entre hombres y mujeres se debe a
discriminación y que parte se debe a diferencias
en características observables. El método
consiste en estimar ecuaciones de Mincer,
separadas para hombres y mujeres, que se
estiman por mínimos cuadrados ordinarios
(MCO).
• Sesgos de selección, por medio de la
descomposición Oaxaca-Blinder es correcto, sólo
si no existe sesgo de selección. es un sesgo
estadístico en el que hay un error en la elección
66
de los individuos o grupos a participar en un
estudio científico. Si el sesgo de selección no se
tiene en cuenta, todas las conclusiones que salgan
de esta pueden estar mal.
• Corrección de Heckman (el método de dos
etapas, lambda de Heckman o el método Heckit),
es cualquiera de una serie de métodos estadísticos
relacionados que permiten que el investigador
corregir el sesgo de selección.
RESULTADOS
A nivel de Objetivo General
Determinar el nivel de brecha salarial entre
géneros en el Perú para los sectores Manufactura
y Comercio, periodo 2016-2019.
Tabla 5. Brecha salarial en el sector
Manufactura con corrección por sesgos de
selección, periodo 2016-2019.
SECTOR
MANUFACTU
RA
VARIABLE MODELO 1
DIFERENCIAL
PREDICTION_1 0.741
PREDICTION_2 0.610
BRECHA SALARIAL 0.121
DESCOMPOSICIÓN
PARTE EXPLICADA 0.110
PARTE NO
EXPLICADA 0.032
ESTADISTICOS
N 31210
rank 4 Fuente: INEI (EPE 2016-2019)
En el sector Manufactura podemos observar que
después de haber incluido el ratio inverso de
Mills, este ayuda sobresaliente a explicar la
brecha salarial indicando que:
• A partir de los resultados obtenido, la brecha
salarial de género en el sector manufactura
periodo 2016-2019 en el Perú fue de 0.121.
Tabla 10. Brecha salarial en el sector
Comercio con corrección por sesgos de
selección, periodo 2016-2019.
SECTOR COMERCIO
VARIABLE MODELO 1
DIFERENCIAL
PREDICTION_1 0.734
PREDICTION_2 0.559
BRECHA SALARIAL 0.161
DESCOMPOSICIÓN
PARTE EXPLICADA 0.031
PARTE NO EXPLICADA 0.120
ESTADISTICOS
N 40989
rank 4 Fuente: INEI (EPE 2016-2019)
En el sector Comercio podemos observar que
después de haber incluido el ratio inverso de
Mills, este ayuda sobresaliente a explicar la
brecha salarial indicando que:
• A partir de los resultados obtenido, la brecha
salarial de género en el sector comercio periodo
2016-2019 en el Perú fue de 0.161.
A nivel de Objetivos específicos
67
a) Objetivo específico 1
Estimar el nivel de brecha salarial de género en el
sector Manufactura, periodo 2016-2019 y
comprobar si está explicado en gran medida por
diferencias en características observables como
experiencia laboral, nivel de estudios alcanzados,
horas trabajadas, tipo de empresa.
Tabla 7. Brecha salarial en el sector
Manufactura con corrección por sesgos de
selección, periodo 2016-2019.
SECTOR
MANUFACTUR
A
VARIABLE MODELO 1
DIFERENCIAL
PREDICTION_1 0.741
PREDICTION_2 0.610
BRECHA SALARIAL 0.121
DESCOMPOSICIÓN
PARTE EXPLICADA 0.110
PARTE NO
EXPLICADA 0.032
ESTADISTICOS
N 31210
rank 4 Fuente: INEI (EPE 2016-2019)
• A partir de los resultados obtenido, la brecha
salarial de género en el sector manufactura
periodo 2016-2019 en el Perú fue de 0.121.
• El nivel de brecha salarial esta explicado en
0.110 por las diferentes características
observables que posee cada género como la
experiencia laboral, el nivel de estudios
alcanzados, horas trabajadas, tipo de empresa, etc
• Los resultados muestran que el nivel de brecha
salarial esta explicado en 0.032 por factores
discriminatorios.
b) Objetivo específico 2
Estimar el nivel de brecha salarial de género en el
sector Comercio, periodo 2016-2019 y
comprobar si está explicado por factores
discriminatorios.
Tabla 8. Brecha salarial en el sector Comercio
con corrección por sesgos de selección, periodo
2016-2019.
SECTOR COMERCIO
VARIABLE MODELO 1
DIFERENCIAL
PREDICTION_1 0.734
PREDICTION_2 0.559
BRECHA SALARIAL 0.161
DESCOMPOSICIÓN
PARTE EXPLICADA 0.031
PARTE NO EXPLICADA 0.120
ESTADISTICOS
N 40989
Rank 4
Fuente: INEI (EPE 2016-2019)
• A partir de los resultados obtenido, la brecha
salarial de género en el sector comercio periodo
2016-2019 en el Perú fue de 0.161.
• El nivel de brecha salarial esta explicado en
0.031 por las diferentes características
observables que posee cada género como la
experiencia laboral, el nivel de estudios
alcanzados, horas trabajadas, tipo de empresa, etc
• Los resultados muestran que el nivel de brecha
salarial esta explicado en 0.120 por factores
discriminatorios.
• El resultado obtenido en cual muestra que la
parte no explicada de la brecha salarial es
68
significativa lo cual nos indica que sin incluir el
ratio inverso de mills el modelo ya estaba
capturando de manera adecuada el
comportamiento de este mercado, en el cual se
muestra un alto grado de discriminación laboral.
c) Objetivo específico 3
Comparar el comportamiento de la brecha
salarial entre géneros en el periodo 2016-2019
entre los sectores Manufactura y Comercio.
Tabla 9. Brecha salarial sector Manufactura
vs Comercio, periodo 2016-2019
SECTOR
MANUFACT
URA
COMER
CIO
VARIABLE MODELO 1
MODELO
1
DIFERENCIAL
PREDICTION_1 0.741 0.734
PREDICTION_2 0.610 0.559
BRECHA SALARIAL 0.121 0.161
DESCOMPOSICIÓN
PARTE EXPLICADA 0.110 0.031
PARTE NO
EXPLICADA
0.032 0.120
Como podemos observar el sector en el cual el
nivel de brecha salarial por genero se ve más
afectado es el comercio dado que nos muestra un
nivel mucho mayor que el del sector manufactura
con 4% más en el incremento de la brecha
salarial. Los datos obtenidos nos muestran que
sigue existiendo un nivel de discriminación
mayor en el sector comercio con un 12% frente al
3.2% del sector manufactura. Se puede decir que
en el sector manufactura se toma más en cuenta
las características y el tipo de trabajo que realizan
tanto los hombres en relación a las mujeres para
la decisión de incrementar más el salario a uno
que a otro.
DISCUSIÓN DE RESULTADOS
A partir de los hallazgos encontrados a nivel del
objetivo específico 1 se determinó que la brecha
salarial de género en el sector manufactura
periodo 2016-2019 en el Perú fue de 0.121 lo cual
esta explicado en 0.110 por las diferentes
características observables que posee cada
género y esta explicado en 0.032 por factores
discriminatorios, esto guarda relación con lo que
sostiene Ocañas Gallardo (2019), en su tesis “ Un
análisis de la brecha salarial por género: caso
aplicado a una empresa de manufactura en
Escobedo, México”, quien señala que la edad y
los grados de escolaridad resultaron ser variables
que impactan en los ingresos salariales que
perciben los trabajadores. Sin embargo, variables
como el estado civil resultaron ser no
significativas. Se puede mostrar también, como
los puestos de gerencia tienen un mayor ingreso
salarial a comparación con el restoy predomina el
hombre teniendo mayores ganacias en
comparación con la mujer, no obstante, la brecha
salarial es mínima. Asimismo, se observa que la
desigualdad entre hombres y mujeres se ve bien
marcado en los puestos que ofrece la empresa, ya
que existen puestos como operarios y líderes de
celda que no son o no pueden ser ocupados por
mujeres. Por lo tanto, en esas árteas existe una
brecha salarial que no se puede cuantificar.
A partir de los hallazgos encontrados a nivel del
objetivo específico 2 se determinó que la brecha
salarial de género en el sector Comercio periodo
69
2016-2019 fue de 0.121 el cual esta explicado en
0.110 por las diferentes características
observables que posee cada género y en 0.032 por
factores discriminatorios. Esto guarda relación
con lo que sostiene Avila Cazorla (2016), en su
tesis “Discriminación y brecha salarial por
género en el Perú 2016”, quien señala que la
brecha salarial por género en el mercado laboral
para trabajadores dependientes la brecha total es
de 28.3% de este valor total corresponde el 34.3
% por posible discriminación por género, para
trabadores independientes la brecha total es de
51.3% de dicho porcentaje el 50% por posible
discriminación salarial, Mayor brecha salarial se
da a nivel de los trabajadores independientes con
información de ENAHO 2016.
A partir de los hallazgos encontrados a nivel del
objetivo específico 3 se determinó que al
comparar la brecha salarial de género en el sector
Manufactura y Comercio periodo 2016-2019, se
observó que los datos nos muestran que sigue
existiendo un nivel de discriminación mayor en
el sector comercio con un 12% frente al 3.2% del
sector manufactura. Se puede decir que en el
sector manufactura se toma más en cuenta las
características y el tipo de trabajo que realizan
tanto los hombres en relación a las mujeres para
la decisión de incrementar más el salario a uno
que a otro. Esto guarda relación con lo que
sostiene Huacho Aranda & Rosales Romero
(2019), en su tesis “Factores determinantes de la
brecha salarial por género de la región Junín,
2004-2017”, quien señala que el primer
componente es la parte explicada de la brecha
salarial, lo que significa que los factores de
capital humano (nivel educativo y experiencia
potencial), característica personal (estado civil) y
característica laboral (actividad económica),
influyen en la generación de brecha salarial por
género. Todas estas variables y las diferencias de
ellas entre varones y mujeres explican en un 32
por ciento la brecha salarial por género. El
segundo componente es la parte inexplicada y
que Oaxaca y Blinder atribuyen al componente
discriminatorio, el cual explica en un 68 por
ciento la brecha salarial por género existente en
la región Junín en el periodo de estudio. Dicha
discriminación es explicada por factores no
observables y otros factores que no se incluyeron
en el modelo.
CONCLUSIONES
1. En el sector manufactura, la brecha salarial de
género en el periodo 2016-2019 fue de un 12% el
cual esta explicado por las diferentes
características observables tales como la
experiencia, escolaridad, tipo de jornada, horas
trabajadas, etc, las cuales fluctúan entre un
10.88% y un 11.90%. El componente
discriminatorio oscila entre un 2.13% y un
3.20%. Se concluye que la brecha salarial en el
sector manufactura esta explicado principalmente
por las características observables y
mínimamente por los factores discriminatorios.
2. En el sector Comercio, la brecha salarial de
género en el periodo 2016-2019 fue de un 16% el
cual esta explicado por las diferentes
características observables tales como la
experiencia, escolaridad, tipo de jornada, horas
trabajadas, etc, las cuales fluctúan entre un 2.9%
y un 3.5%. El componente discriminatorio oscila
entre un 11.9% y un 12.4%. Se concluye que la
brecha salarial en el sector Comercio esta
70
explicado en un mínimo porcentaje por las
características observables y principalmente por
los factores discriminatorios.
3. Comparando los dos sectores se concluye que
el sector más golpeado por los factores
discriminatorios es el sector comercio, los datos
indican que mínimamente intervienen los
factores observables, en el sector manufactura se
toma más en cuenta las características de cada
género por lo cual la brecha salarial es mayor en
dicho sector económico.
RECOMENDACIONES
1. En el presente trabajo de investigación según
los datos obtenidos, se confirmó que la brecha
salarial en ambos sectores aun es alta por lo cual
se recomienda que las empresas tomen en cuenta
las características y capacidades tanto de los
hombres y las mujeres para brindarles un puesto
de trabajo y por lo consiguiente brindar un sueldo
acorde con lo que cada uno de ellos produce para
el bien de las empresas y por ende el bien del país,
ya que mejora la calidad del empleo, las empresas
obtienen mejores resultados y hay mejores
beneficios para todos.
2. Dado el nivel de importancia que se tiene en la
sociedad tanto hombres como mujeres, se
recomienda que el estado peruano realice más
programas de inclusión para trabajadores con
menos recurso, que el estado a través de los
programas capacite a un grupo de personas que
no tienen lastimosamente las mismas
oportunidades de estudiar una carrera
profesional, se le permita seguir actualizando y
capacitando para que así poder asegurar que sea
un aporte tanto para las empresas que lo contratan
como para el país.
3. Que las próximas investigaciones se basen en
encontrar las brechas que existen en otros
sectores económicos para que así se pueda ver
reflejada la realidad peruana y junto poder aportar
soluciones que beneficien a las personas que
trabajan en esos sectores, poder mejorar la
calidad de vida, generar mejores profesionales y
así poder conseguir el desarrollo sostenible como
país.
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73
Anexo Nº 02: Matriz de consistencia
Formulación del problema Objetivos Variables Dimensión Metodología
Problema General ¿Cuál es el nivel de brecha
salarial entre géneros en el Perú
para los sectores Manufactura y Comercio, periodo 2016-2019?
Problema Especifico
1. ¿Cuál es el nivel de brecha salarial de género en el sector
Manufactura, periodo 2016-
2019 y comprobar si está
explicada principalmente por diferencias en características
observables como experiencia
laboral, nivel de estudios
alcanzados, horas trabajadas,
tipo de empresa?
2. ¿Cuál es el nivel de brecha
salarial de género en el sector Comercio, periodo 2016-2019 y
comprobar si está explicada por
factores discriminatorios?
3. ¿Cuál es el comportamiento
de la brecha salarial entre
géneros en el periodo 2016-
2019 entre los sectores Manufactura y Comercio?
Objetivo General
Determinar el nivel de brecha
salarial entre géneros en el Perú para los sectores Manufactura y
Comercio, periodo 2016-2019.
Objetivos específicos 1. Estimar el nivel de brecha
salarial de género en el sector
Manufactura, periodo 2016-2019 y
comprobar si está explicado en gran medida por diferencias en
características observables como
experiencia laboral, nivel de
estudios alcanzados, horas
trabajadas, tipo de empresa.
2. Estimar el nivel de brecha
salarial de género en el sector Comercio, periodo 2016-2019 y
comprobar si está explicado por
factores discriminatorios.
3. Comparar el comportamiento de
la brecha salarial entre géneros en
el periodo 2016-2019 entre los
sectores Manufactura y Comercio.
Variable
Independiente
(X)
Brecha salarial
de género.
-Trabajo
-Horas de
Trabajo
-Remuneración
-Educación
-Trabajo
-Experiencia
laboral
-Carga familiar
Tipo de investigación.
Enfoque Cuantitativo-
Descriptivo-Explicativo
Diseño de investigación.
No experimental-
Retrospectivo
Población.
76 trimestres desde marzo
del 2001 a diciembre del
2019
Muestra.
16 trimestres desde enero
del 2016 a diciembre del
2019
Técnica e instrumento.
Análisis documental
Análisis de contenido
Técnicas para el
procesamiento y análisis
de datos
Ordenamiento de la
información. Captura de información
Oaxaca blinder
Sesgos de Selección
Metodo de Heckman
74
Anexo Nº 03: Instrumento
75
76
77
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