1

Análisis de los Diferenciales de Remuneraciones entre

las y los profesionales chilenos(as)

Gonzalo Valdés, Patricio Meller y Bernardo Lara

1. Introducción

Hay diferenciales de remuneraciones entre las y los profesionales chilenos(as). A

este respecto hay 2 tópicos distintos: ¿Cuál es la magnitud de estos diferenciales?

Uno de los aportes de este artículo es la cuantificación de estos diferenciales,

controlando por una serie de variables; la principal de éstas es el cálculo de

diferenciales a nivel de especialidades profesionales específicas (se utilizan nueve

carreras universitarias).

El segundo tópico consiste en analizar las causas de la existencia de estos

diferenciales; i.e. ¿por qué entre los médicos, ingenieros, abogados, psicólogos,

periodistas, etc. que tienen las mismas calificaciones (y la misma experiencia), los

hombres ganan más que las mujeres? Para esto se sugiere un marco conceptual

consistente en variables exógenas y endógenas a las mujeres. Cuando estos

diferenciales de remuneraciones son determinados por las variables exógenas que se

originan por el lado de la demanda de profesionales, i.e., las personas que contratan

mujeres, diremos que ésta es una “discriminación salarial sexista”. Por otra parte,

cuando los diferenciales de remuneraciones son determinados por variables exógenas

y/o endógenas que se consideran por el lado de la oferta de profesionales, i.e., por

factores que inciden en la cantidad de horas trabajadas por las mujeres, diremos que

ésta es una “discriminación salarial social”.

No obstante, hay una inter-dependencia e inter-relación entre ambos tipos de

discriminación. Una sociedad con una “historia cultural machista” va a incidir, influir

y mezclar ambos tipos de discriminación. Luego, este artículo propone una vía para

separar conceptualmente ambos tipos de discriminación, por cuanto ambas requieren

diferentes medidas y políticas para su eliminación.

2

Hay muchos estudios que encuentran magnitudes importantes en la brecha de

remuneraciones entre mujeres y hombres (BR M/H), pero sin controlar por las

características específicas de las personas ni las de los empleos. Esta sería la “brecha

bruta” de remuneraciones según género que domina el debate en la opinión pública.

El mensaje implícito, y a veces explícito, es que la existencia de discriminación es el

factor central de la BR M/H.

Los datos factuales muestran una “brecha bruta” de remuneraciones entre

mujeres y hombres persistente de 33%1 para los quintiles más bajos y de 44% para el

quintil superior (Durán (2000) con datos de CASEN). Ñopo (2006) controla por

características similares entre hombres y mujeres, y encuentra una brecha salarial no

explicada de 40% a 80% entre mujeres y hombres para las remuneraciones (más

elevadas) del tope de la distribución; además encuentra que los profesionales

hombres ganan un 50% más que las profesionales mujeres. Montenegro & Paredes

(1999) también observan que la BR M/H es mayor para los quantiles superiores de la

distribución.

Sin embargo, es necesario utilizar grupos homogéneos para tener un buen control

de las características individuales de hombres y mujeres, de forma de analizar mejor

la BR M/H. Luego, la brecha residual no explicada simplemente correspondería a la

existencia de la discriminación como factor explicativo de la BR M/H. En esta línea,

recientemente han habido muchos estudios que examinan la BR M/H para grupos

homogéneos de profesionales; ver referencias en Bertrand & Hallock, 2001.2 Otro

enfoque utiliza tipos homogéneos de empleo y calcula la BR M/H; parte de esta

brecha correspondería a diferenciales de capital humano según género y la otra parte

a la presencia de discriminación (Oostendorp, 2004).

Una revisión de la evidencia internacional muestra lo siguiente: Las mujeres

ganan un 45% menos que los hombres en cargos topes corporativos en EE.UU.

(Bertrand & Hallock, 2000). La brecha no explicada, una vez incluidas gran cantidad

de controles que incluyen profesiones universitarias y tipo de cargo, es 6% (O’Neill,

1 Este valor implica que si la remuneración de los hombres es 100, la remuneración de las mujeres es 67, i.e. un 33% más baja. 2 Hay estudios específicos para abogados, académicos universitarios, ingenieros, médicos, MBA, ejecutivos CEO de empresas norteamericanas; ver referencias en Bertrand & Hallock (2001).

3

2003). Otros datos muestran sólo un 5% como brecha no explicada después de los

controles (Bertrand & Hallock, 2000).

En un estudio comparativo para 71 países (período 1983-99) (Oostendorp, 2004)

ha encontrado lo siguiente: La BR M/H alcanza a 23% en los países desarrollados y

27% en los países en desarrollo; sólo el 20% de este diferencial se explica por las

disparidades de capital humano según género. En otras palabras, la discriminación

contra las mujeres explicaría alrededor del 20% de la brecha de remuneraciones

existentes con respecto a los hombres (World Bank, 2001, citado por Oostendorp,

2004).

Otro aspecto investigado es el de la convergencia de remuneraciones. La

reducción general de la BR M/H en EE.UU. en la década de 1980 puede estar

asociada a un aumento del capital humano de las mujeres y/o a una disminución de la

discriminación de género (Blau & Kahn, 2000).

Aun cuando al momento de su ingreso al mercado laboral profesional la BR M/H

es baja, ésta tiende a aumentar de manera significativa a través del tiempo en el caso

de MBA (Bertrand, Goldin & Katz, 2009). Los factores explicativos de esto son:

diferencias en las discontinuidades de la permanencia en el mercado laboral, y

diferencias en las horas trabajadas semanalmente. Aún cuando las diferencias

empíricas observadas sean bajas en relación a estas variables, tienen un gran efecto

sobre la BR M/H (Bertrand, Goldin & Katz, 2009).

Por ejemplo, en una comparación entre mujeres y hombres con MBA (USA) post

graduación en los primeros 9 años (post-graduación) (Bertrand, Goldin & Katz,

2009) se observa que: (i) El porcentaje de mujeres que trabajan full-time (52 semanas

y entre 30 y 40 horas semanales) cae desde 89% el primer año post-titulación a 69%

al noveno año; en cambio el porcentaje de hombres se mantiene en torno al 94%

durante los 9 años. (ii) El N° de horas semanales trabajadas por las mujeres se reduce

gradualmente desde 59 horas /semana el primer año post-titulación a 51,5

horas/semana al noveno año; las cifras equivalentes para los hombres son 61

horas/semana (el primer año post-titulación) a 57,5 horas/semana al noveno año.

4

Obsérvese, mujeres (con MBA) trabajando 55 horas semanales, i.e., más de 9

horas diarias durante 6 días por semana, no se podría argumentar que tienen una

jornada laboral del tipo parcial.

A continuación, en la segunda sección se calculará a nivel agregado, para todas

las profesiones universitarias, la magnitud de la BR M/H; luego se aplica el método

de descomposición de Oaxaca. En la tercera sección, se desarrolla un modelo teórico

que considera las implicancias que tiene el “rol de la mujer en la sociedad” sobre la

tasa de participación laboral femenina. En la cuarta sección, se estima

econométricamente la magnitud de la BR M/H para nueve carreras universitarias. En

la quinta sección, se aplica un método de descomposición de estas brechas salariales

(entre mujeres y hombres) según dos componentes: discriminación sexista y

discriminación social. Finalmente, la última sección sintetiza algunas conclusiones

tentativas.

2. Remuneraciones a �ivel de Carreras Profesionales y Participación

Femenina

2.1. Incidencia de las mujeres en el nivel de las remuneraciones de una

carrera

Hay una gran varianza en los ingresos de los profesionales universitarios en

Chile; esto se puede apreciar claramente en el sitio www.futurolaboral.cl que

proporciona información sobre remuneraciones para 60 carreras profesionales

universitarias (ver además, el Capítulo III de este libro).

Una primera aproximación al tema de la brecha de remuneraciones entre hombres

y mujeres profesionales consistiría en examinar la correlación existente entre los

ingresos (la mediana3) de cada una de estas 60 carreras y el porcentaje de mujeres

que hay en cada profesión. El coeficiente de correlación de Spearman tiene un valor

negativo de -0,671, valor que es estadísticamente significativo al 1%.4 Esta

3 La mediana corresponde al valor del ingreso que posee la persona que está justo en el medio de todas las observaciones (percentil 50). 4 Algo similar sucede con el coeficiente de correlación de Kendall (correlación de ranking) que tiene un valor de -0,492, que es significativo al 1%

5

asociación negativa significa que mientras mayor es el porcentaje de mujeres en una

profesión universitaria menor es el ingreso (mediano) de la carrera. Esto es lo que

muestra el Gráfico X.1.

Gráfico X. 1: Relación entre participación laboral femenina (en la carrera) e ingreso (mediana) para sesenta carreras universitarias.- Cohortes 2000-2001

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

200000 400000 600000 800000 1000000 1200000 1400000

Ingreso mensual ($ de 2009)

Par

ticip

ació

n fe

men

ina

Fuente: Elaboración propia en base a datos Futuro Laboral.

En efecto, al efectuar un ordenamiento de las sesenta carreras universitarias, de

mayor a menor ingreso mediano, se aprecia claramente la relación negativa entre

ingreso y participación femenina (cohortes 2000-2001; ver Apéndice, Cuadro X.1).

Profesiones con una alta participación femenina (i.e., más del 85% de los

profesionales son mujeres) son las siguientes (Cuadro Apéndice X.1): Ed. Parvularia

(100%), Psicopedagogía (93%), Enfermería (93%), Obstetricia (90%), Trabajo

Social (87%), Pedagogía Ed. Básica (86%). Estas profesiones ocupan los siguientes

lugares del ranking de ingresos de las 60 carreras universitarias (los números

mayores indican un nivel menor de ingresos5): Ed. Parvularia: 59; Psicopedagogía:

56; Enfermería: 19; Obstetricia: 43; Trabajo Social: 47; Pedagogía Ed. Básica: 50.

La evidencia anterior sugeriría las siguientes interrogantes: ¿es acaso la mayor

oferta laboral femenina la que induce presiones a la baja en las remuneraciones de

esas profesiones? Por otra parte, ¿por qué tienden las mujeres a “preferir o escoger”

5 Las 60 profesiones universitarias han sido ordenadas de mayor a menor ingreso (mediano); luego el 1 corresponde a la profesión de mayor ingreso y el 60 a la de menor ingreso (ver Cuadro Apéndice X.1)

6

aquellas profesiones universitarias relativamente menor remuneradas?, ¿son las

mujeres más inelásticas (más indiferentes) a la cuestión monetaria y asignan mayor

preponderancia a sus preferencias motivacionales?

Al calcular el diferencial de remuneraciones (mensuales) entre las mujeres y los

hombres profesionales para la cohorte de graduados universitarios del año 1998 (al

2° año post-graduación) se obtiene una brecha de -58%; i.e., en promedio, las

mujeres profesionales ganan un 58% menos que los hombres profesionales. Al

efectuar el mismo cálculo con la cohorte de graduados universitarios del año 2000 (al

2° año post-graduación) se obtiene una brecha de -46%; i.e., en promedio, las

mujeres profesionales ganan un 46% menos que los hombres profesionales. Esta

disminución en la brecha de remuneraciones podría corresponder al fenómeno de la

incorporación creciente de las mujeres en todas las profesiones universitarias y

también en las carreras que poseen mayores niveles de ingresos.

Sin embargo, los porcentajes anteriores sobre diferenciales de remuneraciones

son erróneos por cuanto se están comparando remuneraciones de profesionales de

muy diversa índole. El cálculo para todos los profesionales está determinado

fundamentalmente por la composición de las diversas profesiones en el total

considerado, y además por las características específicas de cada persona.

Para determinar los diferenciales existentes según género entre profesionales

universitarios, es necesario introducir variables que controlen por las diferencias

existentes entre las distintas personas. Esto es lo que se hace en la sección siguiente.

2.2. Metodología de estimación

Se ha estimado el modelo estándar de ingresos; i.e., la especificación

econométrica de Mincer (1974). Las observaciones corresponden a personas que han

obtenido un grado profesional universitario. El modelo más usual para la estimación

es:

εβλα +++= Xgy 0ln

7

donde y es el ingreso percibido por el profesional;6 α es la constante. La variable g

corresponde a la variable dummy de género, siendo igual a uno para las mujeres;

luego, λ captura en nuestro caso el efecto de discriminación según género. X

representa las variables de control; y ε es el error aleatorio.

De esta forma, es posible obtener una primera aproximación al cálculo de los

diferenciales de remuneraciones asociados a género. Entre las variables de control X

usualmente más usadas se encuentran la experiencia y la edad. Como “proxy” de

experiencia generalmente se utiliza la diferencia entre la edad actual de la persona y

su edad de titulación. No obstante, en este artículo los datos corresponden a los

ingresos observados en un año específico desde que la persona se tituló; por lo tanto,

dicha proxy de experiencia sería igual para todos los sujetos, no teniendo sentido

controlar por dicha variable. Las variables de control son edad y edad al cuadrado,

las cuales son comunes en la literatura.

Sin embargo, hay otras posibles fuentes de endogeneidad (variables no observables

directamente) en la estimación de brechas salariales:

- Diferencias de habilidades entre géneros: una de las posibles explicaciones para

el diferencial salarial observado entre géneros es que hay diferencias de

habilidad entre ellos. Una posible solución para ese problema es controlar por

dichas habilidades. Como proxy del nivel de habilidad de las personas se ha

utilizado los promedios de los puntajes de postulación a las universidades7.

- Diferencias en el origen socioeconómico y red social de los alumnos. Los

alumnos de origen socioeconómico relativamente bajo tienen menos contactos

sociales para acceder a mejores puestos de trabajo. Para controlar por este

efecto, aprovechamos que el sistema educacional chileno tiene una elite de

colegios particulares pagados8 que incluye a los alumnos de mejor condición

6 Al ingreso se le suma 1 antes de aplicar logaritmo, ya que se tienen los ingresos para la fuerza laboral completa que entra al mercado laboral desde las universidades en esas cohortes (empleados o desempleados). 7 Dichos puntajes están entre los 300 y 800 puntos. Hay que destacar que los resultados de dicha prueba pueden ser consecuencia del estatus socioeconómico, por lo tanto, también capturaría efectos de ese tipo. 8 Estos colegios son completamente pagados por la familia del alumno y cuentan con recursos superiores a los que cuentan con financiamiento público (OECD, 2009).

8

económica. Luego, se utilizará porcentaje de alumnos provenientes de dichos

colegios dentro de cada universidad; esta variable será utilizada como “proxy”,

para controlar por el origen socioeconómico del alumno9 y, por cierto, también

por el nivel de conexiones de la universidad.

- Participación y salarios diferentes a través de regiones: Se incluye una variable

que discrimina si la persona trabaja en regiones o en la zona metropolitana.

- Distribución no homogénea de las mujeres en las diversas profesiones: Se

incluye una dummy que da cuenta del nivel de feminización de la carrera.

De esta manera, la ecuación de regresión queda:

εδδϑγβϕλα ++++++++= mnXfgy nlnln 0 (1)

donde f corresponde a una variable dummy de carreras en que al menos hay un 75%

de mujeres, θ es el puntaje obtenido por el sujeto, n es el porcentaje de alumnos

provenientes de colegios de elite y m es una dummy igual a uno para el ejercicio

laboral en la Región Metropolitana.

2.3. Resultados obtenidos

En breve, se estimará una regresión en que la variable dependiente es el ingreso

de los profesionales distinguiendo entre hombres y mujeres. Las variables de control

son: tipo de profesiones universitarias con alta participación femenina, duración de la

carrera, edad, pruebas de admisión a la universidad, porcentaje de alumnos de

colegios particular pagados, pertenencia a la región metropolitana y otras regiones.

Se han utilizado dos cohortes de graduados universitarios distintas, una del año

1998 (4.349 observaciones) y la otra del año 2000 (6.517 observaciones). Los

ingresos utilizados corresponden a los del 2° año después de la titulación como

profesional: i.e., el año 2000 para la cohorte de 1998 y el año 2002 para la cohorte

del 2000.

9 Corresponde a controlar por la probabilidad de provenir de un colegio particular pagado.

9

Cuadro X. 1: Análisis de regresión para diferentes carreras de las cohortes 1998 y 2000 (al 2° año post-

graduación)

Cohorte 1998 (N=4349) Cohorte 2000 (N=6517)

ln_y Coef. Std. Err. Coef. Std. Err. dummy mujer -.2297* .0206 -.2218* .0164 dummy part. femenina -.1118* .0261 -.0590** .0273 duración teórica .2052* .0141 .1826* .0114 edad .0475 .1580 -.1816 .1194 edad cuadrado -.0005 .0029 .0035 .0021 ln_PAA .7876* .0916 .8575* .0692 porcent_PP .3966* .0507 .1931* .0386 dummy metropolitana .1152* .0210 .1063* .0172 _cons 6.2510* 2.2642 9.2255* 1.7092

* : significativo al 1%; ** : significativo al 5%. Fuente: Elaboración propia en base a datos Futuro Laboral.

Los resultados econométricos son bastante buenos. La mayoría de los

estimadores tienen los signos esperados y son estadísticamente significativos al 1%.

Este es el caso de las variables “dummy” mujer, profesiones con alta participación

femenina, las características personales (prueba de aptitud), la duración teórica de las

carreras, la procedencia (colegio) de las personas y la variable geográfica (Santiago o

regiones). Los estimadores de las variables asociadas a la edad no han resultado

estadísticamente significativos.

En síntesis, el principal resultado corresponde al estimador asociado a género; los

valores obtenidos para ambas cohortes, -0,229 (cohorte 1998) y -0,222 (cohorte

2000) son estadísticamente significativos al 1%. Esto implica que hay en promedio

una brecha salarial según género entre los profesionales universitarios del rango del

22% al 23%. En otras palabras, las mujeres profesionales ganan en promedio un 22%

a un 23% menos que los hombres.

10

Gráfico X. 2: Comparación de brechas salariales brutas y con controles para las cohortes 1998 y 2000.

Fuente: Elaboración propia en base a datos Futuro Laboral.

En otras palabras, al utilizar los controles descritos anteriormente, es posible

apreciar que las brechas salariales se reducen en un porcentaje importante.

Recuérdese que al considerar todos los profesionales sin ningún tipo de controles las

brechas salariales según género fluctuaban entre 58% y 46%. Al aplicar los diversos

controles, estos porcentajes se reducen al 22 al 23%.

2.4. Método de descomposición de Oaxaca

A continuación, vamos a descomponer la brecha salarial entre mujeres y

hombres. La metodología de Oaxaca (1973) volvió popular el análisis para evaluar el

efecto de las variables observables sobre la brecha salarial. Bertrand y Hallock

(2000) especifican esta brecha basándose en la resta de las ecuaciones observadas de

ingreso, esto es:

fffmmm XXw βαβα −−+=∆ (2)

Para asumir que los retornos son en base a las características de la muestra de los

hombres, a la ecuación anterior se le resta y suma fm Xβ , lo que da:

)()()( fmmffmfm XXXw −+−+−=∆ βββαα (3)

Con esta metodología, Bertrand y Hallock (2000) encuentran que entre el 71% y

el 88% de la BR M/H se debe a diferencias observables. A este respecto, Bertrand y

11

Hallock (2000) encuentran que la BR M/H para altos ejecutivos de grandes

corporaciones se reduce a menos del 5% después de controlar por todas las diferentes

características observables según género.

No obstante, al aplicar el mismo procedimiento para el conjunto de titulados de

las Universidades Chilenas, no se encuentra una reducción importante en la brecha

salarial según género. Sin embargo, cuando se condiciona el análisis a una carrera

específica, entonces se verifica que en realidad hay una heterogeneidad de brechas

salariales a través de las carreras profesionales. Hay que notar, en particular, que la

brecha salarial parece ser mayor en las carreras con mayores ingresos (Medicina,

Ingeniería Comercial) que en las de menores ingresos (Periodismo).

Cuadro X. 2: Descomposición de Oaxaca para titulados de Universidades Cohorte 2000, año 2004 (como % del ingreso de los

hombres) Carrera Controles Brecha Salarial según género Todas las carreras edad, edad2, dummy RM 32,20% Todas las carreras edad, edad2, dummy RM, PAA, %PP 31,16% Medicina edad, edad2, dummy RM, PAA, %PP 25,56% Ing. Comercial edad, edad2, dummy RM, PAA, %PP 24,57% Derecho edad, edad2, dummy RM, PAA, %PP 22,28% Psicología edad, edad2, dummy RM, PAA, %PP 21,50% Agronomía edad, edad2, dummy RM, PAA, %PP 21,28% Periodismo edad, edad2, dummy RM, PAA, %PP 7,2%

Fuente: Elaboración propia en base a datos Futuro Laboral Por otra parte, cabe destacar que si bien existe esta importante BR M/H,

igualmente las mujeres han incrementado su participación en la Educación Superior

(ver Capítulo IX).10

3. Modelo Teórico de Participación según Género en el Mercado Laboral

El siguiente modelo pretende explicar las implicancias sobre la participación

laboral femenina que tiene el hecho de “tener” un rol en la sociedad. Dicho de otro

modo, que las características de la sociedad asignen una labor a las mujeres y que el

no cumplimiento de dichas formas sociales afecte las decisiones de estas, por

10 Por otro lado, la evidencia comparativa internacional sugiere que la globalización tendría un impacto sobre la BR M/H. Según (Oostendorp, 2004) la BR M/H pareciera disminuir a medida que aumenta el ingreso per cápita (período del estudio, 1983-99).

12

ejemplo sintiendo culpa de no estar realizar lo que “les corresponde” o ser

discriminadas o mal vistas por lo mismo.

Consideremos un agente que desea elegir la jornada laboral la cual le reporta

ingresos monetarios y ponderados por su valoración del dinero yv y por su tipo de

capacidad o habilidad [ ]θθθ ,∈ la cual se distribuye con ( )θF . El costo asociado a

trabajar la jornada [ ]1,0∈a es ( )θ,aC . Existe un segundo costo asociado a trabajar,

el cual posee una connotación social de gran importancia pues podríamos definirlo

de manera simplista como la vocación natural de un agente a valorar el cuidado del

hogar (labores hogareñas, cuidado de los niños, etc.). Pero el problema es mucho

mayor que esta definición, pues la existencia de esta valoración en una economía

emergente y mayoritariamente machista genera una presión social hacia este tipo de

labores, las cuales dependiendo del entorno cultural son asimiladas de diferente

manera por cada agente, de manera tal que para efectos de modelación consideramos

( ) 2, ℜ∈= yc vvν independientes y provenientes de una función de densidad ( )νf .

Sea entonces el problema enfrentado por cada agente de la siguiente manera11:

( ) ( )

0,

.

,

≥

−⋅⋅−⋅⋅=

yc

cya

vv

as

aCavyvUMax θλθ

Donde λ es la percepción de la sociedad, o la penalización de la sociedad a la

existencia de apreciación de las labores del hogar o el cuidado de los niños, entre

otras cosas, tal que [ ]k,0∈λ con 0>k . De la condición de primer orden se tiene:

( ) cya vyvaCCPO ⋅−⋅⋅= λθθ,:

Donde el costo marginal de trabajar una jornada a queda definido por una primera

expresión salarial directa θ⋅⋅ yvy (ingreso marginal salarial de trabajar a ) que se ve

aumentado por la percepción social (negativa) que recibe el agente de compartir el

tiempo entre jornada laboral y las labores del hogar.

11 Una referencia importante de este modelo es Bénabou y Tirole (2006), en este trabajo se modela el comportamiento de agentes que realizan acciones de caridad.

13

La ecuación de la recta definida en el plano ( )yc vv , nos muestra la

composición de la fuerza laboral en estas características de los individuos tal como se

muestra en el Gráfico X.3.

( )c

ay v

yy

aCv ⋅

⋅+

⋅=

θλ

θθ,

con ( ) 0, ≥θaCa

Si ( )

θθ

⋅=⇒= =

y

aCvv a

vyc c

,0 0 , para ay, y θ fijos.

( ) ( )( )( ) 0

,,2

0 ≤⋅

−⋅⋅=

∂

∂ =

θθθθ

θθ

y

aCaCyvaavy c ya que ( ) 0, ≤θθ aCa

Sabiendo que ( )

0,

2

0 ≤⋅

−=∂

∂ =

θθ

y

aC

y

vavy c , 0

2

2

≤⋅

−=∂∂

∂θ

λθ yv

v

c

y y

02

2

≤⋅

−=∂∂

∂yvy

v

c

y

θλ

, luego el Gráfico X.3 queda completamente caracterizado.

Se tiene entonces para 12 θθ > , si 0=λ el mercado laboral queda compuesto

por todos los individuos el tipo 0=≥cvyy vv , de esta forma los individuos que entran

son aquellos para los cuales los incentivos salariales al menos son iguales al costo

que le genera realizar la jornada de trabajo. Es decir, participan todos los agentes

sobre la Recta B para 1θ y todos los individuos sobre la Recta D para 2θ .

Otro es el caso cuando existe 0≠λ , pues el mercado laboral queda

compuesto por los agentes cuyos tipos se encuentre sobre la Recta A para 1θ y sobre

la Recta C para 2θ . De tal forma la existencia de la imposición u adopción social de

un 0>λ impone una pérdida de participación laboral correspondiente a la brecha

entre la Recta A y Recta B para 1θ y la brecha entre la Recta C y la Recta D para 2θ .

Tal como se muestra en el Gráfico X.3. Es importante notar que la pendiente de la

Recta A es mayor que la pendiente de la Recta C.

14

Gráfico X. 3: �iveles de participación laboral frente a la existencia de creencias acerca de las labores sociales

Las implicancias del modelo anterior son muy importantes en una sociedad

machista que genera discriminación de género, como se verá en los datos en

secciones posteriores de este trabajo. Consideremos para efectos ilustrativos que los

agentes hombres perciben de la sociedad un λ muy cercano a cero y las mujeres

perciben 0≠λ . Inmediatamente podemos ver que en tal sociedad se produce una

discriminación social asociada a la percepción femenina de llevar a cabo los

cuidados asociados al hogar y los niños; por lo tanto, produce diferencias a la jornada

laboral que tendrían si percibieran un λ igual a cero.

Luego, es bien sabido que existen diferenciales salariales asociados a

discriminación de género, pero asociado a esto está la discriminación social asociada

a la asignación de labores.

Consideremos ahora una valoración constante entre individuos hombres y

mujeres acerca de las labores propias del hogar. Al igual que el caso anterior

obtenemos una brecha de participación como se aprecia en el Gráfico X.4.

1,0 θ=cvyv

2,0θ=cvyv

yv

cv

Recta A

Recta B

Recta C

Recta D

15

Gráfico X. 4: Brecha de presencia en el mercado laboral para distintos niveles de penalización social por percepción de labores domésticas

Tal como muestra el Gráfico X.4, existiría una brecha de participación en el

mercado laboral que se reduce para niveles altos de habilidad igualándose cuando

∞→θ . Es decir, una sociedad que penaliza, por ejemplo a las mujeres al asimilar

que les corresponde exclusiva o parcialmente (pero mayor que a los hombres) el

cuidado del hogar, a través de λ genera una menor participación de las mujeres en la

fuerza laboral, con lo cual estas últimas experimentan una discriminación salarial y

una discriminación social.

4. Estimaciones econométricas a nivel de carrera profesional

En esta sección se estimará el modelo (1), pero a nivel de cada una de las nueve

diversas carreras profesionales. Los datos utilizados y metodologías de estimación

han sido descritos anteriormente (Capítulo I de este libro).

Conviene reiterar lo siguiente, el concepto de ingreso corresponde al total de

ingresos anuales declarados por cada persona o contribuyente; es decir, total de

ingresos brutos. Los ingresos anuales se presentan mensualizados, es decir, el total de

ingresos declarados se dividió en 12 meses para facilitar la comprensión de las cifras.

Se hace notar que no existen antecedentes sobre las horas trabajadas en el año. Por lo

yv

θ

0=λ

k=λ

16

tanto, el ingreso promedio mensual puede corresponder a profesionales que trabajan

un número distinto de horas mensuales.

En el Cuadro X.3 se muestran los resultados para la cohorte estudiada en este

trabajo (2000-2001) en los diferentes años de ingresos, esto es, al primer, segundo,

tercer y cuarto año de titulación. Se puede apreciar que a diferencia de lo encontrado

en Blau & Kahn (2006, para Estados Unidos), en Chile no hay evidencia de

convergencia salarial según género. Por el contrario, a la luz de los datos descritos

anteriormente y la identificación realizada en la ecuación (2) para el modelo de

estimación por profesión universitaria, se tienen básicamente dos tipos de resultados

para la BR M/H: (i) una diferencia salarial relativamente creciente (Contador

Auditor, Medicina, Agronomía, Odontología) y (ii) una diferencia salarial no

creciente intertemporalmente (en beneficio de los hombres) para una misma

profesión.

Cuadro X. 3: Evolución de diferenciales salariales de la cohorte de años 2000-2001 para los ingresos recibidos entre el primer y el cuarto año de titulación

Diferencial salarial

Carreras Primer año Segundo año Tercer año Cuarto año

Contador Auditor -0.2576* -0.2724* -0.3161* -0.3429*

(0.042) (0.043) (0.039) (0.036)

Derecho -0.1450* -0.1929* -0.2193* -0.2390*

(0.054) (0.048) (0.046) (0.042)

Medicina -0.2167* -0.2487* -0.2828* -0.3114*

(0.038) (0.036) (0.035) (0.031)

Ing_Comercial -0.2494* -0.2255* -0.2096* -0.2956*

(0.037) (0.035) (0.034) (0.032)

Psicología -0.2123* -0.2377* -0.2141* -0.2580*

(0.043) (0.039) (0.038) (0.038)

Agronomía -0.0943 -0.2738* -0.2374* -0.3177*

(0.064) (0.058) (0.056) (0.054)

Ped_Historia -0.3042*** -0.2289*** -0.1673*** -0.2405*

(0.115) (0.118) (0.096) (0.084)

Odontología -0.1579* -0.1315* -0.1460* -0.2237*

(0.052) (0.046) (0.049) (0.050)

Periodismo -0.0714 -0.1415* -0.0522 -0.1004***

(0.048) (0.048) (0.050) (0.052)

*Significativo al 1%, ** Significativo al 5%, *** Significativo al 10%, entre paréntesis se muestra el error estándar.

17

Se aprecia que todas las profesiones muestran un aumento en la brecha salarial

M/H en el cuarto año respecto del tercero. Esto podría tener dos interpretaciones

distintas al cuarto año, se producen en general los primeros ascensos en el trabajo;

hay una no promoción relativa de las mujeres respecto de los hombres. Otra posible

causa es la maternidad.

Antes de conjeturar posibles explicaciones o conjeturas respecto de la

composición de las brechas salariales entre hombres y mujeres, se quiere enfatizar la

existencia de heterogeneidad en las brechas salariales a nivel de distintas profesiones

universitarias en Chile. Lo anterior, complementa la evidencia encontrada en este

trabajo y expuesta en el Cuadro X.1, la cual era a nivel agregado pero poseía los

problemas que tienen otros estudios similares en la literatura a nivel agregado, esto

es, ignorar la heterogeneidad de las diferencias salariales según género en grupos

homogéneos de profesionales.

Hasta ahora, es importante acentuar que a través de identificación de modelos de

regresión especificados con controles que corrigen fuentes de endogeneidad, se han

obtenido resultados empíricos agregados y desagregados. Estos resultados son

factuales sobre los cuales se ha expuesto la existencia de heterogeneidad en las

brechas salariales a nivel de diferentes carreras universitarias.

Adicionalmente, es necesario considerar que las diferencias salariales en grupos

homogéneos pueden provenir de diferentes fuentes asociadas a comportamientos

específicos de las personas. Por ejemplo, el diferencial salarial por género, puede

deberse a un efecto de discriminación en contra de las mujeres. Por otro lado,

podemos encontrar que debido a componentes sociológicas, incluso las mujeres

profesionales universitarias enfrentan un trade-off entre incorporarse al mercado

laboral y las labores del hogar o la maternidad. Dicho de otro modo, la remuneración

obtenida por el ejercicio de la labor profesional debe ser al menos la valoración que

tienen las mujeres profesionales por otro tipo de roles que ellas ejercen de manera

natural en la sociedad o que la sociedad les ha impuesto. Lo anterior tiene un efecto

directo en la participación de las mujeres en el mercado laboral, ya sea si participa o

no, y si lo hace qué tipo de jornada oferta al mercado.

18

Luego, si la sociedad le impone a las mujeres el ejercicio de ciertos roles sociales

como, crianza de los niños o labores del hogar, la sociedad estaría incrementando el

valor de estas labores, por lo cual las mujeres que experimenten mayores niveles de

compromiso con estas labores, participarían menos en el mercado laboral.

Desde un punto de vista económico, si esta perspectiva social es percibida por las

mujeres, entonces ellas podrían, por ejemplo, escoger las carreras universitarias que

les permitan compatibilizar labores sociales con las labores profesionales. Esto

explicaría por qué, carreras como pedagogía son tan feminizadas ya que este tipo de

carreras permite a las mujeres trabajar a tiempo parcial.

Dado lo anterior, se realizan conjeturas que permitan explicar la composición de

las brechas salariales heterogéneas diferenciando lo que corresponde a un diferencial

salarial asociado a discriminación sexista y un diferencial salarial asociado a una

discriminación social.

5. Conjeturas Respecto a la Composición del Diferencial Salarial

5.1. Descomposición del diferencial salarial

La composición de este diferencial salarial, se puede asumir como producto de

diferentes efectos (dada la especificación por carrera y los controles utilizados). El

primer efecto es asociado a una discriminación sexista, la cual asumimos igual entre

diferentes carreras; si el motivo de una discriminación es el hecho de ser mujer u

hombre, entonces en una misma sociedad, tal discriminación no tiene porque variar

entre carreras. El segundo efecto es el nivel de la participación femenina en el

mercado laboral; comúnmente en economías emergentes, como es el caso de Chile,

aún se asignan roles por género, lo cual se traduce en una menor participación en el

mercado laboral.12

Examinaremos ahora lo que sucede en el cuarto año después de la titulación, ya

que para todas las carreras (con excepción de Periodismo y Pedagogía en Historia) es

el nivel más alto de diferencial salarial por género.

12 Este efecto se produce ya que la base de datos no dispone de las horas trabajadas, sino que se dispone del salario mensual de los profesionales.

19

El Cuadro X.4 muestra los resultados de la identificación del modelo a través de

la ecuación (4), para los coeficientes de diferencial salarial femenino por carrera,

fluctuando entre 5% y 36%, lo cual está en el rango de lo encontrado en general en la

literatura (en una visión agregada) (Stanley y Jarrell 2004).

Como se ha señalado previamente, vamos a definir dos efectos de discriminación;

el diferencial salarial es producto de una discriminación según género y una

participación laboral menor producto de una discriminación social de asignación de

labores, lo cual redundaría en una elección racional por parte de las mujeres de una

menor jornada de trabajo.

Para calcular el efecto de la discriminación según género utilizaremos el

siguiente procedimiento: Consideramos sólo las observaciones bajo el percentil

cincuenta de la distribución de ingresos (incluyendo sólo los profesionales ocupados)

de todas las carreras. Estamos utilizando el supuesto asumido previamente de que

este tipo de discriminación es la misma a través de distintas carreras; además se evita

el efecto de la cola superior de la distribución de ingresos asociada a horas extras de

trabajo, postgrados y/o ascensos. Se considera este percentil de los activos en el

mercado laboral, pues con mayor probabilidad está trabajando una menor jornada y

las diferencias aquí son sólo salariales y no de jornadas más extensas como puede

estar ocurriendo en el quintil más alto de los ingresos. El diferencial obtenido en este

caso es de un 9.7%.

Como no debería haber discriminación sexista diferenciada entre las profesiones,

es decir, por el hecho de ser mujer si existe discriminación salarial, ésta es la misma

a través de las carreras regidas por el mercado, este enfoque es muy similar al

agregado usualmente utilizado en la literatura para obtener discriminación agregada.

20

Gráfico X. 5: Descomposición de los diferenciales salariales según discriminación sexista y social

Fuente: Elaboración propia en base a datos Futuro Laboral

Cuadro X. 4: Coeficientes de discriminación femenina por carrera y observaciones

Observaciones Coeficiente de discriminación

Carreras Total Hombres Mujeres Total Salarial Social

Contador Auditor 1430 741 689 -0.3429*

-0.09719* -0.246 (0.036)

Derecho 1327 777 550 -0.2390*

-0.09719* -0.142 (0.042)

Medicina 1146 676 470 -0.3114*

-0.09719* -0.214 (0.031)

Ing. Comercial 2235 1274 961 -0.2956*

-0.09719* -0.198 (0.032)

Psicología 1422 388 1034 -0.2580*

-0.09719* -0.161 (0.038)

Agronomía 693 430 263 -0.3177*

-0.09719* -0.221 (0.054)

Odontología 424 189 235 -0.2237*

-0.09719* -0.127 (0.050)

Pededagogía en Historia 132 61 71 -0.2405*

-0.09719* -0.143 (0.084)

Periodismo 1132 417 715 -0.1004***

-0.09719* -0.003 (0.052)

*Significativo al 1%, ** Significativo al 5%, *** Significativo al 10%, entre paréntesis se muestra el error estándar.

21

El resultado obtenido de la regresión para los dos primeros cuartiles activos, para

las profesiones cuyos salarios los asigna el mercado (Cuadro Apéndice X.2) muestra

que los diferenciales salariales son de 9.7%. De este modo podemos realizar una

desagregación de los diferenciales, como se muestra en el Cuadro X.4, de manera tal

de obtener los proxies para la discriminación salarial sexista y la discriminación

social, como se muestra en el Gráfico X.5, que en conjunto determinan la brecha

salarial entre hombres y mujeres.

5.2. Discriminación sexista y discriminación social

Procedamos a interpretar nuestras estimaciones de brecha salarial por género

distinguiendo dos posibles componentes empíricos:

- Discriminación sexista: Existiría una brecha de 9,7% a través de todas las

carreras. Este diferencial estaría relacionado a la discriminación salarial por

género o sexista. Se resumiría en el hecho de que algunas mujeres reciben un

menor pago, aunque tengan la misma productividad y desempeñen la misma

función que un hombre. De allí que la naturaleza de esta discriminación sería

exógena a las mujeres.

- Discriminación social: Además de la brecha anterior, habría una

discriminación variable a través de las carreras. Esta brecha fluctuaría desde

un 0,3% para Periodismo hasta un 24,6% para Contador Auditor. Esta brecha

extra se debería a una discriminación social, correspondiendo a un diferencial

entre la participación laboral de la mujer y la del hombre. Esto puede

resumirse en que las mujeres trabajan más horas en el hogar y menos en

trabajos remunerados. Además, la discriminación descrita se puede

descomponer en una de naturaleza exógena y otra endógena. La exógena se

debería a que los empleadores evitan darle una gran carga horaria o

responsabilidad a las mujeres, mientras la endógena existiría porque las

mujeres, por diversos factores, evitan dichas grandes cargas o

responsabilidades laborales.

22

Para diferenciar entre ambos tipos de discriminación, utilizaremos los resultados

de algunas preguntas de la Encuesta de Trabajo y Equidad (2008) y la Encuesta

Nacional sobre Mujer y Trabajo en Chile (2010).

Veamos primero la discriminación sexista que implica que las mujeres ganarían

alrededor de un 10% menos que los hombres aunque hagan exactamente el mismo

trabajo. Un posible origen de esta discriminación radicaría en la creencia de los

empleadores que las mujeres tienen una menor productividad o una menor

disposición o interés hacia el trabajo. Esta creencia carecería de fundamentos válidos,

pues obviamente sólo se sustentaría en prejuicios sexistas.

La Encuesta de Trabajo y Equidad (ETE) contiene una sección destinada a medir

las percepciones sobre la relación entre Mujer, Trabajo y Familia. Se les pregunta a

las mujeres que trabajan si al llegar a su casa tienen que hacer labores del hogar. Un

69% de las mujeres responden que efectivamente es así, mientras que un 30% dan

una respuesta negativa. Asimismo, en la Encuesta Nacional sobre Mujer y Trabajo en

Chile (ENMT) se les consulta quién realiza las actividades hogareñas. Más de un

66% de las veces es la mujer la que debe lavar la ropa y planchar; hacer el aseo de la

casa; y preparar la comida; mientras que menos de un 2% de sus parejas hace dichas

funciones. La necesidad de efectuar todas estas labores extras implica que las

mujeres tendrían que reservar energías para lo que hacen después de cumplir la

jornada regular en su empleo; éste no es generalmente el caso de los hombres. Esto

podría afectar la percepción de los empleadores sobre las mujeres; una asignación

óptima de su energía induciría a las mujeres a no agotarse excesivamente durante la

jornada laboral. Llevando esto al extremo podría decirse que las mujeres “viven para

sus familias”. En cambio los hombres tienen una propensión a ser trabajólicos en sus

respectivos empleos, i.e., “viven para trabajar”.

Veamos ahora una serie de condicionantes de la discriminación social así como

las preferencias de las mujeres respecto al posible dilema empleo-familia. ¿Tienen

las mujeres dificultades para cumplir con las responsabilidades familiares debido a la

jornada de trabajo? En la ETE un 34% de las mujeres responden afirmativamente,

mientras que un 65% contesta negativamente. Luego, 1 de cada 3 mujeres cree que

23

existiría un conflicto (“trade-off”) entre las responsabilidades laborales y las

familiares. Asimismo, un 67,5% de las entrevistadas por la ENMT afirma que no se

reinsertó al mercado laboral, después de tener un hijo, pues quería cuidar de ellos.

¿Tienen las mujeres efectivamente una flexibilidad en su trabajo como para

resolver posibles conflictos entre trabajo y hogar? Un 62,9% de las mujeres dicen

tener la suficiente flexibilidad, mientras un 36,4% afirma lo contrario (ETE). Por otro

lado, la ENMT muestra que la variable que haría a más mujeres inactivas estar

dispuestas a trabajar, es contar con flexibilidad horaria. En resumen, la flexibilidad

horaria constituye un factor importante para las mujeres a la hora de incorporarse a

un empleo específico. Estas interrogantes apuntan al carácter exógeno de los

empleos, los cuales permiten o impiden que la mujer pueda acomodar sus horas

laborales para compatibilizarlo con la familia. De manera complementaria se aprecia

que respecto a la pregunta si las mujeres debieran tener un trabajo de medio tiempo u

horario flexible para compatibilizarlo con responsabilidades familiares, un 89,2% de

las mujeres está de acuerdo con la afirmación (ETE).

Por otra parte, respecto a las preferencias de las mujeres hay una pregunta sobre

el tema si ser una dueña de casa es tan satisfactorio como trabajar por un sueldo. Un

42,8% de las mujeres concuerda, mientras que un 54,9% discrepa (ETE). En breve la

mayoría de las mujeres no concuerda con la aseveración, pero hay una proporción

significativa que sí concuerda con ella.

La sociedad tiende a poner la responsabilidad familiar principalmente sobre los

hombros de la mujer, lo que presiona para que ellas estén poco dispuestas a aumentar

su oferta laboral. Reflejo de esta carga que pone la sociedad sobre ellas, es la

pregunta de la ETE sobre si dejarían de trabajar si la pareja ganara lo suficiente. Un

55% de las mujeres se muestra de acuerdo con tal afirmación, mientras que un 38,3%

discrepa. En cambio para la misma pregunta la respuesta de los hombres es muy

diferente; sólo un 31% de los hombres dejarían de trabajar si la pareja ganara lo

suficiente, en cambio 63% optaría por trabajar.

Veamos ahora porque la discriminación social difiere a través de las profesiones

universitarias. La magnitud de esta discriminación estaría relacionada con la oferta

24

laboral de las mujeres (horas trabajadas) y su evolución en el organigrama (si son o

están dispuestas a ser ascendidas). Estas componentes estarían determinadas en

forma endógena y exógena al mismo tiempo. Ella variaría a través de profesiones,

puesto que en algunas hay flexibilidad laboral como para acomodar el número de

horas de trabajo, su distribución intertemporal o el lugar dónde se ejecuta. Asimismo,

algunas profesiones tienen una estructura relativamente más horizontal, por lo que no

hay gran incidencia de los ascensos, mientras que otras son del tipo vertical.

Puede haber una tendencia de no promover ascensos para las mujeres (tendencia

exógena) o a que las mujeres no estén dispuestas a aceptar ascensos (tendencia

endógena). Por la parte exógena, esto se debería a que los empleadores percibirían

que las mujeres preferirían evitar promociones pues éstas incrementarían su nivel de

responsabilidad lo cual podría generar un conflicto con su dedicación familiar. Sobre

este tema un 73,9% de los hombres cree que la familia se descuida si la mujer tiene

un trabajo tiempo completo. Esta creencia de los hombres de que las mujeres

necesariamente descuidan su familia a medida que toman trabajos que requieren de

más tiempo, llevaría a que los hombres discriminen a las mujeres a la hora de

ascenderlas hacia cargos de mayor responsabilidad o carga horaria (ETE). Por otra

parte, las mujeres perciben la gran responsabilidad que la sociedad coloca sobre

ellas, por lo que es posible que endógenamente decidan rechazar posibilidades de

ascenso debido a que ello llevaría a “descuidar” su familia. Esta creencia parece

instalada. Por ejemplo, el 69,2% de las mujeres creen que la familia se descuida si la

mujer tiene un trabajo tiempo completo (ETE). De allí que más de 2 de cada 3

mujeres podrían pensar que aceptar un ascenso conllevaría un alto costo familiar.

En resumen, sugerimos que hay dos tipos de discriminación. Una es el del tipo

sexista, según la cual en todas las profesiones universitarias a las mujeres se les

pagan alrededor de un 10% menos que los hombres que hacen el mismo trabajo. Otra

sería de carácter social, que correspondería a que la oferta laboral de las mujeres y

sus oportunidades/disposición a ascender en una carrera serían menores. Esta

discriminación social es la que variaría a través de carreras.

25

Apliquemos estas percepciones a través de las profesiones, utilizando los criterios

anteriores. Para ello, clasificaremos las profesiones según su nivel de flexibilidad

para controlar la oferta laboral y según la importancia que tienen los ascensos. El

cuadro siguiente muestra una clasificación propuesta según estos criterios.

Cuadro X. 5: Clasificación de Profesiones según Importancia de los ascensos y capacidad de controlar oferta laboral

Capacidad de controlar oferta laboral

Baja Alta

Importancia de los ascensos

Alta

Pedagogía en Historia Derecho

Medicina

Ingeniería Comercial

Baja

Agronomía Psicología

Odontología

Periodismo

Contador Auditor

Reiterando, a las mujeres les gustaría una alta capacidad para controlar la oferta

laboral y con una baja importancia de los ascensos en el ejercicio de la profesión

universitaria. Esto correspondería al cuadrante inferior derecho del cuadro.

Efectivamente, Psicología, Odontología y Periodismo son carreras altamente

feminizadas. Sin embargo, hay que recalcar que la capacidad de controlar la oferta

laboral es un factor que tiene implicancias contrapuestas sobre la brecha de ingreso.

Esto pues, así como las mujeres la usan para disminuir su cantidad de horas de

trabajo, los hombres la utilizan para aumentar su oferta laboral. Ello explicaría que

en carreras como Psicología, Odontología y Contador Auditor se observan grandes

brechas salariales. Algo similar ocurre con Medicina e Ingeniería Comercial. Por

otro lado, en Agronomía y Pedagogía en Historia donde existe una alta brecha

salarial, ésta se explicaría por la baja flexibilidad de controlar la oferta laboral que

tendrían las mujeres.

26

6. Principales Resultados

La magnitud de la discriminación bruta de remuneraciones entre los profesionales

según género fluctúa un 46% y un 58%. Al aplicar una serie de controles vinculados

a las características personales de los profesionales se observa que las mujeres

profesionales ganan un 22% a un 23% menos que los hombres.

Al considerar profesiones universitarias diversas, para tener grupos más

homogéneos, se aprecia que la discriminación de remuneraciones entre los

profesionales según género fluctúa un 10% (periodismo) y un 34%% (contabilidad-

auditoría). A la luz de estos resultados surge una nueva interrogante, ¿a qué se debe

este diferencial de discriminación a través de diferentes profesiones universitarias?

Se sugiere descomponer este diferencial en dos componentes, uno sexista y uno

social. La magnitud de la discriminación sexista entre profesionales es un 10%. La

magnitud de la discriminación social entre las profesiones depende de la flexibilidad

para controlar la oferta laboral y el rol desempeñado por los ascensos.

27

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29

AP�DICE

Cuadro Apéndice X. 1

University Professional Careers Women in the

career

Median income for the profession (monthly $ pesos-2009)

Ranking according to income (highest to lowest)a/

Kindergarten Education 99,8% 261356 59 Differential Education 96,2% 388163 46 Educational Psychology 93,4% 322390 56 Nursing 93,3% 664528 19 Midwifery 90,0% 393003 43 Nutrition 88,2% 419976 40 Phonoaudiology 88,0% 695285 17 Social Work 86,8% 385748 47 Primary Education 86,4% 360963 50 Translation & Interpretation 85,2% 270667 58 Language Education 83,3% 389233 44 Public Relations 82,6% 407652 41 Librarianship 75,0% 505876 32 Psychology 72,6% 468067 34 Science Education 71,7% 388252 45 Design 69,7% 393515 42 Drama 69,3% 291740 57 Spanish Language Education 68,7% 375476 48 History 67,9% 350283 53 Religious Education 67,3% 451250 37 Mathematical Education 66,9% 513833 30 Occupational Physiotherapy 66,2% 514223 29 Food Engineer 63,4% 456146 36 Journalism 61,9% 437722 39 Art, Music & Dance Education 61,6% 337453 55 Art 61,0% 351997 52 Chemistry & Pharmacy 60,5% 953704 8 Biology & Chemistry 58,9% 451234 38 Dentistry 55,3% 690308 18 Ing. en IF y Control de Gestión 54,5% 708837 16 Medical Technology 52,0% 589586 21 Anthropology 51,7% 481048 33 History Education 51,7% 344086 54 Public Administration 51,4% 555350 23 Laboratory Chemistry 51,2% 230367 60 Education in Physical Education 51,0% 367168 49 Accountancy 49,9% 553555 24

30

Geography 48,6% 456739 35 Biochemistry 47,4% 544083 26 Veterinary Medicine 47,2% 514588 28 Commercial Engineering 43,2% 723271 15 Medicine 42,6% 957511 7 Law 42,5% 736175 13 Sociology 41,7% 528381 27 Architecture 41,4% 562508 22 Agronomy 36,0% 548262 25 Marine Biology 35,2% 354881 51 Geology 27,8% 1372468 2 Computer Engineering 26,8% 1095971 4 Chemical Engineering 25,3% 765398 12 Industrial Engineering 20,6% 951960 9 Forrest Engineering 20,6% 511514 31 Construction Engineering 20,3% 724139 14 Civil Construction 18,9% 592875 20 Civil Engineering 15,3% 966852 6 Civil Engineering for Public Works 14,8% 877893 10 Mining Engineering 8,5% 1384353 1 Mechanical Engineering 6,1% 768762 11 Electronic Engineering 4,2% 988355 5

Electric Engineering 3,6% 1167218 3

Cuadro Apéndice X. 2 Análisis de regresión para los dos primeros cuartiles de los profesionales cuyo salario

lo fija el mercado ln_y Coef. Std. Err. t P>t [95% Conf. Interval]

dummy_mujer -0.0972 0.018282 -5.32 0 -0.1330419 -0.0613494

edad 0.01434 0.021486 0.67 0.504 -0.027785 0.056472

edad_cuad -0.00035 0.000336 -1.03 0.304 -0.0010038 0.0003136

ln_PAA 0.95394 0.07073 13.49 0 0.8152587 1.092625

porcent_PP -0.16864 0.043606 -3.87 0 -0.2541451 -0.0831423

dummy_metrop 0.02936 0.019934 1.47 0.141 -0.0097273 0.0684437

_cons 6.49088 0.57697 11.25 0 5.359589 7.622178

N=3023

31

Cuadro Apéndice X. 3 Evolucion del Gap H/M

cuarto año/primer año cuarto año/tercer año

Contador Auditor 1.3 1.1

Derecho 1.6 1.1

Medicina 1.4 1.1

Ing_Comercial 1.2 1.4

Psicología 1.2 1.2

Agronomía 3.4 1.3

Ped Historia 0.8 1.4

Odontología 1.4 1.5

Periodismo 1.4 1.9