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EVOLUCION DE LAS DIFERENCIAS SALARIALES ENTRE
HOMBRES Y MUJERES: COMPARACIÓN DE SEIS PAISES
LATINOAMERICANOS1
Jaime Tenjo G. – Universidad Javeriana Bogotá - [email protected]
Luisa Fernanda Bernat – Universidad Javeriana Bogotá – [email protected]
I) INTRODUCCION
El presente estudio revisa la información de seis países latinoamericanos (Argentina,
Brasil, Colombia, Costa Rica, Honduras y Uruguay) referente a diferencias salariales y
no salariales entre hombres y mujeres. El objetivo del estudio es detectar los principales
cambios en la situación de la mujer en los mercados laborales e investigar los
determinantes de dichos cambios durante los últimos 20 años del siglo pasado. El
estudio tiene cinco partes principales: la primera es una introducción, en la segunda
parte se presenta una revisión de la principal literatura teórica y empírica sobre el tema.
La tercera parte hace una descripción general de la situación de hombres y mujeres en
el período estudiado y analiza a un primer nivel algunos determinantes de las
diferencias salariales (semanales, mensuales y por horas) entre hombres y mujeres. En
la cuarta parte se hace un análisis econométrico de las diferencias salariales por hora y
se inicia un intento de diagnostico de la situación laboral de la mujer. La quinta parte
resume los resultados principales y presenta algunas alternativas de política. Las tablas
con los resultados principales se incluyen dentro del texto mientras que los resultados
más detallados se presentan en un apéndice estadístico.
1 Los autores quieren expresar su reconocimiento a la doctora Rocio Ribero de la Universidad de los Andes quien preparó una magnífica revisión bibliográfica para este trabajo y al Banco Interamericano de Desarrollo que financió este estudio. Las opiniones expresadas y los problemas y errores que el estudio pueda tener son exclusiva responsabilidad de los autores.
2
II) REVISIÓN DE LA LITERATURA
I.1. Revisión de la Literatura Teórica
La división del trabajo al interior del hogar y sus cambios en las últimas décadas han
generado una gran cantidad de estudios acerca de la oferta laboral de la mujer y sus
condiciones de trabajo, que se inician con los trabajos pioneros de Schultz (1963) y
Becker (1960, 1964). En esta sección se presentan los modelos teóricos más generales
de la oferta laboral de las familias y de las diferencias por género en el mercado laboral.
I.1.a Modelos de Oferta Laboral de la Familia
Modelo Chauvinista
En este modelo existe una función de utilidad separada para el esposo y la
esposa, la cual depende para cada uno de su propio tiempo de trabajo y consumo. El
esposo ignora las preferencias de trabajo y ocio de la esposa al tomar su decisión de
oferta laboral. La esposa por su parte considera el ingreso laboral del esposo como
parte de su ingreso no laboral.
Modelo Unitario
En este modelo existe una función de utilidad de la familia que resume las
preferencias de todos los miembros del hogar. Existe una sola restricción presupuestal
que incluye los ingresos laborales de todos los miembros del hogar. La maximización
de la función de utilidad de la familia le reporta beneficios a todos los miembros.
Modelo de Gronau
Este modelo incorpora en el anterior la existencia de bienes producidos en el
hogar. Cada miembro además de proveer su trabajo al mercado tiene la capacidad de
producir bienes de consumo del hogar. Los miembros del hogar asignan su tiempo a
las diversas actividades de acuerdo con su ventaja comparativa en la producción de
bienes del hogar o en el mercado laboral. La ventaja comparativa la determinan los
salarios que el mercado laboral ofrece para cada miembro y la eficiencia individual en la
producción de bienes del hogar.
3
Modelo de Leuthold
En este modelo la función de utilidad de cada miembro del hogar depende su
tiempo de ocio y del consumo del hogar, pero la restricción presupuestal es agregada,
como en el modelo unitario. Los miembros del hogar son egoistas en el sentido de que
el ocio de otro miembro no proporciona utilidad. Para cada individuo en el hogar se
puede derivar una función de reacción que depende de la oferta laboral de los demás
miembros. El equilibrio que se deriva de este modelo es un equilibrio de Nash no
cooperativo.
I.1.b Modelos de negociación no cooperativos
Basándose en el modelo anterior, al interior de la familia cada miembro tiene la
opción de cooperar o no. Cada individuo maximiza su propia utilidad y siempre tiene la
opción de abandonar la familia (amenaza de divorcio). El poder de negociación de la
mujer al interior del hogar depende de la credibilidad de su amenaza de divorcio. Las
mujeres con mayores ingresos, mayor nivel educativo y mayores ingresos no laborales
tienen una amenaza más creíble de divorcio, y por ende gozan al interior del hogar de
un mayor poder de negociación.
Modelo de negociación de Nash
Estos modelos presentan una situación en el cual cada individuo en la familia
(supongamos que son solo el esposo y la esposa) tiene una función de utilidad que
depende de su propio consumo y ocio, de un bien del hogar que es un bien público, y
también del consumo y ocio del otro miembro del hogar. La pareja elige la oferta laboral
y el consumo óptimos para cada miembro maximizando una función objetivo que es el
producto de las ganancias de estar en la familia relativas a la mejor alternativa posible
para cada individuo ((Mc Elroy y Horney, 1981).
I. 2. Teorías de diferencias por género en el mercado laboral
El análisis teórico acerca de la discriminación en el mercado laboral que se
incluye en esta sección está basado en Altonji y Blank (1999). La discriminación en el
mercado laboral se define como una situación en la cual individuos que proporcionan su
trabajo y que son igualmente productivos son tratados de manera desigual de acuerdo
4
con su género o raza.2 El trato desigual se observa en términos de los salarios u otras
caraterísticas del trabajo, o de la capacidad de acceder a un trabajo determinado. De
acuerdo con Cain (1986), se puede decir que hay discriminación en el mercado laboral
por género en contra de la mujer si en el modelo siguiente el parámetro α es negativo:
Y = X b + α Z + e
donde Y son los salarios, X es el vector de características productivas que determinan
la productividad, las cuales son observables por la firma y exógenas al modelo, en
principio, b es el vector de coeficientes de X, y Z es una variable dummy igual a 1 si el
individuo es mujer.
La discriminación puede provenir del lado de los empleadores (el empleador
discrimina contra las mujeres empleadas o aspirantes al empleo), puede ocurrir entre
los empleados de una misma firma o sector (que los hombres discriminen contra las
mujeres), o por parte de los consumidores (quienes por alguna razón pueden preferir
adquirir bienes o servicios que provengan de un grupo más que de otro). En esta
revisión nos referimos al primer tipo de discriminación, que es el más común. En el
modelo de Becker (1971) se define el prejuicio del empleador como su “gusto” por la
discriminación. La función de beneficios del empleador tiene un término que se resta
correspondiente a la desutilidad monetaria que representa el emplear mujeres. La
maximización de los beneficios con este término adicional determina dos niveles de
salarios diferentes para los dos grupos de empleados (en este caso hombres y
mujeres). Entre mayor sea el prejuicio del empleador mayor es el diferencial salarial por
género. A largo plazo y en condiciones de competencia perfecta, sin embargo, este
modelo predice la desaparición del diferencial, hecho no observado en la realidad.
Este modelo se ha extendido para tener en cuenta el hecho de que para los
individuos es costoso buscar empleo (Borjas y Bronars, 1989; Black, 1995), y la
existencia de una distribución de prejuicio entre las diversas firmas. Existen en estos
modelos algunos empleadores cuyo nivel de prejuicio es tan alto que ellos no hacen
ofertas laborales a las mujeres. Las mujeres no tienen información perfecta sobre el
nivel de prejuicio de las firmas a las cuales solicitan empleo, lo cual hace su búsqueda
más larga y costosa. Este modelo es compatible con el hecho de que las mujeres
tengan tasas de desempleo más altas y mayor duración del desempleo (como se
observa por ejemplo en Tenjo y Ribero, 1997). Las firmas “sin prejuicio” aprovechan el
2 En este estudio nos referiremos específicamente al género.
5
que las firmas con prejuicio no demanden trabajo femenino y el que las mujeres tengan
costos de búsqueda más altos, para poder contratarlas a salarios inferiores.
La hipótesis nula que subyace la mayor parte de la literatura empírica acerca de
los diferenciales de género es la hipótesis de preferencias/capital humano. Bajo esta
teoría la discriminación es el residuo entre los salarios masculino y femenino que no
puede ser explicado por factores asociados con la productividad. Los individuos tienen
unas preferencias por consumo (C) y ocio (O) que se pueden representar por una
función de utilidad U(C,O). Por diversas razones puede suceder que los individuos
difieran en sus preferencias sobre consumo y ocio y por ende tengan diferentes
funciones de utilidad Ui(Ci,Oi). La distribución de preferencias para diversos tipos de
ocupaciones determina que la oferta laboral varíe para los diversos trabajos generando
diferencias en la remuneración. Por otra parte, el hecho de que los incentivos para
invertir en capital humano específico para cierta actividad dependan del tiempo que se
piensa dedicar a dicha actividad se ha usado como explicación de que las mujeres
casadas reciban ingresos laborales significativamente inferiores a los de los hombres
casados, ya que las mujeres casadas participan en la fuerza laboral menos que los
hombres casados (Becker, 1981).3
Una razón para la diversidad de preferencias por género es que los individuos
como grupo (hombres/mujeres) tengan diferentes ventajas comparativas. Se ha
sostenido por ejemplo que las mujeres tienen ventaja comparativa en el trabajo
doméstico o en el cuidado infantil, la cual es dada biológicamente y luego reforzada por
patrones culturales e históricos.4 Una segunda razón para la variedad en las
preferencias es que los diversos grupos de individuos tengan diferentes niveles o
adquieran tipos diferentes de capital humano. Una mujer puede tener un retorno más
bajo a su inversión en capital humano si el empleador espera que ella no trabaje en la
firma por un período largo, que abandone el trabajo por razones de tipo familiar (porque
tenga hijos, por ejemplo). Igualmente puede haber discriminación en la adquisición de
capital humano previa a entrar al mercado laboral la cual puede estar asociada a la
teoría de las ventajas comparativas. Si los padres conocen que los empleadores
discriminan contra las mujeres en el mercado laboral, ellos pueden decidir disminuir su
gasto en educación para las niñas y aprovechar de su ventaja comparativa en las
3 Sin embargo como se verá más adelante en esta revisión de la literatura, las tasas de participación de las mujeres casadas han aumentado drásticamente, sin que se haya visto un crecimiento paralelo en los salarios relativos de éstas.
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labores del hogar, inclinándose a que las niñas trabajen más en el hogar y dediquen
menos tiempo a invertir en un capital humano que no será adecuadamente
recompensado en el futuro.
Una variedad de la literatura acerca de discriminación se ha concentrado en
explicar el hecho de que los hombres y las mujeres tiendan a trabajar en ocupaciones
diferentes (segregación). Entre ellos se encuentran los trabajos de Bergmann (1974) y
Johnson y Stafford (1995, 1998). Las causas estudiadas para la segregación son
similares a las estudiadas para la existencia de los diferenciales salariales o de
desempleo. Entre ellas están la diversidad en las preferencias de los empleadores
(“gusto” por la discriminación), las normas sociales o patrones culturales que se
perpetuan de generación en generación, o el hecho de que los hombres y las mujeres
tengan acceso a diferentes niveles y/o tipos de capital humano previo a su ingreso al
mercado laboral. Por último las preferencias o “gustos” por ciertas ocupaciones
basadas en las características de éstas pueden ser diferentes para hombres y mujeres
y estar ligadas a las ventajas comparativas, los patrones culturales o normas sociales o
las diferencias en capital humano previo a la entrada al mercado de trabajo.
A partir de los artículos de Arrow (1971) y Phelps (1972) se han construido
modelos llamados de discriminación estadística. En estos modelos la discriminación
surge del hecho de que existen problemas de información que hacen costoso para los
empresarios observar la productividad (actual y potencial) de cada uno de las
trabajadores. Lo que ellos observar es la productividad promedio de grupos
identificables. Esto resulta que las mujeres cuya productividad es tan alta o más alta
que la de los hombres resultan penalizadas porque se les juzga a partir del promedio
debido a la imposibilidad de observar la productividad individual.
II. Revisión de la Literatura Empírica
En America Latina y el Caribe se han realizado diversos estudios acerca de las
diferencias de género en el mercado laboral. Muy pocos de los estudios existentes, sin
embargo, comparan varios países entre sí utilizando una metodología uniforme y un
mismo período de referencia, como se hace en el presente estudio. En esta sección se
4 En el modelo de Becker (1981) aunque los miembros del hogar son idénticos y no existen este tipo de diferencias intrínsecas, diferentes experiencias e inversiones en capital humano determinan las diversidad en habilidades que genera las ventajas comparativas.
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hace una revisión de algunos de los estudios acerca de la discriminación en el mercado
laboral, sus síntomas y sus posibles causas. Para ellos se revisan separadamente las
diferencias de género en la adquisición de capital humano, en la participación en el
mercado de trabajo, en el desempleo y subempleo, en la segregación de ocupaciones,
en la remuneración al trabajo y en la participación e ingresos en el sector informal de la
economía.
II.1 Diferencias de Género en Educación
La educación ha sido uno de los sectores que mayor inversión han recibido en
las últimas décadas en LAC, a través de recursos propios de los países y de préstamos
de organismos multilaterales. Gracias a esta financiación dirigida principalmente a
desarrollar el sistema de educación superior, mejorar la infraestructura y la calidad de la
educación, la asistencia escolar en la región llega hoy a tasas hasta de 90% en algunos
países de la región (como Argentina, Chile, Cuba, Panamá y Uruguay). En otros países
se ha logrado una cobertura casi total en educación básica, pero la educación
secundaria solo llega a un tercio de la población objetivo, y las tasas de analfabetismo
oscilan cerca del 10% (como en Colombia, Paraguay, Venezuela, Ecuador y Mexico).
En un tercer grupo de países la cobertura de la educación, aún a nivel básico, continua
siendo insuficiente, y la población analfabeta llega a ser hasta del 15% o más (como en
Bolivia, Brasil, Nicaragua y Republica Dominicana, y especialmente Guatemala y El
Salvador, con tasas de analfabetismo de hasta 40%) (Subirats, 1998).
La vinculación actual al sector educativo de niños y niñas es casi igual en casi
todos los países de la región y en algunos países inclusive son más altas las femeninas
que las masculinas. Particularmente al analizar la población económicamente activa
urbana, las mujeres tienen inclusive mayores niveles educativos que los hombres.
(Arriagada 1997; Gindling, 1992)
Sin embargo, aún persisten diferencias en el acceso y el tipo de educación entre
niños y niñas a nivel escolar en países como Perú, el país que presenta el mayor
desnivel por género a nivel educativo, con una tasa de analfabetismo femenino de 17%
y masculino de 4% en 1990. (Subirats, 1998) En Colombia ha habido grandes logros en
materia de paridad educativa por género, que se evidencian en que la tasa de
analfabetismo femenina que hace cincuenta años era de hasta 10 puntos superior que
la masculina, al final del siglo XX es considerablemente baja (cerca de 10%) y
practicamente igual a la masculina. Sin embargo, en toda la región, las tasas de
8
analfabetismo femeninas siguen siendo más altas que las masculinas a nivel rural, y
desde el nivel de educación secundario, las mujeres tienden a concentrarse en
opciones como la comercial y la pedagógica (Serrano y Villegas, 1998), que las
conducen hacia mercados laborales saturados, teniendo que enfrentar salarios bajos y
desempleo.
La vinculación universitaria femenina ha presentado un aumento considerable en
las últimas décadas. En Colombia por ejemplo era de apenas 20% en 1960 y en 1990
ya alcanzaba el 52%. Para toda America Latina, el porcentaje de matrícula femenina en
la educación superior es del 48%, y en países como Panamá este porcentaje llega
hasta 66%. Sin embargo, hacia finales de los ochentas se percibían grandes
disparidades entre hombres y mujeres en cuanto a la elección de carreras, las mujeres
se inclinaban más hacia las Humanidades, la Educación o las Ciencias Sociales, y los
hombres hacia las Ingenierías o la Medicina (Subirats, 1998). Al parecer, a nivel de
educación superior, la elección de carreras obedece más a patrones culturales que a las
verdaderas capacidades de la mujer, consagrando un círculo en el cual la mujer tiene
menor acceso a posgrados, a las ciencias puras y actividades de investigación o a
cargos directivos en el futuro (Bonilla, 1993). Esta elección de carreras se ve reflejada
en la dedicación de la mujer a ciertas ocupaciones en las cuales enfrentan peores
condiciones laborales en términos de ingresos y menores posibilidades de ascenso.
II. 2. Diferencias de Género en la Participación Laboral
La participación laboral de la mujer en LAC ha tenido un aumento considerable
en los últimos 50 años, particularmente en el sector urbano. Si en 1950 era apenas
cercana al 18%, a finales del siglo XX, la tasa de participación femenina oscila alrededor
de 35% y en varios países de la región supera el 50%,5 mientras que la masculina se ha
mantenido entre 73% y 84%. Los países con mayores tasas de participación femenina
en la región (superiores a 50%) son Brasil, Colombia, Bolivia y Paraguay, mientras que
los que presentaban cifras más bajas eran Chile y México, con tasas de participación
femenina inferiores al 40% (Arriagada, 1997; CEPAL, 1997).
Independientemente de su estado civil, las mujeres que se han insertado más
rápido al mercado laboral en la región son las mujeres jóvenes (entre 25 y 45 años),6 las
5 Como Haiti (51%) o Jamaica (75%), según The World Bank (1995). 6 En Colombia la tasa de participación de las mujeres en estas edades era de 66% en 1995 (Ribero y García, 1996).
9
mujeres jefes de hogar (cuya proporción alcanza entre 1/4 y 1/3 de los hogares
latinoamericanos en 1997), las mujeres con menor número de hijos,7 y las mujeres con
mayores niveles educativos. Esto es coherente con el hecho de que la mujer ha
incrementado su participación en sectores como el financiero y el comercio. Sin
embargo, existe evidencia de que la tasa de participación femenina es más elevada en
países con ingresos per cápita menores, y por ende es en las sociedades más pobres
en las que la mujer se ve más presionada a buscar empleo (López C., 1998). Lo
anterior es coherente con la teoría del trabajador complementario, bajo la cual el trabajo
de la mujer es solo un complemento al trabajo del hombre y se da solo cuando el
hombre pierde su empleo o cuando su salario no alcanza para el sostenimiento del
hogar. Junto a la mayor participación laboral femenina se ha visto un aumento en el
número de horas trabajadas por las mujeres,8 y en sus años de vida economicamente
activa.
En un estudio basado en 13 países de la región entre 1980 y 1994, Arriagada
(1997) encuentra que en las areas urbanas la mujer desde que entra a trabajar
permanece de ser posible en la fuerza de trabajo, sin retirarse por el nacimiento de sus
hijos. En algunos países (como México, Uruguay o Argentina) inclusive la participación
laboral es mayor para las mujeres casadas que para las solteras. La mujer es
responsable de aportar hasta un 30% de los ingresos del hogar en hogares con padre y
madre, y la única encargada de sostener el hogar cuando es la jefe, al tiempo que el
número de hogares con mujer jefe de hogar va en aumento.9
Dado que las encuestas rurales son menos frecuentes y que el trabajo femenino
en el sector rural tiende a ser subestimado,10 existen menos análisis acerca de la oferta
laboral femenina en el sector rural que en el sector urbano. Sin embargo, se ha
reportado que la participación laboral femenina en zonas urbanas es más alta que en
zonas rurales, mientras que para la participación masculina este patrón se revierte
(Pollack, 1997b). Adicionalmente, el hecho de que una alta proporción de mujeres
trabajan en sectores informales conlleva a un problema alto de subregistro de la
participación laboral femenina en estos sectores o en sectores rurales. Según el PNUD
7 Aunque también la participación de las mujeres de zonas urbanas con tres o más menores ha aumentado desde 26% en 1976 hasta 53% en 1995 en Colombia (Ribero y García, 1996). 8 Ribero y García (1996) encuentran que en las ciudades de Colombia en 1995 las mujeres trabajan apenas 3.3 horas menos a la semana que los hombres en promedio. 9 En Colombia cerca del 20% de los hogares urbanos tienen jefe de hogar mujer. (Ribero y Meza, 1997)
10
en 1995 el 66% del trabajo realizado por las mujeres en los países en desarrollo no es
contabilizado dentro de las cifras oficiales (Ocampo, 1998).
Diversos estudios de sección cruzada basados en Encuestas de Hogares en los
países de la región coinciden en que la probabilidad de la mujer de participar en el
mercado laboral está relacionada positivamente con su educación y con su edad,
aumentando hasta los cuarenta años y disminuyendo de ahí en adelante. El hecho de
ser jefe del hogar así como el número de personas en el hogar, se asocian con una
mayor participación laboral de la mujer. El estado civil también se relaciona con la
participación, observándose que las mujeres solteras o separadas, así como aquellas
con indicadores de “necesidad” de ingresos superiores tienden a participar en mayor
medida. La presencia de niños en el hogar no reduce de manera considerable la
participación femenina, e inclusive se observan las mayores tasas de participación
justamente en las edades reproductivas. (The World Bank, 1992; Ribero y Meza, 1997;
Pollack, 1997b; Psacharopoulos and Tzannatos, 1992; Tenjo, 1992). Analizando las
tendencias en la participación laboral femenina Robbins (2000) halla que la participación
femenina en Colombia ha crecido proporcionalmente a la tasa de crecimiento del PIB.
II. 3. Diferencias de Género en el Desempleo y Subempleo
Según Ocampo (1998), en LAC subsisten tasas altas de desempleo y
subempleo femeninas, sobre todo entre las mujeres jóvenes. En cuanto a las tasas de
subempleo no se ha observado una gran diferencia entre las masculinas y las
femeninas, por lo menos en Colombia (Tenjo y Ribero, 1997). Por el contrario, en
cuanto a las tasas de desempleo, la femenina es por lo general más alta que la
masculina. Particularmente la tasa de desempleo es más alta para las mujeres más
jóvenes, cuyas tasas de desempleo duplican y hasta triplican las de los adultos de más
de 25 años.
La brecha por género en la tasa de desempleo varía de acuerdo con la
economía de cada país, y aunque tiende a aumentar en épocas de alto desempleo, en
general se observa una tendencia al aumento en esta brecha. Las dificultades de las
mujeres para conseguir empleo se deben en parte a características de la economía,
tales como restricciones del aparato productivo, a características individuales tales
como la experiencia, la educación, o el número de hijos y en parte a factores de
“discriminación”, como se explicó en la introducción. En Colombia en 1995 se estimó
10 En el sentido de que con mayor frecuencia no es considerado como trabajo.
11
que entre un hombre y una mujer con iguales características, para el hombre era 66%
más probable encontrar empleo que para la mujer (Tenjo, 1993, 1997). Se ha
observado además que en épocas de crisis las mujeres son las primeras en perder sus
empleos, y en épocas de recuperación las últimas en acceder de nuevo a un trabajo
(Pollack, 1997b).
Según Pollack (1997a), existe aún una “barrera escondida” que impide a los
empresarios contratar mujeres debido a sus roles tradicionales de madres y esposas.
Esta discriminación se basa en prejuicios erróneos sobre el comportamiento de la mujer
en el trabajo, en el temor de que la mujer quede embarazada y abandone el trabajo por
motivos de tener hijos y el empleador tenga que incurrir en algunos de los costos
asociados, o en el mito de que la mujer falta con mayor frecuencia al trabajo debido al
cuidado de los hijos y el hogar.
II.4. Diferencias de Género en Ocupaciones
Según varios autores, la inserción laboral femenina se caracteriza por
segmentación ocupacional, y específicamente por la gran concentración de la mujer en
sectores de baja productividad y menor acceso a beneficios como seguridad social,
contratos formales capacitación y ascensos (Rico,1998, Pollack, 1997b). Tales
ocupaciones, conocidas como “típicamente femeninas”, pertenecen pricipalmente al
sector de los servicios, con porcentajes de empleo que duplican o hasta triplican los
porcentajes de empleo de los hombres. La gama de ocupaciones “típicamente
femeninas” es más reducida, concentrándose apenas en treinta por ciento de los grupos
ocupacionales existentes. En Chile, por ejemplo, la segregación de las mujeres al
interior del sector manufacturero se evidencia porque ellas trabajan más en empresas
de menor tamaño, y se concentran en las ramas de textiles, vestuario, cueros,
alimentos, bebidas y tabaco, y participan más en las áreas administrativas y de ventas o
servicios (a niveles bajos) (Arriagada, 1997).
En la práctica para medir la segregación ocupacional por género, varios estudios
han utilizado el llamado Indice de Duncan,11 encontrando evidencia de que lentamente
11 Duncan y Duncan (1995). Este índice se define como: D=1/2( Σ |fi-mi|), donde i=1, 2, …, N es el número de sectores analizados, fi = proporción de empleos femeninos en el sector i y mi = proporción de empleos masculinos en el sector i. La sumatoria se calcula sobre todos los sectores analizados. El valor D será pequeño (cercano a cero) si la distribución de ocupaciones por género es uniforme en la mayoría de los sectores, y será grande (cercano a uno) si hay grandes disparidades en algunos o varios de los sectores de análisis.
12
las mujeres han ido ingresando a sectores ocupados en su mayoría por hombres. Sin
embargo, al interior de sectores como los servicios,12 la mayoría de los cargos de
decisión y dirección son ocupados por hombres mientras que el personal operativo es
mayoritariamente femenino (Tenjo y Ribero, 1997, Serrano y Villegas, 1998, Pollack,
1997b). Igualmente se ha encontrado que las mujeres están representadas en manera
desproporcional en el sector público, particularmente en los puestos con salarios más
altos. (Gindling, 1992)
Algunos estudios recientes han mostrado evidencia de la mayor vinculación de
la mujer a sectores modernos, como la banca, los seguros y las finanzas. Sin embargo,
aunque en estos sectores se requiere el dominio de nuevas y avanzadas tecnologías,
prontamente estas ocupaciones son redefinidas como “femeninas” y los ingresos
tienden a reducirse en comparación con los de los hombres en las mismas ramas de
actividad. Confirmación de estos hechos se encuentran en Tenjo (2000), quien acerca
de la evolución de los salarios en el sector financiero en la década de los 90 en
Colombia, concluye que si bien las mujeres aumentaron su participación en este sector,
las diferencias salariales se han incrementado a favor de los hombres. Castillo y
Barrero (2000), analizando también este sector de la economía, encuentran que los
ascensos, la capacitación y la asignación de funciones están determinados por sesgos
de género. Es común en la región que los hombres tengan con mayor frecuencia
acceso a cargos gerenciales y directivos, mientras que la mujer, desde el reclutamiento,
ingresa a niveles salariales más bajos, enfrentando la rápida desvalorización de su
mayor disciplina y sumisión. (Arriagada, 1997)
Finalmente, en LAC la mujer está sobrerepresentada en lo que se han llamado
ocupaciones precarias (como el trabajo doméstico o la categoría de trabajador familiar
sin remuneración), y particularmente en el sector informal, donde se hace más difícil la
medición económica, por el subregistro de la información. Estos problemas de
medición se agravan por el hecho de que el trabajo doméstico de la mujer muchas
veces no es considerado como “trabajo”, sino como una obligación cultural innata, dada
solo por el hecho de ser mujer.
12 Las proporción de mujeres entre los trabajadores que se desempeñan en el sector de los servicios en la región es de cerca del 70%.
13
II.5. Diferencias de Género en Salarios
Aunque el número de mujeres que participan en el mercado laboral en LAC ha
crecido notablemente, el diferencial del salario de las mujeres relativo al salario
masculino sigue siendo una realidad. Mientras que en algunos países de la región una
mujer gana 10% menos que un hombre con iguales calificaciones, en otros la cifra llega
a ser hasta del 40%. El tamaño del diferencial salarial en la región es semejante al de
otros países en similares condiciones de desarrollo, y superior al de países más
desarrollados. (Terrell, 1991).
El diferencial salarial por género varía de acuerdo con los niveles educativos y
las edades. Entre la población más educada es más marcado (en Brasil, Mexico,
Panama, Venezuela y Colombia, donde oscila alrededor de 40%), mientras que entre la
población con ninguna educación oscila alrededor de niveles más bajos (cerca del 25%
en Colombia). Entre la población mayor se tienden a mantener diferenciales salariales
altos (para los mayores de 50 años era de casi 50% en Colombia) y entre la población
más jóven tienden a desaparecer (en Colombia es de apenas 10% para la poblacion de
20 a 24 años). El diferencial salarial por género varía también según la ramas de
actividad. En el transporte y las comunicaciones, la industria, el comercio, los seguros y
las finanzas, la remuneración femenina es cerca del 70% de la masculina. En los
servicios, donde como se vió antes la mujer está sobre-representada, la remuneración
femenina llega a ser apenas 50% de la masculina. (Pollack, 1997b)
El diferencial de salarios por hora equivale a cuatro años de educación formal
(CEPAL, 1993), y al parecer se amplía cuando el país enfrenta épocas de crisis y
estabilización (cuando la mujer se ve obligada a entrar a participar en el mercado
laboral y a ocupar empleos con remuneraciones más bajas), y disminuye durante la
recuperación (tal como sucedió en Costa Rica entre 1983 y 1986). Si bien ha habido
períodos en los cuales parece haber una tendencia a la desaparición de la desigualdad
salarial (evidencia que se presentó en cinco países de la región entre 1980 y 1994
según Arriagada, 1997), esta se empeoró en la mitad de los países entre 1990 y 1994.
Como se verá mas adelante, este diferencial de salarios se mantiene al interior tanto del
sector formal como del sector informal de la economía.
Este diferencial puede estar asociado con el hecho de que para amplios grupos
de mujeres es más complicado el acceso a la capacitación y el uso de nuevas
tecnologías (Ocampo, 1998), al hecho de que sus niveles educativos y de experiencia
14
en el trabajo son menores o a pura discriminación, definida como “reglas de pago
diferentes para hombres y mujeres con iguales características productivas” (Ehrenberg
y Smith, 1991, p. 531). La parte del diferencial salarial que se atribuye a discriminación
es lo que se intenta medir con la descomposición de Oaxaca.13
Esta metodología, sin embargo, no constituye una prueba directa de la
existencia de discriminación por dos razones. Por un lado, si la discriminación afecta la
inversión en capital humano previa a entrar al mercado laboral o las preferencias del
individuo para elegir ciertos tipos de ocupaciones, la parte no explicada del diferencial
salarial estaría subestimando la discriminación. Por otro lado, si las regresiones de
ingresos en las cuales se basa la estimación del diferencial adolecen de errores de
medición, o si están considerando únicamente variables como la experiencia y los años
de educación pero omitiendo otras variables relevantes (como la habilidad o el talento),
esto generaría un sesgo en los coeficientes estimados y sobreestimaría la
discriminación, al no estar teniendo en cuenta el efecto de la productividad no medida
asociada la habilidad.
De la diferencia de salarios entre hombres y mujeres, el porcentaje que se
atribuye a la discriminación por género en LAC varía entre 10% y 85% (Arriagada,
1997). Según el Banco Mundial, en 15 países de la región durante el período 1950-
1985, el diferencial de ingresos se explicaba por variaciones en capital humano solo en
un 20%, dejando el restante 80% imputable prácticas discriminatorias. Tenjo (1993)
encuentra que en Colombia entre 1976 y 1989, si bien el diferencial salarial venía
disminuyendo, los niveles relativos de discriminación contra las mujeres iban en
13 Este método consiste en estimar ecuaciones semilogarítmicas de ingresos por hora separadamente para hombres y mujeres, como función de las características de cada trabajador, tales como su educación y experiencia. Una vez estimados los parámetros de cada ecuación, se calcula la diferencia entre los logaritmos promedios de los salarios de los hombres y de las mujeres, la cual luego expresa como:
Wh - Wm = ( Xh - Xm ) bh + Xm ( bh - bm ), (1) donde Wh= logaritmo promedio de los salarios de los hombres, Wm= logaritmo promedio de los salarios de las mujeres, Xh= vector promedio de las variables explicativas (educación y experiencia) de los hombres, Xm = vector promedio de las variables explicativas de las mujeres, bh= parámetros de la estimación de la función de ingresos masculina y bh= parámetros de la estimación de la función de ingresos femenina. El primer término del lado derecho de (1) es la parte del diferencial salarial promedio explicada por diferencias en las características de los trabajadores hombres y las trabajadoras mujeres. El segundo término, correspondiente a diferencias en los coeficientes de las ecuaciones de ingresos, se considera como una medida de discriminación en el mercado laboral, debido a que refleja un tratamiento diferente para los hombres que para las mujeres, más allá de las diferencias en la educación o experiencia promedios.
15
aumento, y coincide con Velez y Winter (1992) en que la mayor parte del diferencial
salarial por género puede atribuirse a prácticas discriminatorias.
II.6. Diferencias de Género en Participación e Ingresos al Interior del Sector
Informal
Uno de los hechos estilizados del mercado laboral en LAC es que las mujeres
participan más en el llamado sector informal de la economía14 que los hombres. Según
Barros et al (1995), relativo a los hombres, las mujeres están subrepresentadas en los
empleos de mayores ingresos (empleadores), igualmente representadas en el empleo
por cuenta propia, y sobrerespresentadas en el grupo de empleados informales en
Brasil metropolitano. Si bien según López H. (1998) las brechas por género de
informalidad en la región se habrían cerrado hacia finales de los noventa, en 1997 en
Colombia el 46% de las mujeres ocupadas en el sector urbano trabajan en el sector
informal, mientras que para los hombres la cifra es el 40% (Ribero, 1999). Sethuraman
(1998) refiriéndose al tema, menciona que “las mujeres enfrentan restricciones
adicionales por su papel de madres y esposas. Dadas sus restricciones domésticas y de
cuidado infantil, su elección laboral es más restringida, viéndose a menudo obligadas a
elegir trabajos menos productivos y actividades más vulnerables, tales como el trabajo
doméstico, ... o a operar en microempresas en su vecindario.” Por otra parte, el ya
mencionado hecho de que las tasas de desempleo sean más altas para las mujeres
más jóvenes, las presiona más a entrar a trabajar en el sector informal de la economía.
Adicionalmente, las mujeres con niños menores tienden a pertenecer más al sector
informal, especialmente aquellas que se encargan del cuidado de sus niños ya sea en el
hogar o en el trabajo durante la mayor parte de la semana (Ribero, 1999).
Entre las mujeres existen profundas brechas de inequidades. Si bien en algunos
segmentos las mujeres tienen menos hijos, mayor educación y mejores salarios, en
otros sectores persisten altas tasas de fecundidad, pobreza y desempleo. Estos
diferenciales se pueden captar específicamente al comparar los salarios de las mujeres
empleadas en el sector formal con los de las demás mujeres empleadas. Según
Sethuraman (1998) “en Ecuador urbano en 1987, las mujeres empleadas en el sector
formal ganaban 26.5% más que el resto de mujeres trabajadoras, en Uruguay urbano
14 Definido ya sea como empleo por cuenta propia excluyendo los profesionales, como empleo sin seguridad social, como empleo en firmas de menos de 10 empleados, o como empleo sin contrato laboral formal.
16
en 1989, las mujeres empleadas en el sector formal ganaban 43% más que el resto de
mujeres trabajadoras y en Colombia en 1986 las mujeres empleadas en el sector formal
ganaban 40% más que el resto de mujeres trabajadoras.”
El diferencial salarial entre hombres y mujeres persiste al interior del sector
informal, si bien es mayor en el sector formal. Los salarios de los autoempleados
hombres / mujeres en Colombia urbana en 1984 eran respectivamente 0.8 y 0.5 el
salario medio en el sector formal (Turnham et al , 1990).
La evidencia de Brasil muestra que las mujeres en el sector informal ganaban
solo entre 34% y 41% del salario masculino en este sector en 1989. En el mismo año
en Guatemala las mujeres en el sector informal ganaban 73% del salario masculino
infomal, y en Honduras 62%. Además, la proporción de mujeres en el sector informal
cuyos ingresos son inferiores al salario mínimo legal establecido en cada país, por lo
general supera la proporción de hombres del sector informal con ingresos menores al
salario mínimo legal. En Mexico en 1988, 28% de las mujeres del sector informal
ganaba por debajo del salario mínimo (contra 11% para los hombres), y en La Paz en
1989 casi tres cuatros de las mujeres en el sector informal ganaban menos del salario
mínimo (contra 36% para los hombres). En Panamá en 1983, 77% de las mujeres en el
sector informal ganaban menos del salario mínimo (contra 51% para los hombres) y en
Martinica y el Caribe en 1991, 37% de las mujeres en el sector informal ganaban menos
del salario mínimo (contra 21% para los hombres). Esta evidencia muestra claramente
que una mayor proporción de mujeres en el sector informal tienen empleos de peor
calidad que los masculinos del mismo sector. (Sethuraman, 1998)
Adicionalmente, en los países con grandes poblaciones indígenas, como Bolivia,
Guatemala, Honduras y Paraguay se ha observado una mayor representación femenina
en la categoría de cuenta propia.15
15 Para ver evidencias de discriminación étnica en Bolivia y Guatemala, ver Psacharopoulos (1992).
17
III) ASPECTOS GENERALES DEL MERCADO LABORAL
Como se puede ver en los cuadros para cada país en el apéndice a este
documento, la población de Latino América es en general joven. Esto se refleja
claramente en la estructura de edades de los países investigados. Más de una tercera
parte de la población tiene edades inferiores a 20 años y en algunos casos como Brasil
y Honduras este grupo llega a representar niveles cercanos al 50%. Por encima de 50
años de edad se encuentra una proporción pequeña de 15% o menos. Sólo en el caso
de Argentina la proporción correspondiente a la población de 50 años o más pasa del
20%. No parece haber diferencias en la estructura de edades por sexo. Durante el
periodo estudiado la proporción de jóvenes ha disminuido ligeramente.
Hay patrones bastante claros de participación laboral. Durante las dos últimas
décadas la tasa de participación laboral masculina ha estado más o menos estática al
rededor de un 70% o más, excepto el caso de Argentina en donde fluctuó entre 62% y
69% con una tendencia a bajar. La participación femenina, por el contrario fue mucho
más baja, pero mostró un clarísimo aumento durante los 20 años cubiertos por la
información. Los incrementos más grandes en participación femenina se dieron en
Brasil, Colombia y Uruguay en donde las tasas subieron de un nivel que estaba
alrededor de 34 % a principios de la década de los ochenta a cerca de 50% a fines de
los noventa. Hacia finales del siglo 20 se notaba un retraso en participación femenina
de Argentina (36%), Costa Rica (40%) y Honduras (35%). En contraste con el 50% de
los otros países.
La relación entre participación laboral y edad tiene la forma de una U invertida:
es baja para los jóvenes y los mayores, y alta en los niveles intermedios. Las tasas más
altas se observan en el grupo de edad entre 30 y 40 años y esto es una regla general
tanto para hombres como para mujeres. En los países de alta participación femenina
(Brasil, Colombia y Uruguay), la tasa de participación en este grupo de edad pasa del
70%. No se encuentra evidencia de que las mujeres interrumpan su actividad laboral
para tener y criar hijos y que después vuelvan a entrar al mercado, pues no se observan
altibajos en las tasas de participación16
16 Si las mujeres salieran de la fuerza laboral para tener hijos y criarlos y después volvieran a entrar uno esperaría encontrar caídas en la tasa de participación laboral alrededor de las edades en que esto sucede, seguidas de aumentos en edades subsiguientes. Esto no se observa en la información disponible, lo cual hace pensar que las interrupciones por maternidad son cortas y
18
Uno de los aspectos más interesantes de la fuerza laboral Latino Americana es
el hecho de que los niveles educativos han aumentado de manera importante,
especialmente entre las mujeres: En Argentina, Costa Rica y Uruguay las mujeres
terminaron el siglo 20 con niveles educativos promedio mayores que los de los hombres
de casi un año. En los otros países las mujeres no participantes en la fuerza laboral
tienen menor educación que los hombres, pero las que sí están en la fuerza laboral
tienen entre 0.5 y 1 años de educación más que los hombres17.
Las tasas de desempleo son mayores para las mujeres en todos los países con
excepción de Honduras – el país de más baja participación femenina. En Argentina – el
segundo país con más baja participación femenina – las tasas son más altas para las
mujeres pero la diferencia es muy pequeña. Por el contrario, en Colombia, Uruguay y
Brasil en 199818, las tasas de desempleo femeninas son sustancialmente más altas que
las masculinas. Esto parece señalar un patrón de comportamiento que vale la pena
investigar más a fondo, consistente en que a medida que aumenta la participación
femenina, aumentan también las dificultades para la consecución de empleo, en
relación con los hombres. El caso de Brasil es importante porque tuvo uno de los
mayores aumentos en la tasa de participación entre 1989 y 1998 (10 puntos
porcentuales) y al mismo tiempo presenta aumentos en el desempleo femenino
francamente dramáticos (de 3% en 1989 a 18% en 1998). Estos dos factores parecen
indicar que la economía brasileña ha tenido serias dificultades para absorber la
creciente oferta femenina en los últimos diez años. Como se verá más adelante, esto
también coincide con un aumento en las diferencias salariales entre hombres y mujeres.
DIFERENCIAS DE INGRESO ENTRE SEXOS: PRIMERA MIRADA.
Antes de ver los resultados de las comparaciones de ingreso es importante
aclarar algunos conceptos de ingreso. Primero hay que diferenciar entre el ingreso de
que las mujeres tienen alternativas para las actividades de crianza (familia extendida, servicio doméstico, etc.) 17 En general los no participantes tienen niveles educativos inferiores a los participantes. Esto sugiere que pueden haber importantes procesos de auto-selección en la constitución de la oferta laboral tanto femenina como masculina, pero especialmente en la femenina. 18 El caso de Brasil es sorprendente y requiere más análisis. Las tasas de desempleo masculinas y femeninas eran bajas y muy similares (por debajo de 5%). Sin embargo en 1998 la tasa femenina subió a niveles por encima de 18% mientras la masculina experimentó solo un modesto crecimiento. Según dichas cifras parecería que el problema de desempleo de fin de siglo en Brasil fuera un problema casi exclusivamente femenino.
19
asalariados (empleados y obreros) y el de los no asalariados (trabajadores
independientes y empleadores). Segundo, algunas comparaciones se basan en el
ingreso por hora, otras en ingresos semanales o mensuales, según el país. Los
estimativos de los diferenciales de ingreso siempre se expresan en términos
porcentuales para evitar el problema de las unidades de medida. En todas las
estimaciones, menos en el análisis de regresión, dichos porcentajes son aritméticos y
se definen de la siguiente forma:
100*1
−=
femeninoIngresomasculinoIngreso
D (1)
En el análisis de regresión los diferenciales se miden en forma geométrica, como la
diferencia en el logaritmo natural entre dos ingresos. Es importante tener en cuenta
estas diferencias metodológicas porque introducen problemas de comparación entre los
resultados del análisis que vamos a presentar a continuación y el de regresión que se
presenta posteriormente19.
DIFERENCIALES DE INGRESO MENSUAL
Un resumen de las diferenciales de ingreso mensual aparece en el cuadro No 1.
De dicho cuadro se pueden sacar varias conclusiones importantes. Primero: con
excepción de Costa Rica y Brasil, los diferenciales salariales en Latino América
muestran una clara tendencia a disminuir. En el caso de Costa Rica el diferencial subió
entre 1981 y 1989, pero desde entonces parece estar bajando lentamente (para el año
1998 no había todavía recuperado el nivel de 1981). En el caso de Brasil el diferencial
disminuyó hasta 1989 y a partir de ese año aumentó rápidamente. Esto coincide con los
problemas de absorción de la mano de obra femenina que parece tener la economía
Brasileña y que se reflejan en tasas de desempleo femeninas tres veces superiores a
las masculinas. Segundo, dicha tendencia no se observa en los diferenciales no
salariales (trabajadores independientes y empleadores). Tercero, los diferenciales de
ingreso no salarial parecen más altos y volátiles que los salariales. Esto último no es
sorprendente porque los ingresos no salariales están medidos con un margen de error
mayor que los salariales y porque en la determinación de los ingresos no salariales
20
entran no solo factores del mercado de trabajo, sino también elementos del mercado de
capital como acceso a crédito, insumos, capital físico, etc.
Es interesante ver las diferenciales salariales por sector económico y por
ocupación (cuadros No. 2 y 3). En general, en la medida en que se desagrega la
información los márgenes de error aumentan y los resultados se hacen más volátiles,
aún en el caso de Brasil cuyos tamaños de muestra son grandes. A pesar de este
problema, los resultados desagregados confirman los resultados ya mencionados, pero
se encuentran algunos aspectos adicionales que enriquecen el análisis. Por ejemplo, se
observa que hay algunas ramas de actividad en las cuales las mujeres tienen ingresos
mensuales mayores que los hombres (diferencial negativo). Con frecuencia estos
sectores son la construcción, el sector de suministros de electricidad, Gas y Agua y el
sector transporte. Sin embargo estos son ramas en las que predomina ampliamente en
trabajo masculino y posiblemente las pocas mujeres que se encuentran en dichos
sectores tienen niveles de calificación superiores al promedio o están en ocupaciones
directivas o administrativas.
La información indica que las ramas de actividad en donde las mujeres tienen la
más alta representación son los sectores de servicios, comercio restaurantes y hoteles y
el sector manufacturero. En algunos casos como Colombia y Argentina en el sector
financiero es un sector que tiene una proporción importante de mujeres. En todos estos
caso, sin embargo, el diferencial salarial es en favor de los hombres.
Las clasificaciones por ocupaciones difieren enormemente entre países
dificultando las comparaciones internacionales. Aún dentro del mismo país – el caso de
Argentina – han habido cambios en esta clasificación, que hacen muy difícil detectar
patrones claros a través del tiempo. Aún así, en países como Colombia y Uruguay, es
posible observar una tendencia a la disminución de los diferenciales en los niveles de
calificación mayores, como son profesionales técnicos, gerentes y administradores.
El análisis de los diferenciales de ingreso mensual constituye una primera
aproximación al entendimiento de las diferencias entre hombres y mujeres. Es posible
profundizar aún más en el análisis si se miran otros aspectos del problema como por
ejemplo las diferencias en ingreso por hora, las diferencias en el acceso al empleo y si
se hace un análisis más a fondo de las estructuras ocupacionales.
19 Por ejemplo, un diferencial aritmético de 100% equivale a un diferencial geométrico de 69.31%.
21
DIFERENCIAS EN INGRESOS ESPERADOS
Cuando una persona decide entrar en el mercado laboral posiblemente no basa
su decisión solamente en los salarios que observa, sino también en las oportunidades
de empleo que puede tener y en las horas de trabajo que va a poder realizar. En
principio se puede definir un ingreso esperado como el producto de tres elementos: las
oportunidades de empleo, las horas trabajadas y el ingreso por hora. Si nos referimos a
grupos específicos de edad y educación. Uno podría expresar el ingreso esperado de
una persona de edad i y educación j de la siguiente manera:
kji
k
ji
k
jikji HY WE ,.,, = , k=m, f (m = hombres, f = mujeres) (2)
Donde Y representa el salario esperado; E es la tasa de empleo (uno menos la
tasa de desempleo) que se puede esperar como la probabilidad promedio de conseguir
un empleo, W es el salario por hora del grupo y H representa las horas de trabajo
promedio del grupo. El diferencial salarial para un grupo i, j en términos porcentuales se
puede obtener a partir de la diferencia de logaritmos de la siguiente manera:
{ } { } { })ln()ln()ln()ln()ln()ln()ln()ln( ,,,,,,,,fji
mji
fji
mji
fji
mji
fji
mjiij HHWWEEYYD −+−+−=−=
(3)
A partir de dicha definición se pueden obtener diferenciales promedio
acumulados para los diferentes niveles de edad (acumulando los diferenciales de cada
grupo j, fijando i), o para los diferentes niveles educativos (acumulando los diferenciales
de cada grupo i, fijando j) y hasta un diferencial total acumulado todos los diferenciales i,
j. Por ejemplo, el diferencial para cada nivel de educación j estaría dado por la siguiente
expresión:
[ ]
[ ] [ ]∑ ∑∑ ∑
∑ ∑∑ ∑
−+
−
+
−==
i
fji
mji
iij
ij
i
fji
mji
iij
ij
i
fji
mji
iij
ij
ii
ij
ijijj
HHn
nWW
n
n
EEn
n
n
nDD
)ln()ln()ln()ln(
)ln()ln(
,,,,
,,.
(4)
22
En el cuadro No. 4 se presenta un resumen del ejercicio de descomposición
anterior. La ventaja de esta descomposición es que permite observar el peso de cada
uno de los tres componentes del ingreso esperado: las oportunidades de empleo, las
diferencias en el salario hora y las horas trabajadas. Como se puede ver, hay
diferencias importantes entre las tendencias decrecientes que encontramos
anteriormente en el diferencial de salario mensual y el comportamiento del ingreso
esperado. Lo que encontramos ahora es un comportamiento más errático de subidas y
bajadas en el diferencial del ingreso esperado. En los casos de Colombia, Costa Rica,
Honduras y Uruguay encontramos que el componente que corresponde a los salarios
por hora tiende a disminuir, pero dicha tendencia es contrarrestada por los aumentos en
el diferencial de oportunidades de empleo o en las horas trabajadas. En todos los
países se observa un incremento en la diferencia entre las horas semanales trabajadas
por hombres y mujeres20. Dicho componente es en algunos casos, como el de Brasil y
Uruguay, el principal elemento del diferencial en el ingreso esperado semanal, en otros
caso es un elemento pequeño, como en el caso de Colombia en 1981 y 1989 y el de
Honduras. Las diferencias en las oportunidades de empleo son en general un elemento
relativamente pequeño en la explicación del diferencial de ingresos y en algunos casos
favorecen a la mujer como el caso de Honduras y Brasil en las décadas de los ochenta
y principios de los noventa. Solo en el caso de Brasil 1998 y en menor medida en
Colombia 1989 y 1998, este factor se vuelve importante. En el caso de Brasil ya
mencionamos que puede estar relacionado con la dificultad del mercado de absorber la
creciente oferta laboral femenina.
Si se quisiera generalizar a partir de información del cuadro No 4 habría que
decir que hay dos razones fundamentales por las cuales las mujeres obtienen ingresos
mensuales menores que los hombres: el hecho de que tengan un salario por hora
menor y el hecho de que trabajen menos horas a la semana. Las diferencias en
oportunidades de empleo parecen ser importantes solo en Uruguay, Colombia y Brasil.
En este último sólo para el año 1998.
20 Dado el hecho de que las mujeres son en general las principales responsables del cuidado de los niños y de la administración de las labores del hogar, es de esperarse que ellas ofrezcan en el mercado menos horas semanales que los hombres. Sin embargo, el hecho de que la diferencia en horas trabajadas entre hombres y mujeres aumente, al mismo tiempo que la tasa de participación femenina se incrementa plantea interrogantes importantes. Hay por lo menos dos hipótesis que analizar: una, que las nuevas mujeres que entran al mercado laboral ofrecen menor horas (explicación por el lado de la oferta); dos, que la nueva oferta femenina tiene dificultades en el mercado, que se manifiestan en menos horas de trabajo.
23
SEGMENTACIÓN LABORAL Y OTROS ASPECTOS
Bajo este título incluimos otra serie de análisis que tienen que ver con la
distribución de la fuerza de trabajo masculina y femenina por ocupaciones y sectores.
Esto nos permite investigar la posibilidad de que exista algún tipo de segmentación (o
segregación) en el mercado laboral que tenga efecto sobre las diferencias salariales
entre hombres y mujeres. Existe una diferencia entre segmentación y segregación que
se puede resumir de la siguiente manera: segregación es una situación donde las
estructuras ocupaciones de hombres y mujeres son diferentes. El caso extremo de
segregación es aquel en el que unos sectores/ocupaciones tienen solo hombres y otros
solo mujeres. Si la segregación va acompañada de claras diferencias salariales (por
ejemplo si los sectores predominantemente masculinos pagan salarios mas altos que
los predominantemente femeninos, otras cosas iguales) se habla de segmentación. Una
medida de segregación laboral frecuentemente usada es el llamado índice de Duncan y
Duncan21. Una forma de estimar segmentación puede ser a partir de la siguiente
desagregación salarial:
Definimos el salario total promedio a partir de los promedios de cada sector/ocupación
de la siguiente forma:
∑=i
iihww (5)
donde wi es el salario por hora en el sector/ocupación i y hi la proporción de personas
en dicho sector/ocupación.
A partir de esta se puede definir una diferencia absoluta entre los ingresos
promedio de hombres y mujeres de la siguiente forma:
∑∑∑∑ −+−=−=−i
fi
fi
mi
i
fi
mi
mi
i
fi
fi
i
mi
mi
fm hwwhhwhwhwww )()(ˆˆ (6)
Como se trata de una diferencia absoluta depende de las unidades monetarias y
por lo tanto para hacer comparaciones a través del tiempo es necesario deflactar las
cifras. Sin embargo, la descomposición que aparece a la derecha del último signo igual
de la ecuación permite hacer una primera aproximación a cuál es el efecto de la
24
segregación laboral. El primer término a la derecha del último signo igual representa la
diferencia en el salario promedio que se explica por diferencias en las estructuras
ocupacionales entre hombres y mujeres. El segundo representa la parte que se explica
por diferencias de salario promedio en cada sector u ocupación.
Las estimaciones de los índices de segregación de Duncan se presentan en el
cuadro No. 5. Este índice varía entre cero (distribuciones idénticas) y 1 (segregación
perfecta). Para la estimación de estos índices se usaron distribuciones ocupacionales
por ramas de actividad económica y por tipo de ocupación al mayor grado de
desagregación que permitían las cifras. Las distribuciones por ramas de actividad en
general eran homogéneas en el sentido que seguían lo lineamientos fundamentales de
la CIIU (Clasificación Internacional Industrial Uniforme) y lo que variaba de año en año y
de país a país era el grado de desagregación. Esto hace que los índices basados en
tales clasificaciones sean más o menos comparables entre sí. Por el contrario, las
clasificaciones de ocupaciones presentan cambios en el tiempo y diferencias entre
países que corresponden a cambios en los criterios mismos de clasificación. Esto hace
que la comparabilidad de los índices basados en ocupaciones sea mucho más limitada.
Aún así se pueden notar algunas cosas interesantes: por ejemplo, se nota que
con la excepción de Argentina, las ocupaciones presentan un grado mayor de
segregación por sexo que las ramas de actividad. Los niveles de segregación más altos
se encuentran en Honduras y en segundo lugar en Uruguay. Colombia tiene uno de los
niveles de segregación más bajos en ramas de actividad pero relativamente altos en
términos de ocupaciones. En general, sin embargo, los índices de Duncan no parecen
indicar que exista un problema grave de segregación en las economías Latino
Americanas.
La pregunta que debemos responder a continuación es si existe evidencia de
que la segregación que existe está acompañada por diferencias en los salarios pagados
a los trabajadores. Como dijimos, la descomposición presentada en la ecuación (6)
puede arrojar algunas luces sobre este punto. Los resultados de dicha descomposición
aparecen en el cuadro No. 6. Lo realmente interesante de estos resultados es que para
todos los países, con excepción de Brasil el componente que representa la
segmentación por ramas de actividad es negativo, indicando que hay una mayor
proporción de mujeres que de hombres en los sectores y ramas de actividad en donde
los salarios son mayores. Esto es lo contrario a la segmentación tal como la definimos
21 Duncan and Duncan (1955)
25
anteriormente. Según los resultados de la primera parte del cuadro No. 6, las mujeres
tienen ingresos por hora inferiores a los de los hombres, no porque estén concentradas
los sectores de menor remuneración, sino porque dentro de cada sector el salario de las
mujeres es inferior al de los hombres. Brasil es la excepción. Aquí si hay alguna
evidencia de segmentación, pero aún así, la mayor parte del diferencial es explicado por
diferencias salariales dentro de los sectores o ramas de actividad. Lo que la evidencia
presentada sugiere es que las mujeres tienen a emplearse en ramas de actividad donde
los salarios por hora son mayores, pero dentro de cada sector ganan menos que los
hombres. Esto puede indicar un tipo de funcionamiento del mercado laboral en el que
no necesariamente hay discriminación basada en preferencias o prejuicios (a la
Becker), sino de otro tipo. Volveremos sobre este punto más adelante.
La evidencia de segmentación por ocupaciones (segunda parte del cuadro No.
6) es un poco diferente. En este caso solo Uruguay y Honduras presentan signos
negativos para los asalariados. En los demás países los signos cambian de año a año y
no hay un patrón fácilmente identificable. En todos los países hay años en los que el
componente que hemos llamado “segmentación” es positivo y es el más importante
componente de la diferencia salarial entre hombres y mujeres. Sin embargo, la
evidencia debe ser tomada con cautela porque, como dijimos anteriormente, las
clasificaciones de ocupación son bastante diferentes no solo entre países, sino dentro
de cada país en diferentes años.
Para resumir, los principales hallazgos del análisis anterior son: Primero, existe
una clara tendencia a la igualación de salarios mensuales entre hombres y mujeres,
pero no de ingresos no salariales. Segundo, Con excepción de Argentina y Brasil,
también se observa una tendencia a la igualación de los salarios por hora. Tercero, el
diferencial de horas semanales trabajadas entre hombres y mujeres se ha acrecentado,
contrarrestando en parte la tendencia a la igualación de los salarios por hora ya
mencionada. Cuarto, no parece haber diferencias importantes en las oportunidades de
empleo entre hombres y mujeres, excepto en el caso de Brasil, para 1998 y para
Colombia. Quinto, aunque se obtuvo evidencia de la existencia de un grado moderado
de segmentación de los mercados laborales, dicha segmentación no resulta en salarios
menores para las mujeres. Por el contrario, ellas parecen estar empleadas en las ramas
de actividad donde los salarios son mayores. La razón por la cual sus salarios por hora
son menores que los de los hombres es porque dentro de cada rama de actividad
obtienen salarios por hora menores que los de los hombres.
26
IV) ANALISIS DE REGRESIÓN: DESCOMPOSICIÓN DE LAS DIFERENCIAS
SALARIALES POR HORA
Debido a que la simple comparación de cuadros y tablas hace demasiado difícil
controlar por todos los factores que intervienen en la determinación de los ingresos de
hombres y mujeres, es común el uso de la técnica de análisis de regresión. Uno de los
modelos más comunes para estos fines es el modelo de capital humano – modelo
Minceriano de ingresos – cuya forma más simple es la siguiente:
ln(W) = β0 + β1Yedu + β2Exp + β3Exp2 + η (7)
donde W es el salario por hora, Yedu representa los años de educación, Exp años de
experiencia y η es un error aleatorio con las características usuales (distribución normal,
valor esperado de cero, varianza constante, independencia entre observaciones y
ortogonalidad con los regresores).
Con alguna frecuencia se estiman estos modelos usando como variable
dependiente el salario mensual o semanal. Nosotros preferimos no hacerlo de esa
manera porque la correlación entre dichas definiciones de salario y las horas trabajadas
implica la introducción de esta última variable en la regresión, con lo cual se crea un
problema de simultaneidad que puede introducir sesgos en las estimaciones22. La
variable experiencia (Exp) aparece en forma cuadrática para captar los rendimientos
marginales decrecientes que dicha variable. Esto implica que β2 > 0 y β3 < 0. En principio
la variable experiencia debe medir el tiempo que la persona ha trabajado, pero
generalmente dicha información no existe. En ausencia de una medida de experiencia
efectiva, se usa una medida de experiencia potencial definida como años de edad
menos años de educación menos 5 (suponiendo que la persona entra al sistema
educativo a la edad de cinco años).
22 El problema de simultaneidad consiste en que el ingreso semanal depende de las horas trabajadas que a su vez son una variable endógena al sistema. En estas condiciones el uso de mínimos cuadrados genera estimativos sesgados (sesgo de simultaneidad). La solución de este problema exige técnicas especiales de estimación (estimación de ecuaciones simultaneas, uso de variables instrumentales, etc.)
27
Es común la estimación del modelo anterior usando las técnicas de Heckman
para la corrección del problema de selectividad (Heckman, 1979). Este problema surge
del hecho de que solo es posible observar el ingreso que obtienen aquellos individuos
cuyo salario de reserva es inferior al salario que pueden obtener en el mercado. Los
individuos cuyo salario de reserva es superior al salario de mercado no entran en la
estimación de la ecuación de ingresos. Según Heckman, el ignorar este proceso de
auto-selección puede introducir sesgos en los estimativos de los parámetros de la
ecuación de ingresos similares a generados por la omisión de variables relevantes en el
modelo (problema de especificación). La esencia de la corrección de Heckman consiste
en la estimación de una ecuación tipo probit para medir la probabilidad de que cada una
de las observaciones reporte o no ingresos laborales. A partir de dicha ecuación se
estima la tasa de Mill y su inverso se incluye como un regresor más – generalmente
llamado lambda – en la ecuación de ingresos.
La corrección del sesgo de selección no a estado exenta de críticas. Según
Lewis (1986) en la mayoría de los casos no existe un modelo teórico que explique el
proceso de selectividad específico y que indique las variables que lo explican. Ante la
ausencia de dicha teoría, lo que generalmente se hace es incluir variables ad hoc que
se piensan pueden tener que ver en dicho proceso. Este procedimiento puede terminar
introduciendo más problemas de los que soluciona en las ecuaciones de ingreso. En la
mayoría de los casos no se sabe si el procedimiento está captando la naturaleza de las
decisiones de los individuos o más bien el efecto no lineal de las variables incluidas en
la ecuación de selectividad23.
A partir de las estimaciones de los parámetros en la ecuación de Mincer se
puede construir una explicación estadística de las diferencias de ingresos por hora entre
hombres y mujeres. La metodología más común para tal propósito es la llamada
descomposición de OAXACA, que descompone las diferencias salariales entre
hombres y mujeres en dos elementos a saber: (1) que se basa en las diferencias en los
promedios de los regresores y que se interpreta como la diferencia debida
características productivas de los trabajadores; y (2) el residuo que corresponde a
23 No existe, que los autores conozcan, un criterio estadístico para evaluar la calidad de la corrección de Heckman. Algunas personas sugieren usar como criterio el grado de significancia estadística de la variable lambda en la ecuación de ingresos. El problema con este criterio es que un bajo nivel de significancia no necesariamente quiere decir que la variable en cuestión no pertenece a la ecuación.
28
diferencias en los coeficientes estimados para hombres y mujeres en la ecuación de
Mincer y que se interpreta como una medida de discriminación.
En el ejercicio realizado para este proyecto se estimaron ecuaciones de Mincer
para hombres y mujeres, con y sin corrección de selectividad, para asalariados y no
asalariados, para cada uno de los cinco países en estudio. La variable dependiente,
como se dijo anteriormente, es el ingreso por hora. En algunos casos, como los de
Costa Rica y Brasil, donde las encuestas incluían información sobre los varios trabajos
que una persona podía tener, se usó el ingreso y las horas dedicadas a la ocupación
principal. En los casos en que tal distinción no se hacía se trabajó con los ingresos
laborales totales y con las horas totales laboradas.
Para la corrección del sesgo de selectividad se trabajó con una versión de la
metodología de Heckman en la que se estiman de manera simultanea la ecuación de
selectividad y la ecuación de ingresos por el método de máxima verosimilitud24, lo que lo
hace más robusto. La ecuación de selectividad se modeló como una ecuación de
participación laboral en la que se incluyeron como variables explicatorias medidas del
salario de reserva de la persona y del costo de oportunidad de no trabajar. Como
indicadores del salario de reserva se incluyeron el ingreso del resto del hogar (ytotalrh
igual al ingreso familiar menos el ingreso laboral del individuo observado), una variable
cualitativa que indica si el individuo está asistiendo al sistema educativo o no (atsh), una
variable que indica si el individuo es casado o no (married) y una variable que indica si
el individuo es jefe de hogar o no (jefe). Como indicadores del costo de oportunidad de
no trabajar, se incluyeron el nivel educativo (indicador del salario esperado) y la edad en
forma cuadrática para captar el efecto del ciclo de vida. Además de esto se incluyó una
variable que mide la tasa de desempleo del hogar (ufrate), definida como el número de
desempleados en la familia dividido por el número de participantes.
RESULTADOS DE LAS ESTIMACIONES
Como se indicó anteriormente, se estimaron ecuaciones para hombres y mujeres
asalariados y no asalariados con y sin corrección de selectividad. Un resumen de los
resultados se presenta en el cuadro No. 7A y 7B.
24 En la versión original de Heckman, la estimación se hacía en dos etapas: primero se estimaba un modelo Probit y luego se estimaba la ecuación de ingresos.
29
En general la calidad de los resultados es buena. En las estimaciones con la
corrección de sesgo de selectividad las ecuaciones de selectividad tienen en su mayoría
un buen número de variable significativas y los signos son los esperados. Las
ecuaciones de ingresos presentan los signos correctos, los niveles de significancia altos
y los resultados son en general muy consistentes. Como la estimación de Heckman se
hace por el método de máxima verosimilitud e incluye la estimación de una ecuación no
lineal, no existe un coeficiente que indique el grado de bondad del ajuste (como el R-
cuadrado de la ecuaciones lineales). Sin embargo, la hipótesis de que los coeficientes
del sistema de ecuaciones son cero se rechaza claramente en todos los casos con un
test Chi-cuadrado basado en el coeficiente de verosimilitud.
Las ecuaciones sin corrección de selectividad también son de buena calidad.
Los coeficientes R-cuadrado, varía entre 0.15 y 0.5, lo cual es típico de este tipo de
estimaciones25. En general las estimaciones para asalariados (sea por el método de
máxima verosimilitud o mínimos cuadrados) son de mejor calidad que las de los no
asalariados, por la razón de que el ingreso de los primeros está mejor medido y es más
estable que el de los segundos.
Vale la pena notar que la corrección por selectividad parece tener solo un efecto
pequeño en las estimaciones de los retornos a la educación. En la mayoría de los casos
los retornos a la educación de las ecuaciones corregidas están entre 0.5 y un punto
porcentual por debajo de los de las no corregidas solamente. Los retornos a la
experiencia parecen ser más sensibles a la corrección por selectividad, pero la dirección
en que se ven afectados no es clara.
La corrección de selectividad tiene un efecto adicional en el caso de nuestro
análisis: puesto que la ecuación de selectividad está basada, en parte, en variables
relevantes para la familia – como el ingreso del resto de la familia ytotalrh – el
procedimiento de Heckman excluye personas que viven en el hogar, pero que no son
parte de la familia. Por ejemplo las empleadas del servicio doméstico internas. Como
veremos más adelante, esto parece ser importante en unos países, pero no tanto en
otros.
En general solo Costa Rica y Honduras muestran una diferencia clara en los
retornos a la educación de mujeres y hombres (a favor de éstas). Para los otros países
las diferencias son muy pequeñas y alternan de un año a otro.
25 Las estimaciones de corte transversal como éstas siempre incluye una magnitud importante de "ruido estadístico" que hace que coeficientes R-cuadrado de 0.5 se consideren realmente altos.
30
La variable experiencia potencial entra en las ecuaciones en forma cuadrática y
por lo tanto sus retornos dependen de los niveles. En el cuadro No. 8 los retornos se
estiman a los niveles de experiencia potencial promedios. Además, la forma cuadrática
incluye la posibilidad de que los retornos marginales a la experiencia (tasa de retorno)
sean crecientes o decrecientes y que exista un nivel que maximiza o minimiza el efecto
de dicha variable. Esto permite identificar un punto crítico verificar26. Al comparar dicha
información con los promedios de experiencia se puede saber si los rendimientos a la
experiencia son crecientes o decrecientes. Lo resultados indican que en la mayoría de
los casos las tasas de retorno son crecientes (aumentan con la experiencia).
Entre los asalariados/as parece haber una tendencia a que la tasa de retorno
promedio de la experiencia sea mayor para hombres que para mujeres en Argentina y
Uruguay. En Brasil y Costa Rica las mujeres tuvieron retornos superiores en 1981 y
1989, pero inferiores en 1998. En Colombia la rentabilidad de la experiencia masculina
ha permanecido más o menos estable, mientras que la femenina ha tendido a decrecer
en el período estudiado. Los retornos a la experiencia de los no asalariados son más
volátiles y no presentan ningún patrón claro. En general los niveles promedio de
experiencia potencial son mucho mayores para los trabajadores no asalariados
(independientes y empleadores). Esto puede ser indicador de un patrón de
comportamiento que consiste en que las personas inician su vida laboral como
asalariados y después de un tiempo se independizan e inician sus propios negocios. El
período de trabajo como asalariados les sirve para obtener suficiente conocimiento del
tipo de negocio y acumular un capital básico para independizarse.
¿HAY DIFERENCIAS EN LAS ECUACIONES DE INGRESO PARA HOMBRES Y
MUJERES?
La razón fundamental para estimas ecuaciones de ingres o es la de usarlas
para la descomposición de OAXACA de las diferencia en ingresos laborales. Como una
parte importante del dicha descomposición se basa en la diferencia entre los
coeficientes de las ecuaciones, un aspecto que vale la pena estudiar es si existe alguna
26 El nivel crítico de experiencia está dado por la expresión -ß2/(2*ß3). Las condiciones para un máximo o mínimo son: Máximo: ß2 > 0 y ß3 < 0
Mínimo: ß2 < 0 y ß3 > 0
31
evidencia estadística de que los coeficientes de las ecuaciones de hombres y mujeres
son diferentes.
Para tal propósito se puede usar un test de Chow27 en el que la hipótesis nula es
la afirmación de que los parámetros de la ecuación de ingresos de hombres son iguales
a los de la ecuación de mujeres. Dado que este test usa la distribución F, es necesario
usar las ecuaciones de ingresos sin corrección de selectividad28.
Los resultados del test de Chow se presentan en el apéndice en los cuadros
denominados R3 para cada país. Sin ninguna excepción la hipótesis de igualdad de
coeficientes es rechazada, con lo cual se concluye que en efecto hay una fuerte
evidencia estadística de que los coeficientes de las ecuaciones para hombres y para
mujeres son diferentes.
La implicación de que los coeficientes de las ecuaciones sean diferentes es
objeto de controversia. Algunas personas interpretan dicha diferencia como evidencia
discriminación en el mercado laboral. Otros tienen interpretaciones diferentes. Quienes
argumentan que la diferencia en coeficientes refleja tratamiento diferente (y
posiblemente discriminatorio) de hombres y mujeres argumentan que los coeficientes
reflejan las reglas de juego en el mercado. Así el hecho de que los retornos a la
educación sean mayores para hombres que para mujeres indicaría que por alguna
razón el mercado valora más el capital humano del hombres que de las mujeres.
Desde un punto de vista empírico, sin embargo, se encuentra que los
coeficientes de las ecuaciones son diferentes pero no siempre mayores para los
hombres. El único coeficiente de la ecuación de ingresos que sistemáticamente es
mayor para los hombres es el intercepto de la ecuaciones corregidas por selectividad (y
con unas pocas excepciones el de las no corregidas). El intercepto es el salario básico
(ingreso que obtendría una persona sin ninguna educación y sin ninguna experiencia).
27 El test de Chow consiste en comparar la diferencia en la suma de errores al cuadrado entre una ecuación estimada bajo el supuesto de que los coeficientes son iguales (estimación restringida) y otra en la que los coeficientes son diferentes (estimación no restringida). Si la hipótesis nula es cierta, la diferencia debe ser pequeña y viceversa. Para el test se usa la distribución F con un número de grados de libertad en el numerador igual al número de restricciones (parámetros en la ecuación restringida) y en el denominador igual al número de hombres más el número de mujeres menos dos veces el número de coeficientes estimados en la ecuación. 28 Es posible diseñar un test similar para las ecuaciones corregidas por el sesgo de selectividad, pero dado de que el método de estimación es el de máxima verosimilitud no lineal, es necesario usar la razón de verosimilitud. Desafortunadamente el programa no reporta el coeficiente apropiado y desarrollarlo hubiera implicado bastante trabajo adicional, por lo cual lo omitimos.
32
El salario que recibe una persona se puede interpretar como dicho salario básico más
los rendimientos correspondientes a sus diferentes formas de capital humano. Según
dicha interpretación las mujeres entran al mercado con la desventaja de salarios
menores porque el salario básico es menor y aunque los retornos sean mayores, no
compensan la desventaja inicial.
Otros enfoques interpretan las diferencias de coeficientes de manera diferente.
En efecto, la ya larga discusión sobre la medición de los retornos a la educación29 ha
mostrado como la exclusión de variables importantes en la estimación de ecuaciones de
ingreso genera estimativos sesgados de los parámetros de educación y experiencia. La
discusión se ha centrado especialmente en el sesgo causado por la exclusión de
variables como la habilidad de las personas y la calidad de la educación30, pero
claramente se puede extender a otras variables importantes.
En el caso de las diferencias salariales por sexo, las diferencias en la calidad de
la educación son especialmente relevantes. En la medida en que los hombres y las
mujeres tengan educación de calidades diferentes, dichas diferencias se pueden reflejar
en retornos diferentes a la educación y en esa medida se puede hablar de
"discriminación", solo que no es discriminación en el mercado laboral, sino anterior al
mercado. Este es un punto en el que todavía hace falta mucho análisis tanto teórico
como empírico (especialmente empírico). Sin embargo, la evidencia disponible parece
indicar que las diferencias en calidad de la educación no son tan relevantes como
algunos han argumentado. En efecto, si tal hipótesis fuera cierta, los retornos a la
educación de las mujeres deberían ser inferiores a los del los hombres, pero lo que se
encuentra es que unas veces los son y otras no. Hay países como Colombia, Costa
Rica y Honduras donde los retornos a la educación siempre son mayores para la
mujeres que para los hombres, por lo menos en las ecuaciones corregidas por
selectividad. En los otros países algunas veces los retornos femeninos son mayores
que los masculinos, en otros no. Dentro de los seis países estudiados no hay ninguno
en donde los retornos siempre sean mayores para los hombres que para las mujeres.
29 Véase por ejemplo Griliches (1970 y 1977), Griliches and Mason (1972), Rosen (1977). 30 Estas variables generalmente no se incluyen debido a la dificultad de obtener medidas confiables de ellas. En los pocos estudios en los que se ha contado con medidas de habilidad o de calidad, los resultados han mostrado que los retornos a la educación en efecto bajan cuando se incluyen dichas variables.
33
Algo similar ocurre con los retornos a la experiencia. Con respecto a la relación
entre hombres y mujeres, sucede lo mismo que en el caso de la educación. No hay un
patrón claro que indique que unos son mayores que otros o viceversa. Es importante
resaltar lo dicho anteriormente de que a falta de una mejor medida de experiencia las
estimaciones se hicieron con lo que la llamada experiencia potencial. Esto puede tener
implicaciones sobre las estimaciones de los retornos a la experiencia. En el caso de los
hombres la experiencia potencial y la efectiva posiblemente son muy parecidas y las
diferencias que existen entre las dos posiblemente se deben a periodos de desempleo,
enfermedades, etc. En el caso de las mujeres existe la posibilidad de una discrepancia
mucho mayor entre los dos tipos de experiencia por que las mujeres se pueden retirar
del mercado por períodos de tiempo largos con el fin de levantar una familia y criar
hijos. Si esto fuese cierto, los retornos a la experiencia estimados captarían dicho error
de medición, el cual se manifestaría en una sub-estimación de los verdaderos retornos.
Sin embargo, la información estadística presentada anteriormente no parece indicar que
este retiro temporal sea tan característico del comportamiento femenino en Latino
América como lo puede ser en otras partes31, posiblemente porque la estructura familiar
(familia extendida) y la existencia de servicio doméstico sirven como un mecanismo de
apoyo a la mujer trabajadora durante su época.
En general, lo que los resultados discutidos hasta el momento indican es que las
estructuras de la ecuación de ingresos por hora de hombres y mujeres son
estadísticamente diferentes, pero no tenemos todavía una explicación clara de por qué
lo son y que significa la diferencia. La descomposición de Oaxaca que presentamos a
continuación nos permitirá retomar este punto.
DESCOMPOSICION DE LAS DIFERENCIAS SALARIALES
Una de las metodología más comunes para analizar las diferencias salariales
entre grupos es la llamada descomposición de Oaxaca que divide las diferencias
salariales promedio en dos: un componente que se debe a diferencias en las
31 En las estadísticas no se nota una caída en la tasa de participación femenina en las edades durante las cuales ellas están criando hijos, seguida de un aumento en dichas tasas en edades superiores. De la misma manera, en los estudios sobre participación laboral – y en las ecuaciones de corrección de selectividad presentadas en este documento – la existencia de hijos no parece tener un efecto tan claro como uno esperaría (aunque sí tiene algún efecto). Esto no necesariamente quiere decir que las obligaciones familiares no afectan la situación laboral de las mujeres, sino que su efecto no se manifiesta tan directamente sobre la tasa de participación o que es influenciado por otros factores.
34
características productivas promedio de los dos grupos y el otro (residuo) que refleja las
diferencias en los coeficientes de las ecuaciones de ingresos. Mas específicamente el
diferencial se puede expresar de la siguiente manera:
)()()ln()ln( mhmmmhmh XXXWW βββ −+−=− (8)
donde los subíndices h y m representan hombres y mujeres respectivamente, W refleja
el salario por hora promedio, Xi es el vector de los promedios de características
productivas (educación, experiencia y experiencia al cuadrado en nuestro caso) del
grupo i y βi representa el vector de los parámetros de la ecuación de ingresos estimada
para el grupo i. El hecho de que las diferencias salariales sean en términos logarítmicos
hace que se puedan interpretar como diferencias porcentuales32 y que por lo tanto la
composición no dependa de las unidades de medida de los ingresos o los salarios. El
primer término a la derecha del signo igual refleja la contribución de las diferencias en
capital humano (características) entre hombres y mujeres, evaluadas de acuerdo la los
retornos correspondientes a los hombres. El segundo término representa la contribución
de las diferencias en retornos. Como ya lo dijimos, este segundo componente se toma
con frecuencia como una medida de discriminación33. El test de diferencias de
coeficientes discutido anteriormente fundamentalmente dice que este último
componente es estadísticamente significativo.
Un resumen de los resultados de la descomposición de Oaxaca aparece en el
cuadro No. 9. Las conclusiones que se pueden sacar de dicho resumen son las
siguientes:
1. Durante el período analizado se observa una muy fuerte tendencia a la
disminución de las diferencias en los ingresos salariales por hora, en todos los
países menos en Costa Rica. En países como Argentina y Colombia, la
diferencia estimada a través de las ecuaciones corregidas por selectividad indica
32 Sin embargo, por ser diferencias porcentuales geométricas, estas diferenciales porcentuales no son estrictamente comparables con las presentadas en los cuadros anteriores que son diferenciales aritméticas. En general las diferenciales geométricas tienden a ser más pequeñas que las aritméticas porque están basadas en cambios continuos, mientras que las aritméticas suponen variaciones discretas. 33 Hay otras formas de descomposición del diferencial salarial. Un buen número de ellas se basa en cambiar las ponderaciones de los dos términos.
35
que para el final del período estudiado las mujeres están obteniendo salarios
mayores que los hombres.
2. La misma tendencia se observa en cuanto al ingreso por hora no salarial
(trabajadores independientes y empleadores), aunque en este caso las
diferenciales continúan siendo grandes (por encima del 15%).
3. La razón principal por la cual las diferencias salariales y no salariales
disminuyeron en el período estudiando es la disminución en la diferencias en
características productivas. Para 1998, en todos los países estudiados las
mujeres asalariadas tenían mayores índices de capital humano que los hombres,
haciendo que el componente llamado características fuera negativo – diferencia
a favor de las mujeres. La razón por la cual el diferencial salarial total seguía
siendo positivo en la mayoría de los países estaba en el hecho de que la
diferencia en coeficientes favorecía a los hombres.
4. Aún en el caso de las diferenciales en ingresos no salariales, los cambios en las
diferencias en características juegan un papel importante en la disminución del
diferencial total, aunque en este caso se presentan excepciones, como el caso
de Brasil.
Claramente las diferencias de ingreso por hora son mucho mayores entre los
trabajadores independientes y empleadores que entre los asalariados. Esto
posiblemente se debe a varias razones, entre las cuales dos parecen importantes: una,
el hecho de que los ingresos no salariales posiblemente tengan un margen de error de
medición mucho mayor que los salariales34 y dos, que posiblemente los ingresos no
salariales dependen no solo de la cantidad de capital humano de las personas, sino
también de su capital físico y financiero. En la medida en que los mercados financieros
34 No solo se trata del problema de medición y reporte de los ingresos propiamente sino también de la periodicidad y la variabilidad de los ingresos no salariales. En el caso de los ingresos salariales es más fácil saber el monto por período (mes, semana, etc.) porque los pagos son fijos y regulares. En el caso de los ingresos no laborales, los periodos de pago son variables y los montos también, posiblemente afectados por factores estacionales y cíclicos. Esto hace que las cifras sobre ingresos no salariales sean menos confiables que las salariales.
36
y de capital no funcionen adecuadamente, su efecto diferencial contribuye a aumentar
las diferencias entre sexos35.
Se puede observar que la medición de las diferencias de salario por hora es
diferente cuando se hace basada en las ecuaciones corregidas por selectividad y en las
no corregidas. La explicación de la diferencia está - como dijimos antes – en que para
la corrección de selectividad se excluyen personas para las cuales no se tiene
información sobre las variables de la ecuación de selectividad. Este es el caso, por
ejemplo, de las personas que trabajan en el servicio doméstico y que viven en el hogar
en donde trabajan (internas), sobre cuya familia generalmente prácticamente no hay
información. Otro grupo que queda excluido es el de inquilinos y no familiares que
habitan un hogar. El caso del servicio doméstico es importante porque en muchos
países se trata de una ocupación casi exclusivamente femenina, que tiene condiciones
de trabajo muy particulares, con jornadas laborales no bien definidas – debido a que el
sitio de trabajo y la vivienda son lo mismo – y con relaciones de producción de tipo
precapitalista.
En el caso de Colombia la inclusión o exclusión de las trabajadoras del servicio
doméstico cambia las conclusiones anteriores de manera importante: al incluir el grupo
"muchachas internas" como se conocen en Colombia, los diferenciales salariales a favor
de los hombres aumentan36 y la parte del diferencial que corresponde a características
aumenta, reflejando el hecho de que las trabajadoras del servicio doméstico son
posiblemente el grupo de menor calificación y menores salarios en el mercado.
EVIDENCIA DE LA EXISTENCIA DE DISCRIMINACION CONTRA LAS MUJERES
Como mencionamos anteriormente, el residuo de la descomposición de Oaxaca,
o diferencial debido a coeficientes, frecuentemente se usa como un indicador de
discriminación. En las estimaciones presentadas en este documento, dicho componente
es casi siempre positivo y más importante que las diferencia debidas a características.
En ese sentido se podría decir que son las diferencias en los mecanismos de
determinación de ingresos (retornos al capital humano e intercepto) lo que hace que los
35 Con frecuencia se menciona como un factor de diferencias de ingresos entre hombres y mujeres independientes las diferencias en el acceso al mercado de capitales, el hecho de que las reglas para asignación de crédito (por ejemplo) sean "discriminatorias" contra las mujeres y el hecho de que generalmente las mujeres tienen más dificultad para respaldar créditos. 36 El diferencial negativo (es decir a favor de las mujeres) que se tenía para 1998 se convierte en un diferencial positivo (a favor de los hombres).
37
hombres tengan ingresos por hora mayores que las mujeres. Sin embargo, como
también dijimos, este residuo capta tantos efectos diferentes que no es claro si lo que
realmente refleja es discriminación, errores en la medición de las variables en la
regresión u otros aspectos no tenidos en cuenta.
Cuando se analizan los resultados completos de la descomposición de Oaxaca
en el cuadro No. 10, es interesante notar que para casi todos los países los retornos a
la educación de asalariados son mayores para las mujeres (signo negativo en el
componente llamado residuo) mientras que los retornos a la experiencia son mayores
para los hombres (signo positivo). Esto hace pensar que posiblemente los problemas de
medición, especialmente de la experiencia, son un aspecto importante de lo que la
descomposición capta en las diferencias de coeficientes y que si hay un elemento
discriminatorio, dicho elemento es complejo y no muy bien captado por el ejercicio de
descomposición analizado aquí.
Una hipótesis explicatoria de las diferencias salariales podría construirse dentro
de los lineamientos de las teorías de discriminación estadística, así: Debido al hecho de
que en la cultura de los países Latino Americanos todavía las mujeres son las
responsables principales de la crianza y el cuidado de los niños, de la administración y
organización de las tareas del hogar; de hacerle frente a las emergencias e imprevistos
(como enfermedades de los niños), etc.; la actividad laboral (mercado) femenina de las
mujeres casadas principalmente, pero también de las solteras, compite con otras
actividades que se realizan fuera del mercado. Para las mujeres que tienen esta doble
actividad, las obligaciones familiares pueden convertirse en un limitante para el trabajo
remunerado. Por ejemplo, es más difícil para ellas aceptar horas extras de trabajo,
asistir a cursos de capacitación fuera de las horas de trabajo regulares, etc.
En general no es fácil medir la productividad marginal de un trabajador para
asignar un salario, por lo cual en la mayoría de los casos los empleadores recurren a
indicadores (señales) como los niveles educativos, exámenes de aptitud y
conocimientos, entre otros. Con base en estos indicadores construyen una predicción
de lo puede ser la productividad de un futuro trabajador y a partir de dicha predicción
fijan el salario, pero dicha predicción involucra un error que se mide por la varianza. Por
las razones mencionadas, la varianza en la predicción de la productividad de las
38
mujeres es mayor que la de los hombres37. Esto parece coincidir muy de cerca con el
modelo de discriminación estadística de Phelps (1972). Formalmente el modelo se
puede presentar de la siguiente manera:
Supóngase que la productividad de una persona qi, se puede expresar de la
siguiente manera:
iiii cq ηεβα +++= )( (9)
donde α es una constante (que representa productividad promedio del grupo), β
es un coeficiente que capta las diferencias en productividad entre hombres y mujeres.
Mas especificamente, β tiene signo negativo para las mujeres; ε es un error asociado
con la medición de productividad específica de las mujeres y η es un error aleatorio
general. La letra c es una variable dummy igual a 1 en el caso de las mujeres y cero en
el caso de los hombres.
Como la productividad no es directamente observable, los empresarios tienen
que usar un indicador de productividad (tests, hojas de vida, etc.). Dicho indicador está
asociado con la productividad del trabajador, pero contiene un error aleatorio de la
siguiente manera
iiiiiiiiiii cccqy µλβαµηεβαµ +++=++++=+= (10)
donde:
0<+= βεηλ yc iiii
Para fijar el salario de una persona el empresario hace uso de los resultados del
indicador y de la información que tiene sobre el sexo de la persona a partir de la
siguiente ecuación:
iii
ii
ii
ii cyq β
µλµ
µλλ
)var()var()var(
')var()var(
)var('
++
+= (11)
Nótese que si ε i =0, la varianza de λ es igual a la varianza de η y la única diferencia
entre la predicción de la productividad de un hombre y de una mujer está en el segundo
término de la ecuación anterior (intercepto). Como se puede ver en el gráfico No. 1, esto
37 En algunos casos se ha documentado el ausentismo femenino del trabajo por motivos de "problemas en el hogar". Algunos han argumentado que la frecuencia del ausentismo masculino no es muy diferente a la del femenino, pero las razones si lo son. Sin embargo, el punto que estamos tratando resaltar no depende solo del ausentismo del trabajo, sino también de la cantidad de esfuerzo y dedicación que los trabajadores le puedan dedicar a las actividades laborales.
39
implica que las líneas de predicción de productividad de hombres y mujeres son
paralelas
Por otro lado, si ε i >0, la varianza de λi es igual a var(ηi)+ci2var(ε i). Como ci es
igual a cero para hombres y uno para mujeres, esto significa que la pendiente de la
línea de predicción es mayor para mujeres que para hombres (linea punteada en el
gráfico No 1).
Esta hipótesis coincide en gran medida con los resultados obtenidos en este
trabajo. Fundamentalmente las ecuaciones para las mujeres tienen interceptos menores
y retornos a la educación mayores para las mujeres que para los hombres, que es lo
que sugiere la explicación anterior. La educación parece ser acá el principal predictor de
la productividad de las personas, pero es un predictor que contiene un error aleatorio
que afecta más a las mujeres que a los hombres.
En este caso se podría hablar de discriminación, pero no como resultado de
prejuicios por parte de los empleadores o de los trabajadores masculinos, como lo
plantea la teoría de Becker, sino como resultado de la situación general de la mujer en
la sociedad, del hecho de que tienen mayores obligaciones fuera del trabajo que los
hombres y de que para los empresarios es más difícil predecir el efecto que esas
q'
y
Hombres
Mujeres å >0
Mujeres å=0
Gráfico No 1
40
obligaciones tienen sobre la productividad. Según este planteamiento, la discriminación
se debe a problemas de información.
41
V) A MANERA DE CONCLUSIÓN
El análisis realizado permite derivar algunas conclusiones interesantes y plantear
algunas líneas de política. Entre las conclusiones que obtenemos están las siguientes:
1. Existe una clara tendencia en los países estudiados hacia la igualación de los
ingresos salariales mensuales. La única excepción es Brasil, en donde existe
evidencia de que en la década de los noventa hubo problemas en cuanto a la
absorción de mano de obra femenina, pues además de presentar un aumento en
los diferenciales salariales mensuales, se presentó un inusitado incremento en
las tasas de desempleo femeninas.
2. Dicha tendencia hacia la igualación salarial, sin embargo, no se observa en los
ingresos no salariales. Como los ingresos no salariales tienen que ver con el
funcionamiento de otros mercados además del laboral, la posible explicación
para dicha discrepancia tendría que encontrarse en el funcionamiento de tales
mercados. Por ejemplo en la diferencia en ingresos de los trabajadores
independientes, el acceso a mercados de capital puede ser un elemento
explicativo importante.
3. Las diferencias en ingresos por hora entre hombres y mujeres también están
disminuyendo, aunque con algunas excepciones, como el caso de Costa Rica.
En efecto, se encontraron casos como los de Argentina, Colombia y Honduras,
donde el salario femenino promedio por hora es mayor que el masculino, si se
excluyen las empleadas del servicio doméstico.
4. La razón inmediata principal por la cual las mujeres tienen salarios mensuales
superiores a los hombres es porque trabajan menos horas que ellos. La
diferencia en horas semanales trabajadas ha venido aumentando. Las razones
por las cuales las mujeres trabajan menos horas que los hombres puede estar
en el lado de la demanda o de la oferta, pero lo más probable es que
predominen las razones de oferta. Esto es consistente con las “dobles jornadas”
que trabajan las mujeres (en el trabajo y en el hogar) y que limitan la posibilidad
de que las mujeres acepten trabajar horas extras, etc.
5. En general no se encontró que las diferencias en las oportunidades de empleo
(medidas a partir de las tasas de desempleo) fueran un factor importante en la
42
determinación de ingresos esperados, excepto en los casos de Colombia y de
Brasil para 1998. En Colombia las mujeres han tenido tasas de desempleo
significativamente mayores que los hombres durante los 20 años analizados y se
estimó que esto ha redundado en un componente creciente de las diferencias en
el salario esperado de hombres y mujeres. Para 1998 este componente
representaba mas de un tercio del diferencial. El caso de Brasil parece ser más
un problema coyuntural porque las diferencias en las tasas de desempleo no
aparecen sino en el año 1998. Hasta 1989, las diferencias en oportunidades de
empleo entre sexos eran casi nulas.
6. Se encuentra evidencia de un nivel de segregación laboral por ramas de
actividad por ocupaciones relativamente moderado, excepto tal vez para
Honduras. En general los niveles de segregación son mayores para la
clasificación de ocupaciones que para la de ramas de actividad. Esta
segregación, sin embargo, no se refleja en menores salarios para la mujeres. Lo
que sucede es que las mujeres tienden a concentrarse en los sectores o las
ocupaciones donde los salarios promedios son más altos, pero dentro de tales
sectores u ocupaciones reciben salarios por hora menores. Las estimaciones
realizadas mostraron que aunque la escogencia de sectores u ocupaciones
favorece a las mujeres, el hecho que dentro de cada una de ellas (o muchas de
ellas) los salarios femeninos sean inferiores es el factor predominante. Este es
un resultado importante porque sugiere que medidas de política, como acciones
afirmativas y cuotas, no tienen mucho chance de producir efectos importantes, a
menos que se focalicen hacia ocupaciones muy precisamente definidas, lo cual
no es fácil de hacer.
7. El análisis de regresión y las pruebas de Chow muestran que en efecto la
determinación de los ingresos de los hombres y de las mujeres se hace a través
de mecanismos diferentes. Esto indica que en la descomposición de Oaxaca el
residuo es estadísticamente significativo. Sin embargo, su interpretación no es
un asunto fácil. En muchos casos tal residuo se interpreta como evidencia de
discriminación contra la mujer, pero en los ejercicios realizados en este
documento, dicha interpretación no parece correcta. Lo que encontramos es que
el residuo tiene signo positivo por la simple razón de que la diferencia de
interceptos en las ecuaciones de hombres y mujeres es positiva (es decir los
hombres tienen la ventaja). Sin embargo, los rendimientos a la educación y los
43
niveles educativos mismos de las mujeres son mayores que los de los hombres.
Si la hipótesis de discriminación a la Becker (1971) fuera cierta uno esperaría
que este elemento del residuo fuera también positivo. Sin embargo los
resultados muestran lo contrario.
8. El documento propone una interpretación de los resultados que encaja dentro de
los lineamientos generales de la teoría de la discriminación estadística. Según
tal explicaciónal la explicación de por qué las mujeres reciben tratamiento
diferente a los hombres en el mercado está basada más en factores socio-
culturales relacionados con la posición de la mujer en la sociedad en general.
Estos elementos introducen un factor de riesgo e incertidumbre en las
decisiones que tienen que ver con la contratación de mujeres que termina
penalizándolas con menores salarios. Sin embargo, la penalización no es
uniforme. En la medida en que las mujeres, o sus familias, tienen ingresos para
remover, así sea parcialmente, dichos elementos de riesgo, la penalización
disminuye. Esto posiblemente está correlacionado con los niveles educativos de
la mujer, y por dicha razón posiblemente la penalización disminuye a medida
que aumentan los años de educación. El resultado es una situación en la cual,
como se observa en las estimaciones, los retornos a la educación observados
son mayores para las mujeres que para los hombres, pero el intercepto de la
ecuación es menor.
Algunos Comentarios sobre Aspectos de Política
Es muy poco lo que se encuentra en la literatura económica en materia de
política anti-discriminatoria, aún en los países más desarrollados. Por eso los
comentarios que siguen solo se hacen con el ánimo de abrir la discusión sobre el tema.
En general existen tres tipos de políticas anti-discriminatorias: (1) Acciones positivas
(affirmative action), (2) Pago igual a trabajo igual ("equal pay for work of equal value") y
(3) subsidios directos al trabajo femenino. El primer y el tercer grupo de medidas son los
más mencionados en Latino América.
Las acciones positivas consisten en medidas como la imposición de cuotas de
empleo para mujeres en ocupaciones o posiciones de importancia o de altos salarios38.
Generalmente se argumenta que dichas medidas tienen un efecto negativo de corto
38 Un ejemplo de este tipo de políticas es la ley de cuotas del gobierno Colombiano, aprobada en 2000. según dicha ley el 30% de las posiciones directivas del gobierno deben ser ocupadas por mujeres.
44
plazo en términos de eficiencia productiva y de costos, pero pueden tener beneficios de
largo plazo tanto en términos de equidad y de eficiencia social. Coate and Loury (1993b)
analizan estos aspectos en un modelo en el que la discriminación se basa en
estereotipos que hacen más difícil (no imposible) para las mujeres tener acceso a los
posiciones mejor pagadas en las empresas. El resultado de corto plazo es que los
retornos la inversión en capital humano es más baja para las mujeres que para los
hombres. En el largo plazo, las mujeres invierten menos en capital humano y por lo
tanto confirman el estereotipo de que ellas son menos productivas que los hombres. Los
efectos de acciones afirmativas pueden mejorar o empeorar la situación: por un lado, al
mejorar la probabilidad de que las mujeres tengan acceso a posiciones mejor pagadas
mejoran también los retornos esperados a su inversión en capital humano. Sin
embargo, los mismos autores señalan la posibilidad de que el resultado sea el opuesto,
lo cual ocurriría si que para poder mejorar el acceso de las mujeres a tales posiciones
es necesario disminuir los estándares hasta tal punto que no sea necesario para las
mujeres invertir en capital humano para obtener dichas posiciones. En este caso las
acciones afirmativas terminan confirmando los estereotipos que pretenden combatir.
La información presentada en este documento indica que en los últimos 20 años
los niveles de acumulación de capital humano de las mujeres han sido superiores a los
de los hombres. En este sentido no es claro que políticas de acciones positivas ofrezcan
avenidas importantes para el mejoramiento de la situación de la mujer en el mercado
laboral. sin embargo, este es un punto que requiere mayor investigación.
El segundo tipo de medidas, "pago igual por trabajo igual" ha sido explorado aún
menos en la literatura económica. La impresión superficial que existe es que en los
países en los que se ha implementado este tipo de políticas, como en Canadá, ha sido
muy difícil encontrar criterios operativos para definir "trabajo igual" en un contexto
amplio. Por otro lado, en algunos estudios (ver por ejemplo Castillo y Barrero 2000) se
ha documentado que por lo menos las empresas grandes fijan las escalas salariales
guiados por criterios de mercado sin incluir (por lo menos de manera explícita) criterios
de sexo (cada posición en la empresa tiene un salarios predeterminado,
independientemente de que lo ocupe un hombre o una mujer). En el trabajo de Castillo
y Barrero (2000) se encontró que las diferencias salariales en el sector financiero de
Colombia se deben más a la dificultad de las mujeres para llegar a ciertas ocupaciones,
dificultades que tienen que ver más que todo con su situación familiar y sus
45
"obligaciones" familiares. Las mujeres que han llegado a dichas posiciones lo han hecho
a un costo personal más alto que los hombres (divorcios, ausencia de hijos, etc.).
Las medidas de política que más se han discutido en Latino América tienen que
ver con subsidios directos o indirectos al trabajo femenino. Estos subsidios se conciben
como un reconocimiento de que para los empleadores puede ser más costos emplear
mujeres y que para las mujeres puede ser más costoso (costo de oportunidad) aceptar
trabajos en el mercado. Dentro de este tipo de subsidios se encuentra la compensación
por las licencias de maternidad, las guarderías y jardines infantiles, etc. No hay, que los
autores conozcan, una evaluación de este tipo de subsidios y de cómo afectan la
participación femenina. La poca evidencia disponible, a partir de estudios sobre los
determinantes de la participación femenina indican que cuando se controla por estado
civil de la mujer muchas veces la existencia de niños en el hogar no tiene el efecto
negativo que uno esperaría en la participación laboral. Por otro lado, la presencia de
personas del servicio doméstico en el hogar aumenta la participación femenina en el
mercado laboral. Aunque en estos resultados pueden haber elementos de correlación
espúrea o de causalidad inversa (las mujeres trabajan porque tienen servicio
doméstico? o tienen servicio doméstico porque trabajan?), el resultado sugiere que en
las decisiones de participación femenina, influyen una gran cantidad de factores
relacionados con la estructura familiar y el apoyo que la familia extendida puede ofrecer.
Lo anterior, junto el tipo de tipo de discriminación que el análisis de este
documento parece sugerir, indicaría que es a través de este tipo de políticas que más
efectivamente se podría promover la igualdad de la mujer en los mercados laborales.
46
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Nombre de archivo: Borrador2 Directorio: C:\WINDOWS\TEMP Plantilla: C:\WINDOWS\Application Data\Microsoft\Plantillas\Normal.dot Título: Evolucion de las diferencias salariales Asunto: Autor: Jaime Tenjo Palabras clave: Comentarios: Fecha de creación: 26/02/01 06:33 A.M. Cambio número: 5 Guardado el: 10/08/01 03:01 P.M. Guardado por: Ciencias Economicas Tiempo de edición: 9 minutos Impreso el: 24/08/01 12:04 P.M. Última impresión completa Número de páginas: 49 Número de palabras: 15,090 (aprox.) Número de caracteres: 86,014 (aprox.)
Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos de 20 36.42 32.29 37.45 33.55 42.22 38.43 47.8 21.38 53.77 27.01 59.11 33.49
20 a 29 14.33 15 14.62 13.98 16.05 15.83 4.04 11.92 4.85 10.39 10.49 15.1230 a 39 13.26 12.9 13.5 13.21 12.72 13.13 0.71 12.81 1.27 12.37 1.42 10.7140 a 49 11.78 11.69 11.73 12.11 11.29 11.62 1.63 12.48 1.37 10.63 1.83 9.43
50 y más 24.2 28.12 22.7 27.15 17.72 21 45.82 41.4 38.73 39.61 27.14 31.25Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos de 20 7.96 9.06 6.82 6.87 5.46 4.45 36.36 18.87 18.46 17.82 18.44 16.46
20 a 29 24.08 32.82 23.88 28.22 25.62 26.13 23.64 49.06 30.87 35.63 33.8 39.6430 a 39 23.82 22.93 24.42 22.78 26.1 27.14 12.73 11.32 18.12 16.67 15.79 19.7640 a 49 20.67 18.54 21.36 22.27 22.8 24.4 12.73 11.32 11.74 16.09 13.78 15.32
50 y más 23.47 16.66 23.52 19.87 20.01 17.87 14.55 9.43 20.81 13.79 18.19 8.83Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Nivel Educat Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsSin educ 16.31 13.14 17.05 12.94 17.16 15.89 4.85 2.49 3.33 3.49 2.6 2.77Primaria 50.83 50.79 51.74 55.12 20.58 20.28 70.34 56.94 67.94 66.6 33.97 24.8
Secundaria 25.45 30.09 24.01 26.35 36.24 34.51 19.46 36.94 25.83 27.35 41.84 45.85Superior 5.77 5.16 3.2 0.82 19.96 21.54 4.7 3.28 1.47 0.78 18.75 23.23Universit 1.64 0.8 3.99 4.77 6.06 7.78 0.66 0.35 1.42 1.79 2.85 3.35
Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Nivel Educat Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsSin educ 1.55 0.92 8.05 5.65 1.16 1.1 5.88 0 5.7 4.02 1.63 0.51Primaria 49.13 49.31 47.62 39.92 9.53 7.53 50.98 60.42 62.75 46.55 12.99 7.87
Secundaria 38.09 33.36 32.21 39.49 48.02 36.12 33.33 31.25 24.83 41.38 55.85 47.43Superior 8.43 13.71 5.31 1.43 29.87 32.54 9.8 8.33 3.02 0.57 25.85 36.49Universit 2.8 2.62 6.82 13.5 11.42 22.71 3.69 7.47 3.69 7.7
Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
1989 1998
1980 1989 1998 1980
1980 1989 1998 1980EMPLEADOS DESEMPLEADOS
ARGENTINA - ESTRUCTURA DE LA POBLACION POR EDADES Y SITUACION LABORALPOBLACION TOTAL NO PARTICIPANTES
1989 1998
ARGENTINA - ESTRUCTURA DE LA POBLACION POR NIVEL EDUCATIVO Y SITUACION LABORALPOBLACION TOTAL NO PARTICIPANTES
1980 1989 1998 1981 1989 1998
DESEMPLEADOSEMPLEADOS1989 19981980 1989 1998 1981
CUADRO ARGENTINA C.1
Argentina Caracteristicas Página A1
Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos de 20 28.5% 15.4% 23.3% 13.1% 15.9% 8.9% 7.5% 7.1% 16.5% 16.0% 27.3% 33.1%
20 a 29 93.0% 53.6% 91.5% 59.6% 80.8% 50.6% 1.7% 5.2% 8.6% 8.5% 12.8% 16.9%30 a 39 98.7% 42.0% 97.6% 49.1% 96.7% 57.9% 0.9% 1.8% 5.1% 5.1% 6.3% 8.9%40 a 49 96.6% 37.7% 97.0% 52.4% 95.2% 58.1% 1.1% 2.2% 3.9% 5.0% 6.3% 7.8%
50 y más 53.4% 14.0% 56.4% 20.8% 54.9% 23.1% 1.1% 2.0% 6.1% 4.8% 9.2% 6.2%Total 69.2% 29.2% 68.3% 34.8% 62.5% 35.9% 1.7% 3.6% 6.8% 6.8% 10.0% 11.8%
Nivel Educat Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsSin educ 40.0% 12.2% 83.6% 45.9% 43.5% 17.2% 6.8% 0.0% 4.9% 5.0% 13.5% 5.9%Primaria 58.0% 25.4% 60.6% 24.5% 32.6% 14.6% 2.0% 4.3% 8.8% 7.9% 13.2% 12.3%
Secundaria 79.4% 26.0% 72.5% 43.6% 66.0% 31.4% 1.7% 3.3% 5.3% 7.1% 11.4% 15.0%Superior 78.1% 61.7% 88.3% 48.6% 72.4% 44.3% 2.2% 2.2% 4.0% 2.9% 8.8% 13.1%Universit 89.2% 73.9% 90.9% 79.7% 86.2% 77.8% 0.0% 0.0% 3.8% 3.9% 3.5% 4.3%
Total 66.4% 28.1% 68.3% 34.8% 62.5% 35.9% 1.9% 3.6% 6.8% 6.8% 10.0% 11.8%
Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos de 20 4.92 5.41 5.88 6.72 7.68 8.54 3.82 4.89 5.78 6.29 8.12 8.76
20 a 29 6.13 7.15 6.81 8.35 10.14 11.81 6.33 5.22 6.70 7.75 9.69 10.7130 a 39 6.35 6.61 7.59 8.97 10.30 11.77 6.57 8.00 6.48 8.48 8.73 9.8340 a 49 5.93 6.16 7.27 8.02 9.73 10.71 6.43 5.00 5.99 6.24 7.91 9.45
50 y más 6.01 5.78 6.91 7.07 8.75 8.86 5.63 5.80 6.92 7.09 7.49 8.24Total 6.02 6.46 7.06 8.05 9.68 10.86 5.43 5.54 6.45 7.28 8.61 9.81
Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos de 20 3.70 3.90 6.02 6.05 6.83 7.21
20 a 29 10.43 6.09 6.59 7.06 11.96 10.4930 a 39 5.67 5.50 5.76 7.18 8.59 9.0740 a 49 5.76 5.48 5.61 6.87 8.33 8.59
50 y más 5.14 5.32 6.40 6.17 7.21 6.97Total 4.65 5.14 6.19 6.43 7.53 7.96
1980 1989 1998 1980 1989 1998
Tasas de Participacion Tasas de DesempleoARGENTINA - TASAS DE PARTICIPACIÓN Y DESEMPLEO POR GRUPO DE EDAD
1989 19981980 1989 1998 1980
1998
ARGENTINA - TASAS DE PARTICIPACIÓN Y DESEMPLEO POR NIVEL EDUCATIVOTasas de Participacion Tasas de Desempleo
1989 1998 1980 1989
CUADRO ARGENTINA C.1 (continuación)
NO PARTICIPANTES1980 1989 1998
ARGENTINA - AÑOS DE EDUCACION POR GRUPOS DE EDAD Y SITUACION LABORALEMPLEADOS DESEMPLEADOS
1980
Argentina Caracteristicas Página A2
Edad Sin Educac Primaria Secundaria Superior Universt TotalMenos de 20 -1.5% 16.6% 7.2%
20 a 29 34.9% 39.6% 24.2%30 a 39 38.3% 62.2% 53.2%40 a 49 56.5% 55.0% 47.2%
50 y más 56.1% 68.1% 53.1%Total 73.0% 43.5% 55.1% 43.5%
Menos de 20 48.4% 0.8% 10.0%20 a 29 47.8% 37.7% 24.8%30 a 39 56.8% 53.4% 37.2%40 a 49 71.9% 48.7% 47.3%
50 y más 58.6% 20.9% 39.9%Total 19.7% 57.2% 39.9% 36.5%
Menos de 20 53.8% 46.0% 9.6% 29.7%20 a 29 49.1% 47.7% 33.1% 46.7% 23.1%30 a 39 125.1% 73.0% 64.6% 47.5% 67.8% 34.7%40 a 49 74.4% 92.1% 76.2% 41.3% 81.3% 43.4%
50 y más 85.6% 54.1% 70.1% 64.8% 63.3% 52.8%Total 86.2% 61.8% 61.0% 43.2% 75.0% 34.7%
Edad Sin Educac Primaria Secundaria Superior Universt TotalMenos de 20 -8.8% 157.1% 94.4%
20 a 29 73.3% 115.1% 80.2%30 a 39 97.2% 158.5% 71.5%40 a 49 50.9% 61.8% 65.3%
50 y más 181.3% 91.5% 148.8%Total 72.1% 94.3% 100.0% 87.0%
Menos de 20 65.5% 155.4% 113.4%20 a 29 107.4% 72.4% 95.4%30 a 39 153.1% 110.3% 110.4%40 a 49 134.0% 120.4% 149.1%
50 y más 172.3% 133.8% 152.8%Total 358.9% 150.0% 121.9% 136.0%
Menos de 20 22.5% 13.8% 66.8% 17.5%20 a 29 55.3% 62.1% 47.6% 104.2% 34.0%30 a 39 64.0% 65.0% 49.7% 44.3% 31.8%40 a 49 36.0% 49.6% 62.9% 84.5% 57.4% 54.9%
50 y más 20.8% 57.2% 67.1% 46.2% 80.9% 70.8%Total 21.1% 51.1% 62.3% 60.0% 79.1% 49.5%
83.4%
8.6%
21.4%115.3%94.8%48.2%
1980
1980
1989
1998
70.9%69.6%71.5%70.5%
91.3%27.8%69.5%
336.0%59.7%
1989
CUADRO ARGENTINA C.2
ARGENTINA - DIFERENCIAL SALARIAL MENSUAL ENTRE HOMBRES Y MUJERES POR EDAD Y NIVEL EDUCATIVO
ARGENTINA - DIFERENCIAL NO SALARIAL MENSUAL ENTRE HOMBRES Y MUJERES POR EDAD Y NIVEL EDUCATIVO
180.4%81.9%
131.7%43.9%
108.8%1998
Argentina Características Página A1
Edad 1980 1989 1998 1980 1989 1998Menos 20 7.2% 10.0% 29.7% 94.4% 113.4% 17.5%20 a 29 24.2% 24.8% 23.1% 80.2% 95.4% 34.0%30 a 39 53.2% 37.2% 34.7% 71.5% 110.4% 31.8%40 a 49 47.2% 47.3% 43.4% 65.3% 149.1% 54.9%50 y mas 53.1% 39.9% 52.8% 148.8% 152.8% 70.8%Total 43.5% 36.5% 34.7% 87.0% 136.0% 49.5%
Sin Educac 73.0% 19.7% 86.2% 72.1% 358.9% 21.1%Primaria 43.5% 57.2% 61.8% 94.3% 150.0% 51.1%
Secundaria 55.1% 39.9% 61.0% 100.0% 121.9% 62.3%Superior 43.2% 60.0%Universt 75.0% 79.1%
Total 43.5% 36.5% 34.7% 87.0% 136.0% 49.5%
ARGENTINA - RESUMEN DE DIFERENCIALES SALARIALES Y NO SALARIALES ENTRE HOMBRES Y MUJERES
Ingreso Salarial Ingreso No Salarial
108.8%83.4% 70.5% 59.7%
CUADRO ARGENTINA C.2 (continuación)
Argentina Características Página A2
Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 50.33 48.38 47.15 44.72 45.36 39.42 67.61 35.7 64.71 35.08 64.44 38.9120 a 29 16.98 17.7 17.3 17.87 15.69 15.94 5.72 19.35 5.82 18.28 5.43 12.1330 a 39 11.9 12.39 13.47 13.88 13.74 14.47 1.8 13.78 2.07 13.48 2.33 9.6540 a 49 8.9 8.87 9.18 9.49 12.48 14.2 2.97 10.7 2.58 10.03 8.77 14.1550 y mas 11.89 12.66 12.9 14.04 12.72 15.97 21.89 20.47 24.81 23.13 19.02 25.15Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 18.37 20.86 17.55 16.83 20.16 12.96 36.3 35.94 29.67 31.09 32.24 31.1220 a 29 29.1 31.77 28.31 30.49 23.98 23.94 39.81 44.35 41.89 47.09 33.24 35.6130 a 39 21.98 22.61 23.46 25.47 22.79 28.35 12.77 12.86 15.86 16.77 16.27 9.9240 a 49 15.95 14.64 15.69 16.33 18.28 23.12 6.7 5.22 8.07 4.21 10.68 4.6850 y mas 14.61 10.11 14.99 10.89 14.79 11.63 4.43 1.63 4.51 0.84 7.56 18.67Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Nivel Educat Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsNo educ 24.45 24.76 21.07 20.23 25.65 21.9 21.33 24.18 20.19 20.86 11.78 14.03Primaria 49.77 49.97 50.76 51.26 52.52 50.04 69.92 66.56 70.83 67.73 73 66.98Secundaria 6.58 7.63 8.77 10.13 12.35 18.25 5.83 7.2 6.16 8.9 7.01 13.4Universit 19.2 17.64 19.4 18.38 9.48 9.82 2.92 2.06 2.82 2.5 8.2 5.59Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Nivel Educat Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsNo educ 20.43 16.63 17.81 13.09 11.61 9.36 11.21 6.18 9.41 4.98 8.1 2.63Primaria 62.7 57.37 61.17 55.06 56.87 39.78 73.27 65.09 71.56 61.12 65.51 61.04Secundaria 10.05 16.03 13.43 19.64 18.05 29.75 12.2 20.88 15.9 26.88 21.7 32.83Universit 6.82 9.97 7.59 12.21 13.47 21.11 3.32 7.85 3.14 7.02 4.68 3.49Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
BRASIL - ESTRUCTURA DE LA POBLACION POR EDADES Y SITUACION LABORAL
BRASIL - ESTRUCTURA DE LA POBLACION POR NIVEL EDUCATIVO Y SITUACION LABORAL
POBLACION TOTAL NO PARTICIPANTES
EMPLEADOS DESEMPLEADOS
1981 1989 1998
1989 1998
POBLACION TOTAL NO PARTICIPANTES1981 1989 1998 1981
1998
1989 1998
1981 1989 1998 1981EMPLEADOS DESEMPLEADOS
CUADRO BRASIL C.1
1981 1989
1981 1989 1998 1981 1989
1998
Brasil Características Pagina B1
Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 0.4352 0.23 0.4545 0.2388 0.4612 0.2911 0.0865 0.0769 0.0553 0.0556 0.0917 0.345520 a 29 0.9335 0.4527 0.9369 0.5193 0.9226 0.6788 0.0615 0.0632 0.0487 0.0469 0.0805 0.246530 a 39 0.9701 0.443 0.9711 0.5435 0.9621 0.7186 0.0271 0.0267 0.0229 0.0206 0.0431 0.071440 a 49 0.9341 0.3966 0.9473 0.5032 0.8430 0.5793 0.0197 0.0169 0.0175 0.0082 0.0356 0.042650 y mas 0.6369 0.1903 0.6392 0.2255 0.6660 0.3356 0.0143 0.0077 0.0103 0.0025 0.0313 0.2609Total 0.7308 0.331 0.7502 0.3891 0.7254 0.4961 0.0457 0.0461 0.0334 0.0309 0.0594 0.1802
Nivel Educat Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsNo educ 0.7181 0.2483 0.7228 0.2816 0.71883 0.36369 0.0256 0.0176 0.0179 0.0120 0.0422 0.0583Primaria 0.7104 0.3002 0.7229 0.3419 0.67498 0.39063 0.053 0.052 0.0389 0.0342 0.0678 0.2523Secundaria 0.8255 0.5277 0.8682 0.5870 0.87314 0.69012 0.055 0.0592 0.0394 0.0418 0.0705 0.1953Universit 0.8608 0.7033 0.8878 0.7541 0.80659 0.75956 0.0228 0.0367 0.0141 0.0180 0.0215 0.0351Total 0.7308 0.331 0.7502 0.3891 0.72543 0.49611 0.0457 0.0461 0.0334 0.0309 0.0594 0.1802
Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 3.5664 4.2119 3.8884 4.7451 6.0274 7.2650 4.5167 5.7188 4.5000 6.2262 5.8598 7.457320 a 29 5.7598 7.1916 6.3066 7.8611 6.6117 9.1803 6.0726 7.6239 6.4418 7.9432 7.1354 8.045930 a 39 5.1870 6.1259 6.1740 7.2021 7.9068 9.1115 4.6147 6.3177 5.8000 6.7941 6.2495 7.358940 a 49 4.2104 4.4577 4.9320 5.5062 7.8568 8.6550 3.4456 4.3333 4.2232 5.4167 5.6730 6.203650 y mas 3.1573 3.3349 3.3451 3.6421 6.0769 3.9724 3.0547 2.2391 3.5440 3.7500 4.5746 10.4066Total 4.6028 5.5371 5.1912 6.3243 6.9371 8.1846 5.0106 6.5082 5.4548 7.0746 6.2290 8.1507
Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 3.4617 3.7776 3.5031 3.9979 4.5484 5.723420 a 29 7.7624 5.0991 7.0942 5.7419 6.7200 6.318930 a 39 3.9416 3.7988 4.3205 4.8995 4.6648 5.742040 a 49 3.2518 2.9894 3.7840 3.4560 12.3339 5.220650 y mas 2.8432 2.2769 3.1988 2.6383 3.8052 3.3568Total 3.5743 3.6444 3.6603 4.0690 5.2097 5.1305
1981 1989 1998
BRASIL - AÑOS DE EDUCACION POR GRUPOS DE EDAD Y SITUACION LABORAL
NO PARTICIPANTES
1989 1998EMPLEADOS DESEMPLEADOS
1981 1989 1998 1981
BRASIL - TASAS DE PARTICIPACIÓN Y DESEMPLEO POR NIVEL EDUCATIVOTasas de Participacion Tasas de Desempleo
1989 19981981 1989 1998 1981
BRASIL - TASAS DE PARTICIPACIÓN Y DESEMPLEO POR GRUPO DE EDAD
1981 1989 1998 1981 1989 1998Tasas de Participacion Tasas de Desempleo
CUADRO BRASIL C.1 (continuación)
Brasil Características Pagina B2
Edad No educ Primaria Secundaria Universit TotalMenos 20 43.67% 39.68% 16.17% 14.49% 27.76%20 a 29 59.71% 72.74% 59.49% 67.28% 37.65%30 a 39 74.93% 99.51% 111.95% 121.69% 65.00%40 a 49 70.43% 104.40% 155.67% 125.70% 84.66%50 y mas 63.45% 77.12% 107.25% 120.86% 63.24%Total 66.92% 93.08% 88.86% 121.82% 62.89%
Edad No educ Primaria Secundaria Universid TotalMenos 20 48.40% 37.80% 21.89% 21.62% 25.45%20 a 29 46.88% 74.72% 73.52% 74.94% 39.42%30 a 39 73.58% 106.18% 93.94% 106.89% 57.14%40 a 49 91.52% 126.76% 138.47% 119.01% 79.32%50 y mas 63.63% 92.80% 66.50% 124.21% 63.73%Total 65.95% 93.00% 90.57% 117.15% 55.86%
Edad No educ Primaria Secundaria Universid TotalMenos 20 32.59% 75.93% 62.39% 10.68% 50.01%20 a 29 31.31% 86.17% 48.11% 54.25% 13.46%30 a 39 33.47% 81.63% 164.65% 46.12% 50.92%40 a 49 43.37% 95.34% 89.21% 379.57% 238.92%50 y mas 28.71% 78.90% 74.19% 164.20% 78.43%Total 31.12% 70.30% 153.34% 232.25% 84.17%
Edad No educ Primaria Secundaria Universit TotalMenos 20 156.3% 143.2% 90.6% 120.7% 133.0%20 a 29 144.8% 160.2% 119.5% 74.5% 120.1%30 a 39 155.5% 159.2% 136.0% 86.4% 159.9%40 a 49 218.8% 168.6% 167.9% 117.8% 206.7%50 y mas 177.5% 169.4% 153.2% 153.0% 196.8%Total 181.8% 165.4% 145.7% 123.0% 171.8%
Edad No educ Primaria Secundaria Universid TotalMenos 20 240.93% 79.29% 27.71% 459.00% 61.76%20 a 29 107.19% 177.27% 97.48% 43.56% 77.32%30 a 39 155.50% 180.74% 100.78% 93.38% 116.81%40 a 49 212.47% 174.61% 96.48% 83.51% 152.67%50 y mas 195.48% 188.56% 98.66% 193.53% 180.14%Total 181.72% 175.85% 99.73% 98.88% 124.22%
Edad No educ Primaria Secundaria Universid TotalMenos 20 423.79% -12.19% 59.14% 294.08% -18.52%20 a 29 205.60% 183.73% 71.54% 14.57% 59.92%30 a 39 225.31% 163.10% 648.04% 63.17% 206.10%40 a 49 179.67% 150.97% 16.56% 63.41% 83.62%50 y mas 260.91% 184.51% 97.31% 220.67% 670.75%Total 223.29% 129.65% 226.75% 179.08% 250.19%
1981
1989
1998
CUADRO BRASIL C.2
BRASIL - DIFERENCIAL NO SALARIAL MENSUAL ENTRE HOMBRES Y MUJERES EN LA OCUPACION PRINCIPAL POR EDAD Y NIVEL EDUCATIVO
1981
1989
1998
BRASIL - DIFERENCIAL SALARIAL MENSUAL ENTRE HOMBRES Y MUJERES EN LA OCUPACION PRINCIPAL POR EDAD Y NIVEL EDUCATIVO
BrasilCaracterísticas Pagina B1
Edad 1981 1989 1998 1981 1989 1998Menos 20 27.76% 25.45% 50.01% 132.96% 61.76% -18.52%20 a 29 37.65% 39.42% 13.46% 120.08% 77.32% 59.92%30 a 39 65.00% 57.14% 50.92% 159.95% 116.81% 206.10%40 a 49 84.66% 79.32% 238.92% 206.69% 152.67% 83.62%50 y mas 63.24% 63.73% 78.43% 196.77% 180.14% 670.75%Total 62.89% 55.86% 84.17% 171.78% 124.22% 250.19%
No educ 66.92% 65.95% 31.12% 181.79% 181.72% 223.29%Primaria 93.08% 93.00% 70.30% 165.44% 175.85% 129.65%
Secundaria 88.86% 90.57% 153.34% 145.67% 99.73% 226.75%Universid 121.82% 117.15% 232.25% 122.95% 98.88% 179.08%
Total 62.89% 55.86% 84.17% 171.78% 124.22% 250.19%
CUADRO BRASIL C.2 (continuación)
Ingreso Salarial
RESUMEN DE DIFERENCIALES SALARIALES Y NO SALARIALES MENSUALES ENTRE HOMBRES Y MUJERES
Ingreso No Salarial
BrasilCaracterísticas Pagina B2
Oportunid OportunidEdad de Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas TotalMenos 20 -3.436% 29.314% -3.809% 22.068% -3.436% 34.839% 30.747% 62.149%20 a 29 -0.179% 45.086% 6.554% 51.461% -0.179% 44.778% 44.406% 89.005%30 a 39 -0.166% 58.143% 13.351% 71.327% -0.166% 54.036% 38.451% 92.321%40 a 49 -0.438% 59.190% 13.728% 72.481% -0.438% 68.050% 36.060% 103.672%50 y mas -1.041% 46.023% 12.980% 57.961% -1.041% 74.997% 32.609% 106.564%Total -0.873% 47.679% 8.220% 55.026% -0.873% 52.395% 38.027% 89.548%
Oportunid OportunidEdad de Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas TotalMenos 20 -1.075% 27.618% -2.575% 23.968% -1.075% 9.065% 36.916% 44.906%20 a 29 -0.392% 46.380% 6.842% 52.830% -0.392% 51.077% 37.088% 87.773%30 a 39 -0.294% 58.264% 12.255% 70.226% -0.294% 57.860% 34.776% 92.343%40 a 49 -1.194% 66.813% 14.962% 80.581% -1.194% 67.100% 32.399% 98.305%50 y mas -1.119% 44.945% 14.225% 58.052% -1.119% 67.234% 33.342% 99.458%Total -0.690% 49.581% 8.967% 57.858% -0.690% 50.877% 35.267% 85.453%
Oportunid OportunidEdad de Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas TotalMenos 20 56.158% 37.574% 6.894% 100.626% 56.158% -102.040% 12.634% -33.249%20 a 29 29.698% 36.755% 10.888% 77.341% 29.698% 28.060% 36.185% 93.943%30 a 39 3.719% 55.321% 11.514% 70.554% 3.719% 92.279% 51.205% 147.203%40 a 49 1.105% 71.085% 15.290% 87.481% 1.105% 23.253% 24.735% 49.093%50 y mas 30.798% 37.942% 19.297% 88.036% 30.798% 56.985% 32.186% 119.969%Total 22.918% 48.141% 12.214% 83.272% 22.918% 22.400% 32.776% 78.094%
Diferencias debidas a: Diferencias debidas a:
Diferencias debidas a: Diferencias debidas a:
1989
Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal1998
BRASIL - DESCOMPOSICION DE DIFERENCIAS ENTRE HOMBRES Y MUJERES EN INGRESO ESPERADO POR GRUPOS DE EDAD
Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal1981
Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal
Diferencias debidas a:Diferencias debidas a:
Brasil Caracteristicas Página B1
Oportunid Oportunidde Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas Total
No educ -2.316% 42.357% 7.874% 47.916% -2.316% 68.080% 36.862% 102.626%Primaria -1.092% 49.957% 5.886% 54.751% -1.092% 56.025% 39.075% 94.009%Secund 0.139% 39.652% 14.090% 53.880% 0.139% 41.629% 37.912% 79.680%Universit 0.756% 52.116% 14.477% 67.348% 0.756% 26.386% 32.975% 60.117%Total -0.873% 47.679% 8.220% 55.026% -0.873% 52.395% 38.027% 89.548%
Oportunid Oportunidde Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas Total
No educ -1.43% 40.49% 9.31% 48.36% -1.43% 63.76% 36.03% 98.37%Primaria -0.95% 51.46% 6.78% 57.29% -0.950% 57.544% 36.808% 93.403%
Secundaria -0.01% 45.51% 12.62% 58.12% -0.010% 34.409% 35.068% 69.468%Universid 0.19% 54.99% 13.82% 68.99% 0.187% 32.280% 26.930% 59.398%
Total -0.69% 49.58% 8.97% 57.86% -0.690% 50.877% 35.267% 85.453%
Oportunid Oportunidde Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas Total
No educ 3.420% 18.570% 13.765% 35.755% 3.420% 51.199% 46.972% 101.591%Primaria 36.458% 41.222% 12.465% 90.145% 36.458% -6.056% 29.916% 60.318%
Secundaria 16.558% 56.116% 8.671% 81.345% 16.558% 60.759% 44.375% 121.692%Universid 0.555% 66.279% 16.320% 83.155% 0.555% 35.789% 18.416% 54.761%
Total 22.918% 48.141% 12.214% 83.272% 22.918% 22.400% 32.776% 78.094%
1998
Diferencias debidas a:
Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal
Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal
Diferencias debidas a: Diferencias debidas a:
Diferencias debidas a: Diferencias debidas a:Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal
Diferencias debidas a:
1989
BRASIL - DESCOMPOSICION DE DIFERENCIAS ENTRE HOMBRES Y MUJERES EN INGRESO ESPERADO POR NIVEL EDUCATIVO
1981
Brasil Caracteristicas Página B2
Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 47.82 45.13 43.84 40.13 41.36 36.85 68.09 33.89 60.97 28.88 59.14 30.6820 a 29 19.94 21.89 19.55 21.61 17.57 18.54 14.34 22.31 13.31 21.54 10.15 14.9430 a 39 12.41 12.7 15.22 15.99 15.63 16.59 1.19 13.49 1.85 15.12 2.04 11.9940 a 49 8.76 8.89 9.43 9.29 10.89 11.82 1.2 10.81 1.84 10.89 2.16 10.9950 y mas 11.07 11.39 11.95 12.97 14.55 16.2 15.17 19.5 22.03 23.57 26.5 31.4Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 9.58 14.17 7.03 8.49 6.78 6.16 28.97 30.5 21.64 18.41 19.82 17.0220 a 29 32.07 39.16 30.99 35.57 25.84 28.53 49.04 55.25 42.25 53.05 38.25 43.0130 a 39 24.88 23.99 28.76 30.97 29.06 31.3 10.71 9.88 18.85 20.67 19.24 25.7440 a 49 17.56 14.48 17.83 15.61 20.35 21.6 5.07 4.12 8.99 6.2 11.39 10.7750 y mas 15.92 8.2 15.4 9.36 17.97 12.4 6.2 0.25 8.27 1.67 11.29 3.46Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Nivel Educat Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsNo educ 9.02 9.98 8.46 8.21 10.02 9.45 3.76 6.05 4.48 5.22 11.41 8.64Primaria 36.83 39.27 35.45 37.37 29.6 30.32 36.09 42.39 34.25 40.96 22.87 32.76Secundaria 32.65 34.83 35.69 37.76 38.93 41.07 50.28 46.7 52.42 48.89 55.6 51.96Universit 21.5 15.92 20.41 16.66 21.46 19.16 9.87 4.86 8.85 4.94 10.13 6.64Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Nivel Educat Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsNo educ 2.98 5.52 2.53 3.08 2.77 2.76 2.82 1.62 1.92 1.23 2.91 1.86Primaria 40.36 39.9 35.06 31.97 30.8 27.45 35.4 26.75 35.51 26.38 28.71 21.64Secundaria 42.1 43 47.86 48.36 48.77 48.83 50.17 64.38 52.77 62.01 55.62 62.41Universit 14.56 11.59 14.55 16.59 17.67 20.96 11.61 7.25 9.81 10.38 12.76 14.09Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
COLOMBIA - ESTRUCTURA DE LA POBLACION POR EDADES Y SITUACION LABORAL
COLOMBIA - ESTRUCTURA DE LA POBLACION POR NIVEL EDUCATIVO Y SITUACION LABORAL
POBLACION TOTAL NO PARTICIPANTES
EMPLEADOS DESEMPLEADOS
1981 1989 1998
1989 1998
POBLACION TOTAL NO PARTICIPANTES1981 1989 1998 1981
1998
1989 1998
1981 1989 1998 1981EMPLEADOS DESEMPLEADOS
CUADRO COLOMBIA C.1
1981 1989
1981 1989 1998 1981 1989
1998
ColombiaCaracterísticas Pagina Col-1
Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 0.2692 0.2103 0.28326 0.1998 0.3028 0.2284 0.1714 0.1851 0.2351 0.2797 0.3792 0.466420 a 29 0.8427 0.5114 0.87402 0.5614 0.8868 0.6894 0.0947 0.1297 0.1198 0.2109 0.2363 0.32330 a 39 0.9791 0.4907 0.97749 0.5839 0.9744 0.7212 0.0286 0.0416 0.0614 0.1068 0.1216 0.206540 a 49 0.9699 0.4173 0.96397 0.4844 0.9611 0.6414 0.0194 0.0292 0.0479 0.0665 0.1047 0.136350 y mas 0.7003 0.1795 0.65889 0.2005 0.6433 0.2527 0.026 0.0032 0.0509 0.031 0.1161 0.0811Total 0.6986 0.3646 0.74259 0.4191 0.7398 0.5087 0.064 0.0955 0.0907 0.1519 0.1729 0.2404
Nivel Educat Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsNo educ 0.6462 0.328 0.61434 0.2789 0.4103 0.2337 0.0608 0.0302 0.0704 0.0668 0.1803 0.1753Primaria 0.72 0.3434 0.74725 0.3541 0.7909 0.4516 0.0566 0.0661 0.0918 0.1288 0.1631 0.1997Secundaria 0.6627 0.3562 0.72665 0.4267 0.7186 0.5093 0.0754 0.1365 0.0991 0.1868 0.1925 0.2881Universit 0.7714 0.569 0.82152 0.6958 0.8252 0.7506 0.0517 0.062 0.063 0.1008 0.1311 0.1754Total 0.6986 0.3646 0.74259 0.4191 0.7398 0.5087 0.064 0.0955 0.0907 0.1519 0.1729 0.2404
Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 6.1924 5.2998 6.30865 6.1186 7.2651 7.8514 6.3891 7.1721 6.7114 7.5535 8.0511 8.938120 a 29 8.4472 8.5335 8.57936 9.3904 9.1963 9.915 8.6874 8.4276 8.6047 9.064 9.4024 9.799530 a 39 7.9594 7.4153 8.56914 8.8855 9.1134 9.5422 7.2105 6.6076 7.7616 7.6786 8.1583 8.582740 a 49 7.0624 5.959 7.75154 7.2381 8.6032 8.6878 4.9111 4.4848 5.8415 6.0476 7.2991 7.470250 y mas 6.3711 4.7504 6.1396 5.4442 6.9049 6.4385 4.4545 5.5 5.2185 5.1765 5.3431 4.8609Total 7.5362 7.1241 7.89389 8.2515 8.5097 8.9755 7.4092 7.695 7.5063 8.2475 8.1983 8.9175
Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 6.3582 6.4854 6.72195 6.9083 6.809 7.213920 a 29 11.181 7.7967 10.7087 8.1659 11.328 9.116730 a 39 7.1831 6.1331 6.9845 6.8696 7.0798 7.534540 a 49 5.75 5.5082 6.00781 5.5961 7.1954 6.718650 y mas 5.2624 4.5065 4.93355 4.4457 5.5496 4.922Total 6.8859 6.2389 6.85007 6.4515 6.9485 6.7645
1981 1989 1998
COLOMBIA - AÑOS DE EDUCACION POR GRUPOS DE EDAD Y SITUACION LABORAL
NO PARTICIPANTES
1989 1998EMPLEADOS DESEMPLEADOS
1981 1989 1998 1981
COLOMBIA - TASAS DE PARTICIPACIÓN Y DESEMPLEO POR NIVEL EDUCATIVOTasas de Participacion Tasas de Desempleo
1989 19981981 1989 1998 1981
COLOMBIA - TASAS DE PARTICIPACIÓN Y DESEMPLEO POR GRUPO DE EDAD
1981 1989 1998 1981 1989 1998Tasas de Participacion Tasas de Desempleo
CUADRO COLOMBIA C.1 (continuación)
ColombiaCaracterísticas Pagina Col-2
Edad No educ Primaria Secundaria Universit TotalMenos 20 -23.0% -8.0% -8.6% -13.1% -6.4%20 a 29 -8.2% 11.7% 9.8% 18.0% 11.3%30 a 39 21.8% 22.8% 22.5% 64.1% 43.4%40 a 49 9.7% 34.2% 32.4% 77.3% 57.0%50 y mas 12.4% 129.5% 47.9% 34.2% 96.2%Total 8.2% 37.3% 20.2% 61.6% 38.7%
Edad No educ Primaria Secundaria Universid TotalMenos 20 -6.98% 0.62% 20.16% 44.03% 15.35%20 a 29 32.61% 30.61% 17.62% 21.92% 14.44%30 a 39 40.18% 32.18% 22.33% 33.85% 24.27%40 a 49 41.62% 41.38% 24.25% 62.44% 48.27%50 y mas 31.61% 57.62% 6.59% 45.22% 38.55%Total 33.58% 38.33% 21.63% 47.93% 28.73%
Edad No educ Primaria Secundaria Universid TotalMenos 20 -65.58% -10.42% -15.45% 4.34% -15.04%20 a 29 6.64% 2.26% 8.61% 8.39% 1.56%30 a 39 32.49% 17.86% 25.78% 33.35% 21.26%40 a 49 21.20% 25.34% 25.43% 18.91% 17.83%50 y mas 24.81% 46.62% 15.19% 41.68% 33.43%Total 12.64% 19.94% 15.38% 29.21% 14.70%
1981
1989
1998
CUADRO COLOMBIA C.2
COLOMBIA - DIFERENCIAL SALARIAL EN LA OCUPACION PRINCIPAL ENTRE HOMBRES Y MUJERES POR EDAD Y NIVEL EDUCATIVO
Colombia Características Pagina Col-1
Edad No educ Primaria Secundaria Universit TotalMenos 20 -19.03% 1.55% 30.06% 17.91%20 a 29 40.40% 40.77% 63.80% -61.65% -4.82%30 a 39 42.54% 92.25% 24.97% 65.51% 76.21%40 a 49 75.75% 50.11% 79.03% 81.27% 108.48%50 y mas 95.79% 66.58% 71.92% 78.59% 108.38%Total 67.40% 67.19% 57.60% 5.85% 67.71%
Edad No educ Primaria Secundaria Universid TotalMenos 20 233.33% 29.66% 4.55% 12.28%20 a 29 46.86% 83.74% 64.56% 64.57% 55.53%30 a 39 144.60% 97.01% 52.22% 50.79% 61.14%40 a 49 99.69% 79.82% 78.09% 149.28% 110.88%50 y mas 72.96% 108.49% 126.60% 89.47% 134.02%Total 92.79% 92.85% 70.53% 77.59% 81.08%
Edad No educ Primaria Secundaria Universid TotalMenos 20 43.79% 28.78% 14.96% -61.32% 11.93%20 a 29 93.44% 83.57% 60.84% 51.01% 49.90%30 a 39 75.47% 69.40% 76.22% 49.64% 64.89%40 a 49 46.43% 75.77% 39.43% 13.48% 48.05%50 y mas 71.72% 70.62% 59.58% 31.78% 79.92%Total 60.02% 71.28% 58.41% 45.73% 58.61%
CUADRO COLOMBIA C.2 (continuación)
COLOMBIA - DIFERENCIAL NO SALARIAL EN LA OCUPACION PRINCIPAL ENTRE HOMBRES Y MUJERES POR EDAD Y NIVEL EDUCATIVO
1981
1989
1998
Colombia Características Pagina Col-2
Edad 1981 1989 1998 1981 1989 1998Menos 20 -6.41% 15.35% -15.04% 17.91% 12.28% 11.93%20 a 29 11.31% 14.44% 1.56% -4.82% 55.53% 49.90%30 a 39 43.40% 24.27% 21.26% 76.21% 61.14% 64.89%40 a 49 57.01% 48.27% 17.83% 108.48% 110.88% 48.05%50 y mas 96.20% 38.55% 33.43% 108.38% 134.02% 79.92%Total 38.72% 28.73% 14.70% 67.71% 81.08% 58.61%
No educ 8.21% 33.58% 12.64% 67.40% 92.79% 60.02%Primaria 37.30% 38.33% 19.94% 67.19% 92.85% 71.28%
Secundaria 20.20% 21.63% 15.38% 57.60% 70.53% 58.41%Universid 61.62% 47.93% 29.21% 5.85% 77.59% 45.73%
Total 38.72% 28.73% 14.70% 67.71% 81.08% 58.61%
CUADRO COLOMBIA C.2 (continuación)
Ingreso Salarial Ingreso No Salarial
COLOMBIA - RESUMEN DE DIFERENCIALES SALARIALES Y NO SALARIALES ENTRE HOMBRES Y MUJERES
Colombia Características Pagina Col-3
Oportunid OportunidEdad de Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas TotalMenos 20 4.094% 6.256% -10.117% 0.233% 0.040938 0.103889 0.022005 0.16683220 a 29 4.060% 10.708% 0.769% 15.537% 0.040604 -0.345472 0.162965 -0.14190430 a 39 1.314% 15.859% 8.009% 25.182% 0.013143 0.142549 0.241402 0.39709340 a 49 0.658% 23.821% 4.804% 29.282% 0.006575 0.194935 0.181293 0.38280350 y mas -2.453% 57.896% 2.731% 58.173% -0.024534 0.373797 0.175818 0.525080Total 2.088% 19.209% 1.957% 23.254% 0.020882 -0.001355 0.167941 0.187468
Oportunid OportunidEdad de Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas TotalMenos 20 7.773% 25.890% -10.572% 23.092% 7.773% 5.941% 2.806% 16.520%20 a 29 11.217% 13.713% 4.493% 29.423% 11.217% 20.606% 21.547% 53.370%30 a 39 5.100% 11.902% 9.845% 26.847% 5.100% 24.826% 21.972% 51.898%40 a 49 1.882% 21.103% 10.078% 33.063% 1.882% 40.767% 19.644% 62.293%50 y mas -2.074% 17.168% 9.244% 24.338% -2.074% 42.558% 16.677% 57.162%Total 6.069% 15.888% 6.124% 28.081% 6.069% 26.353% 19.086% 51.509%
Oportunid OportunidEdad de Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas TotalMenos 20 14.377% 7.417% -5.228% 16.566% 14.377% -2.809% 8.793% 20.361%20 a 29 12.298% -4.951% 6.897% 14.243% 12.298% 21.383% 25.388% 59.068%30 a 39 10.491% 9.402% 10.603% 30.496% 10.491% 19.239% 31.921% 61.651%40 a 49 3.585% 10.505% 10.280% 24.370% 3.585% 1.991% 26.163% 31.739%50 y mas -4.256% 14.013% 11.058% 20.815% -4.256% 28.765% 22.746% 47.256%Total 8.020% 5.802% 8.090% 21.911% 8.020% 15.978% 25.550% 49.548%
1989
Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal1998
Diferencias debidas a: Diferencias debidas a:
Diferencias debidas a:Diferencias debidas a:
CUADRO COLOMBIA C.3
Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal
COLOMBIA - DESCOMPOSICION DE DIFERENCIAS EN INGRESO ESPERADO ENTRE HOMBRES Y MUJERES POR EDAD
Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal1981
Diferencias debidas a: Diferencias debidas a:
Colombia Características Página Col-1
Oportunid Oportunidde Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas Total
No educ -3.801% 15.556% -8.803% 2.952% -3.801% 14.527% 11.296% 22.022%Primaria -0.492% 27.411% -2.025% 24.894% -0.492% 22.082% 15.801% 37.391%Secund 5.910% 11.022% 4.659% 21.591% 5.910% 9.368% 21.908% 37.187%Universit -1.110% 22.714% 8.068% 29.672% -1.110% -102.437% 4.448% -99.100%Total 2.088% 19.209% 1.957% 23.254% 2.088% -0.136% 16.794% 18.747%
Oportunid Oportunidde Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas Total
No educ -1.207% 23.054% -4.064% 17.783% -1.207% 29.567% 19.258% 47.618%Primaria 2.946% 20.454% 4.573% 27.972% 2.946% 29.678% 21.193% 53.817%Secund 9.749% 11.030% 7.059% 27.838% 9.749% 20.221% 19.229% 49.199%Universit 2.180% 20.446% 8.329% 30.955% 2.180% 38.687% 13.786% 54.652%
Total 6.069% 15.888% 6.124% 28.081% 6.069% 26.353% 19.086% 51.509%
Oportunid Oportunidde Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas Total
No educ -0.576% 18.972% 1.181% 19.577% -0.576% 19.466% 24.025% 42.915%Primaria 3.950% 6.957% 7.902% 18.809% 3.950% 21.882% 29.190% 55.022%
Secundaria 12.773% 3.018% 8.423% 24.214% 12.773% 14.121% 26.287% 53.182%Universid 2.276% 9.901% 8.476% 20.653% 2.276% 11.342% 17.895% 31.513%
Total 8.020% 5.802% 8.090% 21.911% 8.020% 15.978% 25.550% 49.548%
1998
Diferencias debidas a:
Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal
Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal
Diferencias debidas a: Diferencias debidas a:
Diferencias debidas a:
1989
Diferencias debidas a: Diferencias debidas a:Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal
COLOMBIA - DESCOMPOSICION DE DIFERENCIAS EN INGRESO ESPERADO ENTRE HOMBRES Y MUJERES POR NIVEL EDUCATIVO
1981
CUADRO COLOMBIA C.3 (continuación)
Colombia Características Página Col-2
Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 26.5 24.2 44.5 41.1 40.7 37.5 60.5 29.6 55.0 25.7 56.6 28.620 a 29 27.5 26.5 17.9 18.0 17.5 16.1 13.5 21.6 12.1 19.7 10.0 14.830 a 39 15.7 17.8 14.2 15.3 14.4 14.6 2.7 13.9 2.2 15.9 1.5 12.140 a 49 11.5 11.7 9.0 9.4 11.1 12.4 1.8 10.6 1.9 10.4 2.1 12.550 y mas 18.7 19.9 14.5 16.1 16.3 19.3 21.5 24.3 28.8 28.2 29.8 31.9Total 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0
Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 10.8 10.3 8.8 8.5 7.7 6.9 36.8 28.3 31.2 27.6 28.3 33.520 a 29 32.5 36.4 29.6 32.9 27.5 28.4 38.3 45.2 38.5 43.4 37.3 36.130 a 39 21.7 27.5 27.0 30.2 26.1 28.5 12.6 17.5 16.4 23.7 17.0 20.940 a 49 16.2 15.1 17.1 17.6 19.8 21.7 6.3 6.2 7.4 4.0 10.2 5.750 y mas 18.8 10.8 17.5 10.8 18.8 14.6 6.0 2.8 6.6 1.3 7.3 3.8Total 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0
Nivel Educat Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsNo educ 4.1 4.7 2.9 2.5 5.3 5.4 0.7 0.3Primaria 44.8 46.8 51.7 53.1 44.4 45.4 38.1 50.9 47.7 53.9 46.2 49.2Sec Acdm 31.6 33.2 31.4 31.3 36.2 35.6 36.3 35.7Sec Tecn 2.3 1.6 3.3 3.1 2.7 1.4 3.8 3.5Parauniv 0.8 0.7 0.8 1.3 1.4 0.6 0.4 0.8Universit 13.6 11.5 17.2 16.5 12.1 8.5 12.6 10.5Total 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0
Nivel Educat Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsNo educ 3.7 3.4 0.1 0.1 3.0 1.7Primaria 46.9 37.5 43.2 33.9 36.0 29.0 52.3 40.3 48.7 44.0 43.2 26.3Sec Acdm 36.2 40.7 36.2 33.3 40.0 45.3 36.7 58.3Sec Tecn 2.6 2.7 3.8 3.7 1.7 1.3 3.0 1.3Parauniv 0.8 1.1 1.1 2.5 0.9 0.0 1.2 1.9Universit 17.3 21.5 22.8 31.5 8.7 9.3 16.0 12.2Total 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0
CUADRO COSTA RICA C.1
12.0 9.7 11.3 6.4
1981 1989
1981 1989 1998 1981 1989
1989
36.2 40.9 40.8 51.1
13.2 18.3 3.9 6.8
45.2 37.4
1998
1989 1998
1981 1989 1998 1981EMPLEADOS DESEMPLEADOS
39.1 38.8
1998 1998
1989 1998
POBLACION TOTAL NO PARTICIPANTES1981 1989 1998 1981
COSTA RICA - ESTRUCTURA DE LA POBLACION POR EDADES Y SITUACION LABORAL
COSTA RICA - ESTRUCTURA DE LA POBLACION POR NIVEL EDUCATIVO Y SITUACION LABORAL
POBLACION TOTAL NO PARTICIPANTES
EMPLEADOS DESEMPLEADOS
1981
Costa Rica Características Página CR-1
Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 35.6% 15.6% 31.4% 16.5% 28.6% 17.1% 25.8% 24.0% 12.5% 13.4% 15.2% 25.9%20 a 29 86.2% 43.8% 86.6% 47.7% 88.0% 57.0% 10.7% 12.5% 5.0% 5.9% 6.2% 8.3%30 a 39 95.1% 46.2% 96.9% 50.4% 97.8% 61.2% 5.6% 6.8% 2.4% 3.6% 3.1% 5.0%40 a 49 95.5% 37.6% 95.8% 46.9% 96.1% 52.9% 3.8% 4.5% 1.7% 1.1% 2.4% 1.8%50 y mas 67.7% 15.6% 60.7% 16.5% 61.5% 22.9% 3.1% 2.9% 1.5% 0.6% 1.9% 1.8%Total 71.8% 31.1% 72.3% 35.1% 72.3% 40.6% 9.2% 10.3% 3.9% 4.5% 4.7% 6.7%
Nivel Educat Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsNo educ 63.4% 21.0% 23.1% 15.4% 7.7% 5.6% 0.0% 0.0%Primaria 75.9% 25.0% 71.2% 26.4% 67.9% 29.1% 10.3% 11.1% 4.3% 5.9% 5.4% 6.1%Sec Acdm 73.2% 39.3% 72.9% 40.8% 4.2% 5.1% 4.6% 11.2%Sec Tecn 71.7% 51.8% 72.6% 41.5% 2.6% 2.3% 3.6% 2.5%Parauniv 60.5% 50.0% 89.4% 69.1% 4.3% 0.0% 4.8% 5.4%Universit 79.2% 58.0% 82.8% 66.8% 2.0% 2.1% 3.3% 2.7%Total 71.7% 30.9% 73.1% 36.0% 72.9% 41.3% 9.3% 10.4% 3.8% 4.6% 4.6% 6.7%
Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 7.09 7.69 6.895 7.281 6.925 7.842 6.58 7.12 6.842 7.190 7.400 8.32120 a 29 8.98 10.01 9.042 10.107 9.370 10.685 7.93 9.60 8.348 8.091 8.077 8.86030 a 39 8.52 9.14 9.321 10.098 10.084 10.725 6.48 7.03 7.800 6.722 9.000 8.97040 a 49 7.38 7.32 8.471 8.865 9.720 10.501 4.95 5.50 5.333 8.667 8.500 9.22250 y mas 5.84 5.58 6.000 5.784 7.615 7.508 4.39 3.60 4.000 13.000 7.000 11.333Total 7.83 8.65 8.308 9.199 9.108 9.999 6.86 8.04 7.300 7.605 8.006 8.816
Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 7.50 7.54 7.012 7.003 6.982 7.16020 a 29 11.49 8.74 10.863 8.927 11.846 8.68330 a 39 9.36 6.58 6.815 7.767 6.500 8.81040 a 49 5.60 5.61 6.565 6.383 5.310 7.80950 y mas 4.75 4.67 5.113 4.724 6.494 5.964Total 7.49 6.77 6.936 6.804 7.276 7.290
CUADRO COSTA RICA C.1 (continuación)
73.4% 54.5% 3.0% 4.1%
67.2% 33.4% 10.4% 12.6%
Tasas de DesempleoCOSTA RICA - TASAS DE PARTICIPACIÓN Y DESEMPLEO POR GRUPO DE EDAD
1981 1989 1998 1981 1989 1998Tasas de Participacion
1998 1981
1989 1998 1981
COSTA RICA - TASAS DE PARTICIPACIÓN Y DESEMPLEO POR NIVEL EDUCATIVOTasas de Participacion Tasas de Desempleo
1989 19981981 1989
1981 1989 1998
COSTA RICA - AÑOS DE EDUCACION POR GRUPOS DE EDAD Y SITUACION LABORAL
NO PARTICIPANTES
1989 1998EMPLEADOS DESEMPLEADOS
1981
Costa Rica Características Página CR-2
Edad No educ Primaria Secundaria Universit TotalMenos 20 10.69% -2.78% -16.18% -3.93%20 a 29 5.03% 87.61% 12.32% 17.85% 12.39%30 a 39 185.50% 71.78% 24.28% 24.18% 24.29%40 a 49 156.09% 69.36% 28.04% 3.73% 24.20%50 y mas 218.62% 71.62% 12.12% 4.56% 26.80%Total 124.50% 70.80% 17.05% 16.74% 16.65%
Edad Primaria Sec Acdm Sec Tecn Parauniv Universid TotalMenos 20 21.51% 15.06% 26.10% -100.00% 50.53% 18.91%20 a 29 48.86% 21.57% -1.98% 119.33% 60.73% 26.23%30 a 39 75.21% 42.48% -31.49% 3.79% 53.59% 37.55%40 a 49 63.91% 35.85% 24.10% 57.18% 35.65% 32.03%50 y mas 38.91% 23.13% 156.56% 42.74%Total 57.07% 30.06% 6.12% 35.87% 56.55% 32.18%
Edad No educ Primaria Sec Acdm Sec Tecn Parauniv Universid TotalMenos 20 30.86% 28.90% 31.57% -100.00% 40.43% 25.00%20 a 29 28.83% 43.51% 13.52% -9.36% 19.06% 14.00%30 a 39 55.51% 44.11% 67.19% 25.31% 39.61% 24.40%40 a 49 109.11% 24.67% -24.51% 42.27% 40.01% 27.46%50 y mas 75.46% 13.27% 246.21% 32.04% 38.60%Total 56.20% 35.25% 35.38% 31.17% 35.48% 21.04%
CUADRO COSTA RICA C.2
COSTA RICA - DIFERENCIAL SALARIAL ENTRE HOMBRES Y MUJERES EN LA OCUPACION PRINCIPAL POR EDAD Y NIVEL EDUCATIVO
1981
1989
1998
Costa Rica Características Página CR-1
Edad No educ Primaria Secundaria Universit TotalMenos 20 -72.67% -20.60% -54.67%20 a 29 212.43% 5.56% 6.58% 18.19%30 a 39 6534.17% 142.02% 83.19% 3.48% 110.47%40 a 49 53.82% 104.10% 173.39% 138.42%50 y mas 92.75% 39.65% 174.55% 260.84% 79.21%Total 101.64% 79.21% 74.42% 40.91% 81.62%
Edad Primaria Sec Acdm Sec Tecn Parauniv Universid TotalMenos 20 175.44% 111.55%20 a 29 251.18% 67.35% 171.38% 227.00% 13.54% 105.58%30 a 39 101.51% 36.85% 57.16% 63.46%40 a 49 141.35% 5.54% 734.82% 62.81%50 y mas 147.24% 207.36% 884.35% 185.20%Total 137.61% 37.53% 87.43% 227.00% 88.07% 83.48%
Edad No educ Primaria Sec Acdm Sec Tecn Parauniv Universid TotalMenos 20 -11.65% 74.48% 13.12%20 a 29 195.84% 96.31% 173.88% 0.94% 223.32% 127.84%30 a 39 81.33% 122.04% 213.53% 54.60% 57.59% 103.74%40 a 49 159.42% 86.45% 135.77% 25.00% 198.33% 156.73%50 y mas 129.62% 97.63% 106.64% 132.92%Total 126.29% 103.44% 218.82% 33.29% 124.66% 124.89%
CUADRO COSTA RICA C.2 (continuación)
COSTA RICA - DIFERENCIAL NO SALARIAL ENTRE HOMBRES Y MUJERES EN LA OCUPACION PRINCIPAL POR EDAD Y NIVEL EDUCATIVO
1981
1989
1998
Costa Rica Características Página CR-2
Edad 1981 1989 1998 1981 1989 1998Menos 20 -3.93% 18.91% 25.00% -54.67% 111.55% 13.12%20 a 29 12.39% 26.23% 14.00% 18.19% 105.58% 127.84%30 a 39 24.29% 37.55% 24.40% 110.47% 63.46% 103.74%40 a 49 24.20% 32.03% 27.46% 138.42% 62.81% 156.73%50 y mas 26.80% 42.74% 38.60% 79.21% 185.20% 132.92%Total 16.65% 32.18% 21.04% 81.62% 83.48% 124.89%
No educ 124.50% 101.64%Primaria 70.80% 57.07% 56.20% 79.21% 137.61% 126.29%
Sec Acdm 30.06% 35.25% 37.53% 103.44%Sec Tecn 6.12% 35.38% 87.43% 218.82%Parauniv 35.87% 31.17% 227.00% 33.29%Universid 56.55% 35.48% 88.07% 124.66%
Total 16.65% 32.18% 21.04% 81.62% 83.48% 124.89%
CUADRO COSTA RICA C.2 (continuación)
16.74% 40.91%
Ingreso No Salarial
COSTA RICA - RESUMEN DE DIFERENCIALES SALARIALES Y NO SALARIALES ENTRE HOMBRES Y MUJERES
Ingreso Salarial
17.05% 74.42%
Costa Rica Características Página CR-3
Oportunid Salario por Oportunid Salario porEdad de Empl hora Horas Total de Empl hora Horas TotalMenos 20 -2.168% 5.078% -0.853% 2.057% -2.168% -39.629% 28.064% -13.733%20 a 29 2.050% 23.748% 4.710% 30.509% 2.050% -23.070% 43.583% 22.564%30 a 39 1.836% 23.287% 11.417% 36.541% 1.836% 19.600% 48.803% 70.239%40 a 49 0.515% 32.216% 12.015% 44.745% 0.515% -35.847% 30.702% -4.630%50 y mas 0.020% 28.892% 10.106% 39.019% 0.020% -1.995% 18.259% 16.285%Total 0.920% 23.249% 7.400% 31.570% 0.920% -14.289% 37.019% 23.651%
Oportunid Salario por Oportunid Salario porEdad de Empl hora Horas Total de Empl hora Horas TotalMenos 20 1.815% 16.745% 1.000% 19.559% 1.815% 37.768% 37.801% 77.384%20 a 29 1.323% 20.611% 9.077% 31.012% 1.323% 21.229% 35.138% 57.690%30 a 39 1.555% 27.384% 13.606% 42.546% 1.555% 4.123% 41.839% 47.517%40 a 49 -0.261% 26.669% 11.054% 37.462% -0.261% 22.614% 76.468% 98.821%50 y mas -0.384% 17.037% 19.660% 36.313% -0.384% 46.681% 33.732% 80.028%Total 0.945% 22.710% 11.292% 37.103% 0.945% 21.567% 44.110% 66.621%
Oportunid Salario por Oportunid Salario porEdad de Empl hora Horas Total de Empl hora Horas TotalMenos 20 12.496% 27.027% 5.375% 44.898% 12.496% -63.660% 85.031% 33.866%20 a 29 3.199% 6.154% 17.278% 26.631% 3.199% 11.707% 52.756% 67.662%30 a 39 2.685% 18.634% 18.143% 39.462% 2.685% 5.132% 46.995% 54.812%40 a 49 -0.581% 15.263% 20.438% 35.121% -0.581% 18.511% 47.627% 65.557%50 y mas 0.094% 27.860% 11.395% 39.350% 0.094% 18.421% 32.869% 51.384%Total 2.647% 16.576% 16.161% 33.476% 2.647% 5.654% 49.938% 58.239%
CUADRO COSTA RICA C.3
Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal
COSTA RICA - DESCOMPOSICION DE DIFERENCIAS EN INGRESO ESPERADO ENTRE HOMBRES Y MUJERES POR EDAD
Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal1981
Diferencias debidas a:Diferencias debidas a:
Diferencias debidas a: Diferencias debidas a:
Diferencias debidas a: Diferencias debidas a:
1989
1998
Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal
Costa Rica Características Página CR-1
Oportunid Salario por Oportunid Salario porde Empl hora Horas Total de Empl hora Horas Total
No educ -3.249% 69.395% 12.013% 78.159% -3.249% 79.279% 20.382% 96.412%Primaria 0.419% 42.875% 6.488% 49.782% 0.419% -30.145% 48.968% 19.242%Secund 1.849% 7.193% 4.564% 13.605% 1.849% -6.765% 33.034% 28.118%Universit 1.009% -6.721% 16.991% 11.279% 1.009% -8.084% 14.068% 6.993%Total 0.920% 23.249% 7.400% 31.570% 0.920% -14.289% 37.019% 23.651%
Oportunid Salario por Oportunid Salario porde Empl hora Horas Total de Empl hora Horas Total
No educPrimaria 1.409% 27.666% 11.528% 40.603% 1.409% 28.907% 37.371% 67.687%
Sec Acdm 0.885% 16.350% 9.110% 26.345% 0.885% -2.721% 50.583% 48.748%Sec Tecn -0.853% -19.745% 8.919% -11.679% -0.853% -14.046% 56.757% 41.859%Parauniv -3.550% 36.419% 6.787% 39.656% -3.550% 14.767% 50.396% 61.614%Universid 0.517% 30.320% 15.834% 46.671% 0.517% 61.025% 43.412% 104.955%
Total 0.945% 22.710% 11.292% 34.947% 0.945% 21.567% 44.110% 66.621%
Oportunid Salario por Oportunid Salario porde Empl hora Horas Total de Empl hora Horas Total
No educ 0.000% 0.000% 0.000% 0.000% 0.000% 0.000% 0.000% 0.000%Primaria 1.257% 19.032% 19.767% 40.056% 1.257% 2.030% 46.599% 49.886%
Sec Acdm 6.891% 16.241% 14.673% 37.805% 6.891% -8.353% 50.242% 48.780%Sec Tecn -1.247% 0.456% 18.168% 17.376% -1.247% 5.301% 51.308% 55.362%Parauniv 0.730% -0.723% 16.146% 16.153% 0.730% -46.027% 58.843% 13.545%Universid -0.794% 17.292% 13.280% 29.778% -0.794% 33.441% 53.291% 85.938%
Total 2.647% 16.576% 16.161% 35.384% 2.647% 5.654% 49.938% 58.239%
CUADRO COSTA RICA C.3 (continuación)
COSTA RICA - DESCOMPOSICION DE DIFERENCIAS EN INGRESO ESPERADO ENTRE HOMBRES Y MUJERES POR NIVEL EDUCATIVO
1981
Diferencias debidas a:
1989
Diferencias debidas a: Diferencias debidas a:Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal
1998
Diferencias debidas a:
Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal
Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal
Diferencias debidas a: Diferencias debidas a:
Costa Rica Características Página CR-2
Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 57.8 54.96 56.08 50.68 82.15 43.64 81.69 43.7120 a 29 14.51 16.55 14.75 16.45 7.07 21.09 5.98 18.9230 a 39 10.86 11.57 10.42 11.89 1.59 12.67 1.08 11.3440 a 49 7.12 7.34 7.95 8.57 0.84 8.21 0.92 8.0750 y mas 9.71 9.58 10.81 12.43 8.34 14.39 10.33 17.95Total 100 100 100 100 100 100 100 100
Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 18.35 14.05 28.03 26.32 26.83 22.12 20.14 13.7620 a 29 26.97 29.2 31.82 44.36 40.04 56.19 26.62 27.8330 a 39 22.43 26.91 17.8 23.31 15.85 18.14 20.23 24.840 a 49 14.87 17.05 11.74 4.51 8.74 3.1 15.46 18.4750 y mas 17.38 12.79 10.61 1.5 8.54 0.44 17.55 15.13Total 100 100 100 100 100 100 100 100
Nivel Educat Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrssin educación 23.7 24.21 18.43 18.99 8.8 21.18 7.79 17.32primaria 58.98 57.24 59.47 56.47 65.8 60.59 59.71 59.06secundaria 13.09 16.03 16.87 20.62 20.21 16.33 27.34 20.95tec formal 0.45 0.13 0.73 0.23 0.73 0.13 0.95 0.29sup no uni 0.36 0.42 0.23 0.2 0.27 0.29 0.22 0.06sup uni 3.42 1.97 4.27 3.49 4.18 1.48 3.97 2.31Total 100 100 100 100 100 100 100 100
Nivel Educat Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrssin educación 22.71 15.39 16.52 12.89 10.37 5.31 7.95 3.01primaria 58.26 52.8 59.35 49.28 56.71 37.17 57.95 37.59secundaria 13.91 26.16 17.34 29.77 26.02 47.79 27.27 47.37tec formal 0.44 0.11 0.85 0.24 0.81 0.88 1.14 0.75sup no uni 0.47 0.99 0.31 0.54 1.22 2.21 0 0.75sup uni 4.19 4.54 5.63 7.28 4.88 6.64 5.68 10.53Total 100 100 100 100 100 100 100 100
1989 1998
1989 1998 1989
1998 1989 1998
DESEMPLEADOS
HONDURAS - ESTRUCTURA DE LA POBLACION POR EDADES Y SITUACION LABORAL
HONDURAS - ESTRUCTURA DE LA POBLACION POR NIVEL EDUCATIVO Y SITUACION LABORAL
POBLACION TOTAL NO PARTICIPANTES
EMPLEADOS DESEMPLEADOS
1989 1998 1998
1998
1989
1989 1998EMPLEADOS
POBLACION TOTAL NO PARTICIPANTES1989
CUADRO HONDURAS C.1
Honduras Características Página H-1
Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 0.35985 0.1169 0.390 0.150 0.065 0.0728 0.0450 0.056720 a 29 0.90573 0.3664 0.920 0.450 0.0659 0.0875 0.0389 0.047730 a 39 0.97166 0.4556 0.980 0.544 0.0325 0.0325 0.0289 0.028740 a 49 0.97715 0.4439 0.977 0.550 0.0272 0.009 0.0251 0.007650 y mas 0.83379 0.2535 0.811 0.309 0.0228 0.0017 0.0200 0.0031Total 0.71142 0.2858 0.719 0.353 0.0454 0.0475 0.0327 0.0305
Nivel Educat Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrssin educación 0.8612 0.2199 0.8424 0.2839 0.0212 0.0169 0.0160 0.0073primaria 0.6855 0.2559 0.7181 0.3113 0.0442 0.0339 0.0320 0.0234secundaria 0.6382 0.3999 0.6236 0.4411 0.0816 0.0835 0.0505 0.0477tec formal 0.6098 0.3043 0.6970 0.3235 0.0800 0.2857 0.0435 0.0909sup no uni 0.8209 0.5952 0.7742 0.8276 0.1091 0.1000 0.0000 0.0417sup uni 0.7134 0.5567 0.7841 0.6351 0.0524 0.0679 0.0330 0.0435Total 0.7114 0.2858 0.7194 0.3530 0.0454 0.0475 0.0327 0.0305
Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 3.96209 5.2198 4.7282 5.8608 4.932 6.520 5.284 7.02920 a 29 5.55142 7.4985 6.4925 8.2855 7.975 10.031 7.667 9.86430 a 39 5.55039 6.6967 6.3048 7.6177 6.936 6.463 7.957 9.61340 a 49 4.50227 5.5951 5.7197 6.1191 4.791 6.000 6.323 7.50050 y mas 2.83602 2.9034 3.4149 3.9703 4.071 0.000 5.964 10.500Total 4.63159 6.0503 5.4397 6.733 6.382 8.438 6.712 8.962
Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 4.12538 4.3904 4.7711 5.019520 a 29 10.1318 5.3567 10.3404 6.285530 a 39 5.54286 3.9297 5.7941 4.916240 a 49 2.78378 2.7687 5.4483 3.934950 y mas 3.08174 2.0532 3.4338 2.3470Total 4.47431 4.0664 4.9831 4.6802
1998 1989 1998TASAS DE PARTICIPACION TASAS DE DESEMPLEO
HONDURAS - TASAS DE PARTICIPACIÓN Y DESEMPLEO POR NIVEL EDUCATIVO
HONDURAS - TASAS DE PARTICIPACIÓN Y DESEMPLEO POR GRUPO DE EDAD
1989
1989 1998
TASAS DE PARTICIPACION TASAS DE DESEMPLEO1989 19981989 1998
CUADRO HONDURAS C.1 (continuación)
1989 1998
HONDURAS - AÑOS DE EDUCACION POR GRUPOS DE EDAD Y SITUACION LABORAL
NO PARTICIPANTES
1989 1998EMPLEADOS DESEMPLEADOS
Honduras Características Página H-2
Edad sin educación primaria secundaria tec formal sup no uni sup uni TotalMenos 20 82.88% 56.65% 22.33% 20.00% 6.38% 35.62%20 a 29 28.08% 55.69% 16.12% 22.59% 17.53% 10.15%30 a 39 45.96% 66.05% 20.03% -44.17% 24.14% 5.45% 7.51%40 a 49 74.48% -33.51% 18.51% 11.71% 59.01% -9.58%50 y mas 176.25% 26.92% -1.19% 13.82% 165.08% 18.53%Total 71.97% 27.64% 16.46% 37.32% 18.18% 42.18% 9.39%
Edad sin educación primaria secundaria tec formal sup no uni sup uni TotalMenos 20 58.07% 15.24% -5.18% -20.00% -10.13% 3.55%20 a 29 27.68% 21.36% 17.04% -14.06% -25.82% 19.22% 4.45%30 a 39 25.02% 40.89% 24.92% 2.78% -4.28% 20.06% 9.51%40 a 49 46.43% 39.41% 18.91% -54.04% -19.09% 39.25% 20.04%50 y mas 41.49% 65.38% 62.64% 143.54% 19.18% 8.91%Total 33.81% 30.56% 18.92% -27.29% 5.20% 30.20% 7.08%
Edad sin educación primaria secundaria tec formal sup no uni sup uni TotalMenos 20 -57.56% -7.05% 62.71% -12.05%20 a 29 44.22% 31.82% 75.24% 106.87% 35.63%30 a 39 72.26% 70.77% 54.57% 423.81% 21.68% 63.63%40 a 49 45.62% 51.46% 147.64% 44.73% 77.18%50 y mas 52.14% 32.39% 127.02% 138.33% 130.00% 64.05%Total 49.11% 43.68% 96.21% 632.76% -73.78% 63.66% 55.91%
Edad sin educación primaria secundaria tec formal sup no uni sup uni TotalMenos 20 -24.13% 10.09% 17.80% 2.53%20 a 29 51.47% 17.56% 74.30% -55.00% -6.28% 17.20%30 a 39 -4.70% 74.39% 30.38% 324.33% 214.29% 118.20% 57.17%40 a 49 25.60% 40.79% 38.45% 2400.00% 2.37% 47.18%50 y mas 36.87% 75.10% 72.84% 6476.67% 138.66% 68.81%Total 24.68% 48.98% 44.60% 727.18% 196.08% 39.13% 44.88%
CUADRO HONDURAS C.2
HONDURAS - DIFERENCIAL SALARIAL EN LA OCUPACION PRINCIPAL ENTRE HOMBRES Y MUJERES POR EDAD Y NIVEL EDUCATIVO
1989
1998
HONDURAS - DIFERENCIAL NO SALARIAL EN LA OCUPACION PRINCIPAL ENTRE HOMBRES Y MUJERES POR EDAD Y NIVEL EDUCATIVO
1989
1998
Honduras Página 1 de2
Ingreso Salarial Ingreso No SalarialEdad 1989 1998 1989 1998
Menos 20 35.62% 3.55% -12.05% 2.53%20 a 29 10.15% 4.45% 35.63% 17.20%30 a 39 7.51% 9.51% 63.63% 57.17%40 a 49 -9.58% 20.04% 77.18% 47.18%50 y mas 18.53% 8.91% 64.05% 68.81%Total 9.39% 7.08% 55.91% 44.88%
sin educación 71.97% 33.81% 49.11% 24.68%primaria 27.64% 30.56% 43.68% 48.98%
secundaria 16.46% 18.92% 96.21% 44.60%tec formal 37.32% -27.29% 632.76% 727.18%sup no uni 18.18% 5.20% -73.78% 196.08%
sup uni 42.18% 30.20% 63.66% 39.13%Total 9.39% 7.08% 55.91% 44.88%
HONDURAS - RESUMEN DE DIFERENCIALES SALARIALES Y NO SALARIALES ENTRE HOMBRES Y MUJERES
CUADRO HONDURAS C.2 (continuación)
Honduras Página 2 de2
Oportunid OportunidEdad de Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas TotalMenos 20 -8.586% 58.861% -12.508% 37.767% -8.586% 19.890% 11.681% 22.984%20 a 29 -1.672% 32.507% -1.614% 29.220% -1.672% 36.556% 15.552% 50.435%30 a 39 -1.576% 40.095% 1.431% 39.950% -1.576% 51.681% 12.966% 63.072%40 a 49 -3.458% 3.885% 2.553% 2.981% -3.458% 61.717% 9.045% 67.304%50 y mas -4.099% 38.653% 9.355% 43.909% -4.099% -4.953% 19.898% 10.846%Total -3.165% 34.340% -0.239% 30.937% -3.165% 36.868% 13.901% 47.604%
Oportunid OportunidEdad de Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas TotalMenos 20 -3.824% 0.000% -4.866% -8.689% -3.824% 33.428% 17.173% 46.777%20 a 29 0.583% -11.817% 3.263% -7.972% 0.583% -11.986% 35.147% 23.744%30 a 39 -0.815% 2.707% 9.350% 11.243% -0.815% 4.310% 23.959% 27.454%40 a 49 -3.248% 11.081% 13.263% 21.097% -3.248% 51.565% 23.981% 72.298%50 y mas -4.231% 44.368% 11.812% 51.949% -4.231% 57.805% 19.725% 73.299%Total -1.689% 4.854% 6.477% 9.642% -1.689% 18.740% 25.855% 42.906%
Diferencias debidas a:Diferencias debidas a:
HONDURAS - DESCOMPOSICION DE DIFERENCIAS EN INGRESO ESPERADO POR EDAD
Diferencias debidas a: Diferencias debidas a:
1989
CUADRO HONDURAS C.3
1998
Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal
Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal
Honduras Características Página H-1
Oportunid Oportunidde Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas Total
No educ -5.529% 68.727% 1.750% 64.948% -5.529% 24.479% 10.105% 29.055%Primaria -4.873% 47.123% -6.232% 36.017% -4.873% 28.631% 17.829% 41.586%
Secundaria -0.264% 10.573% 5.806% 16.115% -0.264% 54.143% 10.078% 63.957%tec formal -6.238% -14.993% -0.269% -21.500% -6.238% -7.321% 53.023% 39.464%sup no uni -8.037% -9.893% 13.829% -4.101% -8.037% 0.000% 0.000% -8.037%
sup uni 0.754% 9.228% 11.709% 21.691% 0.754% 48.912% 5.958% 55.624%Total -3.165% 34.340% -0.239% 30.937% -3.165% 36.868% 13.901% 47.604%
Oportunid Oportunidde Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas Total
No educ -4.075% 48.748% 13.434% 58.107% -4.075% 13.159% 29.375% 38.459%Primaria -3.671% 18.337% 3.018% 17.684% -3.671% 37.102% 30.175% 63.607%
Secundaria 0.017% -14.921% 8.894% -6.011% 0.017% -3.516% 25.388% 21.889%tec formal -1.954% -43.691% 0.000% -45.644% -1.954% 84.843% 10.969% 93.859%sup no uni 5.038% -59.083% 4.463% -49.583% 5.038% -7.480% 3.604% 1.162%
sup uni 2.019% -8.270% 9.999% 3.748% 2.019% 7.020% 12.252% 21.291%Total -1.689% 4.854% 6.477% 9.642% -1.689% 18.740% 25.855% 42.906%
Diferencias debidas a:
1989
Diferencias debidas a: Diferencias debidas a:Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal
1998
Diferencias debidas a:
CUADRO HONDURAS C.3 (continuación)
Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal
HONDURAS - DESCOMPOSICION DE DIFERENCIAS EN INGRESO ESPERADO POR NIVEL EDUCATIVO
Honduras Características Página H-2
Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 36.12 31.72 35.72 30.58 34.55 30.01 25.94 14.17 28.67 14.67 28.27 16.0920 a 29 14.23 14.1 12.77 12.41 14.64 13.66 4 12.26 4.11 8.97 5.94 9.3430 a 39 11.36 12.15 12.62 12.87 13.05 12.62 0.89 11.03 1.89 9.7 1.63 7.8740 a 49 11.55 12.22 11.42 11.63 11.89 12.24 2.38 12.55 1.61 9.28 2.2 8.4150 y mas 26.74 29.81 27.48 32.51 25.87 31.47 66.79 50 63.73 57.38 61.96 58.29Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 8.03 7.56 7.66 6.32 6.44 4.82 30.5 21.36 34.42 26.27 32.15 20.9220 a 29 24.44 27.03 20.62 22.63 23.27 23.59 31.65 41.99 35.44 40.23 34.18 37.3130 a 39 21.15 23.79 22.79 25.75 23.77 25.25 12.16 21.12 10.39 17.57 12.18 17.9240 a 49 21.02 22.21 20.7 23.12 21.53 24.01 10.55 9.71 8.76 11 9.31 14.5450 y mas 25.36 19.41 28.23 22.18 25.01 22.33 15.14 5.83 11 4.93 12.18 9.31Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Nivel Educat Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsNo educ 3.19 3.8 1.99 3.09 7.95 7.22 7.9 5.36 6.68 5.81 4.09 3.27Primaria 63.54 63.01 57.98 57.6 40.04 41.04 58.26 60.37 53.66 56.97 48.91 51.46Secundaria 15.84 17.93 18.61 20.04 17.85 17.92 19.23 20.77 23.92 22.82 18.53 19Preparatorio 4.57 5.45 5.56 7.47 10.78 13.16 4.86 5.04 5.32 5.93 11.89 12.31U.T.U. 8.2 3.72 9.76 4.11 11.63 5.82 6.01 4.06 5.36 3.81 8.1 5.39U. De la Rep. 0.27 3.09 0.39 2.89 0.62 3.79 0.17 2.53 0.46 2.34 0.74 3.48Magisterio 3.84 2.38 5.07 3.95 7.3 8.01 3.14 1.69 3.86 2.13 6.79 4.92Inst. Militar 0.36 0 0.38 0 0.51 0 0.36 0.61 0.78 0Otro 0.18 0.63 0.26 0.86 3.32 3.05 0.07 0.19 0.14 0.19 0.18 0.17Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Nivel Educat Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsNo educ 1.8 2.21 0.96 1.35 0.52 0.47 1.38 0.73 1.63 0.33 0.42 0.19Primaria 50.41 44.03 43.41 36.33 32.94 26.44 46.56 34.47 32.18 26.77 31.64 25.77Secundaria 21.32 23.42 22.87 25.18 21.31 20.56 23.39 38.11 30.35 33.99 26.65 25.77Preparatorio 6.52 10.27 7.97 13.56 14.92 20.63 9.17 11.65 10.59 17.9 16.67 23.85U.T.U. 12.53 5.7 15.42 6.63 17.59 8.68 15.83 8.25 18.53 9.52 17.85 11.8Magisterio 0.46 6.9 0.57 5.87 0.87 6.88 0 1.46 0.2 1.15 0.59 1.21U de la Rep 6.1 5.48 7.88 8.6 11.03 16.14 3.21 4.85 6.11 9.85 6.18 11.29Inst. Militar 0.55 0.49 0.69 0.01 0.23 0.2 0 0Otro 0.31 1.99 0.42 2.47 0.12 0.18 0.23 0.49 0.2 0.49 0 0.13Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
1981 1989
1981 1989 1998 1981
EMPLEADOS DESEMPLEADOS
POBLACION TOTAL NO PARTICIPANTES1981 1989 1998 1981
1989 1998 1981 1989 1998
URUGUAY - ESTRUCTURA DE LA POBLACION POR EDADES Y SITUACION LABORAL
URUGUAY - ESTRUCTURA DE LA POBLACION POR NIVEL EDUCATIVO Y SITUACION LABORAL
POBLACION TOTAL NO PARTICIPANTES
EMPLEADOS DESEMPLEADOS
1981 1989
1989
1998 1998
1998
1989 1998
1981
CUADRO URUGUAY C.1
Uruguay Características Página U-1
Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 0.4909 0.2627 0.4816 0.3080 0.4526 0.2956 0.1757 0.2032 0.2265 0.3320 0.3006 0.401520 a 29 0.944 0.5724 0.9376 0.6786 0.9181 0.7249 0.0677 0.1230 0.1007 0.1753 0.1122 0.196530 a 39 0.9843 0.5536 0.9709 0.6646 0.9748 0.749 0.0312 0.0742 0.0288 0.0754 0.0422 0.098940 a 49 0.9589 0.4948 0.9727 0.6451 0.9626 0.7236 0.0274 0.0380 0.0268 0.0538 0.0359 0.085650 y mas 0.502 0.1751 0.5500 0.2150 0.5165 0.2547 0.0324 0.0264 0.0247 0.0259 0.0402 0.0606Total 0.7307 0.3672 0.7413 0.4359 0.7339 0.4918 0.0531 0.0828 0.0612 0.1068 0.0792 0.1339
Nivel Educat Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsNo educ 0.3792 0.1844 0.2996 0.1420 0.2584 0.1143 0.0411 0.0288 0.1000 0.0282 0.0649 0.0588Primaria 0.7004 0.2936 0.6953 0.3238 0.6494 0.3314 0.0493 0.066 0.0461 0.0809 0.0763 0.131Secundaria 0.7514 0.4077 0.7365 0.4694 0.764 0.5198 0.058 0.1281 0.0796 0.1389 0.0971 0.1623Preparatorio 0.7882 0.5448 0.8142 0.6462 0.7774 0.6235 0.0731 0.0928 0.0796 0.1363 0.0877 0.1517U.T.U. 0.8514 0.4579 0.8931 0.5849 0.8571 0.6203 0.0662 0.1156 0.0726 0.1465 0.0803 0.1737Magisterio 0.878 0.5967 0.7719 0.6388 0.759 0.6301 0 0.0187 0.0227 0.0229 0.0556 0.0265U de la Rep 0.837 0.6506 0.8525 0.7603 0.8123 0.753 0.0287 0.0741 0.0481 0.1205 0.046 0.0976Inst. Militar 0.8 . 0.6909 . 0.6934 1 0.0227 . 0.0263 . 0 0Otro 0.9259 0.8532 0.8919 0.9021 0.6296 0.4878 0.04 0.0215 0.0303 0.0233 0 0.1Total 0.7307 0.3672 0.7413 0.4359 0.7339 0.4918 0.0531 0.0828 0.0612 0.1068 0.0792 0.1339
Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 7.3981 7.7507 7.8467 8.2375 8.0023 8.8566 7.5115 8.0909 7.8462 8.7342 7.8939 8.728720 a 29 8.7028 9.4982 9.1301 9.6145 9.4441 10.82 8.7956 9.2426 9.4509 10.0166 9.1567 10.01730 a 39 8.0345 8.1661 8.7891 9.1129 9.5152 10.672 6.9434 7.7241 7.3400 8.6542 8.3333 8.614340 a 49 6.9907 6.7172 7.9226 7.8475 8.8937 9.8411 5.1087 6.0541 6.9762 7.5000 7.8257 8.69350 y mas 6.1130 5.4179 6.6209 6.3017 7.7192 8.0249 5.1818 6.7727 5.0000 6.1333 6.0903 7.3699Total 7.4389 7.6322 7.9953 8.2495 8.8181 9.8293 7.2379 8.2357 7.9734 8.9684 8.1522 9.0562
Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 8.1018 8.2376 8.3609 8.4474 8.5893 8.971320 a 29 10.7069 8.1174 11.1321 8.8622 10.544 9.388830 a 39 5.9200 7.1436 6.6809 7.5293 7.0282 8.012840 a 49 4.7571 6.1016 5.4667 6.7478 6.4474 7.594450 y mas 4.6453 4.7050 5.0361 5.0365 5.9079 6.0947Total 5.7946 6.0890 6.2551 6.2904 6.9447 7.1356
URUGUAY - AÑOS DE EDUCACION POR GRUPOS DE EDAD Y SITUACION LABORAL
URUGUAY - TASAS DE PARTICIPACIÓN Y DESEMPLEO POR NIVEL EDUCATIVO
1981 1989 1998 1981Tasas de Desempleo
URUGUAY - TASAS DE PARTICIPACIÓN Y DESEMPLEO POR GRUPO DE EDAD
Tasas de Participacion Tasas de Desempleo
1989 1998Tasas de Participacion
1989 19981981 1989 1998 1981
1981 1989 1998NO PARTICIPANTES
CUADRO URUGUAY C.1 (continuación)
1998EMPLEADOS DESEMPLEADOS
1981 1989 1998 1981 1989
Uruguay Características Página U-2
Edad No educ Primaria Secundaria Preparatorio U.T.U U de la Rep Magisterio Inst. Milit Otro TotalMenos 20 9.32% 44.39% 21.76% 30.46% 190.91% 24.01%20 a 29 313.33% 67.18% 48.99% 45.96% 63.59% 6.01% 28.61% 171.62% 42.02%30 a 39 14.53% 96.48% 70.31% 72.42% 55.56% 35.64% 159.69% 136.13% 70.47%40 a 49 128.14% 101.86% 101.06% 60.96% 42.06% 14.79% 126.57% 206.60% 76.53%50 y mas 82.08% 89.74% 56.62% 67.23% 105.71% 77.94% 56.63% 208.36% 80.36%Total 88.43% 85.80% 70.77% 70.73% 58.07% 58.99% 106.37% 135.38% 62.71%
Edad No educ Primaria Secundaria Preparatorio U.T.U Magisterio U de la Rep Inst. Milit Otro TotalMenos 20 243.75% 39.57% 8.96% 28.46% 71.23% 29.65%20 a 29 63.42% 53.86% 42.32% 69.38% -24.09% 28.20% 14.72% 40.81%30 a 39 19.43% 74.88% 66.79% 84.22% 68.04% 80.30% 87.35% 30.86% 60.52%40 a 49 119.59% 82.27% 98.80% 99.23% 63.76% 42.37% 82.97% 85.47% 70.74%50 y mas 142.79% 81.09% 79.65% 75.80% 119.04% 34.87% 100.02% 89.03% 80.14%Total 127.15% 75.59% 67.22% 75.87% 76.24% 56.17% 85.91% 54.56% 59.78%
Edad No educ Primaria Secundaria Preparatorio U.T.U U de la Rep Magisterio Inst. Milit Otro TotalMenos 20 40.79% 32.54% 46.53% 8.69% 69.07% 29.89%20 a 29 -31.34% 62.59% 57.15% 36.43% 54.73% 32.21% 30.67% 179.47% 32.35%30 a 39 119.98% 96.96% 67.83% 53.29% 43.38% 32.57% 47.16% 143.80% 42.97%40 a 49 107.28% 105.05% 71.12% 68.97% 99.62% 74.46% 52.70% 135.92% -9.99% 58.66%50 y mas 89.42% 90.31% 112.31% 115.66% 113.05% 44.04% 99.02% 428.38% 95.15%Total 88.84% 84.79% 66.19% 57.10% 69.49% 51.67% 64.19% 97.90% 121.64% 52.18%
CUADRO URUGUAY C.2
URUGUAY - DIFERENCIAL SALARIAL EN LA OCUPACION PRINCIPAL ENTRE HOMBRES Y MUJERES POR EDAD Y NIVEL EDUCATIVO1981
1989
1998
Uruguay Características Página U-1
Edad No educ Primaria Secundaria Preparatorio U.T.U Magisterio U de la Rep Inst. Milit Otro TotalMenos 20 55.0% 218.0% -34.0% 111.3%20 a 29 -0.9% 130.0% 310.7% 149.1% 126.5% 91.9%30 a 39 191.2% 224.5% 73.2% 291.8% 212.5% -24.3% 294.7% 110.1%40 a 49 173.5% 162.3% 288.5% 259.7% 837.5% 380.0% 274.4% 209.7%50 y mas 141.7% 151.8% 236.5% 270.5% 101.8% 134.4%Total 142.7% 187.1% 189.9% 253.1% 23.6% 43.5% 286.4% 134.4%
Edad No educ Primaria Secundaria Preparatorio U.T.U Magisterio U de la Rep Inst. Milit Otro TotalMenos 20 308.48% 397.65% -28.32% 155.15% 232.22%20 a 29 117.96% 117.79% 224.71% 306.07% 73.92% 1782.35% 129.98%30 a 39 116.27% 210.19% 207.29% 165.69% 144.48% 118.18% 152.06%40 a 49 -55.00% 151.56% 159.48% 107.04% 67.62% 120.36% 18.18% 126.74%50 y mas 170.81% 168.12% 139.21% 277.75% 365.38% 83.30% 141.21%Total 142.22% 152.61% 159.05% 205.65% 161.17% 118.67% 134.41% 139.91%
Edad No educ Primaria Secundaria Preparatorio U.T.U Magisterio U de la Rep Inst. Milit Otro TotalMenos 20 -2.46% 33.91% 36.15% 35.73% -75.00% 15.21%20 a 29 42.47% 67.99% 82.76% 39.75% 111.88% -36.17% 51.58%30 a 39 34.79% 69.84% 99.79% 139.99% 84.08% 665.88% 55.91%40 a 49 675.00% 41.34% 107.55% 152.52% 151.79% 57.10% 212.37% 65.78%50 y mas 42.27% 50.62% 101.51% 109.79% 138.53% 112.16% 78.63%Total 43.47% 40.58% 86.08% 112.49% 117.40% 86.19% 218.05% 62.88%
URUGUAY - DIFERENCIAL NO SALARIAL EN LA OCUPACION PRINCIPAL POR ENTRE HOMBRES Y MUJERES EDAD Y NIVEL EDUCATIVO
1981
1989
1998
CUADRO URUGUAY C.2 (continuación)
Uruguay Características Página U-2
Edad 1981 1989 1998 1981 1989 1998Menos 20 24.01% 29.65% 29.89% 24.01% 232.22% 15.21%20 a 29 42.02% 40.81% 32.35% 42.02% 129.98% 51.58%30 a 39 70.47% 60.52% 42.97% 70.47% 152.06% 55.91%40 a 49 76.53% 70.74% 58.66% 76.53% 126.74% 65.78%50 y mas 80.36% 80.14% 95.15% 80.36% 141.21% 78.63%Total 62.71% 59.78% 52.18% 62.71% 139.91% 62.88%
No educ 88.43% 127.15% 88.84% 142.74% 142.22% 43.47%Primaria 85.80% 75.59% 84.79% 187.13% 152.61% 40.58%Secundaria 70.77% 67.22% 66.19% 189.88% 159.05% 86.08%Preparatorio 70.73% 75.87% 57.10% 253.06% 205.65% 112.49%
U.T.U. 58.07% 76.24% 69.49% 23.55% 161.17% 117.40%Magisterio 58.99% 56.17% 51.67%
U de la Rep 106.37% 85.91% 64.19% 43.48% 118.67% 86.19%Inst Militar 135.38% 97.90%
Otro 54.56% 121.64% 286.38% 134.41% 218.05%Total 62.71% 59.78% 52.18% 134.44% 139.91% 62.88%
Ingreso Salarial Ingreso No Salarial
URUGUAY - RESUMEN DE DIFERENCIALES SALARIALES Y NO SALARIALES ENTRE HOMBRES Y MUJERES
CUADRO URUGUAY C.2 (continuación)
Uruguay Características Página U-3
Oportunid OportunidEdad de Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas TotalMenos 20 3.723% 0.000% 7.485% 11.208% 3.723% 1.927% 44.257% 49.907%20 a 29 6.618% 23.630% 17.762% 48.010% 6.618% 40.078% 23.487% 70.183%30 a 39 5.317% 31.970% 24.989% 62.276% 5.317% 38.485% 43.611% 87.413%40 a 49 1.055% 41.783% 20.998% 63.836% 1.055% 61.381% 38.263% 100.699%50 y mas -0.566% 36.169% 19.786% 55.389% -0.566% 59.363% 29.402% 88.199%Total 3.315% 29.879% 19.531% 52.725% 3.315% 45.015% 34.127% 82.457%
Oportunid OportunidEdad de Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas TotalMenos 20 13.363% 0.000% 5.107% 18.470% 13.363% 192.268% 2.406% 208.037%20 a 29 9.025% 20.400% 15.328% 44.753% 9.025% 61.478% 32.532% 103.035%30 a 39 5.505% 18.429% 26.758% 50.692% 5.505% 59.696% 29.155% 94.356%40 a 49 2.881% 32.240% 23.949% 59.069% 2.881% 51.232% 32.406% 86.519%50 y mas 0.173% -12.170% 20.462% 8.465% 0.173% 55.731% 31.230% 87.134%Total 5.167% 12.647% 20.105% 37.919% 5.167% 69.237% 28.711% 103.115%
Oportunid OportunidEdad de Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas TotalMenos 20 15.589% 15.443% 10.908% 41.940% 15.589% 19.911% 39.165% 74.665%20 a 29 10.997% 16.028% 19.759% 46.784% 10.997% 22.696% 17.740% 51.434%30 a 39 7.272% 21.297% 24.758% 53.327% 7.272% 30.450% 23.551% 61.273%40 a 49 5.863% 29.700% 28.298% 63.861% 5.863% 29.418% 20.329% 55.611%50 y mas 2.364% -22.331% 27.196% 7.230% 2.364% 8.055% 20.929% 31.348%Total 7.435% 11.534% 23.751% 42.719% 7.435% 22.452% 22.053% 51.940%
Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal
Diferencias debidas a:Diferencias debidas a:
URUGUAY - DESCOMPOSICION DE DIFERENCIAS EN INGRESO ESPERADO POR EDAD
Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal1981
Diferencias debidas a: Diferencias debidas a:
Diferencias debidas a: Diferencias debidas a:
1989
Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal1998
CUADRO URUGUAY C.3
Uruguay Características Página U-1
Oportunid Oportunidde Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas Total
No educ 0.288% 27.816% 27.850% 55.954% 0.288% 41.468% 35.928% 77.684%primaria 1.721% 37.047% 21.620% 60.387% 1.721% 53.549% 22.929% 78.199%secundari 7.074% 24.335% 15.691% 47.100% 7.074% 48.297% 43.284% 98.655%preparato 1.318% 23.467% 17.413% 42.197% 1.318% 36.020% 56.459% 93.797%U.T.U. 5.641% 25.204% 15.557% 46.403% 5.641% 51.566% 35.896% 93.103%Universid 1.853% -20.626% 40.008% 21.235% 1.853% 30.608% 57.721% 90.182%Magisteri 2.890% 40.930% 13.474% 57.295% 2.890% -27.201% 51.601% 27.291%Instituto 0.000% 0.000% 0.000% 0.000% 0.000% 0.000% 0.000% 0.000%otro -0.616% -2.810% 36.358% 32.932% -0.616% 47.021% 1.654% 48.059%Total 3.315% 29.879% 19.531% 52.725% 3.315% 45.015% 34.127% 82.457%
Oportunid Oportunidde Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas Total
No educ -7.95% -42.05% 45.88% -4.12% -7.95% 64.09% 18.36% 74.50%primaria 3.69% -1.05% 22.91% 25.55% 3.69% 56.70% 32.38% 92.76%secundari 7.23% 23.74% 15.48% 46.45% 7.23% 109.03% 25.40% 141.66%preparato 5.62% 19.11% 19.52% 44.24% 5.62% 76.75% 20.34% 102.71%U.T.U. 7.80% 13.08% 20.63% 41.51% 7.80% 71.54% 25.36% 104.71%Universid 0.65% -11.16% 27.86% 17.35% 0.65% 3.86% 16.70% 21.21%Magisteri 5.99% 49.44% 15.67% 71.10% 5.99% 23.96% 41.39% 71.34%Instituto 0.000% 0.000% 0.000% 0.000% 0.000% 0.000% 0.000% 0.000%otro -1.353% 31.055% 16.171% 45.873% -1.353% 49.641% 37.886% 86.174%
Total 5.167% 12.647% 20.105% 37.919% 5.167% 69.237% 28.711% 103.115%
Oportunid Oportunidde Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas Total
No educ 0.923% -70.029% 61.405% -7.702% 0.923% 39.381% 58.102% 98.406%primaria 7.558% 1.086% 32.204% 40.848% 7.558% 15.157% 15.723% 38.438%secundari 9.067% 15.670% 20.666% 45.403% 9.067% 24.412% 15.848% 49.326%preparato 7.365% 22.230% 15.697% 45.293% 7.365% 37.722% 28.165% 73.253%U.T.U. 10.329% 9.974% 25.290% 45.594% 10.329% 23.869% 34.843% 69.041%Universid -3.472% 11.003% 32.916% 40.448% -3.472% -7.659% -18.764% -29.895%Magisteri 4.475% 18.399% 15.801% 38.675% 4.475% 21.554% 33.201% 59.230%Instituto 0.000% 21.872% 0.000% 21.872% 0.000% 0.000% 0.000% 0.000%otro 10.657% 54.671% 3.026% 68.355% 10.657% -24.912% 131.851% 117.596%
Total 7.435% 11.534% 23.751% 42.719% 7.435% 22.452% 22.053% 51.940%
URUGUAY - DESCOMPOSICION DE DIFERENCIAS EN INGRESO ESPERADO POR NIVEL EDUCATIVO1981
Diferencias debidas a:
1989
Diferencias debidas a: Diferencias debidas a:Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal
CUADRO URUGUAY C.3 (continuación)
1998
Diferencias debidas a:
Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal
Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal
Diferencias debidas a: Diferencias debidas a:
Uruguay Características Página U-2
1981 1989 1998 1981 1989 1998Argentina 43.50% 36.48% 34.74% 86.99% 136.01% 49.55%Brasil 62.89% 55.86% 84.17% 171.78% 124.22% 250.19%Colombia 38.72% 28.73% 14.70% 67.71% 81.08% 58.61%Costa Rica 16.65% 32.18% 21.04% 81.62% 83.48% 124.89%Honduras 9.39% 7.08% 55.91% 44.88%Uruguay 62.71% 59.78% 52.18% 62.71% 139.91% 62.88%
* Porcentaje aritmético: Ingreso promedio masculino menos ingrego promedio femenino dividido por ingreso promedio femenino.
DIFERENCIALES* DE INGRESO MENSUAL ENTRE HOMBRES Y MUJERESASALARIADOS NO ASALARIADOS
CUADRO No. 1
Diferenciales Resumen Página 1 de 1
Tamaño Proporc Tamaño Proporc Tamaño ProporcMuestra Mujeres Diferenc* Muestra Mujeres Diferenc* Muestra Mujeres Diferenc*
agricultura 3 0.00% 9 11.11% -45.3% 435 5.84% 8.46%manufactura 986 23.43% 54.1% 1166 25.90% 41.2% 2300 20.19% 24.30%electricidad 39 2.56% -33.6% 35 5.71% 46.0% 247 14.53% -6.80%construcción 202 5.45% -37.8% 182 2.20% -41.2% 1791 2.61% -0.41%comercio 375 35.47% 35.9% 546 35.53% 13.1% 2588 34.21% 30.50%transporte 192 11.98% 32.3% 351 6.84% 1.6% 1365 10.43% 7.70%finanzas 204 43.63% 85.3% 326 42.02% 57.6% 290 40.33% 45.56%servicio 724 58.70% 44.0% 1330 60.75% 43.8% 4809 60.31% 58.35%ignorado 20 25.00% 5.0% 10 58.33% 21.86%Total 2745 33.44% 43.5% 3945 37.31% 36.5% 13835 41.27% 34.76%
Tamaño Proporc Tamaño Proporc Tamaño ProporcMuestra Mujeres Diferenc* Muestra Mujeres Diferenc* Muestra Mujeres Diferenc*
Agricult 5005 13.85% 34.12% 3115 13.84% 49.31% 2292 12.35% 15.67%Ind. Manuf 20801 24.34% 97.95% 14256 27.63% 90.79% 9275 25.92% 63.26%Construcción 9177 3.01% -18.43% 4782 3.58% -24.37% 3996 3.78% -19.29%Otras Indust. 2636 13.01% 31.24% 1661 14.57% 13.68% 1203 17.21% 37.04%Comercio 11337 32.49% 51.13% 8690 35.12% 42.12% 9913 28.53% 31.71%Prestacio 17402 67.34% 148.93% 12540 62.61% 130.89% 23150 50.13% 91.31%Servicios 3617 32.90% 71.91% 2652 37.29% 56.82% 2704 39.13% 37.88%Trans y com 5152 12.77% 8.04% 3446 12.59% 0.71% 3007 13.70% -4.79%Social 12530 71.75% 73.14% 9485 74.59% 77.96% 20603 66.47% 336.69%Admon Public 9064 26.20% 19.77% 6488 31.27% 15.75% 5133 34.56% 13.96%Otros 4446 34.62% 69.69% 3106 34.93% 40.46% 3754 17.95% 58.02%Total 101167 36.11% 74.93% 70221 38.87% 63.13% 85030 41.27% 92.48%
Tamaño Proporc Tamaño Proporc Tamaño ProporcMuestra Mujeres Diferenc* Muestra Mujeres Diferenc* Muestra Mujeres Diferenc*
Agropecuario 170 17.06% 57.60% 444 17.34% 36.01% 403 11.66% 13.92%Manufactura 3798 32.28% 53.47% 5117 34.94% 36.83% 3543 36.49% 21.35%Elec-gas-Agua 169 13.02% -32.59% 225 16.44% -4.86% 201 19.90% 24.36%construcción 904 6.08% -23.23% 1218 6.16% -18.70% 887 8.79% -40.91%com-rest-hot 2508 42.74% 38.26% 3792 45.04% 20.44% 3883 47.85% 15.23%Transporte 986 13.29% 11.49% 1305 11.80% -10.18% 1308 15.75% -8.41%Estab Financ 1178 34.47% 32.35% 1357 39.57% 9.41% 1493 43.40% -6.44%Servicios 4750 57.35% 49.81% 6597 57.42% 45.47% 7009 60.42% 34.43%Total 14463 39.17% 38.72% 20055 40.71% 28.74% 18727 44.88% 14.69%
CUADRO No. 2DIFERENCIAS SALARIALES POR SECTOR ECONOMICO
COLOMBIA - DIFERENCIALES SALARIALES POR SECTOR ECONOMICO1981 1989 1998
1981 1989 1998
ARGENTINA - DIFERENCIALES SALARIALES MENSUALES POR SECTOR ECONOMICO1980 1989 1998
BRASIL - DIFERENCIALES SALARIALES POR SECTOR ECONOMICO
Diferenciales por sector Resumen Página 1 de 2
Tamaño Proporc Tamaño Proporc Tamaño ProporcMuestra Mujeres Diferenc* Muestra Mujeres Diferenc* Muestra Mujeres Diferenc*
Agricultura 178 8.43% 75.32% 141 8.51% -0.12% 166 11.45% -20.07%Minería 4 0.00% 3 0.00%Ind. Manuf 639 28.64% 70.49% 569 32.86% 44.10% 594 29.63% 23.10%Construcción 249 1.61% 13.32% 147 0.68% -54.10% 148 3.38% -18.48%Comercio 693 35.06% 33.84% 473 40.38% 52.52% 782 36.57% 46.69%Elec Gas Ag 58 12.07% 55.84% 62 19.35% 34.37%Trans Comun 143 8.39% 10.43% 272 12.50% 20.30%Financiero 138 32.61% 87.79% 269 37.17% 23.28%Servicios 1371 53.25% 25.63% 1104 53.17% 33.34% 1411 59.96% 34.78%Otros 22 9.09% -1.00% 25 16.00% -28.87% 20 40.00% 106.87%Total 3472 34.65% 17.41% 2802 37.33% 31.76% 3727 39.87% 21.32%
Tamaño Proporc Tamaño ProporcMuestra Mujeres Diferenc* Muestra Mujeres Diferenc*
No bien espec 23 17.39% -5.31%Agricult 1572 4.96% -14.76% 1309 9.63% -7.72%Minas 17 0.00% I.I 10 0.00% I.IInd. Manuf 1263 28.42% 0.25% 1327 40.99% 32.29%Elec, gas, agua 124 6.45% 27.18% 46 23.91% -30.37%Construcción 698 2.29% -38.88% 413 4.36% -34.67%Comercio 858 42.66% 41.44% 813 45.26% 44.96%Transporte 372 11.29% -18.26% 216 15.28% -13.90%Est. Finan. 269 36.80% 19.14% 282 37.59% -5.25%Servicios 2657 58.34% 69.02% 1753 59.27% 43.46%Total 7853 32.12% 9.39% 6169 36.39% 7.08%
Tamaño Proporc Tamaño Proporc Tamaño ProporcMuestra Mujeres Diferenc* Muestra Mujeres Diferenc* Muestra Mujeres Diferenc*
Agricult 10 2.49% 14.78% 278 7.91% 91.78% 552 13.41% 545.71%Minas 3 0.00% 8 12.50% 11.69% 31 12.90% 575.19%Ind Manufact 2091 29.62% 65.39% 2066 34.51% 72.47% 2812 31.08% 121.75%Elec, gas, agua 137 22.01% 20.99% 184 14.67% -0.65% 247 22.27% 249.03%construcción 672 2.16% 0.9% 543 2.58% -4.97% 1026 2.53% 3752.57%comercio 1212 34.69% 64.23% 1144 36.36% 65.68% 2778 42.55% 35.02%Trans y com 616 13.69% 49.28% 626 15.02% 30.25% 1140 16.49% 406.43%Est Finan 375 31.81% 112.40% 434 40.32% 119.28% 1042 45.59% 19.35%Servicios 3260 55.56% 61.35% 3983 58.05% 53.93% 7782 63.44% -42.37%Act. No bien es 1 0.00%Total 8377 36.77% 62.71% 9266 40.73% 59.78% 17410 44.89% 22.77%* Porcentaje aritmético: Ingreso promedio masculino menos ingrego promedio femenino dividido por ingreso promedio femenino.
DIFERENCIAS SALARIALES POR SECTOR ECONOMICO (continuación)
1989 1998
320 8.13% -0.01%
HONDURAS - DIFERENCIALES SALARIALES POR SECTOR ECONOMICO
COSTA RICA - DIFERENCIALES SALARIALES POR SECTOR ECONOMICO1981
URUGUAY - DIFERENCIALES SALARIALES POR SECTOR ECONOMICO1981 1989 1998
1989 1998
Diferenciales por sector Resumen Página 2 de 2
Ocupacion Tamaño de Proporción Tamaño de ProporciónMuestra de Mujeres Diferencial Muestra de Mujeres Diferencial
producción 789 17.11% 46.5% 1010 21.49% 57.79%auxiliar 123 16.26% 82.7% 71 2.82% 290.52%reparación 116 0.00% 169 0.59% 39.42%administrativa 589 50.42% 72.2% 844 50.71% 50.28%comerciales 279 33.69% 84.2% 387 37.73% 54.28%transporte 179 0.56% -2.2% 288 1.39% 2.82%servicios 624 58.65% 46.5% 1070 62.71% 45.94%vigilanc 40 5.00% 84.0% 103 2.91% 64.25%no sabe/ 8 37.50% -23.6% 3 0.00%Total 2747 33.42% 43.5% 3945 37.31% 36.52%Nota: la clasificación de ocupaciones de 1998 no es comparable con las anteriores.
Tamaño Proporc Tamaño Proporc Tamaño ProporcMuestra Mujeres Diferenc* Muestra Mujeres Diferenc* Muestra Mujeres Diferenc*
Tecnicos 10614 59.64% 159.45% 7691 63.97% 153.54% 11840 59.64% 70.22%Administrativos 18811 42.67% 86.21% 13123 47.36% 88.48% 20451 56.44% 360.92%Agropecuarios 4811 13.91% 28.56% 2847 14.51% 33.86% 2304 12.24% 9.09%Manufacturas 24371 14.06% 73.80% 15614 16.25% 64.10% 13757 11.45% 55.91%Transporte 7901 35.53% 82.32% 5864 39.55% 82.89% 5671 43.20% 52.19%Transporte 2 5359 8.34% 21.87% 3682 8.50% 24.77% 3260 10.31% 31.87%Servicios 13123 86.91% 130.78% 8723 86.62% 122.13% 16897 52.98% 78.20%Otras 16177 21.12% 72.01% 12677 23.86% 59.59% 10850 26.65% 44.99%TOTAL 101167 36.11% 74.93% 70221 38.87% 63.13% 85030 41.27% 92.48%
Tamaño Proporc Tamaño Proporc Tamaño ProporcMuestra Mujeres Diferenc* Muestra Mujeres Diferenc* Muestra Mujeres Diferenc*
Prof. Tecnicos 1962 35.47% 74.70% 2597 45.94% 56.01% 2941 51.24% 33.57%Administrativos 2785 51.02% 0.73% 3359 54.42% 5.55% 3098 58.55% 4.28%Comenrciantes 1428 37.25% 73.95% 2364 42.09% 31.38% 2467 47.99% 20.18%Servicios 3078 68.06% 21.49% 4214 67.47% 51.23% 4532 65.95% 31.36%T. Agrícolas 106 16.04% 3.37% 311 15.11% 19.68% 293 8.53% 4.96%T. No Agrícolas 5007 17.93% 45.26% 7014 17.69% 32.44% 5104 17.16% 26.27%TOTAL 14366 39.39% 39.25% 19859 41.02% 29.36% 18435 45.54% 15.98%
CUADRO No. 3DIFERENCIALES SALARIALES POR TIPO DE OCUPACION
1981 1989 1998
1981 1989 1998
COLOMBIA - DIFERENCIAL SALARIAL EN LA ACTIVIDAD PRINCIPAL POR TIPO DE OCUPACION
ARGENTINA - DIFERENCIAL SALARIAL MENSUAL POR TIPO DE OCUPACION1980 1989
BRASIL - DIFERENCIAL SALARIAL EN LA ACTIVIDAD PRINCIPAL POR TIPO DE OCUPACION
Diferenciales por ocupación Resumen Página 1 de 2
Tamaño Proporc Tamaño Proporc Tamaño ProporcMuestra Mujeres Diferenc* Muestra Mujeres Diferenc* Muestra Mujeres Diferenc*
Profes y Tecnicos 563 48.85% 20.03% 510 51.57% 34.44% 739 54.94% 29.85%Gerentes y Admnist 82 15.85% 32.03% 113 16.81% 22.32% 205 36.59% 14.37%Empleados Administ 436 47.94% 21.30% 560 53.39% 26.65%Comerciantes y vendedrs 273 36.26% 67.86% 430 34.19% 44.89%Agricult y Ganaderos 0 107 3.74% 44.32% 101 3.96% 23.20%Activ de Transporte 0 96 0.00% 137 0.00%Ocps Prod artesan e inds 483 19.67% 45.61% 522 14.18% 34.43%Ocps Prod artesan e ind2 133 19.55% 17.18% 140 18.57% 73.25%Carga y almacenamiento 0 123 19.51% 58.22% 187 11.23% 28.74%Servicios Personales 726 53.31% 89.67% 503 59.44% 90.41% 682 63.05% 74.93%Otros 7 28.57% -1.21% 25 32.00% -1.52% 24 16.67% -7.36%Total 3472 34.65% 17.41% 2802 37.33% 31.76% 3727 39.87% 21.32%
Tamaño Proporc Tamaño ProporcMuestra Mujeres Diferenc* Muestra Mujeres Diferenc*
Profesionales 1060 49.81% 41.14% 831 56.44% 27.30%Directivos 251 22.31% 47.79% 233 36.48% 23.89%Empl Estatales 699 58.23% 11.05% 585 60.34% 32.16%Comenrciantes 436 38.30% 84.89% 433 40.88% 37.11%Agricultores 1518 2.90% 52.31% 1202 7.65% 3.41%Transportadores 344 0.29% 87.83% 204 0.00% I.II. Textil, Albañiles, etc.1407 10.09% -54.22% 1257 24.74% 11.19%Graf y Quim 305 24.59% 98.94% 242 35.12% 83.38%Crga Bodegaje 332 22.89% 8.94% 251 25.10% 21.57%Servicios 1501 68.35% 140.41% 931 65.52% 116.22%TOTAL 7853 32.12% 9.39% 6169 36.39% 7.08%
Tamaño Proporc Tamaño Proporc Tamaño ProporcMuestra Mujeres Diferenc* Muestra Mujeres Diferenc* Muestra Mujeres Diferenc*
Prof y Tecnicos 707 63.28% 87.59% 1064 66.17% 78.49% 2228 68.22% 70.40%Gerentes Admnin 206 18.58% 97.60% 236 21.19% 83.23% 576 30.73% 89.02%Empleados 1651 43.73% 22.68% 1801 48.08% 39.56% 3207 54.16% 31.27%Comerciantes 594 38.60% 103.37% 643 44.17% 92.44% 1500 50.47% 69.41%Agricultores 34 1.43% 284 5.63% 120.31% 526 9.32% 6.32%Conductores 348 0.26% -28.97% 331 0.60% 43.59% 721 0.83% 26.94%Artesanos 1460 21.41% 78.03% 2063 22.98% 63.86% 1928 15.77% 73.17%O. Artesanos 663 15.90% 54.96% 979 14.50% 35.16%Obr. Jornaleros 985 7.35% 60.32% 870 9.20% 22.77% 1562 11.33% 38.85%Servicios 1728 65.99% 114.85% 1974 65.75% 105.30% 4183 70.43% 109.94%Otros 1 33.33%TOTAL 8377 36.77% 62.71% 9266 40.73% 59.78% 17410 44.89% 52.18%* Porcentaje aritmético: Ingreso promedio masculino menos ingrego promedio femenino dividido por ingreso promedio femenino.
DIFERENCIALES SALARIALES POR TIPO DE OCUPACION (continuación)
1989 1998
1285 12.22% 88.55%
HONDURAS - DIFERENCIAL SALARIAL EN LA ACTIVIDAD PRINCIPAL POR TIPO
1981 1989
URUGUAY - DIFERENCIAL SALARIAL EN LA ACTIVIDAD PRINCIPAL POR TIPO DE OCUPACION1981 1989 1998
1998
809 45.61% 20.29%
COSTA RICA - DIFERENCIAL SALARIAL EN LA ACTIVIDAD PRINCIPAL POR TIPO DE OCUPACION
Diferenciales por ocupación Resumen Página 2 de 2
Argentina 1980 1989 1998 1980 1989 1998Oportunidades de Empleo 1.56% 0.19% 3.31% 1.56% 0.19% 3.31%
Salario Hora 15.13% 25.61% 11.34% 22.75% 26.61% 11.34%Horas Trabajadas 17.97% 17.68% 30.18% 35.13% 40.68% 30.18%
Total 34.66% 43.49% 44.82% 59.44% 67.49% 44.82%
Brasil 1981 1989 1998 1981 1989 1998Oportunidades de Empleo -0.87% -0.69% 22.92% -0.87% -0.69% 22.92%
Salario Hora 47.68% 49.58% 48.14% 52.39% 50.88% 22.40%Horas Trabajadas 8.22% 8.97% 12.21% 38.03% 35.27% 32.78%
Total 55.03% 57.86% 83.27% 89.55% 85.45% 78.09%
Colombia 1981 1989 1998 1981 1989 1998Oportunidades de Empleo 2.09% 6.07% 8.02% 2.09% 6.07% 8.02%
Salario Hora 19.21% 15.89% 5.80% -0.14% 26.35% 15.98%Horas Trabajadas 1.96% 6.12% 8.09% 16.79% 19.09% 25.55%
Total 23.25% 28.08% 21.91% 18.75% 51.51% 49.55%
Costa Rica 1981 1989 1998 1981 1989 1998Oportunidades de Empleo 0.92% 0.94% 2.65% 0.92% 0.94% 2.65%
Salario Hora 23.25% 22.71% 16.58% -14.29% 21.57% 5.65%Horas Trabajadas 7.40% 11.29% 16.16% 37.02% 44.11% 49.94%
Total 31.57% 37.10% 33.48% 23.65% 66.62% 58.24%
Honduras 1989 1998 1989 1998Oportunidades de Empleo -3.16% -1.69% -3.16% -1.69%
Salario Hora 34.34% 4.85% 36.87% 18.74%Horas Trabajadas -0.24% 6.48% 13.90% 25.85%
Total 30.94% 9.64% 47.60% 42.91%
Uruguay 1981 1989 1998 1981 1989 1998Oportunidades de Empleo 3.31% 5.17% 7.44% 3.31% 5.17% 7.44%
Salario Hora 29.88% 12.65% 11.53% 45.02% 69.24% 22.45%Horas Trabajadas 19.53% 20.10% 23.75% 34.13% 28.71% 22.05%
Total 52.72% 37.92% 42.72% 82.46% 103.11% 51.94%
Asalariados No Asalariados
DESCOMPOSICION DE LAS DIFERENCIAS EN INGRESO SEMANAL ESPERADO ENTRE HOMBRES Y MUJERES
CUADRO No. 4
Ingreso esperado Resumen Página 1 de 1
Ramas de Ramas deActividad Ocupaciones Actividad Ocupaciones
Argentina1980 0.4714 0.4575 0.5745 0.42031989 0.4814 0.4676 0.5846 0.46671998 0.4612 0.4903 0.3398 0.4660
Brasil0.5081 0.5808 0.6415 0.6468
1989 0.4857 0.5477 0.5875 0.58571998 0.5637 0.5654 0.5990 0.5840
Colombia1981 0.3610 0.5999 0.3546 0.50621989 0.3583 0.5895 0.2882 0.47131998 0.3475 0.5412 0.3274 0.4973
Costa Rica1981 0.4525 * 0.4566 *1989 0.5106 0.5747 0.5535 0.54021998 0.4523 0.5620 0.5885 0.5816
Honduras1989 0.5211 0.6962 0.7181 0.77251998 0.5244 0.6471 0.6719 0.6956
Uruguay1981 0.4430 0.6133 0.4458 0.62141989 0.4749 0.5562 0.3859 0.53411998 0.4522 0.5888 0.4143 0.5094
* Para Costa Rica 1981 la clasificación de ocupaciones fue demasiado limitada.
Asalariados No Asalariados
INDICES DE DUNCAN PARA IGUALDAD DE DISTRIBUCIONES ENTRE HOMBRES Y MUJERES
Cuadro No. 5
Diferenciales Resumen Página 1 de 1
Segmentcn Salario hora Total Segmentcn Salario hora TotalWm(hm-hf) (Wm-Wf)hf Wm(hm-hf) (Wm-Wf)hf
Argentina1980 -0.1832 0.9970 0.8137 -0.1048 0.9224 0.8176
-22.5% 122.5% 100.0% -12.8% 112.8% 100.0%1989 -1.2219 5.5374 4.3155 -1.1076 5.4231 4.3155
-28.3% 128.3% 100.0% -25.7% 125.7% 100.0%1998 -0.3154 0.3050 -0.0104 -0.3588 0.3481 -0.0107
3023.7% -2923.7% 100.0% 3361.0% -3261.0% 100.0%Brasil
1981 0.7111 3.6584 4.3695 -5.9775 46.1030 40.125516.3% 83.7% 100.0% -14.9% 114.9% 100.0%
1989 1.4412 3.4177 4.8589 -0.6215 2.0250 1.403529.7% 70.3% 100.0% -44.3% 144.3% 100.0%
1998 0.1528 6.4883 6.6411 -0.0703 1.6954 1.62502.3% 97.7% 100.0% -4.3% 104.3% 100.0%
Colombia1981 -0.3909 15.1593 14.7683 7.8568 6.9115 14.7683
-2.6% 102.6% 100.0% 53.2% 46.8% 100.0%1989 -17.8333 76.0557 58.2224 0.3959 56.3364 56.7323
-30.6% 130.6% 100.0% 0.7% 99.3% 100.0%1998 -160.7686 239.8140 79.0455 -141.0937 220.3129 79.2192
-203.4% 303.4% 100.0% -178.1% 278.1% 100.0%Costa Rica
1981 -5.9522 7.2406 1.2884 -9.9999 11.2883 1.2884-462.0% 562.0% 100.0% -776.2% 876.2% 100.0%
1989 -119.2662 191.4042 72.1380 -98.8876 166.5716 67.6840-165.3% 265.3% 100.0% -146.1% 246.1% 100.0%
1998 -222.8150 269.6307 46.8157 -301.5763 375.6366 74.0603-475.9% 575.9% 100.0% -407.2% 507.2% 100.0%
Honduras1989 -0.2988 0.4165 0.1177 -0.6129 0.6518 0.0389
-253.8% 353.8% 100.0% -1574.2% 1674.2% 100.0%1998 -2.4812 2.0881 -0.3931 -2.0095 1.6156 -0.3940
631.1% -531.1% 100.0% 510.1% -410.1% 100.0%Uruguay
1981 8.7664 2.3959 11.1624 3.8217 3.2232 7.044978.5% 21.5% 100.0% 54.2% 45.8% 100.0%
1989 -0.0937 0.2742 0.1805 0.0868 0.1984 0.2853-51.9% 151.9% 100.0% 30.4% 69.6% 100.0%
1998 -2.5042 7.5265 5.0223 -0.1828 5.2224 5.0397-49.9% 149.9% 100.0% -3.6% 103.6% 100.0%
CUADRO No. 6DESCOMPOSICIÓN DE DIFERENCIAS ABSOLUTAS EN SALARIOS HORA
Basada en clasificación de actividades Basada en clasificación de ocupaciones
Diferenciales Resumen Página 1 de 2
Segmentcn Salario hora Total Segmentcn Salario hora TotalWm(hm-hf) (Wm-Wf)hf Wm(hm-hf) (Wm-Wf)hf
Argentina1980 1.1660 0.6156 1.7816 1.2649 0.5167 1.7816
65.4% 34.6% 100.0% 71.0% 29.0% 100.0%1989 4.5644 8.6868 13.2512 0.9776 12.2736 13.2511
34.4% 65.6% 100.0% 7.4% 92.6% 100.0%1998 -0.3110 0.7296 0.4186 0.0389 0.3729 0.4118
-74.3% 174.3% 100.0% 9.4% 90.6% 100.0%Brasil
1981 11.0778 56.8716 67.9494 34.0105 36.4612 70.471816.3% 83.7% 100.0% 48.3% 51.7% 100.0%
1989 -0.0152 3.0954 3.0803 1.4739 1.6122 3.0861-0.5% 100.5% 100.0% 47.8% 52.2% 100.0%
1998 1.6075 1.4637 3.0712 2.6164 0.4548 3.071252.3% 47.7% 100.0% 85.2% 14.8% 100.0%
Colombia1981 7.4587 -21.8935 -14.4348 18.1490 -31.8048 -13.6558
-51.7% 151.7% 100.0% -132.9% 232.9% 100.0%1989 15.4296 101.3829 116.8125 24.1280 99.7389 123.8669
13.2% 86.8% 100.0% 19.5% 80.5% 100.0%1998 236.4514 50.9310 287.3824 36.2628 255.9616 292.2244
82.3% 17.7% 100.0% 12.4% 87.6% 100.0%Costa Rica
1981 4.1774 -22.3711 -18.1937 2.9213 -21.1150 -18.1937-23.0% 123.0% 100.0% -16.1% 116.1% 100.0%
1989 98.7867 -36.8249 61.9619 78.0723 -14.0837 63.9886159.4% -59.4% 100.0% 122.0% -22.0% 100.0%
1998 372.8854 32.4784 405.3638 -94.1298 498.3853 404.255592.0% 8.0% 100.0% -23.3% 123.3% 100.0%
Honduras1989 -0.8953 1.4312 0.5359 -0.7343 1.3414 0.6071
-167.1% 267.1% 100.0% -121.0% 221.0% 100.0%1998 -2.6160 8.6691 6.0531 -0.7532 6.7816 6.0284
-43.2% 143.2% 100.0% -12.5% 112.5% 100.0%Uruguay
1981 -3.9157 14.3491 10.4334 2.4061 4.0734 6.4796-37.5% 137.5% 100.0% 37.1% 62.9% 100.0%
1989 -0.3740 0.9189 0.5449 0.0071 0.5674 0.5745-68.6% 168.6% 100.0% 1.2% 98.8% 100.0%
1998 -9.6112 14.4079 4.7967 -2.6436 7.5193 4.8757-200.4% 300.4% 100.0% -54.2% 154.2% 100.0%
Basada en clasificación de actividades Basada en clasificación de ocupaciones
DESCOMPOSICIÓN DE DIFERENCIAS ABSOLUTAS EN INGRESO NO SALARIAL POR HORA
Diferenciales Resumen Página 2 de 2
yedu 0.039291 ** 0.1283808 ** 0.1086325 ** 0.0462823 ** 0.1386122 ** 0.1096334 **exp -0.027582 ** 0.0387601 ** 0.0301622 ** -0.009848 0.0672587 ** 0.0259406 **
exp2 0.0004945 ** -0.000541 ** -0.0003 ** 0.0000245 -0.001064 ** -0.0003 **lambda -0.774442 ** 0.039976 0.0484997 -0.511215 ** 0.5545133 ** 0.0938446
Constante 2.972931 ** 2.058709 ** -0.729826 ** 2.515988 ** 0.4114257 -0.958762 **yedu 0.0631563 ** 0.1263807 ** 0.1082908 ** 0.067428 ** 0.1214479 ** 0.1077369 **exp 0.0149769 0.0366564 ** 0.0277139 ** 0.0160574 0.0442932 ** 0.0217188 **
exp2 -0.000135 -0.000512 ** -0.000268 ** -0.000334 -0.000732 ** -0.000241 **lambda
Constante 1.249295 ** 2.161734 ** -0.625909 ** 1.079303 ** 1.830839 ** -0.710019 **
yedu 0.1792534 ** 0.1841779 ** 0.1529095 ** 0.2213884 ** 0.2026238 ** 0.1831489 **exp -0.01012 ** 0.0401812 ** -0.009135 ** 0.0065561 * 0.0376701 ** 0.0001135
exp2 9.10E-06 ** -0.000529 ** 8.27E-06 ** -0.000241 ** -0.000435 ** 8.52E-07lambda -1.28832 ** -0.568169 ** -0.86393 ** -1.004952 ** -0.220018 ** -1.088393 **
Constante 5.397036 ** 0.4048457 ** 0.8834644 ** 4.152429 ** -0.670824 ** 0.7410546 **yedu 0.1695694 ** 0.1850761 ** 0.1984528 ** 0.1852633 ** 0.1999879 ** 0.1684651 **exp 0.0125923 ** 0.0595422 ** 0.0168833 ** 0.0538177 0.0468688 ** 0.0297355 **
exp2 -0.000013 ** -0.000669 ** -1.74E-05 ** -0.000657 -0.000509 ** -0.000254 **lambda
Constante 3.391081 ** -0.628799 ** -1.024889 ** 2.201022 ** -1.100511 ** -1.319663 **
yedu 0.1367996 ** 0.1255607 ** 0.1284907 ** 0.1659487 ** 0.1212788 ** 0.1304239 **exp 0.0093865 0.011605 ** 0.0180533 * -0.00168 0.0123122 ** 0.0209247 **
exp2 -0.000121 * -9.37E-05 * -0.000143 0.0001679 -0.000142 ** -0.000204 **lambda -0.816589 ** -0.493201 ** -0.296717 ** -0.478464 ** -0.26333 ** -0.137979 **
Constante 3.934251 ** 5.137207 ** 6.145314 * 3.172399 ** 4.692069 ** 5.74146 **yedu 0.1386044 ** 0.1256345 ** 0.1243154 ** 0.1593829 ** 0.1233239 ** 0.1295974 **exp 0.0528875 ** 0.0382042 ** 0.0324453 ** 0.0258559 ** 0.025824 ** 0.027405 **
exp2 -0.000646 ** -0.000416 ** -0.000334 ** -0.00024 ** -0.000319 ** -0.000301 **lambda
Constante 2.172361 ** 4.140707 ** 5.64373 ** 2.021012 ** 4.049416 ** 5.466831 **** Significativo al 5%. * Significativo al 10%
RESUMEN DE RESULTADOS DE LA ESTIMACION DE ECUACIONES DE INGRESOS PARA NO ASALARIADOS
HOMBRES MUJERESArgentina 1980 1989 1998 1980 1989
Corregidas por
selectividad
Sin corrección
por selectividad
1989 1998 1981 1989
Sin corrección
por selectividad
Colombia 1981 1998
1981 1989 1998
Corregidas por
selectividad
Brasil 1981 1989 1998
CUADRO No. 7B
1998
Corregidas por
selectividad
Sin corrección
por selectividad
Resumen Resultados Página 1 de 2
yedu 0.0875613 ** 0.0602775 ** 0.0778668 ** 0.0994913 ** 0.102866 ** 0.0709257 **exp 0.0120436 0.0097146 0.0049996 -0.010918 -0.00441 0.0037741
exp2 -0.000102 -0.000156 -0.000053 0.0001308 0.0001443 -0.000102lambda -0.869279 ** -0.2159 -0.240896 -0.65552 * -0.007264 0.1094884
Constante 4.10892 ** 5.755845 ** 7.137339 ** 4.318337 ** 4.965446 ** 6.515705 **yedu 0.0884311 ** 0.0592401 ** 0.077198 ** 0.0888966 ** 0.1028188 ** 0.0718142 **exp 0.0520457 ** 0.0195834 ** 0.0191756 ** 0.0103129 -0.004061 -0.000735
exp2 -0.00054 ** -0.000265 ** -0.000216 ** -0.000124 0.0001397 -4.12E-05lambda
Constante 2.172106 ** 5.280545 ** 6.589785 ** 2.65441 ** 4.947112 ** 6.766678 **
yedu 0.1549502 ** 0.1351815 ** 0.1151307 ** 0.1176319 **exp 0.0534534 ** -0.00999 0.020293 * -0.009078
exp2 -0.000522 ** 0.000177 -0.000178 0.0001017lambda 0.1887022 -0.764258 ** -0.08324 ** -0.525987 **
Constante -1.67483 ** 2.264359 ** -0.843979 ** 2.008413 **yedu 0.1592289 ** 0.140727 ** 0.1152319 ** 0.1241244 **exp 0.0430697 ** 0.0386009 ** 0.0256974 ** 0.0228348 **
exp2 -0.000413 ** -0.000368 ** -0.000239 ** -0.000258 **lambda
Constante -1.316651 ** 0.5901857 ** -1.059607 ** 0.716527 **
yedu 0.0649013 ** 0.1020931 ** 0.1362972 ** 0.0943769 ** 0.1501109 ** 0.1493258 **exp 0.0050703 0.019547 ** 0.0325893 * -0.018469 0.0673458 ** 0.031734 **
exp2 -0.00023 * -0.000205 * -0.000279 0.0000839 -0.000807 ** -0.000269 **lambda -0.916907 ** -0.397616 ** -0.071955 ** -1.027434 ** 0.8566226 ** 0.1603064 **
Constante 3.901792 ** -0.865589 ** 1.563184 * 3.59998 ** -4.584184 ** 0.7730191 **yedu 0.1011535 ** 0.1118395 ** 0.1380252 ** 0.1209946 ** 0.1133503 ** 0.139658 **exp 0.0435466 ** 0.036898 ** 0.0359995 ** 0.016576 * 0.0333972 ** 0.0254466 **
exp2 -0.000561 ** -0.000425 ** -0.000325 ** -0.000207 ** -0.000407 ** -0.000201 **lambda
Constante 1.636437 ** -1.774065 ** 1.404174 ** 1.315938 ** -2.284962 ** 1.246594 **** Significativo al 5%. * Significativo al 10%
Sin corrección
por selectividad
1981 1989 1998
Corregidas por
selectividad
Uruguay 1981 1989 1998
Sin corrección
por selectividad
Honduras 1989 1998
1998
1989 1998
Corregidas por
selectividad
HOMBRES MUJERES
Sin corrección
por selectividad
1981 1989 1998
Corregidas por
selectividad
Costa Rica 1981 1989
RESUMEN DE RESULTADOS DE LA ESTIMACION DE ECUACIONES DE INGRESOS PARA NO ASALARIADOS (CONTINUACION)
Resumen Resultados Página 2 de 2
1981 1989 1998 1981 1989 1998 1981 1989 1998 1981 1989 1998Argentina 4.2% 3.0% 4.6% 2.6% 2.6% 4.0% 2.5% 2.9% 3.5% 2.5% 2.4% 2.7%Brasil 1.7% 1.5% 3.6% 2.5% 2.3% 2.7% 2.4% 2.5% 3.4% 2.8% 2.8% 3.2%Colombia 4.6% 3.0% 3.1% 3.6% 3.2% 2.4% 3.8% 2.9% 2.9% 2.9% 2.9% 1.7%Costa Rica 3.7% 3.1% 1.6% 5.2% 3.0% 2.2% 6.5% 3.6% 2.0% 5.4% 2.8% 1.8%Honduras 4.3% 3.5% 5.1% 2.9% 4.1% 3.2% 4.9% 2.9%Uruguay 3.6% 3.0% 3.8% 2.7% 3.5% 3.4% 3.2% 3.1% 3.4% 2.5% 2.6% 2.7%
1981 1989 1998 1981 1989 1998 1981 1989 1998 1981 1989 1998Argentina -1.3% 2.3% 2.2% -0.9% 3.7% 1.8% 1.1% 2.2% 2.0% 0.6% 2.4% 1.5%Brasil -1.0% 2.4% -0.9% -0.1% 2.5% 0.0% 1.2% 3.9% 1.6% 3.4% 3.2% 2.2%Colombia 0.6% 0.9% 1.4% 0.3% 0.8% 1.6% 3.4% 2.6% 2.3% 1.9% 1.7% 1.9%Costa Rica 0.9% 0.5% 0.3% -0.7% 0.0% 0.1% 3.6% 1.2% 1.3% 0.6% 0.0% -0.2%Honduras 3.6% -0.4% 1.5% -0.6% 2.9% 2.7% 1.8% 1.5%Uruguay -0.2% 1.3% 2.4% -1.6% 4.3% 2.4% 2.5% 2.3% 2.6% 1.0% 2.1% 2.0%
RETORNOS PROMEDIO A LA EXPERIENCIA - NO ASALARIADOSCON CORRECCION DE SELECTIVIDAD SIN CORRECCION DE SELECTIVIDAD
Hombres Mujeres Hombres Mujeres
CUADRO No. 8RETORNOS PROMEDIO A LA EXPERIENCIA - ASALARIADOS
Hombres MujeresCON CORRECCION DE SELECTIVIDAD SIN CORRECCION DE SELECTIVIDAD
Hombres Mujeres
Ret-Exper Página 1 de 1
1981 1989 1998 1981 1989 1998Características -8.75% -15.48% -12.00% -1.13% -12.70% -11.57%Residuo 19.61% 24.86% 8.53% 12.17% 22.41% 8.61%Total 10.86% 9.38% -3.47% 11.04% 9.71% -2.96%Características -12.26% -16.46% -29.59% -15.07% -19.86% -33.68%Residuo 46.55% 46.79% 48.39% 48.81% 49.62% 50.78%Total 34.29% 30.34% 18.80% 33.74% 29.76% 17.10%Características -0.71% -9.20% -9.41% 11.54% 0.00% -3.36%Residuo 11.67% 16.27% 8.29% 13.27% 16.09% 5.91%Total 10.97% 7.07% -1.12% 24.81% 16.09% 2.55%Características 22.59% -3.17% -2.98% -6.62% -8.33% -7.41%Residuo -15.17% 16.70% 10.08% 15.46% 22.06% 14.81%Total 7.41% 13.53% 7.10% 8.84% 13.73% 7.40%Características -37.43% -29.20% -20.07% -19.02%Residuo 28.42% 19.33% 37.07% 21.88%Total -9.00% -9.87% 17.00% 2.86%Características -3.01% 9.36% -9.73% -0.27% 0.67% -9.63%Residuo 38.47% 18.03% 22.37% 34.68% 26.34% 23.07%Total 35.45% 27.40% 12.64% 34.41% 27.01% 13.44%
1981 1989 1998 1981 1989 1998Características 40.96% 1.08% -7.84% -0.02% 2.40% -5.48%Residuo -8.39% 38.83% 25.07% 32.25% 37.53% 22.70%Total 32.57% 39.91% 17.22% 32.23% 39.93% 17.22%Características 7.46% -3.28% 20.46% 3.98% -6.98% 10.50%Residuo 55.16% 55.79% 1.61% 60.88% 59.70% 36.60%Total 62.61% 52.50% 22.06% 64.86% 52.72% 47.10%Características 47.65% 24.80% 9.88% 15.59% 2.60% -0.59%Residuo 6.15% 12.95% 14.10% 39.38% 35.35% 24.04%Total 53.80% 37.75% 23.98% 54.97% 37.95% 23.45%Características 66.47% 8.01% 12.89% 7.25% -8.33% 2.67%Residuo -29.78% 19.37% 14.09% 30.36% 22.06% 24.31%Total 36.69% 27.38% 26.98% 37.61% 13.73% 26.99%Características -15.17% 21.82% -6.12% -0.77%Residuo 33.79% 9.50% 24.73% 32.06%Total 18.62% 31.32% 18.61% 31.29%Características 2.45% 13.37% -9.10% 2.71% 0.11% -11.87%Residuo 59.18% 46.19% 29.05% 59.05% 58.56% 31.86%Total 61.62% 59.56% 19.95% 61.76% 58.66% 19.99%
Costa Rica
Costa Rica
Honduras
Uruguay
Honduras
Uruguay
Argentina
Brasil
RESUMEN DE LA DESCOMPOSICION DE OAXAPA PARA NO ASALARIADOS
CUADRO No 9
Con Corrección de Selectividad Sin Correccion de Selectividad
Colombia
Con Corrección de Selectividad Sin Correccion de SelectividadRESUMEN DE LA DESCOMPOSICION DE OXACA PARA ASALARIADOS
Argentina
Brasil
Colombia
Oaxaca Página 1 de 1
Caract Residuo Total Caract Residuo Total Caract Residuo Total
yedu -5.67% -5.78% -11.45% -16.80% 9.76% -7.04% -13.70% -9.82% -23.51%exp 4.32% 9.91% 14.23% 3.64% 12.24% 15.88% 1.94% 8.34% 10.28%lambda -7.41% 10.77% 3.37% -2.31% -2.29% -4.60% -0.24% -16.47% -16.71%_cons 0.00% 4.71% 4.71% 0.00% 5.14% 5.14% 0.00% 26.47% 26.47%Total -8.75% 19.61% 10.86% -15.48% 24.86% 9.38% -12.00% 8.53% -3.47%
yedu -24.32% -9.99% -34.32% -26.33% -7.82% -34.16% -32.41% 11.79% -20.62%exp 6.35% -13.48% -7.13% 4.16% -13.86% -9.70% 2.78% 16.22% 19.00%lambda 5.71% 9.29% 15.00% 5.72% 10.63% 16.34% 0.04% -39.13% -39.10%_cons 0.00% 60.73% 60.73% 0.00% 57.85% 57.85% 0.00% 59.51% 59.51%Total -12.26% 46.55% 34.29% -16.46% 46.79% 30.34% -29.59% 48.39% 18.80%
yedu -9.05% -1.70% -10.75% -10.88% -13.91% -24.79% -10.76% -18.90% -29.66%exp 7.16% 4.55% 11.71% 3.94% -0.16% 3.78% 1.92% 11.69% 13.61%lambda 1.18% -15.74% -14.56% -2.26% -7.67% -9.94% -0.56% -22.41% -22.97%_cons 0.00% 24.57% 24.57% 0.00% 38.02% 38.02% 0.00% 37.90% 37.90%Total -0.71% 11.67% 10.97% -9.20% 16.27% 7.07% -9.41% 8.29% -1.12%
yedu -15.05% -53.96% -69.01% -12.07% -28.42% -40.49% -10.64% -19.07% -29.71%exp 9.19% -17.06% -7.87% 4.04% 3.68% 7.72% 3.12% -5.18% -2.06%lambda 28.44% -71.89% -43.45% 4.86% -30.67% -25.80% 4.55% -17.23% -12.68%_cons 0.00% 127.74% 127.74% 0.00% 72.11% 72.11% 0.00% 51.56% 51.56%Total 22.59% -15.17% 7.41% -3.17% 16.70% 13.53% -2.98% 10.08% 7.10%
yedu -42.83% -46.31% -89.14% -27.23% -23.90% -51.13%exp 8.36% -8.15% 0.22% 2.25% 11.63% 13.87%lambda -2.96% -18.74% -21.70% -4.21% -1.25% -5.47%_cons 0.00% 101.62% 101.62% 0.00% 32.86% 32.86%Total -37.43% 28.42% -9.00% -29.20% 19.33% -9.87%
yedu -4.80% -24.40% -29.19% -2.87% 12.71% 9.83% -12.71% -10.36% -23.07%exp 3.13% 18.06% 21.20% 4.11% -0.34% 3.77% 2.75% 10.54% 13.29%lambda -1.35% -4.86% -6.21% 8.13% -39.05% -30.92% 0.23% -12.20% -11.98%_cons 0.00% 49.66% 49.66% 0.00% 44.71% 44.71% 0.00% 34.39% 34.39%Total -3.01% 38.47% 35.45% 9.36% 18.03% 27.40% -9.73% 22.37% 12.64%
DESCOMPOSICION DE OAXACA PARA ASALARIADOSBASADA EN ECUACIONES CON CORRECCION DE SELECTIVIDAD
BRASIL
19981981 1989
URUGUAY
HONDURAS
CUADRO No. 10
ARGENTINA
COLOMBIA
COSTA RICA
Descomposicion de Oxaca Página 1 de 4
Caract Residuo Total Caract Residuo Total Caract Residuo Total
yedu -5.66% -3.85% -9.51% -16.28% 13.32% -2.96% -13.45% -0.42% -13.87%exp 4.53% 3.77% 8.30% 3.58% 11.57% 15.15% 1.88% 14.15% 16.03%_cons 0.00% 12.26% 12.26% 0.00% -2.48% -2.48% 0.00% -5.12% -5.12%Total -1.13% 12.17% 11.04% -12.70% 22.41% 9.71% -11.57% 8.61% -2.96%
yedu -24.19% -8.73% -32.93% -26.64% -5.15% -31.79% -38.70% 28.97% -9.74%exp 9.12% -5.84% 3.29% 6.78% -4.59% 2.19% 5.03% 2.06% 7.08%_cons 0.00% 63.38% 63.38% 0.00% 59.36% 59.36% 0.00% 19.75% 19.75%Total -15.07% 48.81% 33.74% -19.86% 49.62% 29.76% -33.68% 50.78% 17.10%
yedu 4.78% 7.81% 12.58% -4.59% -6.41% -11.00% -5.50% 3.50% -1.99%exp 6.77% 15.30% 22.06% 4.59% 0.92% 5.51% 2.14% 20.06% 22.20%_cons 0.00% -9.84% -9.84% 0.00% 21.58% 21.58% 0.00% -17.66% -17.66%Total 11.54% 13.27% 24.81% 0.00% 16.09% 16.09% -3.36% 5.91% 2.55%
yedu -16.26% -48.54% -64.80% -12.19% -22.33% -34.52% -10.68% -10.52% -21.20%exp 9.64% 18.96% 28.60% 3.87% 11.76% 15.63% 3.27% 6.60% 9.87%_cons 0.00% 45.04% 45.04% 0.00% 32.62% 32.62% 0.00% 18.72% 18.72%Total -6.62% 15.46% 8.84% -8.33% 22.06% 13.73% -7.41% 14.81% 7.40%
yedu -30.22% -38.09% -68.32% -21.88% -27.06% -48.94%exp 10.15% -9.58% 0.57% 2.86% 5.26% 8.12%_cons 0.00% 84.74% 84.74% 0.00% 43.68% 43.68%Total -20.07% 37.07% 17.00% -19.02% 21.88% 2.86%
yedu -3.93% -17.02% -20.94% -2.09% 16.07% 13.98% -11.19% -3.62% -14.81%exp 3.66% 19.22% 22.88% 2.76% 11.78% 14.54% 1.56% 16.33% 17.88%_cons 0.00% 32.47% 32.47% 0.00% -1.51% -1.51% 0.00% 10.37% 10.37%Total -0.27% 34.68% 34.41% 0.67% 26.34% 27.01% -9.63% 23.07% 13.44%
DESCOMPOSICION DE OAXACA PARA ASALARIADOSBASADA EN ECUACIONES SIN CORRECCION DE SELECTIVIDAD
1981 1989 1998
COSTA RICA
HONDURAS
URUGUAY
ARGENTINA
BRASIL
COLOMBIA
Descomposicion de Oxaca Página 2 de 4
Caract Residuo Total Caract Residuo Total Caract Residuo Total
yedu -0.25% -4.52% -4.76% -0.01% -8.13% -8.14% -6.79% -1.00% -7.79%exp -0.41% -2.82% -3.23% 2.55% -27.69% -25.14% 1.37% 11.39% 12.76%lambda 41.61% -46.74% -5.13% -1.46% -90.08% -91.54% -2.42% -8.22% -10.64%_cons 0.00% 45.69% 45.69% 0.00% 164.73% 164.73% 0.00% 22.89% 22.89%Total 40.96% -8.39% 32.57% 1.08% 38.83% 39.91% -7.84% 25.07% 17.22%
yedu 2.81% -15.31% -12.51% -8.48% -9.16% -17.64% -9.30% -19.55% -28.84%exp -1.08% -22.32% -23.40% -0.05% -2.75% -2.79% -2.12% -25.71% -27.83%lambda 5.73% -31.68% -25.94% 5.24% -39.87% -34.63% 31.87% 32.63% 64.50%_cons 0.00% 124.46% 124.46% 0.00% 107.57% 107.57% 0.00% 14.24% 14.24%Total 7.46% 55.16% 62.61% -3.28% 55.79% 52.50% 20.46% 1.61% 22.06%
yedu 14.56% -16.87% -2.30% 2.20% 2.96% 5.15% -1.16% -1.46% -2.62%exp -0.09% 3.77% 3.68% 0.39% 2.59% 2.98% 0.84% -2.16% -1.32%lambda 33.18% -56.94% -23.76% 22.21% -37.10% -14.89% 10.20% -22.67% -12.47%_cons 0.00% 76.19% 76.19% 0.00% 44.51% 44.51% 0.00% 40.39% 40.39%Total 47.65% 6.15% 53.80% 24.80% 12.95% 37.75% 9.88% 14.10% 23.98%
yedu 9.03% -6.85% 2.19% -0.09% -30.26% -30.36% 1.23% 5.65% 6.88%exp -0.58% 42.93% 42.35% -0.67% 9.33% 8.66% 0.43% 8.23% 8.66%lambda 58.02% -44.93% 13.09% 8.76% -38.73% -29.96% 11.22% -61.96% -50.74%_cons 0.00% -20.94% -20.94% 0.00% 79.04% 79.04% 0.00% 62.16% 62.16%Total 66.47% -29.78% 36.69% 8.01% 19.37% 27.38% 12.89% 14.09% 26.98%
yedu -5.36% 14.89% 9.53% 0.62% 8.51% 9.13%exp -0.87% 63.32% 62.45% 0.40% 6.70% 7.10%lambda -8.94% 38.67% 29.72% 20.80% -31.31% -10.51%_cons 0.00% -83.09% -83.09% 0.00% 25.59% 25.59%Total -15.17% 33.79% 18.62% 21.82% 9.50% 31.32%
yedu -0.20% -21.28% -21.49% -1.42% -38.73% -40.15% -14.60% -12.75% -27.35%exp -2.16% 35.57% 33.41% 1.35% -74.77% -73.42% 2.65% 1.34% 4.00%lambda 4.81% 14.71% 19.52% 13.44% -212.2% -198.7% 2.85% -38.56% -35.71%_cons 0.00% 30.18% 30.18% 0.00% 371.86% 371.86% 0.00% 79.02% 79.02%Total 2.45% 59.18% 61.62% 13.37% 46.19% 59.56% -9.10% 29.05% 19.95%
COSTA RICA
DESCOMPOSICION DE OAXACA PARA NO ASALARIADOSBASADA EN ECUACIONES CON CORRECCION DE SELECTIVIDAD
ARGENTINA
BRASIL
COLOMBIA
1981 1989 1998
HONDURAS
URUGUAY
Descomposicion de Oxaca Página 3 de 4
Caract Residuo Total Caract Residuo Total Caract Residuo Total
yedu -0.39% -2.76% -3.15% -0.01% 3.92% 3.91% -6.77% 0.55% -6.22%exp 0.37% 18.01% 18.38% 2.41% 0.52% 2.93% 1.29% 13.73% 15.03%_cons 0.00% 17.00% 17.00% 0.00% 33.09% 33.09% 0.00% 8.41% 8.41%Total -0.02% 32.25% 32.23% 2.40% 37.53% 39.93% -5.48% 22.70% 17.22%
yedu 2.66% -5.70% -3.04% -8.50% -7.41% -15.91% 6.94% 19.46% 26.40%exp 1.32% -52.43% -51.11% 1.51% 19.94% 21.45% 3.56% -12.35% -8.78%_cons 0.00% 119.01% 119.01% 0.00% 47.17% 47.17% 0.00% 29.48% 29.48%Total 3.98% 60.88% 64.86% -6.98% 59.70% 52.72% 10.50% 36.60% 47.10%
yedu 15.81% -11.85% 3.95% 2.29% 1.59% 3.88% -1.46% -3.99% -5.45%exp -0.21% 36.10% 35.88% 0.31% 24.63% 24.94% 0.87% 10.34% 11.21%_cons 0.00% 15.13% 15.13% 0.00% 9.13% 9.13% 0.00% 17.69% 17.69%Total 15.59% 39.38% 54.97% 2.60% 35.35% 37.95% -0.59% 24.04% 23.45%
yedu 9.12% -0.27% 8.86% -12.19% -22.33% -34.52% 1.22% 4.38% 5.61%exp -1.87% 78.86% 76.98% 3.87% 11.76% 15.63% 1.45% 37.62% 39.07%_cons 0.00% -48.23% -48.23% 0.00% 32.62% 32.62% 0.00% -17.69% -17.69%Total 7.25% 30.36% 37.61% -8.33% 22.06% 13.73% 2.67% 24.31% 26.99%
yedu -5.51% 16.45% 10.94% 0.69% 8.05% 8.74%exp -0.61% 33.98% 33.37% -1.46% 36.64% 35.18%_cons 0.00% -25.70% -25.70% 0.00% -12.63% -12.63%Total -6.12% 24.73% 18.61% -0.77% 32.06% 31.29%
yedu -0.30% -14.32% -14.63% -1.25% -1.21% -2.46% -12.83% -1.57% -14.40%exp 3.01% 41.33% 44.34% 1.36% 8.68% 10.04% 0.96% 17.67% 18.64%_cons 0.00% 32.05% 32.05% 0.00% 51.09% 51.09% 0.00% 15.76% 15.76%Total 2.71% 59.05% 61.76% 0.11% 58.56% 58.66% -11.87% 31.86% 19.99%
URUGUAY
ARGENTINA
BRASIL
19981981 1989
DESCOMPOSICION DE OAXACA PARA NO ASALARIADOSBASADA EN ECUACIONES SIN CORRECCION DE SELECTIVIDAD
COLOMBIA
COSTA RICA
HONDURAS
Descomposicion de Oxaca Página 4 de 4