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Análisis de los diferenciales salariales por sector y género en España1

Marta Rahona López

(Universidad Autónoma de Madrid)

Mª del Mar Salinas Jiménez

(Universidad de Extremadura)

Inés P. Murillo Huertas

(Universidad de Extremadura)

(Versión preliminar)

1. Introducción

Desde finales de la década de los 80, a partir del estudio pionero de Smith

(1976), comenzaron a publicarse una serie de trabajos que abordan el análisis de las

diferencias salariales entre los sectores público y privado (Gyourko y Tracy, 1988;

Hartog y Oosterbeek, 1993; Disney y Gosling, 1998, 2003; Melly 2005; Postel-Vinay y

Turon, 2005; Baron y Cobb-Clark, 2010;). Dichos estudios han puesto de manifiesto la

existencia de notables diferencias entre ambos sectores en la gestión de recursos

humanos, en las condiciones laborales ofrecidas y en la determinación de salarios.

Diversos factores pueden explicar, al menos parcialmente, el diferencial salarial entre el

sector público y privado. Por una parte, en la toma de decisiones por parte del sector

público existen condicionamientos políticos, alejados del principio de maximización de

beneficios, que no se dan en el sector privado. En este sentido, el sector público puede

preferir comportarse como un “buen empleador” y ofrecer a sus trabajadores poco

cualificados salarios relativamente elevados para su nivel de cualificación y

productividad (Melly, 2005; Lucifora y Meurs, 2006). Por otra parte, mientras que en el

sector privado son más habituales los incentivos económicos, en el sector público

encontramos diferentes beneficios no monetarios (e.g. seguridad en el empleo, horarios

de trabajo, esquemas de pensiones) que podrían justificar unas mayores compensaciones

salariales en el sector privado (Gregory, 1990), lo que puede llevar a la opinión pública

1 Agradecemos la financiación obtenida del Ministerio de Ciencia e Innovación a través de los Proyectos

ECO2009-13864-C03-01 y ECO2009-13864-C03-02

2

a desaprobar que los trabajadores altamente cualificados de la administración pública

obtengan salarios equiparables a los recibirían si trabajasen para el sector privado (Katz

y Kreuger, 1991; Lucifora, 1999).

Este particular comportamiento del sector público tiene implicaciones tanto en el

grado de eficiencia del mercado de trabajo como en el equilibrio presupuestario. Si el

sector público ofrece a sus trabajadores salarios elevados puede forzar a que el sector

privado también aumente los salarios de sus trabajadores por encima de su nivel de

eficiencia (Melly, 2005). Adicionalmente, dicho comportamiento originará un

incremento del gasto público y en consecuencia un aumento del déficit público si no se

compensa con un aumento de impuestos. Por el contrario, si los salarios recibidos en el

sector público son demasiado bajos, especialmente para los individuos más cualificados,

la fidelidad y el compromiso de los trabajadores en ese sector serán escasos y aumentará

la dificultad para atraer, retener y motivar a individuos con alta cualificación (Disney y

Gosling, 1998; Borjas, 2002; Bargain y Melly, 2008), lo que redundará en un deterioro

de la calidad del servicio público (Melly, 2005).

Ante estas circunstancias, el estudio del diferencial salarial entre el sector

público y privado resulta oportuno, si bien dicho análisis no está exento de

complicaciones. En primer lugar, como indican Lucifora y Meurs (2006), cuanto más

diferentes sean las actividades desarrolladas por el sector público y el privado y cuanto

menor sea la sustituibilidad de los bienes y servicios producidos por cada sector, más

difícil será la comparabilidad de salarios entre sectores. Asimismo, debe tenerse en

cuenta que mientras que determinadas profesiones tienden a concentrarse en el sector

público (e.g. médicos, enfermeros, profesores, policías o jueces) otras tienden a

ocuparse mayoritaria, si no exclusivamente, en el sector privado (e.g. corredores de

seguros, de bolsa, trabajadores manuales o de la construcción). Por otra parte, las

propias características de los individuos en cuanto a formación y experiencia pueden

estar detrás de esas diferencias salariales. Por tanto, la comparación de salarios entre los

sectores público y privado sin tener en cuenta las características productivas del

individuo y de su puesto de trabajo podría conducirnos a conclusiones engañosas.

Teniendo estas premisas en consideración, los resultados de los estudios

empíricos realizados ponen de manifiesto que, una vez controladas las características

observables de los individuos, se aprecia un diferencial salarial positivo para los

trabajadores del sector público con respecto a los del sector privado (Smith, 1977;

Hartog y Oosterbeek, 1993; Disney y Gosling, 1998; Melly, 2005; Lucifora y Meurs,

3

2006; Chaterji et al., 2011). Asimismo, al analizar el diferencial salarial por sectores a

lo largo de la distribución de salarios, se concluye que este diferencial es más

pronunciado en la parte izquierda de la distribución salarial y se reduce

considerablemente, en ocasiones hasta desaparecer, en el extremo derecho de dicha

distribución (Poterba and Rueben, 1994; Disney y Gosling, 1998; Gregory and Borland,

1999; Melly, 2005, Lucifora y Meurs, 2006). En relación con lo anterior, la dispersión

salarial existente en el sector público es significativamente menor que la del sector

privado. Dadas las diferencias en la distribución y dispersión salarial entre el sector

público y privado, el análisis basado en la comparación del salario medio condicionado

ha sido criticado en numerosos estudios, en los que se apunta la conveniencia de utilizar

un análisis cuantílico que permita detectar la evolución del diferencial salarial entre

sectores a lo largo de la distribución de salarios (Poterba y Rueben, 1994; Disney and

Gosling; 1999; Baron y Cobb-Clark, 2010).

Por otra parte, las conclusiones alcanzadas en los trabajos empíricos apuntan a

que el diferencial salarial entre el sector público y privado es mayor en el caso de las

mujeres que en el de los hombres. Así, para el caso alemán, Melly (2005) señala que el

diferencial salarial entre el sector público y privado para las mujeres es un 15% superior

al de los varones, mientras que los resultados de Chatterji et al. (2011) para el Reino

Unido muestran que el diferencial salarial por sector en el caso de los hombres

representa menos del 50% del de las mujeres. El hecho de que el diferencial salarial por

sectores sea mayor para las mujeres tiene implicaciones directas en el diferencial

salarial por género. El estudio de las diferencias salariales entre hombres y mujeres ha

sido ampliamente documentado en la literatura internacional (Altonji y Blank, 1999;

Weichselbaumer y Winter-Ebmer, 2005), poniéndose de manifiesto en numerosos

trabajos que el diferencial salarial por género es notablemente inferior en el sector

público que en el sector privado (Melly 2005; Lucifora y Meurs, 2006; Barón y Cobb-

Clark, 2010; Chatterji et al., 2011).

Pese a su indudable interés, no son muchos los trabajos que han analizado el

diferencial salarial entre el sector público y el privado en el caso español (Lassibille,

1998; Albert y Moreno, 1998; Albert et al., 1999; Ullibarri, 2003; García-Pérez y

Jimeno, 2007) y apenas existen estudios que analicen el diferencial salarial por género

en ambos sectores. Con relación a este último aspecto destaca el trabajo de Ugidos

(1997), que concluye que, en promedio, el 86% del diferencial salarial por género en el

4

sector público se explica por diferencias en rendimientos, mientras que en el sector

privado la cifra disminuye hasta el 73%.

Utilizando los datos procedentes de la última ola de la Encuesta de Estructura

Salarial (EES, 2010), este trabajo presenta un doble objetivo. Por una parte, se trata de

contribuir a esta incipiente literatura, analizando el diferencial salarial por sector

(público-privado) en España, dadas las características productivas de los trabajadores y

las características del puesto de trabajo, con el objetivo de determinar si dichas

diferencias salariales se deben a diferencias en esas características o a que las mismas

obtienen rendimientos distintos en un sector y otro. Para ello se utilizará la metodología

propuesta por Firpo, Lemieux y Fortin (2011), realizando el análisis para las muestras

de hombres y mujeres separadamente y en cualquier caso a lo largo de toda la

distribución. Como se ha comentado anteriormente, la existencia de diferencias entre

hombres y mujeres en el gap salarial por sectores puede traducirse en mayores

diferencias salariales por razón de género en uno u otro sector, por lo que el segundo

objetivo que nos planteamos consiste en analizar si, como se refleja en la mayor parte de

la literatura empírica internacional, el diferencial salarial por género en España es

también más acusado en el sector privado que en el público, descomponiendo estas

diferencias salariales por género a lo largo de la distribución para estudiar si las mismas

se deben a diferencias en dotaciones de características productivas o a diferencias en

rendimientos.

2. Datos

Los datos utilizados en este estudio provienen de la Encuesta de Estructura

Salarial (EES, en adelante), en su última ola disponible, referida al año 2010. La EES es

una encuesta elaborada por el Instituto Nacional de Estadística en el marco de una

metodología armonizada con la finalidad de proporcionar una información homogénea

entre los distintos países de la Unión Europea con relación a los salarios percibidos por

los trabajadores. La EES 2010 proporciona además información detallada sobre las

características de los trabajadores (variables relativas al sexo, la edad, la escolaridad y la

nacionalidad), de sus empresas (sector de actividad, tamaño, región de ubicación y tipo

de convenio) y de sus ocupaciones (tipo de contrato, tipo de jornada, realización de

tareas de supervisión y categoría ocupacional). Se trata de microdatos emparejados

empresa-trabajador, con un proceso de elaboración de muestreo en dos etapas relativo a

5

trabajadores asalariados en distintas empresas que operan tanto en el ámbito del sector

público como en el sector privado2.

Esta encuesta se elabora cuatrienalmente, estando disponibles en la actualidad

cuatro cortes transversales, relativos a los años 1995, 2002, 2006 y 2010. Con respecto a

las olas previas, la EES 2010 presenta como principales novedades las siguientes. En

primer lugar, se incluyen entre los distintos sectores de actividad la rama

correspondiente a la Administración Pública y defensa y Seguridad Social obligatoria.

En segundo lugar, se sustituyen los sistemas de clasificación relativos a los sectores de

actividad y a las ocupaciones. Así, la EES-2010 sigue la Clasificación Nacional de

Actividades relativa a 2009 (y no la relativa a 1993, como en olas anteriores) al tiempo

que clasifica las distintas ocupaciones a tenor de la Clasificación Nacional de

Ocupaciones 2011 (mientras que las olas previas seguían la CNO-94).

Partiendo de la información relativa a las retribuciones salariales disponible en la

EES-2010, la variable dependiente se expresa en términos de salario bruto hora,

tomando como base el salario del mes de octubre dividido entre la jornada de trabajo

mensual. Para el cálculo de la retribución salarial se han añadido al salario base los

complementos salariales y las pagas extraordinarias prorrateadas, así como el pago por

horas extraordinarias; la jornada de trabajo mensual se ha aproximado a partir de una

jornada de trabajo semanal considerada normal en el mes de octubre3. Con relación a las

variables exógenas, los años de escolaridad del trabajador se han aproximado a partir

del nivel de estudios declarado por el mismo, calculándose sus años de experiencia

como la diferencia entre su edad y los años de escolaridad menos seis. La información

relativa a la empresa detalla dieciocho sectores productivos4, tamaño a cinco estratos

5 y

2 En la primera etapa del muestreo se seleccionan aleatoriamente las empresas, escogiéndose en la

segunda etapa a los trabajadores que forman parte de la encuesta a través las cuentas de cotización de sus

empresas a la Seguridad Social.

3 El método de cálculo del salario hora sigue las directrices marcadas por el INE en la metodología de la

EES.

4 A pesar de que la selección muestral comprende observaciones referidas a todos los sectores productivos

incluidos en la CNAE-09, a la hora de realizar las descomposiciones salariales se han considerado

únicamente aquellos sectores presentes en los dos colectivos implicados. Así, en la determinación del

diferencial salarial por sectores se han incluido exclusivamente aquellas categorías comunes en el ámbito

público y privado (Suministro de agua; Construcción; Transportes; Información y comunicaciones;

Actividades profesionales, científicas y técnicas; Actividades administrativas y servicios auxiliares;

Educación; Actividades sanitarias y servicios sociales; Actividades artísticas y recreativas, y Otros

6

tipo de convenio (distinguiendo entre convenidos de empresa, de sector nacional y de

sector infranacional), comprendiendo la información relativa al tipo de ocupación las

nueve categorías presentes en la clasificación a dos dígitos de la CNO-2011. La muestra

final (que excluye a los trabajadores mayores de 65 años y a aquellos con un salario

bruto hora superior a 200 euros) contiene un total de 157.178 observaciones, que

corresponden a 93.610 hombres (de los cuales el 90% trabajan en el sector privado) y

63.568 mujeres (con un 80,6 % de las mismas trabajando en el sector privado).

El gráfico 1 muestra los diferenciales salariales por sector y género a lo largo de

la distribución. Al estudiar el diferencial salarial por sector se ha tomado como

referencia a los trabajadores del sector privado, por lo que un valor positivo indica un

diferencial salarial favorable para los empleados públicos. Como se observa en el

primer panel del gráfico 1 los salarios en el ámbito del sector público son superiores a

los del privado, siendo además este diferencial salarial por sector mayor en el caso de

las mujeres. Aunque esto es así a lo largo de toda la distribución, el diferencial salarial

varía notablemente a lo largo de la misma, mostrando una tendencia creciente en la

primera mitad de la distribución de ingresos (más acentuada en el caso de los hombres)

y claramente decreciente en la segunda mitad de la distribución. En el caso del

diferencial salarial por género (segundo panel del gráfico) se ha tomado a las mujeres

como referencia, por lo que el valor positivo de este diferencial nos indica que los

hombres perciben unos mayores salarios que las mujeres, siendo este diferencial mayor

en el caso del sector privado. Se observa además que este diferencial salarial por género

tiende a aumentar a lo largo de la distribución, con unas diferencias salariales por

género más acusadas, tanto en el sector público como en el privado, en la cola derecha

de la distribución.

servicios). Por su parte, la descomposición salarial por razón de género en el ámbito del sector privado no

recoge las observaciones relativas a la Administración Pública y defensa y Seguridad Social obligatoria, y

la descomposición salarial por género en el ámbito del sector público excluye los sectores de Extractivas;

Manufacturas; Energía; Comercio; Hostelería; Finanzas, y Actividades inmobiliarias.

5 En las descomposiciones salariales por sector, para ambos géneros, no es posible utilizar este nivel de

desagregación, por lo que se ha trabajado a tres categorías (empresas pequeñas, medianas y grandes).

7

Gráfico 1. Diferenciales salariales por sector y género

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

0,4

0,45

0,5

p5 p10 p15 p20 p25 p30 p35 p40 p45 p50 p55 p60 p65 p70 p75 p80 p85 p90 p95

Difere

nc

ia e

n e

l logaritm

o d

el s

ala

rio h

ora

Percentiles

1) Diferencial salarial entre sectores

Hombre Mujer Media hombre Media mujer

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

0,4

0,45

0,5

p5 p10 p15 p20 p25 p30 p35 p40 p45 p50 p55 p60 p65 p70 p75 p80 p85 p90 p95

Difere

ncia

en

el l

ogaritm

o d

el s

ala

rio p

or h

ora

Percentiles

2) Diferencial salarial por razón de genero

Público Privado Media público Media privado

Como se comentaba en la introducción, las diferencias salariales observadas, ya

sea entre sectores o por género, pueden tener su origen en diferencias en las

características productivas de los individuos o del puesto de trabajo. En este sentido, en

la Tabla 1 se presentan los estadísticos descriptivos de la muestra de trabajadores

empleada en el presente estudio, lo que permite observar la existencia de importantes

diferencias en las características productivas de los trabajadores tanto por sector como

por género. Centrándonos en las características propias de los individuos, destaca el

mayor nivel educativo alcanzado por los trabajadores del sector público frente a los del

privado y por las mujeres frente a los hombres. Así, en torno a la mitad de las mujeres

que trabajan en el sector público cuentan con estudios universitarios mientras que

8

aproximadamente el 37% de los hombres que trabajan en el sector público alcanzan este

nivel (reduciéndose el peso de los trabajadores con estudios universitarios en el sector

privado al 29% en el caso de las mujeres y al 21% en el caso de los hombres). Por su

parte, la experiencia de los trabajadores y la antigüedad en la empresa también es mayor

en el sector público que en el privado, si bien en este caso son las mujeres las que

registran unas dotaciones menos favorables. En relación con las características de las

ocupaciones y de las empresas se aprecian también algunas diferencias significativas

por sector y género. Por sector destaca el mayor peso que tienen los técnicos y

profesionales científicos en el sector público, ocupación que en el sector público triplica

el peso en comparación con el privado. El peso de las mujeres en esta ocupación es

además mayor que el de los hombres, al igual que sucede en otras ocupaciones como

contables, administrativos y otros empleados de oficina o en servicios de restauración,

personales, protección y vendedores en el caso del sector privado. Por último, otras

diferencias por sector se refieren al tamaño de las empresas (significativamente mayor

en el caso del sector público) y al tipo de convenio (mayoritariamente de empresa en el

sector público y de sector en el privado) mientras que entre las diferencias por género

destacan el mayor peso que tiene el trabajo a tiempo parcial en el caso de las mujeres,

especialmente en el sector privado, y el menor peso de las mujeres en el desarrollo de

tareas de supervisión.

Tabla 1. Estadísticos descriptivos

Sector Público Sector Privado Hombre Mujer Hombre Mujer

Observaciones 9.329 12.333 84.281 51.235

Nivel de estudios (%) Primaria 8,56 4,51 18,75 12,23 Secundaria 37,04 26,85 39,48 39,40 FP 14,96 18,43 20,84 19,12 Diplomatura 12,45 26,96 7,73 11,06

Licenciatura o postgrado 26,99 23,25 13,21 18,19

Capital humano Escolaridad promedio (desviación estándar) 12.96 (3.40) 13.58 (2.92) 11.43 (3.47) 12.19 (3.36) Experiencia promedio (desviación estándar) 25.89 (10.67) 24.31 (10.81) 22.87 (11.14) 19.92 (10.86) Antigüedad en la empresa 13.67 (10.84) 12.09 (10.40) 8.99 (9.55) 7.25 (8.25)

Ocupaciones (%)

Directores y gerentes 2,77 1,36 4,56 2,83 Técnicos y profesionales científicos e intelectuales 30,17 42,23 10,46 13,73 Técnicos; profesionales de apoyo 14,84 13,75 19,48 19,31 Contables, administrativos y otros empleados de oficina 14,70 20,90 7,59 22,00 Servicios de restauración, personales, protección y vendedores 17,28 15,47 7,96 19,48 Trabajadores cualificados en agricultura y pesca 0,81 0,16 0,44 0,08 Artesanos y trabajadores cualificados en manufacturas y 6,87 0,35 23,91 4,26

9

construcción Operadores de instalaciones y maquinaria y montadores 6,19 0,35 16,07 6,45 Ocupaciones elementales 6,38 5,42 9,53 11,87

Tipo de contrato (%) Indefinido 76,22 64,59 81,64 83,21 Temporal 23,78 35,41 18,36 16,79

Tipo de jornada (%) Tiempo completo 97,19 95,79 96,70 82,29 Tiempo parcial 2,81 4,21 3,30 17,71

Tareas de supervisión (%) Supervisor 21,15 13,96 22,65 16,80 Tamaño de empresa (%) Menos de 10 trabajadores 0,46 0,29 13,51 13,91 Entre 10 y 49 trabajadores 4,18 2,63 25,54 21,16 Entre 50 y 199 trabajadores 1,76 1,45 11,13 8,73

Entre 100 y 199 trabajadores 5,40 3,12 13,92 11,77 200 y más trabajadores 88 93 36 44

Tipo de convenio (%) De sector, nacional 3,89 4,95 31,11 39,67 De sector, infranacional 8,69 12,44 43,97 37,47 De empresa 87,42 82,62 24,92 22,86

3. Metodología

La técnica de descomposición del diferencial salarial propuesta por Oaxaca

(1973) y Blinder (1973) se ha empleado con prolijidad en la literatura desde la

publicación de sus trabajos seminales. Una de las principales ventajas de esta técnica es

que permite descomponer de forma intuitiva el diferencial salarial estimado entre dos

colectivos (hombres y mujeres, por ejemplo) en una parte explicada, que recoge la parte

del diferencial salarial que se debe a las distintas dotaciones de características

productivas de cada colectivo, y una parte no explicada, que se refiere a la parte del

diferencial salarial debida a una distinta remuneración de las mismas (y que

frecuentemente se ha identificado como discriminación). Adicionalmente, la técnica de

Blinder-Oaxaca permite conocer la aportación individual de cada variable explicativa

considerada en la ecuación salarial a la parte explicada y a la parte no explicada del

diferencial. De este modo, se puede discernir, por ejemplo, en qué medida un mayor

rendimiento educativo, una mayor experiencia o una determinada estructura

ocupacional contribuyen a la existencia de dicha brecha salarial. No obstante, esta

técnica adolece de una importante limitación al plantear la descomposición salarial en

términos promedio, no resultando válida, en consecuencia, para plantear un análisis del

diferencial salarial a lo largo de toda la distribución de ingresos.

10

Para solventar esta limitación, en la última década se han propuesto distintas

técnicas de descomposición salarial que dan cabida a la estimación de ecuaciones de

ingresos por cuantiles (para una revisión de las mismas, puede consultarse Fortin,

Lemieux y Firpo, 2011). Aunque estas técnicas resultan útiles para conocer qué parte

del diferencial salarial se debe a distintas dotaciones de características productivas y qué

parte a distintos rendimientos, todas ellas comparten una limitación común ya que no

permiten identificar la aportación de cada variable independiente a la brecha salarial, a

través de sus componentes explicado y de rendimientos6. La técnica propuesta por

Fortin, Lemieux y Firpo (2011) supera esta limitación, posibilitando el planteamiento de

descomposiciones de la brecha salarial à la Blinder-Oaxaca en el marco de las

regresiones cuantílicas (y de cualquier estadístico distribucional que permita la

definición de una función de influencia).

La técnica de Fortin, Lemieux y Firpo (2011) parte de la estimación de una

ecuación donde la variable dependiente (el salario por hora, en el caso que nos ocupa) es

sustituida por su función de influencia recentrada (recentered influence function –RIF

en adelante). La RIF se obtiene como una transformación de la variable original y

muestra la importancia que tiene cada observación disponible en la determinación del

valor de la variable en cuestión. En su versión más simple, el valor esperado de la RIF

puede especificarse a partir de una aproximación lineal de las variables explicativas

consideradas, permitiendo así su estimación a través de mínimos cuadrados ordinarios.

Esta circunstancia da cabida a la aplicación de la técnica de descomposición de Blinder-

Oaxaca (y de otras técnicas de descomposición, como la propuesta por Firpo, Fortin y

Lemieux, 2007) sobre un análisis del diferencial salarial a lo largo de la distribución de

ingresos como el que se plantea en el presente artículo.

Sea );( τQYIF la función de influencia del salario Y para la distribución

cuantílica considerada, de modo que { } )(/)();( τττ τ QfQYQYIFY

≤−= C , donde

{}.C es una función indicador, (.)Yf es la función de densidad de la distribución

marginal de Y y, finalmente, τQ se refiere al cuantil τ de la distribución incondicional

de Y . Como ),();( τττ QyIFQQYRIF += , se obtiene:

{ }{ } τττ

τ

ττ

ττ,2,1 .

)();( cQyc

Qf

QyQQyRIF

Y

+>=≤−

+= CC

(1)

6 Véase Casado y Simón (2013) para un apunte más detallado de las carencias de las técnicas de Yuhn,

Murphy y Pierce (1993), Di Nardo, Fortin y Lemieux (1996), Machado y Mata (2005) o Melly (2006).

11

donde )(/1,1 ττ Qfc Y= y )1.(,1,2 ττττ −−= cQc , por lo que, a efectos prácticos, la RIF

puede obtenerse a partir de una inversión local una vez calculadas la variable ficticia

{ }τQy ≤C (que indica si el valor del salario observado es mayor o igual al cuantil τQ ),

el cuantil τQ de la muestra y las funciones de densidad kernel correspondientes a

Yf evaluada en τQ .

Si los coeficientes de la regresión cuantílica incondicional para dos colectivos A

y B se expresan como:

∑ ∑∈ ∈

== −

Gi Gi

iggi

T

iig BAgXQYIFRXX ,,).;(.).( ,,1

ττγ))

(2)

la descomposición salarial de Blinder Oaxaca puede escribirse de la siguiente forma:

)()( ,,, τττ

τ γγγ ABBAABo XXX))))

−+−=∆ (3)

donde oτ

∆)

recoge el diferencial salarial estimado entre los colectivos A y B para el

cuantil τ ; BA

XX , son vectores que recogen las características promedio de cada

colectivo y ττ γγ ,, ,BA

))son los coeficientes estimados tras el cálculo de la función RIF

sobre el conjunto de variables de los colectivos A y B para el cuantil τ ,

respectivamente.

La primera expresión del lado derecho muestra la parte del diferencial salarial

debida a disparidades en las dotaciones de características productivas en los colectivos

A y B mientras que la segunda indica qué parte del diferencial salarial se debe a

distintas remuneraciones de las características productivas de esos dos colectivos. En

cualquier caso, la ecuación (3) permite identificar la aportación específica de cada

variable considerada al valor del diferencial salarial estimado y a cada uno de sus

componentes.

Por último, cabe señalar que a la hora de estimar las ecuaciones salariales

especificadas se ha empleado la normalización sugerida por Yun (2005) con el objetivo

de eliminar el error que introduciría estimar la descomposición salarial tomando como

referencia, para cada conjunto de ficticias, una variable concreta (véase Oaxaca y

Ransom, 1999).

4. Resultados

La Tabla 2 presenta los resultados obtenidos tras la aplicación de la metodología

de Firpo, Lemieux y Fortin (2011) al diferencial de salarios entre el sector público y el

12

privado. Esta descomposición se ha realizado para las muestras de hombres y mujeres

separadamente y en cualquier caso se ha tomado como referencia a los trabajadores del

sector privado. En esta tabla se detalla el diferencial salarial por sectores y la aportación

que suponen las diferencias en dotaciones de características productivas (parte

explicada) y aquella debida a discrepancias en la remuneración por sectores de dichas

características (parte no explicada). Asimismo, y aunque las estimaciones detallan el

impacto diferenciado de cada una de las variables consideradas en el análisis, a efectos

de presentación la tabla ofrece los resultados agrupados por categorías de variables,

distinguiendo entre variables personales (que engloban la escolaridad, la experiencia y

su cuadrado y la nacionalidad), variables de empresa (que comprenden el sector

productivo, el tamaño, la región de ubicación y el tipo de convenio) y variables de

ocupación (categoría ocupacional, realización de tareas de supervisión, tipo de contrato

y tipo de jornada)7.

El diferencial salarial entre el sector público y el privado es positivo, lo que

indica que los salarios estimados son superiores en el ámbito del sector público,

mostrando además una tendencia creciente en la primera mitad de la distribución de

ingresos y decreciente en el resto. Al descomponer el diferencial salarial por sectores se

observa que la brecha salarial entre los empleados del sector público y los del privado se

debe fundamentalmente a diferencias en las dotaciones de características productivas,

comparativamente mejores en el caso de los trabajadores del sector público. En el caso

de las mujeres, la parte explicada por las diferencias en características productivas

supone entre un 57 y un 84% del total de la brecha salarial mientras que, en el caso de

los hombres, la parte explicada llega incluso a superar el propio diferencial en la cola

derecha de la distribución. El componente de rendimientos, por su parte, oscila entre un

16 y un 55% para el colectivo de mujeres mientras que su comportamiento a lo largo de

la distribución de ingresos se muestra más errático en el caso de los hombres y deja de

ser significativo en la cola derecha de la distribución, lo que indica que para los

trabajadores mejor pagados no se observan diferencias en cuanto a la retribución de sus

características productivas entre ambos sectores.

La comparación entre los resultados de la descomposición salarial por sectores

para el colectivo de hombres y para el de mujeres muestra algunos resultados de interés.

En este sentido, se observa que la brecha salarial entre sectores es menos pronunciada

7 Los resultados detallados variable a variable pueden solicitarse a las autoras.

13

en el caso de los hombres, mientras que trabajar en el sector público supone importantes

ventajas salariales para las mujeres, sobre todo para las situadas en la parte inferior de la

distribución de ingresos. Así, para las mujeres peor posicionadas en la distribución

salarial el atractivo de trabajar en el sector público se traduce en la obtención de unos

ingresos 2.7 veces superiores a los que obtendrían, dadas sus características productivas,

en el sector privado. En la determinación de este diferencial salarial para el colectivo de

mujeres destaca el papel que juegan sus características personales (concretamente, la

escolaridad y la experiencia) y las de empresa. Las características de empresa explican

más de la mitad del diferencial salarial por sectores en la cola izquierda de la

distribución, si bien a medida que nos movemos a lo largo de la distribución el poder

explicativo de las variables de empresa pierde peso a favor de las características

personales, que suponen las dos terceras partes del total del componente explicado en la

cola derecha de la distribución salarial. En el caso de los varones, el conjunto de

variables con mayor poder explicativo sobre el diferencial salarial es el relativo a las

características de empresa (representando entre el 40 y el 50% del total del componente

explicado), aunque un análisis más detallado de las variables consideradas revela que, al

igual que sucede en el caso de las mujeres, es la escolaridad la variable que contribuye

en mayor medida a explicar la brecha salarial por sector.

14

Tabla 2: Descomposiciones salariales entre sector público y privado

Mujeres p10 p25 p50 p75 p90 Promedio

Diferencial 0,445 0,449 0,487 0,445 0,358 0,437

(82.99)** (77.72)** (71.48)** (53.62)** (33.04)** (83.24)**

Parte explicada 0,252 0,274 0,407 0,36 0,212 0,33

(10.03)** (10.58)** (15.36)** (11.22)** (4.51)** (17.66)**

% diferencial 56,63 61,02 83,57 80,90 59,22 75,51

Parte no explicada 0,193 0,175 0,08 0,085 0,146 0,106

(7.56)** (6.71)** (3.02)** (2.64)** (3.06)** (5.70)**

% diferencial 43,37 38,98 16,43 19,10 40,78 24,26

Parte explicada Personales 0,061 0,067 0,082 0,126 0,155 0,097

(12.60)** (13.51)** (16.00)** (19.89)** (16.66)** (25.42)**

% diferencial 24,21 24,45 20,15 35,00 73,11 29,39

Ocupación 0,045 0,083 0,13 0,099 0,022 0,079

(7.13)** (12.32)** (17.41)** (11.52)** (-1,87) (15.15)**

% diferencial 17,86 30,29 31,94 27,50 10,38 23,94

Empresa 0,146 0,123 0,195 0,135 0,034 0,155

(5.81)** (4.78)** (7.46)** (4.24)** (-0,74) (8.41)**

% diferencial 57,94 44,89 47,91 37,50 16,04 46,97

N 34.014 34.014 34.014 34.014 34.014 34.014

Hombres p10 p25 p50 p75 p90 Promedio

Diferencial 0,34 0,396 0,435 0,375 0,336 0,379

(44.23)** (47.58)** (58.32)** (35.05)** (22.90)** (56.35)**

Parte explicada 0,183 0,325 0,299 0,459 0,449 0,319

(3.71)** (6.47)** (7.52)** (7.85)** (5.09)** (9.69)**

% diferencial 53,82 82,07 68,74 122,40 133,63 84,17

Parte no explicada 0,158 0,072 0,136 -0,084 -0,113 0,06

(3.17)** (-1,42) (3.42)** (-1,43) (-1,27) (-1,83)

% diferencial 46,47 18,18 31,26 -22,40 -33,63 15,83

Parte explicada Personales 0,091 0,106 0,084 0,148 0,186 0,119

(10.61)** (12.06)** (12.07)** (14.27)** (11.98)** (19.80)**

% diferencial 49,73 32,62 28,09 32,24 41,43 37,30

Ocupación 0,011 0,044 0,07 0,088 0,075 0,057

(-1,43) (5.41)** (10.37)** (9.33)** (5.66)** (9.92)**

% diferencial 6,01 13,54 23,41 19,17 16,70 17,87

Empresa 0,081 0,175 0,144 0,223 0,188 0,144

(-1,66) (3.53)** (3.68)** (3.86)** (2.15)* (4.44)**

% diferencial 44,26 53,85 48,16 48,58 41,87 45,14

N 42.280 42.280 42.280 42.280 42.280 42.280

15

En la Tabla 3 se presentan los resultados del análisis del diferencial salarial por

razón de género en los ámbitos del sector público y del sector privado. En estas

descomposiciones la categoría de referencia son las mujeres, de modo que un valor

positivo indica un diferencial salarial a favor de los hombres. Contrariamente a lo que

sucedía al analizar las diferencias salariales por sectores, el diferencial salarial por

género se debe fundamentalmente a diferencias en los rendimientos asociados a las

características productivas de hombres y mujeres, siendo el componente no explicado

del diferencial salarial por sexo especialmente acusado en la cola derecha de la

distribución de ingresos. Así, en el sector privado la parte del diferencial salarial no

explicada por diferencias en las dotaciones de características productivas de hombres y

mujeres oscila entre el 50% para el caso de los trabajadores peor remunerados y el 80%

para el caso de los trabajadores mejor remunerados. Por su parte, mientras que las

diferencias en las características productivas permiten explicar en torno al 66% del

diferencial salarial por género entre los trabajadores con menores ingresos en el sector

público, esta parte explicada se reduce drásticamente a lo largo de la distribución,

llegando a ser negativa en la cola derecha de la distribución, lo que indica que entre los

trabajadores mejor remunerados en el sector público las dotaciones de características

productivas de las mujeres son comparativamente mejores que las de los hombres,

debiéndose por tanto todo el diferencial salarial a diferencias en rendimientos de las

características productivas.

Comparando la brecha salarial por género entre el sector público y el privado

cabe señalar en primer lugar que las diferencias salariales son notablemente más

acusadas en el sector privado (mientras que el diferencial salarial por género oscila entre

los 0.047 y los 0.146 puntos logarítmicos en el caso del sector público, en el sector

privado lo hace entre 0.164 y 0.248 puntos logarítmicos). Destaca también el hecho de

que las dotaciones de características personales juegan un papel opuesto en uno u otro

sector a la hora de explicar el diferencial salarial por género. En ambos casos, las

mujeres cuentan con más años de escolaridad que los hombres pero con menos años de

experiencia, teniendo esta última característica una especial relevancia en el ámbito del

sector privado. Así, al considerar conjuntamente todas las características personales se

observa que las dotaciones de las mujeres son comparativamente mejores que las de los

hombres en el ámbito del sector público, de forma que estas diferencias en dotaciones

no están detrás del diferencial salarial en este ámbito, mientras que en el sector privado

los hombres presentan, en su conjunto, mejores dotaciones de características personales

16

debido al papel que juega la experiencia. Se observa además que el poder explicativo de

las características personales en el sector privado aumenta comparativamente a lo largo

de la distribución, de forma que en la cola derecha las diferentes características

personales llegan a representar el 40% de la parte explicada del diferencial salarial, si

bien es cierto que al movernos a lo largo de la distribución la parte de la brecha salarial

explicada por las diferencias en características productivas se va reduciendo a favor de

la parte no explicada (o debida a diferencias en rendimientos). Por su parte, el conjunto

de variables relativas a la ocupación (y en especial la realización de tareas de

supervisión), favorece sistemáticamente a los hombres, aunque el efecto de este grupo

de variables se diluye a lo largo de la distribución de ingresos en el caso del sector

privado y no resulta significativo en la mitad superior de la distribución en el caso del

sector público.

17

Tabla 3: Descomposiciones salariales por razón de género

Sector privado p10 p25 p50 p75 p90 Promedio

Diferencial 0,164 0,183 0,231 0,248 0,246 0,219

(63.91)** (74.59)** (71.33)** (56.51)** (39.68)** (83.48)**

Parte explicada 0,082 0,072 0,064 0,051 0,05 0,067

(36.70)** (31.56)** (21.33)** (13.46)** (9.35)** (26.95)**

% diferencial 50,00 39,34 27,71 20,56 20,33 30,59

Parte no explicada 0,082 0,111 0,167 0,197 0,196 0,153

(25.92)** (39.04)** (49.18)** (44.60)** (29.66)** (64.79)**

% diferencial 50,00 60,66 72,29 79,44 79,67 69,86

Parte explicada Personales 0,002 0,003 0,005 0,014 0,02 0,008

(3.31)** (3.78)** (5.68)** (12.02)** (12.89)** (10.34)**

% diferencial 2,44 4,17 7,81 27,45 40,00 11,94

Ocupación 0,054 0,053 0,038 0,022 0,028 0,041

(25.96)** (27.14)** (15.43)** (6.76)** (5.83)** (20.96)**

% diferencial 65,85 73,61 59,38 43,14 56,00 61,19

Empresa 0,027 0,016 0,021 0,015 0,002 0,018

(16.93)** (10.49)** (10.89)** (6.56)** -0,49 (12.81)**

% diferencial 32,93 22,22 32,81 29,41 4,00 26,87

N 135.516 135.516 135.516 135.516 135.516 135.516

Sector público p10 p25 p50 p75 p90 Promedio

Diferencial 0,047 0,108 0,132 0,116 0,146 0,115

(6.58)** (14.84)** (19.09)** (13.88)** (13.04)** (19.86)**

Parte explicada 0,031 0,045 0,024 -0,02 -0,088 0,000

(5.87)** (7.91)** (4.68)** (3.36)** (10.93)** (-0,08)

% diferencial 65,96 41,67 18,18 -17,24 -60,27 0,00

Parte no explicada 0,016 0,063 0,109 0,136 0,234 0,114

(2.13)* (8.72)** (17.15)** (17.55)** (20.59)** (23.85)**

% diferencial 34,04 58,33 82,58 117,24 160,27 99,13

Parte explicada Personales -0,012 -0,014 -0,006 -0,006 -0,014 -0,011

(5.79)** (6.62)** (3.31)** (2.58)** (4.20)** (5.91)**

% diferencial -38,71 -31,11 -25,00 30,00 15,91 -

Ocupación 0,037 0,027 0,005 0,003 -0,002 0,012

(8.29)** (5.68)** (-1,18) (-0,61) (-0,29) (3.45)**

% diferencial 119,35 60,00 20,83 -15,00 2,27 -

Empresa 0,006 0,032 0,024 -0,017 -0,073 -0,001

(-1,57) (8.71)** (7.51)** (4.29)** (11.93)** (-0,43)

% diferencial 19,35 71,11 100,00 85,00 82,95 -

N 21.662 21.662 21.662 21.662 21.662 21.662

18

Conclusiones

En la mayor parte de los países desarrollados el empleo en el sector público

supone una notable proporción del empleo total. España no representa una excepción y

en el año 2010 el 20% del total de asalariados trabajaban en el sector público,

alcanzando la cifra del 25% en el caso de las mujeres (EPA, 2010). Dadas las

diferencias salariales observadas entre ambos sectores, en los últimos años han

aparecido numerosos trabajos que analizan el diferencial salarial entre los sectores

público y privado, poniendo de manifiesto que los trabajadores del sector público

tienden a recibir unos mayores salarios que los del sector privado y siendo además este

diferencial salarial más acusado en el caso de las mujeres. Sin embargo, son escasos los

trabajos que analizan, para el caso español, el diferencial salarial entre sectores y por

género. En este sentido, con el presente trabajo se pretende contribuir a esta literatura,

analizando las diferencias salariales existentes tanto entre sectores como por razón de

género a lo largo de la distribución y descomponiendo esas diferencias salariales en una

parte explicada por las características productivas de los trabajadores y una parte no

explicada debida a diferencias en rendimientos.

Partiendo de los datos de la EES correspondiente a 2010, observamos que en el

sector público se perciben unos mayores salarios que en el sector privado, siendo

además este diferencial salarial mayor en el caso de las mujeres. Aunque esto es así a lo

largo de toda la distribución, el diferencial salarial varía notablemente a lo largo de la

misma, mostrando una tendencia creciente en la primera mitad de la distribución de

ingresos y decreciente en la segunda mitad. Por su parte, en el caso del diferencial

salarial por género se observa que los hombres perciben unos mayores salarios que las

mujeres, siendo este diferencial mayor en el caso del sector privado. Se observa además

que este diferencial salarial por género tiende a aumentar a lo largo de la distribución,

con unas diferencias salariales por género más acusadas, tanto en el sector público como

en el privado, en la cola derecha de la distribución, lo que refleja la posible existencia de

efectos de ‘techo de cristal’ en ambos sectores.

Descomponiendo estos diferenciales salariales a partir de la metodología

propuesta por Fortin, Lemieux y Firpo (2011) encontramos notables diferencias en los

factores que están detrás de esos diferenciales salariales. Así, al descomponer el

diferencial salarial por sectores se observa que la brecha salarial entre los empleados del

sector público y los del privado se debe fundamentalmente a diferencias en las

dotaciones de características productivas, que resultan comparativamente mejores en el

19

caso de los trabajadores del sector público. Mientras que en el caso de las mujeres la

parte explicada por las diferencias en características productivas se sitúa entre un 57 y

un 84% del diferencial salarial, en el caso de los hombres la parte explicada llega

incluso a superar el propio diferencial en la cola derecha de la distribución, reflejando

así que esos mayores salarios percibidos por los trabajadores del sector público se deben

en su totalidad a las mejores dotaciones en sus características productivas. Por el

contrario, al analizar el diferencial salarial por género se observa que éste no se explica

por las diferentes dotaciones de los individuos sino que se debe fundamentalmente a

diferencias en los rendimientos asociados a las características productivas de hombres y

mujeres, siendo el componente no explicado del diferencial salarial por sexo

especialmente acusado en la cola derecha de la distribución de ingresos. De hecho, las

diferencias en rendimientos de las características productivas (que podrían interpretarse

como discriminación) suponen el 80% de la brecha salarial que se observa entre

hombres y mujeres entre los trabajadores mejor remunerados del sector privado

mientras que en el sector público la totalidad del gap salarial por género en la cola

derecha de la distribución se debe a diferencias en rendimientos. Así, a pesar de que la

brecha salarial por género es menor en el sector público que en el privado, destaca el

hecho de que, tanto en un sector como en otro, estas diferencias no vengan explicadas

por las características productivas de los individuos o de sus ocupaciones, sino que

respondan en gran medida a las diferentes remuneraciones de esas características en

función del género de los trabajadores.

20

Bibliografía

Albert, C. y Moreno, G. (1998): “Diferencias salariales entre el sector público y privado

español: un modelo de switching”, Estadística Española, Vol. 40 (143), 167-193

Albert, C.; Jimeno, J.F. y Moreno, G. (1999) “Pay determination in the Spanish Public

Sector”. En Public Sector Pay determination Within the European Union. Editores:

R. Elliot, C. Lucifora y D. Meurs. Editorial Macmillan Press Ltd, Gran Bretaña,

191-231.

Altonji, Joseph G. y Blank, Rebecca M. (1999) "Race and gender in the labor

market". En O. Ashenfelter y D. Card (ed.), Handbook of Labor Economics, edition

1, volume 3, chapter 48, pages 3143-3259.

Bargain, O. y Melly, B. (2008): “Public sector pay gap in France: New evidence using

panel data” IZA Discussion Paper No. 3427

Baron, J.D. y Cobb-Clark, D.A. (2010): “Occupational Segregation and the Gender

Wage Gap in Private- and Public-Sector Employment: A Distributional Analysis”,

Economic Record, vol.86 (273), 227 - 246

Borjas, G. (2002): The Wage Structure and the Sorting of Workers into the Public

Sector", NBER Working Paper 9313.

Chatterji, M.; Mumford, K. y Smith P.N. (2011): “The public-private sector gender

wage differential in Britain: evidence from matched employee-workplace data”,

Applied Economics, vol.43(26), 3819-3833.

Disney, R. F. y Gosling, A. (1998): “Does it pay to work in the public sector?”, Fiscal

Studies, vol. 19, 347-374.

Disney, R. F. y Gosling, A. (2003): "A New Method for Estimating Public Sector Pay

Premia: Evidence from Britain in the 1990's," CEPR Discussion Papers 3787.

Firpo, S.; Fortin, N.M. y Lemieux, T. (2011): "Occupational Tasks and Changes in the

Wage Structure", IZA Discussion Papers 5542.

García- Pérez, J.I. y Jimeno, J.F. (2007): “Public sector wage gaps in Spanish regions”,

Manchester School, vol. 75(4), 501-531.

Gregory, R.G. (1990): “Public-Sector Pay”, en Gregoy, M. y Thompson, A. (eds.): A

portrait of Pay: 1970-1982: An Analysis of the New Earnings Survey. Oxford:

Clarendon Press, 172-205.

Gregory, R. G. y Borland, J. (1999): “Recent developments in public sector labour

markets”, in O. Ashenfelter and D. Card (eds.), Handbook of Labor Economics, Vol.

3C, Amsterdam, North-Holland, 3573-3630.

21

Gyourko, J. y Tracy, J. (1988): "An Analysis of Public- and Private-Sector Wages

Allowing for Endogenous Choices of Both Government and Union Status," Journal

of Labor Economics, vol. 6(2), 229-253

Hartog, J. y Oosterbeek, H. (1993): “Public and private sector wages in the

Netherlands”, European Economic Review, vol. 37(1), 97-114.

Katz, L. F. y Krueger, A. B. (1991): “Changes in the structure of wages in the public

and private sectors”, NBER Working Paper No. 3667, Cambridge, MA.

Lassibille, G. (1998): Wage Gaps Between the Public and Private Sectors in Spain",

Economics of Education Review, vol. 17, 83-92.

Lucifora, C. (1999): ‘Rules vs Bargaining: Pay Determination in the Italian Public

Sector’, en R.Elliot, C.Lucifora and D.Meurs (eds), Public Sector Pay

Determination in the European Union, London, Macmillan.

Lucifora, C. y Meurs, D. (2006), “The public sector pay gap in France, Great Britain

and Italy”, Review of Income and Wealth, vol. 52(1), 43-59.

Melly, B. (2005), “Public-private sector wage differentials in Germany: Evidence from

quantile regression”, Empirical Economics, vol. 30(2), 505-520

Postel-Vinay, F. y Turon, H. (2007): "The Public Pay Gap in Britain: Small Differences

That (Don't?) Matter," Economic Journal, vol. 117(523), 1460-1503.

Poterba, J. y Rueben, K. (1994): “The Distribution of Public Sector Wage Premia: New

Evidence Using Quantile Regression Methods", NBER Working Paper No. 4734.

Smith, S. P. (1976): “Pay differentials between federal government and private sector

workers”, Industrial and Labor Relations Review, vol. 29(2), 179-97.

Ugidos, A. (1997), “Diferencias salariales entre hombres y mujeres en el sector público

y en el sector privado”, Información Comercial Española, 760, 61-75.

Ullibarri, M. (2003), “Diferencias salariales entre los sectores público y privado por

género, escolaridad y edad. El caso de España”, El Trimestre Económico, 278, 233-

252.

Weichselbaumer, D. y Winter-Ebmer, R. (2005): “A meta-analysis of the international

gender wage gap”, Journal of Economic Surveys, vol. 13, 479-511.