BRECHA SALARIAL ENTRE GÉNEROS EN EL PERÚ PARA LOS SECTORES …

UNIVERSIDAD PRIVADAD DE LA SELVA PERUANA

FACULTAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES

Escuela Profesional de Economía y Negocios Internacionales

TESIS

BRECHA SALARIAL ENTRE GÉNEROS EN EL PERÚ PARA

LOS SECTORES MANUFACTURA Y COMERCIO,

PERIODO 2016-2019

Tesis para obtener el título profesional de Economista con mención en Negocios

Internacionales

Por

Bach. Econ. Karla Milagros Sevillano Dantas

Asesor

Econ. Vivian Judit Mendoza Rodríguez, Dra.

Línea de Investigación:

Políticas sociales

Iquitos – Perú

2020

ii

PAGINA DEL JURADO

……………………………………………………

Econ. Stalin Max Panduro Fernadez

Presidente

………………………………………………………

CPC. Moisés Jesús Flores Ahuanari

Secretario

………………………………………………………………

Lic. NIT. María Teresa Mendoza Rodriguez, Mg.

Vocal

………………………………………………………

Dra. Vivian Judit Mendoza Rodríguez

Asesor

iii

DEDICATORIA

Dedico esta tesis a mi hijo, que es mi orgullo y mi gran motivación, gracias hijo mío por

ser la fuente de mi esfuerzo, libras mi mente de todas las adversidades que se presentan,

y me impulsas a cada día superarme en el camino de ofrecerte siempre lo mejor.

Karla Milagros Sevillano Dantas

iv

AGRADECIMIENTO

Agradezco a Dios por bendecirme la vida, por guiarme a lo largo de mi existencia, ser el

apoyo y fortaleza en aquellos momentos de dificultad y de debilidad.

Gracias a mi familia por ser los principales promotores de mis sueños, por confiar y creer

en mis expectativas, por los consejos, valores y principios que me han inculcado.

Agradezco a nuestros docentes de la Carrera de Economía y Negocios Internacionales,

por haber compartido sus conocimientos a lo largo de la preparación de mi profesión, de

manera especial,


v

AUTORIZACIÓN DE PUBLICACIÓN

Karla Milagros Sevillano Dantas identificada con DNI N°48011385, bachiller de la

Facultad de Ciencias Empresariales de la Universidad Privada de la Selva Peruana, con la

tesis y el artículo científico titulado “Brecha salarial entre géneros en el Perú para los

sectores manufactura y comercio, periodo 2016-2019”, declaro bajo juramento que:

1. La tesis/El artículo no ha sido plagiada ni total ni parcialmente.

2. El artículo no ha sido auto plagiado; es decir, no ha sido publicada ni presentada

anteriormente para alguna revista.

3. De identificarse fraude (datos falsos), plagio (información sin citar a autores), auto

plagio (presentar como nuevo algún trabajo de investigación propio que ya ha sido

publicado), piratería (uso ilegal de información ajena) o falsificación (representar

falsamente las ideas de otros), asumimos las consecuencias y sanciones que de nuestro

acto se deriven, sometiéndonos a la normatividad vigente de la Universidad Privada de

la Selva.

4. Si, el artículo fuese aprobado solo autorizamos la publicación del registro metadato e

información básica (parcial) en la revista u otro documento de difusión, cedo mis

derechos patrimoniales y autorizo a la Facultad de ciencias empresariales de la

Universidad Privada de la Selva Peruana, la publicación y divulgación del documento

en las condiciones, procedimientos y medios que disponga la Universidad.

Iquitos, 22 de agosto del 2020

…………………………………


N° 48011385

vi

DECLARATORIA DE AUTÉNTICIDAD

Por el presente documento la tesista, Karla Milagros Sevillano Dantas identificado con

DNI N°48011385; quien ha elaborado la tesis denominada “Brecha salarial entre géneros

en el Perú para los sectores manufactura y comercio, periodo 2016-2019”, para optar el

título profesional de Economista con mención en Negocios Internacionales otorgado por

la Universidad Privada de la Selva Peruana, declaro bajo juramento que:

1. El presente trabajo de tesis es de mi autoría y en el mismo no existe plagio de ninguna

naturaleza, en especial copia de otro trabajo de tesis o similar presentado por cualquier

persona ante cualquier Universidad.

2. Dejo expresa constancia que las citas de otros autores han sido debidamente

identificadas en el trabajo, por lo que no he asumido como propio las opiniones vertidas

por terceros, ya sea de fuentes encontradas en medios escritos o del internet.

3. Asimismo, afirmamos que todos los miembros del grupo de tesis hemos leído el

documento de tesis en su totalidad y somos plenamente conscientes de todo su

contenido. Todos asumimos la responsabilidad de cualquier error u omisión en el

documento y somos conscientes que este compromiso de fidelidad de la tesis tiene

connotaciones éticas, pero también de carácter legal.

4. En caso de incumplimiento de esta declaración, nos sometemos a lo dispuesto en las

normas académicas de la Facultad y de la Universidad Privada de la Selva Peruana.

…………………………………


N° 48011385

vii

INDICE DE CONTENIDOS

PAGINA DEL JURADO .................................................................................................ii

DEDICATORIA ............................................................................................................. iii

AGRADECIMIENTO .................................................................................................... iv

AUTORIZACIÓN DE PUBLICACIÓN ........................................................................ v

DECLARATORIA DE AUTÉNTICIDAD ................................................................... vi

INDICE DE CONTENIDOS .........................................................................................vii

INDICA DE TABLAS..................................................................................................... ix

RESUMEN ........................................................................................................................ x

ABSTRACT ..................................................................................................................... xi

CAPITULO I: INTRODUCCIÓN................................................................................ 12

1.1. Planteamiento del problema ................................................................................ 14

1.1.1. Descripción de la realidad problemática ............................................................ 14

1.1.2. Formulación del problema ................................................................................... 15

1.2. Objetivos ................................................................................................................ 16

1.2.1. Objetivo general .................................................................................................... 16

1.2.2. Objetivos específicos ............................................................................................. 16

1.3. Justificación ........................................................................................................... 17

1.4. Limitaciones .......................................................................................................... 18

CAPITULO II: MARCO TEÓRICO ........................................................................... 19

2.1. Antecedentes .......................................................................................................... 19

2.1.1. Internacional ......................................................................................................... 19

2.1.2. Nacional ................................................................................................................. 21

2.2. Bases teóricas ........................................................................................................ 24

2.2.1. Educación y salario ............................................................................................... 24

2.2.2. Experiencia y salario ............................................................................................ 28

2.2.3. Género y salario .................................................................................................... 29

2.3. Definiciones de términos básicos ......................................................................... 32

2.4. Operacionalización de variables e indicadores .................................................. 34

viii

CAPITULO III: METODOLOGÍA ............................................................................. 35

3.1 Tipo y nivel de la investigación ............................................................................ 35

3.2. Diseño de investigación ........................................................................................ 35

3.3. Población, muestra y muestreo ............................................................................ 35

3.3.1. Población ............................................................................................................... 36

3.3.2. Muestra .................................................................................................................. 36

3.3.3. Muestreo ................................................................................................................ 36

3.4. Técnica e instrumento de recolección de datos .................................................. 36

3.4.1 Técnica de recolección de datos ........................................................................... 36

3.4.2. Instrumento de recolección de datos .................................................................. 36

3.5. Validez y confiabilidad del instrumento ............................................................. 37

3.6. Técnicas de procesamiento y análisis de datos ................................................... 37

3.6.1. Técnicas de procesamiento de datos ................................................................... 37

3.6.2. Análisis de datos .................................................................................................... 37

3.7. Aspectos éticos ....................................................................................................... 38

CAPÍTULO IV: PRESENTACIÓN Y DISCUSIÓN DE LOS RESULTADOS ...... 39

4.1. Resultados .............................................................................................................. 39

4.1.2. Resultados a nivel de objetivos ............................................................................ 48

4.2. Discusión de resultados. ....................................................................................... 53

CAPITULO V: CONCLUSIONES .............................................................................. 56

CAPITULO VI: RECOMENDACIONES ................................................................... 57

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ......................................................................... 58

ANEXOS ......................................................................................................................... 61

Anexo Nº 01: Artículo científico.................................................................................... 62

Anexo Nº 02: Matriz de consistencia ............................................................................ 73

Anexo Nº 03: Instrumento ............................................................................................. 74

ix

INDICA DE TABLAS

Tabla 1. Sector manufactura-modelo de participación laboral 2016-2019. .......................... 39

Tabla 2. Sector Manufactura-modelo de regresión salarial incluyendo el coeficiente inverso

de Mills, periodo 2016-2019. ..................................................................................................... 42

Tabla 3. Sector Comercio-Modelo de participación laboral en el periodo 2016-2019. ........ 44

Tabla 4. Sector Comercio-Modelo de regresión salarial incluyendo el cociente inverso de

Mills, periodo 2016-2019. .......................................................................................................... 46

Tabla 5. Brecha salarial en el sector Manufactura con corrección por sesgos de selección,

periodo 2016-2019. .................................................................................................................. 48

Tabla 6. Brecha salarial en el sector Comercio con corrección por sesgos de selección,

periodo 2016-2019. .................................................................................................................... 49

Tabla 7. Brecha salarial en el sector Manufactura con corrección por sesgos de selección,

periodo 2016-2019. .................................................................................................................... 50

Tabla 8. Brecha salarial en el sector Comercio con corrección por sesgos de selección,

periodo 2016-2019. .................................................................................................................... 51

Tabla 9. Brecha salarial sector Manufactura vs Comercio, periodo 2016-2019 .................. 52

x

RESUMEN

El presente trabajo de investigación tuvo como objetivo determinar el nivel de brecha

salarial entre géneros en el Perú para los sectores Manufactura y Comercio, periodo 2016

2019. El método de estudio tuvo un enfoque cuantitativo de tipo descriptivo-explicativo.

Se utilizó el diseño no experimental de tipo retrospectivo, porque no se manipulo las

variables y porque se está considerando un periodo de análisis de 3 años anteriores. La

población estuvo conformada por 76 trimestres periodo 2001-2019 de la Encuesta

Permanente de Empleo. La muestra se tomó de 16 trimestres de la población, es decir

periodo de análisis de 3 años anteriores (2016-2019), recopilados de la base de datos INEI

(EPE 2016-2019) de la Encuesta Permanente de Empleo. Para el análisis de datos se aplicó

la descomposición de Oaxaca Blinder, sesgos de selección y la corrección de Heckman.

Como resultados se obtuvieron que, si existe brecha salarial de genero tanto en los

sectores manufactura al igual que en el sector comercio, unos están explicados por

características observables y otras por características no explicativas.

Palabras claves: Brecha salarial, género, descomposición de Oaxaca Blinder, sesgos de

selección.

xi

ABSTRACT

The objective of this research work was to determine the level of wage gap between

genders in Peru for the Manufacturing and Commerce sectors, period 2016-2019. The

study method had a quantitative descriptive-explanatory approach. The retrospective non-

experimental design was used, because the variables were not manipulated and because

an analysis period of 3 previous years is being considered. The population was made up

of 76 quarters from the 2001-2019 period of the Permanent Employment Survey. The

sample was taken from 16 quarters of the population, that is, the analysis period of 3

previous years (2016-2019), collected from the INEI database (EPE 2016-2019) of the

Permanent Employment Survey. For data analysis, the Oaxaca Blinder decomposition,

selection biases and Heckman correction were applied.

As results, it was obtained that, if there is a gender wage gap both in the manufacturing

sectors as well as in the commerce sector, some are explained by observable

characteristics and other non-explanatory characteristics.

Keywords: Wage gap, gender, Oaxaca Blinder decomposition, selection biases

12

CAPITULO I: INTRODUCCIÓN

En la economía local, nacional y mundial siempre han existido problemas a los cuales

constantemente se les busca soluciones para así poder crear un desarrollo sostenible en el

tiempo. Uno de los problemas económicos actuales son las brechas salariales que existen

en el mercado laboral en muchos sectores económicos el cual de cierta manera está

afectando a un grupo económico que busca no solo el reconocimiento que este se merece

sino también erradicar ciertos prejuicios y discriminaciones que pueden existir el cual es

un obstáculo para el crecimiento personal y profesional.

La presente investigación busca determinar la existencia de brecha salarial en dos

sectores económicos tales como manufactura y comercio para así poder analizar las

características que rodean a este mismo y poder proponer soluciones de cara a futuro para

poder formar sociedades más equilibradas y con las mismas oportunidades para todos.

En el apartado de la metodología, la investigación tuvo un enfoque cuantitativo

porque sus variables se caracterizan por medirse en números y porcentajes. El diseño de

la investigación fue no experimental, porque no se manipulará la variable independiente.

En el capítulo I denominado planteamiento de problema, se describe la realidad

problemática sobre las bases de revisiones bibliográficas. Se formula el problema,

objetivos, justificación de la investigación, limitaciones y vialidad de la misma.

En el capítulo II denominado marco de teórico, se describe los antecedentes,

mencionado en estudios internacionales y nacionales que fueron tomados en cuenta en el

estudio, así mismo la fundamentación científica y técnica, de las variables, Además, se

13

precisa la formulación de la hipótesis general y específica, con su respectiva

operacionalización de variables.

En el capítulo III denominado marco metodológico, se precisan los elementos del

protocolo de la investigación como: tipo de investigación, diseño, población, muestra,

técnicas de acopio de datos y métodos de análisis de datos.

En el capítulo IV denominado presentación y discusión de los resultados, se

presentan los hallazgos expresados en tablas estadísticas, figuras y medidas de resumen.

Completando con interpretaciones y prueba de hipótesis, de acuerdo a los objetivos e

hipótesis generales y específicos establecidos previamente. Al final se discuten los

resultados destacando nuestra opinión sobre la valides de los mismos y estableciendo

relación con los antecedentes y las teorías precisaos en el estudio.

En el capítulo V denominado conclusiones se darán a conocer las conclusiones

finales de la presente investigación.

En el capítulo VI denominado recomendaciones, se darán las recomendaciones

propuestas para poder dar solución al problema o a nuevas realidades.

14

1.1. Planteamiento del problema

1.1.1. Descripción de la realidad problemática

Como se sabe, hace muchos años atrás los hombres solían ser cabeza de familia, eran los

encargados de buscar sustento para sus familias mientras la mujer era la encargada de criar

y educar a los hijos. En aquellos tiempos era muy difícil ver a mujeres laborando en

ocupaciones que le generaran una cantidad considerable de dinero con el cual podía

solventar y mantener una familia. Con el paso de los años, pasando la revolución

industrial, la revolución tecnológica llegando hasta nuestros días donde estamos en un

periodo de globalización, muchas mujeres en su mayoría también se volvieron cabeza de

familia, comenzaron a entrar en el mercado laboral a competir de tú a tú con los hombres

por puestos de trabajo que le generen ingresos altos, gracias a que ahora las mujeres al

igual que los hombres tienen la misma posibilidad de poder estudiar carreras

profesionales, seguir especializaciones, con lo cual tienen la capacidad de que en ciertos

sectores estén a la par de los hombres en cuanto a estudios y experiencia laboral, también

quedo comprobado que las mujeres son más productivas al realizar ciertas actividades que

los hombres, se dice que las mujeres prefieren trabajar con personas y que los hombres

con cosas refiriéndose que las mujeres son más productivas cuando se trata de actividades

en la cual impliquen dar servicio de atención a un cliente, negociando acuerdos con otros

profesionales de diferentes empresas, etc. Mientras los hombres en su mayoría prefieren

laborar o realizar actividades que demanden su fuerza física, pero la realidad va muchos

más allá ya que existen otros factores por lo cual los hombres reciben un mayor salario en

promedio que una mujer.

15

Se realizaron estudios donde indican que muchas mujeres optan por trabajaros a tiempo

parcial lo que implica menores horas de trabajo y por ende una remuneración menor.

También se indica que las mujeres optan por sectores que son peores remunerados que los

hombres, otro factor que muchas mujeres no lleguen a progresar en su carrera profesional

es la maternidad, el hecho de ya tener hijos implica por parte de la mujer mayor dedicación

de su tiempo a ellos por lo cual genera que ciertos trabajos no los pueda realizar a tiempo

completo. Existen estereotipos en las empresas en las cuales asocian cargo de

responsabilidad a hombres

En la actualidad el Perú sigue siendo un país discriminativo hacia las mujeres,

también conocido como un país machista, ya que se cree que las mujeres solo deben ser

amas de casa o tener empleos de muy bajo nivel, en variadas ocasiones se considera que

no tienen la capacidad para estar en algún puesto directivo u gerencial en una empresa,

que no pueden trabajar en cierto tipo de empleos o algún puesto en específico ya que esto

está catalogado ¨solo para los hombres¨.

1.1.2. Formulación del problema

1.1.2.1. Problema general

¿Cuál es el nivel de brecha salarial entre géneros en el Perú para los sectores Manufactura

y Comercio, periodo 2016-2019?

1.1.2.2. Problemas específicos

a) ¿Cuál es el nivel de brecha salarial de género en el sector Manufactura, periodo 2016-

2019 y comprobar si está explicada principalmente por diferencias en características

16

observables como experiencia laboral, nivel de estudios alcanzados, horas trabajadas,

tipo de empresa?

b) ¿Cuál es el nivel de brecha salarial de género en el sector Comercio, periodo 2016-

2019 y comprobar si está explicada por factores discriminatorios?

c) ¿Cuál es el comportamiento de la brecha salarial entre géneros en el periodo 2016-2019

entre los sectores Manufactura y Comercio?

1.2. Objetivos

1.2.1. Objetivo general

Determinar el nivel de brecha salarial entre géneros en el Perú para los sectores

Manufactura y Comercio, periodo 2016-2019.

1.2.2. Objetivos específicos

a) Estimar el nivel de brecha salarial de género en el sector Manufactura, periodo 2016-

2019 y comprobar si está explicado en gran medida por diferencias en características

observables como experiencia laboral, nivel de estudios alcanzados, horas trabajadas,

tipo de empresa.

b) Estimar el nivel de brecha salarial de género en el sector Comercio, periodo 2016-

2019 y comprobar si está explicado por factores discriminatorios.

c) Comparar el comportamiento de la brecha salarial entre géneros en el periodo 2016-

2019 entre los sectores Manufactura y Comercio.

17

1.3. Justificación

1.3.1. Justificación teórico

El presente estudio aportara información valiosa para el conocimiento del público en

general y así poder conocer que parte de los sectores económicos en el Perú se está viendo

afectado por el tema de la brecha salarial de género y así poder reducir la brecha brindando

soluciones de cara al futuro. Los datos analizados están contextualizados a la realidad

peruana.

1.3.2. Justificación práctica

El poder utilizar el método de análisis de datos para así poder conocer en que otros

sectores económicos se da la brecha salarial y así poder mostrar la realidad

microeconómica del Perú.

1.3.3. Justificación metodológica

La metodología empleada en la presente investigación servirá para orientar futuras

investigaciones. De igual manera el instrumento utilizado de acopio de datos podrá ser

utilizados en estudios con referencia a las variables utilizadas en la investigación.

1.3.4. Justificación social

Permitirá mostrar una realidad que se sigue viendo hasta nuestros días, tanto hombres y

mujeres deben tener las mismas oportunidades en todos los aspectos, poder también

erradicar temas de discriminación que pueden ser impedimento para el desarrollo personal

de las personas.

18

1.4. Limitaciones

En el desarrollo del presente trabajo de investigación tuvo como limitación a nivel

bibliográfico los escasos antecedentes locales referentes a las variables del presente

estudio lo que constituirá una limitación significativa que impedirá fortalecer los

resultados de esta investigación.

19

CAPITULO II: MARCO TEÓRICO

2.1. Antecedentes

2.1.1. Internacional

Arceo Gómez & Campos Vásquez (2014), en su tesis “Evolución de la brecha

salarial de género en México”, Tuvo como objetivo analizar la brecha salarial de género

en Mexico entre 1990 y 2010. La presente investigacion tuvo un enfoque cuantitativo a

nivel descriptivo. El diseño de la investagacion fue de tipo no experimental. La muestra

estuvo conformada por los datos de poblacion y vivienda de hombres y mujeres entre los

años 1990-2010. De acuardo a los resultados obtenidos se dice que la brecha salarial ha

decrecido en el periodo. La brecha salarial para áreas urbanas (más de 2 500 habitantes)

fue de 14.2%, 11.6% y 7.8% en promedio para los años 1990, 2000 y 2010

respectivamente. Sin embargo, este decrecimiento en la brecha se encuentra dominado por

una caída en la brecha en la parte alta de la distribución salarial. Concluye que la brecha

salarial total para todo el país en 1990, 2000 y 2010 era de 20%, 27% y 26% en promedio,

respectivamente. Es decir, para 1990 y 2000 la brecha salarial total es 20 puntos

porcentuales mayor que la observada, mientras que para 2010 es sólo 14 puntos

porcentuales mayor. Estos resultados indican que las mujeres se seleccionan

positivamente respecto al mercado laboral mexicano: aquellas con mayores salarios

potenciales son las que deciden trabajar.

20

Brindusa, Conde Ruiz, & Marra de Artiñano (2018), en su tesis “Brechas

Salariales de Género en España”, tuvo como objetivo analizar la evolución de las brechas

salariales de género en España. La presente investigación tuvo un enfoque cuantitativo. El

diseño de la investigación fue de tipo no experimental. La muestra fue de los años 2002,

2006, 2010, 2014. En los resultados obtenidos se observa que los diferenciales salariales

entre hombres y mujeres son más altos en la parte superior de la distribución de los salarios

que en la parte media e inferior, tanto cuando se considera la brecha sin ajustar, cómo

cuando se considera la brecha controlando por características socio-demográficas y del

empleo (el modelo extendido). Tuvo como conclusión: La brecha aumenta con la edad:

los hombres entre 30-39 años, controlando por todas las características, ganan un 11%

más que las mujeres con dicha edad, y los de entre 50-59 años ganan un 15% más (aunque

hay que interpretar con cautela las brechas salariales por edad puesto que podría haber

potenciales efectos de cohorte). La brecha salarial ajustada se reduce con el nivel

educativo: los hombres con educación secundaria ganan un 14% más y los hombres

universitarios un 12% más que las mujeres. La brecha ajustada aumenta con la antigüedad

en la empresa: un hombre con más de 7 años de antigüedad en la empresa gana un 16,4%

más que una mujer con la misma antigüedad (y con las mismas características

observables). Las brechas ajustadas también son más altas para los contratos indefinidos:

un hombre con contrato indefinido gana un 14% más que una mujer con el mismo contrato

y un hombre con un contrato temporal gana un 8% más.

Ocañas Gallardo (2019), en su tesis “ Un análisis de la brecha salarial por género:

caso aplicado a una empresa de manufactura en Escobedo, México”, tuvo como objetivo

21

analizar la brecha salarial por género en la empresa de manufactura en Escobedo, Mexico.

La presente investigacion tuvo un enfoque cuantitativo, el diseño utilizado fue de tipo no

experimental, el muestreo fue el no probabilistico. la muestra estuvo conformado por 114

trabajadores con mas de dos años laborando y entre las edades de 18 a 60 años en el pimer

trimestre del año 2019, los resultados muestran que existe una diferencia entre los ingresos

que perciben las mujeres con respecto a los hombres. Tuvo como conclusion: En primera

instancia se encuentra que la edad y los grados de escolaridad resultaron ser variables que

impactan en los ingresos salariales que perciben los trabajadores. Sin embargo, variables

como el estado civil resultaron ser no significativas. Se puede mostrar también, como los

puestos de gerencia tienen un mayor ingreso salarial a comparación con el restoy

predomina el hombre teniendo mayores ganacias en comparación con la mujer, no

obstante, la brecha salarial es mínima. Asimismo, se observa que la desigualdad entre

hombres y mujeres se ve bien marcado en los puestos que ofrece la empresa, ya que existen

puestos como operarios y líderes de celda que no son o no pueden ser ocupados por

mujeres. Por lo tanto, en esas árteas existe una brecha salarial que no se puede cuantificar.

2.1.2. Nacional

Avila Cazorla (2016), en su tesis “Discriminacion y brecha salarial por genero en

el Perú 2016”, tuvo como objetivo establecer la existencia de discriminación salarial e

identificar los factores que influyen en la brecha salarial por género en los trabajadores

dependientes e independientes en el mercado laboral de Perú en el año 2016. La presente

investigación tuvo un enfoque cuantitativo, explicativo-causal. El diseño de la

investigación fue no experimental. El tamaño de la muestra se obtuvo con el nivel de

22

educación máxima alcanzado de todos los miembros del hogar de 14 y más años de edad

distribuidos por departamentos. En los resultados se reporta una diferencia de S/. 268.86

en favor al hombre lo que impacta negativamente en el ingreso de las mujeres. Las mujeres

son las que alcanzan mayores promedios de años de estudio: 12.09 y los varones: 11.25

años. Tuvo como conclusión: Se muestra evidencias sobre la existencia de brecha salarial

por género en el mercado laboral para trabajadores dependientes la brecha total es de

28.3% de este valor total corresponde el 34.3 % por posible discriminación por género,

para trabadores independientes la brecha total es de 51.3% de dicho porcentaje el 50% por

posible discriminación salarial, Mayor brecha salarial se da a nivel de los trabajadores

independientes con información de ENAHO 2016.

Huacho Aranda & Rosales Romero (2019), en su tesis “Factores determinantes de

la brecha salarial por género de la región Junín, 2004-2017”, tuvo como objetivo

identificar los factores determinantes de la brecha salarial en la región Junín en el periodo

2004-2017. La presente investigación tuvo un enfoque cuantitativo con alcance

correlaciona-explicativo. El diseño de la investigación fue de tipo no experimental

transversal. La muestra de estudio fue de 11382 empadronados para la región Junín. En

los resultados obtenidos para varones mediante un modelo de regresión lineal con 6 911

observaciones y con un nivel de significancia del 5 por ciento, resulta una probabilidad F

de 0.00 que indica la significancia global del modelo, y una R-squared de 0.39 que

significa que el modelo es explicado en un 39 por ciento por las variables exógenas para

los años 2004 al 2017. En las mujeres el cual trabaja con 4 471 observaciones, resultando

la probabilidad F estadístico igual a 0.00 el cual es menor a 0.05, que indica la

23

significancia del modelo, así mismo, un R-squared igual a 0.436, que significa que todas

las variables explican en un 43.6 por ciento el nivel de los ingresos. Tuvo como

conclusión: El primer componente es la parte explicada de la brecha salarial, lo que

significa que los factores de capital humano (nivel educativo y experiencia potencial),

característica personal (estado civil) y característica laboral (actividad económica),

influyen en la generación de brecha salarial por género. Todas estas variables y las

diferencias de ellas entre varones y mujeres explican en un 32 por ciento la brecha salarial

por género. El segundo componente es la parte inexplicada y que Oaxaca y Blinder

atribuyen al componente discriminatorio, el cual explica en un 68 por ciento la brecha

salarial por género existente en la región Junín en el periodo de estudio. Dicha

discriminación es explicada por factores no observables y otros factores que no se

incluyeron en el modelo.

Hurtado Gálvez & Villavicencio Esquivel (2019), en su tesis “Análisis de los

factores que afectan la brecha salarial entre mujeres y hombres en la región la Libertad en

el año 2017”, tuvo como objetivo determinar los factores que afectan la brecha salarial

entre mujeres y hombres en la región La Libertad en el año 2017. La presente

investigación fue de tipo descriptivo. El diseño utilizado fue el no experimental. Para la

muestra se aplicaron criterios de inclusión y exclusión en base a los objetivos planteados,

por lo tanto, la muestra fue de 2151 personas. Tuvo como conclusión que: Trabajadores

dependientes, el nivel de estudios impacta de manera positiva en la brecha salarial para

trabajadoras dependientes con estudios superiores no universitarios, pero de manera

negativa para las trabajadoras dependientes con sólo primaria. La formalidad del empleo

24

influye positivamente en la brecha salarial, cuando el empleo es formal menor es la brecha

salarial. Para el caso de los trabajadores dependientes, el tamaño de la empresa influye en

la brecha salarial, siendo menor en grandes empresas con más de 500 empleados y mayor

para las empresas de hasta 100 empleados. Trabajadores independientes El nivel de

estudios impacta de manera positiva en la brecha salarial para trabajadoras independientes

con estudios superiores universitarios y postgrado, pero de manera negativa para las

trabajadoras independientes con educación superior no universitaria, esto se relaciona a

los roles tradicionales en los cuales las mujeres acceden a carrera técnicas con menor

remuneración en el mercado laboral: administración, enfermería técnica, contabilidad,

secretariado frente a carreras como informática, mecánica automotriz, electricidad por

citar algunos ejemplos.

2.2. Bases teóricas

2.2.1. Educación y salario

Como bien sabemos, la educación es uno de los componentes más influyentes y

artífices en el desarrollo de una sociedad dado que, mejoran la cultura, los valores, el

conocimiento que toda persona adquiere en su vida. La educación es fundamental en todos

los aspectos hoy en día, para conseguir un mejor empleo, mejorar la calidad de vida,

mejorar el bienestar social, seguir creciendo en el apartado económico, etc. Se ha

comprobado que las sociedades que más han crecido en todos los apartados ya

mencionados fueron aquellos que más invirtieron en educación y a lo largo de los años

consiguieron instaurar su progreso en el conocimiento. Atrás quedaron los años donde los

estados, gobiernos consideraban a la educación como un gasto en la distribución del

25

presupuesto para el país, hoy en día se le considera una inversión fructífera tanto para el

presente como para el futuro de un país. La educación es un bien social que permite crear

sociedades más justas, productivas y equilibradas.

Para los autores Villalobos Monroy & Pedroza Flores (2009), el capital humano

es considerado como un factor propiciador de desarrollo y crecimiento económico, para

su formación entran en juego diversos elementos, los más importantes son la educación y

la capacitación laboral, porque a través de ellos se descubren y desarrollan las

capacidades, los talentos, las destrezas y habilidades de los individuos. Esta idea prevalece

entre los teóricos que estudian a la educación desde el enfoque económico, por ejemplo,

Schultz define al capital humano como aquel que incluye componentes cualitativos, tales

como la habilidad, los conocimientos y atributos similares que afectan la capacidad

individual para realizar el trabajo productivo, los gastos introducidos para mejorar estas

capacidades aumentan también el valor de la productividad del trabajo y producirán un

rendimiento positivo. (Schultz, 1968)

Según los autores Cardona Acevedo, Montes Gutiérrez, Vásquez Maya, Villegas

González, & Brito Mejía (2007), el concepto de capital humano ha tomado diferentes

definiciones, donde han variado sus componentes y alcances. En un principio, se tomó la

educación como eje fundamental, pero se han desarrollado nuevos elementos. Esta

variación se ha visto enmarcada por distintos estudios y la inclusión de variables como la

experiencia. Según Schultz (1961), invertir en escolarización, salud, en la forma de crianza

de los niños, en profesionales, en investigación, es invertir en capital humano, lo que a su

vez disminuye la brecha entre pobres y ricos, brindándoles una mejor calidad de vida a las

personas de escasos recursos. El centro de la teoría de capital humano está en tomar la

26

educación y capacitación como formas de inversión que producen beneficios a futuro con

mayores ingresos para las personas con educación, y, por ende, la sociedad; de esta

manera, el capital humano es entendido como una inversión que da sus frutos cuando las

personas reciben más ingresos en el futuro.

Para los autores Urroz Gutiérrez & Salgado Torres (2014), tener un retorno

positivo en la educación es favorable para aumentar el ingreso por hora promedio de los

individuos, es así que para la muestra total se estima un retorno aproximado del 7.1%. En

otras palabras, por cada año de extra de escolaridad alcanzada se recibe 7.1 por ciento

extra de ingreso. Por otro lado, el rendimiento absoluto por nivel de escolaridad lo provee

el nivel universitario con 10.5%, así un individuo que concluye la universidad obtiene un

ingreso de 10.5 por ciento mayor que el obtenido por alguien que solo completó el nivel

anterior. Estos resultados, nos indicaban que a mayor escolaridad se obtiene un mayor

rendimiento. Al mismo tiempo, la educación superior es la más rentable.

Según los autores Pons Blasco & Blanco Sánchez, en el análisis por sexo, se

observa que únicamente se retribuyen los años de educación primaria y superior. Esta

retribución sería el pago por el aumento de productividad que propicia en los trabajadores

que los cursan, en consonancia con la teoría del capital humano. Por otra parte, no parece

que exista retribución positiva por los años cursados de educación secundaria. Sin

embargo, es en este nivel donde se observa un pago por el título conseguido indicando

que está actuando como señal. Cuando se separa la muestra por sectores, se observa que,

en el sector privado, de nuevo, sólo parecen tener retribución los años de educaciones

anteriores y posteriores a la educación secundaria. En el nivel de secundaria, como en el

caso anterior, no parece haber incremento de productividad, aunque los resultados indican

27

que la obtención del título se utiliza como señal. En el análisis del sector público los

resultados confirman la hipótesis inicial de que se retribuyen fundamentalmente los títulos

observándose únicamente una retribución positiva por los años de educación superior.

Para los autores Lavado, Céspedes, & Ramírez Rondán (2012), entre sus hallazgos

más importantes, notaron que los egresados de universidades de mayor calidad tienen

ingresos salariales que en promedio son 80% mayores que sus pares que asistieron a

instituciones de menor calidad en 2012. Este castigo salarial se mantiene,

independientemente de la carrera que estudiaron. Además de enfocarnos en la calidad

universitaria, presentamos evidencias del descalce entre la oferta y demanda laboral en

determinadas familias de carreras universitarias. Mostramos que los profesionales de las

áreas de “Derecho”, “Pedagogía” y “Ciencias económicas y empresariales” son los grupos

de carrera con mayores diferenciales de salarios en relación con el retorno profesional

promedio y con otros grupos de profesionales con los mismos años de educación formal.

De este modo, los hallazgos indican que el retorno salarial es altamente heterogéneo en

función de las carreras universitarias elegidas por el estudiante y de la calidad de la

institución a la que asiste. Aquellas que requieren un mayor esfuerzo en término de años

de duración del programa y por ende implican una mayor inversión de recursos (ej.:

tiempo, dinero), tales como “Derecho” e “Ingeniería y otras ciencias”, exhiben un retorno

salarial mayor frente a las demás carreras. Por el contrario, carreras de “Humanidades y

CC. SS.” y “Pedagogía” resultan las menos atractivas en términos salariales

independientemente de la calidad de la universidad del egresado. Finalmente, el cálculo

de la tasa interna de retorno de la educación superior (TIR) apuntan a que la rentabilidad

de instituciones universitarias y técnicas de mayor calidad es superior a las de aquellas de

28

menor calidad. Este resultado considera una definición de rentabilidad en la que se

consideran los costos de matrícula y pensiones promedio de cada tipo de institución, por

lo cual se infiere que la inversión en educación superior es costo-efectiva.

2.2.2. Experiencia y salario

Según los autores Cardona Acevedo, Montes Gutiérrez, Vásquez Maya, Villegas

González, & Brito Mejía, (2007), La investigación empírica podría confirmar las

predicciones que plantea la teoría en donde la educación se destaca como componente

principal de capital humano; sin embargo, en la práctica nos encontramos con una

valoración de la experiencia en el entorno productivo. Desde este punto de vista se

evidencia la incidencia del capital humano como un factor diferenciador en el largo plazo,

no solo dado que la experiencia está correlacionada de forma positiva con el tiempo

empleado en una labor específica, sino dadas las circunstancias del sector en cuanto a la

importancia de la experiencia sobre la educación. En las entrevistas, la educación y la

experiencia tienen relaciones negativas según el nivel de responsabilidad, es decir, que a

mayor nivel de responsabilidad se exige mayor educación y a menor nivel de

responsabilidad prevalece la experiencia como la principal variable a tener en cuenta. En

este sentido, las relaciones esbozadas por la economía clásica acerca de las variables que

influyen en el nivel de salarios pueden compensarse, dadas las correlaciones negativas

entre la necesidad de experiencia y de educación para la empresa por nivel de empleo.

Respecto a los estudios formales del personal administrativo, se reconocen sus bondades.

Sin embargo, ciertas empresas dicen no estar en capacidad de dar a sus ejecutivos este tipo

de oportunidades. Dentro de las razones figuran los altos costos de las especializaciones

29

y la falta de una oferta de estudios formales que se adapten a las necesidades reales de la

empresa, y la experiencia entra a ser para de la especialización.

Para el autor Vicéns Otero (2012), la descomposición Oaxaca-Blinder determina que la

diferencia de salarios existente entre dos grupos de individuos se debe a dos componentes.

El primero de ellos recoge la diferencia entre las variables explicativas observables de los

dos grupos y el segundo recoge la diferencia entre las características no observables,

medido éste por las discrepancias entre los parámetros de ambos grupos.

2.2.3. Género y salario

Según la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura y

Comisión Económica para América Latina y el Caribe, s.f., las relaciones de género

derivan de los modos en que las culturas asignan las funciones y responsabilidades

distintas a la mujer y al hombre. Ello a la vez determina diversas formas de acceder a los

recursos materiales como tierra y crédito, o no materiales como el poder político. Sus

implicaciones en la vida cotidiana son múltiples y se manifiestan por ejemplo, en la

división del trabajo doméstico y extra-doméstico, en las responsabilidades familiares, en

el campo de la educación, en las oportunidades de promoción profesional, en las instancias

ejecutivas, etc.

Para la autora Guzmán (2002), los procesos de globalización se expresan, entre otros

aspectos, en el debilitamiento de las convenciones vigentes de las sociedades industriales,

y plantean como tema urgente la constitución de nuevas institucionalidades que respondan

a la complejidad de las sociedades y permitan avanzar en la realización de los dos ideales

que han caracterizado las sociedades modernas: la libertad y la igualdad. La presencia de

30

movimientos sociales transnacionales como el de las mujeres y la emergencia de

condiciones para la constitución de una agenda global democrática ofrecen nuevas

oportunidades para cambiar las relaciones de género existentes caracterizadas por la

desigualdad y el menor reconocimiento de las mujeres como sujetos sociales. Sin

embargo, la existencia de poderes fácticos como las corporaciones multinacionales, y la

ausencia de normas que regulen las nuevas prácticas encierran grandes riesgos de

exclusión y de ejercicio de poder sobre los más débiles.

Según Organismo de Evaluación y Fiscalización Ambiental – Oefa (2018), las

desigualdades de género en el uso del tiempo son todavía altas y persistentes en todos los

países. Al combinar el trabajo remunerado y el no remunerado, las mujeres de los países

en desarrollo trabajan más que los hombres, destinando menos tiempo a la educación, el

ocio, la participación política y el cuidado propio. Datos procedentes de diversos países

muestran que incrementar la proporción de los ingresos del hogar controlados por las

mujeres, procedentes de lo que ganan ellas mismas o de transferencias de dinero, modifica

los patrones de gasto en formas que benefician a hijas e hijos. El empoderamiento

económico de la mujer es un buen negocio. Las empresas se benefician enormemente al

aumentar las oportunidades en cargos de liderazgo para las mujeres, algo que ha

demostrado aumentar la eficacia organizacional. Se estima que las compañías en las que

tres o más mujeres ejercen funciones ejecutivas superiores registran un desempeño más

alto en todos los aspectos de la eficacia organizacional.

31

2.2.4. Discriminación

Se le define como el trato diferente y perjudicial que se da a una persona por motivos de

raza, sexo, ideas políticas, religión, etc.

Según la autora Zegarra Aliaga, (1998), la discriminación en el acceso al empleo es sin

duda un tema muy complejo cuya atención normativa se hacía necesaria desde tiempo

atrás. No obstante ello, la entrada en vigencia de la normatividad que regula este tema ha

dejado sentir un cierto sin sabor, pues las deficiencias del procedimiento administrativo

diseñado para su "cautela" (que restringe el campo de control de la AAT a las ofertas

difundidas a través de medios de comunicación masiva, sumadas a las dificultades

probatorias inadvertidas y desatendidas por el legislador), lejos de apuntar al desincentivo

de conductas de este tipo, contribuyen más bien a desincentivar a los postulantes

discriminados a formular la denuncia administrativa y/o a interponer una demanda de

indemnización por los daños y perjuicios derivados de la discriminación, dejando a éstos

en un estado de desprotección. Pocos se arriesgarían a demandar a sabiendas de las

dificultades probatorias que la discriminación encierra; peor aún, si luego del

procedimiento administrativo, deberían seguir un proceso judicial para el pago de la

indemnización a la que hubiera lugar. Y claro, si éste problema se presenta al interior de

cualquier oferta de empleo, mucho más grave será probar la infracción a la prohibición en

aquellas ofertas que encubren la intención discriminatoria, o en las ofertas anónimas

difundidas a través de un medio de comunicación no masivo. Ello hace que esta

prohibición -en la práctica- sea poco eficiente. Muestra de ello lo constituye el hecho que,

pese a que nuestro mercado de trabajo se encuentra inundado de ofertas de empleo

32

abiertamente discriminatorias, extraoficialmente hemos tomado conocimiento de desde el

S de febrero hasta la fecha sólo se han formulado tres denuncias de parte ante la AAT.

2.3. Definiciones de términos básicos

Brecha salarial de género

Brecha es separación, agujero, vacío, déficit, espacio, hueco; económicamente “es toda

diferencia económica por diversos factores o circunstancias sociales” (Alcaraz, Hughes,

& Martínez, 2012, pág. 133)

Salario “remuneración al factor trabajo, es el pago de la mano de obra asalariada” (Mendez

Morales, 2009, pág. 23)

Género “construcción social y cultural de rasgos de personalidad, actitudes, vestimenta,

valores, conductas y roles sociales; formas de pensar y actuar diferentes; prácticas y

símbolos que se elaboran a partir de la diferencia sexual y que se aprenden” (Rueda

Romero, 2009, pág. 23)

Brecha salarial de género se define como “la distancia existente entre lo que cobran

hombres y mujeres y en la cual intervienen una combinación de distintos factores”

(Mendez Morales, 2009, pág. 101.)

33

Dimensiones de la brecha salarial

Educación “proceso en que se estructura el sistema educativo formal, se desarrolla en los

siguientes niveles: Educación Inicial, Educación Primaria, Educación Secundaria y

Superior” (Instituto Nacional de Estadística e Informática, 2014)

Trabajo, “esfuerzo humano aplicado a la producción de la riqueza, extrayéndola,

obteniéndola o transformándola” (Samuelson & Nordhaus, 2010, pág. 227)

Experiencia laboral “conjunto de conocimientos y aptitudes que un individuo o grupo de

personas ha adquirido a partir de realizar alguna actividad profesional en un transcurso de

tiempo determinado” (Jiménez, 2006, pág. 105)

Carga familiar “responsabilidad económica, que tiene que ver con el bienestar familiar,

como su mantención, el pago de cuentas, salud, la educación, recreación, en beneficio de

los familiares directos” (Warren, 2013, pág. 66)

34

2.4. Operacionalización de variables e indicadores

VARIABLE DEFINICIÓN

CONCEPTUAL

DEFINICIÓN

OPERACIONAL

DIMENSIONES

INDICADORES

ESCALA DE

MEDICION

Variable

Dependiente:

Brecha salarial de

género.

Brecha salarial de

género se define como

“la distancia existente

entre lo que cobran

hombres y mujeres y en

la cual intervienen una

combinación de

distintos factores”

(Méndez Morales,

2009)

La brecha salarial de

género se define

como

la diferencia entre

las ganancias brutas

promedio que se

pagan a los hombres y

a las mujeres

-Trabajo

-Horas de

trabajo

-Remuneración

-Educación

-Trabajo

-Experiencia

laboral

-Carga familiar

- % población en edad de trabajar.

- % de hombres y mujeres sector que trabaja

- % de hombres y mujeres horas a la semana que

trabaja .

- % de hombres y mujeres del salario que perciben

- % de hombres y mujeres de nivel educativo.

- % de hombres y mujeres, cargo que desempeña

- % de hombres y mujeres, días a la semana que

trabajan

- % de hombres y mujeres accesibilidad a un puesto

de trabajo

- % de hombres y mujeres, categoria ocupacional

- % de hombres y mujeres tipo de contrato

- % de hombres y mujeres años que vienen

laborando

- % de hombres y mujeres estado civil

- % de hombres y mujeres horas al dia destinandas

a trabajos del hogar

INTERVALO

35

CAPITULO III: METODOLOGÍA

3.1 Tipo y nivel de la investigación

El tipo de investigación desarrollada se caracteriza dentro de las clasificaciones; de

acuerdo con su carácter como un enfoque cuantitativo y de acuerdo con los medios

utilizados en investigación documental por los siguientes motivos:

a) Enfoque cuantitativo. - Porque los datos recolectados para probar las hipótesis

planteadas en la presenten investigación estuvo basados en el cálculo numérico y el

análisis estadístico para establecer patrones de conducta de la variable.

b) Investigación documental. - Porque consistió en examinar la información a través de

la revisión de documentos formales publicados, estadísticas, libros, informes o

cualquier otro tipo de fuente documental, sin modificar su naturaleza.

c) Nivel descriptivo. - Ya que se desea describir, en todos sus componentes principales,

una realidad. Explicativo porque es aquella que tiene relación causal; no sólo persigue

describir o acercarse a un problema, sino que intenta encontrar las causas del mismo.

3.2. Diseño de investigación

Se utilizó el diseño no experimental de tipo retrospectivo porque se está

considerando un periodo de análisis de 3 años anteriores (2016-2019) en las cuales

no requiere la manipulación de los datos recopilados.

3.3. Población, muestra y muestreo

36

3.3.1. Población

La población estuvo conformada por 73 trimestres desde el año 2001 al 2019 según la

base de datos INEI de la Encuesta Permanente de Empleo.

3.3.2. Muestra

Se tomó 16 trimestres de la población, es decir periodo de análisis de 3 años anteriores

(2016-2019), recopilados de la base de datos INEI (EPE 2016-2019) de la Encuesta

Permanente de Empleo.

3.3.3. Muestreo

El método a utilizar es el muestreo no probabilístico porque los sujetos en una muestra

mayormente son seleccionados en función de su accesibilidad o a criterio personal del

investigador; la técnica de muestreo que se utilizó fue por conveniencia ya que las

muestras seleccionadas son accesibles para la investigación y porque pertenecen a la

población de interés.

3.4. Técnica e instrumento de recolección de datos

3.4.1 Técnica de recolección de datos

Se utilizó el análisis documental porque permitió obtener información de la base de datos

trimestrales del Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI). Permitió ejecutar

búsquedas retrospectivas y recobrar el documento en página Web del INEI.

3.4.2. Instrumento de recolección de datos

37

Se utilizó la ficha de análisis de contenido como instrumento de recogida de información.

Es una práctica sistemática que implica la selección de una muestra y la disposición de los

datos recolectados en categorías para analizarlos posteriormente.

3.5.Validez y confiabilidad del instrumento

Se recolectó información de primera mano siendo esta información confiable y valido ya

que es brindado por el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI) en su

respectiva página web el cual lo actualizan de manera trimestral.

3.6. Técnicas de procesamiento y análisis de datos

3.6.1. Técnicas de procesamiento de datos

Luego del análisis de datos y el registro de datos en el instrumento de medición,

se Captura de información: periodo de análisis de 3 años anteriores (2016-2019),

recopilados de la base de datos INEI (EPE 2016-2019) de brecha salarial de género

en los sectores del comercio manufactura.

Ordenamiento de la información: registro por año de los datos obtenidos.

3.6.2. Análisis de datos

Para el análisis de datos, se emplearon las siguientes meticas estadísticos para los

siguientes criterios:

Descomposición de Oaxaca Blinder, es una técnica utilizada en el sector de la economía

laboral, para decretar que parte del diferencial de salarios entre hombres y mujeres se

debe a discriminación y que parte se debe a diferencias en características observables.

38

El método consiste en estimar ecuaciones de Mincer, separadas para hombres y

mujeres, que se estiman por mínimos cuadrados ordinarios (MCO).

Sesgos de selección, por medio de la descomposición Oaxaca-Blinder es correcto, sólo

si no existe sesgo de selección. es un sesgo estadístico en el que hay un error en la

elección de los individuos o grupos a participar en un estudio científico. Si el sesgo de

selección no se tiene en cuenta, todas las conclusiones que salgan de esta pueden estar

mal.

Corrección de Heckman (el método de dos etapas, lambda de Heckman o el método

Heckit), es cualquiera de una serie de métodos estadísticos relacionados que permiten

que el investigador corregir el sesgo de selección.

3.7. Aspectos éticos

Ética en la recolección de datos de fuentes primarias, se respetó los derechos de la

propiedad intelectual de los autores de las fuentes bibliográficas citando correctamente

con las normas APA, con el objetivo de dar consideración al autor original y poder guiar

al lector a la fuente original en el caso que desee ahondar en dicho tema.

La objetividad y honestidad con respecto a los resultados que se obtuvo, fueron utilizadas

para explicar y entender el fenómeno estudiado en la presente investigación, limitándose

así a describir las variables y el análisis de la relación que existe entre ellas y la predicción

sobre la misma.

https://es.wikipedia.org/wiki/Sesgo_estad%C3%ADstico

https://es.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9todo_cient%C3%ADfico

https://es.wikipedia.org/wiki/Sesgo_de_selecci%C3%B3n

39

CAPÍTULO IV: PRESENTACIÓN Y DISCUSIÓN DE LOS RESULTADOS

4.1. Resultados

4.1.1. Análisis de datos por sectores

4.1.1.1. Sector Manufactura

Tabla 1. Sector manufactura-modelo de participación laboral 2016-2019.

SECTOR MANUFACTURA

VARIABLE HOMBRE MUJER

ESCOLARIDAD 0.048 0.059

EXPERIENCIA -0.008 -0.096

EXPERIENCIA2 0.001 0.002

JEFA/JEFA 0.485 1.170

EXP*ESC -0.003 0.001

N° DE HIJOS -0.064 0.007

GRUPO DE EDAD 0.115 -0.002

PRIMARIA

COMPLETA 0.088 -0.1

SECUNDARIA

INCOMP -0.005 0.039

SECUNDARIA

COMP 0.271 0.324

NO

UNIVERSITARIO INCOMP. 0.421 0.403

NO

UNIVERSITARIO

COMP.

0.606 0.526

UNIVERSITARIO

INCOMP. -0.13 0.365

UNIVERSITARIO

COMP. 0.635 0.946

CONSTANTE 1.486 1.161

N 20,578 11,647

chi2 279 773

rank 14 14

aic 3,326 6,641

legend: * p<0.05; p<0.01; p<0.001 Fuente:, INEI (EPE 2016-2019)

40

En la tabla Nª 1 se muestra que:

• En el sector manufactura la variable escolaridad es significativa para ambos

géneros ya que toma los valores de 0.048 para hombres y 0.059 para las mujeres

respectivamente, lo cual nos indica que favorece a la probabilidad de pertenecer al

mercado laboral.

• La variable experiencia toma lo valores de -0.008 para hombres y -0.096 para las

mujeres, esto nos indica que la variable tiene influencia negativa en la decisión de

pertenecer al mercado laboral.

• La variable experiencia al cuadrado toma los valores positivos para los dos casos

mostrando que favorece de manera positiva el querer ingresar al mercado de

trabajo.

• La variable jefa o jefa de hogar toma valores positivos para ambos casos, 0.485

para hombres y 1.170 para las mujeres lo que nos indica que el ser jefe o jefa de

hogar afecta de manera positiva la decisión de ingresar al mercado laboral.

• La variable que interacciona experiencia y escolaridad muestran valores de -0.003

para hombres y 0.001 para mujeres, lo que nos indica que en el caso de los hombres

se ve afectado de manera negativa al pertenecer al mercado laboral, en caso de las

mujeres afecta de manera positiva. Este dato muestra la obsolescencia del capital

humano.

• La variable número de hijos toma valores de -0.064 para hombres y 0.007 para

mujeres. En el caso de los hombres afecta de manera negativa en la decisión de

entrar al mercado laboral, la mujer por otra parte se ve afecta de manera positiva

en la decisión de ingresar al mercado laboral.

41

• La variable grupo de edad, para hombres toma el valor de 0.115 y -0.002 para las

mujeres, cuando el signo es positivo indica que hay mayores probabilidades de

encontrar salarios que sean mayores a 0 lo que significa mayor probabilidad de

ingresar al mercado laboral.

• Para las variables de nivel de educación, todo resultado con signo positivo indica

que afecta de manera positiva en la decisión de ingresar al mercado laboral.

Una vez obtenido el modelo se procederá a usarlo para la obtención del ratio inverso de

Mills considerando que el aic (Akaike Information Criterion) debe ser el mínimo posible.

Para este modelo tenemos un aic de 3.326 en hombres y 6.641 en mujeres y de esta manera

se ajusta a predecir la participación al mercado laboral.

4.1.1.2. Estimación de la Inversa de Mills en el sector Manufactura

Para este modelo se incluyeron las variables tipo de jornada, el tipo de empresa y las horas

de trabajo.

Como sabemos el signo de la variable imr que es el ratio inverso de Mills será negativo

para todos los casos porque nos muestra que el modelo no incluyo las características de

aquellas personas que no fueron calificadas en la encuesta debido a no encontrarse

empleadas al momento de la encuesta, por tal motivo el regresor imr con signo negativo

captura dichas características y comprime el salario esperado, consiguiendo de esta

manera expresar la verdadera realidad del mercado laboral y no sobreestimarlo.

42

Tabla 2. Sector Manufactura-modelo de regresión salarial incluyendo el coeficiente

inverso de Mills, periodo 2016-2019.

SECTOR MANUFACTURA



EXPERIENCIA 0.007 0.021

EXPERIENCIA2 0.000 -0.001

EXPER*ESCOL 0.000 0.000

IMR -1.399

IMR2 -0.221

TIPO DE

JORNADA 0.014 -0.022

TIPO DE

EMPRESA 0.037 0.087

H

TRABAJADAS -0.006 0.000


N 20,264 10,231

RANK 9 9

AIC 4,831 1,864

legend: * p<0.05; p<0.01; p<0.001 Fuente: INEI (EPE 2016-2019)

• La variable escolaridad en el sector manufactura periodo 2016-2019 toma valores

positivos lo que es significativos para ambos casos, un año más de escolaridad

aumenta el salario en 0.026 y 0.031 para hombres respectivamente. Esta variable

es más importante para las mujeres porque los valores son mayores.

• La variable experiencia toma valores positivos tanto para hombres como para las mujeres

lo que indica que 1 año más de trabajo aumenta el salario en 0.007 para hombres y 0.021

para las mujeres.

• La variable experiencia al cuadrado tiene significancia tanto para hombres como para las

mujeres, pero no es relevante dado que toma valores cercanos a cero.

• La variable que interacciona experiencia con escolaridad son valores cercanos a cero, por

lo tanto, no es significativo para el aumento o disminución del salario.

43

• La variable tipo de jornada laboral nos indica que, en el caso de los hombres, dependiendo

de la jornada laboral el salario aumentará en 0.014, mientras que en el caso de las mujeres

disminuirá en -0.022 el salario percibido lo cual es un dato importante ya que se esperaría

que, tanto en los hombres como en las mujeres, a un incremento en las horas laboradas,

aumente el salario esperado.

• La variable tipo de empresa es significativo tanto para hombres como para mujeres y se

observa el signo esperado, en el caso de los hombres el tipo de empresa ayuda a

incrementar en un 0.037 el ingreso percibido, mientras que en el caso de las mujeres el

incremento de ingreso le favorece en un 0.087 lo que nos muestra que esta variable es más

importante para las mujeres que para los hombres por que toma un valor mayor.

• La variable horas trabajadas solo es significativa para el caso de los hombres pero que no

tiene el signo esperado ya que a mayor cantidad de horas laboradas el salario percibido

por un hombre debería ser mayor, pero en este caso la variable castiga las horas

adicionales y no las toma en cuenta.

44

4.1.1.3. Sector Comercio

Tabla 3. Sector Comercio-Modelo de participación laboral en el periodo 2016-2019.

SECTOR COMERCIO



EXPERIENCIA -0.012 -0.047


JEFA/JEFA 0.413 0.898

EXPER*ESCOL 0.001 -0.001

N° DE HIJOS -0.042 0.065

GRUPO DE EDAD 0.021 0.223

PRIMARIA COMPLETA -0.118 0.031

SECUNDARIA INCOMP -0.271 -0.172

SECUNDARIA COMP 0.175 0.252

NO UNIVERSITARIO

INCOMP. 0.253 0.374

NO UNIVERSITARIO

COMP. 0.598 0.572

UNIVERSITARIO

INCOMP. 0.141 0.199

UNIVERSITARIO

COMP. 0.571 0.472


N 19,264 26,820

chi2 843 2025

rank 14 14

aic 10,286 17,413

legend: * p<0.05; p<0.01; p<0.001

Fuente: INEI (EPE 2016-2019)

• En el sector comercio la variable escolaridad es significativa para ambos géneros

ya que toma los valores de 0.071 para hombres y 0.057 para las mujeres

respectivamente, lo cual nos indica que favorece a la probabilidad de pertenecer al

mercado laboral.

45

• La variable experiencia toma lo valores de -0.012 para hombres y -0.047 para las

mujeres, esto nos indica que la variable tiene influencia negativa en la decisión de

pertenecer al mercado laboral.

• La variable experiencia al cuadrado toma los valores positivos para los dos casos

mostrando que favorece de manera positiva el querer ingresar al mercado de

trabajo.

• La variable jefa o jefa de hogar toma valores positivos para ambos casos, 0.413

para hombres y 0.898 para las mujeres lo que nos indica que el ser jefe o jefa de

hogar afecta de manera positiva la decisión de ingresar al mercado laboral.

• La variable que interacciona experiencia y escolaridad muestran valores de 0.001

para hombres y -0.001 para mujeres, lo que nos indica que en el caso de los

hombres se ve afectado de manera positiva al pertenecer al mercado laboral, en

caso de las mujeres afecta de manera negativa. Este dato muestra la obsolescencia

del capital humano.

• La variable número de hijos toma valores de -0.042 para hombres y 0.065 para

mujeres. En el caso de los hombres afecta de manera negativa en la decisión de

entrar al mercado laboral, la mujer por otra parte se ve afecta de manera positiva

en la decisión de ingresar al mercado laboral.

• La variable grupo de edad, para hombres toma el valor de 0.021 y 0.223 para las

mujeres, estos resultados indican que hay mayores probabilidades de encontrar

salarios que sean mayores a 0 lo que significa mayor probabilidad de ingresar al

mercado laboral.

46

• Para las variables de nivel de educación, todo resultado con signo positivo indica

que afecta de manera positiva en la decisión de ingresar al mercado laboral.

Una vez obtenido el modelo se procederá a usarlo para la obtención del ratio inverso de

Mills considerando que el aic (Akaike Information Criterion) debe ser el mínimo posible.

Para este modelo tenemos un aic de 10,286 en hombres y 17,413 en mujeres y de esta

manera se ajusta a predecir la participación al mercado laboral.

4.1.1.4. Estimación de la Inversa de Mills en el sector Comercio

Tabla 4. Sector Comercio-Modelo de regresión salarial incluyendo el cociente

inverso de Mills, periodo 2016-2019.

SECTOR COMERCIO



EXPERIENCIA 0.009 0.019


EXPER*ESCOL 0.000 0.000

imr -0.603

imr2 -0.086

tipo de jornada 0.009 0.018

tipo de empresa 0.035 0.118

H trabajadores -0.004 -0.002

Constante 0.682 0.224

N 17,712 23,620

rank 9 9

aic -932 4,626

legend: * p<0.05; p<0.01; p<0.001 Fuente: Elaboración propia, INEI (EPE 2016-2019)

• La variable escolaridad en el sector comercio periodo 2016-2019 toma valores

positivos lo que es significativos para ambos casos, un año más de escolaridad

47

aumenta el salario en 0.021 y 0.019 para hombres respectivamente. Esta variable es

más importante para las mujeres porque los valores son mayores.

• La variable experiencia toma valores positivos tanto para hombres como para las mujeres lo

que indica que 1 año más de trabajo aumenta el salario en 0.009 para hombres y 0.019 para

las mujeres.

• La variable experiencia al cuadrado tiene significancia tanto para hombres como para las

mujeres, pero no es relevante dado que toma valores cercanos a cero.

• La variable que interacciona experiencia con escolaridad son valores cercanos a cero, por lo

tanto, no es significativo para el aumento o disminución del salario.

• La variable tipo de jornada laboral nos indica que, en el caso de los hombres, dependiendo

de la jornada laboral el salario aumentará en 0.009, mientras que en el caso de las mujeres

aumentará en 0.018 el salario.

• La variable tipo de empresa es significativo tanto para hombres como para mujeres y se

observa el signo esperado, en el caso de los hombres el tipo de empresa ayuda a incrementar

en un 0.035 el ingreso percibido, mientras que en el caso de las mujeres el incremento de

ingreso le favorece en un 0.118 lo que nos muestra que esta variable es más importante para

las mujeres que para los hombres por que toma un valor mayor.

• La variable horas trabajadas solo es significativa para tanto para los hombres los hombres

como para las mujeres, pero que no tiene el signo esperado ya que a mayor cantidad de horas

laboradas el salario percibido por un hombre debería ser mayor, pero en este caso la variable

castiga las horas adicionales y no las toma en cuenta.

48

4.1.2. Resultados a nivel de objetivos

4.1.2.1. A nivel de objetivo general

4.1.2.1.1. Brecha salarial sector Manufactura

Tabla 5. Brecha salarial en el sector Manufactura con corrección por sesgos de

selección, periodo 2016-2019.

SECTOR MANUFACTURA

VARIABLE MODELO 1

DIFERENCIAL

PREDICTION_1 0.741

PREDICTION_2 0.610

BRECHA

SALARIAL 0.121

DESCOMPOSICIÓN

PARTE

EXPLICADA 0.110

PARTE NO

EXPLICADA 0.032

ESTADISTICOS

N 31210 rank 4


En el sector Manufactura podemos observar que después de haber incluido el ratio inverso

de Mills, este ayuda sobresaliente a explicar la brecha salarial indicando que:

A partir de los resultados obtenido, la brecha salarial de género en el sector

manufactura periodo 2016-2019 en el Perú fue de 0.121.

49

4.1.2.1.2. Brecha salarial sector comercio

Tabla 6. Brecha salarial en el sector Comercio con corrección por sesgos de


SECTOR COMERCIO

VARIABLE MODELO 1

DIFERENCIAL

PREDICTION_1 0.734

PREDICTION_2 0.559

BRECHA

SALARIAL 0.161

DESCOMPOSICIÓN

PARTE

EXPLICADA 0.031

PARTE NO

EXPLICADA 0.120

ESTADISTICOS

N 40989

rank 4 Fuente: INEI (EPE 2016-2019)

En el sector Comercio podemos observar que después de haber incluido el ratio inverso

de Mills, este ayuda sobresaliente a explicar la brecha salarial indicando que:

A partir de los resultados obtenido, la brecha salarial de género en el sector

comercio periodo 2016-2019 en el Perú fue de 0.161.

50

4.1.2.2.A nivel de objetivos específicos

a) A nivel del objetivo específico 1

Tabla 7. Brecha salarial en el sector Manufactura con corrección por sesgos de


SECTOR MANUFACTURA

VARIABLE MODELO 1

DIFERENCIAL

PREDICTION_1 0.741

PREDICTION_2 0.610

BRECHA

SALARIAL 0.121

DESCOMPOSICIÓN

PARTE

EXPLICADA 0.110

PARTE NO

EXPLICADA 0.032

ESTADISTICOS

N 31210


• A partir de los resultados obtenido, la brecha salarial de género en el sector

manufactura periodo 2016-2019 en el Perú fue de 0.121.

• El nivel de brecha salarial esta explicado en 0.110 por las diferentes características

observables que posee cada género como la experiencia laboral, el nivel de estudios

alcanzados, horas trabajadas, tipo de empresa, etc

• Los resultados muestran que el nivel de brecha salarial esta explicado en 0.032 por

factores discriminatorios.

51

b) A nivel del objetivo específico 2

Tabla 8. Brecha salarial en el sector Comercio con corrección por sesgos de


SECTOR COMERCIO

VARIABLE MODELO 1

DIFERENCIAL

PREDICTION_1 0.734

PREDICTION_2 0.559

BRECHA

SALARIAL 0.161

DESCOMPOSICIÓN

PARTE

EXPLICADA 0.031

PARTE NO

EXPLICADA 0.120

ESTADISTICOS

N 40989

Rank 4 Fuente: INEI (EPE 2016-2019)

• A partir de los resultados obtenido, la brecha salarial de género en el sector

comercio periodo 2016-2019 en el Perú fue de 0.161.

• El nivel de brecha salarial esta explicado en 0.031 por las diferentes características

observables que posee cada género como la experiencia laboral, el nivel de estudios


• Los resultados muestran que el nivel de brecha salarial esta explicado en 0.120 por


• El resultado obtenido en cual muestra que la parte no explicada de la brecha salarial

es significativa lo cual nos indica que sin incluir el ratio inverso de mills el modelo

ya estaba capturando de manera adecuada el comportamiento de este mercado, en el

cual se muestra un alto grado de discriminación laboral.

52

c) A nivel del objetivo específico 3

Tabla 9. Brecha salarial sector Manufactura vs Comercio, periodo 2016-2019

SECTOR MANUFACTURA COMERCIO

VARIABLE MODELO 1 MODELO 1

DIFERENCIAL

PREDICTION_1 0.741 0.734


BRECHA

SALARIAL 0.121 0.161

DESCOMPOSICIÓN

PARTE

EXPLICADA 0.110 0.031

PARTE NO

EXPLICADA 0.032 0.120


Como podemos observar el sector en el cual el nivel de brecha salarial por genero se ve

más afectado es el comercio dado que nos muestra un nivel mucho mayor que el del sector

manufactura con 4% más en el incremento de la brecha salarial. Los datos obtenidos nos

muestran que sigue existiendo un nivel de discriminación mayor en el sector comercio con

un 12% frente al 3.2% del sector manufactura. Se puede decir que en el sector manufactura

se toma más en cuenta las características y el tipo de trabajo que realizan tanto los hombres

en relación a las mujeres para la decisión de incrementar más el salario a uno que a otro.

53

4.2. Discusión de resultados.

A partir de los hallazgos encontrados a nivel del objetivo específico 1 se determinó que la

brecha salarial de género en el sector manufactura periodo 2016-2019 en el Perú fue de

0.121 lo cual esta explicado en 0.110 por las diferentes características observables que

posee cada género y esta explicado en 0.032 por factores discriminatorios, esto guarda

relación con lo que sostiene Ocañas Gallardo (2019), en su tesis “ Un análisis de la brecha

salarial por género: caso aplicado a una empresa de manufactura en Escobedo, México”,

quien señala que la edad y los grados de escolaridad resultaron ser variables que impactan

en los ingresos salariales que perciben los trabajadores. Sin embargo, variables como el

estado civil resultaron ser no significativas. Se puede mostrar también, como los puestos

de gerencia tienen un mayor ingreso salarial a comparación con el restoy predomina el

hombre teniendo mayores ganacias en comparación con la mujer, no obstante, la brecha

salarial es mínima. Asimismo, se observa que la desigualdad entre hombres y mujeres se

ve bien marcado en los puestos que ofrece la empresa, ya que existen puestos como

operarios y líderes de celda que no son o no pueden ser ocupados por mujeres. Por lo

tanto, en esas árteas existe una brecha salarial que no se puede cuantificar.

A partir de los hallazgos encontrados a nivel del objetivo específico 2 se determinó que la

brecha salarial de género en el sector Comercio periodo 2016-2019 fue de 0.121 el cual

esta explicado en 0.110 por las diferentes características observables que posee cada

género y en 0.032 por factores discriminatorios. Esto guarda relación con lo que sostiene

Avila Cazorla (2016), en su tesis “Discriminacion y brecha salarial por genero en el Perú

2016”, quien señala que la brecha salarial por género en el mercado laboral para

54

trabajadores dependientes la brecha total es de 28.3% de este valor total corresponde el

34.3 % por posible discriminación por género, para trabadores independientes la brecha

total es de 51.3% de dicho porcentaje el 50% por posible discriminación salarial, Mayor

brecha salarial se da a nivel de los trabajadores independientes con información de

ENAHO 2016.

A partir de los hallazgos encontrados a nivel del objetivo específico 3 se determinó que al

comparar la brecha salarial de género en el sector Manufactura y Comercio periodo 2016-

2019, se observó que los datos nos muestran que sigue existiendo un nivel de

discriminación mayor en el sector comercio con un 12% frente al 3.2% del sector

manufactura. Se puede decir que en el sector manufactura se toma más en cuenta las

características y el tipo de trabajo que realizan tanto los hombres en relación a las mujeres

para la decisión de incrementar más el salario a uno que a otro. Esto guarda relación con

lo que sostiene Huacho Aranda & Rosales Romero (2019), en su tesis “Factores

determinantes de la brecha salarial por género de la región Junín, 2004-2017”, quien

señala que el primer componente es la parte explicada de la brecha salarial, lo que significa

que los factores de capital humano (nivel educativo y experiencia potencial), característica

personal (estado civil) y característica laboral (actividad económica), influyen en la

generación de brecha salarial por género. Todas estas variables y las diferencias de ellas

entre varones y mujeres explican en un 32 por ciento la brecha salarial por género. El

segundo componente es la parte inexplicada y que Oaxaca y Blinder atribuyen al

componente discriminatorio, el cual explica en un 68 por ciento la brecha salarial por

55

género existente en la región Junín en el periodo de estudio. Dicha discriminación es

explicada por factores no observables y otros factores que no se incluyeron en el modelo.

56

CAPITULO V: CONCLUSIONES

1. En el sector manufactura, la brecha salarial de género en el periodo 2016-2019 fue

de un 12% el cual esta explicado por las diferentes características observables tales

como la experiencia, escolaridad, tipo de jornada, horas trabajadas, etc, las cuales

fluctúan entre un 10.88% y un 11.90%. El componente discriminatorio oscila entre

un 2.13% y un 3.20%. Se concluye que la brecha salarial en el sector manufactura

esta explicado principalmente por las características observables y mínimamente

por los factores discriminatorios.

2. En el sector Comercio, la brecha salarial de género en el periodo 2016-2019 fue

de un 16% el cual esta explicado por las diferentes características observables tales

como la experiencia, escolaridad, tipo de jornada, horas trabajadas, etc, las cuales

fluctúan entre un 2.9% y un 3.5%. El componente discriminatorio oscila entre un

11.9% y un 12.4%. Se concluye que la brecha salarial en el sector Comercio esta

explicado en un mínimo porcentaje por las características observables y

principalmente por los factores discriminatorios.

3. Comparando los dos sectores se concluye que el sector más golpeado por los

factores discriminatorios es el sector comercio, los datos indican que mínimamente

intervienen los factores observables, en el sector manufactura se toma más en

cuenta las características de cada género por lo cual la brecha salarial es mayor en

dicho sector económico.

57

CAPITULO VI: RECOMENDACIONES

1. En el presente trabajo de investigación según los datos obtenidos, se confirmó que

la brecha salarial en ambos sectores aun es alta por lo cual se recomienda que las

empresas tomen en cuenta las características y capacidades tanto de los hombres y

las mujeres para brindarles un puesto de trabajo y por lo consiguiente brindar un

sueldo acorde con lo que cada uno de ellos produce para el bien de las empresas y

por ende el bien del país, ya que mejora la calidad del empleo, las empresas

obtienen mejores resultados y hay mejores beneficios para todos.

2. Dado el nivel de importancia que se tiene en la sociedad tanto hombres como

mujeres, se recomienda que el estado peruano realice más programas de inclusión

para trabajadores con menos recurso, que el estado a través de los programas

capacite a un grupo de personas que no tienen lastimosamente las mismas

oportunidades de estudiar una carrera profesional, se le permita seguir

actualizando y capacitando para que así poder asegurar que sea un aporte tanto

para las empresas que lo contratan como para el país.

3. Que las próximas investigaciones se basen en encontrar las brechas que existen

en otros sectores económicos para que así se pueda ver reflejada la realidad

peruana y junto poder aportar soluciones que beneficien a las personas que trabajan

en esos sectores, poder mejorar la calidad de vida, generar mejores profesionales

y así poder conseguir el desarrollo sostenible como país.

58

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61

ANEXOS

62

Anexo Nº 01: Artículo científico

BRECHA SALARIAL ENTRE GÉNEROS EN EL PERÚ PARA LOS SECTORES

MANUFACTURA Y COMERCIO, PERIODO 2016-2019

WAGE GAP BETWEEN GENDERS IN PERU FOR THE MANUFACTURING AND TRADE

SECTORS, PERIOD 2016-2019

Por:


Universidad Privada de la Selva Peruana. Facultad de Ciencias Empresariales.

RESUMEN

El presente trabajo de investigación tuvo como

objetivo determinar el nivel de brecha salarial

entre géneros en el Perú para los sectores

Manufactura y Comercio, periodo 2016 2019. El

método de estudio tuvo un enfoque cuantitativo

de tipo descriptivo-explicativo. Se utilizó el

diseño no experimental de tipo retrospectivo,

porque no se manipulo las variables y porque se

está considerando un periodo de análisis de 3

años anteriores. La población estuvo conformada

por 76 trimestres periodo 2001-2019 de la

Encuesta Permanente de Empleo. La muestra se

tomó de 16 trimestres de la población, es decir

periodo de análisis de 3 años anteriores (2016-

2019), recopilados de la base de datos INEI (EPE

2016-2019) de la Encuesta Permanente de

Empleo. Para el análisis de datos se aplicó la

descomposición de Oaxaca Blinder, sesgos de

selección y la corrección de Heckman.

Como resultados se obtuvieron que, si existe

brecha salarial de genero tanto en los sectores

manufactura al igual que en el sector comercio,

unos están explicados por características

observables y otras por características no

explicativas.

Palabras claves: Brecha salarial, género,

descomposición de Oaxaca Blinder, sesgos de

selección.

ABSTRACT

The objective of this research work was to

determine the level of wage gap between genders

in Peru for the Manufacturing and Commerce

sectors, period 2016-2019. The study method had

a quantitative descriptive-explanatory approach.

The retrospective non-experimental design was

used, because the variables were not manipulated

and because an analysis period of 3 previous

years is being considered. The population was

made up of 76 quarters from the 2001-2019

period of the Permanent Employment Survey.

The sample was taken from 16 quarters of the

population, that is, the analysis period of 3

previous years (2016-2019), collected from the

INEI database (EPE 2016-2019) of the

Permanent Employment Survey. For data

analysis, the Oaxaca Blinder decomposition,

selection biases and Heckman correction were

applied.

As results, it was obtained that, if there is a

gender wage gap both in the manufacturing

sectors as well as in the commerce sector, some

63

are explained by observable characteristics and

other non-explanatory characteristics.

Keywords: Wage gap, gender, Oaxaca Blinder

decomposition, selection biases

INTRODUCCION

En la economía local, nacional y mundial siempre

han existido problemas a los cuales

constantemente se les busca soluciones para así

poder crear un desarrollo sostenible en el tiempo.

Uno de los problemas económicos actuales son

las brechas salariales que existen en el mercado

laboral en muchos sectores económicos el cual de

cierta manera está afectando a un grupo

económico que busca no solo el reconocimiento

que este se merece sino también erradicar ciertos

prejuicios y discriminaciones que pueden existir

el cual es un obstáculo para el crecimiento

personal y profesional.

La presente investigación busca

determinar la existencia de brecha salarial en dos

sectores económicos tales como manufactura y

comercio para así poder analizar las

características que rodean a este mismo y poder

proponer soluciones de cara a futuro para poder

formar sociedades más equilibradas y con las

mismas oportunidades para todos.

En el apartado de la metodología, la investigación

tuvo un enfoque cuantitativo porque sus variables

se caracterizan por medirse en números y

porcentajes. El diseño de la investigación fue no

experimental, porque no se manipulará la

variable independiente.

En el capítulo I denominado planteamiento de

problema, se describe la realidad problemática

sobre las bases de revisiones bibliográficas. Se

formula el problema, objetivos, justificación de la

investigación, limitaciones y vialidad de la

misma.

En el capítulo II denominado marco de teórico, se

describe los antecedentes, mencionado en

estudios internacionales y nacionales que fueron

tomados en cuenta en el estudio, así mismo la

fundamentación científica y técnica, de las

variables, Además, se precisa la formulación de

la hipótesis general y específica, con su

respectiva operacionalización de variables.

En el capítulo III denominado marco

metodológico, se precisan los elementos del

protocolo de la investigación como: tipo de

investigación, diseño, población, muestra,

técnicas de acopio de datos y métodos de análisis

de datos.

En el capítulo IV denominado presentación y

discusión de los resultados, se presentan los

hallazgos expresados en tablas estadísticas,

figuras y medidas de resumen. Completando con

interpretaciones y prueba de hipótesis, de

acuerdo a los objetivos e hipótesis generales y

específicos establecidos previamente. Al final se

discuten los resultados destacando nuestra

opinión sobre la valides de los mismos y

estableciendo relación con los antecedentes y las

teorías precisaos en el estudio.

En el capítulo V denominado conclusiones se

darán a conocer las conclusiones finales de la

presente investigación.

En el capítulo VI denominado recomendaciones,

se darán las recomendaciones propuestas para

poder dar solución al problema o a nuevas

realidades.

64

Problema general

¿Cuál es el nivel de brecha salarial entre géneros

en el Perú para los sectores Manufactura y

Comercio, periodo 2016-2019?

Problemas específicos

a. ¿Cuál es el nivel de brecha salarial de género

en el sector Manufactura, periodo 2016-2019 y

comprobar si está explicada principalmente por

diferencias en características observables como

experiencia laboral, nivel de estudios alcanzados,

horas trabajadas, tipo de empresa?

b) ¿Cuál es el nivel de brecha salarial de género

en el sector Comercio, periodo 2016-2019 y

comprobar si está explicada por factores

discriminatorios?

c) ¿Cuál es el comportamiento de la brecha

salarial entre géneros en el periodo 2016-2019

entre los sectores Manufactura y Comercio?

Objetivo general

Determinar el nivel de brecha salarial entre

géneros en el Perú para los sectores Manufactura

y Comercio, periodo 2016-2019.

Objetivos específicos

a) Estimar el nivel de brecha salarial de género

en el sector Manufactura, periodo 2016-2019 y

comprobar si está explicado en gran medida por



horas trabajadas, tipo de empresa.

b) Estimar el nivel de brecha salarial de género

en el sector Comercio, periodo 2016-2019 y

comprobar si está explicado por factores

discriminatorios.

c) Comparar el comportamiento de la brecha


entre los sectores Manufactura y Comercio.

METODOLOGÍA

Tipo y nivel de la investigación

El tipo de investigación desarrollada se

caracteriza dentro de las clasificaciones; de

acuerdo con su carácter como un enfoque

cuantitativo y de acuerdo con los medios

utilizados en investigación documental por los

siguientes motivos:

a) Enfoque cuantitativo. - Porque los datos

recolectados para probar las hipótesis planteadas

en la presenten investigación estarán basados en

el cálculo numérico y el análisis estadístico para

establecer patrones de conducta de las variables.

b) Investigación documental. - Porque

consiente en analizar la información a través de

la revisión de documentos formales publicados,

estadísticas, libros, informes o cualquier otro tipo

de fuente documental, sin modificar su

naturaleza.

c) Nivel descriptivo. - Ya que se desea

describir, en todos sus componentes principales,

una realidad. Explicativo porque es aquella que

tiene relación causal; no sólo persigue describir o

acercarse a un problema, sino que intenta

encontrar las causas del mismo.

Diseño de la investigación

Se utilizó el diseño no experimental de tipo

retrospectivo porque se está considerando un


2019) en las cuales no requiere la manipulación

de los datos recopilados.

65

Población, muestra y muestreo

La población estuvo conformada por 73

trimestres desde el año 2001 al 2019 según la

base de datos INEI de la Encuesta Permanente de

Empleo.

Se tomó 16 trimestres de la población, es decir


2019), recopilados de la base de datos INEI (EPE

2016-2019) de la Encuesta Permanente de

Empleo.

El método a utilizar es el muestreo no

probabilístico porque los sujetos en una muestra

mayormente son seleccionados en función de su

accesibilidad o a criterio personal del

investigador; la técnica de muestreo que se utilizó

fue por conveniencia ya que las muestras

seleccionadas son accesibles para la

investigación y porque pertenecen a la población

de interés.

Técnica e instrumento de recolección de datos

Técnica de recolección de datos

Se utilizó el análisis documental porque permitió

obtener información de la base de datos

trimestrales del Instituto Nacional de Estadística

e Informática (INEI). Permitió ejecutar

búsquedas retrospectivas y recobrar el

documento en página Web del INEI.

Instrumento de recolección de datos

Se utilizó la ficha de análisis de contenido como

instrumento de recogida de información. Es una

práctica sistemática que implica la selección de

una muestra y la disposición de los datos

recolectados en categorías para analizarlos

posteriormente.

Validez y confiabilidad del instrumento

Se recolectó información de primera mano siendo

esta información confiable y valido ya que es

brindado por el Instituto Nacional de Estadística

e Informática (INEI) en su respectiva página web

el cual lo actualizan de manera trimestral.

Técnicas de procesamiento y análisis de datos

Técnicas de procesamiento de datos

• Luego del análisis de datos y el registro de datos

en el instrumento de medición, se Captura de

información: periodo de análisis de 3 años

anteriores (2016-2019), recopilados de la base de

datos INEI (EPE 2016-2019) de brecha salarial

de género en los sectores del comercio

manufactura.

• Ordenamiento de la información: registro por

año de los datos obtenidos.

Análisis de datos

Para el análisis de datos, se emplearon las

siguientes meticas estadísticos para los siguientes

criterios:

• Descomposición de Oaxaca Blinder, es una

técnica utilizada en el sector de la economía

laboral, para decretar que parte del diferencial de

salarios entre hombres y mujeres se debe a

discriminación y que parte se debe a diferencias

en características observables. El método

consiste en estimar ecuaciones de Mincer,

separadas para hombres y mujeres, que se

estiman por mínimos cuadrados ordinarios

(MCO).

• Sesgos de selección, por medio de la

descomposición Oaxaca-Blinder es correcto, sólo

si no existe sesgo de selección. es un sesgo

estadístico en el que hay un error en la elección

66

de los individuos o grupos a participar en un

estudio científico. Si el sesgo de selección no se

tiene en cuenta, todas las conclusiones que salgan

de esta pueden estar mal.

• Corrección de Heckman (el método de dos

etapas, lambda de Heckman o el método Heckit),

es cualquiera de una serie de métodos estadísticos

relacionados que permiten que el investigador

corregir el sesgo de selección.

RESULTADOS

A nivel de Objetivo General

Determinar el nivel de brecha salarial entre

géneros en el Perú para los sectores Manufactura

y Comercio, periodo 2016-2019.

Tabla 5. Brecha salarial en el sector

Manufactura con corrección por sesgos de


SECTOR

MANUFACTU

RA

VARIABLE MODELO 1

DIFERENCIAL

PREDICTION_1 0.741

PREDICTION_2 0.610

BRECHA SALARIAL 0.121

DESCOMPOSICIÓN

PARTE EXPLICADA 0.110

PARTE NO

EXPLICADA 0.032

ESTADISTICOS

N 31210


En el sector Manufactura podemos observar que

después de haber incluido el ratio inverso de

Mills, este ayuda sobresaliente a explicar la

brecha salarial indicando que:

• A partir de los resultados obtenido, la brecha

salarial de género en el sector manufactura

periodo 2016-2019 en el Perú fue de 0.121.


Comercio con corrección por sesgos de


SECTOR COMERCIO

VARIABLE MODELO 1

DIFERENCIAL

PREDICTION_1 0.734

PREDICTION_2 0.559


DESCOMPOSICIÓN


PARTE NO EXPLICADA 0.120

ESTADISTICOS

N 40989


En el sector Comercio podemos observar que

después de haber incluido el ratio inverso de

Mills, este ayuda sobresaliente a explicar la

brecha salarial indicando que:


salarial de género en el sector comercio periodo

2016-2019 en el Perú fue de 0.161.

A nivel de Objetivos específicos

67

a) Objetivo específico 1

Estimar el nivel de brecha salarial de género en el

sector Manufactura, periodo 2016-2019 y

comprobar si está explicado en gran medida por



horas trabajadas, tipo de empresa.


Manufactura con corrección por sesgos de


SECTOR

MANUFACTUR

A

VARIABLE MODELO 1

DIFERENCIAL

PREDICTION_1 0.741

PREDICTION_2 0.610


DESCOMPOSICIÓN


PARTE NO

EXPLICADA 0.032

ESTADISTICOS

N 31210




periodo 2016-2019 en el Perú fue de 0.121.

• El nivel de brecha salarial esta explicado en

0.110 por las diferentes características

observables que posee cada género como la

experiencia laboral, el nivel de estudios


• Los resultados muestran que el nivel de brecha

salarial esta explicado en 0.032 por factores

discriminatorios.

b) Objetivo específico 2

Estimar el nivel de brecha salarial de género en el

sector Comercio, periodo 2016-2019 y

comprobar si está explicado por factores

discriminatorios.

Tabla 8. Brecha salarial en el sector Comercio

con corrección por sesgos de selección, periodo

2016-2019.

SECTOR COMERCIO

VARIABLE MODELO 1

DIFERENCIAL

PREDICTION_1 0.734

PREDICTION_2 0.559


DESCOMPOSICIÓN


PARTE NO EXPLICADA 0.120

ESTADISTICOS

N 40989

Rank 4



salarial de género en el sector comercio periodo

2016-2019 en el Perú fue de 0.161.

• El nivel de brecha salarial esta explicado en


observables que posee cada género como la

experiencia laboral, el nivel de estudios


• Los resultados muestran que el nivel de brecha

salarial esta explicado en 0.120 por factores

discriminatorios.

• El resultado obtenido en cual muestra que la

parte no explicada de la brecha salarial es

68

significativa lo cual nos indica que sin incluir el

ratio inverso de mills el modelo ya estaba

capturando de manera adecuada el

comportamiento de este mercado, en el cual se

muestra un alto grado de discriminación laboral.

c) Objetivo específico 3

Comparar el comportamiento de la brecha


entre los sectores Manufactura y Comercio.

Tabla 9. Brecha salarial sector Manufactura

vs Comercio, periodo 2016-2019

SECTOR

MANUFACT

URA

COMER

CIO

VARIABLE MODELO 1

MODELO

1

DIFERENCIAL



BRECHA SALARIAL 0.121 0.161

DESCOMPOSICIÓN

PARTE EXPLICADA 0.110 0.031

PARTE NO

EXPLICADA

0.032 0.120

Como podemos observar el sector en el cual el

nivel de brecha salarial por genero se ve más

afectado es el comercio dado que nos muestra un

nivel mucho mayor que el del sector manufactura

con 4% más en el incremento de la brecha

salarial. Los datos obtenidos nos muestran que

sigue existiendo un nivel de discriminación

mayor en el sector comercio con un 12% frente al

3.2% del sector manufactura. Se puede decir que

en el sector manufactura se toma más en cuenta

las características y el tipo de trabajo que realizan

tanto los hombres en relación a las mujeres para

la decisión de incrementar más el salario a uno

que a otro.

DISCUSIÓN DE RESULTADOS

A partir de los hallazgos encontrados a nivel del

objetivo específico 1 se determinó que la brecha


periodo 2016-2019 en el Perú fue de 0.121 lo cual

esta explicado en 0.110 por las diferentes

características observables que posee cada

género y esta explicado en 0.032 por factores

discriminatorios, esto guarda relación con lo que

sostiene Ocañas Gallardo (2019), en su tesis “ Un

análisis de la brecha salarial por género: caso

aplicado a una empresa de manufactura en

Escobedo, México”, quien señala que la edad y

los grados de escolaridad resultaron ser variables

que impactan en los ingresos salariales que

perciben los trabajadores. Sin embargo, variables

como el estado civil resultaron ser no

significativas. Se puede mostrar también, como

los puestos de gerencia tienen un mayor ingreso

salarial a comparación con el restoy predomina el

hombre teniendo mayores ganacias en

comparación con la mujer, no obstante, la brecha

salarial es mínima. Asimismo, se observa que la

desigualdad entre hombres y mujeres se ve bien

marcado en los puestos que ofrece la empresa, ya

que existen puestos como operarios y líderes de

celda que no son o no pueden ser ocupados por

mujeres. Por lo tanto, en esas árteas existe una

brecha salarial que no se puede cuantificar.


objetivo específico 2 se determinó que la brecha

salarial de género en el sector Comercio periodo

69

2016-2019 fue de 0.121 el cual esta explicado en


observables que posee cada género y en 0.032 por

factores discriminatorios. Esto guarda relación

con lo que sostiene Avila Cazorla (2016), en su

tesis “Discriminación y brecha salarial por

género en el Perú 2016”, quien señala que la

brecha salarial por género en el mercado laboral

para trabajadores dependientes la brecha total es

de 28.3% de este valor total corresponde el 34.3

% por posible discriminación por género, para

trabadores independientes la brecha total es de

51.3% de dicho porcentaje el 50% por posible

discriminación salarial, Mayor brecha salarial se

da a nivel de los trabajadores independientes con

información de ENAHO 2016.


objetivo específico 3 se determinó que al

comparar la brecha salarial de género en el sector

Manufactura y Comercio periodo 2016-2019, se

observó que los datos nos muestran que sigue

existiendo un nivel de discriminación mayor en

el sector comercio con un 12% frente al 3.2% del

sector manufactura. Se puede decir que en el

sector manufactura se toma más en cuenta las

características y el tipo de trabajo que realizan

tanto los hombres en relación a las mujeres para

la decisión de incrementar más el salario a uno

que a otro. Esto guarda relación con lo que

sostiene Huacho Aranda & Rosales Romero

(2019), en su tesis “Factores determinantes de la

brecha salarial por género de la región Junín,

2004-2017”, quien señala que el primer

componente es la parte explicada de la brecha

salarial, lo que significa que los factores de

capital humano (nivel educativo y experiencia

potencial), característica personal (estado civil) y

característica laboral (actividad económica),

influyen en la generación de brecha salarial por

género. Todas estas variables y las diferencias de

ellas entre varones y mujeres explican en un 32

por ciento la brecha salarial por género. El

segundo componente es la parte inexplicada y

que Oaxaca y Blinder atribuyen al componente

discriminatorio, el cual explica en un 68 por

ciento la brecha salarial por género existente en

la región Junín en el periodo de estudio. Dicha

discriminación es explicada por factores no

observables y otros factores que no se incluyeron

en el modelo.

CONCLUSIONES

1. En el sector manufactura, la brecha salarial de

género en el periodo 2016-2019 fue de un 12% el

cual esta explicado por las diferentes

características observables tales como la

experiencia, escolaridad, tipo de jornada, horas

trabajadas, etc, las cuales fluctúan entre un

10.88% y un 11.90%. El componente

discriminatorio oscila entre un 2.13% y un

3.20%. Se concluye que la brecha salarial en el

sector manufactura esta explicado principalmente

por las características observables y

mínimamente por los factores discriminatorios.

2. En el sector Comercio, la brecha salarial de

género en el periodo 2016-2019 fue de un 16% el

cual esta explicado por las diferentes

características observables tales como la

experiencia, escolaridad, tipo de jornada, horas

trabajadas, etc, las cuales fluctúan entre un 2.9%

y un 3.5%. El componente discriminatorio oscila

entre un 11.9% y un 12.4%. Se concluye que la

brecha salarial en el sector Comercio esta

70

explicado en un mínimo porcentaje por las

características observables y principalmente por

los factores discriminatorios.

3. Comparando los dos sectores se concluye que

el sector más golpeado por los factores

discriminatorios es el sector comercio, los datos

indican que mínimamente intervienen los

factores observables, en el sector manufactura se

toma más en cuenta las características de cada

género por lo cual la brecha salarial es mayor en

dicho sector económico.

RECOMENDACIONES

1. En el presente trabajo de investigación según

los datos obtenidos, se confirmó que la brecha

salarial en ambos sectores aun es alta por lo cual

se recomienda que las empresas tomen en cuenta

las características y capacidades tanto de los

hombres y las mujeres para brindarles un puesto

de trabajo y por lo consiguiente brindar un sueldo

acorde con lo que cada uno de ellos produce para

el bien de las empresas y por ende el bien del país,

ya que mejora la calidad del empleo, las empresas

obtienen mejores resultados y hay mejores

beneficios para todos.

2. Dado el nivel de importancia que se tiene en la

sociedad tanto hombres como mujeres, se

recomienda que el estado peruano realice más

programas de inclusión para trabajadores con

menos recurso, que el estado a través de los

programas capacite a un grupo de personas que

no tienen lastimosamente las mismas

oportunidades de estudiar una carrera

profesional, se le permita seguir actualizando y

capacitando para que así poder asegurar que sea

un aporte tanto para las empresas que lo contratan

como para el país.

3. Que las próximas investigaciones se basen en

encontrar las brechas que existen en otros

sectores económicos para que así se pueda ver

reflejada la realidad peruana y junto poder aportar

soluciones que beneficien a las personas que

trabajan en esos sectores, poder mejorar la

calidad de vida, generar mejores profesionales y

así poder conseguir el desarrollo sostenible como

país.

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73

Anexo Nº 02: Matriz de consistencia

Formulación del problema Objetivos Variables Dimensión Metodología

Problema General ¿Cuál es el nivel de brecha

salarial entre géneros en el Perú

para los sectores Manufactura y Comercio, periodo 2016-2019?

Problema Especifico

1. ¿Cuál es el nivel de brecha salarial de género en el sector

Manufactura, periodo 2016-

2019 y comprobar si está

explicada principalmente por diferencias en características

observables como experiencia

laboral, nivel de estudios

alcanzados, horas trabajadas,

tipo de empresa?

2. ¿Cuál es el nivel de brecha

salarial de género en el sector Comercio, periodo 2016-2019 y

comprobar si está explicada por

factores discriminatorios?

3. ¿Cuál es el comportamiento

de la brecha salarial entre

géneros en el periodo 2016-

2019 entre los sectores Manufactura y Comercio?

Objetivo General

Determinar el nivel de brecha

salarial entre géneros en el Perú para los sectores Manufactura y

Comercio, periodo 2016-2019.

Objetivos específicos 1. Estimar el nivel de brecha

salarial de género en el sector

Manufactura, periodo 2016-2019 y

comprobar si está explicado en gran medida por diferencias en

características observables como

experiencia laboral, nivel de

estudios alcanzados, horas

trabajadas, tipo de empresa.

2. Estimar el nivel de brecha

salarial de género en el sector Comercio, periodo 2016-2019 y

comprobar si está explicado por


3. Comparar el comportamiento de

la brecha salarial entre géneros en

el periodo 2016-2019 entre los

sectores Manufactura y Comercio.

Variable

Independiente

(X)

Brecha salarial

de género.

-Trabajo

-Horas de

Trabajo

-Remuneración

-Educación

-Trabajo

-Experiencia

laboral

-Carga familiar

Tipo de investigación.

Enfoque Cuantitativo-

Descriptivo-Explicativo

Diseño de investigación.

No experimental-

Retrospectivo

Población.

76 trimestres desde marzo

del 2001 a diciembre del

2019

Muestra.

16 trimestres desde enero

del 2016 a diciembre del

2019

Técnica e instrumento.

Análisis documental

Análisis de contenido

Técnicas para el

procesamiento y análisis

de datos

Ordenamiento de la

información. Captura de información

Oaxaca blinder

Sesgos de Selección

Metodo de Heckman

74

Anexo Nº 03: Instrumento

BRECHA SALARIAL ENTRE GÉNEROS EN EL PERÚ PARA LOS SECTORES …

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