Brecha salarial por razón de género: el papel de la incapacidad temporal

1 FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES, JURÍDICAS Y DE LA COMUNICACIÓN Grado en Administración y Dirección de Empresas TRABAJO DE FIN DE GRADO Brecha salarial por razón de género: El papel de la incapacidad temporal Presentado por Lucía San Juan Moreno Tutelado por Ángel Luis Martín Román Segovia, a 1 de mayo de 2022 2 ÍNDICE INTRODUCCIÓN.................................................................................................. pág. 3 CAPÍTULO 1 La discriminación y sus teorías 1.1 Concepto de discriminación salarial y tipos................................................... pág. 6 1.2 Teorías que explican las diferencias salariales.............................................. pág. 7 1.2.1 Teorías no discriminatorias del mercado laboral................................ pág.7 1.2.1.1 Teoría del capital humano............................................................ pág. 7 1.2.1.2 Teoría de las diferencias salariales compensatoria…................... pág. 8 1.2.2 Teorías discriminatorias del mercado laboral.................................... pág. 8 1.2.2.1 Teorías basadas en gustos............................................................ pág. 8 1.2.2.2 Modelos de discriminación estadística....................................... pág. 10 1.2.2.3 Modelo del poder de mercado.................................................... pág. 10 1.2.2.4 Modelo de concentración (overcrowding)................................. pág. 11 CAPÍTULO 2 Metodología y datos 2.1 Fuente de información................................................................................... pág. 14 2.2 Metodología: Ecuación de Mincer................................................................ pág. 14 CAPÍTULO 3 Estimaciones y resultados obtenidos 3.1 Estimaciones…………………………........................................................... pág. 18 3.2 Resultados obtenidos………………………….............................................. pág. 24 CAPÍTULO 4 Conclusiones 4.1 Conclusiones.…………………………........................................................... pág. 30 Referencias bibliograficas…………………………............................................ pág. 31 3 INTRODUCCIÓN En primer lugar, vamos a definir brecha salarial: la brecha salarial mide las diferencias entre las remuneraciones salariales percibidas por hombres y mujeres. Estos dos colectivos presentan numerosas diferencias, tanto en sus características socioeconómicas, como en la de sus puestos de trabajo, que hacen que no sean directamente comparables entre sí. Durante los últimos años se han producido avances importantes en las cuestiones relacionadas con la desigualdad de género, es decir, con la brecha salarial. Pero todavía, podemos decir que existen grandes diferencias entre el hombre y la mujer, es decir, se ha demostrado que hay diferentes entre el hombre y a mujeres en diferentes ámbitos (Martín y Moral, 2002). Estas desigualdades se dan cuando las mujeres teniendo la misma capacidad, formación y experiencia que los hombres sufren un trato inferior a la hora de ser contratadas, al acceder a un puesto de trabajo, en el salario y en los ascensos (Mcconnell y Brue, 1996). Con el fin de tratar de erradicar las desigualdades entre hombres y mujeres dentro del mercado laboral, los distintos gobiernos españoles han venido implantando una serie de leyes para acabar con dichas diferencias. Quizás la más destacada, hasta el momento, ha sido el Real Decreto 902/2020, de 13 de octubre, de igualdad retributiva entre mujeres y hombres. La ministra de Trabajo, Yolanda Díaz, ha calificado este día como "un hito histórico". La ministra ha subrayado que "a partir de hoy se acabó que un hombre o una mujer puedan recibir retribuciones diferentes". Gracias a esta y otras muchas leyes, la desigualdad ha disminuido, pero sin embargo todavía seguimos contando con datos muy alarmantes. Los resultados de diversas estimaciones indican que, aunque aún nos encontramos lejos de la situación de equilibrio, la brecha salarial presenta una tendencia positiva en España en las dos últimas décadas, habiéndose reducido desde casi un 17% en 2002 a un 12,2% en 2014. Según lo citado anteriormente, en la figura 1 observamos que el salario de las mujeres es inferior al de los hombres en puestos similares: Figura 1: Salario medio por hora por ocupación en España (2014) Fuente: Eurostat 4 El objetivo de este trabajo es analizar la desigualdad salarial, es decir, calcular la brecha de género que aún sigue existiendo. Para ello, comenzaremos definiendo el concepto de discriminación salarial y citando los diferentes tipos. Seguidamente y para centrarnos en el objetivo, desarrollaremos una serie de teorías: primeramente, se explicarán las teorías no discriminatorias y las diferentes subdivisiones. En segundo lugar, se explican las teorías discriminatorias, donde se muestra que las diferentes salariales vienen dadas por la razón de sexo, en este segundo apartado también veremos las diferentes subdivisiones. Explicado lo citado anteriormente, vamos a analizar la desigualdad salarial. Para ello, nuestra fuente de información ha sido la Encuesta de Estructura Salarial del año 2018, y está elaborada por el Instituto Nacional de Estadística (INE). Nuestra meta es, intentar comparar individuos lo más parecido posible, para poder determinar la brecha salarial existente. Para ello, reunimos información sobre las variables más significativas de ambos sexos. El método que vamos a utilizar es la Ecuación de Mincer (1974). Finalmente, mostraremos los resultados de las estimaciones realizadas, añadiendo una pequeña conclusión. 5 CAPÍTULO 1 La discriminación y sus teorías 6 1.1 Concepto de discriminación salarial y tipos Según la Organización Internacional del Trabajo “discriminar en el empleo y la ocupación es tratar a las personas de forma diferente y menos favorable debido a determinadas características como el sexo, el color de la piel, su religión, ideas políticas u origen social, con independencia de los requerimientos del trabajo” El artículo 1.a de la Convención sobre Discriminación en el empleo y la ocupación de 1958 define la discriminación como “cualquier distinción, exclusión o preferencia realizada en base a la raza, color, sexo, religión, opinión política, nacionalidad u origen social, que tiene el efecto de anular o perjudicar la igualdad de oportunidades y tratamiento en el empleo u ocupación. Habitualmente solemos utilizar los términos discriminación y diferencia salarial de forma indistinta, pero esto no es así, ya que son conceptos diferentes. La discriminación salarial no sólo existe cuando hombre y mujer perciben remuneraciones distintas por desempeñar igual trabajo, sino cuando cobran salarios diferentes por realizar un trabajo de igual valor o un trabajo equivalente. De acuerdo con el Artículo 6 de la Ley de Igualdad, se puede distinguir entre discriminación directa e indirecta en el puesto de trabajo: - Discriminación directa, es aquella situación en que se encuentra una persona que sea, haya sido o pudiera ser tratada, en atención a su sexo, de manera menos favorable que otra en situación comparable. - Discriminación indirecta, es aquella situación en que una disposición, criterio o práctica aparentemente neutros pone a personas de un sexo en desventaja particular con respecto a personas del otro, salvo que dicha disposición, criterio o práctica puedan justificarse objetivamente en atención a una finalidad legítima y que los medios para alcanzar dicha finalidad sean necesarios y adecuados. En cualquier caso, se considera discriminatoria toda orden de discriminar, directa o indirectamente, por razón de sexo. También podemos realizar otra clasificación de la discriminación salarial, con relación a Guataquí, J. Baquero J. y Sarmiento L. (2000): - Discriminación salarial: implica que las mujeres ganan un salario menor que los hombres, aun cuando estén igualmente calificadas y desempeñen el mismo trabajo con la misma productividad. - Discriminación en el empleo: se presenta cuando un grupo de trabajadores presenta tasas de desempleo sustancialmente mayores que las del otro grupo. Los empresarios suelen tener la idea de que las mujeres tienen poca escolaridad y baja calificación para realizar tareas que exigen alta productividad. - Discriminación ocupacional: significa que las mujeres están limitadas a empleos de baja categoría y escasa remuneración, por consiguiente, nunca o en casos muy esporádicos podrán alcanzar ciertos niveles jerárquicos en las empresas, aunque estén calificadas para ello. - Discriminación en la adquisición de capital humano: se presenta cuando las mujeres tienen restricciones en cuanto al acceso a la educación formal y a la 7 capacitación y entrenamiento que proporcionan las empresas, lo que como es de esperarse tiene efectos sobre su grado de calificación y en el aumento de su productividad 1.2 Teorías que explican las diferencias salariales Las explicaciones que la teoría económica tradicionalmente ha proporcionado para explicar la existencia de la brecha salarial coinciden con las de la existencia de segregación ocupacional (concentración de hombres o mujeres en las ocupaciones), teoría que posteriormente explicaremos. Posteriormente vamos a realizar un repaso de los diferentes autores que han realizado investigaciones sobre estas diferencias, para ello vamos a distinguir entre las teorías no discriminatorias y las que sí lo son. 1.2.1 Teorías no discriminatorias del mercado laboral Las teorías no discriminatorias del mercado laboral pueden a su vez subdividirse en dos tipos principales. - La teoría del capital humano. - La teoría de las diferencias salariales compensatorias Podemos decir que ninguna de estas dos teorías discrimina entre individuos completamente iguales, es decir, se van a diferenciar los salarios de aquellos individuos que cuentan con una mayor cualificación, experiencia o desempeño de los que no, y también se van a diferenciar los salarios de aquellos individuos que realizan trabajos con características menos deseadas de los que no. Dicho esto, podemos concluir con que no estamos hablando de discriminación como tal. Seguidamente vamos a explicar las dos teorías, para darnos cuenta de que no estamos hablando de discriminación en sí, sino que estamos hablando de trabajadores y puestos de trabajo heterogéneos. 1.2.1.1 Teoría del capital humano La teoría del capital humano aparece en el contexto político de la guerra fría. La idea que trata de resaltar no es difícil de entender: se insiste en los rendimientos, sociales y privados, que se derivan de la inversión en «capital humano». Tras la inversión mínima en la satisfacción de las necesidades vitales (comida, salud) , la atención se centra en la educación. Invertir en esta última, significará aumentar las oportunidades y los ingresos de cada individuo, al incidir en la productividad del trabajo, la cual aumentará. El exponente principal de esta teoría, en su versión clásica, es Theodore W. Schultz El factor educación según Schultz explica tanto las diferencias de ingresos entre los trabajadores o la diversidad de ingresos según la edad, como el fallo de la función Cobb-Douglas. La teoría podemos decir que tiene dos dimensiones: una macroeconómica y otra microeconómica. En la primera, un aumento de los costes públicos y privados en educación, a nivel nacional, daría lugar junto con otras inversiones a un aumento de la 8 renta nacional, lo que según Schultz explicaba, la superioridad productiva de los países tecnológicamente avanzados. En la segunda dimensión, un aumento de los años de educación a nivel individual dará lugar a una subida de la productividad futura del trabajador en su puesto de trabajo y a una mejora de los ingresos. Esta última dimensión, es la Schultz, define como: “Los recursos humanos tienen dimensiones cuantitativas y cualitativas..., como habilidad, conocimiento y atributos similares, que afectan a las capacidades humanas particulares, en la realización de un trabajo productivo. En tanto en cuanto, los gastos para mejorar esas capacidades aumentan, también la productividad del valor del esfuerzo humano (trabajo), proporcionará una tasa positiva de rendimientos “ 1.2.1.2 Teoría de las diferencias salariales compensatorias Nos hemos basado en las ideas principales de McConnell (2007) para explicar esta teoría. Las diferencias salariales compensatorias hacen referencia a la remuneración pecuniaria o no, adicional que un empresario debe pagar al trabajador por la realización de determinadas actividades, o a la presencia de características heterogéneas en los puestos de trabajo con respecto a otros, es decir, el empresario tiene que compensar al trabajador por el realizar éste actividades con riesgo o propensas a terminar en desempleo. Si consideramos dos mercados, en uno existe un trabajo poco arriesgado que se realiza de día y en el otro hay, un trabajo más arriesgado que se desarrolla por la noche. La oferta de trabajo será menor en el segundo mercado que en el primero y el trabajador recibirá más mensualidad. Esta diferencia de remuneración entre los dos puestos de trabajo es lo que se denomina prima salarial. Cuando decimos que existe una diferencia positiva o negativa entre los salarios, nos referimos a que si las condiciones del puesto de trabajo son atractivas o no. Como hemos citado anteriormente hay trabajos con mucho más riesgo que otros, aunque aparentemente tengan la misma naturaleza, ya que como nos indica McConnell (2007), no es lo mismo una persona que se dedica a la seguridad de un banco que aquella que lo hace en una guardería. 1.2.2 Teorías discriminatorias del mercado laboral 1.2.2.1 Teorías basadas en gustos Becker (1957) propone un modelo de discriminación, desarrollado más adelante por Arrow (1973), que se basa en el hecho de que la discriminación es una preferencia o gusto por el que algunos individuos están dispuestos a pagar. Aunque inicialmente el modelo de Becker (1957) se centraba en las diferencias por raza. Dentro de la sociedad, diferentes agentes pueden tener prejuicios contra las mujeres y están dispuestos a rechazar una serie de ganancias e ingresos con tal de ejercer sus prejuicios. En este modelo, la discriminación tiene un coste y una pérdida de eficiencia productiva que los agentes que discriminan están dispuestos a asumir. Los agentes económicos del modelo son tres: los empleadores, otros trabajadores y los consumidores. El primer punto de vista es el gusto por la discriminación por parte de los empleadores, esta discriminación se basa en la idea de que tienen ciertos prejuicios cuando trabajan 9 con varios grupos cuyas características son diferentes de las deseables. En el caso de la contratación de mujeres, este grupo recibe un tratamiento más bajo, es decir, un salario más bajo que los hombres. Sin embargo, si partimos de un empleador sin prejuicios, es decir, que considera que tanto hombres como mujeres son igualmente productivos, estos se considerarán sustitutos perfectos y, por lo tanto, se contratarán simultáneamente. El coste de contratar mujeres será simplemente su salario (wh). Centrándonos en el primer caso, si el empleador tiene un gusto por la discriminación, contratar implica una serie de costes psíquicos o subjetivos que se reflejaran en el salario. Esto se puede representar con el llamado coeficiente de discriminación (d), y hace referencia a el coste psíquico o subjetivo de contratar a una mujer, y esto se puede medir en términos monetarios. El coste para un empresario que no tiene prejuicios para contratar a los hombres es el salario (wh). Sin embargo, en el caso de contratar a una mujer, el coste de contratar sería el salario del hombre más el coste no económico (c = wh + d). De ello se deduce que el empleador solo contratará mujeres si su salario es inferior al de los hombres, es decir, el salario que reciba será wm = wh - d. El tamaño de las diferencias salariales va a depender de la intensidad de la discriminación por parte del empleador, también dependerá de la oferta de mujeres en el mercado laboral. Si la mayor parte de empleadores no tuvieran gusto por la discriminación, o la oferta laboral de las mujeres fuese baja, entonces sería posible que no existieran diferencias en los salarios de los hombres y mujeres. De esta discriminación se puede sacar como conclusión que los hombres, ganan un salario más alto que las mujeres por el mero hecho de ser hombres. Por el contrario, las mujeres cobran un salario más bajo (el coeficiente de discriminación). Sin embargo, los empresarios con gusto por la discriminación se van a ver perjudicados por una serie de costes que deben afrontar, a diferencia de los empresarios que no discriminan. El segundo punto de vista es la discriminación por gusto de los trabajadores, hace referencia a cuando algunos hombres actúan como si hubiera costes no monetarios de trabajar con mujeres (de). Por este motivo, estos trabajadores van a exigir salarios más altos si van a trabajar con mujeres (wh = wm + de). Como solución, el empresario puede tratar de organizar diferentes grupos de trabajo en los que los hombres no están en contacto con las mujeres, evitando así pagar la prima a los hombres por hacer que trabajen con mujeres. Si todos los empresarios actuaran de la misma manera no habría diferencias salariales, pero sí habría segregación en el trabajo, que se puede considerar como otro tipo de discriminación El último punto de vista es la discriminación por gusto del consumidor, en este último punto de vista las preferencias de los consumidores están relacionadas a costes no monetarios ligados con la adquisición de un bien ofrecido por una mujer (dc), es decir, que los consumidores que compran productos ofrecidos por una mujer pagarán un precio más alto (p’ = p + dc) que los consumidores que adquieren productos ofrecidos por un hombre, que solo pagarán p. Por lo tanto, las mujeres venderán menos productos y servicios y recibirán un salario menor, de acuerdo con su productividad (p-dc). Una solución sería, en el caso de que fuese posible, ubicar a las mujeres en puestos que no estén directamente en contacto con los clientes. 16 17 CAPÍTULO 3 Estimaciones y resultados obtenidos 18 3.1 Estimaciones La variable que hemos explicado en los diferentes modelos es el salario por hora. La EES de 2018 como hemos comentado anteriormente introduce una novedad, ya que el desglose de las retribuciones dinerarias y de la valoración en especie entre las derivadas de la incapacidad laboral y las no derivadas de la incapacidad laboral, por lo que la variable de estudio ha tenido que ser creada inicialmente. Para ello hemos aplicado la fórmula que aparece a continuación: Modelo 1: Salario hora = (Salario bruto anual derivado de IT + Salario bruto anual no derivado de IT) / JAP Modelo 2: Salario hora = Salario bruto anual derivado de IT / JAP Modelo 3: Salario hora = Salario bruto anual no derivado de IT / JAP Una vez que tenemos formada la variable salario hora, siendo el logaritmo de dicha variable la variable dependiente de los modelos, estimaremos las diferentes ecuaciones para los tres casos que vamos a estudiar. Las tablas que aparecen a continuación recogen los correspondientes coeficientes de las diferentes variables, el p-valor y la diferencia salarial. Dicha diferencia ha sido calculada como se muestra a continuación: Diferencia salarial = (𝑒𝑐𝑜𝑒𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 − 1) ∗ 100 La diferencia salarial denominada también brecha salarial se considera la desigualdad salarial que hay entre los hombres y mujeres expresada como porcentaje. El p-valor nos explica si la variable es o no significativa estadísticamente. Nuestros modelos son significativos cuando el p-valor es menor que 0,05. Las tablas que se muestran a continuación se han obtenido de las estimaciones que hemos realizado con el programa Eviews. MODELO 1: Este primer modelo está constituido en primer lugar, por el logaritmo del salario por hora y la variable independiente o dummy, varon. En segundo lugar, a dicho modelo le añadimos características propias del puesto de trabajo de un individuo como el tipo de contrato, el tipo de jornada laboral, su nacionalidad, los años de antigüedad, los atributos que pueden tener las empresas como el tipo de mercado en el que operan, si el sector en el que trabajan es el secundario o terciario. Por último, agregamos las variables de educación de los individuos, la edad que tienen si corresponden a jóvenes, adultos o mayores y la ocupación de estos individuos. 19 Tabla 1.1: Estimaciones Modelo 1 (1) Log(Salariohora) Variable Coeficientes p-valor Diferencia salarial VARON 0,185612 0,0000 20,39% Fuente: Elaboración propia a partir de los datos obtenidos en Eviews En este caso el número de observaciones corresponde a la muestra total, es decir, 216726, también vamos a mencionar el dato correspondiente al R2 y el R2 ajustado, en este caso se consigue explicar un 1,9872% y un 1,9867% respectivamente de la variabilidad del salario hora. También podemos decir que hay significación conjunta e individual. Como ya hemos citado en el párrafo anterior, a este Modelo 1 se le han incorporado diferentes variables para intentar conseguir comparar individuos lo más similares posibles. Obteniendo los siguientes datos: Tabla 1.2: Estimaciones Modelo 1 (2) Log(Salariohora) Variable Coeficientes p-valor Diferencia salarial VARON 0,175149 0,0000 19,14% NUTS 1 NUTS 2 NUTS 3 NUTS 4 NUTS 5 NUTS 6 EDAD1 EDAD2 EDAD3 EDAD4 EDAD5 0,032547 0,128674 0,159981 0,016655 0,120282 0,044643 -0,503629 -0,253271 -0,115031 -0,065849 -0,056006 0,0000 0,0000 0,0000 0,0016 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 3,30% 13,73% 17,34% 1,679% 12,78% 4,56% -39,56% -22,37% -10,86% -6,37% -5,44% 20 Fuente: Elaboración propia a partir de los datos obtenidos en Eviews NOTA: Se ha tenido en cuenta en la estimación las variables CNO1 y CNACE. Al igual que en la estimación anterior, el número de observaciones corresponde a la muestra total. En este caso, en cuanto al R2 y el R2 ajustado, podemos decir que se consigue explicar un 55,7691% y un 55,7558% respectivamente de la variabilidad del salario hora. También podemos decir que hay significación conjunta e individual. MODELO 2: Teniendo en cuenta la novedad de la EES del 2018, este segundo modelo primeramente va a estar formado por el logaritmo del salario hora derivado de IT y la dummy varón. Posteriormente a ese modelo se le añadirán las variables contempladas en la tabla 1.2 Tabla 2.1: Estimaciones Modelo 2 (1) Log(Salariohoraiin) Variable Coeficientes p-valor Diferencia salarial VARON -0,039910 0,0232 -3,91% Fuente: Elaboración propia a partir de los datos obtenidos en Eviews En este caso ocurre una particularidad ya que hemos tenido que impone la restricción de if salhoraiin>0, porque algunas de las muestras tenían el valor de cero y sin esta restricción no se podía calcular el logaritmo de la variable dependiente, por tanto, podemos decir, que para estimación el número de observaciones es de 38995, es decir, CT TP EXT ED1 ED2 ED3 ED4 ED5 ED6 ANOANTI ANOANTI^2 -0,198673 -0,093213 -0,008797 -0,451442 -0,410684 -0,369637 -0,288923 -0,227812 -0,162825 0,040816 -0,000610 0,0000 0,0000 0,0368 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 -18,02% -8,90% -0,8758% -36,33% -33,68% -30,90% -25,09% -20,37% -15,03% 4,16% -0,0610% 21 38995 individuos han cobrado una prestación por incapacidad temporal. En este caso no vamos a mencionar el dato correspondiente al R2 y el R2 ajustado, porque asciende a un valor muy próximo a cero. También podemos decir que hay significación conjunta e individual. Tabla 2.2: Estimaciones Modelo 2 (2) Log(Salariohoraiin) Variable Coeficientes p-valor Diferencia salarial VARON -0,041623 0,0406 -4,08% NUTS 1 NUTS 2 NUTS 3 NUTS 4 NUTS 5 NUTS 6 EDAD1 EDAD2 EDAD3 EDAD4 EDAD5 CT TP EXT ED1 ED2 ED3 ED4 ED5 ED6 0,094091 -0,129462 -0,122756 -0,042946 -0,199102 -0,121901 -1,035116 -1,034489 -0,649997 -0,538644 -0,315026 -0,166049 -0,119274 -0,176721 -0,135954 -0,039555 -0,080450 -0,075986 -0,069250 -0,032252 0,0525 0,0049 0,0085 0,3743 0,0000 0,0098 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0368 0,1045 0,3543 0,0450 0,0512 0,1076 0,4034 9,86% -12,14% -11,55% -4,20% -18,05% -11,47% -64,48% -64,46% -47,79% -41,65% -27,02% -15,30% -11,24% -16,20% -12,71% -3,88% -7,73% -7,32% -6,70% -3,17% 22 Fuente: Elaboración propia a partir de los datos obtenidos en Eviews NOTA: Se ha tenido en cuenta en la estimación las variables CNO1 y CNACE. Al igual que en la estimación contemplada en la tabla 2.1, en este caso se sigue manteniendo la condición. Podemos decir que hay significación conjunta, pero ahora no todas las variables son significativas individualmente. En cuanto R2 y el R2 ajustado, en este caso se consigue explicar un 8,8121% y un 8,6622% respectivamente de la variabilidad del salario hora derivado de IT. MODELO 3: Este tercer modelo primeramente va a estar formado por el logaritmo del salario hora no derivado de IT y la dummy varón. Posteriormente a ese modelo se le añadirán las variables contempladas en la tabla 1.2 Tabla 3.1: Estimaciones Modelo 3 (1) Log(Salariohorainoin) Variable Coeficientes p-valor Diferencia salarial VARON 0,200346 0,0000 22,18% Fuente: Elaboración propia a partir de los datos obtenidos en Eviews En este caso ocurre como en el modelo 2, hemos tenido que impone la restricción de if salhorainoin>0, porque algunas de las muestras tenían el valor de cero y sin esta restricción no se podía calcular el logaritmo de la variable dependiente, por tanto, podemos decir, que para estimación el número de observaciones es de 216408, es decir, 322 individuos han cobrado un salario durante este periodo, sino que únicamente han percibido una prestación por incapacidad temporal, y esto puede ser debido a altos periodos de baja por enfermedad grave… En este caso no vamos a mencionar el dato correspondiente al R2 y el R2 ajustado, porque asciende a un valor muy próximo a cero. También podemos decir que hay significación conjunta e individual. Tabla 3.2: Estimaciones Modelo 3 (2) ANOANTI ANOANTI^2 0,042586 -0,000661 0,0000 0,0000 4,35% -0,066% Log(Salariohorainoin) Variable Coeficientes p-valor Diferencia salarial VARON 0,190151 0,0000 20,94% NUTS 1 0,037540 0,0000 3,83% 23 Fuente: Elaboración propia a partir de los datos obtenidos en Eviews NOTA: Se ha tenido en cuenta en la estimación las variables CNO1 y CNACE. Al igual que en la estimación contemplada en la tabla 3.1, en este caso se sigue manteniendo la condición. Podemos decir que hay significación conjunta. Todas las variables son significativas individualmente, excepto una, la nacionalidad. En cuanto R2 y el R2 ajustado, en este caso se consigue explicar un 51,2396% y un 51,289% respectivamente de la variabilidad del salario hora no derivado de IT. NUTS 2 NUTS 3 NUTS 4 NUTS 5 NUTS 6 EDAD1 EDAD2 EDAD3 EDAD4 EDAD5 CT TP EXT ED1 ED2 ED3 ED4 ED5 ED6 ANOANTI ANOANTI^2 0,133459 0,168041 0,027010 0,127765 0,054281 -0,450871 -0,206097 -0,074607 -0,024149 -0,024330 -0,188863 -0,084890 -0,002678 -0,478314 -0,430210 -0,386764 -0,300483 -0,236347 -0,166973 0,039028 -0,000564 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,5632 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 14,28% 18,30% 2,74% 13,63% 5,58% -36,29% -18,62% -7,19% -2,39% -2,40% -17,21% -8,14% -0,267% -38,02% -34,96% -32,07% -25,95% -21,05% -15,38% 3,98% -0,056% 24 3.2 Resultados obtenidos Una vez que hemos realizado las estimaciones, pasaremos a analizar los resultados conseguidos. Vamos a analizar el dato más importante de este trabajo que es la brecha de género. El objetivo de este análisis es comparar hombres y mujeres lo más parecidos posibles y demostrar que mayoritariamente, aun así, las mujeres cobran un salario menor que los hombres. Por lo tanto, se estará dando una situación de discriminación salarial por razón de género, ya que individuos con características totalmente similares reciben menos salario por el hecho de ser un sexo u otro. En la tabla que mostramos a continuación, se va a observar de manera más clara, lo que se comenta en anteriormente, es decir, la brecha de género: Tabla 4: Resumen modelos Modelo Brecha de género Modelo 1 Log(Salariohora) 19,14% Modelo 2 Log(Salariohoraiin) -4,08% Modelo 3 Log(Salariohorainoin) 20,94% Fuente: Elaboración propia a partir de los datos obtenidos en las estimaciones realizadas en Eviews. Figura 2: Brecha de género Fuente: Elaboración propia a partir de los datos obtenidos en las estimaciones realizadas en Eviews. En este caso, nos encontramos con una particularidad, ya que en el modelo 2, tenemos una brecha salarial negativa, esto es que los hombres tienes menores ingresos que las mujeres y puede deberse a que la duración de las bajas de los hombres suele ser menor que las de las mujeres. -10,00% -5,00% 0,00% 5,00% 10,00% 15,00% 20,00% 25,00% MODELO 1 MODELO 2 MODELO 3 BRECHA DE GÉNERO 25 Sin embargo, en los otros dos modelos restantes ocurre lo contrario. Se observa como la brecha es menor en el modelo 1. Los hombres reciben un salario superior al de las mujeres, siendo de un 19,14%. En el caso del modelo 3, la brecha es más elevada. Es decir, en este caso los hombres cobrarían un 20,94% más que las mujeres. En este caso al tener en cuenta únicamente el salario hora no derivado de IT, hacemos referencia al propio salario hora cuando no cobran ninguna prestación por incapacidad temporal, por lo tanto, en muchas ocasiones coincide con el salario correspondiente al modelo 1. Por último, podemos decir que si no tenemos en cuenta la incapacidad temporal estaremos infravalorando la brecha de género. A continuación, vamos a comentar los resultados obtenidos en los diferentes modelos econométricos cuando incluimos las variables que influyen en la brecha de género. Las tablas siguientes no se refieren a brechas de género sino a brechas salariales de otro tipo (territorial, educacional…) Tabla 3.2.1 Diferencias salariales variable NUTS Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 NUTS1 3,30% 9,86% 3,83% NUTS2 13,73% -12,14% 14,28% NUTS3 17,34% -11,55% 18,30% NUTS4 1,679% -4,20% 2,74% NUTS5 12,78% -18,05% 13,63% NUTS6 4,56% -11,47% 5,58% NUTS7 0,00 0,00 0,00 Fuente: Elaboración propia a partir de los datos obtenidos en las estimaciones realizadas en Eviews Cuando estudiamos la variable NUTS, debemos tener en cuenta que la variable de referencia es NUTS7 (variable que hace referencia a Canarias). En este caso podemos decir que se da un patrón de comportamiento en los modelos 1 y 3 ya que la menor brecha territorial se da en la zona Centro (NUTS4), esta variable hace referencia a Castilla y León, Castilla-La Mancha y Badajoz. También podemos concluir que en ambos modelos la mayor brecha, se concentra en la misma zona, concretamente la Comunidad de Madrid (NUTS3). Sin embargo, en el modelo 2, es un caso totalmente diferente. Todos los territorios tienen un valor negativo, excepto la zona Noroeste (NUTS1). Tabla 3.2.2 Diferencias salariales variable EDAD Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Edad1 -39,56% -64,48% -36,29% 32 Palacio, J. I., y Simón, H. (2006). Segregación laboral y diferencias salariales por sexo en España. Estadística española, 183 Phelps, E. (1972) “The Statistical Theory of Racism and Sexism”. American Economic Review, 659-661. Robinson, J. (1933). Economics of imperfect competition. Schultz, T.W. (1983). La inversión en capital humano. Educación y Sociedad. 180-195. Velasco, M.S. (2007). El rendimiento de la inversión en capital humano: el caso de las profesiones médicas. Estadística española, 49(166), 531-561.