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Maternidad y brecha salarial:
¿Penaliza el mercado laboral la maternidad?
Maternity
and pay gap:
Does
the labor market penalize maternity?
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Jenny
Maldonado[1]
Carolina Peña[2]
Resumen
La presente
investigación muestra la relación de la maternidad con el ingreso salarial en
Ecuador utilizando datos de la ENEMDU acumulada 2018. Los
resultados obtenidos bajo la metodología de ecuaciones mincerianas muestran que
existe una penalización por maternidad de 8% sobre el salario. La diferencia
salarial entre las mujeres no madres y madres es más amplia al considerar los
rangos de edad de los hijos. Las madres con hijos menores a 6 años y con hijos
entre 6 a 12 años ganan en promedio 20% y 7% menos, respectivamente. Utilizando
la descomposición Blinder-Oaxaca con corrección del sesgo el estudio evidencia
que existe una brecha salarial negativa de 37% entre mujeres madres y no
madres. Esta investigación también muestra evidencia de la relación de la paternidad
con el ingreso salarial de los hombres. A diferencia del escenario para las
madres, no existe penalización por paternidad en el salario. Sin embargo, tener
hijos menores a 12 años sí parece estar asociada con una penalización salarial
de 3%, mientras que la brecha salarial entre padres y no padres es positiva, es
decir los padres ganan en promedio 2% más que los no padres.
Clasificación
JEL: J13; J16; J24; J31; C24
Palabras clave: maternidad, brecha salarial, ingreso salarial, ecuación Minceriana,
descomposición Blinder- Oaxaca, Ecuador.[3]
Abstract
This research
presents the relation of motherhood and income
in Ecuador using data from the accumulated 2018 ENEMDU. The results obtained
under the Mincerian equations methodology show a maternity penalty of 8% on
salary. Wage
differences between non-mothers and mothers is wider when considering age
ranges of children. Mothers with
children under 6 years of age and with children between 6 and 12 years old earn
on average 20% and 7% less, respectively. Using the Blinder-Oaxaca
decomposition with correction for bias, the study shows a wage gap of 37%
between mothers and non-mothers. This research also presents evidence of whether
fatherhood is related to male earnings. Unlike the scenario for mothers,
there is no salary penalty for paternity. However, having children under 12
years old does seem to be associated with a wage penalty of 3%. Unlike mothers,
the wage gap between fathers and non-fathers is positive, that is, fathers earn
an average 2% more than non-fathers.
JEL classification: J13; J16; J24; J31; C24
Keywords: motherhood, wages gap, wage income,
Mincerian equation, Oaxaca Blinder decomposition, Ecuador.
1.
Introducción
En América Latina y el Caribe las mujeres ganan 80
centavos por cada dólar que ganan los hombres. La desigualdad entre los
salarios medios de las mujeres y los hombres es un problema presente en todo el
mundo. Aunque el empleo requiera las mismas habilidades o esfuerzos, o incluso más,
el trabajo de las mujeres es menos valorado y peor remunerado. En el caso de
las mujeres pertenecientes a alguna etnia, las mujeres migrantes y las madres,
esta brecha es aún mayor. Si prevalecen las tendencias actuales se necesitarán
más de 70 años para cerrar la brecha salarial (OIT, 2019).
La incorporación de las mujeres ecuatorianas al
mercado laboral ha sido tardía pero constante a partir de los años 90. Este
proceso ha estado acompañado por un desequilibrado reparto de las tareas
reproductivas y de cuidado que siguen recayendo exclusivamente sobre las
mujeres. De acuerdo con datos del Instituto Nacional de Estadísticas y Censos,
las mujeres ecuatorianas destinan 1,612 horas al año al trabajo del hogar y los
hombres solo 587 horas (INEC, 2020). Las mujeres tuvieron que incorporarse al
trabajo sin dejar las responsabilidades de cuidado de los niños y tareas
domésticas, roles impuestos histórica y socialmente en función de su sexo y de
los estereotipos tradicionales de género
Mientras que los hombres, una vez que acceden al
mercado laboral, se mantienen en él de forma permanente, las mujeres están
sujetas a cierta discontinuidad en su carrera profesional, relacionada en
especial con los procesos reproductivos y cuidado de los niños. Esto genera una
pérdida de su capital humano que se traduce en menores ingresos y profundiza la
brecha salarial. Otro gran reto que enfrentan las mujeres es la discriminación asociada
con la potencial maternidad, en especial para las mujeres jóvenes o con cargas
familiares. Según el OIT, esto se da debido a que en el momento de la selección,
los empleadores mantienen estigmas relacionados con ausencias por maternidad,
permisos para situaciones relacionados con los hijos, entre otras (OIT, 2016).
Este estudio tiene dos objetivos i) estimar la
relación de la maternidad con el ingreso salarial en Ecuador y ii) estimar la
brecha salarial entre mujeres madres y no madres. Para ello, se utilizó la
Encuesta Nacional Empleo, Desempleo y Subempleo (ENEMDU) acumulada del año 2018
que contiene datos sobre el ingreso salarial, así como características sociodemográficas
y laborales de la población económicamente activa. Estos
datos, además de provenir de muestras aleatorias y representativas, tienen la
ventaja de contar
con una muestra de 136,933 hogares de diferentes paneles, levantada de manera
continua por un periodo de 12 meses consecutivos. Esta
base cuenta con información sobre el número de hijos[4]
por hogar, variable que sirve para la construcción de las variables centrales
de esta investigación, madre y padre. Hasta la fecha de esta publicación, no se
ha encontrado un estudio desarrollado previamente para el Ecuador que mida la
penalidad por maternidad sobre el ingreso salarial y que al mismo tiempo
contraste los resultados obtenidos con el efecto de paternidad sobre el salario.
Nuestra investigación encuentra
evidencia de que la mayor parte de la brecha por maternidad en el Ecuador está
asociada con el hecho de ser madres y otras características no observadas, y no
por las características sociodemográficas o laborales que fueron expuestas. Los
resultados obtenidos bajo la metodología de ecuaciones mincerianas muestran que
existe una penalización por maternidad de 8% sobre el salario. La diferencia
salarial entre las mujeres no madres y madres es más amplia al considerar los
rangos de la edad de los hijos. Las madres con hijos menores a 6 años y con
hijos entre 6 a 12 años ganan en promedio 20% y 7% menos, respectivamente, en
relación con las mujeres no madres. Utilizando la descomposición Blinder-Oaxaca
con corrección del sesgo, el estudio muestra que existe una brecha salarial
negativa de un 37% entre mujeres madres y no madres.
En contraste con el escenario de las
madres, no se encontró una brecha por paternidad en el salario que sea
significativa. Sin embargo, al analizar las estructuras de las edades de los
hijos, los hombres que tienen hijos menores a 12 años perciben un salario en
promedio menor en un 3%. No obstante, la brecha salarial entre padres y no
padres se vuelve positiva para padres con hijos mayores a 13 años.
En cuanto al tiempo de trabajo, la
probabilidad de que una mujer con hijos trabaje 38.45 horas a la semana es
menor en un 85% en comparación con las mujeres sin hijos. Mientras que para los
padres la probabilidad de trabajar 42.88 horas a la semana es mayor en un 39%
respecto a los no padres. Además, la probabilidad de que las madres alcancen
las 38.45 horas semanales disminuye respecto a las mujeres no madres, en
especial para las mujeres con hijos menores a 6 años (-152%) y con hijos entre
6 y 12 años de edad (-108%). Contrariamente a los resultados obtenidos para las
mujeres que son madres, al controlar por rango de edad de los hijos la
probabilidad de que un padre con hijos menores a 6 años trabaje 42.88 horas
semanales aumenta en 70% y solo es negativa para los padres con hijos mayores a
24 años.
Los resultados obtenidos son
consistentes en cuanto a la literatura internacional. La penalización salarial
por maternidad es mayor a la penalidad por paternidad
Con la metodología de descomposición
Blinder-Oaxaca, los resultados indican que los padres tienen una ventaja frente
a los hombres que no tienen hijos. Estos resultados respaldan los encontrados
con el primer modelo. La brecha salarial sin corrección de sesgo es de 7% y se
reduce al 2% con la corrección. Los resultados son positivos a favor de los
padres. En otras palabras, el mercado laboral no penaliza la paternidad en los
ingresos laborales, e incluso parece beneficiarlos.
Este trabajo
se estructura de la siguiente manera: la sección 2 contiene la revisión de
literatura relevante relacionada a la penalización salarial causada por la
maternidad en países
desarrollados, así como en países de la región. La sección 3 describe los datos
empleados y presenta estadísticas descriptivas relacionadas con indicadores
laborales. La sección 4 detalla la metodología utilizada para medir la relación
de la maternidad con el ingreso y la brecha salarial entre madres y no madres.
La sección 5 muestra los principales resultados obtenidos del análisis,
mientras la sección 6 presenta las conclusiones de la investigación y plantea
algunas recomendaciones.
2.
Revisión de literatura
La inserción de las mujeres en la escala laboral ha estado
relacionada con desigualdades como la brecha salarial. De acuerdo con la
literatura, existe una relación entre la brecha salarial y maternidad. Becker
(1985) explica esta relación mostrando que existe una asignación de las
responsabilidades de cuidado de los niños y las tareas domésticas
principalmente hacia las mujeres. Las mujeres casadas tienen menores ingresos
por hora que los hombres casados, con el mismo capital humano de mercado, ya
que economizan el esfuerzo invertido en el trabajo de mercado buscando trabajos
menos exigentes por la doble carga laboral que ejercen.
Esta afirmación ha sido confirmada por otras
investigaciones. Budig y England (2001) usaron la Encuesta Nacional Longitudinal de Jóvenes 1982-1993 con un
modelo de efectos fijos en Estados Unidos para examinar la penalización
salarial por maternidad. Las autoras explican que existen cuatro factores
asociados con el que las madres ganen menores ingresos que las mujeres no
madres: tener hijos les hace perder experiencia laboral, reduce su
productividad en el trabajo, existen preferencias por trabajos menos favorecidos
que se ajusten a sus condiciones de maternidad, y pueden ser discriminadas por los
empleadores.
Por su parte Molina y Montuenga (2008)
estudiaron la penalización salarial
causada por la maternidad en España utilizando datos de panel de Hogares de la Comunidad
Europea (ECHP, 1994-2001). Los autores encontraron que cuando existe un
nacimiento en la familia durante el año en curso, la mujer pierde el 9% de su
salario. La brecha salarial se amplía a medida que incrementa el número de
hijos en el hogar. Tener un hijo viviendo en el hogar implica una pérdida
significativa en el salario equivalente al 6%, dos hijos casi al 14%, y tres o
más hijos hace que la mujer pierda más del 15% de su salario
En una investigación realizada por
Piras y Ripani (2005) para cuatro países en Latinoamérica, se observó que
existe una penalización de maternidad sobre los ingresos laborales de las
mujeres solo en Perú y Bolivia. Las autoras usaron un modelo Log-Lin sin corrección
de sesgo de selección. Los resultados mostraron que para Perú las madres (26 y
35 años) que tenían hijos menores de 7 años ganaban en promedio 20% menos que
las mujeres no madres y para Bolivia las madres (14 y 25 años) con hijos
menores de 7 años ganaban en promedio 44.8% menos. Mientras tanto, para Brasil
existía un efecto positivo por ser madre y para el Ecuador no hubo resultados
estadísticamente significativos
Años más tarde, Botello y López (2015)
analizaron el efecto de la maternidad sobre los salarios en nueve países de América
Latina. Para este estudio, la metodología utilizada fue mediante la ecuación de
Mincer con control de sesgo con la ecuación de Heckman y la descomposición de
Blinder-Oaxaca. Los resultados muestran que la penalización por maternidad es
de alrededor de 13% después de controlar por variables observables como la
educación, la estructura del hogar y las características laborales; sin embargo,
esta brecha está localizada en los rangos más altos de educación. La brecha se
amplía hasta el 21% cuando la madre tiene niños menores de cinco años (Botello y López, 2015).
Para el caso colombiano, Gutiérrez
(2008) usa los datos de la Encuesta Nacional de calidad de vida para el año
2003 con el método de variable instrumental, y el número de hijos se
instrumenta con la educación del padre. Los resultados sugieren que la brecha
existente es del 65.9% cuando se corrige por sesgo de selección. Sin embargo,
el instrumento al estar correlacionado con otras variables de interés puede
estar generando resultados extremos. Por su parte, Olarte y Peña (2010), para
determinar el efecto del número y de estructuras de edades de los hijos sobre
los ingresos de las mujeres en Colombia, utilizaron la ecuación Minceriana, corrección
de sesgo por Heckman y la descomposición de Blinder-Oaxaca. Las autoras
determinaron que la brecha de ingresos entre madres y no madres es del 9.4% y
del 18.4% si los hijos tienen menos de 5 años.
Las responsabilidades de cuidado y las
tareas domésticas recaen con mayor frecuencia sobre las mujeres. El tiempo y
esfuerzo que dedican para las labores dentro del hogar afectan negativamente el
ingreso o salario laboral femenino. Las mujeres que son madres tienen una mayor
probabilidad de trabajar en un empleo de peor calidad que las mujeres que no
tienen hijos. Usualmente en estos trabajos no se contribuye a la salud ni a la pensión,
o tienden a permitir flexibilidad en el horario (Olarte y Peña, 2010), lo cual
permite que las responsabilidades domésticas impuestas se puedan ejercer.
En Dinamarca se utilizaron datos
administrativos daneses de 1980 hasta 2013 con una metodología de eventos donde
se encontró que la llegada de niños genera una penalidad de la maternidad en el
ingreso laboral de las mujeres de alrededor del 20% a largo plazo. Los
resultados indican que la brecha está impulsada en proporciones similares por
la participación en la fuerza laboral, las horas de trabajo y los salarios. Además,
encontraron resultados importantes en relación con los impactos dinámicos en la
ocupación, el ascenso a gerente, el sector y la familiaridad de la empresa para
las mujeres, en relación con los hombres
(Kleven, Landais y Søgaard, 2018).
En una investigación más reciente para
el caso de Uruguay, se
estima el impacto de la maternidad en la
trayectoria laboral de las mujeres con un modelo cuasi experimental de estudio
de eventos con datos de registros administrativos en el periodo de 1996 hasta
2015. Los resultados indican una reducción del salario por hora de entre 24% y
25% y a largo plazo de entre un 32% y 42%
La literatura existente demuestra que se
da una penalidad por la maternidad sobre los ingresos laborales de las mujeres.
Sin embargo, no existe la misma cantidad de investigaciones enfocadas
únicamente en la penalidad que puede existir sobre la paternidad en los
ingresos de los hombres. Una investigación realizada en Colombia por Gómez
(2016) analiza las consecuencias de ser padre y madre a temprana edad sobre los
ingresos. Se estima que los padres a edad temprana tienen una penalidad del 11.7%
en sus ingresos por hora. Sin embargo, el impacto es mayor en las mujeres (12.6%)
que en los hombres (5.1%). Los resultados no solo dependen de ser padre
adolescente: cuando se excluyen los eventos de fecundidad adolescente, se encontró
una penalidad del 9.2% en los ingresos de los padres que lo fueron entre los 18
y los 21 años, en comparación con los que fueron padres después de esa edad.
3.
Datos y estadísticas descriptivas
3.1.
Fuente
de información
La ENEMDU constituye la fuente
principal y oficial sobre los indicadores del mercado laboral del país, como PEA,
empleo adecuado, subempleo, desempleo, entre otros. Esta encuesta levanta
información personal y también sobre las viviendas
En 2018, el Instituto Nacional de
Estadística y Censos (INEC) inició un esquema de acumulación de muestra para un
mejor aprovechamiento de la información levantada en las viviendas durante todo
el año. Se asignó mayor muestra a las denominadas encuestas mensuales, que pasó
de 5,652 a 8,925 viviendas para captar información del área rural y el resto
urbano, y se homologó el tamaño de muestra a 17,066 viviendas para las
encuestas trimestrales
En esta investigación se utilizaron los
datos de la ENEMDU acumulada para el periodo 2018, la cual cuenta con una
muestra de diferentes paneles de hogares levantada de manera continua para un
periodo de 12 meses consecutivos y contiene información de 136,933 hogares
ecuatorianos. A continuación (Ver Tabla 1) se detalla la distribución de la
muestra en la que se consideran condiciones de maternidad o paternidad, y de
empleo o desempleo.
Tabla 1. Distribución de la muestra ENEMDU acumulada 2018
|
|
Observaciones |
|
|
|
Mujeres
Hombres |
|
|
Total |
246,025 |
236,523 |
|
Con
hijos/as |
89,493 |
71,105 |
|
Sin
hijos/as |
30,486 |
31,642 |
|
Con
hijos/as y trabajan |
55,122 |
63,572 |
|
Con
hijos/as y no trabajan |
34,371 |
7,533 |
|
Sin
hijos/as y trabajan |
16,244 |
24,077 |
|
Sin
hijos/as y no trabajan |
14,242 |
7,565 |
Fuente:
INEC - ENEMDU acumulada 2018.
Elaboración
propia.
Debido a que el análisis se centra en
la discriminación y desigualdad de género en el mercado laboral para determinar
la relación de la maternidad con los salarios, la muestra incluye población masculina
y femenina con y sin hijos.
3.2.
Descripción
de variables
En el Ecuador, en 1990, la tasa de
participación de las mujeres en la fuerza laboral fue del 49%
Los indicadores laborales a nivel nacional muestran
diferencias entre hombres y mujeres. La población masculina tiene tasas más
altas en el empleo adecuado, y existe una diferencia de 15.3 puntos
porcentuales entre las mujeres y los hombres. En cuanto al subempleo, el 18.5%
de los hombres y el 15.7% de las mujeres percibieron menos ingresos respecto al
salario mínimo y/o trabajaron menos horas de la jornada legal, pero tienen
disponibilidad y deseo de trabajar tiempo adicional. Mientras tanto, la tasa de desempleo
se ubicó en un 4.9% para las mujeres y un 3.4% para los hombres (Ver Tabla 2).
Las tareas de cuidado y domésticas están concentradas en la
población femenina. De acuerdo con las cifras oficiales, la tasa de empleo no
remunerado[5]
es del 17.9% para las mujeres y del 5.8% para los hombres. El tiempo que
dedican ambos géneros al trabajo no remunerado es desigual. Según la Encuesta
de Uso de Tiempo de 2012, las mujeres casadas o en unión libre dedicaban hasta
un total de 37 horas semanales al trabajo doméstico externo e interno, mientras
que el grupo de hombres que más horas dedicaban a las tareas domésticas son los
hombres viudos, con un promedio de 19 horas semanales
Tabla 2. Indicadores laborales 2018
|
Tasa |
Hombres |
Mujeres |
|
Empleo bruto |
75.5% |
52.3% |
|
Empleo
global |
96.6% |
95.2% |
|
Empleo
adecuado |
47.0% |
31.7% |
|
Subempleo |
18.5% |
15.7% |
|
Empleo no
remunerado |
5.8% |
17.9% |
|
Otro empleo
no pleno |
24.7% |
29.5% |
|
Desempleo |
3.4% |
4.9% |
|
Participación global |
78.2% |
55.0% |
|
Participación bruta |
53.7% |
39.1% |
|
Sector
informal |
44.8% |
48.3% |
Fuente:
INEC. ENEMDU acumulada 2018.
Elaboración
propia.
En la Tabla 3 se comparan algunas características entre las
mujeres que son madres y las que no lo son, y se hace lo mismo con los hombres.
Las madres tienen una media de edad de 45 años, con una desviación estándar de
14 años. Las no madres tienen una media de edad de 10 años más que las madres,
con una desviación de 17.24 años. Para los hombres, la media de edad es de 47
años para los padres con una desviación de 14.15 años y los no padres tienen
una media de edad de 56 años con una desviación de 18.08 años.
En cuanto al nivel de estudios alcanzado, las mujeres sin
hijos tienen mayor concentración en cuanto a no haber cursado estudios (10.2%)
frente a las mujeres con hijos (3.9%). De manera similar, los hombres que no
son padres y no han cursado estudios (6.1%) tienen mayor concentración frente a
los que sí son padres (2.4%). Sin embargo, en educación superior las madres
(21.3%) y no madres (21.0%) no muestran diferencias amplias. De igual manera
sucede con los padres (21.5%) y no padres (22.6%) que alcanzaron estudios
superiores.
Al analizar el estado civil de las madres y las no madres,
encontramos que el 75.3% de las mujeres que son madres están casadas, mientras
que el 94.2% de los hombres que son padres están casados. Además, el 19.9% de
las mujeres que son madres se encuentran divorciadas o viudas, frente al 5.4%
de los hombres que son padres. Por último, 3 de cada 10 madres son jefas de
hogar mientras que 4 de cada 10 de las no madres son jefas de hogar. Sin
embargo, los padres y no padres tienen tasas similares en cuanto a la jefatura
del hogar, 94.2% y 96.6% respectivamente.
Tabla 3. Estadísticas descriptivas
|
Variable |
Madres |
No madres |
Padres |
No padres |
|
Total |
89,493 |
30,486 |
31,642 |
71,105 |
|
Edad |
45 |
58 |
47 |
56 |
|
Desviación edad |
14.17 |
17.24 |
14.15 |
18.08 |
|
Nivel de estudios |
|
|
|
|
|
Ninguno |
3.9% |
10.2% |
2.4% |
6.1% |
|
Primaria |
36.4% |
39.4% |
38.1% |
41.2% |
|
Secundaria |
38.4% |
29.4% |
37.9% |
30.0% |
|
Educación superior |
21.3% |
21.0% |
21.5% |
22.6% |
|
Etnia |
|
|
|
|
|
Otra etnia |
13.64% |
14.76% |
14.84% |
16.23% |
|
Mestiza/o |
86.36% |
85.24% |
85.16% |
83.77% |
|
Estado
civil |
|
|
|
|
|
Nunca casada/o |
4.7% |
13.0% |
0.4% |
19.2% |
|
Divorciado/a o viuda/o |
19.9% |
24.2% |
5.4% |
19.6% |
|
Casada/o |
75.3% |
62.7% |
94.2% |
61.2% |
|
Rural |
|
|
|
|
|
Urbana |
73.99% |
72.88% |
72.07% |
71.01% |
|
Rural |
26.01% |
27.12% |
27.93% |
28.99% |
|
Jefatura
del hogar |
29.9% |
41.4% |
94.2% |
96.6% |
|
Educación
en curso |
2.62% |
3.04% |
1.55% |
3.07% |
|
Trabajan |
61.59% |
53.28% |
76.09% |
89.41% |
Fuente:
INEC. ENEMDU acumulada 2018.
Elaboración
propia.
La Tabla 4 muestra algunas estadísticas descriptivas
laborales para la muestra de mujeres que trabajan, con hijos y sin hijos, y de
la misma manera para los padres y los no padres. El salario mensual de una
mujer que no tiene hijos es mayor al de una mujer que sí es madre en USD 64.04.
A su vez, el salario de un hombre que sí tiene hijos es mayor en USD 13.2 frente
a un hombre que no tiene hijos. La brecha salarial de género a nivel nacional
se traduce en que un hombre con empleo gana en promedio USD 63.4 más que una
mujer con empleo (INEC, 2018).
En cuanto a la jornada laboral, se evidencia que el 57% de
las madres trabajan más de 40 horas en promedio a la semana, mientras que un
52.41% de las mujeres que no tienen hijos trabajan la misma cantidad de horas.
Mientras tanto, casi 8 de cada 10 hombres que tienen hijos trabajan más de 40
horas en promedio a la semana, frente a 6 de cada 10 hombres que no tienen
hijos.
Tabla
4. Estadísticas
descriptivas para la muestra seleccionada
|
Variable |
Trabajan |
Trabajan |
||
|
Madre |
No madre |
Padre |
No padre |
|
|
Salario
mensual (USD) |
558.44 |
619.83 |
604.92 |
592.06 |
|
Tamaño
empresa |
|
|
|
|
|
Empresa menos de 10 |
76.74% |
79.44% |
66.56% |
74.16% |
|
Empresa entre 10 y 49 |
5.95% |
5.26% |
9.71% |
8.20% |
|
Empresa entre 50 y 99 |
0.77% |
0.59% |
1.16% |
0.98% |
|
Empresa más de 100 |
16.54% |
14.71% |
22.56% |
16.66% |
|
Categoría
empresa |
|
|
|
|
|
Agricultura |
21.70% |
28.05% |
24.44% |
31.20% |
|
Servicios |
65.20% |
61.20% |
39.39% |
40.13% |
|
Industria |
13.10% |
10.75% |
36.27% |
28.66% |
|
Sector |
|
|
|
|
|
Público |
10.34% |
8.97% |
10.58% |
7.76% |
|
Privado |
89.66% |
91.03% |
89.42% |
92.24% |
|
Afiliación
al IESS |
68.74% |
69.88% |
62.79% |
56.98% |
|
Jornada
laboral |
|
|
|
|
|
Completa(>40h) |
57% |
52.41% |
79.98% |
68.33% |
|
Parcial(<40h) |
43% |
47.59% |
20.02% |
31.67% |
Fuente: INEC. ENEMDU acumulada 2018.
Elaboración propia.
Si bien es cierto que la media salarial
de las mujeres no madres (USD 619.83) es superior a la media de los hombres no
padres (USD 592.06), es necesaria analizar datos de la mediana salarial. El
Gráfico 1 muestra que la mediana salarial de las mujeres no madres y madres es
aproximadamente USD 400. Los valores salariales que delimitan al 50% de las
mujeres no madres son USD 400 y USD 800, a diferencia de las madres cuyos
valores salariales se encuentran entre USD 400 y USD 700.
Gráfico
1. Salario por madres y no madres
Fuente: INEC. ENEMDU acumulada 2018.
Elaboración propia.
El Gráfico 2 muestra que la mediana
salarial de los padres y no padres es USD 400 y USD 450 respectivamente. De
igual forma se observa que la mediana salarial de los hombres padres es
superior a la de los hombres no padres. Los rangos de ambos grupos se
encuentran entre USD 400 y USD 700.
Gráfico
2. Salario por padres y no padres
Fuente: INEC. ENEMDU acumulada 2018.
Elaboración propia.
Asimismo, el Gráfico 3 muestra la
distribución salarial de las mujeres, madres y no madres. Se observa que la distribución
salarial de las mujeres no madres está sesgada hacia la izquierda, es decir,
presenta valores mayores a la media de la curva de distribución de las mujeres madres.
Gráfico
3. Distribución salarial mujeres, madres y no madres
Fuente: INEC. ENEMDU acumulada 2018.
Elaboración propia.
El comportamiento de las curvas de distribución
salariales de los hombres, padres y no padres, es diferente al comportamiento de
las curvas de las mujeres. Como se observa en el Gráfico 4, la curva salarial
de los padres tiene mayor probabilidad de contener valores superiores a la
media respecto a la curva de los no padres.
Gráfico
4. Distribución salarial hombres, con hijos y sin hijos
Fuente: INEC. ENEMDU acumulada 2018.
Elaboración propia.
4.
Metodología
4.1.
Ecuación de Mincer
El modelo propuesto por Mincer (1974) en la Teoría del
Capital Humano es uno de los más conocidos en la literatura sobre economía
laboral. Bajo esta especificación, el ingreso salarial está en función de la
escolaridad y los años de experiencia en el mercado laboral. La función tradicional
Minceriana es:
donde
Tomando como base la ecuación de Mincer, esta investigación introduce
al modelo la variable
donde:
Este estudio plantea dos
especificaciones: i) dummy de
presencia de hijos (madre y no madre) y ii) dummies
para las categorías por rangos de edad de los hijos: madres con hijos menores
de 6 años, madres con hijos de 6 a 12 años, madres con hijos de 13 a 18 años,
madres con hijos de 19 a 24 años y madres con hijos mayores a 24 años.
Además del modelo para determinar la
penalidad por maternidad sobre el salario, esta investigación estima la
correlación de la maternidad con horas de trabajo semanales utilizando un
modelo de count data. El modelo
incluye las mismas variables detalladas en la ecuación (2) (con excepción de
jornada laboral) y agrega dos variables adicionales, que controlan si la
persona tiene dos trabajos y el tipo de contrato. La especificación del modelo
de horas de trabajo semanales se encuentra en detalle en el Anexo A, mientras
el Anexo A.1 muestra las variables dependientes e independientes de ambos
modelos.
4.2.
Corrección
del sesgo de selección
Constituye un problema común del sesgo
de selección el que solo se observe un subconjunto de la población. Wooldridge
(2009) describe este tipo de sesgo como truncamiento incidental. Este tipo de
sesgo surge cuando todas observaciones de las variables independientes del
modelo pueden ser observadas y la variable dependiente puede ser observada únicamente
para un subconjunto de la población. Es decir, la regla que determina si se
observa o no depende directamente del resultado de la variable dependiente.
La variable
Dado que la ecuación (2) no incorpora
información sobre la probabilidad de elegir trabajar o no, esto genera un
problema de sesgo sobre los coeficientes
donde
En la segunda etapa, se incorporan los
resultados obtenidos en la ecuación (4) como una variable explicativa adicional
del modelo propuesto en la ecuación (2). Se estima el modelo omitiendo el set
de variables laborales, ya que las madres y las no madres que no están dentro
del mercado laboral no cuentan con esas observaciones. Los coeficientes
resultantes de la estimación (4) corrigen el sesgo de selección.
4.3.
Blinder-Oaxaca
Para estimar
la brecha salarial entre madres y no madres se utilizó la metodología de
descomposición Blinder-Oaxaca (1973). Mediante esta metodología se estima que
parte de la diferencia salarial está relacionada con las características
observables y que otra parte residual con la maternidad.
Se propone, con base en el modelo
lineal descrito en (2):
donde A es el
grupo de no madres y B el grupo de madres, para responder a la pregunta sobre
cuánto del diferencial de ingresos promedio
Al reemplazar (5)
en (6), donde se supone que
Para analizar
los efectos de la ecuación anterior, Daymont y Andrisani (1984) exponen la
descomposición algebraica, donde el primer término corresponde a las
diferencias de las características del grupo A y grupo B, el segundo término
son las diferencias de los rendimientos de las características, y el último
elemento corresponde a la interacción causada por la diferencia simultánea en
las características y los retornos. La expresión toma la siguiente forma:
Es importante tener en cuenta que
existe otro tipo de descomposición, la que surge la presencia de un conjunto de
coeficientes que no es causante de la brecha salarial por maternidad, pero que
son necesarios para encontrar las diferencias en los predictores. Suponiendo
que
Con la anterior ecuación se puede
extraer la parte de la desigualdad explicada por las diferencias en los
predictores y el efecto es la unión de los últimos términos, por tanto:
Esta última ecuación es la parte no
explicada por los predictores, la cual es atribuida en este análisis a la
presencia de los hijos. Sin embargo, esta captura también contiene el efecto de
variables no especificadas dentro del modelo.
En este sentido, el segundo coeficiente es la parte no explicada por las
características observables que se relacionan con la maternidad. Como se
mencionó en la sección anterior, existe sesgo de selección por truncamiento
incidental, por lo que se aplicó la corrección de sesgo de Heckman detallado en
la sección 4.2.
5.
Resultados
En la siguiente sección se presentan
los resultados para determinar la asociación de la maternidad con el salario de
las mujeres, se controla por un grupo de variables individuales
sociodemográficas y un grupo de variables laborales descritas en el apartado
anterior. Se utiliza dos modelos, el primero toma el logaritmo del salario
laboral y el segundo las horas de trabajo semanales. Para cada modelo se
considera dos especificaciones para determinar la correlación de tener hijos
con el salario y las horas trabajadas, tanto para mujeres como para hombres.
5.1.
Ecuación Mincer
La Tabla 5 muestra los resultados de la
estimación de la asociación de la maternidad y la paternidad con el salario
mensual. Se observa que existe una penalización de la maternidad del 8% sobre
el salario. Es decir, las mujeres que tienen hijos ganan al mes en promedio USD
75.85 menos que las mujeres que no tienen hijos. La brecha salarial que se
asocia con la maternidad se amplía cuando se consideran las estructuras de las
edades de los hijos. Las mujeres con hijos menores a 6 años ganan mensualmente
en promedio un 20% menos que las que no tienen hijos, con hijos entre 6 y 12
años, en promedio un 7% menos y con hijos entre 13 y 18 años, un 6% menos (Ver
Anexo B). Olarte y Peña (2010) encontraron resultados similares para Colombia,
donde la maternidad generaba una brecha en los ingresos del 9.4%, que se amplía
al 18.4% cuando los hijos tienen menos de 5 años de edad.
En cuanto a la paternidad, se utilizan
las mismas especificaciones y conjunto de variables para comparar las
asociaciones de tener hijos entre los padres y las madres. Los resultados
indican que no existe una brecha por paternidad en el salario que sea
significativa (especificación 1). Sin embargo, al analizar las estructuras de
las edades de los hijos, la brecha salarial de los padres frente a los no
padres es del 3% cuando tienen hijos menores a 12 años. La brecha salarial
entre padres y no padres se vuelve positiva cuando tienen hijos mayores a 13
años.
Los resultados obtenidos son
consistentes en cuanto a la literatura internacional. La penalización salarial
por maternidad es mayor a la penalidad por paternidad (Olarte y Peña, 2010). Al
igual que el estudio de Korenman y Neumark (1992), esta investigación encontró
que los hombres casados con hijos ganan más que hombres solteros, divorciados o
viudos en un 3% (Ver Anexo C). Budig y England (2010) explican que los
resultados pueden estar relacionados con que las mujeres dedican más tiempo a
las tareas domésticas y de cuidado, lo cual ocasiona una interrupción en su
tiempo de experiencia laboral, o necesitan conseguir empleos que les den mayor
flexibilidad horaria. Además, frecuentemente en estos trabajos no se afilia a
las mujeres al seguro social (Olarte y Peña, 2010), situaciones que se
relacionan con una reducción del salario.
Sin embargo, los resultados obtenidos
en esta investigación se contraponen con otras investigaciones realizadas en el
Ecuador. Botello y López (2015) analizaron el efecto de la maternidad sobre los
salarios femeninos del año 2012, y los resultados de los autores mostraron que
si la mujer tiene un hijo, el salario promedio se reduce en un 2.2% frente a
las mujeres que no tienen hijos. Si una mujer tiene dos hijos la brecha se
amplía al 3.7% y si tiene más de dos hijos se reduce al 2.26%. De acuerdo con
los autores, los resultados para ese periodo permitieron una comparación con
países como Canadá, Finlandia y Suecia, que se encontraban en valores
inferiores al 5%
Tabla
5. Resultados de
las estimaciones. Variable dependiente: logaritmo del salario laboral mensual
de mujeres y hombres. MCO con corrección de sesgo de Heckman.
|
Variables |
MCO |
Heckman |
|||
|
Salario |
ln
Salario |
Salario |
ln
Salario |
||
|
(1) |
(2) |
(3) |
(4) |
||
|
Madres
- No madres |
|||||
|
Especificación
1 |
|||||
|
Madre |
-54.23*** |
-0.06*** |
-75.85*** |
-0.08*** |
|
|
(9.03) |
(0.01) |
(8.19) |
(0.01) |
||
|
Especificación
2 |
|||||
|
Hijos menores a 6 años |
-56.69*** |
-0.07*** |
-197.17*** |
-0.20*** |
|
|
(9.95) |
(0.01) |
(13.90) |
(0.02) |
||
|
Hijos de 6 a 12 años |
-64.87*** |
-0.08*** |
-51.30*** |
-0.07*** |
|
|
(10.27) |
(0.01) |
(10.05) |
(0.01) |
||
|
Hijos de 13 a 18 años |
-69.39*** |
-0.06*** |
-63.07*** |
-0.06*** |
|
|
(12.21) |
(0.01) |
(10.74) |
(0.01) |
||
|
Hijos de 19 a 24 años |
-61.84*** |
-0.04*** |
-66.31*** |
-0.04*** |
|
|
(13.08) |
(0.01) |
(12.36) |
(0.01) |
||
|
Hijos mayores a 24 años |
-4.05 |
0.01 |
-28.03** |
-0.01 |
|
|
(16.70) |
(0.02) |
(13.52) |
(0.02) |
||
|
Observaciones |
22,279 |
22,279 |
70,892 |
70,892 |
|
|
R-cuadrado
(especificación 1) |
0.281 |
0.544 |
|||
|
R-cuadrado
(especificación 2) |
0.282 |
0.544 |
|||
|
Padres
- No padres |
|||||
|
Especificación
1 |
|||||
|
Padre |
-28.93*** |
-0.01* |
-19.74*** |
-0.01 |
|
|
(7.27) |
(0.01) |
(6.45) |
(0.01) |
||
|
Especificación
2 |
|||||
|
Hijos menores a 6 años |
-42.03*** |
-0.04*** |
-26.11*** |
-0.03*** |
|
|
(8.24) |
(0.01) |
(8.52) |
(0.01) |
||
|
Hijos de 6 a 12 años |
-42.40*** |
-0.03*** |
-30.66*** |
-0.03*** |
|
|
(8.54) |
(0.01) |
(7.94) |
(0.01) |
||
|
Hijos de 13 a 18 años |
-25.81*** |
0.00 |
-13.49 |
0.01 |
|
|
(9.59) |
(0.01) |
(8.47) |
(0.01) |
||
|
Hijos de 19 a 24 años |
-7.69 |
0.03** |
-3.11 |
0.03** |
|
|
(12.26) |
(0.01) |
(9.74) |
(0.01) |
||
|
Hijos mayores a 24 años |
10.56 |
0.05*** |
-5.81 |
0.04*** |
|
|
(12.95) |
(0.01) |
(10.57) |
(0.01) |
||
|
Observaciones |
40,510 |
40,510 |
55,608 |
55,608 |
|
|
R-cuadrado
(especificación 1) |
0.302 |
0.487 |
|||
|
R-cuadrado
(especificación 2) |
0.302 |
0.488 |
|||
Fuente:
INEC. ENEMDU acumulada 2018.
Elaboración
propia.
La
significancia estadística está denotada por niveles de 1% (***), 5% (**) y 10%
(*).
Nota:
ver tablas completas en Anexo B y C.
5.2.
Modelo
count data Poisson
En
cuanto al tiempo de trabajo, los coeficientes de la Tabla 6, columna (1),
indican que las mujeres que son madres tienen menor probabilidad de trabajar
más horas a la semana en comparación con las mujeres que no son madres,
mientras que los hombres que son padres tienen mayor probabilidad de trabajar
más horas a la semana frente a los hombres que no tienen hijos.
Los
resultados de efectos marginales (columna 2) indican que la probabilidad de que
una mujer con hijos trabaje 38.45 horas a la semana es menor en un 85% en
comparación con las mujeres sin hijos. Mientras que para los padres la
probabilidad de trabajar 42.88 horas a la semana es mayor en un 39%, en
comparación con los no padres. Al observar las estructuras de edades de los
hijos, la probabilidad de que las madres alcancen las 38.45 horas semanales
disminuye respecto a las mujeres no madres, en especial para las mujeres con
hijos menores a 6 años (-152%) y con hijos entre 6 y 12 años de edad (-108%).
Para madres con hijos entre 13 y 18 años y 19 y 24 años de edad, esta
probabilidad disminuye en 33% y 44%, respectivamente. Al contrario de los
resultados obtenidos para las mujeres que son madres, al controlar por rango de
edad de los hijos la probabilidad de que un padre con hijos menores a 6 años
trabaje 42.88 horas semanales aumenta en un 70% y solo es negativa para los padres
con hijos mayores a 24 años. Estos valores son significativos al 99% de
confianza (Ver Anexo D y E).
La
información sobre la jornada laboral nos dice que 4 de cada 10 mujeres con
hijos trabaja menos de 40 horas a la semana, una jornada laboral que se puede
considerar como parcial. Mientras que apenas 2 de 10 hombres con hijos trabajan
menos de 40 horas a la semana (INEC, 2018). Aunque son varios los factores que
pueden explicar el diferencial en las horas de empleo, los resultados del
modelo también apuntan a que efectivamente las mujeres con hijos trabajan en
promedio menos horas que las mujeres sin hijos. Estos resultados pueden estar
relacionados con la distribución de las tareas del hogar, donde existe mayor
carga de tiempo para las mujeres.
De
acuerdo a Budig y England (2001), las mujeres suelen tener preferencia por trabajos en peores condiciones,
ya que se ajustan a sus condiciones de maternidad y les permiten tener horarios
flexibles. Asimismo, otra de las posibles causas de reducción
de tiempo de trabajo para las madres es la licencia por lactancia, la que se
otorga durante un periodo de nueve meses después del parto, lo cual reduce su
jornada de trabajo a 6 horas diarias, que se señalarán o distribuirán de
conformidad con el contrato colectivo. Adicionalmente, la normativa[7] vigente
en el país podría estar reforzando una carga desigual en cuanto a las tareas de
cuidado en el momento en que inician la maternidad o la paternidad. Si
bien, la licencia por maternidad también responde a aspectos biológicos, en el
mismo periodo los hombres deberían poder acceder a beneficios que les permitan
responsabilizarse de las tareas de cuidado y domésticas, en lugar de realizar
una reinserción inmediata del padre al trabajo y reforzar el rol de proveedor
económico.
Tabla 6. Resultados de las estimaciones. Variable dependiente: horas de trabajo a
la semana de mujeres y hombres. Poisson.
|
Variables |
Poisson |
|
|
Horas trabajo |
Probabilidad marginal |
|
|
(1) |
(2) |
|
|
Madres-No madres |
||
|
Especificación 1 |
||
|
Madre |
-0.02*** |
-0.85*** |
|
(0.00) |
(0.10) |
|
|
Especificación 2 |
||
|
Hijos menores a 6 años |
-0.04*** |
-1.52*** |
|
(0.00) |
(0.13) |
|
|
Hijos de 6 a 12 años |
-0.03*** |
-1.08*** |
|
(0.00) |
(0.12) |
|
|
Hijos de 13 a 18 años |
-0.01** |
-0.33** |
|
(0.00) |
(0.13) |
|
|
Hijos de 19 a 24 años |
-0.01*** |
-0.44*** |
|
(0.00) |
(0.15) |
|
|
Hijos mayores a 24 años |
-0.01 |
-0.22 |
|
(0.00) |
(0.17) |
|
|
Observaciones |
27,752 |
27,752 |
|
Padres - No padres |
||
|
Especificación 1 |
||
|
Padre |
0.01*** |
0.39*** |
|
(0.00) |
(0.09) |
|
|
Especificación 2 |
||
|
Hijos menores a 6 años |
0.02*** |
0.70*** |
|
(0.00) |
(0.11) |
|
|
Hijos de 6 a 12 años |
0.01*** |
0.39*** |
|
(0.00) |
(0.11) |
|
|
Hijos de 13 a 18 años |
0.02*** |
0.71*** |
|
(0.00) |
(0.12) |
|
|
Hijos de 19 a 24 años |
-0.00 |
-0.16 |
|
(0.00) |
(0.15) |
|
|
Hijos mayores a 24 años |
-0.01*** |
-0.46*** |
|
(0.00) |
(0.17) |
|
|
Observaciones |
44,808 |
44,808 |
Fuente:
INEC. ENEMDU acumulada 2018.
Elaboración
propia.
La
significancia estadística está denotada por niveles de 1% (***), 5% (**) y 10%
(*).
Nota: Ver tablas completas en Anexos D
y E.
5.3.
Blinder-Oaxaca
De acuerdo con
los resultados mostrados en la Tabla 7, se observa que sin la corrección de
sesgo de selección la brecha por maternidad es del 8%. Sin embargo, cuando se
realiza la corrección del sesgo de selección, la brecha salarial se amplía al 37%
de las mujeres que son madres frente a quienes no lo son. Las dotaciones
explican el 3% de la brecha salarial, mientras que las variables no observables
(incluida la condición de maternidad) explican el 34% restante.
Dicho en
otras palabras, si se selecciona aleatoriamente a una mujer con hijos y a otra
que no tiene hijos, y se les asignaran los mismos niveles de productividad,
dotación de capital humano, experiencia, puesto de trabajo, entre otras
características, la madre tendría un ingreso laboral menor en 37%, situación
que puede estar explicada, por ejemplo, por la discriminación por parte de los
empleadores.
En cuanto a la paternidad, los
resultados indican que los padres tienen una ventaja frente a los hombres que
no tienen hijos. La brecha salarial sin corrección de sesgo es del 7% y se
reduce al 2% cuando se corrige el sesgo. En otras palabras, los padres ganan en
promedio 2% más que los no padres.
Tabla
7. Descomposición
Blinder-Oaxaca. Variable dependiente: logaritmo del salario laboral mensual de
mujeres y hombres por tenencia de hijos. Corrección de sesgo de Heckman
|
Sin corrección |
Con corrección de sesgo de selección |
||
|
ln Salario |
ln Salario |
||
|
(1) |
(2) |
||
|
Madres-No madres |
|||
|
Diferencia salarial |
|||
|
No
madres |
6.26*** |
6.26*** |
|
|
(0.01) |
(0.01) |
||
|
Madres |
6.18*** |
5.89*** |
|
|
(0.01) |
(0.03) |
||
|
Diferencia salarial |
0.08*** |
0.37*** |
|
|
(0.01) |
(0.04) |
||
|
Descomposición |
|||
|
Explicada |
0.03*** |
0.03*** |
|
|
(0.01) |
(0.01) |
||
|
Maternidad
(no explicada) |
0.06*** |
0.34*** |
|
|
(0.01) |
(0.03) |
||
|
Observaciones |
22,279 |
22,279 |
|
|
Padres-No padres |
|||
|
Diferencia salarial |
|||
|
No
padres |
6.14*** |
6.14*** |
|
|
(0.01) |
(0.01) |
||
|
Padres |
6.21*** |
6.16*** |
|
|
(0.00) |
(0.01) |
||
|
Diferencia salarial |
-0.07*** |
-0.02* |
|
|
(0.01) |
(0.01) |
||
|
Descomposición |
|||
|
Explicada |
-0.08*** |
-0.10*** |
|
|
(0.01) |
(0.01) |
||
|
Paternidad
(no explicada) |
0.02*** |
0.07*** |
|
|
(0.01) |
(0.01) |
||
|
Observaciones |
40,510 |
40,510 |
|
Fuente: INEC. ENEMDU acumulada 2018.
Elaboración propia.
La significancia estadística está
denotada por niveles de 1% (***), 5% (**) y 10% (*).
Nota: Ver tablas completas en Anexo F.
6.
Conclusiones y recomendaciones
Esta investigación analizó cómo el
mercado laboral penaliza la maternidad y profundiza la brecha salarial y la
discriminación de género en Ecuador. Se utilizó la ENEMDU acumulada del año 2018, que contiene datos
sobre el ingreso salarial, así como características sociodemográficas y
laborales de la población económicamente activa.
De acuerdo con
la revisión de la literatura, están disponibles dos estudios realizados para el
país en 2005 y 2015, los cuales nos permiten contrastar los resultados
obtenidos (Piras y Ripani, 2005; Botello y López, 2015). A diferencia de ambos
estudios, nuestra investigación encuentra
evidencia de que la mayor parte de la brecha por maternidad en Ecuador está
asociada con el hecho de ser madres y otras características no observadas. Es
decir que, si igualamos entre mujeres madres y no madres niveles de
productividad, dotación de capital humano, experiencia, puesto de trabajo y
otras características, las madres tendrían un ingreso laboral menor en un 37%.
Una de las características no observadas que se relacionan es la discriminación
a la que se pueden estar enfrentando por parte de los empleadores.
Los resultados con la metodología de
ecuaciones Mincerianas muestran que el mercado laboral penaliza la maternidad
con una brecha salarial de madres y no madres del 8% sobre el salario. La brecha
se amplía al considerar los rangos de la edad de los hijos. Las madres con
hijos menores a 6 años ganan en promedio 20% y con hijos entre 6 a 12 años
ganan en promedio 7% menos, respecto a las mujeres que no son madres.
A nuestro conocimiento no existe un
estudio desarrollado para el Ecuador que mida la penalidad por maternidad sobre
el ingreso salarial y que al mismo tiempo contraste los resultados obtenidos
con el efecto de paternidad sobre el salario. Con el objetivo de aportar a la
literatura internacional, también se busca dar respuesta al la relación de la
paternidad con el ingreso laboral. Los resultados indican que no existe una
brecha por paternidad en el salario que sea significativa con ecuaciones Mincerianas
para nuestra primera especificación. A su vez, al analizar las edades de los
hijos, se encontró que la brecha salarial es del 3% cuando tienen hijos menores
a 12 años. Sin embargo, la brecha salarial se vuelve positiva cuando tienen
hijos mayores a 13 años.
La
maternidad también se relaciona con el tiempo de trabajo. La probabilidad de
que una mujer con hijos trabaje 38.45 horas a la semana es menor en un 85%
respecto a las mujeres sin hijos. Mientras que para los padres la probabilidad
de trabajar 42.88 horas a la semana es mayor en un 39% respecto a los no
padres. Además, la probabilidad de que las madres alcancen las 38.45 horas
semanales disminuye respecto a las mujeres no madres, en especial para las
mujeres con hijos menores a 6 años (-152%) y con hijos entre 6 y 12 años de
edad (-108%). Al contrario de los resultados obtenidos para las mujeres que son
madres, al controlar por rango de edad de los hijos, la probabilidad de que un
padre con hijos menores a 6 años trabaje 42.88 horas semanales aumenta en un 70%
y solo es negativa para los padres con hijos mayores a 24 años. Se evidencia nuevamente que existe un asociación diferenciado
con respecto a las mujeres que son madres frente a los hombres que son padres
en las horas de trabajo. En este sentido, se revela que el mercado laboral
penaliza la maternidad en las horas de trabajo semanal, sin embargo, en los
padres puede generar un efecto positivo.
Además, se utilizó la descomposición de
Blinder-Oaxaca (1973) con corrección del sesgo de selección de Heckman (1979).
Los resultados indican que la brecha salarial entre madres y no madres es del 37%
cuando se corrige el sesgo de selección. Mientras que los padres tienen una
ventaja del 2% frente a los hombres que no tienen hijos. Las dotaciones
explican el 3% de la brecha salarial, mientras que las variables no observables
(incluida la condición de maternidad) explican el 34% restante.
La literatura desde las distintas ramas
de la ciencia (económicas, sociales, psicológicas y otras) ha analizado la
concentración de las mujeres en las tareas de cuidado y domésticas. Esta
situación es reforzada por las distintas representaciones de las mujeres en el
espacio doméstico. En otras palabras, a pesar de que las mujeres han incrementado
la participación laboral, el involucramiento de los hombres en el trabajo
doméstico no remunerado no ha crecido al mismo ritmo. Se mantiene en el
imaginario social que las labores domésticas y de cuidado son una tarea
femenina. Según los datos de la Encuesta de Uso de Tiempo 2012, las mujeres
dedicaban en promedio 127 horas al mes al trabajo doméstico externo e interno,
mientras que los hombres le dedicaban en promedio 36 horas mensuales (INEC,
2012). Sin embargo, después de seis años, las horas per cápita de Trabajo No
Remunerado de las mujeres se redujo en un 2% y la de los hombres disminuyó en
un 12%
La principal desventaja del diseño
metodológico frente a los estudios que evalúan el impacto de la maternidad
sobre salario antes mencionados es que, evidentemente, éste no es experimental.
A pesar de mitigar el sesgo asociado a la decisión de incorporarse al mercado
laboral, no se logró corregir el sesgo causado por variables omitidas como la
decisión de tener hijos, la pérdida de experiencia o elección de tomar la
licencia de maternidad, que son de difíciles de controlar para cualquier tipo
de estudio asociado a factores que no son fácilmente observables o cuya
información es casi inexistente.
Por otra parte, para evaluar
correctamente el impacto de la maternidad sobre el salario, sería ideal contar
con datos de panel que muestren información de los individuos antes de tener
hijos y después de tenerlos, al igual que los estudios de Budig y England (2001),
que usaron la Encuesta Nacional
Longitudinal de Jóvenes 1982-1993 y Molina y Montuenga (2008), que utilizaron datos de panel de Hogares de
la Comunidad Europea 1994-2001.
Los resultados de esta investigación no
son necesariamente causales debido a las restricciones de información
mencionadas. Sin embargo, las distintas metodologías permiten demostrar una
clara relación entre maternidad y brecha salarial. Según la literatura, existen
otras explicaciones que no se abordaron en el presente documento, por lo cual
se recomienda explorar otros métodos
de estimación cuasiexperimentales más precisos. Esos incluyen, como por ejemplo,
variables instrumentales para el desarrollo de futuras investigaciones
referentes a este tema. Para
una disminución progresiva de la brecha salarial por maternidad es necesario
considerar todas las razones que la pueden estar generando. Según Budig y
England (2001) las mujeres que son madres pueden ganar menos que otras mujeres no madres, porque tener hijos
les hace perder experiencia laboral, reducir su productividad en el trabajo,
concentración en trabajos menos favorecidos que se ajustan a sus condiciones de
maternidad o pueden ser discriminadas por los empleadores. A continuación, se
presentan varias recomendaciones que pueden contribuir a la reducción y
eliminación de la brecha laboral relacionada con la maternidad.
La normativa que regula los permisos de
maternidad y paternidad en el país denotan una desigualdad en cuanto a los
roles materno/paterno, concediendo un permiso laboral para la madre de 12
semanas y para el padre de 10 días. Esta situación refuerza, por una parte, el
rol de la mujer en las tareas de cuidado y en el trabajo doméstico; y por otra,
la reinserción inmediata del padre en el mercado laboral refuerza su rol de
proveedor económico. Se recomienda ampliar o igualar el periodo de licencia de
paternidad para cuidar a un recién nacido o a un(a) hijo/a pequeño/a para que
los hombres no asuman paternidades secundarias y que las mujeres no tengan que
renunciar a su carrera profesional cuando son madres. Ello podría tener efectos
positivos sobre la igualdad de género en el hogar y en el trabajo, y también
podría constituir un indicio de que se están dando cambios en las relaciones y
en la percepción de los roles de la madre y el padre, así como de que se rompiendo
estereotipos predominantes.
La Organización Internacional del
Trabajo en el informe Maternity and paternity
at work: law and practice across the world, recomienda promover una distribución
equitativa de las responsabilidades familiares al interior de los hogares entre
hombres y mujeres, a través de campañas enfocadas a combatir los estereotipos
predominantes que refuerzan la idea de que el cuidado del hogar no es tarea de
hombres, para fomentar su creciente involucramiento en las tareas de cuidado de
personas dependientes (OIT, 2014).
Bibliografía
INEC. (2019). Nota técnica - ENEMDU acumulada. Quito:
Instituto Nacional de Estadística y Censos.
INEC.
(2019). Metodología para el cálculo de la matriz de transición laboral
Diciembre 2018 – Diciembre 2019. Quito: Instituto Nacional de Estadística
y Censos.
Banco
Mundial. (2019). Tasa de participación en la fuerza laboral,
mujeres 1990 – 2019.
D'Alessandro,
M. (2018). Economía feminista. Las mujeres, el trabajo y
el amor. Colombia: Penguin Random House.
Banco
Mundial. (14 de Septiembre de 2020). Datos Banco Mundial.
Obtenido de Tasa de fertilidad, total (nacimientos por cada mujer):
https://datos.bancomundial.org/indicador/SP.DYN.TFRT.IN?end=2018&start=1960&view=chart
Molina,
J. A., & Montuenga, V. (2008). The Motherhood Wage Penalty in a
Mediterranean Country: The Case of Spain. IZA Discussion Papers,
(3574).
Budig, M., y England, P. (2001). The Wage Penalty for Motherhood. American
Sociological Association , 66 (2), 204-225.
Querejeta,
M. (2020). Impacto de la maternidad sobre el ingreso
laboral en Uruguay. Santiago.
Kleven, H., Landais, C. y Søgaard, J. E. (2018). Children and Gender Inequality: Evidence
from Denmark. American Economic Journal , 11
(4), 181-209.
Berniell,
I., Berniell, L., de la Mata, D., Edo, M. y Marchonni, M. (15
de February de 2019). Gender Gaps in Labor Informality:
The Motherhood Effect. CAF - Development Bank of Latin America .
Mincer, J. (1974). Schooling, Experience, and Earnings. New
York, Estados Unidos : National Bureau of Economic Research.
Wooldridge,
J. M. (2009). Introducción a la econometría. Un enfoque
moderno (4a.edición ed.). México:
Cengage Learning.
Blinder, A. (1973). Wage Discrimination: Reduced Form and Structural
Estimates. Journal of Human Resources , 436-455.
International Labour Organization. (2014). Maternity and paternity at work : law and
practice across the world. International Labour Office , Geneva.
Organización
Internacional del Trabajo. (2016). Las Mujeres en el Trabajo. Oficina
Internacional del Trabajo, Ginebra.
Organización
Internacinal del Trabajo. (2019). La brecha salarial entre hombres y mujeres en
América Latina. Oficina Regional para América Latina y el Caribe, Lima.
Becker, G. S. (1985). Human Capital, Effort, and the Sexual Division of
Labor. Journal of Labor Economics , 2
(1), 33-58.
Botello,
H. y López, A. (2015). El efecto de la maternidad sobre los salarios
femeninos en Latinoamñerica. Semestre Económico , 18 (37), 13 -
37.
Olarte,
L. y Peña, X. (2010). El Efecto de la Maternidad Sobre los Ingresos
Femeninos. Revista ESPE - Ensayos Sobre Política Económica , 28
(63), 190-231.
Neumark, D. y Korenman, S. D. (1992). Marriage, Motherhood, and Wages. Journal
of Human Resources , 27, 233-255.
Friedan,
B. (1963). La mística de la feminidad. (M. Martínez,
Trad.) Madrid: Ediciones Cátedra.
Ortner,
S. (1979). ¿Es la mujer con respecto al hombre lo que la
naturaleza con respecto a la cultura? (O. Harris y K. Young, Edits.) Antropología
y Feminismo , 109 - 132.
Piras,
C. y Ripani, L. (2005). The Effects of Motherhood on Wages
and Labor Force Participation: Evidence from Bolivia, Brazil, Ecuador and
Peru. Washington, D.C.: Inter-American
Development Bank.
Botello, H. y López, A.
(2015). El efecto de la maternidad sobre los salarios femeninos en
Ecuador. Revista de la Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas
, XVI (1), 77 - 98.
Gutiérrez,
D. (2008). Efectos de la fecundidad sobre el ingreso
laboral femenino. Bogotá: Universidad de Los Andes, Facultad de Economía.
Gómez,
C. (2016). Consecuencias de ser padre a temprana edad sobre
los ingresos: caso Colombiano. Ensayos sobre Política Económica ,
34, 103 - 125.
INEC.
(2018). Encuesta Nacional de Empleo, Desempleo y
Subempleo: indicadores laborales. Quito: INEC.
INEC.
(2012). Encuesta de Uso del Tiempo. Quito: INEC.
García,
E. (2019). Lactancia materna y perspectiva de género. Ponencia
presentada en la conferencia Desafíos de la Parentalidad en estudiantes de la
PUCE. Quito.
INEC.
(2020). Cuentas Satélite del Trabajo No Remunerado de
los Hogares. Quito.
Heckman, J. (1979). Sample Selection Bias as a Specification
(Vol. 47). Econometrica.
Anexos
Anexo
A. Modelo count data Poisson-Horas de trabajo a la semana
Debido a que la
variable horas de trabajo semanales no sigue una distribución normal y por lo
tanto no se puede estimar un modelo MCO, la estimación de horas de trabajo
semanales se desarrolló bajo un modelo count
data basado en la distribución de Poisson. La distribución de Poisson es la
probabilidad de que un determinado número de eventos ocurra en un intervalo
fijo de tiempo y/o espacio. Asumiendo una variable aleatoria
λ representa el
valor medio y es el exponencial de la regresión. A continuación, se describe el
modelo a estimar para horas de trabajadas a la semana:
donde:
El modelo de
horas de trabajo plantea dos especificaciones: i) dummy de presencia de hijos (madre y no madre) y ii) dummies para las categorías por rangos
de edad de los hijos; madres con hijos menores a 6 años; madres con hijos de 6
a 12 años; madres con hijos de 13 a 18 años; madres con hijos de 19 a 24 años y
madres con hijos mayores a 24 años.
ANEXO A.1 Variables dependientes e independientes
|
ENEMDU |
Variable |
Descripción |
Medida |
|
p66 |
Salario |
Población
asalariada |
Continua |
|
|
ln salario |
|
|
|
p24 |
Horas |
Horas
trabajadas a la semana |
Continua |
|
Características sociodemográficas |
|||
|
p03 |
Edad |
Edad
registrada |
Continua |
|
p10a |
Educación |
Ninguno,
primaria, secundaria y educación superior |
Categórica |
|
p10a y p10b |
Escolaridad |
Años de
escolaridad |
Continua |
|
|
Experiencia
potencial |
Experiencia
potencial = (Edad - nivel de educación – 6 años) |
Continua |
|
|
Experiencia
potencial 2 |
Experiencia
potencial al cuadrado |
Continua |
|
p15 |
Etnia |
Mestizo = 1,
otras etnias =0 |
Dummy |
|
p06 |
Estado civil |
Nunca casado,
divorciado o viudo y casado |
Categórica |
|
area |
Área |
Rural= 1,
urbano=0 |
Dummy |
|
p04 |
Jefatura del
hogar |
Jefatura=1,
no jefatura=0 |
Dummy |
|
p07 |
Educación en
curso |
Si=1, no=0 |
Dummy |
|
p47a y p47b |
Tamaño de
empresa |
1 a 9
trabajadores, 10 a 49 trabajadores, 50 a 100 trabajadores, más de 100
trabajadores |
Categórica |
|
p40 |
Rama de actividad |
Agricultura,
industria y servicios |
Categórica |
|
p42 |
Tipo de
sector |
Público=0,
privado=1 |
Dummy |
|
p44f |
Afiliación al
IESS |
Si=1, no=0 |
Dummy |
|
p25 y p26 |
Jornada
laboral |
Jornada
completa (≥ 40 horas)=1, jornada parcial ≤ 40 horas)=0 |
Dummy |
|
empleo |
Trabaja |
Si=1 y No=0 |
Dummy |
|
p43 |
Tipo de
contrato |
Contrato
indefinido, contrato temporal, contrato por horas, obra o jornal |
Categórica |
|
p54 |
Otro trabajo |
Si=1 y No=0 |
Dummy |
|
Variables de interés |
|||
|
|
Madre[8] |
Madre
(mujeres con hijos) = 1, No madre (mujeres sin hijos) = 0 |
Dummy |
|
|
Padre |
Padre
(hombres con hijos) =1, No padre (hombres sin hijos) = 0 |
Dummy |
Fuente:
INEC. ENEMDU acumulada 2018.
Elaboración
propia.
La
significancia estadística está denotada por niveles de 1% (***), 5% (**) y 10%
(*).
Nota:
Las categorías base del modelo son educación superior, mestizo, casado, urbana,
empresa <= 9 trabajadores, agricultura, sector público y jornada laboral
<= 40 horas.
Fuente:
INEC. ENEMDU acumulada 2018.
Elaboración
propia.
La
significancia estadística está denotada por niveles de 1% (***), 5% (**) y 10%
(*).
Nota:
Las categorías base del modelo son educación superior, mestizo, casado, urbana,
empresa <= 9 trabajadores, agricultura, sector público y jornada laboral
<= 40 horas.
Fuente:
INEC. ENEMDU acumulada 2018.
Elaboración
propia.
La
significancia estadística está denotada por niveles de 1% (***), 5% (**) y 10%
(*).
Nota:
Las categorías base del modelo son educación superior, mestizo, casado, urbana,
empresa <= 9 trabajadores, agricultura, sector público y jornada laboral
<= 40 horas, contrato indefinido.
Fuente:
INEC. ENEMDU acumulada 2018.
Elaboración
propia.
La
significancia estadística está denotada por niveles de 1% (***), 5% (**) y 10%
(*).
Nota:
Las categorías base del modelo son educación superior, mestizo, casado, urbana,
empresa <= 9 trabajadores, agricultura, sector público y jornada laboral
<= 40 horas, contrato indefinido.
ANEXO F. Descomposición Blinder-Oaxaca.
Variable dependiente: logaritmo del salario laboral mensual de mujeres y
hombres por tenencia de hijos. Corrección de sesgo de Heckman.
Fuente:
INEC. ENEMDU acumulada 2018.
Elaboración
propia.
La
significancia estadística está denotada por niveles de 1% (***), 5% (**) y 10%
(*).
[1]
Economista por la Universidad Central del Ecuador. Asistente de investigación
del área de investigación y evaluación de políticas públicas de Grupo FARO.
Correo electrónico: jennymaldonadoa@outlook.es
[2] Economista por la Universidad Central del Ecuador. Especialista en género, violencia y derechos humanos por la Facultad Latinoamericana de Ciencias Sociales. Correo electrónico: carolinapenatt@gmail.com
[4] Se ha decidido utilizar el genérico masculino cuando se hace
referencia a hijos e hijas, para que no exista una sobrecarga en el texto. Sin
embargo, reconocemos que el uso del lenguaje es político y resulta necesario
para cambiar las dinámicas sociales.
[5] Está conformada por aquellas personas con empleo que,
durante la semana de referencia, no percibieron ingresos laborales. En esta
categoría están los trabajadores no remunerados del hogar, trabajadores no
remunerados en otro hogar y ayudantes no remunerados de asalariados/jornaleros
(INEC, 2018).
[6] Esta variable define a mujeres con hijos como madres y a
mujeres sin hijos como no madres.
[7] El Código de
Trabajo actual dispone un periodo de licencia por maternidad de 12 semanas por
el nacimiento de su hija/o y en caso de nacimientos múltiples, el plazo se
extiende por 10 días adicionales; mientras tanto, los hombres tienen derecho a
licencia con remuneración por 10 días por el nacimiento de su hija/o cuando el
nacimiento es por parto normal y en los casos de nacimientos múltiples o por
cesárea la licencia se prolongará por cinco días más.
[8]
Esta variable se
construyó a partir de la variable p04, que muestra la relación con el/la jefe/a
de hogar seleccionando la categoría hijo/a y con la variable ID del hogar. Es
decir, se contó el número de hijos por hogar, condicionado a las categorías
jefe/a y cónyuge y a su sexo mujer para la variable madre y sexo hombre para la
variable padre.