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Análisis de los diferenciales salariales por sector y género en España1
Marta Rahona López
(Universidad Autónoma de Madrid)
Mª del Mar Salinas Jiménez
(Universidad de Extremadura)
Inés P. Murillo Huertas
(Universidad de Extremadura)
(Versión preliminar)
1. Introducción
Desde finales de la década de los 80, a partir del estudio pionero de Smith
(1976), comenzaron a publicarse una serie de trabajos que abordan el análisis de las
diferencias salariales entre los sectores público y privado (Gyourko y Tracy, 1988;
Hartog y Oosterbeek, 1993; Disney y Gosling, 1998, 2003; Melly 2005; Postel-Vinay y
Turon, 2005; Baron y Cobb-Clark, 2010;). Dichos estudios han puesto de manifiesto la
existencia de notables diferencias entre ambos sectores en la gestión de recursos
humanos, en las condiciones laborales ofrecidas y en la determinación de salarios.
Diversos factores pueden explicar, al menos parcialmente, el diferencial salarial entre el
sector público y privado. Por una parte, en la toma de decisiones por parte del sector
público existen condicionamientos políticos, alejados del principio de maximización de
beneficios, que no se dan en el sector privado. En este sentido, el sector público puede
preferir comportarse como un “buen empleador” y ofrecer a sus trabajadores poco
cualificados salarios relativamente elevados para su nivel de cualificación y
productividad (Melly, 2005; Lucifora y Meurs, 2006). Por otra parte, mientras que en el
sector privado son más habituales los incentivos económicos, en el sector público
encontramos diferentes beneficios no monetarios (e.g. seguridad en el empleo, horarios
de trabajo, esquemas de pensiones) que podrían justificar unas mayores compensaciones
salariales en el sector privado (Gregory, 1990), lo que puede llevar a la opinión pública
1 Agradecemos la financiación obtenida del Ministerio de Ciencia e Innovación a través de los Proyectos
ECO2009-13864-C03-01 y ECO2009-13864-C03-02
2
a desaprobar que los trabajadores altamente cualificados de la administración pública
obtengan salarios equiparables a los recibirían si trabajasen para el sector privado (Katz
y Kreuger, 1991; Lucifora, 1999).
Este particular comportamiento del sector público tiene implicaciones tanto en el
grado de eficiencia del mercado de trabajo como en el equilibrio presupuestario. Si el
sector público ofrece a sus trabajadores salarios elevados puede forzar a que el sector
privado también aumente los salarios de sus trabajadores por encima de su nivel de
eficiencia (Melly, 2005). Adicionalmente, dicho comportamiento originará un
incremento del gasto público y en consecuencia un aumento del déficit público si no se
compensa con un aumento de impuestos. Por el contrario, si los salarios recibidos en el
sector público son demasiado bajos, especialmente para los individuos más cualificados,
la fidelidad y el compromiso de los trabajadores en ese sector serán escasos y aumentará
la dificultad para atraer, retener y motivar a individuos con alta cualificación (Disney y
Gosling, 1998; Borjas, 2002; Bargain y Melly, 2008), lo que redundará en un deterioro
de la calidad del servicio público (Melly, 2005).
Ante estas circunstancias, el estudio del diferencial salarial entre el sector
público y privado resulta oportuno, si bien dicho análisis no está exento de
complicaciones. En primer lugar, como indican Lucifora y Meurs (2006), cuanto más
diferentes sean las actividades desarrolladas por el sector público y el privado y cuanto
menor sea la sustituibilidad de los bienes y servicios producidos por cada sector, más
difícil será la comparabilidad de salarios entre sectores. Asimismo, debe tenerse en
cuenta que mientras que determinadas profesiones tienden a concentrarse en el sector
público (e.g. médicos, enfermeros, profesores, policías o jueces) otras tienden a
ocuparse mayoritaria, si no exclusivamente, en el sector privado (e.g. corredores de
seguros, de bolsa, trabajadores manuales o de la construcción). Por otra parte, las
propias características de los individuos en cuanto a formación y experiencia pueden
estar detrás de esas diferencias salariales. Por tanto, la comparación de salarios entre los
sectores público y privado sin tener en cuenta las características productivas del
individuo y de su puesto de trabajo podría conducirnos a conclusiones engañosas.
Teniendo estas premisas en consideración, los resultados de los estudios
empíricos realizados ponen de manifiesto que, una vez controladas las características
observables de los individuos, se aprecia un diferencial salarial positivo para los
trabajadores del sector público con respecto a los del sector privado (Smith, 1977;
Hartog y Oosterbeek, 1993; Disney y Gosling, 1998; Melly, 2005; Lucifora y Meurs,
3
2006; Chaterji et al., 2011). Asimismo, al analizar el diferencial salarial por sectores a
lo largo de la distribución de salarios, se concluye que este diferencial es más
pronunciado en la parte izquierda de la distribución salarial y se reduce
considerablemente, en ocasiones hasta desaparecer, en el extremo derecho de dicha
distribución (Poterba and Rueben, 1994; Disney y Gosling, 1998; Gregory and Borland,
1999; Melly, 2005, Lucifora y Meurs, 2006). En relación con lo anterior, la dispersión
salarial existente en el sector público es significativamente menor que la del sector
privado. Dadas las diferencias en la distribución y dispersión salarial entre el sector
público y privado, el análisis basado en la comparación del salario medio condicionado
ha sido criticado en numerosos estudios, en los que se apunta la conveniencia de utilizar
un análisis cuantílico que permita detectar la evolución del diferencial salarial entre
sectores a lo largo de la distribución de salarios (Poterba y Rueben, 1994; Disney and
Gosling; 1999; Baron y Cobb-Clark, 2010).
Por otra parte, las conclusiones alcanzadas en los trabajos empíricos apuntan a
que el diferencial salarial entre el sector público y privado es mayor en el caso de las
mujeres que en el de los hombres. Así, para el caso alemán, Melly (2005) señala que el
diferencial salarial entre el sector público y privado para las mujeres es un 15% superior
al de los varones, mientras que los resultados de Chatterji et al. (2011) para el Reino
Unido muestran que el diferencial salarial por sector en el caso de los hombres
representa menos del 50% del de las mujeres. El hecho de que el diferencial salarial por
sectores sea mayor para las mujeres tiene implicaciones directas en el diferencial
salarial por género. El estudio de las diferencias salariales entre hombres y mujeres ha
sido ampliamente documentado en la literatura internacional (Altonji y Blank, 1999;
Weichselbaumer y Winter-Ebmer, 2005), poniéndose de manifiesto en numerosos
trabajos que el diferencial salarial por género es notablemente inferior en el sector
público que en el sector privado (Melly 2005; Lucifora y Meurs, 2006; Barón y Cobb-
Clark, 2010; Chatterji et al., 2011).
Pese a su indudable interés, no son muchos los trabajos que han analizado el
diferencial salarial entre el sector público y el privado en el caso español (Lassibille,
1998; Albert y Moreno, 1998; Albert et al., 1999; Ullibarri, 2003; García-Pérez y
Jimeno, 2007) y apenas existen estudios que analicen el diferencial salarial por género
en ambos sectores. Con relación a este último aspecto destaca el trabajo de Ugidos
(1997), que concluye que, en promedio, el 86% del diferencial salarial por género en el
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sector público se explica por diferencias en rendimientos, mientras que en el sector
privado la cifra disminuye hasta el 73%.
Utilizando los datos procedentes de la última ola de la Encuesta de Estructura
Salarial (EES, 2010), este trabajo presenta un doble objetivo. Por una parte, se trata de
contribuir a esta incipiente literatura, analizando el diferencial salarial por sector
(público-privado) en España, dadas las características productivas de los trabajadores y
las características del puesto de trabajo, con el objetivo de determinar si dichas
diferencias salariales se deben a diferencias en esas características o a que las mismas
obtienen rendimientos distintos en un sector y otro. Para ello se utilizará la metodología
propuesta por Firpo, Lemieux y Fortin (2011), realizando el análisis para las muestras
de hombres y mujeres separadamente y en cualquier caso a lo largo de toda la
distribución. Como se ha comentado anteriormente, la existencia de diferencias entre
hombres y mujeres en el gap salarial por sectores puede traducirse en mayores
diferencias salariales por razón de género en uno u otro sector, por lo que el segundo
objetivo que nos planteamos consiste en analizar si, como se refleja en la mayor parte de
la literatura empírica internacional, el diferencial salarial por género en España es
también más acusado en el sector privado que en el público, descomponiendo estas
diferencias salariales por género a lo largo de la distribución para estudiar si las mismas
se deben a diferencias en dotaciones de características productivas o a diferencias en
rendimientos.
2. Datos
Los datos utilizados en este estudio provienen de la Encuesta de Estructura
Salarial (EES, en adelante), en su última ola disponible, referida al año 2010. La EES es
una encuesta elaborada por el Instituto Nacional de Estadística en el marco de una
metodología armonizada con la finalidad de proporcionar una información homogénea
entre los distintos países de la Unión Europea con relación a los salarios percibidos por
los trabajadores. La EES 2010 proporciona además información detallada sobre las
características de los trabajadores (variables relativas al sexo, la edad, la escolaridad y la
nacionalidad), de sus empresas (sector de actividad, tamaño, región de ubicación y tipo
de convenio) y de sus ocupaciones (tipo de contrato, tipo de jornada, realización de
tareas de supervisión y categoría ocupacional). Se trata de microdatos emparejados
empresa-trabajador, con un proceso de elaboración de muestreo en dos etapas relativo a
5
trabajadores asalariados en distintas empresas que operan tanto en el ámbito del sector
público como en el sector privado2.
Esta encuesta se elabora cuatrienalmente, estando disponibles en la actualidad
cuatro cortes transversales, relativos a los años 1995, 2002, 2006 y 2010. Con respecto a
las olas previas, la EES 2010 presenta como principales novedades las siguientes. En
primer lugar, se incluyen entre los distintos sectores de actividad la rama
correspondiente a la Administración Pública y defensa y Seguridad Social obligatoria.
En segundo lugar, se sustituyen los sistemas de clasificación relativos a los sectores de
actividad y a las ocupaciones. Así, la EES-2010 sigue la Clasificación Nacional de
Actividades relativa a 2009 (y no la relativa a 1993, como en olas anteriores) al tiempo
que clasifica las distintas ocupaciones a tenor de la Clasificación Nacional de
Ocupaciones 2011 (mientras que las olas previas seguían la CNO-94).
Partiendo de la información relativa a las retribuciones salariales disponible en la
EES-2010, la variable dependiente se expresa en términos de salario bruto hora,
tomando como base el salario del mes de octubre dividido entre la jornada de trabajo
mensual. Para el cálculo de la retribución salarial se han añadido al salario base los
complementos salariales y las pagas extraordinarias prorrateadas, así como el pago por
horas extraordinarias; la jornada de trabajo mensual se ha aproximado a partir de una
jornada de trabajo semanal considerada normal en el mes de octubre3. Con relación a las
variables exógenas, los años de escolaridad del trabajador se han aproximado a partir
del nivel de estudios declarado por el mismo, calculándose sus años de experiencia
como la diferencia entre su edad y los años de escolaridad menos seis. La información
relativa a la empresa detalla dieciocho sectores productivos4, tamaño a cinco estratos
5 y
2 En la primera etapa del muestreo se seleccionan aleatoriamente las empresas, escogiéndose en la
segunda etapa a los trabajadores que forman parte de la encuesta a través las cuentas de cotización de sus
empresas a la Seguridad Social.
3 El método de cálculo del salario hora sigue las directrices marcadas por el INE en la metodología de la
EES.
4 A pesar de que la selección muestral comprende observaciones referidas a todos los sectores productivos
incluidos en la CNAE-09, a la hora de realizar las descomposiciones salariales se han considerado
únicamente aquellos sectores presentes en los dos colectivos implicados. Así, en la determinación del
diferencial salarial por sectores se han incluido exclusivamente aquellas categorías comunes en el ámbito
público y privado (Suministro de agua; Construcción; Transportes; Información y comunicaciones;
Actividades profesionales, científicas y técnicas; Actividades administrativas y servicios auxiliares;
Educación; Actividades sanitarias y servicios sociales; Actividades artísticas y recreativas, y Otros
6
tipo de convenio (distinguiendo entre convenidos de empresa, de sector nacional y de
sector infranacional), comprendiendo la información relativa al tipo de ocupación las
nueve categorías presentes en la clasificación a dos dígitos de la CNO-2011. La muestra
final (que excluye a los trabajadores mayores de 65 años y a aquellos con un salario
bruto hora superior a 200 euros) contiene un total de 157.178 observaciones, que
corresponden a 93.610 hombres (de los cuales el 90% trabajan en el sector privado) y
63.568 mujeres (con un 80,6 % de las mismas trabajando en el sector privado).
El gráfico 1 muestra los diferenciales salariales por sector y género a lo largo de
la distribución. Al estudiar el diferencial salarial por sector se ha tomado como
referencia a los trabajadores del sector privado, por lo que un valor positivo indica un
diferencial salarial favorable para los empleados públicos. Como se observa en el
primer panel del gráfico 1 los salarios en el ámbito del sector público son superiores a
los del privado, siendo además este diferencial salarial por sector mayor en el caso de
las mujeres. Aunque esto es así a lo largo de toda la distribución, el diferencial salarial
varía notablemente a lo largo de la misma, mostrando una tendencia creciente en la
primera mitad de la distribución de ingresos (más acentuada en el caso de los hombres)
y claramente decreciente en la segunda mitad de la distribución. En el caso del
diferencial salarial por género (segundo panel del gráfico) se ha tomado a las mujeres
como referencia, por lo que el valor positivo de este diferencial nos indica que los
hombres perciben unos mayores salarios que las mujeres, siendo este diferencial mayor
en el caso del sector privado. Se observa además que este diferencial salarial por género
tiende a aumentar a lo largo de la distribución, con unas diferencias salariales por
género más acusadas, tanto en el sector público como en el privado, en la cola derecha
de la distribución.
servicios). Por su parte, la descomposición salarial por razón de género en el ámbito del sector privado no
recoge las observaciones relativas a la Administración Pública y defensa y Seguridad Social obligatoria, y
la descomposición salarial por género en el ámbito del sector público excluye los sectores de Extractivas;
Manufacturas; Energía; Comercio; Hostelería; Finanzas, y Actividades inmobiliarias.
5 En las descomposiciones salariales por sector, para ambos géneros, no es posible utilizar este nivel de
desagregación, por lo que se ha trabajado a tres categorías (empresas pequeñas, medianas y grandes).
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Gráfico 1. Diferenciales salariales por sector y género
0
0,05
0,1
0,15
0,2
0,25
0,3
0,35
0,4
0,45
0,5
p5 p10 p15 p20 p25 p30 p35 p40 p45 p50 p55 p60 p65 p70 p75 p80 p85 p90 p95
Difere
nc
ia e
n e
l logaritm
o d
el s
ala
rio h
ora
Percentiles
1) Diferencial salarial entre sectores
Hombre Mujer Media hombre Media mujer
0
0,05
0,1
0,15
0,2
0,25
0,3
0,35
0,4
0,45
0,5
p5 p10 p15 p20 p25 p30 p35 p40 p45 p50 p55 p60 p65 p70 p75 p80 p85 p90 p95
Difere
ncia
en
el l
ogaritm
o d
el s
ala
rio p
or h
ora
Percentiles
2) Diferencial salarial por razón de genero
Público Privado Media público Media privado
Como se comentaba en la introducción, las diferencias salariales observadas, ya
sea entre sectores o por género, pueden tener su origen en diferencias en las
características productivas de los individuos o del puesto de trabajo. En este sentido, en
la Tabla 1 se presentan los estadísticos descriptivos de la muestra de trabajadores
empleada en el presente estudio, lo que permite observar la existencia de importantes
diferencias en las características productivas de los trabajadores tanto por sector como
por género. Centrándonos en las características propias de los individuos, destaca el
mayor nivel educativo alcanzado por los trabajadores del sector público frente a los del
privado y por las mujeres frente a los hombres. Así, en torno a la mitad de las mujeres
que trabajan en el sector público cuentan con estudios universitarios mientras que
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aproximadamente el 37% de los hombres que trabajan en el sector público alcanzan este
nivel (reduciéndose el peso de los trabajadores con estudios universitarios en el sector
privado al 29% en el caso de las mujeres y al 21% en el caso de los hombres). Por su
parte, la experiencia de los trabajadores y la antigüedad en la empresa también es mayor
en el sector público que en el privado, si bien en este caso son las mujeres las que
registran unas dotaciones menos favorables. En relación con las características de las
ocupaciones y de las empresas se aprecian también algunas diferencias significativas
por sector y género. Por sector destaca el mayor peso que tienen los técnicos y
profesionales científicos en el sector público, ocupación que en el sector público triplica
el peso en comparación con el privado. El peso de las mujeres en esta ocupación es
además mayor que el de los hombres, al igual que sucede en otras ocupaciones como
contables, administrativos y otros empleados de oficina o en servicios de restauración,
personales, protección y vendedores en el caso del sector privado. Por último, otras
diferencias por sector se refieren al tamaño de las empresas (significativamente mayor
en el caso del sector público) y al tipo de convenio (mayoritariamente de empresa en el
sector público y de sector en el privado) mientras que entre las diferencias por género
destacan el mayor peso que tiene el trabajo a tiempo parcial en el caso de las mujeres,
especialmente en el sector privado, y el menor peso de las mujeres en el desarrollo de
tareas de supervisión.
Tabla 1. Estadísticos descriptivos
Sector Público Sector Privado Hombre Mujer Hombre Mujer
Observaciones 9.329 12.333 84.281 51.235
Nivel de estudios (%) Primaria 8,56 4,51 18,75 12,23 Secundaria 37,04 26,85 39,48 39,40 FP 14,96 18,43 20,84 19,12 Diplomatura 12,45 26,96 7,73 11,06
Licenciatura o postgrado 26,99 23,25 13,21 18,19
Capital humano Escolaridad promedio (desviación estándar) 12.96 (3.40) 13.58 (2.92) 11.43 (3.47) 12.19 (3.36) Experiencia promedio (desviación estándar) 25.89 (10.67) 24.31 (10.81) 22.87 (11.14) 19.92 (10.86) Antigüedad en la empresa 13.67 (10.84) 12.09 (10.40) 8.99 (9.55) 7.25 (8.25)
Ocupaciones (%)
Directores y gerentes 2,77 1,36 4,56 2,83 Técnicos y profesionales científicos e intelectuales 30,17 42,23 10,46 13,73 Técnicos; profesionales de apoyo 14,84 13,75 19,48 19,31 Contables, administrativos y otros empleados de oficina 14,70 20,90 7,59 22,00 Servicios de restauración, personales, protección y vendedores 17,28 15,47 7,96 19,48 Trabajadores cualificados en agricultura y pesca 0,81 0,16 0,44 0,08 Artesanos y trabajadores cualificados en manufacturas y 6,87 0,35 23,91 4,26
9
construcción Operadores de instalaciones y maquinaria y montadores 6,19 0,35 16,07 6,45 Ocupaciones elementales 6,38 5,42 9,53 11,87
Tipo de contrato (%) Indefinido 76,22 64,59 81,64 83,21 Temporal 23,78 35,41 18,36 16,79
Tipo de jornada (%) Tiempo completo 97,19 95,79 96,70 82,29 Tiempo parcial 2,81 4,21 3,30 17,71
Tareas de supervisión (%) Supervisor 21,15 13,96 22,65 16,80 Tamaño de empresa (%) Menos de 10 trabajadores 0,46 0,29 13,51 13,91 Entre 10 y 49 trabajadores 4,18 2,63 25,54 21,16 Entre 50 y 199 trabajadores 1,76 1,45 11,13 8,73
Entre 100 y 199 trabajadores 5,40 3,12 13,92 11,77 200 y más trabajadores 88 93 36 44
Tipo de convenio (%) De sector, nacional 3,89 4,95 31,11 39,67 De sector, infranacional 8,69 12,44 43,97 37,47 De empresa 87,42 82,62 24,92 22,86
3. Metodología
La técnica de descomposición del diferencial salarial propuesta por Oaxaca
(1973) y Blinder (1973) se ha empleado con prolijidad en la literatura desde la
publicación de sus trabajos seminales. Una de las principales ventajas de esta técnica es
que permite descomponer de forma intuitiva el diferencial salarial estimado entre dos
colectivos (hombres y mujeres, por ejemplo) en una parte explicada, que recoge la parte
del diferencial salarial que se debe a las distintas dotaciones de características
productivas de cada colectivo, y una parte no explicada, que se refiere a la parte del
diferencial salarial debida a una distinta remuneración de las mismas (y que
frecuentemente se ha identificado como discriminación). Adicionalmente, la técnica de
Blinder-Oaxaca permite conocer la aportación individual de cada variable explicativa
considerada en la ecuación salarial a la parte explicada y a la parte no explicada del
diferencial. De este modo, se puede discernir, por ejemplo, en qué medida un mayor
rendimiento educativo, una mayor experiencia o una determinada estructura
ocupacional contribuyen a la existencia de dicha brecha salarial. No obstante, esta
técnica adolece de una importante limitación al plantear la descomposición salarial en
términos promedio, no resultando válida, en consecuencia, para plantear un análisis del
diferencial salarial a lo largo de toda la distribución de ingresos.
10
Para solventar esta limitación, en la última década se han propuesto distintas
técnicas de descomposición salarial que dan cabida a la estimación de ecuaciones de
ingresos por cuantiles (para una revisión de las mismas, puede consultarse Fortin,
Lemieux y Firpo, 2011). Aunque estas técnicas resultan útiles para conocer qué parte
del diferencial salarial se debe a distintas dotaciones de características productivas y qué
parte a distintos rendimientos, todas ellas comparten una limitación común ya que no
permiten identificar la aportación de cada variable independiente a la brecha salarial, a
través de sus componentes explicado y de rendimientos6. La técnica propuesta por
Fortin, Lemieux y Firpo (2011) supera esta limitación, posibilitando el planteamiento de
descomposiciones de la brecha salarial à la Blinder-Oaxaca en el marco de las
regresiones cuantílicas (y de cualquier estadístico distribucional que permita la
definición de una función de influencia).
La técnica de Fortin, Lemieux y Firpo (2011) parte de la estimación de una
ecuación donde la variable dependiente (el salario por hora, en el caso que nos ocupa) es
sustituida por su función de influencia recentrada (recentered influence function –RIF
en adelante). La RIF se obtiene como una transformación de la variable original y
muestra la importancia que tiene cada observación disponible en la determinación del
valor de la variable en cuestión. En su versión más simple, el valor esperado de la RIF
puede especificarse a partir de una aproximación lineal de las variables explicativas
consideradas, permitiendo así su estimación a través de mínimos cuadrados ordinarios.
Esta circunstancia da cabida a la aplicación de la técnica de descomposición de Blinder-
Oaxaca (y de otras técnicas de descomposición, como la propuesta por Firpo, Fortin y
Lemieux, 2007) sobre un análisis del diferencial salarial a lo largo de la distribución de
ingresos como el que se plantea en el presente artículo.
Sea );( τQYIF la función de influencia del salario Y para la distribución
cuantílica considerada, de modo que { } )(/)();( τττ τ QfQYQYIFY
≤−= C , donde
{}.C es una función indicador, (.)Yf es la función de densidad de la distribución
marginal de Y y, finalmente, τQ se refiere al cuantil τ de la distribución incondicional
de Y . Como ),();( τττ QyIFQQYRIF += , se obtiene:
{ }{ } τττ
τ
ττ
ττ,2,1 .
)();( cQyc
Qf
QyQQyRIF
Y
+>=≤−
+= CC
(1)
6 Véase Casado y Simón (2013) para un apunte más detallado de las carencias de las técnicas de Yuhn,
Murphy y Pierce (1993), Di Nardo, Fortin y Lemieux (1996), Machado y Mata (2005) o Melly (2006).
11
donde )(/1,1 ττ Qfc Y= y )1.(,1,2 ττττ −−= cQc , por lo que, a efectos prácticos, la RIF
puede obtenerse a partir de una inversión local una vez calculadas la variable ficticia
{ }τQy ≤C (que indica si el valor del salario observado es mayor o igual al cuantil τQ ),
el cuantil τQ de la muestra y las funciones de densidad kernel correspondientes a
Yf evaluada en τQ .
Si los coeficientes de la regresión cuantílica incondicional para dos colectivos A
y B se expresan como:
∑ ∑∈ ∈
== −
Gi Gi
iggi
T
iig BAgXQYIFRXX ,,).;(.).( ,,1
ττγ))
(2)
la descomposición salarial de Blinder Oaxaca puede escribirse de la siguiente forma:
)()( ,,, τττ
τ γγγ ABBAABo XXX))))
−+−=∆ (3)
donde oτ
∆)
recoge el diferencial salarial estimado entre los colectivos A y B para el
cuantil τ ; BA
XX , son vectores que recogen las características promedio de cada
colectivo y ττ γγ ,, ,BA
))son los coeficientes estimados tras el cálculo de la función RIF
sobre el conjunto de variables de los colectivos A y B para el cuantil τ ,
respectivamente.
La primera expresión del lado derecho muestra la parte del diferencial salarial
debida a disparidades en las dotaciones de características productivas en los colectivos
A y B mientras que la segunda indica qué parte del diferencial salarial se debe a
distintas remuneraciones de las características productivas de esos dos colectivos. En
cualquier caso, la ecuación (3) permite identificar la aportación específica de cada
variable considerada al valor del diferencial salarial estimado y a cada uno de sus
componentes.
Por último, cabe señalar que a la hora de estimar las ecuaciones salariales
especificadas se ha empleado la normalización sugerida por Yun (2005) con el objetivo
de eliminar el error que introduciría estimar la descomposición salarial tomando como
referencia, para cada conjunto de ficticias, una variable concreta (véase Oaxaca y
Ransom, 1999).
4. Resultados
La Tabla 2 presenta los resultados obtenidos tras la aplicación de la metodología
de Firpo, Lemieux y Fortin (2011) al diferencial de salarios entre el sector público y el
12
privado. Esta descomposición se ha realizado para las muestras de hombres y mujeres
separadamente y en cualquier caso se ha tomado como referencia a los trabajadores del
sector privado. En esta tabla se detalla el diferencial salarial por sectores y la aportación
que suponen las diferencias en dotaciones de características productivas (parte
explicada) y aquella debida a discrepancias en la remuneración por sectores de dichas
características (parte no explicada). Asimismo, y aunque las estimaciones detallan el
impacto diferenciado de cada una de las variables consideradas en el análisis, a efectos
de presentación la tabla ofrece los resultados agrupados por categorías de variables,
distinguiendo entre variables personales (que engloban la escolaridad, la experiencia y
su cuadrado y la nacionalidad), variables de empresa (que comprenden el sector
productivo, el tamaño, la región de ubicación y el tipo de convenio) y variables de
ocupación (categoría ocupacional, realización de tareas de supervisión, tipo de contrato
y tipo de jornada)7.
El diferencial salarial entre el sector público y el privado es positivo, lo que
indica que los salarios estimados son superiores en el ámbito del sector público,
mostrando además una tendencia creciente en la primera mitad de la distribución de
ingresos y decreciente en el resto. Al descomponer el diferencial salarial por sectores se
observa que la brecha salarial entre los empleados del sector público y los del privado se
debe fundamentalmente a diferencias en las dotaciones de características productivas,
comparativamente mejores en el caso de los trabajadores del sector público. En el caso
de las mujeres, la parte explicada por las diferencias en características productivas
supone entre un 57 y un 84% del total de la brecha salarial mientras que, en el caso de
los hombres, la parte explicada llega incluso a superar el propio diferencial en la cola
derecha de la distribución. El componente de rendimientos, por su parte, oscila entre un
16 y un 55% para el colectivo de mujeres mientras que su comportamiento a lo largo de
la distribución de ingresos se muestra más errático en el caso de los hombres y deja de
ser significativo en la cola derecha de la distribución, lo que indica que para los
trabajadores mejor pagados no se observan diferencias en cuanto a la retribución de sus
características productivas entre ambos sectores.
La comparación entre los resultados de la descomposición salarial por sectores
para el colectivo de hombres y para el de mujeres muestra algunos resultados de interés.
En este sentido, se observa que la brecha salarial entre sectores es menos pronunciada
7 Los resultados detallados variable a variable pueden solicitarse a las autoras.
13
en el caso de los hombres, mientras que trabajar en el sector público supone importantes
ventajas salariales para las mujeres, sobre todo para las situadas en la parte inferior de la
distribución de ingresos. Así, para las mujeres peor posicionadas en la distribución
salarial el atractivo de trabajar en el sector público se traduce en la obtención de unos
ingresos 2.7 veces superiores a los que obtendrían, dadas sus características productivas,
en el sector privado. En la determinación de este diferencial salarial para el colectivo de
mujeres destaca el papel que juegan sus características personales (concretamente, la
escolaridad y la experiencia) y las de empresa. Las características de empresa explican
más de la mitad del diferencial salarial por sectores en la cola izquierda de la
distribución, si bien a medida que nos movemos a lo largo de la distribución el poder
explicativo de las variables de empresa pierde peso a favor de las características
personales, que suponen las dos terceras partes del total del componente explicado en la
cola derecha de la distribución salarial. En el caso de los varones, el conjunto de
variables con mayor poder explicativo sobre el diferencial salarial es el relativo a las
características de empresa (representando entre el 40 y el 50% del total del componente
explicado), aunque un análisis más detallado de las variables consideradas revela que, al
igual que sucede en el caso de las mujeres, es la escolaridad la variable que contribuye
en mayor medida a explicar la brecha salarial por sector.
14
Tabla 2: Descomposiciones salariales entre sector público y privado
Mujeres p10 p25 p50 p75 p90 Promedio
Diferencial 0,445 0,449 0,487 0,445 0,358 0,437
(82.99)** (77.72)** (71.48)** (53.62)** (33.04)** (83.24)**
Parte explicada 0,252 0,274 0,407 0,36 0,212 0,33
(10.03)** (10.58)** (15.36)** (11.22)** (4.51)** (17.66)**
% diferencial 56,63 61,02 83,57 80,90 59,22 75,51
Parte no explicada 0,193 0,175 0,08 0,085 0,146 0,106
(7.56)** (6.71)** (3.02)** (2.64)** (3.06)** (5.70)**
% diferencial 43,37 38,98 16,43 19,10 40,78 24,26
Parte explicada Personales 0,061 0,067 0,082 0,126 0,155 0,097
(12.60)** (13.51)** (16.00)** (19.89)** (16.66)** (25.42)**
% diferencial 24,21 24,45 20,15 35,00 73,11 29,39
Ocupación 0,045 0,083 0,13 0,099 0,022 0,079
(7.13)** (12.32)** (17.41)** (11.52)** (-1,87) (15.15)**
% diferencial 17,86 30,29 31,94 27,50 10,38 23,94
Empresa 0,146 0,123 0,195 0,135 0,034 0,155
(5.81)** (4.78)** (7.46)** (4.24)** (-0,74) (8.41)**
% diferencial 57,94 44,89 47,91 37,50 16,04 46,97
N 34.014 34.014 34.014 34.014 34.014 34.014
Hombres p10 p25 p50 p75 p90 Promedio
Diferencial 0,34 0,396 0,435 0,375 0,336 0,379
(44.23)** (47.58)** (58.32)** (35.05)** (22.90)** (56.35)**
Parte explicada 0,183 0,325 0,299 0,459 0,449 0,319
(3.71)** (6.47)** (7.52)** (7.85)** (5.09)** (9.69)**
% diferencial 53,82 82,07 68,74 122,40 133,63 84,17
Parte no explicada 0,158 0,072 0,136 -0,084 -0,113 0,06
(3.17)** (-1,42) (3.42)** (-1,43) (-1,27) (-1,83)
% diferencial 46,47 18,18 31,26 -22,40 -33,63 15,83
Parte explicada Personales 0,091 0,106 0,084 0,148 0,186 0,119
(10.61)** (12.06)** (12.07)** (14.27)** (11.98)** (19.80)**
% diferencial 49,73 32,62 28,09 32,24 41,43 37,30
Ocupación 0,011 0,044 0,07 0,088 0,075 0,057
(-1,43) (5.41)** (10.37)** (9.33)** (5.66)** (9.92)**
% diferencial 6,01 13,54 23,41 19,17 16,70 17,87
Empresa 0,081 0,175 0,144 0,223 0,188 0,144
(-1,66) (3.53)** (3.68)** (3.86)** (2.15)* (4.44)**
% diferencial 44,26 53,85 48,16 48,58 41,87 45,14
N 42.280 42.280 42.280 42.280 42.280 42.280
15
En la Tabla 3 se presentan los resultados del análisis del diferencial salarial por
razón de género en los ámbitos del sector público y del sector privado. En estas
descomposiciones la categoría de referencia son las mujeres, de modo que un valor
positivo indica un diferencial salarial a favor de los hombres. Contrariamente a lo que
sucedía al analizar las diferencias salariales por sectores, el diferencial salarial por
género se debe fundamentalmente a diferencias en los rendimientos asociados a las
características productivas de hombres y mujeres, siendo el componente no explicado
del diferencial salarial por sexo especialmente acusado en la cola derecha de la
distribución de ingresos. Así, en el sector privado la parte del diferencial salarial no
explicada por diferencias en las dotaciones de características productivas de hombres y
mujeres oscila entre el 50% para el caso de los trabajadores peor remunerados y el 80%
para el caso de los trabajadores mejor remunerados. Por su parte, mientras que las
diferencias en las características productivas permiten explicar en torno al 66% del
diferencial salarial por género entre los trabajadores con menores ingresos en el sector
público, esta parte explicada se reduce drásticamente a lo largo de la distribución,
llegando a ser negativa en la cola derecha de la distribución, lo que indica que entre los
trabajadores mejor remunerados en el sector público las dotaciones de características
productivas de las mujeres son comparativamente mejores que las de los hombres,
debiéndose por tanto todo el diferencial salarial a diferencias en rendimientos de las
características productivas.
Comparando la brecha salarial por género entre el sector público y el privado
cabe señalar en primer lugar que las diferencias salariales son notablemente más
acusadas en el sector privado (mientras que el diferencial salarial por género oscila entre
los 0.047 y los 0.146 puntos logarítmicos en el caso del sector público, en el sector
privado lo hace entre 0.164 y 0.248 puntos logarítmicos). Destaca también el hecho de
que las dotaciones de características personales juegan un papel opuesto en uno u otro
sector a la hora de explicar el diferencial salarial por género. En ambos casos, las
mujeres cuentan con más años de escolaridad que los hombres pero con menos años de
experiencia, teniendo esta última característica una especial relevancia en el ámbito del
sector privado. Así, al considerar conjuntamente todas las características personales se
observa que las dotaciones de las mujeres son comparativamente mejores que las de los
hombres en el ámbito del sector público, de forma que estas diferencias en dotaciones
no están detrás del diferencial salarial en este ámbito, mientras que en el sector privado
los hombres presentan, en su conjunto, mejores dotaciones de características personales
16
debido al papel que juega la experiencia. Se observa además que el poder explicativo de
las características personales en el sector privado aumenta comparativamente a lo largo
de la distribución, de forma que en la cola derecha las diferentes características
personales llegan a representar el 40% de la parte explicada del diferencial salarial, si
bien es cierto que al movernos a lo largo de la distribución la parte de la brecha salarial
explicada por las diferencias en características productivas se va reduciendo a favor de
la parte no explicada (o debida a diferencias en rendimientos). Por su parte, el conjunto
de variables relativas a la ocupación (y en especial la realización de tareas de
supervisión), favorece sistemáticamente a los hombres, aunque el efecto de este grupo
de variables se diluye a lo largo de la distribución de ingresos en el caso del sector
privado y no resulta significativo en la mitad superior de la distribución en el caso del
sector público.
17
Tabla 3: Descomposiciones salariales por razón de género
Sector privado p10 p25 p50 p75 p90 Promedio
Diferencial 0,164 0,183 0,231 0,248 0,246 0,219
(63.91)** (74.59)** (71.33)** (56.51)** (39.68)** (83.48)**
Parte explicada 0,082 0,072 0,064 0,051 0,05 0,067
(36.70)** (31.56)** (21.33)** (13.46)** (9.35)** (26.95)**
% diferencial 50,00 39,34 27,71 20,56 20,33 30,59
Parte no explicada 0,082 0,111 0,167 0,197 0,196 0,153
(25.92)** (39.04)** (49.18)** (44.60)** (29.66)** (64.79)**
% diferencial 50,00 60,66 72,29 79,44 79,67 69,86
Parte explicada Personales 0,002 0,003 0,005 0,014 0,02 0,008
(3.31)** (3.78)** (5.68)** (12.02)** (12.89)** (10.34)**
% diferencial 2,44 4,17 7,81 27,45 40,00 11,94
Ocupación 0,054 0,053 0,038 0,022 0,028 0,041
(25.96)** (27.14)** (15.43)** (6.76)** (5.83)** (20.96)**
% diferencial 65,85 73,61 59,38 43,14 56,00 61,19
Empresa 0,027 0,016 0,021 0,015 0,002 0,018
(16.93)** (10.49)** (10.89)** (6.56)** -0,49 (12.81)**
% diferencial 32,93 22,22 32,81 29,41 4,00 26,87
N 135.516 135.516 135.516 135.516 135.516 135.516
Sector público p10 p25 p50 p75 p90 Promedio
Diferencial 0,047 0,108 0,132 0,116 0,146 0,115
(6.58)** (14.84)** (19.09)** (13.88)** (13.04)** (19.86)**
Parte explicada 0,031 0,045 0,024 -0,02 -0,088 0,000
(5.87)** (7.91)** (4.68)** (3.36)** (10.93)** (-0,08)
% diferencial 65,96 41,67 18,18 -17,24 -60,27 0,00
Parte no explicada 0,016 0,063 0,109 0,136 0,234 0,114
(2.13)* (8.72)** (17.15)** (17.55)** (20.59)** (23.85)**
% diferencial 34,04 58,33 82,58 117,24 160,27 99,13
Parte explicada Personales -0,012 -0,014 -0,006 -0,006 -0,014 -0,011
(5.79)** (6.62)** (3.31)** (2.58)** (4.20)** (5.91)**
% diferencial -38,71 -31,11 -25,00 30,00 15,91 -
Ocupación 0,037 0,027 0,005 0,003 -0,002 0,012
(8.29)** (5.68)** (-1,18) (-0,61) (-0,29) (3.45)**
% diferencial 119,35 60,00 20,83 -15,00 2,27 -
Empresa 0,006 0,032 0,024 -0,017 -0,073 -0,001
(-1,57) (8.71)** (7.51)** (4.29)** (11.93)** (-0,43)
% diferencial 19,35 71,11 100,00 85,00 82,95 -
N 21.662 21.662 21.662 21.662 21.662 21.662
18
Conclusiones
En la mayor parte de los países desarrollados el empleo en el sector público
supone una notable proporción del empleo total. España no representa una excepción y
en el año 2010 el 20% del total de asalariados trabajaban en el sector público,
alcanzando la cifra del 25% en el caso de las mujeres (EPA, 2010). Dadas las
diferencias salariales observadas entre ambos sectores, en los últimos años han
aparecido numerosos trabajos que analizan el diferencial salarial entre los sectores
público y privado, poniendo de manifiesto que los trabajadores del sector público
tienden a recibir unos mayores salarios que los del sector privado y siendo además este
diferencial salarial más acusado en el caso de las mujeres. Sin embargo, son escasos los
trabajos que analizan, para el caso español, el diferencial salarial entre sectores y por
género. En este sentido, con el presente trabajo se pretende contribuir a esta literatura,
analizando las diferencias salariales existentes tanto entre sectores como por razón de
género a lo largo de la distribución y descomponiendo esas diferencias salariales en una
parte explicada por las características productivas de los trabajadores y una parte no
explicada debida a diferencias en rendimientos.
Partiendo de los datos de la EES correspondiente a 2010, observamos que en el
sector público se perciben unos mayores salarios que en el sector privado, siendo
además este diferencial salarial mayor en el caso de las mujeres. Aunque esto es así a lo
largo de toda la distribución, el diferencial salarial varía notablemente a lo largo de la
misma, mostrando una tendencia creciente en la primera mitad de la distribución de
ingresos y decreciente en la segunda mitad. Por su parte, en el caso del diferencial
salarial por género se observa que los hombres perciben unos mayores salarios que las
mujeres, siendo este diferencial mayor en el caso del sector privado. Se observa además
que este diferencial salarial por género tiende a aumentar a lo largo de la distribución,
con unas diferencias salariales por género más acusadas, tanto en el sector público como
en el privado, en la cola derecha de la distribución, lo que refleja la posible existencia de
efectos de ‘techo de cristal’ en ambos sectores.
Descomponiendo estos diferenciales salariales a partir de la metodología
propuesta por Fortin, Lemieux y Firpo (2011) encontramos notables diferencias en los
factores que están detrás de esos diferenciales salariales. Así, al descomponer el
diferencial salarial por sectores se observa que la brecha salarial entre los empleados del
sector público y los del privado se debe fundamentalmente a diferencias en las
dotaciones de características productivas, que resultan comparativamente mejores en el
19
caso de los trabajadores del sector público. Mientras que en el caso de las mujeres la
parte explicada por las diferencias en características productivas se sitúa entre un 57 y
un 84% del diferencial salarial, en el caso de los hombres la parte explicada llega
incluso a superar el propio diferencial en la cola derecha de la distribución, reflejando
así que esos mayores salarios percibidos por los trabajadores del sector público se deben
en su totalidad a las mejores dotaciones en sus características productivas. Por el
contrario, al analizar el diferencial salarial por género se observa que éste no se explica
por las diferentes dotaciones de los individuos sino que se debe fundamentalmente a
diferencias en los rendimientos asociados a las características productivas de hombres y
mujeres, siendo el componente no explicado del diferencial salarial por sexo
especialmente acusado en la cola derecha de la distribución de ingresos. De hecho, las
diferencias en rendimientos de las características productivas (que podrían interpretarse
como discriminación) suponen el 80% de la brecha salarial que se observa entre
hombres y mujeres entre los trabajadores mejor remunerados del sector privado
mientras que en el sector público la totalidad del gap salarial por género en la cola
derecha de la distribución se debe a diferencias en rendimientos. Así, a pesar de que la
brecha salarial por género es menor en el sector público que en el privado, destaca el
hecho de que, tanto en un sector como en otro, estas diferencias no vengan explicadas
por las características productivas de los individuos o de sus ocupaciones, sino que
respondan en gran medida a las diferentes remuneraciones de esas características en
función del género de los trabajadores.
20
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