Brechas salariales como resultado de la discriminación … · Cuadro N°2: Probit Binomial:...

Barletti e Yllescas

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UNIVERSIDAD DEL PACÍFICO

FACULTAD DE ECONOMIA Y FINANZAS

Investigación Económica II Semestre 2014-II

Brechas salariales como resultado de la

discriminación de discapacitados en el Perú

urbano 2012: ¿Existen realmente?

Sandra Marisol Barletti Salas

Sofía Milagros Yllescas Medrano

2014

Barletti e Yllescas

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Resumen ejecutivo

En el Perú urbano, a partir de los datos recogidos de la ENEDIS (2012), la brecha salarial

entre la población discapacitada y no discapacitada asciende a 17.03% y el componente no

explicado que hace referencia a la existencia de discriminación es del orden del 33.46%

para el año 2012. La relevancia del tema de la discriminación salarial hacia discapacitados

radica, en principio, en la extensión poblacional significativa que padece de discapacidad

en el país (5,2% de la población total) (ENEDIS, 2012) junto a la baja asignación

presupuestal destinada a la mejora del bienestar de este grupo (0,03% del total del gasto

público) (MEF, 2013).

En la presente investigación, se analizan las diferencias salariales no explicadas, en

términos de productividad, entre la población discapacitada y no discapacitada para el Perú

urbano a través de estimaciones paramétricas modeladas por Oaxaca & Blinder (1974) y no

paramétricas introducidas por Ñopo (2004). De esta manera, se efectúa una adaptación del

trabajo para EE.UU realizado por Baldwin y Johnson (1994) y un avance respecto al

estudio de Maldonado (2007) para el caso peruano, con la introducción de nuevas variables

relevantes y el empleo de un mayor tamaño de muestra (36,915 observaciones). Para el

análisis, se emplea data de tipo corte transversal a partir de la Encuesta Nacional

Especializada sobre Discapacidad (ENEDIS) y la Encuesta Nacional de Hogares

(ENAHO), ambas del año 2012.

El aporte del presente trabajo a la literatura previa se basa en la inclusión de variables proxy

que buscan aislar el efecto de la discapacidad sobre la productividad en el trabajo como el

estado de salud del individuo, tipo y grado de limitación, tipo de ocupación, rama de la

actividad, ambiente laboral y limitaciones al desplazamiento en el centro de trabajo. En ese

sentido, se establece la relación entre las habilidades del individuo y las tareas requeridas

por el puesto laboral con el fin de obtener una mejor aproximación al componente

discriminatorio hacia las personas con discapacidad (PCD).

Palabras clave: Discriminación, estado de salud, productividad, ocupación.

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Índice

Introducción ....................................................................................................................................... 6

Objetivo .............................................................................................................................................. 7

Hipótesis ............................................................................................................................................. 9

Relevancia y Justificación ............................................................................................................... 10

Marco analítico ................................................................................................................................ 13

Metodología ..................................................................................................................................... 16

Técnicas de descomposición ........................................................................................................ 19

I. Descomposición paramétrica ............................................................................................... 19

II. Descomposición no paramétrica: matching exacto ............................................................. 21

III. Componente no explicado: ¿discriminación? ..................................................................... 22

Análisis de Resultados .................................................................................................................. 23

I. Estadísticas Descriptivas de los datos .............................................................................. 23

I. Descomposición paramétrica: resultados ......................................................................... 25

II. Descomposición no paramétrica: resultados .................................................................... 29

Conclusiones y Recomendaciones de política ............................................................................... 32

Bibliografía ...................................................................................................................................... 36

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Índice de Cuadros

Cuadro N°1: Grupos muestrales definidos ........................................................................................ 25

Cuadro N°2: Probit Binomial: Probabilidad de estar empleado para PCD ....................................... 27

Cuadro N°3: Probit Binomial: Probabilidad de estar empleado para PSD ....................................... 27

Cuadro N°4: Resultados Paramétricos .............................................................................................. 28

Cuadro N°5: Componente Explicado ................................................................................................ 28

Cuadro N°6: Componente No Explicado .......................................................................................... 29

Cuadro N°7: Distribución de subgrupos ........................................................................................... 30

Cuadro N°8: Resultados No Paramétricos ........................................................................................ 30

Índice de Anexos

Anexo 1: Ficha Técnica de la Encuesta Nacional Especializada sobre Discapacidad 2012 ............. 39

Anexo 2: Cédula de la sección Características del Hogar ................................................................. 45

Anexo 3: Descripción de variables a ser utilizadas ........................................................................... 45

Anexo 4: Definición de las variables a utilizar ................................................................................. 48

Anexo 6: Sección Discriminación ..................................................................................................... 50

Anexo 7: Variables empleadas en el trabajo de Lechner y Vásquez-Álvarez (2003) ....................... 50

Anexo 8: Detalle de la Metodología No paramétrica ........................................................................ 51

Anexo 9: Ejemplos de demandas físicas de los puestos de trabajo ................................................... 53

Anexo 10: Conceptos del mercado laboral........................................................................................ 53

Anexo 11: Normas legales sobre la discapacidad ............................................................................. 54

Anexo 12: Brechas salariales entre PCD y PSD (por autores y países) ............................................ 55

Anexo 13: Descomposición Paramétrica .......................................................................................... 56

Anexo 14: Descomposición No Paramétrica..................................................................................... 58

Anexo 15: Comparación de resultados .............................................................................................. 58

Anexo 15: Limitaciones de la información ....................................................................................... 59

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5

Índice de Gráficos

Gráfico 1: Caracterización del perfil de PSD y PCD ........................................................................ 61

Gráfico 2: Interacción entre los componentes descritos por la CIF .................................................. 62

Gráfico 3: Pirámide poblacional según sexo y edad ......................................................................... 62

Gráfico 4: Personas con discapacidad según número de limitaciones que las afecta........................ 63

Gráfico 5: Personas con discapacidad según tipo de limitación que las afecta ................................. 63

Gráfico 6: Distribución Kernel de los ingresos (muestra completa) ................................................. 64

Gráfico 7: Distribución Kernel de los ingresos (muestra empleados urbanos) ................................. 64

Gráfico 8: Distribución Kernel de los ingresos (muestra filtro de tareas) ......................................... 65

Índice de Tablas

Tabla 1: PCD de 3 a más años edad según tipo de limitación y nivel educativo alcanzado Perú

urbano 2012 ....................................................................................................................................... 66

Tabla 2: PCD de 14 años a más según condición de actividad económica, sexo y grupos de edad

Perú urbano 2012 .............................................................................................................................. 66

Tabla 3: Información sobre programas presupuestales 2013 ............................................................ 67

Tabla 4: Clasificación de las tareas ocupacionales y la incidencia de las limitaciones..................... 68

Tabla 5: Especialistas Entrevistados ................................................................................................. 69

Tabla 6: Estadísticas Descriptivas (Muestra Completa) .................................................................... 70

Tabla 7: Estadísticas Descriptivas (Muestra Empleados Urbanos) ................................................... 72

Tabla 8: Estadísticas Descriptivas (Muestra Filtro de Tareas) .......................................................... 74

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6

Introducción

Durante el periodo del 2000 al 2010, ha existido una creciente preocupación por mantener

estable el crecimiento económico ante las diversas crisis económicas mundiales, sin

descuidar la reducción de las condiciones de desigualdad que imperan en el Perú. Las

iniciativas destinadas a lograr un crecimiento en igualdad de oportunidades fueron en

aumento a partir del año 2000 (Maldonado, 2005, pág. 3). En el 2001, mediante la ley N°

27050 se crea el Consejo Nacional para la Integración de la Persona con Discapacidad

(CONADIS), organismo público adscrito al Ministerio de la Mujer y Poblaciones

Vulnerables (MIMP). Asimismo, se creó el “Plan Nacional de Igualdad de Oportunidades

para las Personas con Discapacidad 2003-2007” (PIO-PCD), el cual contiene un conjunto

de políticas destinadas a favorecer a este grupo de personas en el ámbito social. Más aún,

en años posteriores aparecieron frases como “desarrollo con inclusión”, principal enfoque

de la campaña electoral del presidente Ollanta Humala.

En ese sentido, se vuelve importante el estudio de la desigualdad en especial en el ámbito

laboral, donde se encuentran evidencias de disparidad en los ingresos no explicadas por

diferencias en la productividad de los individuos. Así, Baldwin & Johnson (2000)

encuentran una diferencia de más de 15% entre el salario de las personas con y sin

discapacidad en Estados Unidos, mientras que Lechner & Vásquez-Álvarez (2003)

muestran que esta cifra asciende a 16% para Alemania. En el caso español, Pagán y

Marchante (2004) estiman que dicha diferencia es de 16.61%, mientras que Kidd, Sloane y

Ferko (2000) la calculan en 13.11% para Inglaterra. Por su parte, Maldonado (2007)

muestra que la brecha asciende a 14,15% y 13,66% para el caso peruano en el 2005 y 2007,

respectivamente.

De comprobarse la existencia de desventajas, la población discapacitada no sólo se

enfrentaría al proceso de exclusión en el mercado laboral tal como señala Maldonado

(2007)1, sino que padecería del fenómeno de la discriminación. Así, las implicancias en

1 Asimismo, la brecha en probabilidades de participación entre la población con discapacidad (PCD) y sin

discapacidad (PSD) en el mercado laboral que asciende a 52% (Maldonado, Exclusión y discriminación en

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7

política pública de obtenerse este resultado llevarían a enriquecer las políticas basadas en la

ampliación de la cobertura del empleo (creación de mayores puestos de trabajo) con

políticas de igualdad inter-laborales entre las Personas con Discapacidad (PCD) y las

Personas sin Discapacidad (PSD)2.

Objetivo

El objetivo principal de la investigación consiste en analizar la posible existencia de

diferencias salariales no explicadas entre PCD y PSD en el Perú urbano a través de

estimaciones paramétricas y no paramétricas de descomposición del salario para el año

2012. Así, al demostrarse la existencia de una brecha significativa no explicada, en

términos de productividad y capital humano, estaríamos afirmando que este grupo

poblacional enfrenta el fenómeno de la discriminación en el área urbana del mercado

laboral del país.

Para ello, se busca aislar el efecto de las posibles pérdidas de la productividad que podría

generar la discapacidad para evitar sobreestimaciones en los resultados. De este modo, se

realiza un análisis ocupacional3 que vincula los puestos de trabajo reportados por las PCD4,

con los tipos de limitación que presentan a través de un cuadro de clasificación5. Este

procedimiento nos permite aislar el efecto de diferencias salariales explicadas en menor

productividad al excluir de la muestra de estudio a aquellas personas con menores

capacidades para desarrollar a cabalidad sus funciones laborales. Asimismo, se incluye en

las estimaciones variables que permitan modelar la función de productividad del trabajador

contra de la población con discapacidad en el mercado laboral peruano: Un análisis de descomposiciones

paramétricas y no paramétricas, 2007). 2 Las recomendaciones propuestas en el Informe Mundial de Discapacidad (OMS & Banco Mundial , Informe

mundial sobre la discapacidad , 2011) incluyen: 1) Posibilitar el acceso a todos los sistemas y servicios

convencionales, 2) Invertir en programas y servicios específicos para las PCD, 3) Adoptar una estrategia y un

plan de acción nacionales sobre la discapacidad, 4) Asegurar la participación de la PCD, 5) Mejorar la

capacidad de recursos humanos, 6)Proporcionar financiación suficiente y mejorar la asequibilidad 7)

Fomentar la sensibilización pública y comprensión de la discapacidad, 8) Mejorar la recopilación de datos

sobre la discapacidad, 9) Reforzar y apoyar la investigación sobre discapacidad. 3 La base de datos utilizada en el presente estudio muestra las tareas específicas que realizan las PCD, lo cual

permite formular la interrogante acerca de los verdaderos efectos de la discapacidad sobre el desempeño

laboral. De tal manera, se logra considerar en el análisis el efecto propio de la discapacidad en el mercado

laboral (para mayor detalle véase Tabla 4). 4 Agrupados en categorías que determina el diseño de la ENEDIS (2012). 5 Véase Tabla 4 y Anexo 9.

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(tanto para las PCD como PSD) como el nivel de educación alcanzado, la experiencia

laboral potencial y el estado de salud del individuo6.

Para aproximarnos a la definición de productividad como es tratada en el presente estudio,

se debe definir al capital humano como el conjunto de características innatas o adquiridas

de los trabajadores que contribuyen en su nivel de productividad (Acemoglu & Autor,

2003). Siguiendo esa línea teórica, este estudio no podrá analizar las características no

observables del capital humano como la aptitud, la motivación y el compromiso de la

persona debido a que esta información no se encuentra disponible en las encuestas

utilizadas (ENAHO y ENEDIS 2012). Sin embargo, los resultados obtenidos se podrán

interpretar como la discriminación salarial, definida como el pago de un salario inferior a

un trabajador debido a su género, raza, o en este caso, a una discapacidad (Chong & Ñopo,

2007, pág. 7). Según la teoría de la discriminación de Becker (1971), las brechas salariales

ponen en evidencia la influencia de pertenecer un grupo minoritario como son las personas

con discapacidad, en especial si presentan una bajo ratio de participación en el mercado

laboral7.

Más aún, la efectividad en la obtención de resultados dependerá de cómo se aborde la

definición del término discapacidad, por ello se emplea el marco conceptual presentado por

la Organización Mundial de la Salud (OMS) y adaptado por Stang (2011). Ésta la define

como un complejo fenómeno que se conforma en la interacción de las capacidades

funcionales de la persona y su entorno físico y social (Stang Alva, 2011, págs. 7-8). De esta

manera, sería el modo en que la limitación de una capacidad incide en la interacción del

individuo con los factores personales, de salud y elementos contextuales del entorno en el

que se desenvuelve. Asimismo, la Clasificación Internacional del Funcionamiento, de la

Discapacidad y de la Salud (CIF), la precisa como un término genérico que engloba

6 Se toma en cuenta si la persona presentó en los últimos 6 meses algún síntoma, enfermedad y/o accidente

relacionado o no con la(s) limitaciones que tiene. 7 Del total de la población peruana, el 5,2% padece de alguna limitación (1’575,402 personas).

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9

deficiencias8, limitaciones de actividad y restricciones para la participación9 (OMS &

Banco Mundial , 2011, pág. 7).

Estudios anteriores han demostrado que las poblaciones discapacitadas padecen del

problema de exclusión definido como una menor probabilidad de acceso al mercado

laboral, tal como muestran Figueroa y Barrón (2005, págs. 22-25) y Maldonado (2007,

págs. 56-65) para el caso peruano. Más aún, Maldonado (2005) encontró diferencias

significativas en el salario promedio de 35,38% entre las PCD y las PSD al año 200310. Sin

embargo, éstas fueron poco robustas; incluso el mismo autor muestra que el resultado fue

tentativo dado el reducido tamaño de muestra11. En la presente investigación se aprovecha

el potencial de la información muestral obtenida a partir de la Encuesta Nacional

Especializada Sobre Discapacidad (ENEDIS)12 del año 2012. Así pues, al contar con un

tamaño de muestra más amplia (1858 conglomerados y 223 mil viviendas)13, podremos

obtener estimaciones más robustas que permitan obtener resultados concluyentes sobre el

fenómeno de la discriminación en el Perú y específicamente en el ámbito urbano para el

año 2012.

De tal manera, nos planteamos la siguiente interrogante: ¿Existe realmente la

discriminación salarial de discapacitados en el mercado laboral de Perú urbano?, y

sobretodo ¿qué factores la explican?

Hipótesis

Dados los hechos estilizados y la evolución de la literatura preexistente, se plantea como

hipótesis principal la existencia de discriminación hacia la población discapacitada en el

ámbito laboral manifestada como una desventaja salarial no sustentada en menor

8 La CIF define a la deficiencia como un problema en la función o estructura corporal, como una desviación o

una pérdida significativa (OMS, 2001, pág. 71). 9 La interacción entre los factores se describe en el Gráfico 2. 10 Utiliza la ENAHO correspondiente al III Trimestre de 2003. 11 La encuesta empleada por Maldonado (2005) contiene 21,512 observaciones que incluye Lima

Metropolitana, Chachapoyas, Abancay, Huancavelica Puerto Maldonado, Cerro de Pasco, Piura y Tumbes. La

muestra final utilizada para la estimación es de 95 observaciones para las PCD y 8,008 para las PSD. 12 Se aprobó su realización en la Ley de Presupuesto Público 2012. 13 Véase la Ficha técnica de la ENEDIS en el Anexo 1.

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10

productividad sino en características no observables del individuo. Esto constituiría un

instrumento clave para abordar la problemática y abrir paso a los avances en materia de

igualdad salarial y de oportunidades en la zona urbana del Perú.

De esta manera, se plantea como hipótesis secundaria que los componentes que explican en

mayor proporción las brechas salariales entre PCD y PSD son el nivel educativo alcanzado

y la experiencia laboral potencial.14 Es así, que las diferencias salariales se explicarían por

diferencias en capital humano favorable a la persona sin discapacidad.

Relevancia y Justificación

En el Perú, los trabajos de investigación realizados sobre discriminación laboral tienen en

su mayoría un enfoque de género y etnicidad a modo de estudiar el fenómeno de la

desigualdad social15. Sin embargo, es necesario indagar la existencia de otros tipos de

discriminación que afectan la eficiencia y desenvolvimiento del mercado. Por ello, se

plantea analizar la situación de las 1’228,417 PCD (4.06% de la población total y 78% del

total de la población discapacitada nacional) 16 que viven en las zonas urbanas del Perú al

2012 con una perspectiva de inserción laboral y alcance de oportunidades.

Algunos alcances de las PCD en el Perú se recogen en el XI Censo de Población y VI de

Vivienda. Según sus resultados, 2’007,735 mil 334 hogares, que representan el 10,9% del

total de hogares del país, tienen al menos una persona con discapacidad física o mental17,

mientras que en el 89.1% (6 millones 18 mil 740) de hogares no existen discapacitados. El

análisis a nivel departamental, muestra que este porcentaje se encuentra por encima del

10% en los departamentos de Tacna (11%), Ica (11,6%), Arequipa (12,3%), Moquegua

(12,9%), y Lima (13,1%). Según la ENEDIS (2012), el 21% de las PCD de la zona urbana

14 Para mayor detalle véase Anexo 3. 15 Uno de los trabajos en el Perú que incide en el problema de vulnerabilidad del empleo es el de Garavito

(2009). Su investigación encuentra que los grupos indígenas, especialmente los jóvenes y los mayores de 45

años, son más vulnerables al compararlos con el promedio del resto de la población por tener mayor

probabilidad de pasar a ser parte de la población económicamente inactiva. 16 Resultado de la ENEDIS 2012. 17 En la tercera sección referida a las características del hogar del XI Censo de Población y VI de Vivienda, se

incluye una pregunta sobre la existencia de discapacidad. Esta última es definida como aquella dificultad

permanente, física o mental, que limita una o más actividades de la vida diaria. Véase con mayor detalle en la

Anexo 2.

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11

del Perú forman parte de la PEA, de los cuales el 43.1% tiene entre 40 y 59 años18. De esta

manera, la prevalencia de la discapacidad en la zona urbana del Perú, dado que presenta

una cifra más alta comparada con el área rural (24.1%) y una mayor parte se encuentra

empleada (19.1%), merece estudiarse a profundidad.

Sin embargo, en el 2012 el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI) realizó la

primera Encuesta Nacional Especializada sobre Discapacidad (ENEDIS)19, cuyo diseño

muestral permite realizar un análisis multidimensional de la población con discapacidad y

con inferencia estadística a nivel urbano/rural y departamental. Los resultados de esta

encuesta revelaron que el 59,2% de la población padece de una limitación motora, visual

(50,9%), para hablar o comunicarse (16,6%), auditiva (33,8%), para relacionarse como los

demás (18,8%) y para entender o aprender (32,1%)20. Asimismo, 316 mil personas con

discapacidad se encuentran en edad de trabajar, y el 88% tiene un empleo. En su mayoría

son trabajadores independientes (58,3%), el 15.3% labora en una empresa y 6.1% es dueño

de un negocio propio. A la luz de estos resultados, y a la posibilidad de tener una base de

datos que sirva como insumo para la investigación focalizada en la participación de las

PCD, se busca encontrar resultados robustos que den una visión sobre la problemática de

este grupo poblacional acerca de la exclusión y discriminación laboral.

En el ámbito global, el creciente interés de la sociedad en los temas sobre la discapacidad

no se debe a la gravedad de la exclusión, sino a la extensión poblacional significativa. Se

estima que más de mil millones de personas o aproximadamente el 15% de la población

mundial, viven con algún tipo de discapacidad (OMS & Banco Mundial , Informe mundial

sobre la discapacidad , 2011). Esta cifra es superior a las estimaciones previas de la

Organización Mundial de la Salud, correspondientes a los años 1970, que eran de

aproximadamente un 10%21. Asimismo, estudios del Banco Mundial22 afirman que el 20%

18 Véase Tabla 2. 19 Las variables utilizadas en esta encuesta sobre discapacidad fueron medidas a través del auto- reporte del

individuo, quien se auto-clasifica como discapacitado según tipo y grado de limitación. Para mayor detalle de

esta limitación del estudio véase Anexo 15. 20 Para mayor detalle véase Gráfico 4. 21 Por lo tanto, se puede afirmar que el porcentaje de discapacitados a nivel mundial presenta una tasa de

crecimiento promedio anual de 1% durante un periodo de 41 años (1970-2011). 22 Los objetivos de Desarrollo del Milenio y la Discapacidad.

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12

de la pobreza en el mundo está ligada con el problema de la discapacidad. Por ello, el

combate de la discriminación contra la personas con discapacidad en términos de impacto

poblacional es significativo y permitiría mejorar la efectividad de las políticas de inclusión

social.

Si bien la demostración de la existencia del fenómeno discriminatorio no da respuesta a los

problemas, sí constituye un instrumento para el abordaje. En ese sentido, se ha aprovechado

la nueva producción de información censal para generar resultados que presenten mayor

robustez que estudios anteriores para el caso peruano, en los cuales se ha evidenciado una

discriminación salarial, pero parcial, entre ambos grupos poblacionales23. Gracias a ello, el

presente estudio incluye el estado de salud de la persona como variable proxy para medir la

productividad24, además, se relacionan las habilidades del individuo con las tareas

requeridas por el puesto de trabajo que ocupa. De esta forma, se podrán controlar de mejor

manera las diferencias en productividad que afecten a los resultados.

Del mismo modo, es importante mencionar la ausencia de programas presupuestales

orientados a la mejora en el bienestar de esta población que tiene algún tipo de limitación.

Según el SIAF25 (Sistema Integrado de Administración Financiera), sólo se encuentran

registradas dos categorías26 presupuestales que atienden a esta población vulnerable y que

implicó una asignación presupuestal27 de 31’026,771 millones de nuevos soles en 2013.

23 Como los trabajos de Maldonado en el 2005 y 2007 (Maldonado (2005, págs. 20-21), Maldonado (2007,

págs. 71-74)). 24 De esta manera, se utilizará dos variables que logren reflejar el estado de salud de PCD, tanto de forma

general como el que se vincula con la discapacidad presentada. Adicionalmente, se incluyen otras dos

variables proxy para medir la productividad. Estas son el nivel educativo alcanzado y la experiencia laboral

potencial de la persona. Para mayor detalle véanse Anexos 3 y 4. 25 Herramienta de información pública que sintetiza el avance del gasto público en el Perú. 26 Inclusión social integral de las personas con discapacidad (0092) e Inclusión de niños, niñas y jóvenes con

discapacidad en la educación básica y técnico productiva (0106). 27 Véase tabla 7. Ambas categorías representan el 0.03% del gasto público del 2013. Para mayor información

visitar el Portal de Transparencia Económica en la página web del Ministerio de Economía y Finanzas (MEF):

http://www.mef.gob.pe/.

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13

Marco analítico

Estudios del siglo XX y XXI como el de Baldwin & Johnson (1994, págs. 13-14), DeLeire

(2001, págs. 149-151) y Lechner & Vásquez-Álvarez (2003, págs. 41-44) han mostrado

evidencia de efectos discriminatorios hacia la población discapacitada. No obstante, esta

literatura es relativamente pequeña en comparación con aquella relacionada a la

discriminación por género o racial en el mercado laboral28. A pesar de ello, se han obtenido

resultados interesantes, donde la mayor parte de las investigaciones han estado orientadas a

encontrar los motivos de las bajas tasas de participación en el mercado laboral de las PCD y

la disparidad de ingresos con el resto de la población. Por ejemplo, en el trabajo de

Bourguignon, Ferreira y Menéndez (2007, pág. 2-3) se muestra la contribución de la

desigualdad de oportunidades sobre los ingresos de los discapacitados en Brasil. Así, los

autores distinguen a dos determinantes de las oportunidades del individuo: las

circunstancias y los esfuerzos29. El objetivo era el de estimular la reducción de la

desigualdad causada por factores circunstanciales tomando como variable de control la

educación del padre/madre. Dentro de las variables de “esfuerzo”, un resultado interesante

de la investigación fue el efecto positivo y significativo de la educación sobre los ingresos y

el incremento de sus retornos con la edad del individuo30.

Otro enfoque acerca del problema específico de la desigualdad de ingresos se encuentra en

el trabajo de Jones, Latreille & Sloane (2006, pág. 4), quienes identifican la importancia de

controlar el impacto de la discapacidad sobre la productividad del trabajador para Gran

Bretaña31. Sin embargo, la principal limitación es la heterogeneidad encontrada en los

resultados, pues los efectos de la discapacidad no son uniformes (los problemas físicos y

mentales no tienen la misma incidencia en la productividad del individuo).

28 Según el Latino-barómetro (2001), la discriminación se produce principalmente por aspectos económicos y

raciales (Chong & Ñopo, 2007). 29 Las circunstancias son definidas como factores económicamente exógenos a la persona como el género, la

raza o los antecedentes familiares. Por otro lado, los esfuerzos son el resultado de las elecciones propias del

individuo (Bourguignon, Ferreira & Menéndez, 2007). 30 Para Bourguignon, Ferreira y Menéndez (2007), el retorno de un año de educación para Brasil oscilaba

entre 9% y 12%, utilizando data de la Encuesta a los Hogares Brasileños de 1996. 31 Sugieren el método de DeLeire (2001) para identificar los efectos del fenómeno.

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Por su parte, en Baldwin & Johnson (1994) se expone una mejor aproximación, donde se

divide a la población discapacitada de EE.UU en dos grupos según el nivel de prejuicio al

que se encuentran sujetos. Así, se encontrarían las personas con discapacidad visible

(mayor prejuicio) y no visible (menor prejuicio)32. La motivación de este estudio nace de la

necesidad de saber si la discriminación o la baja productividad es la causante de los bajos

salarios de los discapacitados, en donde esta distinción sería importante para guiar la

política pública de los Estados Unidos. De esta manera, para la medición de la

productividad los autores emplean los años de educación, tres factores que miden las

limitaciones en salud33, y tres medidas de experiencia laboral34. Así, a través del modelo

Logit desarrollado por Reimers (1983), se realizan las estimaciones que muestran una

diferencia salarial de 35,6% para las personas con discapacidad visible y 7,2% para los

poseedores de discapacidad no visible35. Si bien en ese estudio se están considerando

variables que miden las limitaciones en la salud del individuo, los resultados podrían estar

sobreestimados pues no se toman en cuenta las capacidades físicas/psicológicas que

demanda cada tipo de ocupación y su incidencia en la productividad de las PCD.

Para superar las dificultades encontradas en Jones, Latreille & Sloane (2006, págs. 2-4) y

Baldwin & Johnson (1994, pág. 5) respecto a los diversos efectos de la discapacidad y su

incidencia según las características del empleo, en la presente investigación se incluyen las

variables tipo de limitación, grado de limitación, tipo de ocupación principal y rama laboral

o sector del empleo. Esta inclusión de variables es posible gracias a la información que

presenta la ENEDIS (2012) empleada en las estimaciones.

En años posteriores, Baldwin & Johnson (2000) utilizan el grado de limitación de la

persona como medida del efecto del impedimento sobre las habilidades del trabajador, y

32 La clasificación de los discapacitados en ambos grupos se base en ocho categorías registradas por la

Encuesta de Ingresos y Programa de Participación (SIPP por sus siglas en inglés) y quince de la escala de

Tringo (1970) (Baldwin & Johnson, 1994). 33 Las variables de salud son construidas a partir de un análisis de 12 medidas de las capacidades funcionales

de los trabajadores (por ejemplo: la habilidad para ver, caminar o subir escaleras). 34 Las variables de experiencia son: los años de permanencia en el trabajo actual, los años de experiencia en

otros trabajos y los años sin experiencia (aquellos en los que no estudia ni trabaja). 35 Los resultados corresponden a la utilización la Encuesta de Ingresos y Programa de Participación (SIPP, por

sus siglas en inglés) de 1984.

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15

fijan el supuesto de que la experiencia y los años de educación no se ven afectados por la

discriminación por discapacidad. Los resultados del estudio muestran que el salario de las

personas con discapacidad no visible es 19% menor que los no discapacitados, mientras que

el de las personas con discapacidad visible lo es en 29% (Baldwin & Johnson, 2000, págs.

556-558).

Como se menciona anteriormente, una mejor precisión en los resultados la brindaría la

inclusión del estado de salud del individuo como variable proxy para la medición de la

productividad, tal como muestra el trabajo de Lechner & Vásquez Álvarez (2003, pág. 2)

para el caso de Alemania. En este se emplea información acerca del estado de salud de las

PCD y PSD, utilizando el método no paramétrico Propensity Score Matching para la

estimación de los resultados36. De este modo, los autores comprueban que el diferencial

salarial de ambos grupos poblacionales en Alemania es de 16% para el periodo 1984-2001.

Un enfoque similar lo ofrece DeLeire (2001), quien resalta la importancia del impacto de la

salud en la productividad al separar su efecto del de la discriminación en los salarios. En el

estudio realizado para los años 1984 y 1993 en los EE.UU, se emplea una base de datos que

recoge la auto percepción del individuo sobre el efecto de sus limitaciones en la

productividad laboral. Así, no se incluyen variables proxy que reflejen condición de salud

del individuo, sino que ésta ya viene definida por la división en tres grupos muestrales: la

población discapacitada cuya productividad se ve afectada por las limitaciones, aquella

cuya productividad no se ve afectada, y los no discapacitados. Los resultados indicaron que

el 5% y 8% de la brecha salarial se debía a la discriminación en 1984 y 1993,

respectivamente.

Una revisión de los estudios para Estados Unidos muestra que la capacidad funcional, la

educación y la experiencia explican las diferencias salariales entre los trabajadores

discapacitados y no discapacitados. Sin embargo, entre el 30% a 60% de la brecha salarial

36 Las variables empleadas por el estudio se dividen en cinco categorías: variables de tráfico (referido al grado

de urbanización), variables genéticas (relacionadas con los antecedentes familiares), variables de empleo,

variables de ocio (donde el elemento de riesgo podría afectar el estado de discapacidad) y variables socio-

económicas (edad, años de educación, entre otras). Para más detalle véase Anexo 7.

Barletti e Yllescas

16

no se vio explicada y se podría atribuir a la discriminación relacionada con la discapacidad

(Baldwin y Johnson, 2005, págs. 151-155). En contraste, en el estudio de Mitra y

Sambamoorthi (2007, págs. 20-21)37, que utiliza información del mercado laboral rural de

India, se demuestra que la brecha en la participación de empleo es de 26.8% en favor del

grupo de las PSD, no obstante, la brecha salarial favorece al grupo de las PCD en 10.87%.

Este resultado es respaldado por los mayores niveles de experiencia de las PCD en la zona

rural del estado indio de Tamil Nadu.

Aunque el aporte de los estudios anteriores es relevante, se afirma que una mejor

aproximación para medir el efecto de la discapacidad sobre la productividad sería el de

crear un perfil con las funciones físicas requeridas para la ocupación y compararlo con las

habilidades del trabajador/discapacitado para dichas funciones38. Los efectos de la

discapacidad en la productividad son difíciles de descifrar porque dependen de las

características del tipo de discapacidad per se y las tareas requeridas en el trabajo.39 Si este

problema no logra resolverse, el efecto de la productividad no podrá ser aislado y sin ello,

sería casi imposible identificar la existencia de discriminación.

Metodología

La información utilizada en este estudio proviene de la Encuesta Nacional de Hogares

(ENAHO)40 y la Encuesta Nacional Especializada sobre Discapacidad (ENEDIS)41, ambas

bases de datos presentan información de corte transversal y son desarrolladas por el INEI.

37 Los autores aplican una descomposición de (Fairlie, 2003) para capturar brechas en probabilidad de empleo

y una estimación por OLS para evaluar la significancia de la variable dummy que toma el valor de 1 cuando la

persona presente una discapacidad. 38 Se debe considerar que una PCD puede ser igual de productivo que otro en una ocupación pero totalmente

improductivo para otra. 39 Por ejemplo, en Baldwin y Johnson (1994) se expone el caso de una persona con una limitación visual. Se

explica que esta PCD tendrá dificultades para manejar una grúa, pero tal vez no tenga impedimentos en

desempeñarse como operador telefónico. 40 Esta encuesta provee información anual de más de 20 mil hogares en el Perú, por lo que es una base

representativa a nivel nacional. 41 Esta encuesta se realiza de manera continua (cada 5 años) y expone aspectos referidos a la discapacidad: el

tipo de discapacidad, los grados de discapacidad, el apoyo de aparatos, tecnología u otros, tiempo o periodo

de discapacidad, origen de la discapacidad, obstáculos para la familia y necesidad de apoyo. La

sobrerrepresentación de PCD e la muestra obedece a la características del diseño muestral de la encuesta.

Barletti e Yllescas

17

La ENEDIS recoge información socioeconómica42 de PCD y está conformada por 798,308

observaciones, de las cuales 38,341 son personas que padecen de alguna discapacidad. Esta

encuesta se construyó en base a experiencias internacionales43, utilizando los criterios del

CIE 1044 y la CIF, así como el modelo conceptual desarrollado por la Convención sobre los

Derechos de las Personas con Discapacidad de la ONU45. La variable discapacidad se

obtiene a partir de la siguiente pregunta: ¿Tiene limitaciones de forma permanente

para…46? Y tiene solo como opción de respuesta: sí o no. De tal modo, se logra clasificar al

grupo encuestado por tipo de discapacidad.

Así, la ENAHO nos permite obtener las observaciones de PSD y la ENEDIS, las PCD, con

el fin de realizar el análisis diferencial. El tamaño muestral final recoge aquellas PCD cuya

categoría ocupacional es empleado, reside en el área urbana del país, cuya limitación es

fácilmente observable47 y esta última no afecta su desempeño en las tareas que demanda su

ocupación principal. De la muestra de empleados en el área urbana del país, que asciende a

481 observaciones, se elige a aquellos cuya discapacidad no afecta el desempeño de sus

tareas laborales48.

Los hallazgos de la literatura previa muestran que el tipo y grado de discapacidad del

individuo constituyen factores de gran importancia en la explicación de los resultados del

mercado de trabajo49. En ese sentido, para obtener una correcta aproximación del

componente discriminatorio hacia las PCD, es imprescindible establecer la relación entre

42 Características de empleo, ingresos, educación, salud, accesibilidad (desplazamiento, acceso a transporte y

medios de información y comunicación), integración social y bienestar. 43 Las encuestas realizadas en Argentina (2002-2003), Nicaragua (2003), Chile (2004), Uruguay (2004),

Ecuador (2004) y España (2008). 44 Clasificador Internacional de Enfermedades. 45 “… la discapacidad es un concepto que evoluciona y que resulta de la interacción entre las personas con

deficiencias y las barreras debidas a la actitud y al entorno que evitan su participación plena y efectiva en la

sociedad, en igualdad de condiciones con las demás”. 46 1) Para moverse o caminar, para usar brazos o piernas 2) Para ver aun usando anteojos 3) Para hablar o

comunicarse, aun usando el lenguaje de señas u otro 4) Para oír, aun usando audífonos 5) Para entender o

aprender (Concentrarse y recordar) 6) Para relacionarse con los demás, por sus pensamientos, sentimientos,

emociones o conductas). 47 Motora, visual, auditiva y del habla. Se excluyen las limitaciones para entender o aprender y relacionarse

con los demás. 48 Véase Tabla 4. 49 Por ejemplo, un peor desempeño lo muestran las personas que padecen de discapacidad mental y los que

sufren de varias discapacidades a la vez.

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18

las habilidades de la persona y las tareas propias que involucra el puesto de trabajo que

ocupa. De esta forma, se realiza un análisis que vincula los puestos de trabajo reportados

por las PCD50, con los tipos de limitación que presentan a través de un cuadro de

clasificación51. Este muestra con una “X” aquellas limitaciones cuya incidencia no

determina una menor productividad laboral en función a las tareas descritas por cada

categoría ocupacional52.

Para la elaboración del filtro de tareas se toman en cuenta las opiniones de médicos

especializados en el tratamiento de las cuatro limitaciones consideradas en el presente

estudio53. De esta manera, se consideran las recomendaciones de un especialista

correspondiente a cada tipo de limitación: Traumatología y Ortopedia (limitación motora),

Otorrinolaringología (limitación auditiva y del habla) y Oftalmología (limitación visual).

Así, se trata de determinar la capacidad de la persona para realizar sus labores priorizando

las tareas esenciales y con mayor valor cualitativo54. Este procedimiento nos permite aislar

el efecto de diferencias salariales explicadas en menor productividad al excluir de la

muestra de estudio a aquellas personas con menores capacidades para desarrollar a

cabalidad sus funciones laborales.

Por otro lado, es necesario precisar la relevancia de la adaptación del puesto de trabajo a la

persona con discapacidad, ya que una mejora en las condiciones del entorno (accesibilidad,

medios tecnológicos y herramientas o dispositivos de ayuda55) solucionaría los desajustes y

permitiría el calce entre las habilidades de la persona y las requeridas por el trabajo en

cuestión (CEAPAT, 2009). En este caso, la incidencia de la discapacidad en cuanto a la

realización de tareas del individuo, disminuiría e incluso podría desaparecer. Sin embargo,

50 Agrupados en categorías que determina el diseño de la ENEDIS (2012). 51 Véase Tabla 4. 52 Se consideran las demandas físicas y psicológicas que requieren las tareas descritas en la categoría “tipo de

ocupación”. 53 Véase Tabla 5. 54 Por cada tipo de ocupación se definen ciertas tareas principales cuya valoración en una escala cualitativa

del 1 al 5 es de 5, siendo esta escala la de tareas con mayor relevancia. Este análisis se basa en los procedimientos aplicados por el Centro de Referencia Estatal de Autonomía Personal y Ayudas Técnicas

(CEAPAT) en la adaptación de puestos de trabajo para discapacitados en España (CEAPAT, 2009). 55 Como punteros manuales, amplitud/reducción de teclados, programas de reconocimiento de voz, pinzas de

largo alcance, entre otros.

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19

el posible uso de productos de ayuda de cualquier tipo no será tomado en cuenta en el

presente análisis, pues se busca evitar la sobreestimación de resultados.

Las variables explicativas56 que se utilizan en el presente estudio logran caracterizar el

perfil de ambos grupos de interés (PSD y PCD), y se plantea controlar la descomposición

por tipo de ocupación. Esto último elimina los efectos asociados a las barreras existentes en

el mercado laboral como fuente de discriminación. Sin embargo, no se puede controlar por

características no observables del capital humano, como las aptitudes, la motivación, el

compromiso, entre otros. La ausencia de estos componentes no observables de la

productividad puede provocar una sobreestimación en las brechas salariales atribuidas a la

discriminación (Chong & Ñopo, 2007).

Técnicas de descomposición

I. Descomposición paramétrica

La metodología desarrollada por Blinder-Oaxaca (BO) en el año 1973 permite dividir las

diferencias salariales entre los dos grupos de estudio en un primer componente que es

“explicado” por las diferencias en la productividad y una parte residual “no explicada”

atribuible a la discriminación y a características no observables (variables no incluidas en el

modelo). Se plantea un escenario contrafactual en el que se busca responder: ¿cuál sería el

salario de PSD con características promedio si fue recompensado igual que una PCD? De

esta manera se procede a estimar las siguientes ecuaciones tipo Mincer57 para cada grupo

bajo análisis (PSD y PCD):

𝑦𝑃𝑆𝐷 = 𝛽𝑃𝑆𝐷𝑥𝑃𝑆𝐷 + 𝑒

𝑦𝑃𝐶𝐷 = 𝛽𝑃𝐶𝐷𝑥𝑃𝐶𝐷 + 𝑒

Estas regresiones serán ajustadas con la corrección del sesgo de selección de Heckman

(1979). La estimación del modelo econométrico incorpora la probabilidad de

56 Para mayor detalle véase Anexo 3, donde se presenta la lista de variables independientes cuantitativas y

categóricas, tanto de la oferta como demanda laboral. 57 En la ecuación que plantea Mincer (1974) el capital humano se aproxima a partir de la educación y la

experiencia, dejándose de lado la habilidad por ser una característica no observable: ln(𝑤𝑖) = 𝑧𝑖′𝛽 + 𝑢𝑖

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20

empleabilidad58 de la persona sobre la muestra total, y se realiza utilizando la metodología

Probit Binomial59. En este modelo la variable dependiente es una dummy que toma el valor

de 1 si la persona pertenece a la categoría empleado, y el valor de 0 de otro modo.

De esta manera la ecuación a estimar para cada grupo (PSD y PCD) será la siguiente:

𝒍𝒏(𝒚𝒊𝒋) = 𝑿𝒊𝒋′𝜷𝒋 + 𝒄𝝀𝒊𝒋 + 𝒖𝒊𝒋

Para luego realizar la resta de ecuación de ingresos de PSD menos la de PCD:

𝒚𝑷𝑺𝑫̅̅ ̅̅ ̅̅ − 𝒚𝑷𝑪𝑫̅̅ ̅̅ ̅̅ ̅ = �̂�𝑷𝑺𝑫(𝒙𝑷𝑺𝑫̅̅ ̅̅ ̅̅ − 𝒙𝑷𝑪𝑫̅̅ ̅̅ ̅̅ ) + (�̂�𝑷𝑪𝑫 − �̂�𝑷𝑺𝑫)𝒙𝑷𝑪𝑫̅̅ ̅̅ ̅̅

�̅� = Logaritmo natural del salario promedio real por hora60 del grupo poblacional

𝑥 = Vector de variables independientes

𝛽= Vector de parámetros

𝑒 = Término del error

De esta manera, el diferencial salarial se ve explicado por tres componentes. El primero de

ellos explica las diferencias entre interceptos; el segundo, en características observables

promedio entre los grupos de interés; y el tercero, las diferencias salariales en

características personales no observables que representa la parte no explicada de la brecha

salarial.

∆�̅� = ∆𝜷 + �̂�∆�̅� + ∆�̂��̅�

58 De esta manera se logra incluir en el estudio el tema de exclusión de PCD en el mercado laboral, como

primera situación ex ante a la discriminación salarial. 59 Modelo de variable dependiente limitada (la variable dependiente se encuentra limitada a dos posibles

valores) que incorpora la no linealidad necesaria a través del método de máxima verosimilitud. Se estima la

inversa del ratio de Mills (𝜆 ) y es incluido como uno de los regresores en las ecuaciones mincerianas de

ingresos antes planteadas. El ratio de Mills es la relación de la probabilidad de ser empleado en la muestra a la

probabilidad de no ser empleado, y se construye a partir del vector de coeficientes y errores estándar que

maximizan una función de máxima verosimilitud: 𝜆 =𝜙(𝑧)

1− Φ(𝑧), donde 𝜙 y Φ son respectivamente la

función de densidad y la función de distribución acumulada de una variable normal. 60 Se incluye con la finalidad de tener un mejor estimador del ingreso que sea comparable entre los

individuos. De esta manera, se controla la posibilidad de empleos a tiempo parcial (con menos de 40 horas a

la semana) contra empleos de jornada completa. El ajuste intensivo en el mercado laboral hace alusión a la

cantidad total de horas trabajadas por cada trabajador, tanto en su ocupación principal como secundaria.

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21

II. Descomposición no paramétrica: matching exacto

En esta sección, se utiliza una aproximación no paramétrica propuesta por Ñopo (2004)

para calcular las brechas salariales entre PCD y PSD sin la necesidad de asumir una forma

funcional del modelo. De este modo, se determina la variable dependiente de la estimación

como el salario real por hora61 y las variables explicativas de acuerdo a las características

de las PCD (grupo de tratamiento) y PSD (grupo de control).

Esta metodología se denomina como “más allá de la media” pues se puede observar la

contribución de la discriminación en la brecha salarial estimada a lo largo de toda la

distribución del salario. La brecha salarial se ve explicada por cuatro componentes, donde

el último componente representa la parte no explicada por características observables de las

personas y por ello es atribuible a la discriminación laboral o a variables no observadas.

∆𝒚 = ∆𝒎62 + ∆𝒇63 + ∆𝒙64 + ∆𝒐

A partir de las bases de datos ya descritas, se procede a encontrar el símil de la población

discapacitada en base a la no discapacitada de acuerdo con las características

socioeconómicas mediante técnicas de emparejamiento (matching). Para realizar la

estimación no paramétrica se debe seleccionar una observación de PCD de la muestra de la

ENEDIS, para luego seleccionar a todas las observaciones de PSD de la muestra de la

ENAHO que tengan las mismas características. De esta manera, se construye un individuo

representativo con características promedio que actúa como soporte común65 en las

estimaciones.

61 La variable dependiente- salario por hora- está calculada sobre la base de las horas trabajadas por el

individuo, la cual no es regulada por la presencia de la discapacidad. Según la Ley de Jornada de Trabajo,

Horario y Trabajo en Sobretiempo (DL. N°854), no existe ninguna artículo que regule el horario de trabajo de

las PCD. Para mayor detalle de las normas legales sobre la discapacidad ver Anexo 11. 62 El primer componente explica las diferencias de ingresos entre PSD fuera y dentro del soporte común de

características. Se puede interpretar como el incremento esperado en los ingresos de PCD si estos tuvieran

acceso a algunas características de PSD que no son recompensadas en el mercado laboral y que aún

permanecen fuera del alcance para las PCD. 63 El segundo componente explica las diferencias entre los PCD dentro y fuera del soporte común. Se puede

interpretar como el incremento esperado en ingresos que el PCD promedio tendría si todos tuvieran

características comparables a las de los PSD. 64 El tercer componente explica las diferencias en características observables entre PSD y PCD dentro del

soporte común. Se puede interpretar como el diferencial en las dotaciones entre cada grupo. 65 Para mayor detalle ver Anexo 8.

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22

III. Componente no explicado: ¿discriminación?

Adicionalmente, existen otros factores del entorno de la PCD que influyen en su

desempeño laboral66. Estos se pueden clasificar en ambientales o personales, y son

incluidos en el modelo integrador de la CIF67. Por ello, se incluye una variable que mide las

dificultades en la accesibilidad68 y condiciona la discapacidad, además de imposibilitar la

integración laboral. Esto se realiza a partir de la pregunta: ¿tiene limitaciones para

trasladarse dentro de su centro de trabajo? Otro aspecto importante es la sensibilidad y

actitudes hacia la PCD por lo que se agrega la variable sobre la integración social a partir

de la pregunta: ¿Qué personas lo tratan de manera diferente69?, y la respuesta: “compañeros

de trabajo”.

De esta manera, las dos variables dummy se incluyen en el modelo principal bajo los

métodos de descomposición expuestos en la primera parte de la estrategia metodológica.

Así, se busca encontrar el componente no explicado como variable proxy de la

discriminación al incluir a estas dos variables explicativas categóricas que representan, por

un lado, el capital físico y por otro, el capital humano en el que se desarrollan las PCD.

66 Según la OMS (2001): “La discapacidad no es un atributo de la persona, sino un complicado conjunto de

condiciones, muchas de las cuales son creadas por el ambiente social”. 67 Clasificación Internacional del Funcionamiento, de la Discapacidad y de la Salud. 68 Basado en el principio de normalización: que los PCD tengan una vida normal como la de los demás

(Casado Pérez, 1991). 69 Lo sobreprotegen, lo descuidan o ignoran, se ponen nerviosos, lo agreden (física y/o verbalmente).

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23

Análisis de Resultados

I. Estadísticas Descriptivas de los datos

Previo al análisis de los resultados obtenidos, nos detendremos a examinar las estadísticas

descriptivas de las variables relevantes por utilizar –la variable dependiente y los regresores

relacionados con la hipótesis– en las estimaciones70. En la tabla 12 se presenta la lista de

variables incluidas las medias muestrales y desviaciones estándar de cada una de ellas. De

esta manera, se obtiene que el logaritmo del salario laboral por hora es superior para las

PSD (1.83) frente al que reciben las PCD (1.33)71. Este resultado respalda la intuición

esbozada en las hipótesis planteadas, en donde las PCD reciben menores salarios promedio,

y es semejante a la encontrada en estudios similares para el caso peruano72. De este modo,

el diferencial salarial (brecha) hallado para ambos grupos poblacionales asciende a 17.03%

y es favorable para la población sin discapacidad.

Al basarnos en los estudios sobre los cuales se tiene conocimiento, se afirma que el

benchmark73 de brechas salariales entre PCD y PSD encontradas a nivel mundial, asciende

a 35,3%. De tal forma, nuestros resultados suponen que la brecha hallada para el caso

peruano se ubica por debajo del promedio, resultado intuitivo al considerar que la regresión

incluye un mayor número de controles y la productividad se ve ajustada por verdaderas las

capacidades del individuo para realizar sus funciones laborales. Además, se deben

considerar los diversos criterios empleados por los autores para las estimaciones como la

clasificación de las PCD según nivel de visibilidad de la discapacidad, por autopercepción

de la productividad o por género, así como la interpretación de la discapacidad en cada uno

de los casos. Aun así, la mayor parte de los estudios han mostrado brechas positivas

favorables a las PSD74.

70 Véase Tabla 6, 7 y 8. 71 El test de medias sobre el diferencia salarial resultó ser significativamente distinta que con un nivel de 95%

de confianza. 72 Maldonado (2005) estima una brecha salarial total de 35,38% y Maldonado (2007) lo hace en 19,51%, en

ambos casos las diferencias salariales son favorables a las PSD. 73 Se entiende como una cifra numérica de referencia para todo un sector o industria con similares

características (CGE, 2013). 74 Véase Anexo 11.

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24

Por ejemplo, para el caso de Estados Unidos, Baldwin & Johnson (1994) estiman una

brecha salarial de 35,6% para aquellas personas con discapacidad visible y 7,2%, para las

personas con discapacidad no visible. En estudios más recientes, los autores calculan una

brecha salarial total de 29% y 19% para las personas con discapacidad visible y no visible,

respectivamente (Baldwin & Johnson, 2000). Del mismo modo, DeLeire (2000) encuentra

una brecha de 67,4% para aquellos individuos cuya productividad se ve afectada por sus

limitaciones y una de 11,1% para aquellos cuya productividad no se ve deteriorada. Para el

caso europeo, Lechner & Vásquez-Álvarez (2003) estiman una brecha salarial de 18,3%

para Alemania, mientras que Jones, Latreille & Sloane (2006) la calculan en 83% y 88,4%

para hombres y mujeres discapacitados en Inglaterra. En el caso peruano, Maldonado

(2005) y Maldonado (2007) son los únicos estudios que tratan el tema de brechas salariales

de PCD, donde resultaron 35,38% y 19,51%, respectivamente.

Respecto a las estadísticas de las variables de edad, las PCD presentan mayores años de

edad y experiencia potencial, lo cual se explica en la estrecha relación que existe entre la

discapacidad y la edad del individuo, ya que a medida que se incrementa el número de años

cumplidos, la probabilidad de adquirir algún tipo de limitación aumenta. De igual forma,

las PCD que componen la muestra total tienen en promedio menores niveles educativos que

las PSD. Por ejemplo, el 25% de PCD no presentan ningún nivel de estudio alcanzado,

mientras que esta proporción se sitúa en el 9% para las PSD. En el otro extremo, el

porcentaje de PSD con estudios universitarios representa el 21%, mientras que este

porcentaje equivale sólo al 5% para las PCD.

Al analizar las variables laborales de la muestra total, encontramos que la mayoría (53%)

de PCD se encuentra empleada en actividades económicas como la Agricultura, Caza y

Silvicultura, seguido por la Manufactura (9%) y Minería (7%). Además, variables de la

oferta laboral nos revelan que tanto las PCD como PSD trabajan en Microempresas75, que

representa el 86% y 87% de la muestra, respectivamente.

75 Empresas con menos de 10 trabajadores.

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25

I. Descomposición paramétrica: resultados

Los resultados de la descomposición paramétrica aplicando la metodología introducida por

Blinder-Oaxaca (BO) (1973) se muestran en el Anexo 13. Se precisa que para fines de

comparación y análisis a detalle, se está considerando la especificación econométrica

elegida bajo tres escenarios muestrales distintos: un primer escenario (1) donde la base

muestral para PCD y PSD es el total de observaciones halladas en la ENAHO76 y ENEDIS,

respectivamente; un segundo escenario (2) donde se parte de la base muestral aplicada en

(1) pero sólo se consideran aquellas personas empleadas en el área urbana (ENAHO y

ENEDIS), que no presentan limitaciones para relacionarse con los demás, para entender o

aprender y no padecen de enfermedades crónicas (ENEDIS); por último, para el tercer

escenario (3), se parte de la base empleada en (2), de la cual se consideran únicamente a

aquellas personas cuyas limitaciones no perjudican sus labores diarias en términos de

deterioro de la productividad.77

Cuadro N°1: Grupos muestrales definidos

Elaboración propia

De esta forma, en (2) y (3) la regresión se ve ajustada por la corrección del sesgo de

selección de Heckman (1979) en donde un modelo Probit es utilizado para incluir la

76 El número de observaciones de PSD extraídas de la ENAHO (2012) corresponde al total de observaciones

encontrado menos aquellas personas que respondieron “SI” a la pregunta de discriminación por discapacidad

del módulo de “Gobernabilidad, Democracia y transparencia” (véase Anexo 6). Este filtro se aplica con la

intención que tomar únicamente a aquellas personas que no poseen ninguna discapacidad. 77 Utilizando el filtro de tareas detallado en la Tabla 4.

Tipo de muestra Descripción Número de

observaciones

Muestra total Total observaciones de la ENAHO

(2012) y ENEDIS (2012)

PCD: 36,915

PSD: 103,767

Muestra empleados

urbanos

Pesonas empleadas en el área

urbana

PCD: 478

PSD: 8,848

Muestra con filtro

de tareas

Filtro de tareas: PCD cuyas

limitaciones no inciden en la

productividad laboral

PCD: 256

PSD: 8,848

Barletti e Yllescas

26

probabilidad de ser empleado78. En contraste, en (1) no se aplica la corrección de Heckman

ya que se trabaja con la muestra completa (todas las categorías ocupacionales).

En particular, la regresión estimada en (3) se podría considerar más precisa, pues al excluir

de la muestra de estudio a aquellas personas con menores capacidades para desarrollar sus

funciones, se aísla en mayor proporción el efecto de diferencias salariales explicadas en

menor productividad. Sin embargo, el número de filtros aplicados a la muestra podría

significar una pérdida de representatividad. Por ende, con fines comparativos, los resultados

obtenidos bajo los tres escenarios mencionados se muestran en el Anexo 1379.

a) Modelo Probit Binomial sobre el empleo

Para corregir el problema muestral de sesgo de selección en la muestral total, se utiliza el

método de estimación de dos etapas de Heckman (1979). Este modelo tiene como propósito

incluir en la estimación de los salarios la probabilidad de ser empleado en la muestra total

de PCD y PSD. La variable dependiente es una variable dicotómica que toma el valor de 1

si la persona se encuentra empleada y 0 de otro modo.

𝑃𝑟[𝑦 = 1] = 1, 𝑠𝑖 𝑙𝑎 𝑐𝑜𝑛𝑑𝑖𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒 𝑜𝑐𝑢𝑝𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑝𝑒𝑟𝑠𝑜𝑛𝑎 𝑒𝑠 𝑒𝑚𝑝𝑙𝑒𝑎𝑑𝑜

0, d.o.m.

𝑷𝒓[𝒚 = 𝟏] = 𝑭(𝜷𝟎 + 𝜷𝟏𝑺𝒆𝒙𝒐 𝒎𝒂𝒔𝒄𝒖𝒍𝒊𝒏𝒐 + 𝜷𝟐𝑨ñ𝒐𝒔 𝒅𝒆 𝒆𝒅𝒖𝒄𝒂𝒄𝒊ó𝒏 +

𝜷𝟑𝑬𝒔𝒕𝒂𝒅𝒐 𝒄𝒊𝒗𝒊𝒍 + 𝜷𝟒𝑵ú𝒎𝒆𝒓𝒐 𝒅𝒆 𝒉𝒊𝒋𝒐𝒔 𝒎𝒆𝒏𝒐𝒔 𝒅𝒆 𝟓 𝒂ñ𝒐𝒔)

Las regresiones presentadas en el Cuadro N°2 y Cuadro N°3 presentan la probabilidad de

ser empleados para ambos grupos (PCD y PSD), explicada por un grupo de variables

explicativas80. Los resultados comprueban que existe suficiente evidencia estadística para

aceptar las siguientes afirmaciones para ambos modelos: i) a mayores años de educación la

78 Dado que se seleccionan únicamente a los individuos empleados. Para una mejor especificación del

concepto que involucra el ser empleado véase Anexo 9. 79 De igual manera, en las tablas 10, 11 y 12 se presentan las estadísticas descriptivas bajo los tres escenarios

mencionados. 80 Se eligieron las variables de mayor correlación con la variable dependiente dicotómica. Para mayor detalle

sobre las variables ver Anexo 4.

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27

probabilidad de ser empleado se incrementa, ii) los hombres tienen mayor probabilidad de

ser empleados.

Cuadro N°2: Probit Binomial: Probabilidad de estar empleado para PCD

Elaboración propia

Cuadro N°3: Probit Binomial: Probabilidad de estar empleado para PSD

Elaboración propia

Los resultados obtenidos a partir de la muestra del filtro de tareas se muestran en el Cuadro

N°4. El diferencial estimado indica una brecha salarial del orden del 17.03% (con un

intervalo de confianza de 99%) calculada a partir del peso de la diferencia salarial sobre el

salario del primer grupo (PSD).

probit regression Number of obs = 27,217

LR chi2(4) = 1511.4

Prob > chi2 = 0

Log likelihood = -2822.4884 Pseudo R2 = 0.2112

Robust

empleado Coef. Std. Err. z P>z

Años_Educación 0.120 0.004 31.270 0.000 *** 0.113 0.128

Sexo 0.216 0.038 5.750 0.000 *** 0.143 0.290

Número_hijos 0.104 0.028 3.770 0.000 *** 0.050 0.159

Estcivil 0.144 0.043 3.380 0.000 *** 0.061 0.228

_cons -3.172 0.056 -57.100 0.000 *** -3.280 -3.063

***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1

[95% Conf. Interval]

probit regression Number of obs = 48,019

LR chi2(4) = 12157.71

Prob > chi2 = 0.0000

Log likelihood = -11793.389 Pseudo R2 = 0.3401

Robust

empleado Coef. Std. Err. z P>z

Años_Educación 0.233 0.003 80.310 0.000 *** 0.227 0.238

Sexo 0.130 0.019 6.920 0.000 *** 0.093 0.166

Número_hijos 0.034 0.013 -2.670 0.000 *** -0.059 -0.009

Estcivil 0.122 0.024 -5.020 0.000 *** -0.170 -0.075

_cons -3.580 0.042 -85.190 0.000 *** -3.663 -3.498

***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1


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28

Cuadro N°4: Resultados Paramétricos

Fuente: Estimaciones propias

Según los resultados, el 66.54% de la brecha está explicada por características observables

ente ambos grupos de interés81. Entre los componentes explicativos resalta la educación, los

retornos de la experiencia potencial, el capital físico y el sexo del individuo. Este

componente estaría incorporando la diferencia salarial explicada por género.

Cuadro N°5: Componente Explicado


En complementariedad, el 33.46% de la brecha corresponde al componente no explicado

asociado a la presencia de discriminación entre ambos grupos. Éste muestra la proporción

81 Se calcula a partir de dividir 0.12 (obtenido como componente no explicado) entre 0.18 (el diferencial

salarial total), y multiplicarlo por 100.

Blinder-Oaxaca decomposition Number of obs: 4,043

1: PCD = 0

2: PCD = 1

Robust

ling Coef. Std. Err. z P>z

Differential

Prediction_1 1.23 0.01 1079.23 0.00 *** 6.28 6.30

Prediction_2 1.05 0.03 202.59 0.00 *** 5.83 5.94

Difference 0.18 0.03 13.81 0.00 *** 0.35 0.47

***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1


Explained

Sexo 0.04 0.182 -0.240 0.000 *** -0.400 0.314

Años_Educación 0.17 0.152 0.280 0.000 *** -0.256 0.341

Lengua 0.00 0.063 -0.100 0.045 ** -0.130 0.118

Experiencia_Potencial -0.55 0.113 0.520 0.430 -0.162 0.280

Experiencia_Potencial2 0.32 0.036 0.160 0.340 -0.065 0.076

ActEco1 0.11 0.130 -0.260 0.030 ** -0.290 0.221

ActEco8 0.00 0.410 0.050 0.240 -0.784 0.823

Capital_Físico 0.00 0.399 0.320 0.000 *** -0.656 0.907

Salud_PCD 0.03 0.02 -1.04 0.04 ** -0.05 0.01

Total 0.12 0.03 4.88 0.00 *** 0.10 0.22

***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1

Barletti e Yllescas

29

de la brecha que no se ve explicada por las variables incluidas en el modelo, sobre el

diferencial salarial estimado82. Las variables con mayor significancia son los años de

educación, el sexo del individuo y el capital físico.

Cuadro N°6: Componente No Explicado


II. Descomposición no paramétrica: resultados

Antes de exponer los resultados, es importante definir el soporte común de características.

Las variables de control para cada grupo (PSD y PCD) explican las diferencias dentro de

cada subgrupo de análisis. En este caso, la metodología utilizada de emparejamiento

perfecto Por ello, se eligió el modelo más parsimonioso con las siguientes variables para

clasificar a los PSD y PCD dentro y fuera del soporte común: años de educación;

experiencia potencial, dummy si el sector de la empresa es privado; dummy si es hombre; y

dummy si la lengua materna es castellano.

Como resultado de aplicación del soporte común, se obtuvo los subgrupos de PSD y PCD

con la siguiente distribución:

82 Se calcula a partir de dividir 0.06 (obtenido como componente no explicado) entre 0.18 (el diferencial

salarial total) y multiplicarlo por 100.

Unexplained

Sexo 0.13 0.74 0.35 0.00 *** -1.19 1.72

Años_Educación 0.39 0.22 1.70 0.00 *** -0.06 0.80

Lengua 0.04 0.23 1.09 0.04 ** -0.20 0.72


Experiencia_Potencial2 -0.32 0.02 0.65 0.52 -0.03 0.06

ActEco1 0.08 0.02 -0.07 0.03 ** -0.04 0.04

ActEco8 0.02 0.02 0.59 0.00 *** -0.03 0.05

Capital_Físico 0.46 0.08 -1.26 0.00 *** -0.26 0.06

Salud_PCD 0.00 0.08 1.21 0.02 ** -0.06 0.27

Total 0.06 0.04 4.13 0.00 *** 0.09 0.25

***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1

Barletti e Yllescas

30

Cuadro N°7: Distribución de subgrupos


Los resultados de estimaciones realizadas a través la descomposición no paramétrica

introducida por Ñopo (2004) que se muestran en el siguiente cuadro:

Cuadro N°8: Resultados No Paramétricos


Bajo este método, la brecha salarial estimada esboza un signo negativo, lo que implica la

incidencia negativa de la discapacidad en los salarios de las PCD en comparación con PSD

de similares características. Es decir, que la discapacidad influye de forma negativa sobre el

nivel de salarios que reciben las PCD en comparación con PSD, tomando en cuanto un

conjunto de características comparables.

En particular, el componente no explicado (∆𝒐) representa el 29.84% de la brecha estimada

y obedece a características no observables entre PCD y PSD que comparten características

similares: sexo, años de educación, experiencia potencial, lengua, sector de empleo

(público o privado) y actividad económica. La significancia de este componente se

atribuiría a la existencia de factores no observables propios de cada persona (discapacitada

y no discapacitada) que explicarían una fracción de la diferencia en ingresos (componente

PSD PCD

4553 104

54% 44%

3878 132

46% 56%

Total 8431 236

Dentro del soporte común

Fuera del soporte común

Brecha (%)

Delta -0.18 100.0

Delta 0 -0.06 29.84

Delta PSD -0.05 29.50

Delta PCD -0.02 10.84

Delta X -0.06 29.80

Brecha salarial

Barletti e Yllescas

31

no explicado por características observables). Esta brecha es evidencia de la existencia de

factores que determinan la discriminación en el mercado laboral y los cuales incluyen las

diferencias entre características personales como la habilidad y actitud en el desempeño

laboral.

Asimismo, el componente (∆𝒇) representa el 10.84% de la brecha salarial total y se ve

explicado por diferencias de ingresos entre PCD fuera del soporte común de características

representadas por las variables explicativas del modelo. Este elemento de la

descomposición se interpreta como el incremento esperado en los ingresos de PCD si estos

tuvieran acceso a algunas características de PSD que no son recompensadas en el mercado

laboral y que aún permanecen fuera del alcance para las PCD. Además, este porcentaje

reducido de la brecha podría atribuirse a que los PCD tienen características similares entre

sí fuera y dentro del soporte común.

De igual manera, el componente (∆𝒎) representa el 29.5% de la brecha salarial, el cual

explica las diferencias para las PSD dentro y fuera del soporte común de características.

Este componente es interpretado como el incremento esperado en los ingresos que las PSD

promedio tendrían si tuvieran características comparables a las de las PCD. Se refiere a la

diferencia en el salario promedio entre aquellos PSD que no encontraron emparejamiento

con un PCD y los PSD que sí lo encontraron de acuerdo a las características del soporte

común antes definido. En este sentido, este porcentaje de la brecha salarial es atribuible

como aquel conjunto de características de algunos PSD que no han podido ser adquiridas

por las PCD. Esto implica los desafíos y el esfuerzo que tienen las PCD por intentar

recompensar estas diferencias en su desempeño laboral.

Por último, el componente (∆𝒙) representa el 29.80% restante y explica la brecha estimada

en diferencias de características observables entre PCD y PSD dentro del soporte común de

características. Este porcentaje es interpretado como el diferencial en las dotaciones que

posee cada grupo, entre las cuales se encuentra como principal característica a la educación.

Barletti e Yllescas

32

Conclusiones y Recomendaciones de política

El fomento de las políticas de empleo debería descansar, principalmente, en la reducción de

la discriminación en el mercado de trabajo desfavorable para la población con discapacidad

(5,2% de la población total del Perú). Esto supondría un avance en las estrategias de

inclusión que, hasta la fecha, se basan en políticas asistenciales y de mantenimiento de

ingresos. En ese sentido, el análisis económico sobre la discapacidad proporciona

información muy importante para el diseño de las políticas de inclusión como el análisis del

mercado laboral, conveniente para delimitar el tamaño del colectivo favorecido y la

magnitud del beneficio potencial. Asimismo, se debe destaca que la prevalencia de la

discapacidad en la zona urbana del Perú es mayor que en el área rural y asciende a 5,6%, de

los cuales el 21% de los individuos forman parte de la PEA83 (ENEDIS, 2012).

El presente trabajo constituye una contribución a la literatura previa sobre la discriminación

salarial de discapacitados pues se ha aprovechado el nuevo acervo de información

estadística proporcionado por la ENEDIS del año 2012, que brinda información socio-

económica del discapacitado y permite la aproximación de las labores requeridas del

empleo con las características del trabajador. De tal forma, se trabaja con un mayor tamaño

muestral comparado con estudios anteriores de los cuales se tiene conocimiento para el

caso peruano. A partir de la metodología paramétrica introducida por Blinder-Oaxaca (BO)

(1973) y desarrollada por Reimers (1983), se estima una brecha salarial entre las PCD y

PSD en el Perú urbano de 17%, en donde el componente no explicado es del orden del

35.5%, el cual se asocia, según la literatura existente, a la presencia de discriminación en el

mercado laboral. Los hallazgos son menores que los encontrados en estudios similares para

el caso peruano, como el de Maldonado (2005) y Maldonado (2007), cuya brechas

salariales estimadas ascendían 35,4% y 19,5%, respectivamente.

De igual manera, y dado que mediante la descomposición paramétrica de Blinder-Oaxaca

(1973) la brecha salarial se calcula sólo en un punto de la distribución, se realizaron

estimaciones no paramétricas a través de la metodología introducida por Ñopo (2004) que

permite calcular la brecha a lo largo de toda la distribución. Así, bajo esta metodología el

componente no explicado es del orden de 29.84%. Ambos resultados respaldan las hipótesis

83 Población Económicamente Activa.

Barletti e Yllescas

33

planteadas en donde una proporción de la diferencia salarial no se vería explicada en menor

productividad, sino más bien en características no observables como la habilidad. Estos

resultados descritos sobre brechas salariales muestran cifras menores a las halladas en

estudios similares según la literatura revisada.

A partir de estos resultados de investigación, se proponen políticas dirigidas a elevar la

probabilidad de que los discapacitados puedan acceder a un empleo, y por tanto a reducir

esta exclusión en el mercado laboral. Para lograr tales objetivos, se propone el fomento de

las Asociaciones Público-Privadas (APPs)84 para diseñar e implementar proyectos de

infraestructura pública que permitan la reducción de dificultades de las PCD para

desplazarse, por ejemplo hacia su centro de trabajo, vivienda y/o centro de estudios.

De igual modo, se busca promover la adecuación de la infraestructura interna de las

instituciones públicas y privadas, de tal manera que las PCD cuenten tanto con la

accesibilidad y herramientas necesarias que les permita desempeñarse de igual manera que

las personas que no padecen de alguna limitación. Es decir, que este grupo no vea limitadas

sus capacidades que afecten su productividad, debido a restricciones exógenas como la falta

de rampas de acceso y veredas sin desniveles para desplazarse en las vías públicas.

Como referencia, se puede mencionar la experiencia de dos países de Latinoamérica donde

se observan avances en materia de inserción de las PCD en la sociedad. En el caso chileno,

desde 1995 se vienen construyendo accesos especiales para discapacitados en el metro de

Santiago que permiten el desplazamiento de más de 750,000 PCD (Fundación Nacional de

Discapacitados, 2014). Para el caso de Brasil, desde el 2011 se aplican programas que

incluyen la instalación de aplicativos informáticos que permiten el acceso de personas con

discapacidad visual a las bibliotecas nacionales, y la contratación de profesionales

intérpretes de señas que apoyan a los alumnos con discapacidades auditivas en el proceso

educativo (CINTERFOR , 2014).

84 El Estado puede contratar con privados tanto la inversión como la prestación de servicios públicos en todas

las modalidades de contratación existentes entre privados según el Código Civil y la Ley de Sociedades. Las

Asociaciones Público-Privadas son relaciones contractuales materializadas en un esquema financiero entre el

sector público y el privado para la provisión de infraestructura y servicios, asegurando el financiamiento, la

construcción, la operación y el mantenimiento por la duración del contrato. (MEF, 2014)

Barletti e Yllescas

34

Por otro lado, se propone el fomento de campañas contra la discriminación en aras de

romper el círculo de exclusión social que enfrenta este grupo vulnerable, así como mejorar

el acceso al servicio educativo que los ayude a enfrentar las barreras en la obtención de un

empleo. Esto va de la mano con el “Programa de Discapacidad” de la OIT (2014) para el

diseño de programas orientados a la igualdad de oportunidades paras las PCD.

Por último, se debe destacar que la información exhibida en la presente investigación

podría ser de interés para organismos estatales, como la CONADIS85 y el MTPE86. Estas

instituciones podrían utilizar los resultados de investigación como primer paso hacia el

diseño futuro de programas que incluyan tanto una mejora en el capital físico

(infraestructura adecuada) como capital humano (disminuir el maltrato/indiferencia hacia

los discapacitados). De este modo, se sugiere que futuras investigaciones trabajen con un

panel data construido a partir de ediciones posteriores de la ENEDIS87 y promover la

inclusión de preguntas más específicas sobre las condiciones de salud del individuo.

Limitaciones

Dada la complejidad del tema sobre la discapacidad, se debe considerar algunas

limitaciones88 que podrían ser causantes de sesgos en los resultados. Si bien se pudo ajustar

el componente no explicado dado el mayor número de controles incluidos en las

estimaciones, los filtros aplicados a las muestras podrían restar representatividad a los

resultados.

En primer lugar, se enfrenta problemas de sesgo de selección. La ENEDIS es una encuesta

que recoge información sobre la auto-clasificación del individuo sobre el tipo (auditiva,

visual, locomoción, voz y habla, conducta e intelecto) y grado de limitación que pueden no

reflejar con exactitud el fenómeno de la discapacidad. Malo y Pagán (2005) mencionan que

este problema podría ocasionar una sobreestimación de la prevalencia de la discapacidad.

Es así, que los individuos podrían estar seleccionarse como discapacitados por algún

incentivo social o económico.

85 Consejo Nacional para la Integración de la Persona con Discapacidad. 86 Ministerio de Trabajo y Promoción del Empleo. 87 El posible estudio longitudinal permitiría el seguimiento de la situación socio-económica de las PCD a

través del tiempo, y con ello la posibilidad de evaluar el impacto de futuras políticas sociales. 88 Para mayor detalle véase Anexo 5.

Barletti e Yllescas

35

En segundo lugar, al trabajar con la base de datos de la ENAHO (2012) para encontrar a las

PSD, no existe una pregunta directa que responda a la discapacidad de la persona

entrevistada. Por ello, el proceso de depuración se hace con la información del módulo de

Gobernabilidad, Democracia y Transparencia. Se utiliza la pregunta de la sección

Discriminación: ¿cuál cree que fue la razón o el motivo principal por el cual fue tratado

así?89 Se busca rescatar la respuesta que expone directamente a la discapacidad como

motivo de discriminación. Este ejercicio se realiza a fin de descartar el porcentaje de PCD

que se sintieron discriminadas (1.37% de la muestra) por la limitación que padecen. Sin

embargo, se debe reconocer la limitación de este procedimiento, ya que no se llega a

descartar aquellas PCD que en su opinión no fue discriminada. Por lo tanto la herramienta

utilizada para depurar la base no es del todo precisa por ser una pregunta de opinión.90

89 Véase Anexo 5. 90 Este problema muestral se puede resolver extrapolando los resultados estadísticos recogidos en encuestas

anteriores sobre discapacidad en el Perú. Como ya se mencionó anteriormente, la proporción de PCD

estimada en el 2007 fue 10.9% (a nivel de hogares) y en el 2012 fue 5.2% (a nivel de personas). Por lo tanto

la probabilidad de incorporar en las estimaciones a PCD en el grupo de PSD es baja. Por otro lado, si se

incorporara a las personas que si padecen alguna limitación, la brecha salarial estimada estaría sesgada a la

baja, subestimando a la verdadera. No obstante, las brechas son estimados inferiores que deben ser

interpretados como un diferencial que “por lo menos” se debe mantener en la población.

Barletti e Yllescas

36

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Barletti e Yllescas

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Anexos

Anexo 1: Ficha Técnica de la Encuesta Nacional Especializada sobre Discapacidad 2012

ENCUESTA NACIONAL ESPECIALIZADA SOBRE DISCAPACIDAD - 2012

FICHA TÉCNICA

I. FINALIDAD

Apoyar el diseño e implementación de un Programa Presupuestal dirigido a las

personas con discapacidad, con el fin de lograr resultados específicamente en materia de

educación inclusiva y especial, intervención temprana, salud y rehabilitación, e inserción

laboral.

II. OBJETIVO GENERAL

Obtener información estadística confiable sobre el tamaño de la población con alguna

discapacidad existente en el país, el tipo de discapacidad que los afecta y sus características

socio-demográficas y económicas, y su nivel de funcionamiento personal, familiar y socio

laboral, a fin de orientar adecuadamente las políticas, planes y programas para su atención.

III. OBJETIVOS ESPECÍFICOS

Estimar el nivel de la prevalencia de la discapacidad en el país.

Conocer el tipo de discapacidades que más afectan a la población.

Caracterizar a la población con discapacidad respecto a edad, sexo, etnia, ubicación geográfica, aspecto

educativo, acceso a la salud, condición de aseguramiento, condición laboral, condición de usuario de

programas sociales.

Disponer de información sobre accesibilidad e integración socio laboral y nivel de funcionamiento según

tipo de discapacidad.

Determinar las necesidades más urgentes de este grupo poblacional.

Proporcionar información para orientar adecuadamente las políticas, planes y programas para su atención

y el seguimiento de los objetivos de desarrollo del milenio.

IV. CARACTERISTICAS TECNICAS DE LA ENCUESTA

4.1 TIPO DE ENCUESTA

La Encuesta será de derecho; es decir, la población de estudio estará constituida por todos los residentes habituales

que son miembros del hogar.

Barletti e Yllescas

40

4.2 COBERTURA DE LA ENCUESTA

4.2.1 GEOGRÁFICA

Se realizará a nivel nacional, en el área urbana y rural en los 24 departamentos del país y en la

Provincia Constitucional del Callao, en 22,657 viviendas particulares a nivel nacional.

4.2.2 TEMPORAL

Se realizará en los meses de Julio del 2012 a Marzo del 2013.

4.3 UNIDADES DE INVESTIGACIÓN

En la Encuesta Nacional Especializada sobre Discapacidad, las unidades de investigación son las siguientes:

- Vivienda Particular

- Hogar

- Miembro del Hogar

4.4 INSTRUMENTOS DE RECOLECCION

Se utilizarán dos cuestionarios:

- Un cuestionario para el registro de viviendas.

- Un cuestionario para las personas con alguna discapacidad

4.5 MÉTODO DE RECOLECCIÓN DE DATOS

Se empleará el método de Entrevista Directa, con personal debidamente capacitado y entrenado para tal fin y que

visitarán las viviendas seleccionadas durante el período de recolección de información.

4.6 PERÍODOS DE REFERENCIA

Los períodos de referencia para las variables a investigarse, son los siguientes:

Características de la Vivienda y del Hogar:

Día de la entrevista

Características de los Miembros del Hogar:


Residencia Habitual: Día de la entrevista

Condición de Ocupación: Semana Pasada

Condición de salud: Últimos 6 meses.

Aspectos Educativos:


Año pasado

Últimos 12 meses

Aspectos de Salud:

Condición de salud: Últimos 6 meses.


Aspectos Económicos:

Semana pasada

Barletti e Yllescas

41

Integración Social:


4.7 TEMÁTICA

La Encuesta Nacional Especializada sobre Discapacidad, recogerá información de variables asociadas a

indicadores seleccionados del Programa Presupuestal sobre Discapacidad, los siguientes temas:

4.7.1 DATOS DE LA VIVIENDA Y EL HOGAR:

Localización de la Vivienda.

Características Estructurales de la Vivienda.

- Tipo de vivienda.

- Material predominante en la construcción de la vivienda (paredes exteriores, pisos y techos).

- Número de cuartos o habitaciones de la vivienda.

Características y Servicios Básicos del Hogar que Ocupa la Vivienda

- Servicios básicos del hogar (agua, servicio higiénico y alumbrado).

- Habitaciones exclusivas para dormir.

- Tipo de combustible que usa para cocinar.

- Utilización de un ambiente con fines de trabajo.

- Equipamiento del hogar.

- Otros servicios del hogar (Internet, TV cable, teléfono)

4.7.2 DATOS DE LA POBLACIÓN: Aspectos Demográficos

- Nombres y Apellidos de los integrantes del hogar.

- Parentesco con el Jefe(a) del hogar.

- Sexo.

- Etnia.

- Edad.

- Estado Civil.

- Documento de Identidad.

- Lugar de Nacimiento.

Aspectos Educativos

- Alfabetismo o analfabetismo.

- Nivel y grado/año de estudios alcanzado.

- Acceso a Programas de educación especial

- Asistencia escolar

- Razones de la no asistencia escolar.

- Disponibilidad de recursos, equipos y materiales pedagógicos y tecnológicos adecuados.

- Tipo de Institución Educativa a la que asiste.

- Acceso al lenguaje alternativo o técnicas de comunicación.

- Acceso al Programa SAANEE.

Aspectos de Salud

Barletti e Yllescas

42

- Condición de salud (en los últimos 06 meses antes de la entrevista).

- Acceso a servicios de salud: (donde acudió, quien lo atendió).

- Acceso a servicios de rehabilitación: (donde acudió, quien lo atendió).

- Lugar donde recibe atención en salud.

- Tipo de atención.

- Razones porque no recibió atención.

- Barreras en el acceso a los servicios de salud

- Necesidades de rehabilitación u otros.

- Seguro de Salud:

Tenencia.

Tipo de Seguro.

- Condiciones de apoyo y cuidados en el hogar

Aspectos Económicos

- Condición de actividad: ocupados, subempleados, desempleados, inactivos, desalentados.

- Ocupación Principal.

- Rama de actividad.

- Categoría de ocupación.

- Contrato laboral (tipo de contratación)

- Promedio de trabajadores de la empresa.

- Promedio de trabajadores con discapacidad en la empresa.

- Número de horas de trabajo.

- Ingresos por empleo.

- Capacitación laboral: tipo de curso, duración, utilidad.

- Condición de Inactividad.

- Formas de búsqueda de empleo.

- Dificultades para conseguir empleo. Acceso de servicios de colocación especializado.

- Modificación laboral por discapacidad. (Adaptaciones del centro de trabajo a la discapacidad)

Aspectos referidos a la Discapacidad

- Discapacidad:

Tipo de discapacidad.

Grados de la discapacidad.

Apoyo en aparatos, tecnología, u otros.

Tiempo o periodo de la discapacidad.

Origen de la discapacidad.

Obstáculo para la familia.

Necesidad de apoyo.

- Sensibilidad y actitudes hacia las personas con discapacidad

- Accesibilidad:

Desplazamiento.

Acceso a edificaciones de uso público y edificaciones para vivienda (multifamiliares,

conjuntos habitacionales, condominios, etc.).

Acceso a medios de comunicación e información (televisión, radio, prensa, entre otros).

Medios de transporte que utiliza.

- Integración Social:

Situaciones de discriminación: percepción de discriminación hacia personas con

Barletti e Yllescas

43

Discapacidad, percepción de cómo ve la sociedad a las personas con discapacidad.

Pertenencia a instituciones afines a la discapacidad.

Conocimiento e identificación del CONADIS, OREDIS, OMAPEDS.

Identificación de usuario de programas.

Personas inscritas en el Registro de CONADIS: diagnóstico y certificación.

Ejercicio de derechos.

Participación ciudadana.

Aspectos referidos al Bienestar

Interacciones y relaciones interpersonales.

Desempeño en áreas principales de la vida: adaptación a los estudios y al trabajo

Vida comunitaria, social y cívica, uso del tiempo libre y ocio, religión/espiritualidad,

derechos humanos.

V. DISEÑO MUESTRAL

5.1 POBLACIÓN BAJO ESTUDIO

La población de estudio está conformada por las personas residentes de las viviendas del

área urbana y área rural del país.

Se excluye del estudio a la población residente en viviendas colectivas como cárceles,

cuarteles, hospitales, claustros religiosos, etc.

5.2 MARCO MUESTRAL

El marco muestral básico para la selección de la muestra tiene como fuente principal la

información estadística y cartográfica de los Censos Nacionales del 2007: XI de Población

y VI de Vivienda.

Previo a la ejecución de la encuesta, se realizará el registro de viviendas en las áreas

seleccionadas para la muestra.

5.3 NIVELES DE INFERENCIA

Se requieren resultados confiables de la prevalencia de personas con discapacidad para

los niveles de inferencia siguientes:

Nacional

Nacional Urbano

Nacional Rural

Departamento

Costa Urbana y Costa Rural

Sierra Urbana y Sierra Rural

Selva Urbana y Selva Rural

Lima Metropolitana

Provincia Constitucional del Callao

Región Lima (Provincias de Lima)

Así mismo, se podrá producir resultados para diferentes “arreglos” de unidades y su nivel

de desagregación dependerá fundamentalmente de la precisión con que se estime el dato.

La precisión dependerá a su vez del tamaño de la muestra (número de observaciones) para

Barletti e Yllescas

44

cada caso.

5.4 DEFINICIÓN DE LA MUESTRA

La muestra es probabilística, estratificada, de áreas, bietápica e independiente en cada

ámbito de inferencia propuesto.

En la primera etapa de muestreo (selección de UPM: conglomerados), se ha utilizado la selección

sistemática con probabilidad proporcional al tamaño (PPT) de viviendas.

En la segunda etapa de muestreo (selección de USM: viviendas), todas las viviendas del

conglomerado pasan a conformar la muestra (probabilidad igual a la unidad). En las viviendas

no se realiza sub-muestreo alguno, procediéndose a entrevistar a todas las personas residentes en

ella a la fecha de la encuesta.

El nivel de confianza de los resultados es del 95%.

5.5 UNIDADES DE MUESTREO

La unidad primaria de muestreo es el conglomerado, el cual se define como el área

geográfica que tiene 140 viviendas particulares en promedio.

La unidad secundaria de muestreo es la vivienda

particular.

5.6 TAMAÑO DE MUESTRA

El tamaño de la muestra efectiva es de 1858 conglomerados en los cuales se espera

registrar aproximadamente 223, 000 viviendas, y lograr entrevistar 22,657 viviendas donde

residen hogares con alguna persona con discapacidad.

VI. PRESUPUESTO ESTIMADO (SIN IGV)

Dado los objetivos de la encuesta y los niveles de inferencia propuestos, se ha

estimado en S/. 7’911,134 (siete millones novecientos once mil ciento treinta y cuatro y

00/100 nuevos soles), el monto que demandará la ejecución de la investigación. Dicho

monto debe ser transferido al INEI, quien se encargará de ejecutar la investigación en

todas sus fases, hasta la generación de la base de datos.

Barletti e Yllescas

45

Anexo 2: Cédula de la sección Características del Hogar

Fuente: XI Censo de Población y VI de Vivienda

Anexo 3: Descripción de variables a ser utilizadas

Variable dependiente Descripción

Condición de empleado

Variable dummy que toma el valor de 1 si la persona se

desempeñó en su ocupación principal o negocio como empleado;

y el valor de 0 de otro modo.

Logaritmo natural del

salario

Logaritmo natural del salario real91 por hora calculado a partir

del ingreso monetario y pago en especie de la ocupación

principal y secundaria de la persona.

Elaboración: Propia

Variables explicativas de interés

Hipótesis Variable Descripción Signo

esperado

Hipótesis 1

Nivel

educativo

alcanzado

Variables dummy que toma el valor de 1 según el

nivel educativo alcanzado por la persona (sin nivel,

primaria, secundaria, superior no universitaria,

superior universitaria, maestría/doctorado); y el valor

de 0 de otro modo.

+

Hipótesis 2

Experiencia

laboral

potencial

Variable calculada a partir de la edad menos años de

estudio y seis años que representan el primer periodo

de vida de la persona que no estudia ni trabaja. +

91 Los ingresos monetarios totales recibidos en promedio por hora en el mercado laboral deflactados en

dimensión temporal y espacial. Para realizar lo primero se utiliza el IPC (Índice de Precios al Consumidor)

para transformar los valores monetarios a nuevos soles reales del 2012. En segundo lugar, se deflactó

espacialmente utilizando el ratio de línea de pobreza: Línea de pobreza total de Lima Metropolitana en el

2012 entre la línea de pobreza total según región natural en el mismo año.

Barletti e Yllescas

46


Variables explicativas de la Demanda Laboral

Clase Variable Descripción

Sector de la

empresa

Sector privado

Variable dummy que toma el valor de 1 si el negocio,

organismo o empresa donde la persona trabaja pertenece al

sector privado; y el valor de 0 de otro modo.

Sector público

Variable dummy que toma el valor de 1 si el negocio,

organismo o empresa donde la persona trabaja pertenece al

sector público; y el valor de 0 de otro modo.

Tamaño de la

empresa

Micro

empresa

Variable dummy que toma el valor de 1 si el número de

trabajadores es menor o igual a 10 en el negocio, organismo

o empresa donde la persona trabaja; y el valor de 0 de otro

modo.

Pequeña

empresa


trabajadores es mayor a 10 o menor igual a 20 trabajadores

en el negocio, organismo o empresa donde la persona

trabaja; y el valor de 0 de otro modo.

Mediana

empresa


trabajadores es mayor a 20 o menor a 100 trabajadores en el

negocio, organismo o empresa donde la persona trabaja; y

el valor de 0 de otro modo.

Empresa Grande


trabajadores es mayor a 100 trabajadores en el negocio,

organismo o empresa donde la persona trabaja; y el valor de

0 de otro modo.


Variables explicativas de la Oferta Laboral


Personales

Sexo Variable dummy que toma el valor de 1 si la persona es

hombre; y el valor de 0 si es mujer.

Edad Años cumplidos de la persona encuestada cuando realizó

la encuesta.

𝐸𝑑𝑎𝑑2

Años cumplidos al cuadrado de la persona encuestada

cuando realizó la encuesta.

Distribución de

la población

por Etnia

Lengua materna

Variable dummy que toma el valor de 1 si es Indígena92; y


Variable dummy que toma el valor de 1 si es Castellano; y


92 Si el idioma o lengua con que aprendió a hablar fue Quechua, Aymara o Asháninka.

Barletti e Yllescas

47

Educación Nivel de educación

alcanzado

Variables dummy que toma el valor de 1 según el nivel de

estudios que aprobó (Sin nivel, Educación inicial,

Educación primaria, Educación secundaria, Superior no

universitaria, Superior universitaria, Maestría/doctorado);

y el valor de 0 de otro modo.

Estado de

Salud

Condición de

Salud respecto a

la(s) limitaciones

Variable dummy que toma el valor de 1 si en los últimos

6 meses la persona presentó algún síntoma o malestar

relacionad con la(s) limitaciones que tiene; y el valor de 0

de otro modo.

Ubicación

geográfica

Región de

residencia

Variables dummy que toma el valor de 1 según la región

donde vive la persona (sierra, costa o selva); y el valor de

0 de otro modo.

Características

de la limitación

Tipo de limitación

Variables dummy que toma el valor de 1 según la

limitación que tiene la PCD (motora, visual, del habla,

auditiva); y el valor de 0 de otro modo.

Grado de

limitación

Variables dummy que toma el valor de 1 según el grado

de limitación que tiene la PCD (ligera, moderada, grave,

completa); y el valor de 0 de otro modo.

Características

del trabajo

Experiencia

potencial

Edad de la persona medida en años, menos los años de

educación, menos seis años (que representan los primeros

años de vida en la que la persona no estudia ni trabaja).

Rama de la

actividad

principal93

Variables dummy que toma el valor de 1 según la rama de

actividad económica de la actividad principal en la que

labora la persona; y el valor de 0 de otro modo.


Variables explicativas de Discriminación


Ambiente

laboral

Relación con sus

compañeros de

trabajo

Variable dummy que toma el valor de 1 si la PCD tiene la

percepción que sus compañeros de trabajo lo tratan de

manera diferente; y el valor de 0 de otro modo.

Capital

físico

Limitaciones para

desplazarse

Variable dummy que toma el valor de 1 si la PCD tiene

alguna limitación para desplazarse dentro de su centro de

trabajo; y el valor de 0 de otro modo.


93 Se construyó los sectores económicos bajo los parámetros de la Clasificación Industrial Internacional

Uniforme (CIIU). Revisión 4 oficializada por Naciones Unidas el 11 de agosto de 2008. Esto es posible

debido a que las encuestas de hogares utilizadas en la presente investigación (ENAHO y ENEDIS) tienen esta

codificación internacional.

Barletti e Yllescas

48

Anexo 4: Definición de las variables a utilizar

Variables de Oferta Laboral


Variables Ocupacionales

Elaboración Propia

Variable Definición

Número_hijos Número de hijos menores de 5 años en el hogar.

Edu1 1, si la persona no alcanzó ningún nivel educativo

Edu2 1, si el último nivel alcanzado de la persona es inicial

Edu3 1, si el último nivel alcanzado de la persona es primaria

Edu4 1, si el último nivel alcanzado de la persona es secundaria

Edu5 1, si el último nivel alcanzado de la persona es Superior no universitaria

Edu6 1, si el último nivel alcanzado de la persona es Superior universitaria

Region1 1, si la persona reside en la Costa

Region2 1, si la persona reside en la Sierra

Region3 1, si la persona reside en la Selva


secpriv 1, si el negocio, organismo o empresa donde la persona trabaja es Privado

ActEco1 1, si la rama de actividad económica de la ocupación principal es Agricultura, Caza y Silvicultura

ActEco2 1, si la rama de actividad económica de la ocupación principal es Minería

ActEco3 1, si la rama de actividad económica de la ocupación principal es Manufactura

ActEco4 1, si la rama de actividad económica de la ocupación principal es Electricidad y Agua

ActEco5 1, si la rama de actividad económica de la ocupación principal es Construcción

ActEco6 1, si la rama de actividad económica de la ocupación principal es Comercio

ActEco7 1, si la rama de actividad económica de la ocupación principal es Transportes y Comunicaciones

ActEco8 1, si la rama de actividad económica de la ocupación principal es Restaurantes y Hoteles

ActEco9 1, si la rama de actividad económica de la ocupación principal es Servicios gubernamentales

ActEco10 1, si la rama de actividad económica de la ocupación principal es Otros Servicios

tamemp1 1, si la persona trabaja en una microempresa (hasta 10 trabajadores)

tamemp2 1, si la persona trabaja en una pequeña empresa (más de 10 y menos 20 trabajadores)

tamemp3 1, si la persona trabaja en una mediana empresa (más de 20 y menos de 100 trabajadores)

tamemp4 1, si la persona trabaja en una empresa grande (más de 100 trabajadores)

contrato1 1, si es contrato indefinido, nombrado, permanente

contrato2 1, si es contrato a plazo fijo (sujeto a modalidad)

contrato3 1, si es está en periodo de prueba

contrato4 1, si es convenios de formación laboral juvenil / prácticas preprofesionales

contrato5 1, si es contrato por locación de servicios (honorarios profesionales, R.U.C.), Servicios no persionales

contrato6 1, si es régimen especial de contratación administrativa (CAS)

contrato7 1, si no tiene contrato

Barletti e Yllescas

49

Variables sobre la discapacidad

Elaboración Propia


Salud_PCD 1, si la persona ha presentado en los últimos 6 meses algún síntoma o malestar relacionado con la(s) limitacion(es)

TipoLim1 1, si la persona tiene una limitación motora




GradoLim1 1, si la(s) limitacion(es) es ligera (poca, escasa)

GradoLim2 1, si la(s) limitacion(es) es moderada (media, regular)

GradoLim3 1, si la(s) limitacion(es) es grave (mucha, extrema)

GradoLim4 1, si la(s) limitacion(es) es completa (total)

Capital_Físico 1, si la persona tiene limitaciones para trasladarse dentro de su centro de trabajo

Ambiente_Laboral 1, si la persona cree que es tratada de manera diferente por sus compañeros de trabajo: lo sobreprotegen, lo

descuidan o ignoran, se ponen nervioso o lo agreden (física y/o verbalmente)

Barletti e Yllescas

50

Anexo 5: Sección Discriminación

(Módulo: Gobernabilidad, Democracia y Transparencia)

Fuente: ENAHO (2012)

Anexo 6: Variables empleadas en el trabajo de Lechner y Vásquez-Álvarez (2003)

“The Effect of Disability on Labour Market Outcomes in Germany: Evidence from Matching”

Fuente: Lechner y Vásquez-Álvarez (2003)

Barletti e Yllescas

51

Anexo 7: Detalle de la Metodología No paramétrica

Se utiliza una técnica de emparejamiento que consiste en encontrar para cada persona

discapacitada, un grupo de personas no discapacitadas que tengan ciertas características

observables semejantes, las cuales conforman el soporte común.

Sub-grupo Definición Descripción

𝑷𝑺𝑫𝑫 Personas sin Discapacidad

dentro del soporte común

PSD para las que existe una PCD

con características similares

𝑷𝑺𝑫𝑭 Personas sin Discapacidad fuera

del soporte común

PSD para las que no existe una

PCD con características similares

𝑷𝑪𝑫𝑫 Personas con Discapacidad

dentro del soporte común

PCD para las que existe una PSD

con características similares

𝑷𝑪𝑫𝑭 Personas con Discapacidad fuera

del soporte común

PCD para las que no existe una

PSD con características similares


La brecha salarial como definida como el diferencial entre el ingreso real promedio por

hora del PSD contra el que recibe la PCD. Se puede dividir en cuatro componentes:

∆𝒚 = ∆𝒎 + ∆𝒇 + ∆𝒙 + ∆𝒐

𝑷𝑺𝑫𝑫, 𝑷𝑪𝑫𝑫 𝑷𝑺𝑫𝑭 𝑷𝑪𝑫𝑭

𝑷𝑺𝑫 𝑷𝑪𝑫

Ingresos

de PSD

∆𝒎 ∆𝒐 ∆𝒙 ∆𝒐

∆𝒚

Ingresos

de PCD

Barletti e Yllescas

52

∆𝒎: Parte explicada por la diferencia entre los dos grupos de PSD; aquellos dentro del

soporte común frente a los que quedan fuera del soporte común. Los que quedan fuera del

soporte común son aquellos que no encuentran pareja o control en los PCD según sus

características observables.

∆𝒇: Parte explicada por la diferencia entre los dos grupos de PCD; aquellos dentro del

soporte común frente a los que quedan fuera del soporte común. Los que quedan fuera del

soporte común son aquellos que no encuentran pareja o control en los PSD según sus

características observables.

∆𝒙: Parte explicada por la diferencia en la distribución de las características observables

entre PSD y PCD dentro del soporte común (componente explicado por diferencias en

características observables).

∆𝒐: Parte explicada por la diferencia en la retribución otorgada a PCD y PSD dentro del

soporte común, a pesar de que ambos grupos comparten características similares y estas

características están distribuidas similarmente.

Barletti e Yllescas

53

Anexo 8: Ejemplos de demandas físicas de los puestos de trabajo

Demandas Físicas

Posturas

Fuerza

Movimientos requeridos para la realización de tareas

Movimientos de manos: destreza, potencia en el agarre o manipulación

simple, con una o ambas manos

Zonas de alcance: horizontal, vertical, lateral y frontal Fuente: CEAPAT (2009)


Anexo 9: Conceptos del mercado laboral

Fuente: INEI (2012)


• Es aquella persona que es titular o director en la explotación de una empresa, negocio o profesión y tiene trabajadores remunerados a su cargo.

Empleador/Patrono

• Es el trabajador que se desempeña de preferencia en actividades de índole no manual, que trabaja de empleador público o privado, y que percibe, generalmente,

una remuneración semanal (salario).Empleado

• Se denomina así, al trabajador que desempeña actividades de carácter manual, que trabaja para un empleador público o privado, y que percibe, generalmente una

remuneración semanal (salario).Obrero

• Es aquella persona que trabaja en forma individual o asociada, explotando una empresa, negocio o profesión, y que no tiene trabajadores remunerados a su cargo.

Trabajador Independiente

• Es la persona que presta servicios en una vivienda particular y recibe una remuneración mensual por sus servicios, y que generalmente recibe alimentos.Trabajador del hogar

• Es la persona que presta servicios en una empresa o negocio, con cuyo patrón o dueño tiene lazos de parentesco, sin percibir remuneración. En algunos casos recibe

propia u otras formas de pago diferentes a sueldo, salario o comisiones.

Trabajador Familiar No Remunerado

Barletti e Yllescas

54

Anexo 10: Normas legales sobre la discapacidad

Elaboración propia

Fuente: CONADIS

Fecha Norma Sumilla

06/06/1969 Decreto Ley N° 17687Aprobación del Convenio N°111 -OIT, relativo a la discriminación

en materia de empleo y discriminación.

31/12/1993 Constitución Política del Perú de 1993

Artículos 23° y 26°, que consagran la protección contra prácticas

discrminatorias en el trabajo. Los grupos especialmente protegidos

son las madres, los menores de edad y las Personas con

Discapacidad.

06/01/1999 Ley N° 27050 Ley General de la Persona con Discapacidad

05/04/2000 DS N° 003-2000-PROMUDEH Reglamento de la Ley General de la Persona con Discapacidad

08/06/2002 Ley N° 27751

Norma que eliminar la discriminación de las personas con

discapacidad por deficiencia intelectual y/o física en programas de

salud y alimentación a cargo del Estado.

10/01/2003 DS N° 001-2003-TR

Se crea el Registro de Empresas Promocionales para Personas con

Discapacidad, a cargo de la Dirección de Promoción del Empleo y

formación profesional o dependencia que haga sus veces, en las

direcciones regionales de trabajo y promoción del empleo.

27/01/2004 DL N°949

Se modifica la Ley del Impuesto a la Renta a fin de considerar la

deducción sobre remuneraciones establecida en el artículo 35° de la

Ley General de la Persona con Discapacidad.

22/06/2004 DS N° 102-2004-EF

Reglamento del Decreto Legislativo N°949, referente a los

descuentos de rentas de tercera categoria que se concederán a las

empresas que tengan en su personal al 30% personas con

discapacidad trabajando.

24/05/2005 Ley N°28518 Ley Sobre Modalidades Formativas Laborales

19/09/2005 DS N° 007-2005-TR Aprueban reglamento de la Ley N° 28518 "Ley sobre Modalidades

Formativas Laborales"

15/01/2006 DS N° 014-2005-MIMDES Aprueban reglamento de Organización y Funciones de CONADIS

20/02/2006Resolución Ministerial N° 252-

2006/MIMSAAprueban Nuevo formato del certificado de Discapacidad

30/03/2006 DS N° 003-2006-MIMDESModifican Reglamento de la Ley General de la Persona con

Discapacidad, aprobado por DS N°003-2000-PROMUDEH

13/05/2006Resolución Ministerial N°343-2006-

MIMDES

Aprueban "Reglamento de Infracciones y Sanciones por

incumplimento de la ley N°27050 -Ley General de la Persona con

Discapacidad, Modficatoria y su Reglamento

18/05/2006 Ley N°28735

Ley que regulaa la atención de las Personas cons Discapacidad,

Mujeres embarazadas y adultos mayores en los Aeropuertos,

Aeródromos, Terminales Terrestres, Ferroviarios, marítimos,

fluviales y medios de transporte.

12/06/2006Resoluicón de Presidencia N°080-

2006-PRE/CONADIS

Aprueban Reglamento del Registro Nacional de la Persona con

Discapacidad

15/09/2006Resoluicón de Presidencia N°099-

2006-PRE/CONADIS

Aprueban "Lineamientos de Política de Acción para las Oficinas

Municipales de Protección, Participación y Organización de

Vecinos con Discapacidad"

30/09/2006Resolución Jefatural N°224-2006

-J/ONPE

Aprueban "Disposiciones sobre la atención preferente a ciudadanos

con Discapacidad, Mujeres Embarazadas y adultos mayores

durante procesos electorales"

Barletti e Yllescas

55

Anexo 11: Brechas salariales entre PCD y PSD (por autores y países)

Fuente: Elaboración propia a partir de la revisión de literatura.

Brecha SalarialPCD Visible: 35,6%

PCD no Visible: 7,2%

PCD Visible: 29%

PCD no Visible: 19%

1984

PCD con productividad afectada: 74,2%

PCD con productividad no afectada: 12,6%

1993



18,3%PCD - hombres: 83%

PCD - mujeres: 88,4%35,38% 19,51%

Componente No

Explicado

PCD Visible: 14,24%


PCD Visible: 17.4%

PCD no Visible: 15.8%1984: 5%

1993: 8%16%

PCD - hombres: 52,1%

PCD - mujeres: 66,1%14,15%

Paramétricas: 13,66%

No paramétricas: 6,24%

País EE.UU EE.UU EE.UU Alemania Inglaterra Perú Perú

Autores Baldwin & Johnson Baldwin & Johnson Deleire Lechner & Vasquez-Álvarez Jones, Latreille & Sloane Maldonado Maldonado

Año 1994 2000 2000 2003 2006 2005 2007

Origen de la

Información

Encuesta de Ingresos y

Programa de Participación

(SIPP, por sus siglas en

inglés) de 1984

Encuesta de Ingresos y

Programa de Participación

(SIPP, por sus siglas en

inglés) de 1990

Encuesta de Ingresos y Programa de

Participación (SIPP, por sus siglas en inglés) de

1984 y 1993

Panel Socioeconómico

Aleman (1984-2001) (GSOEP,

por sus siglas en inglés)

Encuesta de la Fuerza

laboral de Gran Bretaña de

2002

Encuesta Nacional de

Hogares de III Trimestre

de 2003 del Ministerio

del Trabajo (MTPE)

Encuesta de Hogares del

III Trimestre del 2002,

2003 y 2004 del MTPE

Variables

Años de educación,

limitaciones en salud y

experiencia laboral (años

de permanencia en trabajo

actual, años de

experiencia en otros

trabajos)

Años de educación,

limitaciones en salud,

experiencia laboral, grado

de limitación del individuo

Variables proxy de salud (limitaciones

funcionales: caminar, oir, ver, problemas

mentales y para desarrollar actividades diarias;

y limitaciones para trabajar), años de

educación, edad, sector de empleo, dummy

"africano" o "americano", experiencia laboral,

ingresos

Cinco categorías de

variables: tráfico (referido al

grado de urbanización),

genéticas (antecedentes

familiares), empleo, ocio y

socio-económicas (edad,

años de educación, entre

Género, años de educación,

experiencia laboral, cinco

variables ficticias de salud

Experiencia potencial,

años de educación, grupo

de edad, tamaño de

empresa,región, estado

civil, género , sector

público, modalidad de

contratación,

Experiencia (edad),

años de educación,

rama de actividad,

género, estado civil,

presencia de

discapacidad severa,

jefe de hogar

Limitaciones

No se considera el estado

de salud, ni las

características que

demanda el tipo de

ocupación

Sobreestimación de

resultados pues no

relacionan las

características de la

ocupación con las

habilidades del trabajador

Sobreestimación de resultados pues no

relacionan las características de la ocupación

con las habilidades del trabajador

Sobreestimación de

resultados pues no

relacionan las características

de la ocupación con las

habilidades del trabajador

Heterogeneidad por efectos

de discapacidad no

uniformes encontrados

Limitado tamaño

muestral (95 obs.). No

incluye el estado de

salud

Limitado tamaño

muestral. Pérdida de

robustez en las

estimaciones

Barletti e Yllescas

56

Anexo 12: Descomposición Paramétrica

a) Muestra total

Fuente: Estimaciones propias, ENAHO (2012) y ENEDIS (2012).

Elaboración Propia


1: PCD = 0

2: PCD = 1

Robust


Differential

Prediction_1 1.15 0.01 214.77 0.00 *** 1.14 1.16

Prediction_2 0.82 0.03 27.12 0.00 *** 0.76 0.88

Difference 0.33 0.03 10.58 0.00 *** 0.27 0.39

Explained

Sexo -0.04 0.00 -14.05 0.00 *** -0.04 -0.03

Años_Educación 0.19 0.01 14.27 0.00 *** 0.16 0.22

Lengua 0.00 0.00 -0.51 0.61 0.00 0.00

Experiencia_Potencial -0.46 0.02 -25.50 0.00 *** -0.50 -0.43

Experiencia_Potencial2 0.33 0.02 18.95 0.00 *** 0.30 0.37

ActEco1 0.13 0.01 20.41 0.00 *** 0.12 0.14

ActEco8 0.00 0.00 -0.61 0.55 0.00 0.00

condocu 0.00 0.00 -0.11 0.91 0.00 0.00

Salud_PCD 0.01 0.03 0.41 0.68 -0.04 0.07

Total 0.16 0.03 4.88 0.00 *** 0.10 0.22

Unexplained

Sexo 0.22 0.05 4.54 0.00 *** 0.12 0.31

Años_Educación 0.10 0.06 1.73 0.09 * -0.01 0.21

Lengua 0.04 0.02 2.10 0.04 ** 0.00 0.08

Experiencia_Potencial 0.86 0.24 3.63 0.00 *** 0.40 1.33

Experiencia_Potencial2 -0.51 0.14 -3.52 0.00 *** -0.79 -0.23

ActEco1 0.08 0.05 1.77 0.08 * -0.01 0.17

ActEco8 0.00 0.00 0.05 0.96 0.00 0.01

condocu 0.59 0.10 5.78 0.00 *** 0.39 0.78

Salud_PCD 0.00 0.01 0.20 0.84 -0.01 0.02

_cons -1.21 0.22 -5.38 0.00 *** -1.65 -0.77

Total 0.17 0.04 4.13 0.00 *** 0.09 0.25

***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1


Barletti e Yllescas

57

b) Muestra Empleados Urbanos

Fuente: Estimaciones propias, ENAHO (2012) y ENEDIS (2012).



1: PCD = 0

2: PCD = 1

Robust


Differential

Prediction_1 1.18 0.43 17.94 0.00 *** 6.92 8.62

Prediction_2 0.90 0.27 25.77 0.00 *** 6.35 7.39

Difference 0.28 0.51 1.77 0.00 *** -0.10 1.90

Explained

Sexo 0.06 0.05 1.21 0.00 *** -0.04 0.15

Años_Educación 0.19 0.03 -0.70 0.00 *** -0.08 0.04

Lengua 0.00 0.04 0.43 0.00 *** -0.06 0.09

Experiencia_Potencial -0.56 0.01 -0.45 0.07 * -0.02 0.01

Experiencia_Potencial2 0.29 0.01 -1.04 0.09 * -0.04 0.01

ActEco1 0.13 0.01 -0.56 0.04 ** -0.02 0.01

ActEco8 0.00 0.01 0.29 0.07 * -0.01 0.02

Capital_Físico 0.03 0.01 -0.65 0.00 *** -0.03 0.01

Salud_PCD 0.01 0.02 -1.04 0.03 ** -0.05 0.01

Total 0.15 0.03 4.88 0.00 *** 0.10 0.22

Unexplained

Sexo 0.22 0.74 0.35 0.00 *** -1.19 1.72

Años_Educación 0.20 0.22 1.70 0.00 *** -0.06 0.80

Lengua 0.04 0.23 1.09 0.05 ** -0.20 0.72


Experiencia_Potencial2 -0.51 0.02 0.65 0.52 -0.03 0.06

ActEco1 0.08 0.02 -0.07 0.03 ** -0.04 0.04

ActEco8 0.00 0.02 0.59 0.56 -0.03 0.05

Capital_Físico 0.53 0.08 -1.26 0.00 *** -0.26 0.06

Salud_PCD 0.00 0.08 1.21 0.02 ** -0.06 0.27

Total 0.13 0.04 4.13 0.00 *** 0.09 0.25

***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1


Barletti e Yllescas

58

Anexo 13: Descomposición No Paramétrica

Resultados para los tres grupos muestrales94

Fuente: ENAHO 2012 – ENEDIS 2012


Anexo 14: Comparación de resultados

Fuente: Elaboración propia a partir de la revisión de literatura y estimaciones propias.

94 Se utilizaron las siguientes variables: Años de Educación, Sexo, Edad, Experiencia Potencial, Sector de la

empresa (público o privado) y Lengua.

Brecha (%) Brecha (%) Brecha (%)

Delta -0.24 100.0 -0.21 100.0 -0.18 100.0

Delta 0 -0.11 44.2 -0.09 40.88 -0.06 29.84

Delta PSD -0.03 14.3 -0.02 11.49 -0.05 29.50

Delta PCD -0.02 8.3 -0.01 5.99 -0.02 10.84

Delta X -0.08 33.2 -0.10 41.67 -0.06 29.80

PCD en el soporte común

PCD fuera del soporte común

PSD en el soporte común

PSD fuera del soporte común

Error estándar=0.000034 Error estándar=0.00271982 Error estándar=0.000024

55.7%

54.2%

45.8%

Muestra TotalMuestra Empleados

UrbanosMuestra Filtro de Tareas

Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3

Brecha salarial Brecha salarialBrecha salarial

61.3%

38.7%

70.7%

29.3% 37.8%

52.3%

47.7%

62.2%

44.3%

Autores País Año Brecha Salarial % No explicado (orden) Brecha de discriminación

Baldwin & Johnson EE.UU 1994PCD Visible: 35,6%

PCD no Visible: 7,2%40%

PCD Visible: 14,24%


Baldwin & Johnson EE.UU 2000PCD Visible: 29%

PCD no Visible: 19%

PCD Visible: 60%

PCD no Visible: 83%

PCD Visible: 17.4%

PCD no Visible: 15.8%

Deleire EE.UU 2000

1984



1993



1984: 40%

1993: 72%

1984: 5%

1993: 8%

Lechner & Vasquez-

ÁlvarezAlemania 2003 18,3% 87% 16%

Jones, Latreille &

SloaneInglaterra 2006

PCD - hombres: 83%

PCD - mujeres: 88,4%

PCD - hombres: 63%

PCD - mujeres: 75%

PCD - hombres: 52,1%

PCD - mujeres: 66,1%

Maldonado Perú 2005 35,38% 39% 14,15%

Maldonado Perú 2007 19,51%Paramétricas: 70%

No paramétricas: 32%



Barletti e Yllescas Perú 2014 17,03%


No paramétricas:

29,84%

Paramétricas: 5,7%


Barletti e Yllescas

59

Anexo 15: Limitaciones de la información

Limitación Efecto en el trabajo de investigación Implicancias en la

brecha calculada Solución

Naturaleza de la base

de datos: ENEDIS

Problema de sesgo de selección95: La encuesta

de discapacitados se conforma por el auto-

reporte de las personas que fueron encuestadas.

Existe una probabilidad latente de que el

porcentaje de discapacitados que respondió que

padece de alguna limitación, no haya

respondido la verdad.

Esto último se puede deber a los incentivos

económicos y sociales que motivan a la persona

a reportarse como discapacitada, cuando en

realidad no deben tener esta clasificación.

La ENEDIS recoge la auto-selección del

individuo sobre el tipo y grado de limitación.

Sobreestimación de la

prevalencia de la

discapacidad.

(+)

Se considera el problema en la

interpretación de los resultados.

Falta de pregunta de

identificación de

personas sin

discapacidad (PSD):

ENAHO

Problema de censura de datos: se descarta

únicamente a las personas que exponen la

discapacidad como motivo de discriminación.

Subestimación de la

población con

discapacidad

(-)

Subestimación de la

brecha salarial

(-)

Se utiliza la pregunta del Módulo:

Gobierno, Democracia y Transparencia

(sección Discriminación) del ENAHO

2012. Se estima que sólo el 1.37% de

las personas se sintieron maltratados o

intentaron discriminarlo por tener

alguna discriminación.

95 “El problema de sesgo de selección se produce cuando la inclusión de una unidad económica en la muestra depende de una decisión previa que no es

exógena, por lo que resulta ser una muestra no aleatoria.” (Beltrán & Castro, 2010, pág. 77)

Barletti e Yllescas

60

Falta pregunta sobre el

primer trabajo de las

personas con

discapacidad (PCD)

No es posible calcular los años de experiencia

en el mercado laboral. Esto no permite

caracterizar el perfil de PCD e introducir dicha

variable relevante sobre la oferta laboral en el

modelo de descomposición salarial.

Sobrestimación de la

brecha salarial

(+)

Se utiliza la variable experiencia

potencial, calculada a partir de la edad

de la persona, menos los años de

educación menos seis años (periodo que

el individuo no estudia ni labora).

Información no

disponible sobre el

capital humano

Efecto de las características no observables

del capital humano: como la habilidad, la

aptitud, la motivación, el compromiso de la

persona con el trabajo.


brecha calculada

(+)

Se considera el problema en la

interpretación de los resultados.

Falta de información

sobre el Estado de

Salud

Pregunta de salud no captura el grado del efecto

de la condición de salud causada por la

discapacidad. La pregunta debería ser más

específica sobre el deterioro de la salud causada

por el tipo de discapacidad.


brecha calculada

(+)

Se utilizó la pregunta sobre la condición

del estado de salud respecto a las

limitaciones: “En los últimos 6 meses,

¿presentó Ud. algún síntoma o malestar

relacionado con la(s) limitación(es) que

tiene?


Barletti e Yllescas

61

Gráficos

Gráfico 1: Caracterización del perfil de PSD y PCD

Barletti e Yllescas

62

Gráfico 2: Interacción entre los componentes descritos por la Clasificación Internacional del

Funcionamiento de la Discapacidad y de la Salud (CIF)

Fuente: CIF – OMS, OPS (2011)

Elaboración Propia

Gráfico 3: Pirámide poblacional según sexo y edad

(Nivel nacional)

Fuente: ENEDIS 2012


0-4

5-9

10-14

15-19

20-24

25-29

30-34

35-39

40-44

45-49

50-54

55-59

60-64

65-69

70-74

75-79

80-84

85-89

90-94

95-+

0-4

5-9

10-14

15-19

20-24

25-29

30-34

35-39

40-44

45-49

50-54

55-59

60-64

65-69

70-74

75-79

80-84

85-89

90-94

95-+

Varones Mujeres

20% 10% 0 10% 20%% Población

Discapacitados

No discapacitados

Barletti e Yllescas

63

Gráfico 4: Personas con discapacidad según número de limitaciones que las afecta

(Nivel nacional)

Fuente: ENEDIS 2012

Elaboración Propia

Gráfico 5: Personas con discapacidad según tipo de limitación que las afecta

(Nivel nacional)

*Nota: una persona puede presentar más de un tipo de discapacidad

Fuente: ENEDIS 2012

Elaboración Propia

1 limitación ,

38.90%

2 limitaciones,

30.30%

3 limitaciones,

17.70%

4 limitaciones ,

9.20%

5 o más limitaciones, 4.30%

Para moverse o

caminar y/o usar

brazos o piernas ,

59.20%

Para ver, 50.90%Para oír, 33.80%

Para entender o

aprender , 32.10%

Para relacionarse con los demás ,

18.80%

Para hablar o

comunicarse ,

16.60%

Barletti e Yllescas

64

Gráfico 6: Distribución Kernel de los ingresos (muestra completa)



Gráfico 7: Distribución Kernel de los ingresos (muestra empleados urbanos)



0.1

.2.3

.4

Den

sid

ad

-4 -2 0 2 4 6Logaritmo del Ingreso Laboral por hora (S/.)

PSD

PCD

Barletti e Yllescas

65

Gráfico 8: Distribución Kernel de los ingresos (muestra filtro de tareas)



Barletti e Yllescas

66

Tablas

Tabla 1: PCD de 3 a más años edad según tipo de limitación y nivel educativo alcanzado Perú

urbano 2012

(%)

Fuente: ENEDIS 2012

Tabla 2: PCD de 14 años a más según condición de actividad económica, sexo y grupos de

edad Perú urbano 2012

Fuente: ENEDIS 2012

Para usar

brazos y manos

/ piernas y pies

Para ver, aún

usando lentes

Para hablar

(entonar /

vocalizar)

Para oír, aún

usando audífonos

para sordera

Para

Concentrarse y

Recordar

(Mentales)

Para relacionase

con los demás por

sus sentimientos

emociones

conductas

Por padecer

una

enfermedad

crónica

Urbana 100 100 100 100 100 100 100 100

Sin nivel 16.1 17.4 17.3 28.8 19.9 23.3 20.2 13.9

Educación inicial 1.4 0.8 0.5 5.0 0.5 2.2 2.1 0.7

Educación primaria 39.8 41.1 43.3 33.0 45.7 41.2 33.8 42.7

Educación secundaria 26.2 25.3 24.3 16.6 21.1 19.3 26.3 26.5

Educación básica especial 2.1 1.0 0.8 9.9 1.2 5.2 4.9 1.1

Superior no universitaria 5.6 5.6 4.9 2.8 4.6 3.4 5.0 5.6

Superior universitaria 8.4 8.2 8.5 3.0 6.4 4.7 6.8 9.1

Maestría/doctorado 0.2 0.3 0.3 0.5 0.3 0.3 0.5 0.2

No especificado 0.3 0.3 0.2 0.5 0.3 0.4 0.4 0.2

Limitaciones para realizar actividades diarias

Total

14 a 19 años 20 a 39 años 40 a 59 años 60 a 70 años 71 y más

años

No

especificado

Urbana 100 100 100 100 100 100 100

PEA 21.0 11.8 37.0 43.1 21.9 7.8 0.0

Población ocupada 18.3 8.4 31.1 38.8 19.6 6.5 0.0

Población desocupada 2.7 3.4 5.9 4.3 2.3 1.4 0.0

No PEA 77.3 86.8 60.6 55.4 76.2 90.7 100.0

No especificado 1.7 1.4 2.4 1.5 1.8 1.5 0.0

Hombre 100 100 100 100 100 100 0

PEA 27.9 14.6 44.2 55.9 31.7 10.6 0.0



No PEA 70.4 84.5 52.5 42.8 66.9 87.9 0.0

No especificado 1.7 0.9 3.3 1.4 1.4 1.6 0.0

Mujer 100 100 100 100 100 100 100

PEA 15.1 7.5 29.0 32.4 14.4 5.5 0.0



No PEA 83.2 90.3 69.7 66.0 83.5 93.1 100.0

No especificado 1.7 2.2 1.4 1.6 2.2 1.4 0.0

Grandes grupos de edad

Total

Área de residencia, región

natural, departamento, sexo

y condición de actividad

económica

Barletti e Yllescas

67

Tabla 3: Información sobre programas presupuestales 2013

Fuente: SIAF (2013)

TOTAL 108,418,909,559 133,678,514,162 117,497,639,863 116,299,419,400 116,001,364,483 115,894,892,348 115,640,193,566 86.7

Categoría Presupuestal 0092: INCLUSION SOCIAL INTEGRAL DE LAS

PERSONAS CON DISCAPACIDAD 12,596,741 13,222,107 10,613,899 10,568,277 10,568,277 10,563,772 10,511,950 79.9

Atención de

Compromiso

Mensual

Devengado Girado

3000277: PERSONA CON DISCAPACIDAD MENOR DE 30 AÑOS ATENDIDA EN

SERVICIOS DE MEDICINA DE REHABILITACION 11,896,255 12,303,578 9,768,813 9,723,506 9,723,506 9,720,101 9,668,485 79.0

3000278: PERSONA CON DISCAPACIDAD MENOR DE 30 AÑOS ATENDIDA EN

SERVICIOS DE CERTIFICACION 234,191 361,256 355,262 355,262 355,262 355,262 355,256 98.3

3000279: POBLACION INFORMADA EN PROMOCION DE LA SALUD Y LA

PREVENCION Y ATENCION INTEGRAL DE LA DISCAPACIDAD 466,295 557,273 489,824 489,509 489,509 488,409 488,209 87.6

Categoría Presupuestal 0106: INCLUSION DE NIÑOS, NIÑAS Y JOVENES CON

DISCAPACIDAD EN LA EDUCACION BASICA Y TECNICO PRODUCTIVA31,215,922 17,804,664 13,781,422 13,738,121 13,738,121 13,738,121 13,730,006 77.2

Atención de

Compromiso

Mensual

Devengado Girado

2212540: MEJORAMIENTO DE LOS SERVICIOS EDUCATIVOS DE LA I. E. I. N

32076 JAVIER PULGAR VIDAL DE UTAO, DISTRITO DE CHURUBAMBA -

HUANUCO - HUANUCO 2,000,000 1,464,986 0 0 0 0.0

2228653: CONSTRUCCION E IMPLEMENTACION DE LA INSTITUCION EDUCATIVA

ESPECIAL MANUEL VILLAVICENCIO GARGATE LOCALIDAD DE

PAUCARBAMBA, DISTRITO DE AMARILIS, PROVINCIA DE HUANUCO 0 1,203,590 1,203,590 1,203,590 1,203,590 1,203,590 1,203,590 100.0

3000001: ACCIONES COMUNES 2,212,384 1,947,009 1,881,371 1,839,171 1,839,171 1,839,171 1,838,511 94.5

3000393: INSTITUCIONES EDUCATIVAS PUBLICAS INCLUSIVAS CON ESPACIOS

Y MATERIALES ADECUADOS 1,122,000 602,443 344,967 344,967 344,967 344,967 344,967 57.3

3000394: INSTITUCIONES EDUCATIVAS PUBLICAS ESPECIALIZADAS CON

ESPACIOS Y MATERIALES ADECUADOS 9,409,707 6,627,722 5,110,550 5,110,550 5,110,550 5,110,550 5,110,550 77.1

3000395: PERSONAS CON DISCAPACIDAD ACCEDEN A PROGRAMAS DE

INTERVENCION TEMPRANA14,066,139 3,689,346 3,399,617 3,399,617 3,399,617 3,399,617 3,396,041 92.1

3000396: DOCENTES ACCEDEN A RECURSOS Y ESPECIALIZACION PARA

BRINDAR SERVICIOS ADECUADOS A LA DISCAPACIDAD1,664,000 1,563,119 1,199,998 1,198,897 1,198,897 1,198,897 1,195,018 76.7

3000397: FAMILIAS ASISTIDAS PARA SU PARTICIPACION EFECTIVA EN EL

PROCESO EDUCATIVO741,692 706,449 641,329 641,329 641,329 641,329 641,329 90.8

Producto / Proyecto PIA PIM CertificaciónCompromiso

Anual

Ejecución

Avance

%

Avance

%

Año de Ejecución: 2013

Incluye: Actividades y Proyectos

Producto / Proyecto PIA PIM CertificaciónCompromiso

Anual

Ejecución

Barletti e Yllescas

68

Tabla 4: Clasificación de las tareas ocupacionales y la incidencia de las limitaciones96

El cuadro hace referencia a las ocupaciones y tareas más representativas de cada categoría97. En ese sentido, podrían presentarse

excepciones en cuanto a incidencia de la limitación en alguna ocupación específica, no obstante, este sesgo es mínimo.

Fuente: ENEDIS (2012)

Elaboración Propia

96 La información de esta tabla de matching entre tareas y limitaciones se construyó a partir de la opinión de médicos con las siguientes especialidades:

Traumatología y Ortopedia, Otorrinolaringología, Medicina Física y Rehabilitación, y Oftalmología. Para mayor detalle de la opinión de los especialistas ver

tabla 9. 97 Los casilleros marcados con “X” determinan aquellas limitaciones que no afectan la productividad laboral de la categoría ocupacional determinada.

MOTORA VISUAL DEL HABLA AUDITIVA

Miembros del Poder Ejecutivo y de los cuerpos legilativos,

personal direct. De la adm. Pub.

Jefes y Supervisores de organismos del Estado

(OMAPED, CONADIS), Jefes municipales,

Coordinadores de programas, Asistentes en Poder

Judicial

Administrar, dirigir, coordinar, redacción de

informes, tipeosX

Profesionales, científicos e intelectuales Docencia (Primaria, Secundaria, Superior) Preparar y dictar clases a los alumnos, evaluar X

Técnicos de nivel y trabajadores asimiladosTécnicos administrativos, de enfermería, forestales, en

carpIntería y de redesAtención al público, recepción de documentos X

Jefes y empleados de oficina Secretarios, auxiliares, asistentes, jefes administrativosElaboración y redacción de documentos,

verificación de informaciónX

Trabajadores calificados de los servicios de seguridad, venta

y comercialización de mercancías Vigilantes de empresas, municipales y particulares

Brindar seguridad, cuidar, controlar ingreso y salida

de vehiculosX

Agricultores, trabajadores calificados Agropecuarios,

PesquerosPescadores, agricultores, campesinos Pescar, sembrar, cosechar, fumigar X X

Jefes de almacén, de control de calidad, almaceneros, Controlar entrada y salida de material, almacenar,

repartirX X

Operadores telefónicos Realizar, contestar y hacer llamadas X X

Obreros de construcción, confección, producción y otros Operarios de construcción, obreros, albañilesMezcla de cemento, tarrajeos, cargar ladrillos,

manejar maquinariaX X

Trabajadores no calificados: servicios de limpieza y

mantenimiento

Abastecedor de agua, operarios de limpieza, peon de

mantenimiento, barrenderos

Limpiar, barrer, operar motor de bomba, repartir

productosX X

Obreros de operaciones, minería, industria, manufactura

Tipo de ocupación

(categoría)Tareas

Limitaciones que no afectan productividad

Principales ocupaciones

Barletti e Yllescas

69

Tabla 5: Especialistas Entrevistados

Nombre Especialidad

Dr. Christian Lozano Lurita

Cirugía Ortopédica y Traumatología

Clínica Anglo Americana

*Reconstrucción de Extremidades,

Medicina Deportiva, Microcirugía

Vascular y Nerviosa y Trauma

Músculo-esquelético.

Dr. Percy Ruiz Gonzales

Otorrinolaringología


Dr. Tomás Nakazato Nakamine

Medicina Física y Rehabilitación


Dr. Manuel Cordero Cossi

Oftalmología


Elaboración Propia

Barletti e Yllescas

70

Tabla 6: Estadísticas Descriptivas (Muestra Completa)

Media Desviación

estándar Media

Desviación

estándar

Logaritmo del ingreso real por hora 0.82 1.31 1.15 1.19

Edad 57.38 23.90 31.17 21.86

Años de Educación 5.21 4.95 7.27 5.01

Lengua materna 0.27 0.44 0.21 0.41

Sexo 0.48 0.50 0.48 0.50

Número_hijos 0.60 0.82 0.31 0.62

Experiencia Potencial 46.59 24.21 19.72 21.43

Experiencia Potencial2 2757.04 2027.37 848.16 1354.08

Edu1 0.25 0.43 0.09 0.28

Edu2 0.01 0.11 0.42 0.20

Edu3 0.42 0.49 0.35 0.47

Edu4 0.21 0.41 0.34 0.47

Edu5 0.05 0.21 0.09 0.28

Edu6 0.06 0.23 0.09 0.29

secpriv 0.89 0.32 0.84 0.36

ActEco1 0.53 0.50 0.39 0.49

ActEco2 0.07 0.26 0.01 0.12

ActEco3 0.09 0.29 0.07 0.26

ActEco4 0.07 0.25 0.00 0.04

ActEco5 0.03 0.17 0.05 0.21

ActEco6 0.02 0.13 0.17 0.38

ActEco7 0.01 0.09 0.06 0.23

ActEco8 0.01 0.09 0.06 0.24

ActEco9 0.00 0.02 0.04 0.20

ActEco10 0.17 0.38 0.14 0.35

tamemp1 0.86 0.34 0.87 0.34

tamemp2 0.04 0.19 0.03 0.18

tamemp3 0.05 0.22 0.04 0.20

tamemp4 0.05 0.21 0.06 0.23

contrato1 0.19 0.39 0.10 0.31

contrato2 0.12 0.33 0.16 0.37

contrato3 0.01 0.08 0.00 0.04

contrato4 0.00 0.05 0.00 0.05

contrato5 0.04 0.19 0.03 0.17

contrato6 0.02 0.15 0.02 0.12

contrato7 0.62 0.49 0.68 0.47

Region1 0.36 0.48 0.39 0.48

Region2 0.44 0.50 0.38 0.42

Region3 0.20 0.40 0.49 0.40

Area 0.75 0.43 0.61 0.49

Número de observaciones

Personas con Discapacidad

(PCD)

Personas sin Discapacidad

(PSD)

36,915 103,767

Barletti e Yllescas

71



Media Desviación

estándar Media

Desviación

estándar

Salud_PCD 0.13 0.33 - -

TipoLim1 0.06 0.23 - -

TipoLim2 0.08 0.27 - -

TipoLim3 0.03 0.16 - -

TipoLim4 0.09 0.28 - -

GradoLim1 0.02 0.15 - -

GradoLim2 0.13 0.34 - -

GradoLim3 0.08 0.27 - -

GradoLim4 0.02 0.13 - -

Capital_Físico 0.01 0.10 - -

Ambiente_Laboral 0.01 0.08 - -

Número de observaciones 36,915 103,767


(PCD)


(PSD)

Barletti e Yllescas

72

Tabla 7: Estadísticas Descriptivas (Muestra Empleados Urbanos)

Media Desviación

estándar Media

Desviación

estándar

Logaritmo del ingreso real por hora 1.10 1.14 1.83 0.97

Edad 46.87 13.82 36.75 12.82

Años de Educación 12.48 4.24 13.82 2.80

Lengua materna 0.13 0.33 0.05 0.23

Sexo 0.68 0.47 0.51 0.50

Número_hijos 0.36 0.62 0.39 0.63

Experiencia Potencial 28.33 15.45 16.94 12.65

Experiencia Potencial2 1040.54 1053.43 447.01 563.69

Edu1 0.02 0.14 0.00 0.03

Edu2 0.00 0.00 0.00 0.01

Edu3 0.00 0.00 0.02 0.14

Edu4 0.12 0.33 0.24 0.43

Edu5 0.22 0.42 0.28 0.45

Edu6 0.29 0.45 0.38 0.49

secpriv 0.42 0.49 0.60 0.49

ActEco1 0.03 0.17 0.00 0.07

ActEco2 0.05 0.22 0.02 0.13

ActEco3 0.07 0.25 0.05 0.22

ActEco4 0.03 0.16 0.00 0.07

ActEco5 0.24 0.43 0.03 0.16

ActEco6 0.02 0.13 0.18 0.38

ActEco7 0.03 0.17 0.04 0.20

ActEco8 0.02 0.13 0.05 0.22

ActEco9 0.00 0.00 0.16 0.36

ActEco10 0.73 0.44 0.47 0.50

tamemp1 0.39 0.49 0.40 0.49

tamemp2 0.14 0.34 0.12 0.32

tamemp3 0.24 0.43 0.19 0.39

tamemp4 0.23 0.42 0.29 0.45

contrato1 0.41 0.49 0.30 0.46

contrato2 0.22 0.41 0.34 0.47

contrato3 0.00 0.07 0.00 0.05

contrato4 0.01 0.09 0.01 0.09

contrato5 0.09 0.28 0.07 0.26

contrato6 0.05 0.22 0.04 0.19

contrato7 0.22 0.41 0.24 0.43

Region1 0.34 0.47 0.44 0.50

Region2 0.40 0.49 0.34 0.47

Region3 0.26 0.44 0.22 0.42



(PCD)


(PSD)

478 8,848

Barletti e Yllescas

73



Media Desviación

estándar Media

Desviación

estándar

Salud_PCD 0.53 0.50 - -

TipoLim1 0.31 0.46 - -

TipoLim2 0.37 0.48 - -

TipoLim3 0.04 0.20 - -

TipoLim4 0.28 0.45 - -

GradoLim1 0.14 0.35 - -

GradoLim2 0.60 0.49 - -

GradoLim3 0.23 0.42 - -

GradoLim4 0.03 0.16 - -

Capital_Físico 0.17 0.37 - -

Ambiente_Laboral 0.01 0.09 - -

Número de observaciones 478 8,848


(PCD)


(PSD)

Barletti e Yllescas

74

Tabla 8: Estadísticas Descriptivas (Muestra Filtro de Tareas)

Media Desviación

estándar Media

Desviación

estándar Media

Desviación

estándar

Logaritmo del ingreso real por hora 1.33 1.15 1.23 1.12 1.83 0.97

Edad 45.78 13.72 4.64 0.80 36.75 12.82

Años de Educación 12.43 4.18 12.55 4.32 13.82 2.80

Lengua materna 0.10 0.30 0.15 0.36 0.05 0.23

Sexo 0.66 0.48 0.70 0.46 0.51 0.50

Número_hijos 0.35 0.60 0.38 0.64 0.39 0.63

Experiencia Potencial 27.29 15.40 29.51 15.45 16.94 12.65

Experiencia Potencial2 980.98 1039.01 1108.69 1067.95 447.01 563.69

Edu1 0.02 0.15 0.02 0.13 0.00 0.03

Edu2 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01

Edu3 0.13 0.34 0.12 0.32 0.02 0.14

Edu4 0.22 0.41 0.23 0.42 0.24 0.43

Edu5 0.29 0.46 0.29 0.45 0.28 0.45

Edu6 0.31 0.46 0.33 0.47 0.38 0.49

secpriv 0.41 0.49 0.44 0.50 0.60 0.49

ActEco1 0.02 0.13 0.05 0.21 0.00 0.07

ActEco2 0.07 0.26 0.03 0.16 0.02 0.13

ActEco3 0.08 0.27 0.05 0.23 0.05 0.22

ActEco4 0.03 0.16 0.03 0.16 0.00 0.07

ActEco5 0.02 0.13 0.04 0.19 0.03 0.16

ActEco6 0.01 0.09 0.03 0.16 0.18 0.38

ActEco7 0.01 0.09 0.05 0.23 0.04 0.20

ActEco8 0.03 0.16 0.01 0.09 0.05 0.22

ActEco9 0.00 0.00 0.00 0.00 0.16 0.36

ActEco10 0.75 0.44 0.72 0.45 0.47 0.50

tamemp1 0.37 0.48 0.42 0.49 0.40 0.49

tamemp2 0.13 0.34 0.14 0.35 0.12 0.32

tamemp3 0.26 0.44 0.22 0.42 0.19 0.39

tamemp4 0.24 0.43 0.22 0.42 0.29 0.45

contrato1 0.41 0.49 0.41 0.49 0.30 0.46

contrato2 0.21 0.41 0.23 0.42 0.34 0.47

contrato3 0.00 0.00 0.01 0.10 0.00 0.05

contrato4 0.01 0.11 0.00 0.07 0.01 0.09

contrato5 0.09 0.29 0.08 0.28 0.07 0.26

contrato6 0.07 0.25 0.03 0.16 0.04 0.19

contrato7 0.20 0.40 0.23 0.42 0.24 0.43

Region1 0.33 0.47 0.35 0.48 0.44 0.50

Region2 0.39 0.49 0.41 0.49 0.34 0.47

Region3 0.28 0.45 0.24 0.43 0.22 0.42



(PSD)

256 8,848

PCD que no pasan el filtro de

tareas

225

PCD que pasan el filtro de

tareas

Barletti e Yllescas

75



Media Desviación

estándar Media

Desviación

estándar Media

Desviación

estándar

Salud_PCD 0.44 0.50 0.42 0.49 - -

TipoLim1 0.53 0.50 0.37 0.48 - -

TipoLim2 0.24 0.43 0.39 0.49 - -

TipoLim3 0.04 0.18 0.03 0.17 - -

TipoLim4 0.19 0.39 0.21 0.41 - -

GradoLim1 0.14 0.35 0.14 0.35 - -

GradoLim2 0.60 0.49 0.60 0.49 - -

GradoLim3 0.22 0.42 0.24 0.43 - -

GradoLim4 0.04 0.20 0.02 0.13 - -

Capital_Físico 0.20 0.40 0.12 0.33 - -

Ambiente_Laboral 0.00 0.00 0.00 0.00 - -



(PSD)

256 225 8,848

PCD que pasan el filtro de

tareas

PCD que no pasan el filtro de

tareas

Brechas salariales como resultado de la discriminación … · Cuadro N°2: Probit Binomial:...

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