DIFERENCIAS SALARIALES POR GÉNERO Y DISCAPACIDAD:

Un análisis de la doble discriminación con datos del panel de hogares

Miguel Ángel Malo (Universidad de Salamanca) malo@usal.es

Ricardo Pagán (Universidad de Málaga) rpr@uma.es

Resumen:

En este artículo, se realiza una estimación de los determinantes de las diferencias salariales para varones y mujeres con y sin discapacidad. Los datos utilizados proceden del panel de hogares para España. Los resultados muestran que las mujeres con discapacidad se enfrentan a una doble discriminación salarial. Las diferencias en las características de las mujeres con y sin discapacidad explican la gran parte de las diferencias en los salarios ofrecidos. Sin embargo, cuando se comparan las diferencias salariales de las mujeres y hombres con discapacidad es el componente atribuido a la discriminación el que explica una mayor proporción de la diferencia total. Cabe destacar que la discriminación por género es más intensa para las mujeres con discapacidad que para las mujeres sin discapacidad. Ahora bien, los efectos en términos de empleo de la discriminación salarial estimada son relativamente pequeños (resultado en línea con la literatura internacional). Palabras clave: Discapacidad, género, diferencias salariales, discriminación Clasificación JEL: J150, I120, J700

[Primer borrador – 14 de abril de 2005]

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1. Introducción

El objetivo de este trabajo consiste en estimar el componente de discriminación por

género y por discapacidad existente en las diferencias salariales entre hombres y mujeres

con y sin discapacidad. Aunque en el pasado algunos autores se han planteado esta

cuestión para otros países, como Estados Unidos o el Reino Unido, un trabajo de este tipo

es todavía inédito en España.

Como suele ser habitual mediremos la discriminación relacionada con los salarios

mediante el método de Oaxaca-Blinder. Así, se considerará que la diferencia salarial

observada entre dos grupos de individuos (varones y mujeres, por ejemplo, o personas con

y sin discapacidad) puede deberse bien a diferencias en sus respectivas características bien

a discriminación. Esta última se entendería en un sentido estrictamente económico, es

decir, el pago de un salario diferente a dos personas con igual productividad. La base de

datos que aquí se utiliza es el panel de hogares para España (ciclos 1995 a 2001).

Como la discriminación no tiene por qué estar relacionada con una sola variable y

las diferentes causas de discriminación pueden reforzarse, no se introduce la discapacidad

como una variable más en las ecuaciones de salarios, sino que se realizan estimaciones

separadas por género y por tener o no discapacidad (cuatro en total). De esta manera se

comparan totalmente ambos tipos de discriminación. El principal resultado obtenido es

que las mujeres con discapacidad suman a la discriminación por ser mujer la

discriminación por tener alguna discapacidad, lo cual sugiere la necesidad de medidas

propias para prevenir la discriminación salarial en el mercado de trabajo. También se

estiman los efectos que sobre el empleo tiene la discriminación salarial siguiendo el

método propuesto por Baldwin y Johnson (1995), encontrándose, en línea con otros

trabajos internacionales, que dichos efectos existen pero son pequeños, lo cual lleva a que

2

las diferencias en participación relacionadas con la discapacidad responden a otros

factores distintos de la discriminación salarial.

La estructura del trabajo es la siguiente. En el segundo apartado se realiza una

breve revisión de la literatura previa sobre el tema para situar la investigación. A

continuación se presenta el análisis empírico. En primer lugar, se presentan las principales

características de los datos en el análisis descriptivo y, en segundo lugar, se explican los

resultados del análisis econométrico, centrándolo en el comentario de la descomposición

de las diferencias salariales, terminado dicha sección con la estimación de los efectos

sobre el empleo. Una sección de conclusiones resume las principales aportaciones del

artículo y señala algunas implicaciones de política.

2. Antecedentes

Existe una amplia literatura previa sobre la discriminación de las mujeres en el

mercado de trabajo. Para una revisión de la literatura económica internacional al respecto

véase Killingsworth y Heckman (1986) y de la literatura española véase, por ejemplo,

Moreno et al. (1996). Están ampliamente documentados los problemas de discriminación

que la mujer sufre en el mercado de trabajo, tanto en relación con los puestos accesibles,

con la promoción profesional a lo largo de la carrera laboral como con las remuneraciones

salariales. En cuanto a las explicaciones teóricas de la discriminación laboral de la mujer,

se han desarrollado desde todas las perspectivas existentes: preferencias discriminatorias

por los empresarios; discriminación estadística; monopsonio discriminador; y la

segregación ocupacional1.

1 Hoy en día cualquier manual estándar de Economía Laboral (como McConnel et al., 2003) sobre los aspectos principales de la teoría de la discriminación. Para un tratamiento más avanzado de la discriminación salarial véase, por ejemplo, Cain (1991).

3

Por su parte, existe una literatura mucho más limitada en cuanto a las situaciones

de discriminación que afectan a las personas con discapacidad en el mercado de trabajo.

En cuanto a la discriminación en la participación laboral véase Salkever y Domino (2000).

Por lo que respecta específicamente a la discriminación laboral de las mujeres con

discapacidad, tal vez la referencia principal sea Baldwin y Johnson (1995), que se refiere

sobre todo a discriminación salarial, pero que también analiza cómo la discriminación

salarial afecta a la participación laboral de las mujeres con discapacidad. Trabajos

posteriores, como el de Jones et al. (2003) para el Reino Unido, siguen básicamente las

propuestas metodológicas allí presentadas. También cabe destacar las estimaciones

salariales que se han hecho tratando de averiguar el rendimiento salarial que la educación

tiene para las personas con discapacidad, como en Hendricks et al. (1997).

Dadas las limitaciones de nuestra base de datos (que no incluye información sobre

el tipo de discapacidad) no entraremos en dicha cuestión, a la cual tanto Baldwin y

Johnson (1995), como Jones et al. (2003) dedican amplia atención. Al igual que Jones et

al. (2003) estimaremos cuatro ecuaciones en función del género y de la discapacidad, lo

cual nos permitirá estimar las diferencias salariales por ambos motivos.

3. Metodología

El modelo habitual de comportamiento de los trabajadores dentro de la Economía

Laboral supone que los individuos escogen la combinación de consume y horas de trabajo

que maximiza su utilidad sujeta a unas restricciones de presupuesto y de tiempo. La salud

puede ser incorporada en dicho modelo bien a través de la restricción presupuestaria

(debido a un menor salario), la restricción de tiempo (debido a que la salud “roba tiempo”

a los individuos que no es ni ocio ni tampoco tiempo de trabajo) o a través de la propia

función de utilidad si una peor salud reduce la utilidad directamente (Ettner, 2000).

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Según dicho modelo, la participación laboral es decidida por el individuo

comparando el salario que ofrece una empresa con el salario de reserva del individuo.

Unas reducidas tasas de ocupación podrían ser debidas en parte a elevados salarios de

reserva asociados con ciertos tipos de discapacidad y también a transferencias de renta y

necesidades adicionales de tiempo requeridas para participar en el mercado de trabajo. Por

otro lado, la causa de unas bajas tasas de ocupación podría ser también el resultado de

unas más bajas ofertas salariales hacia las personas con discapacidad como consecuencia

de menores niveles de productividad y/o como consecuencia de la existencia de

discriminación (Kruse and Schur, 2003).

Supongamos que hay dos tipos de individuos: discapacitados, representados por D

y no discapacitados representados por N. Para ambos, la ecuación de salarios

correspondiente sería:

(1) ),( NDjvXW ijijjO

ij =+= β

Donde denota el logaritmo del salario, es un vector de características

relacionadas con la productividad para el individuo i del tipo j, y

OijW ijX

jβ representa las tasas

de rendimiento de dichas características (siempre siguiendo la interpretación habitual del

modelo de capital humano). El salario de reserve vendría dado por:

(2) ),( NDjZW ijijjR

ij =+= εα

Donde el vector Z incorpora las variables habituales de capital humano, junto con

factores que influyen sobre el valor del tiempo (como el número de hijos dependientes,

por ejemplo). Como no se observa directamente el salario de reserva (se trata de una

variable “latente”), definimos la variable indicador I, de manera que I = 1 siempre que

y 0 en cualquier otro caso. Así pues, la probabilidad de que un individuo trabaje

es:

Rij

Oij WW >

5

[ ] [ ]jijiijjijjrr

ijO

ijr vZXPWWP −>−=>− εαβ0 (3)

Suponiendo que v yij jiε están normalmente distribuidos, la ecuación de

participación puede ser estimada mediante un modelo probit.

En la estimación de la ecuación salarial (1) es importante corregir por el llamado

sesgo de selección (Heckman, 1979). Por tanto, la inversa del ratio de Mills sera

introducido como un regresor adicional en la ecuación de salarios.

Para estimar el tamaño de la diferencia salarial debida a la discriminación entre

discapacitados y no discapacitados seguimos el método Oaxaca-Blinder de

descomposición de diferencias salariales. La diferencia salarial entre los salaries de

personas no discpacitadas (N) y discapacitadas (D) se puede descomponer del siguiente

modo:

)()( DNDDNNDN XXccWW −=−−− λλ

[ ] [ ] )ˆˆ()1(ˆ)1(ˆDNDNDN dXdXdd ββββ −+−+−+ (4)

El lado izquierdo de la ecuación (4) representa la diferencia salarial media entre personas

sin y con discapacidades. El primer término del lado derecho de (4) representa la parte de

la diferencia salarial atribuible a las diferencias en productividad, mientras que el segundo

término es la parte de la diferencia salarial que no queda explicada por las variables

relacionadas con la productividad. Es este segundo término el que se interpreta como la

diferencia salarial debido a la discriminación, ya que no se puede explicar mediante las

variables que afectan a la productividad y se trata de una diferencia sistemática. El

coeficiente d representa la relación entre la estructura salarial observada y la norma no

discriminatoria. Puede tomar valores entre 0 y 1. Aquí nos fijaremos siempre en el grupo

con salarios más altos en promedio para atribuir cuál es la estructura salarial no

discriminatoria, por ejemplo, al comparar varones sin y con discapacidades supondremos

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que la estructura salarial no discriminatoria es la que corresponde a los varones sin

discapacidades por lo que daremos a d el valor de 1 (Baldwin y Johnson, 1995)2. Esta es la

misma solución adoptada en su momento por las aportaciones originales de Oaxaca (1973)

y Blinder (1973).

4. La definición de discapacidad en el PHOGUE

El PHOGUE es una encuesta de panel promovida por Eurostat. El primer año en

que se realizó fue 1994. La variable de discapacidad en el panel se obtiene a partir de la

siguiente pregunta3: “¿Tiene alguna enfermedad crónica física o mental, o alguna

incapacidad o deficiencia?”. En caso afirmativo, se pasa a otra en que se le pregunta si esa

enfermedad, incapacidad o problema de salud le impide desarrollar su actividad diaria.

Ante esta pregunta sólo caben tres respuestas:

- Sí, intensamente.

- Sí, hasta cierto punto.

- No.

Aquellos que dan las dos primeras respuestas pueden considerarse discapacitados,

bien en sentido estricto (aquellos que dan la primera respuesta) bien en algún grado (los

que dan la segunda respuesta). Se trata, pues, de una autoclasificación. Evidentemente,

una autoclasificación no tiene por qué coincidir con exactitud con una clasificación

realizada mediante el cumplimiento o no de determinados requisitos medibles de forma

objetiva por alguien diferente del entrevistado. Del uso de una autoclasificación parece

2 La fijación del valor de d se discute por extenso (entendiéndolo en el contexto de los números índice) en Oaxaca y Ransom (1994). 3 Esta primera pregunta, que ejerce una función de filtro, fue introducida en el segundo ciclo (en 1995), lo cual debe tenerse en cuenta cuando se comparen datos del PHOGUE sobre discapacidad de 1994 con los de años posteriores. Esta es una de las razones por las que sólo se usarán los datos de 1995 en adelante.

7

que cabría esperar una cierta sobreestimación de la prevalencia de la discapacidad, ya que

de esta manera el individuo podría estar autojustificando su comportamiento de baja o

nula actividad en relación con el mercado de trabajo o su percepción (o solicitud) de

subsidios por sufrir discapacidad. Pero, por otro lado, también las autoevaluaciones

pueden dar lugar a infraestimaciones si la discapacidad se vive como un estigma.

Adicionalmente, es posible que la autoevaluación de la discapacidad recoja muchos más

aspectos de la vida y el entorno del individuo que una definición objetiva (constreñida a

una serie de características médicas, por ejemplo), incorporando así gran cantidad de ruido

que podría dar lugar a interferencias a la hora de estimar el tamaño del efecto de la

discapacidad sobre el comportamiento del individuo en el mercado de trabajo. Existen un

buen número de trabajos que han tratado de explicar y de documentar la sobreestimación

de las autoevaluaciones de discapacidad. Trabajos en esta línea son los de Chirikos y

Nested (1984) y Kreider (1999).

Sin embargo, es mucho más probable que los sesgos de las autoevaluaciones

aparezcan cuando el individuo tiene que suministrar información a la administración

sanitaria a efectos de percibir un subsidio o acceder a determinados derechos que cuando

se trata de responder a una encuesta en la que se garantiza el anonimato a los

entrevistados. Benítez Silva et al. (2000) muestran que cuando se comprueba la

información ofrecida por los entrevistados en encuestas que garantizan el anonimato

(como la HRS, Health and Retirement Survey, de Estados Unidos) aparece que un grupo

importante de personas declara encontrarse en situaciones que si la administración

rompiera el secreto estadístico, podrían ser sancionadas o llegar a perder sus prestaciones

por discapacidad. Por tanto, no parece que cuando el anonimato esté garantizado los

individuos tiendan a justificar situaciones ilegales o que rayen en la ilegalidad diciendo

que están discapacitados cuando no lo están. Aplicando este tipo de razonamientos al

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panel de hogares, no debería esperarse la aparición de sesgos por autojustificación ya que

la pregunta que sirve para definir la situación de discapacidad no alude a incapacidad para

trabajar y las preguntas sobre mercado de trabajo están lo suficientemente separadas en el

cuestionario como para que el individuo no las relacione tal y como el sesgo de de

autojustificación requiere (además de la garantía expresa de anonimato).

Una eventual objeción a esta definición es que no coincide con la establecida

internacionalmente por la Organización Mundial de la Salud (OMS). Ahora bien, no es

totalmente ajena a esa definición internacional, ya que la pregunta del panel insiste en si

hay imposibilidad para desarrollar la actividad diaria, al igual que hace la OMS. Por

tanto, en sentido estricto los que dan la primera respuesta (sí, intensamente) pueden ser

considerados prácticamente como discapacitados según esa definición internacional. No

obstante, también convendría analizar el segundo grupo (los que contestan sí, hasta cierto

punto), ya que al dar una respuesta afirmativa parcial podríamos estar captando

situaciones que los individuos perciben como muy próximas a la discapacidad. Debido a

las limitaciones de tamaño muestral, en los análisis empíricos de este trabajo se han

considerado ambos bajo la etiqueta de discapacitados. Ahora bien, debe tenerse en cuenta

que esto significa que en el grupo de discapacitados tendremos personas en situaciones

intermedias y, por tanto, presumiblemente con una relación más fuerte con el mercado de

trabajo.

Tampoco coincide la definición del PHOGUE con ninguna definición

administrativa de los países de la UE en general ni de España en particular, con lo que

forzosamente cuando haya comparaciones con otras bases de datos los resultados nunca

podrán ser estrictamente coincidentes. Estas diferencias no estarían generadas por falta de

9

calidad de ninguna de esas fuentes de datos sino porque lo que se coloca bajo el rótulo de

discapacidad no es exactamente lo mismo4.

La importancia de los datos del PHOGUE obedece a que, por el momento, es la

única base de datos que proporciona información mínimamente comparable en la Unión

Europea, si bien al coste de que la definición no se adhiere a ningún estándar internacional

pero con la gran ventaja de que la discapacidad no está definida como discapacidad para

trabajar (como en el caso de la HRS norteamericana). Por tanto, la relación con el mercado

de trabajo no está implícita en la definición de discapacidad utilizada y esto mejora

notablemente la calidad de la información recogida.

Para los análisis empíricos se ha seleccionado a la población entre 16 y 64 años,

con lo que se trata de población en edad de trabajar. Se ha construido un pool con las

observaciones de los ciclos de 1995 a 2001 para aumentar así el tamaño muestral, pues

téngase en cuenta que en caso contrario el tamaño de las submuestras de varones o

mujeres con discapacidad sería demasiado pequeña como para obtener resultados

estadísticamente fiables. Se ha excluido 1994 por dos razones: la definición de

discapacidad era ligeramente distinta (la manera de hacer la pregunta era algo distinta,

como se explica en detalle en Malo, 2001), como se explicó con anterioridad, y la variable

tipo de contrato no estaba incluida en dicho año en el cuestionario del panel.

5. Análisis descriptivo

La tasa de prevalencia de discapacidad en la muestra total del Panel de Hogares

(ciclos 1995 a 2001 para España) arroja un valor de 11,8 por cien. Este valor está algo por

encima de otras estimaciones, pero ha de tenerse en cuenta que la definición de

4 Para el caso español, una comparación de este tipo se puede encontrar en Collado y Villagómez (1999) y en Malo (2001). Para la Unión Europea, se pueden consultar comparaciones de este tipo en Zwinkels (2001).

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discapacidad en el panel de hogares es algo diferente y podría estar colocando en el grupo

de “discapacitados en alguna medida” a personas que mediante definiciones más rigurosas

(como la de la Encuesta de Deficiencias, Discapacidades y Estado de Salud) no lo estarían.

El Cuadro 1 nos muestra el cruce de las variables tener alguna discapacidad y

género. En ella se observa que la tasa de prevalencia es muy semejante para ambos

géneros, pero algo superior para las mujeres (12,6 por cien para éstas y 11,6 por cien para

los varones). Sin embargo, entre los discapacitados en edad de trabajar hay más varones

que mujeres,a lgo que no aparece, por ejemplo, en la Encuesta de Deficiencias,

Discapacidades y Estado de Salud (realizada en 1999), donde la población discapacitada

se reparte casi por igual entre varones y mujeres. Si la definición de discapacidad del panel

de hogares lleva a clasificar como discapacitados a más personas activas, es lógico que se

produzca esta mayor presencia entre las personas con discapacidad.

Cuadro 1. Cruce de las variables tener discapacidad y género.

Varón Mujer Total Sin discap. % Fila 80.0 20.0 100.0 % Columna 88.4 87.4 88.2 Con discap. % Fila 78.4 21.6 100.0 % Columna 11.6 12.6 11.8

El Cuadro 2 recoge la distribución de ser asalariado teniendo en cuenta el género y

el hecho de tener alguna discapacidad. Vemos que no ser asalariado está relativamente

más concentrado entre varones y mujeres con discapacidad (véanse los porcentajes de

fila). Todos los grupos mantienen distribuciones distintas entre ser asalariado o no serlo,

con la excepción de los varones sin discapacidad y las mujeres con discapacidad, que

tienen una distribución muy semejante.

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Cuadro 2. Cruce de ser asalariado con género y discapacidad.

Varones con discap.

Varones sin discap.

Mujeres con discap.

Mujeres sin discap.

No asal. % Fila 6.60 83.20 0.91 9.29 % Columna 35.37 25.46 25.58 15.70 Asal. % Fila 3.91 78.99 0.86 16.18 % Columna 64.63 74.54 74.42 84.30 % Fila 4.57 80.02 0.87 14.49 Salario medio mensual neto 153584 195048 116192 149642 Nota: El salario medio mensual neto está expresado en pesetas constantes de 2001

Por último, el salario medio mensual neto en pesetas constantes de 2001 para la

división por género y discapacidad aparece en la última final del Cuadro 2. Se observa que

el salario medio más alto es el de los varones sin discapacidad. Le siguen los varones con

discapacidad y las mujeres sin discapacidad, que tienen salarios muy semejantes, algo

superiores los de los varones. El más bajo corresponde a las mujeres con discapacidad. Por

tanto, el análisis descriptivo muestra las diferencias esperadas entre estos cuatro grupos.

No obstante, como estas diferencias podrían deberse a una diferente participación en el

mercado de trabajo (el problema conocido sesgo de selección), diferencias en las

características de cada uno de los grupos (diferente edad o antigüedad, predominio de

cierto tipo de contrato o de puestos de trabajo, etc.) o de discriminación por género y/o

discapacidad (distinta remuneración a pesar de tener el resto de características iguales y

tener una misma productividad) en la sección siguiente se procede a realizar estimaciones

econométricas que nos permiten separar unos efectos de otros.

6. Análisis econométrico

El análisis econométrico se ha hecho siguiendo las líneas descritas en el apartado

de metodología. Así pues, se han estimado cuatro ecuaciones salariales (varones sin

discapacidad, varones con discapacidad, mujeres sin discapacidad y mujeres con

discapacidad), corrigiendo el sesgo de selección mediante los correspondientes modelos

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probit. La corrección del sesgo de selección se ha hecho siguiendo a Heckman (1979),

como es habitual en las estimaciones de ecuaciones de salariales. Dado el escaso tamaño

muestral para el grupo de mujeres con discapacidad con salario no se ha realizado una

estimación aprovechando la estructura de panel de los datos, sino que se ha procedido a

hacer un pool con todos los datos y a introducir variables ficticias correspondientes al año

de la respectiva observación.

[CUADRO 3]

Gracias a las ecuaciones de salarios para las mujeres con y sin discapacidad se

descompone la diferencia salarial observada entre ambos colectivos según la metodología

propuesta por Reimers (1983), basada a su vez en la típica de Oaxaca-Blinder. Según el

cuadro 4, esta diferencia salarial observada (en logaritmos) se sitúa en 0,1209 a favor de

las mujeres sin discapacidad. Cuando se tienen en cuenta los términos de selección la

diferencia salarial ofrecida aumenta hasta 0,1746. A pesar de que las diferencias en las

características explican el 53,87% de la diferencia salarial observada, la mayor

contribución se debe a las diferencias en los rendimientos que se obtienen de tales

características (90,58%). Aunque el componente “rendimientos”, tradicionalmente

llamado por la literatura como discriminación, debe ser interpretado con cautela cuando se

analiza el colectivo de las personas con discapacidad debido a que las características que

identifican a las mismas pueden limitar realmente su productividad (Baldwin y Johnson,

1995), los resultados obtenidos ponen de manifiesto la significativa contribución de dicho

componente en la diferencia salarial observada.

[CUADRO 4]

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En la parte inferior del cuadro 4 se descomponen los componentes “características” y

“rendimientos” en subcomponentes5. Los subcomponentes de las “características” que

más contribuyen a aumentar la diferencia salarial observada entre ambos colectivos son la

ocupación (56,99%) y el nivel educativo (19,76%). En cambio, las diferencias observadas

en la experiencia laboral (-70,39%) y en la antigüedad en la empresa (-29,18%) son los

que más contribuyen a reducir el diferencial salarial observado. Estos resultados están en

línea con los obtenidos en otros trabajos internacionales para las mujeres con discapacidad

como Baldwin y Johnson (1995) así como los obtenidos por Pagán y Marchante (2004)

para el caso de los varones en España. Las diferencias en los rendimientos de las variables

que miden el tipo de industria (-81,67%), jornada completa (-65,73%) y ocupación (-

38,46%) son las que más contribuyen a reducir el diferencial salarial, mientras que la

experiencia laboral (38,49%) y antigüedad en la empresa (14,4%) lo hacen en sentido

contrario y en menor medida que las diferencias en los términos independientes6.

Otro aspecto de especial interés es el análisis de la discriminación salarial de género

hacia las mujeres con discapacidad. Este análisis es especialmente relevante para las

mujeres con discapacidad debido a que como muchos autores y representantes de personas

con discapacidad han apuntado existe una doble discriminación salarial hacia la mujer con

discapacidad, una por ser mujer y otra por ser discapacitada. Además, se suele pensar que

la discriminación salarial de género es mucho más intensa para el colectivo formado por

las mujeres con discapacidad que para el resto de mujeres. Para comprobar esta hipótesis

5 Si un subcomponente presenta un signo positivo (negativo) significa que esa diferencia en ese subcomponente contribuye a aumentar (disminuir) las diferencias salariales entre las mujeres sin y con discapacidad. 6 Para descomponer el componente “rendimientos” se ha utilizado la metodología propuesta por Gardeazabal y Ugidos (2004) y basada en el establecimiento de restricciones sobre los coeficientes estimados para cada grupo de variables ficticias, permitiendo así identificar la contribución real de todas las variables ficticias a las diferencias en los rendimientos, incluyendo aquellas que han sido utilizadas como categorías de referencia. Aplicando esta metodología se evita la debilidad apuntada por Oaxaca y Ransom (1994) sobre la escasa utilidad que tiene la descomposición de las diferencias en los rendimientos debido a que la contribución de cada subcomponente depende de cuáles hayan sido las variables ficticias utilizadas como categorías de referencia en la estimación.

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se han replicado las estimaciones de las ecuaciones salariales (corregidas) para dos

colectivos posibles de comparación: hombres con discapacidad y hombres sin

discapacidad7. Además y a partir de estos resultados, se estiman las diferencias salariales

observadas entre los hombres y mujeres con discapacidad y los efectos acumulativos en

los salarios de la discriminación salarial por discapacidad y género a partir de la

estimación del diferencial salarial entre los hombres sin discapacidad y las mujeres con

discapacidad (cuadro 4).

La diferencia salarial observada (en logaritmos) entre los hombres con discapacidad y

las mujeres con discapacidad es 0,0659, es decir, algo más de la mitad de la diferencia

salarial anteriormente estimada entre las mujeres sin y con discapacidad (0,1209). Las

diferencias en las características reducen este diferencial en 0,0659 puntos porcentuales (-

99,88%), mientras que las diferencias en los rendimientos la aumentan (0,1123) y

representan el 170,27% de la diferencia salarial observada. El signo positivo del término

de selección hace que la diferencia salarial ofrecida sea menor que la observada y se sitúe

en 0,0464. La descomposición por subcomponentes de la diferencia salarial observada

muestra como los años de experiencia laboral (145,62%) y el tipo de industria (28,94%)

son las principales variables que aumentan las diferencias en las características, mientras

que la ocupación (-49,96%), jornada completa (-40,67%) y sector privado (-40,31%) la

reducen. Las mujeres con discapacidad obtienen unos inferiores rendimientos de los años

de experiencia laboral (193,72%) y de la antigüedad en la empresa (149,62%) que los

hombres con discapacidad, y mayores para las variables jornada completa (-290,69%) y

contrato indefinido (-105,06%).

Si se compara la contribución del componente “rendimientos” en la diferencia salarial

observada entre los hombres y mujeres con discapacidad (170,27%) y con la obtenida 7 Aunque, por motivos de brevedad no se muestran las ecuaciones estimadas de empleo asalariado y las de salarios para los hombres sin y con discapacidad, todos los resultados obtenidos se encuentran a disposición de los interesados.

15

cuando se analizan los hombres y mujeres sin discapacidad (78,24% según el cuadro 5)8,

los resultados obtenidos muestran que la hipótesis planteada sobre una discriminación

salarial de género más intensa hacia las mujeres con discapacidad en comparación con las

mujeres sin discapacidad debe ser aceptada. Es decir, aunque en ambos casos existe una

discriminación salarial de género, cuando se analiza de manera separada al colectivo de

personas con discapacidad tal discriminación de género es superior (en valores absolutos y

relativos) a la que existe para las personas sin discapacidad9. No obstante, este resultado

debe ser analizado teniendo en cuenta lo apuntado con anterioridad sobre como las

características que identifican a las personas con discapacidad pueden limitar realmente su

productividad y, de este modo, el componente “rendimientos” puede deberse no sólo a la

existencia de prejuicios negativos por parte del empresario hacia las personas con

discapacidad sino también a estas diferencias no observadas en la productividad. Otros

resultados interesantes mostrados en el cuadro 5 en comparación con los del cuadro 4 son

la significativa menor contribución en la diferencia salarial observada del componente

“características” entre los hombres y mujeres sin discapacidad (-6,41%) y los hombres y

mujeres con discapacidad (-99,88%), la similar descomposición del componente

“características” en ambos casos así como las discrepancias en la contribución de los

subcomponentes de los “rendimientos”, en especial para las variables que miden la

experiencia laboral, antigüedad en la empresa y la realización de una jornada completa.

[CUADRO 5]

8 Los resultados obtenidos al estimar las diferencias salariales entre los hombres y mujeres sin discapacidad y mostrados en el cuadro 5 están en línea con los obtenidos por otros trabajos como, por ejemplo, De la Rica y Ugidos (1995) para España y Beblo et al. (2003) para un conjunto de países europeos, entre ellos España, y con la misma base de datos utilizada en este trabajo (PHOGUE) pero para el año 1998. 9 Baldwin y Johnson (1995) obtienen para una muestra de mujeres con discapacidad en Estados Unidos para el año 1.984 un resultado que rechaza la hipótesis planteada en este trabajo. En concreto, estos autores obtienen una contribución del componente “rendimientos” en la diferencia salarial observada entre los hombres y mujeres sin discapacidad del 88,51%, mientras que para los hombres y mujeres con discapacidad este porcentaje se sitúa en el 48,15%.

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A partir de la comparación salarial entre los hombres sin discapacidad y las

mujeres con discapacidad se analizan los efectos acumulativos en los salarios de la

discriminación salarial por discapacidad y género (cuadro 4)10. El diferencial salarial

observado entre estos dos colectivos se sitúa en 0,2418, es decir, una diferencia muy

superior, como era de esperar, a la estimada anteriormente cuando se comparaban las

mujeres con discapacidad con los hombres con discapacidad (0,0659) y las mujeres sin

discapacidad (0,1209). Una parte importante de este diferencial salarial observado es

atribuido a las diferencias en los rendimientos, concretamente 0,1883 puntos porcentuales

lo que supone el 77,85% de dicho diferencial. Las diferencias en las características

representan el 30,28% de la diferencia salarial observada, siendo las diferencias en el

estado de salud (12,66%) y el tipo de industria (11,08%) los subcomponentes que más

contribuyen a aumentar el diferencial. En el otro extremo se sitúan las variables

relacionadas con la experiencia laboral (-10,58%) y el trabajar en el sector privado (-

6,37%). Con respecto a los subcomponentes de los rendimientos, las diferencias en la

rentabilidad salarial obtenida de los años de experiencia laboral (18,60%) y el trabajar en

el sector privado (14,40%) aumentan el diferencial a favor de los hombres sin

discapacidad, mientras que las diferencias relacionadas con el tipo de industria (-29,67%)

y la antigüedad en la empresa (-29,17%) lo hacen en sentido contrario.

Según todos estos resultados es posible afirmar que la mujer con discapacidad se

enfrenta a una doble discriminación salarial: una motivada por ser una persona

discapacitada y que representa el 90,58% de la diferencia salarial observada con respecto a

las mujeres sin discapacidad; y otra por el hecho de ser mujer y situada en el 170,27% del

diferencial estimado con respecto a los hombres con discapacidad. Además, los resultados

10 Aunque en este trabajo no se comparan directamente las diferencias salariales entre los hombres sin y con discapacidad, se han calculado tales diferencias y los resultados obtenidos son muy similares a los obtenidos con anterioridad en el trabajo de Pagán y Marchante (2004).

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confirman la hipótesis de una mayor discriminación salarial de género hacia las mujeres

con discapacidad con respecto al resto de mujeres.

Por último, el análisis de la discriminación salarial hacia las mujeres con discapacidad

se completa con la estimación de los efectos que tiene sobre el empleo la existencia de la

discriminación salarial, a través de la metodología propuesta por Baldwin y Johnson

(1992) y aplicada en otros trabajos como, por ejemplo, Baldwin y Johnson (1995 y 2000)

y Kidd et al. (2000). Esta metodología se basa en las tres etapas siguientes. En una

primera etapa se utilizan los coeficientes estimados en la ecuación de empleo asalariado y

los valores medios de las variables explicativas para predecir la probabilidad de ser

asalariado (πD) para la mujer con discapacidad (D) a través de la siguiente expresión:

[4]

uσ

Φ= D

D

DD Y

γπ

donde representa la diferencia ajustada entre los salarios ofrecidos y los de reserva

(ambos en logaritmos) de la mujer media con discapacidad y Φ es la función de

distribución de una normal (0,1).

D YD

Duσγ

En segundo lugar, se estima la probabilidad de ser asalariado en ausencia de

discriminación (π*D), corrigiendo de la diferencia ajustada entre los salarios ofrecidos y

los de reserva, , el efecto de la discriminación en los salarios ofrecidos. Si se

considera que la estructura salarial no discriminatoria es la de la mujer sin discapacidad

(S), el salario ofrecido (en logaritmos) no discriminatorio para las mujeres con

discapacidad (D) puede calcularse como:

D YγD

Duσ

*ODWLn = X ´D βS [5]

18

y así obtener π*D como:

[6]

σσD

uu

−

−Φ=γ

πD

OD

OD

D

D

D WLnWLnY*

*

donde y son el salario ofrecido no discriminatorio y discriminatorio,

respectivamente. Y en tercer lugar, se estima el número de empleos perdidos (ED) debido a

la discriminación salarial, multiplicando la diferencia entre las probabilidades de ser

asalariado en la ausencia y presencia de discriminación salarial por la población total de

mujeres con discapacidad en España (ND). Es decir:

*ODLn

ODLnWW

ED = (π*D − πD) ND [7]

Según el cuadro 6, una mujer media con discapacidad tiene una probabilidad estimada

de ser asalariada en presencia de discriminación salarial de 7,31%, inferior a la que tendría

en ausencia de tal discriminación y situada en 8,75%11. La reducción en 1,44 puntos

porcentuales en la probabilidad de que una mujer con discapacidad sea asalariada debido a

la discriminación salarial se ve traducida en una pérdida de 9.303 empleos. Además, esta

diferencia entre las probabilidades representa sólo el 7,62% de la diferencia observada en

los niveles de empleo asalariado entre las mujeres sin discapacidad y con discapacidad

(0,1876)12. Como Baldwin y Johnson (1995) apuntan, el resto de la diferencia en los

niveles de empleo asalariado puede deberse a los prejuicios de los empresarios, la

discriminación en la contratación la cual limita la experiencia de las personas con

11 Hay que tener en cuenta que los efectos sobre el empleo de la discriminación salarial han sido calculados a partir de los niveles estimados de empleo asalariado (utilizando los valores medios de las variables explicativas) y no de los niveles actuales observados. No obstante, lo importante es conocer los cambios en las probabilidades más que los cambios en los niveles absolutos (Baldwin y Johnson, 1995). 12 El valor 0,1876 se obtiene a partir de la diferencia entre 0,2891 y 0,1015 (cuadro A2).

19

discapacidad, a diferencias no observadas en los costes de conseguir un empleo (por

ejemplo, costes de transporte) y/o en los niveles de productividad, etc13.

[CUADRO 6]

La cifra de empleos perdidos (9.303) es muy similar a la obtenida cuando se utiliza

como grupo de comparación a los hombres con discapacidad (9.556 empleos). Sin

embargo, el mayor número de empleos perdidos, un total de 16.795, se obtiene cuando se

comparan a las mujeres con discapacidad con los hombres sin discapacidad (es decir,

cuando existen diferencias por género y discapacidad), debido al significativo incremento

de la probabilidad estimada de ser asalariada en ausencia de discriminación, la cual sube

hasta 9,90%. Los 16.795 empleos perdidos son aproximadamente la suma de los empleos

perdidos estimados cuando el grupo de comparación son las mujeres sin discapacidad

(9.303) y los hombres con discapacidad (9.556). Aunque esta cifra en valores absolutos

puede parecer pequeña, la existencia de discriminación salarial por razón de género y

discapacidad supone una pérdida importante y significativa en los niveles de empleo

asalariado de las mujeres con discapacidad (2,59 puntos porcentuales, es decir, un 35,43%

de la probabilidad estimada en presencia de discriminación). Estos resultados son

especialmente relevantes desde un punto de vista de política pública ya que a través de las

medidas y actuaciones dirigidas a luchar y eliminar cualquier tipo de discriminación

salarial por razón de género y discapacidad es posible conseguir que un mayor número de

mujeres con discapacidad puedan en acceder al mercado de trabajo y poder conseguir un

empleo asalariado14.

13 Véase, por ejemplo, el trabajo de Livermore et al. (2000) para una revisión exhaustiva de los principales determinantes de la participación laboral de las personas con discapacidad. 14 En trabajos como los de Baldwin y Johnson (1995 y 2000) y Kidd et al. (2000), los resultados muestran que los efectos en términos de empleo de la discriminación salarial estimada son relativamente pequeños para las personas con discapacidad, tanto para los hombres como para las mujeres.

20

7. Conclusiones [para ser ampliadas y re-escritas tras las discusiones]

En esta investigación se ha afrontado el objetivo de estimar las diferencias

salariales por género y por tener discapacidad con datos del panel de hogares de España

(ciclos 1995-2001). Este tipo de estudio permite separar las diferencias salariales debidas a

diferencias en la participación laboral, a distintas características de los individuos y a

discriminación por género y por discapacidad.

Para ello se ha utilizado la metodología econométrica ya aplicada en los casos de

otros países. Los resultados van en la línea de los obtenidos previamente en esas otras

experiencias internacionales y muestran que las mujeres con discapacidad se enfrentan a

una doble discriminación salarial. Las diferencias en las características de las mujeres con

y sin discapacidad explican la gran parte de las diferencias en los salarios ofrecidos. Sin

embargo, cuando se comparan las diferencias salariales de las mujeres y hombres con

discapacidad es el componente atribuido a la discriminación el que explica una mayor

proporción de la diferencia total. Cabe destacar que la discriminación por género es más

intensa para las mujeres con discapacidad que para las mujeres sin discapacidad. Ahora

bien, los efectos en términos de empleo de la discriminación salarial estimada son

relativamente pequeños (resultado en línea con la literatura internacional).

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23

Cuadro 3 Ecuación de salarios para las mujeres. Periodo 1995-2001.

DISCAPACITADAS NO DISCAPACITADAS

(A) (B) Coeficiente t Coeficiente t Coeficiente t Constante 6,1029 29,99 6,1029 29,96 6,9822 137,87 Experiencia 0,0103 1,67 0,0103 1,67 0,0124 9,31 Experiencia 2 -0,0002 -1,78 -0,0002 -1,78 -0,0002 -7,11

Secundarios 0,0092 0,11 0,0090 0,11 -0,0425 -3,33 Primarios -0,0618 -0,42 -0,0620 -0,41 -0,1206 -7,83

Técnicos científicos 0,6904 5,28 0,6905 5,30 0,0039 0,09 Técnicos de apoyo 0,4445 3,33 0,4445 3,34 -0,2855 -6,52 Administrativo 0,3347 2,65 0,3347 2,66 -0,3728 -8,57 Servicios y ventas 0,1361 1,12 0,1361 1,12 -0,5195 -11,79 Cualificados agricultura/pesca 0,1290 0,70 0,1288 0,70 -0,5676 -8,19 Cualificados industrias 0,2543 2,31 0,2543 2,31 -0,5552 -12,17 Operadores/montadores 0,3465 3,20 0,3464 3,18 -0,5177 -10,87 No cualificados 0,1212 1,02 0,1212 1,02 -0,5516 -12,41

Agricultura -0,2171 -2,31 -0,2172 -2,31 0,0140 0,47 Industria -0,1321 -1,66 -0,1319 -1,66 0,0463 3,81

Noreste 0,0508 0,75 0,0506 0,74 0,1220 8,67 Madrid 0,0998 1,35 0,0996 1,35 0,1337 8,63 Centro -0,0231 -0,26 -0,0232 -0,26 0,0160 1,15 Este 0,0466 0,65 0,0465 0,65 0,0895 6,41 Sur 0,0152 0,23 0,0151 0,23 0,0166 1,16 Canarias 0,1261 1,50 0,1260 1,50 0,0784 4,57

1.996 -0,0132 -0,21 -0,0132 -0,21 0,0159 1,25 1.997 -0,0393 -0,63 -0,0395 -0,64 0,0064 0,49 1.998 0,0801 1,23 0,0800 1,24 0,0106 0,84 1.999 0,0434 0,70 0,0434 0,70 0,0668 5,23 2.000 0,0718 1,04 0,0718 1,04 0,0703 5,40 2.001 -0,0726 -0,98 -0,0725 -0,98 0,0527 4,10

Casada 0,1090 2,67 0,1089 2,65 0,0474 6,11 Antigüedad 0,0174 1,28 0,0174 1,28 0,0195 8,67 Antigüedad 2 -0,0003 -0,41 -0,0003 -0,41 -0,0003 -2,77 Salud 0,0002 0,00 - 0,0003 -0,01 -0,0234 -0,70 Jornada completa -0,0051 -0,09 -0,0052 -0,09 -0,0990 -8,65 Sector privado -0,1920 -4,34 -0,1920 -4,34 -0,2042 -23,96 Supervisor/intermedio 0,0600 1,35 0,0600 1,34 0,0602 6,59 Contrato indefinido 0,1674 3,07 0,1674 3,06 0,1198 12,70 Severa - - 0,0014 0,03 - - Lambda 0,0045 0,03 0,0046 0,04 -0,0482 -2,98 Nº de observaciones 403 403 9.616 R2 ajustado 0,6266 0,6266 0,6139 Fuente: PHOGUE. Años 1995-2001. Nota: Los errores estándares han sido corregidos de la heterocedasticidad a través del método de White (1980).

24

Cuadro 4 Descomposición de las diferencias salariales entre las mujeres con discapacidad y diferentes grupos de comparación.

Diferencia salarial observada (D) 0,1209 0,0659 0,2418Características (C) 0,0651 -0,0659 0,0732Rendimientos (R) 0,1095 0,1123 0,1883Selección (S) -0,0537 0,0195 -0,0196Diferencial salarial ofrecida (D−S) 0,1746 0,0464 0,2615Parte atribuible a cada componente: Características (C/D) 0,5387 -0,9988 0,3028Rendimientos (R/D) 0,9058 1,7027 0,7785Selección (S/D) -0,4445 0,2961 -0,0813Total (C/D) + (R/D) + (S/D) 1,0000 1,0000 1,0000Descomposición por subcomponentes: Características Rendimientos(a) Características Rendimientos(a) Características Rendimientos(a) Ci Ci/D Ri Ri/D Ci Ci/D Ri Ri/D Ci Ci/D Ri Ri/D Experiencia -0,0851 -70,39% 0,0465 38,49% 0,0960 145,62% 0,1277 193,72% -0,0256 -10,58% 0,0450 18,60% Experiencia 2 0,0762 63,04% -0,0073 -6,02% -0,0658 -99,77% -0,0067 -10,19% 0,0250 10,36% 0,0176 7,26%Nivel educativo (b) 0,0239 19,76% -0,0066 -5,48% -0,0195 -29,52% 0,0021 3,17% 0,0066 2,73% -0,0144 -5,97% Ocupación (b) 0,0689 56,99% -0,0465 -38,46% -0,0329 -49,96% -0,0517 -78,46% 0,0132 5,47% -0,0405 -16,75%Industria (b) 0,0000 0,02% -0,0987 -81,67% 0,0191 28,94% -0,0486 -73,74% 0,0268 11,08% -0,0717 -29,67% Región (b) 0,0041 3,38% 0,0036 3,01% -0,0034 -5,20% 0,0140 21,27% 0,0018 0,75% 0,0072 2,98% Años (b) 0,0021 1,71% -0,0043 -3,55% -0,0021 -3,22% -0,0045 -6,85% 0,0008 0,33% -0,0050 -2,09% Casada -0,0019 -1,61% -0,0381 -31,48% 0,0005 0,81% -0,0654 -99,15% 0,0067 2,76% -0,0183 -7,56% Antigüedad -0,0353 -29,18% 0,0174 14,40% -0,0102 -15,48% 0,0987 149,62% -0,0038 -1,57% -0,0705 -29,17%Antigüedad 2 0,0104 8,59% -0,0047 -3,90% 0,0028 4,32% -0,0799 -121,14% -0,0019 -0,79% 0,0591 24,43%Salud 0,0078 6,48% -0,0082 -6,77% 0,0017 2,65% -0,0171 -25,91% 0,0306 12,66% -0,0316 -13,07%Jornada completa -0,0022 -1,85% -0,0795 -65,73% -0,0268 -40,67% -0,1917 -290,69% -0,0071 -2,92% -0,0401 -16,57% Sector privado -0,0026 -2,18% -0,0083 -6,88% -0,0266 -40,31% 0,0043 6,48% -0,0154 -6,37% 0,0348 14,40% Supervisor/intermedio 0,0002 0,19% 0,0000 0,03% 0,0022 3,27% 0,0081 12,29% 0,0113 4,68% 0,0080 3,29% Contrato indefinido -0,0013 -1,07% -0,0299 -24,72% -0,0009 -1,36% -0,0693 -105,06% 0,0041 1,69% -0,0451 -18,64% Constante - - 0,3739 309,32% - - 0,3923 594,92% - - 0,3539 146,36%

TOTAL 0,0651 53,87% 0,1095 90,58% -0,0659 -99,88% 0,1123 170,27% 0,0732 30,28% 0,1883 77,85% Fuente: Elaboración propia a partir de los datos del PHOGUE. Años 1995-2001.Notas: (a) Para la descomposición del componente “Rendimientos” se ha utilizado la metodología propuesta por Gardeazabal y Ugidos (2004).

(b) Suma algebraica de los resultados obtenidos para todas las variables ficticias creadas para esa variable.

25

Cuadro 5 Descomposición de las diferencias salariales entre los hombres y las mujeres sin

discapacidad. Diferencia salarial observada (D) 0,1209Características (C) -0,0078Rendimientos (R) 0,0946Selección (S) 0,0341Diferencial salarial ofrecida (D−S) 0,0868Parte atribuible a cada componente: Características (C/D) -0,0641Rendimientos (R/D) 0,7824Selección (S/D) 0,2819Total (C/D) + (R/D) + (S/D) 1,0000Descomposición por subcomponentes: Características Rendimientos(a) Ci Ci/D Ri Ri/DExperiencia 0,0590 48,81% -0,0011 -0,89%Experiencia 2 -0,0393 -32,51% 0,0130 10,74%Nivel educativo (b) -0,0274 -22,69% 0,0023 1,94%Ocupación (b) -0,0404 -33,39% -0,0093 -7,67%Industria (b) 0,0232 19,16% 0,0306 25,29%Región (b) -0,0056 -4,60% 0,0068 5,66%Años (b) -0,0022 -1,85% 0,0002 0,17%Casada 0,0099 8,22% 0,0185 15,26%Antiguedad 0,0123 10,18% -0,0688 -56,86%Antiguedad 2 0,0059 4,91% 0,0456 37,68%Salud 0,0002 0,17% -0,0008 -0,69%Jornada completa -0,0059 -4,87% 0,0404 33,44%Sector privado -0,0136 -11,23% 0,0439 36,34%Supervisor/intermedio 0,0109 9,04% 0,0081 6,69%Contrato indefinido 0,0051 4,24% -0,0149 -12,33%Constante - - -0,0200 -16,52%

TOTAL -0,0078 -6,41% 0,0946 78,24%Fuente: Elaboración propia a partir de los datos del PHOGUE. Años 1995-2001.Notas: Véase notas del cuadro 4.

Cuadro 6 Efectos sobre el empleo de la discriminación salarial entre las mujeres con discapacidad

y diferentes grupos de comparación.

Mujeres sin

discapacidadHombres con discapacidad

Hombres sin discapacidad

Probabilidad estimada de ser asalariada en presencia de discriminación salarial (πD) 7,31% 7,31% 7,31% Probabilidad estimada de ser asalariada en ausencia de discriminación salarial (πD*) 8,75% 8,79% 9,90%

Diferencia de probabilidades (πD*− πD) 1,44 1,48 2,59 Empleos perdidos debido a la discriminación salarial existente ED = (πD*− πD) ND

(a) 9.303 9.556 16.795 Fuente: Elaboración propia a partir de los resultados del cuadro 2 y 3. Notas: (a) ND = 648.000 = número total de mujeres con discapacidad en España según la la “Encuesta sobre Discapacidades, Deficiencias y Estado de Salud” elaborada por el Instituto de Estadística para el año 1.999.

27

Apéndice Cuadro A1

Definición de las variables

Variables dependientes

Asalariada Variable dependiente de una ecuación de empleo asalariado, que toma el valor 1 si el trabajador percibe un salario por cuenta ajena y realiza unas horas de trabajo a la semana superiores a 15.

Log (salario hora) Variable dependiente de una ecuación de salarios, definida a partir del número de horas trabajadas a la semana y los ingresos mensuales netos procedentes del trabajo por cuenta ajena (en pesetas). Los salarios se expresan en términos reales utilizando como base el año 2001. El número de semanas que tiene un mes es 4,3452.

Variables personales

Edad La edad se ha calculado como la diferencia entre el año de la encuesta y el año de nacimiento del individuo. Una vez calculada se han creado las siguientes cinco variables ficticias: 16-24 años, 25-34 años, 35-44 años, 45-54 años, 55-64 años.

Experiencia Experiencia laboral del individuo. Es la diferencia entre la edad del individuo y la edad en la que el individuo dice que comenzó su vida laboral.

Antigüedad La antigüedad en la empresa es la diferencia entre el año de la entrevista y el año en el que el individuo comenzó a trabajar con el empleador actual.

Nivel educativo Se han creado tres variables ficticias: primarios, secundarios y superiores.

Variables regionales

Noroeste = 1, si Galicia, Asturias y Cantabria. Noreste = 1, si País Vasco, Navarra, La Rioja y Aragón. Madrid = 1, si Madrid. Centro = 1, si Castilla y León, Castilla La Mancha y Extremadura. Este = 1, si Cataluña, Comunidad Valenciana y Baleares. Sur = 1, si Andalucía, Murcia, Ceuta y Melilla. Canarias = 1, si Canarias.

Variables ocupacionales (según CNO 1994) Directivos = 1, si pertenece al Grupo 1 (Dirección de empresas y administraciones

públicas). Técnicos científicos = 1, si pertenece al Grupo 2 (Técnicos y profesionales científicos e

intelectuales). Técnicos de apoyo = 1, si pertenece al Grupo 3 (Técnicos y profesionales de apoyo). Administrativo = 1, si pertenece al Grupo 4 (Empleados de tipo administrativo). Servicios y ventas = 1, si pertenece al Grupo 5 (Trabajadores del servicio de restauración,

personales, de protección y vendedores de comercios). Cualificados agricultura/pesca = 1, si pertenece al Grupo 6 (Trabajadores cualificados en la agricultura y

pesca). Cualificados industrias = 1, si pertenece al Grupo 7 (Artesanos y trabajadores cualificados en

industrias manufactureras, construcción y minería, excepto operadores de instalaciones y maquinaria).

28

Operadores/montadores = 1, si pertenece al Grupo 8 (Operadores y montadores de instalaciones y maquinaria fija y conductores y operadores de máquina móvil).

No cualificados = 1, si pertenece al Grupo 9 (Trabajadores no cualificados).

Variables de la actividad económica (según CNAE) Agricultura = 1, si el sector de actividad es agricultura. Industria = 1, si el sector de actividad es industria. Servicios = 1, si el sector de actividad es servicios.

Otras variables

Casada = 1, si está casada o con una relación de hecho. Salud = 1, si tiene un estado de salud malo o muy malo. Jornada completa = 1, si trabaja una jornada a tiempo completo. Sector privado = 1, si trabaja en el sector privado. Supervisor/intermedio = 1, si tiene una responsabilidad de supervisor o intermedio. Contrato indefinido = 1, si tiene un contrato indefinido. Severa = 1, si padece una discapacidad severa. Hogar sin hijos = 1, si no existen hijos en el hogar. Tamaño del hogar Número de miembros en el hogar. Años Se ha creado una variable ficticia para cada uno de los años que

componen la muestra utilizada (desde 1.995 hasta 2.001). Lambda Variable para corregir el sesgo muestral.

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Cuadro A2

Media y desviación típica de las variables utilizadas en la estimación de la ecuación de empleo asalariado para las mujeres. Periodo 1995-2001.

DISCAPACITADAS NO DISCAPACITADAS

Media Desviación típica Media Desviación típica

Asalariada 0,1015 0,3020 0,2891 0,4533 Casada 0,7168 0,4506 0,6194 0,4855 Hogar sin hijos 0,4036 0,4907 0,2861 0,4520 Tamaño del hogar 3,5942 1,5480 3,8805 1,4580 Edad

16-24 años 0,0488 0,2156 0,2215 0,4153 25-34 años 0,0901 0,2864 0,2598 0,4385 35-44 años 0,1420 0,3491 0,2155 0,4112 45-54 años 0,2525 0,4345 0,1721 0,3775 55-64 años 0,4665 0,4989 0,1311 0,3375

Nivel educativo Superiores 0,0471 0,2118 0,2053 0,4039 Secundarios 0,0770 0,2667 0,2301 0,4209 Primarios 0,8759 0,3298 0,5646 0,4958

Región Noroeste 0,1692 0,3750 0,1459 0,3530 Noreste 0,1095 0,3123 0,1494 0,3565 Madrid 0,0561 0,2302 0,1014 0,3019 Centro 0,1523 0,3594 0,1488 0,3559 Este 0,2067 0,4050 0,1959 0,3969 Sur 0,2140 0,4102 0,1937 0,3952 Canarias 0,0921 0,2893 0,0648 0,2462

Años 1.995 0,1913 0,3934 0,1658 0,3719 1.996 0,1553 0,3623 0,1633 0,3696 1.997 0,1536 0,3606 0,1510 0,3580 1.998 0,1473 0,3544 0,1398 0,3468 1.999 0,1274 0,3335 0,1349 0,3416 2.000 0,1140 0,3179 0,1256 0,3314 2.001 0,1110 0,3142 0,1198 0,3247

Severa 0,2938 0,4556 - - Nº de observaciones 3.972 33.266 Fuente: PHOGUE. Años 1995-2001.

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Cuadro A.3

Medias muestrales de las variables utilizadas en la estimación de la ecuación de salarios para las mujeres. Periodo 1995-2001.

DISCAPACITADAS NO DISCAPACITADAS Log (salario hora) 6,6008 6,7217 Experiencia 22,1141 15,2703

Superiores 0,2382 0,4092 Secundarios 0,1886 0,2303 Primarios 0,5732 0,3604

Directivos 0,0025 0,0119 Técnicos científicos 0,1315 0,2019 Técnicos de apoyo 0,0819 0,1209 Administrativo 0,1017 0,1845 Servicios y ventas 0,2283 0,2171 Cualificados agricultura/pesca 0,0074 0,0036 Cualificados industrias 0,0620 0,0557 Operadores/montadores 0,0397 0,0317 No cualificados 0,3449 0,1726

Agricultura 0,0447 0,0183 Industria 0,1538 0,1623 Servicios 0,8015 0,8194

Noroeste 0,1290 0,1177 Noreste 0,1191 0,1625 Madrid 0,0943 0,1312 Centro 0,0670 0,1221 Este 0,3077 0,2524 Sur 0,1985 0,1448 Canarias 0,0844 0,0693

1.995 0,1538 0,1461 1.996 0,1390 0,1425 1.997 0,1514 0,1373 1.998 0,1638 0,1412 1.999 0,1365 0,1424 2.000 0,1365 0,1425 2.001 0,1191 0,1481

Casada 0,6179 0,5769 Antigüedad 8,2903 6,4826 Salud 0,3474 0,0124 Jornada completa 0,8462 0,8688 Sector privado 0,6849 0,6978 Supervisor/intermedio 0,1811 0,1849 Contrato indefinido 0,6278 0,6170 Severa 0,1762 - Lambda 1,4553 0,9809 Nº de observaciones 403 9.616 Fuente: PHOGUE. Años 1995-2001.

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Cuadro A.4 Ecuación de empleo asalariado par las mujeres. Periodo 1995-2001. a

DISCAPACITADAS NO DISCAP.

(A) (B)

Coeficiente

Z Coeficiente

z Coeficiente z Constante -0,0140 -0,07 0,0256 0,12 -0,0431 -0,93 Casada -0,1514 -2,23 -0,1732 -2,53 -0,3730 -19,05 Hogar sin hijos -0,0155 -0,24 -0,0040 -0,06 0,2415 13,29 Tamaño del hogar -0,0345 -1,56 -0,0351 -1,57 -0,1163 -19,37 Edad

25-34 años 0,3131 2,15 0,3371 2,29 0,6541 25,36 35-44 años 0,2396 1,68 0,2790 1,93 0,7644 26,89 45-54 años 0,0312 0,22 0,0533 0,37 0,5888 19,73 55-64 años -0,3914 -2,70 -0,3744 -2,56 -0,2179 -6,00

Nivel educativo Secundarios -0,6949 -5,60 -0,6757 -5,42 -0,6043 -26,42 Primarios -1,2924 -12,56 -1,2524 -12,07 -0,8736 -43,29

Región Noreste 0,0597 0,51 0,0491 0,42 0,2003 6,79 Madrid 0,1655 1,21 0,1516 1,11 0,3600 11,19 Centro -0,3768 -2,94 -0,4005 -3,10 0,0341 1,13 Este 0,3183 3,26 0,3142 3,20 0,4389 15,94 Sur 0,0511 0,50 0,0453 0,44 -0,0221 -0,77 Canarias -0,0733 -0,57 -0,0918 -0,71 0,2907 7,83

Años 1.996 0,0385 0,36 0,0455 0,42 -0,0272 -0,97 1.997 0,0674 0,65 0,0827 0,79 0,0247 0,87 1.998 0,1345 1,30 0,1406 1,35 0,0532 1,85 1.999 0,0970 0,89 0,1065 0,97 0,0862 2,98 2.000 0,1348 1,21 0,1372 1,22 0,1259 4,29 2.001 0,0526 0,46 0,0533 0,46 0,1974 6,68

Severa - - -0,3259 -4,52 - - Nº de observaciones 3.972 3.972 33.266 χ2 439,37 460,81 6.476,34 Pseudo R2 0,1685 0,1767 0,1619 Fuente: PHOGUE. Años 1995-2001.