1

EVOLUCION DE LAS DIFERENCIAS SALARIALES ENTRE

HOMBRES Y MUJERES: COMPARACIÓN DE SEIS PAISES

LATINOAMERICANOS1

Jaime Tenjo G. – Universidad Javeriana Bogotá - jtenjo@javeriana.edu.co

Luisa Fernanda Bernat – Universidad Javeriana Bogotá – lfbernat@javeriana.edu.co

I) INTRODUCCION

El presente estudio revisa la información de seis países latinoamericanos (Argentina,

Brasil, Colombia, Costa Rica, Honduras y Uruguay) referente a diferencias salariales y

no salariales entre hombres y mujeres. El objetivo del estudio es detectar los principales

cambios en la situación de la mujer en los mercados laborales e investigar los

determinantes de dichos cambios durante los últimos 20 años del siglo pasado. El

estudio tiene cinco partes principales: la primera es una introducción, en la segunda

parte se presenta una revisión de la principal literatura teórica y empírica sobre el tema.

La tercera parte hace una descripción general de la situación de hombres y mujeres en

el período estudiado y analiza a un primer nivel algunos determinantes de las

diferencias salariales (semanales, mensuales y por horas) entre hombres y mujeres. En

la cuarta parte se hace un análisis econométrico de las diferencias salariales por hora y

se inicia un intento de diagnostico de la situación laboral de la mujer. La quinta parte

resume los resultados principales y presenta algunas alternativas de política. Las tablas

con los resultados principales se incluyen dentro del texto mientras que los resultados

más detallados se presentan en un apéndice estadístico.

1 Los autores quieren expresar su reconocimiento a la doctora Rocio Ribero de la Universidad de los Andes quien preparó una magnífica revisión bibliográfica para este trabajo y al Banco Interamericano de Desarrollo que financió este estudio. Las opiniones expresadas y los problemas y errores que el estudio pueda tener son exclusiva responsabilidad de los autores.

2

II) REVISIÓN DE LA LITERATURA

I.1. Revisión de la Literatura Teórica

La división del trabajo al interior del hogar y sus cambios en las últimas décadas han

generado una gran cantidad de estudios acerca de la oferta laboral de la mujer y sus

condiciones de trabajo, que se inician con los trabajos pioneros de Schultz (1963) y

Becker (1960, 1964). En esta sección se presentan los modelos teóricos más generales

de la oferta laboral de las familias y de las diferencias por género en el mercado laboral.

I.1.a Modelos de Oferta Laboral de la Familia

Modelo Chauvinista

En este modelo existe una función de utilidad separada para el esposo y la

esposa, la cual depende para cada uno de su propio tiempo de trabajo y consumo. El

esposo ignora las preferencias de trabajo y ocio de la esposa al tomar su decisión de

oferta laboral. La esposa por su parte considera el ingreso laboral del esposo como

parte de su ingreso no laboral.

Modelo Unitario

En este modelo existe una función de utilidad de la familia que resume las

preferencias de todos los miembros del hogar. Existe una sola restricción presupuestal

que incluye los ingresos laborales de todos los miembros del hogar. La maximización

de la función de utilidad de la familia le reporta beneficios a todos los miembros.

Modelo de Gronau

Este modelo incorpora en el anterior la existencia de bienes producidos en el

hogar. Cada miembro además de proveer su trabajo al mercado tiene la capacidad de

producir bienes de consumo del hogar. Los miembros del hogar asignan su tiempo a

las diversas actividades de acuerdo con su ventaja comparativa en la producción de

bienes del hogar o en el mercado laboral. La ventaja comparativa la determinan los

salarios que el mercado laboral ofrece para cada miembro y la eficiencia individual en la

producción de bienes del hogar.

3

Modelo de Leuthold

En este modelo la función de utilidad de cada miembro del hogar depende su

tiempo de ocio y del consumo del hogar, pero la restricción presupuestal es agregada,

como en el modelo unitario. Los miembros del hogar son egoistas en el sentido de que

el ocio de otro miembro no proporciona utilidad. Para cada individuo en el hogar se

puede derivar una función de reacción que depende de la oferta laboral de los demás

miembros. El equilibrio que se deriva de este modelo es un equilibrio de Nash no

cooperativo.

I.1.b Modelos de negociación no cooperativos

Basándose en el modelo anterior, al interior de la familia cada miembro tiene la

opción de cooperar o no. Cada individuo maximiza su propia utilidad y siempre tiene la

opción de abandonar la familia (amenaza de divorcio). El poder de negociación de la

mujer al interior del hogar depende de la credibilidad de su amenaza de divorcio. Las

mujeres con mayores ingresos, mayor nivel educativo y mayores ingresos no laborales

tienen una amenaza más creíble de divorcio, y por ende gozan al interior del hogar de

un mayor poder de negociación.

Modelo de negociación de Nash

Estos modelos presentan una situación en el cual cada individuo en la familia

(supongamos que son solo el esposo y la esposa) tiene una función de utilidad que

depende de su propio consumo y ocio, de un bien del hogar que es un bien público, y

también del consumo y ocio del otro miembro del hogar. La pareja elige la oferta laboral

y el consumo óptimos para cada miembro maximizando una función objetivo que es el

producto de las ganancias de estar en la familia relativas a la mejor alternativa posible

para cada individuo ((Mc Elroy y Horney, 1981).

I. 2. Teorías de diferencias por género en el mercado laboral

El análisis teórico acerca de la discriminación en el mercado laboral que se

incluye en esta sección está basado en Altonji y Blank (1999). La discriminación en el

mercado laboral se define como una situación en la cual individuos que proporcionan su

trabajo y que son igualmente productivos son tratados de manera desigual de acuerdo

4

con su género o raza.2 El trato desigual se observa en términos de los salarios u otras

caraterísticas del trabajo, o de la capacidad de acceder a un trabajo determinado. De

acuerdo con Cain (1986), se puede decir que hay discriminación en el mercado laboral

por género en contra de la mujer si en el modelo siguiente el parámetro α es negativo:

Y = X b + α Z + e

donde Y son los salarios, X es el vector de características productivas que determinan

la productividad, las cuales son observables por la firma y exógenas al modelo, en

principio, b es el vector de coeficientes de X, y Z es una variable dummy igual a 1 si el

individuo es mujer.

La discriminación puede provenir del lado de los empleadores (el empleador

discrimina contra las mujeres empleadas o aspirantes al empleo), puede ocurrir entre

los empleados de una misma firma o sector (que los hombres discriminen contra las

mujeres), o por parte de los consumidores (quienes por alguna razón pueden preferir

adquirir bienes o servicios que provengan de un grupo más que de otro). En esta

revisión nos referimos al primer tipo de discriminación, que es el más común. En el

modelo de Becker (1971) se define el prejuicio del empleador como su “gusto” por la

discriminación. La función de beneficios del empleador tiene un término que se resta

correspondiente a la desutilidad monetaria que representa el emplear mujeres. La

maximización de los beneficios con este término adicional determina dos niveles de

salarios diferentes para los dos grupos de empleados (en este caso hombres y

mujeres). Entre mayor sea el prejuicio del empleador mayor es el diferencial salarial por

género. A largo plazo y en condiciones de competencia perfecta, sin embargo, este

modelo predice la desaparición del diferencial, hecho no observado en la realidad.

Este modelo se ha extendido para tener en cuenta el hecho de que para los

individuos es costoso buscar empleo (Borjas y Bronars, 1989; Black, 1995), y la

existencia de una distribución de prejuicio entre las diversas firmas. Existen en estos

modelos algunos empleadores cuyo nivel de prejuicio es tan alto que ellos no hacen

ofertas laborales a las mujeres. Las mujeres no tienen información perfecta sobre el

nivel de prejuicio de las firmas a las cuales solicitan empleo, lo cual hace su búsqueda

más larga y costosa. Este modelo es compatible con el hecho de que las mujeres

tengan tasas de desempleo más altas y mayor duración del desempleo (como se

observa por ejemplo en Tenjo y Ribero, 1997). Las firmas “sin prejuicio” aprovechan el

2 En este estudio nos referiremos específicamente al género.

5

que las firmas con prejuicio no demanden trabajo femenino y el que las mujeres tengan

costos de búsqueda más altos, para poder contratarlas a salarios inferiores.

La hipótesis nula que subyace la mayor parte de la literatura empírica acerca de

los diferenciales de género es la hipótesis de preferencias/capital humano. Bajo esta

teoría la discriminación es el residuo entre los salarios masculino y femenino que no

puede ser explicado por factores asociados con la productividad. Los individuos tienen

unas preferencias por consumo (C) y ocio (O) que se pueden representar por una

función de utilidad U(C,O). Por diversas razones puede suceder que los individuos

difieran en sus preferencias sobre consumo y ocio y por ende tengan diferentes

funciones de utilidad Ui(Ci,Oi). La distribución de preferencias para diversos tipos de

ocupaciones determina que la oferta laboral varíe para los diversos trabajos generando

diferencias en la remuneración. Por otra parte, el hecho de que los incentivos para

invertir en capital humano específico para cierta actividad dependan del tiempo que se

piensa dedicar a dicha actividad se ha usado como explicación de que las mujeres

casadas reciban ingresos laborales significativamente inferiores a los de los hombres

casados, ya que las mujeres casadas participan en la fuerza laboral menos que los

hombres casados (Becker, 1981).3

Una razón para la diversidad de preferencias por género es que los individuos

como grupo (hombres/mujeres) tengan diferentes ventajas comparativas. Se ha

sostenido por ejemplo que las mujeres tienen ventaja comparativa en el trabajo

doméstico o en el cuidado infantil, la cual es dada biológicamente y luego reforzada por

patrones culturales e históricos.4 Una segunda razón para la variedad en las

preferencias es que los diversos grupos de individuos tengan diferentes niveles o

adquieran tipos diferentes de capital humano. Una mujer puede tener un retorno más

bajo a su inversión en capital humano si el empleador espera que ella no trabaje en la

firma por un período largo, que abandone el trabajo por razones de tipo familiar (porque

tenga hijos, por ejemplo). Igualmente puede haber discriminación en la adquisición de

capital humano previa a entrar al mercado laboral la cual puede estar asociada a la

teoría de las ventajas comparativas. Si los padres conocen que los empleadores

discriminan contra las mujeres en el mercado laboral, ellos pueden decidir disminuir su

gasto en educación para las niñas y aprovechar de su ventaja comparativa en las

3 Sin embargo como se verá más adelante en esta revisión de la literatura, las tasas de participación de las mujeres casadas han aumentado drásticamente, sin que se haya visto un crecimiento paralelo en los salarios relativos de éstas.

6

labores del hogar, inclinándose a que las niñas trabajen más en el hogar y dediquen

menos tiempo a invertir en un capital humano que no será adecuadamente

recompensado en el futuro.

Una variedad de la literatura acerca de discriminación se ha concentrado en

explicar el hecho de que los hombres y las mujeres tiendan a trabajar en ocupaciones

diferentes (segregación). Entre ellos se encuentran los trabajos de Bergmann (1974) y

Johnson y Stafford (1995, 1998). Las causas estudiadas para la segregación son

similares a las estudiadas para la existencia de los diferenciales salariales o de

desempleo. Entre ellas están la diversidad en las preferencias de los empleadores

(“gusto” por la discriminación), las normas sociales o patrones culturales que se

perpetuan de generación en generación, o el hecho de que los hombres y las mujeres

tengan acceso a diferentes niveles y/o tipos de capital humano previo a su ingreso al

mercado laboral. Por último las preferencias o “gustos” por ciertas ocupaciones

basadas en las características de éstas pueden ser diferentes para hombres y mujeres

y estar ligadas a las ventajas comparativas, los patrones culturales o normas sociales o

las diferencias en capital humano previo a la entrada al mercado de trabajo.

A partir de los artículos de Arrow (1971) y Phelps (1972) se han construido

modelos llamados de discriminación estadística. En estos modelos la discriminación

surge del hecho de que existen problemas de información que hacen costoso para los

empresarios observar la productividad (actual y potencial) de cada uno de las

trabajadores. Lo que ellos observar es la productividad promedio de grupos

identificables. Esto resulta que las mujeres cuya productividad es tan alta o más alta

que la de los hombres resultan penalizadas porque se les juzga a partir del promedio

debido a la imposibilidad de observar la productividad individual.

II. Revisión de la Literatura Empírica

En America Latina y el Caribe se han realizado diversos estudios acerca de las

diferencias de género en el mercado laboral. Muy pocos de los estudios existentes, sin

embargo, comparan varios países entre sí utilizando una metodología uniforme y un

mismo período de referencia, como se hace en el presente estudio. En esta sección se

4 En el modelo de Becker (1981) aunque los miembros del hogar son idénticos y no existen este tipo de diferencias intrínsecas, diferentes experiencias e inversiones en capital humano determinan las diversidad en habilidades que genera las ventajas comparativas.

7

hace una revisión de algunos de los estudios acerca de la discriminación en el mercado

laboral, sus síntomas y sus posibles causas. Para ellos se revisan separadamente las

diferencias de género en la adquisición de capital humano, en la participación en el

mercado de trabajo, en el desempleo y subempleo, en la segregación de ocupaciones,

en la remuneración al trabajo y en la participación e ingresos en el sector informal de la

economía.

II.1 Diferencias de Género en Educación

La educación ha sido uno de los sectores que mayor inversión han recibido en

las últimas décadas en LAC, a través de recursos propios de los países y de préstamos

de organismos multilaterales. Gracias a esta financiación dirigida principalmente a

desarrollar el sistema de educación superior, mejorar la infraestructura y la calidad de la

educación, la asistencia escolar en la región llega hoy a tasas hasta de 90% en algunos

países de la región (como Argentina, Chile, Cuba, Panamá y Uruguay). En otros países

se ha logrado una cobertura casi total en educación básica, pero la educación

secundaria solo llega a un tercio de la población objetivo, y las tasas de analfabetismo

oscilan cerca del 10% (como en Colombia, Paraguay, Venezuela, Ecuador y Mexico).

En un tercer grupo de países la cobertura de la educación, aún a nivel básico, continua

siendo insuficiente, y la población analfabeta llega a ser hasta del 15% o más (como en

Bolivia, Brasil, Nicaragua y Republica Dominicana, y especialmente Guatemala y El

Salvador, con tasas de analfabetismo de hasta 40%) (Subirats, 1998).

La vinculación actual al sector educativo de niños y niñas es casi igual en casi

todos los países de la región y en algunos países inclusive son más altas las femeninas

que las masculinas. Particularmente al analizar la población económicamente activa

urbana, las mujeres tienen inclusive mayores niveles educativos que los hombres.

(Arriagada 1997; Gindling, 1992)

Sin embargo, aún persisten diferencias en el acceso y el tipo de educación entre

niños y niñas a nivel escolar en países como Perú, el país que presenta el mayor

desnivel por género a nivel educativo, con una tasa de analfabetismo femenino de 17%

y masculino de 4% en 1990. (Subirats, 1998) En Colombia ha habido grandes logros en

materia de paridad educativa por género, que se evidencian en que la tasa de

analfabetismo femenina que hace cincuenta años era de hasta 10 puntos superior que

la masculina, al final del siglo XX es considerablemente baja (cerca de 10%) y

practicamente igual a la masculina. Sin embargo, en toda la región, las tasas de

8

analfabetismo femeninas siguen siendo más altas que las masculinas a nivel rural, y

desde el nivel de educación secundario, las mujeres tienden a concentrarse en

opciones como la comercial y la pedagógica (Serrano y Villegas, 1998), que las

conducen hacia mercados laborales saturados, teniendo que enfrentar salarios bajos y

desempleo.

La vinculación universitaria femenina ha presentado un aumento considerable en

las últimas décadas. En Colombia por ejemplo era de apenas 20% en 1960 y en 1990

ya alcanzaba el 52%. Para toda America Latina, el porcentaje de matrícula femenina en

la educación superior es del 48%, y en países como Panamá este porcentaje llega

hasta 66%. Sin embargo, hacia finales de los ochentas se percibían grandes

disparidades entre hombres y mujeres en cuanto a la elección de carreras, las mujeres

se inclinaban más hacia las Humanidades, la Educación o las Ciencias Sociales, y los

hombres hacia las Ingenierías o la Medicina (Subirats, 1998). Al parecer, a nivel de

educación superior, la elección de carreras obedece más a patrones culturales que a las

verdaderas capacidades de la mujer, consagrando un círculo en el cual la mujer tiene

menor acceso a posgrados, a las ciencias puras y actividades de investigación o a

cargos directivos en el futuro (Bonilla, 1993). Esta elección de carreras se ve reflejada

en la dedicación de la mujer a ciertas ocupaciones en las cuales enfrentan peores

condiciones laborales en términos de ingresos y menores posibilidades de ascenso.

II. 2. Diferencias de Género en la Participación Laboral

La participación laboral de la mujer en LAC ha tenido un aumento considerable

en los últimos 50 años, particularmente en el sector urbano. Si en 1950 era apenas

cercana al 18%, a finales del siglo XX, la tasa de participación femenina oscila alrededor

de 35% y en varios países de la región supera el 50%,5 mientras que la masculina se ha

mantenido entre 73% y 84%. Los países con mayores tasas de participación femenina

en la región (superiores a 50%) son Brasil, Colombia, Bolivia y Paraguay, mientras que

los que presentaban cifras más bajas eran Chile y México, con tasas de participación

femenina inferiores al 40% (Arriagada, 1997; CEPAL, 1997).

Independientemente de su estado civil, las mujeres que se han insertado más

rápido al mercado laboral en la región son las mujeres jóvenes (entre 25 y 45 años),6 las

5 Como Haiti (51%) o Jamaica (75%), según The World Bank (1995). 6 En Colombia la tasa de participación de las mujeres en estas edades era de 66% en 1995 (Ribero y García, 1996).

9

mujeres jefes de hogar (cuya proporción alcanza entre 1/4 y 1/3 de los hogares

latinoamericanos en 1997), las mujeres con menor número de hijos,7 y las mujeres con

mayores niveles educativos. Esto es coherente con el hecho de que la mujer ha

incrementado su participación en sectores como el financiero y el comercio. Sin

embargo, existe evidencia de que la tasa de participación femenina es más elevada en

países con ingresos per cápita menores, y por ende es en las sociedades más pobres

en las que la mujer se ve más presionada a buscar empleo (López C., 1998). Lo

anterior es coherente con la teoría del trabajador complementario, bajo la cual el trabajo

de la mujer es solo un complemento al trabajo del hombre y se da solo cuando el

hombre pierde su empleo o cuando su salario no alcanza para el sostenimiento del

hogar. Junto a la mayor participación laboral femenina se ha visto un aumento en el

número de horas trabajadas por las mujeres,8 y en sus años de vida economicamente

activa.

En un estudio basado en 13 países de la región entre 1980 y 1994, Arriagada

(1997) encuentra que en las areas urbanas la mujer desde que entra a trabajar

permanece de ser posible en la fuerza de trabajo, sin retirarse por el nacimiento de sus

hijos. En algunos países (como México, Uruguay o Argentina) inclusive la participación

laboral es mayor para las mujeres casadas que para las solteras. La mujer es

responsable de aportar hasta un 30% de los ingresos del hogar en hogares con padre y

madre, y la única encargada de sostener el hogar cuando es la jefe, al tiempo que el

número de hogares con mujer jefe de hogar va en aumento.9

Dado que las encuestas rurales son menos frecuentes y que el trabajo femenino

en el sector rural tiende a ser subestimado,10 existen menos análisis acerca de la oferta

laboral femenina en el sector rural que en el sector urbano. Sin embargo, se ha

reportado que la participación laboral femenina en zonas urbanas es más alta que en

zonas rurales, mientras que para la participación masculina este patrón se revierte

(Pollack, 1997b). Adicionalmente, el hecho de que una alta proporción de mujeres

trabajan en sectores informales conlleva a un problema alto de subregistro de la

participación laboral femenina en estos sectores o en sectores rurales. Según el PNUD

7 Aunque también la participación de las mujeres de zonas urbanas con tres o más menores ha aumentado desde 26% en 1976 hasta 53% en 1995 en Colombia (Ribero y García, 1996). 8 Ribero y García (1996) encuentran que en las ciudades de Colombia en 1995 las mujeres trabajan apenas 3.3 horas menos a la semana que los hombres en promedio. 9 En Colombia cerca del 20% de los hogares urbanos tienen jefe de hogar mujer. (Ribero y Meza, 1997)

10

en 1995 el 66% del trabajo realizado por las mujeres en los países en desarrollo no es

contabilizado dentro de las cifras oficiales (Ocampo, 1998).

Diversos estudios de sección cruzada basados en Encuestas de Hogares en los

países de la región coinciden en que la probabilidad de la mujer de participar en el

mercado laboral está relacionada positivamente con su educación y con su edad,

aumentando hasta los cuarenta años y disminuyendo de ahí en adelante. El hecho de

ser jefe del hogar así como el número de personas en el hogar, se asocian con una

mayor participación laboral de la mujer. El estado civil también se relaciona con la

participación, observándose que las mujeres solteras o separadas, así como aquellas

con indicadores de “necesidad” de ingresos superiores tienden a participar en mayor

medida. La presencia de niños en el hogar no reduce de manera considerable la

participación femenina, e inclusive se observan las mayores tasas de participación

justamente en las edades reproductivas. (The World Bank, 1992; Ribero y Meza, 1997;

Pollack, 1997b; Psacharopoulos and Tzannatos, 1992; Tenjo, 1992). Analizando las

tendencias en la participación laboral femenina Robbins (2000) halla que la participación

femenina en Colombia ha crecido proporcionalmente a la tasa de crecimiento del PIB.

II. 3. Diferencias de Género en el Desempleo y Subempleo

Según Ocampo (1998), en LAC subsisten tasas altas de desempleo y

subempleo femeninas, sobre todo entre las mujeres jóvenes. En cuanto a las tasas de

subempleo no se ha observado una gran diferencia entre las masculinas y las

femeninas, por lo menos en Colombia (Tenjo y Ribero, 1997). Por el contrario, en

cuanto a las tasas de desempleo, la femenina es por lo general más alta que la

masculina. Particularmente la tasa de desempleo es más alta para las mujeres más

jóvenes, cuyas tasas de desempleo duplican y hasta triplican las de los adultos de más

de 25 años.

La brecha por género en la tasa de desempleo varía de acuerdo con la

economía de cada país, y aunque tiende a aumentar en épocas de alto desempleo, en

general se observa una tendencia al aumento en esta brecha. Las dificultades de las

mujeres para conseguir empleo se deben en parte a características de la economía,

tales como restricciones del aparato productivo, a características individuales tales

como la experiencia, la educación, o el número de hijos y en parte a factores de

“discriminación”, como se explicó en la introducción. En Colombia en 1995 se estimó

10 En el sentido de que con mayor frecuencia no es considerado como trabajo.

11

que entre un hombre y una mujer con iguales características, para el hombre era 66%

más probable encontrar empleo que para la mujer (Tenjo, 1993, 1997). Se ha

observado además que en épocas de crisis las mujeres son las primeras en perder sus

empleos, y en épocas de recuperación las últimas en acceder de nuevo a un trabajo

(Pollack, 1997b).

Según Pollack (1997a), existe aún una “barrera escondida” que impide a los

empresarios contratar mujeres debido a sus roles tradicionales de madres y esposas.

Esta discriminación se basa en prejuicios erróneos sobre el comportamiento de la mujer

en el trabajo, en el temor de que la mujer quede embarazada y abandone el trabajo por

motivos de tener hijos y el empleador tenga que incurrir en algunos de los costos

asociados, o en el mito de que la mujer falta con mayor frecuencia al trabajo debido al

cuidado de los hijos y el hogar.

II.4. Diferencias de Género en Ocupaciones

Según varios autores, la inserción laboral femenina se caracteriza por

segmentación ocupacional, y específicamente por la gran concentración de la mujer en

sectores de baja productividad y menor acceso a beneficios como seguridad social,

contratos formales capacitación y ascensos (Rico,1998, Pollack, 1997b). Tales

ocupaciones, conocidas como “típicamente femeninas”, pertenecen pricipalmente al

sector de los servicios, con porcentajes de empleo que duplican o hasta triplican los

porcentajes de empleo de los hombres. La gama de ocupaciones “típicamente

femeninas” es más reducida, concentrándose apenas en treinta por ciento de los grupos

ocupacionales existentes. En Chile, por ejemplo, la segregación de las mujeres al

interior del sector manufacturero se evidencia porque ellas trabajan más en empresas

de menor tamaño, y se concentran en las ramas de textiles, vestuario, cueros,

alimentos, bebidas y tabaco, y participan más en las áreas administrativas y de ventas o

servicios (a niveles bajos) (Arriagada, 1997).

En la práctica para medir la segregación ocupacional por género, varios estudios

han utilizado el llamado Indice de Duncan,11 encontrando evidencia de que lentamente

11 Duncan y Duncan (1995). Este índice se define como: D=1/2( Σ |fi-mi|), donde i=1, 2, …, N es el número de sectores analizados, fi = proporción de empleos femeninos en el sector i y mi = proporción de empleos masculinos en el sector i. La sumatoria se calcula sobre todos los sectores analizados. El valor D será pequeño (cercano a cero) si la distribución de ocupaciones por género es uniforme en la mayoría de los sectores, y será grande (cercano a uno) si hay grandes disparidades en algunos o varios de los sectores de análisis.

12

las mujeres han ido ingresando a sectores ocupados en su mayoría por hombres. Sin

embargo, al interior de sectores como los servicios,12 la mayoría de los cargos de

decisión y dirección son ocupados por hombres mientras que el personal operativo es

mayoritariamente femenino (Tenjo y Ribero, 1997, Serrano y Villegas, 1998, Pollack,

1997b). Igualmente se ha encontrado que las mujeres están representadas en manera

desproporcional en el sector público, particularmente en los puestos con salarios más

altos. (Gindling, 1992)

Algunos estudios recientes han mostrado evidencia de la mayor vinculación de

la mujer a sectores modernos, como la banca, los seguros y las finanzas. Sin embargo,

aunque en estos sectores se requiere el dominio de nuevas y avanzadas tecnologías,

prontamente estas ocupaciones son redefinidas como “femeninas” y los ingresos

tienden a reducirse en comparación con los de los hombres en las mismas ramas de

actividad. Confirmación de estos hechos se encuentran en Tenjo (2000), quien acerca

de la evolución de los salarios en el sector financiero en la década de los 90 en

Colombia, concluye que si bien las mujeres aumentaron su participación en este sector,

las diferencias salariales se han incrementado a favor de los hombres. Castillo y

Barrero (2000), analizando también este sector de la economía, encuentran que los

ascensos, la capacitación y la asignación de funciones están determinados por sesgos

de género. Es común en la región que los hombres tengan con mayor frecuencia

acceso a cargos gerenciales y directivos, mientras que la mujer, desde el reclutamiento,

ingresa a niveles salariales más bajos, enfrentando la rápida desvalorización de su

mayor disciplina y sumisión. (Arriagada, 1997)

Finalmente, en LAC la mujer está sobrerepresentada en lo que se han llamado

ocupaciones precarias (como el trabajo doméstico o la categoría de trabajador familiar

sin remuneración), y particularmente en el sector informal, donde se hace más difícil la

medición económica, por el subregistro de la información. Estos problemas de

medición se agravan por el hecho de que el trabajo doméstico de la mujer muchas

veces no es considerado como “trabajo”, sino como una obligación cultural innata, dada

solo por el hecho de ser mujer.

12 Las proporción de mujeres entre los trabajadores que se desempeñan en el sector de los servicios en la región es de cerca del 70%.

13

II.5. Diferencias de Género en Salarios

Aunque el número de mujeres que participan en el mercado laboral en LAC ha

crecido notablemente, el diferencial del salario de las mujeres relativo al salario

masculino sigue siendo una realidad. Mientras que en algunos países de la región una

mujer gana 10% menos que un hombre con iguales calificaciones, en otros la cifra llega

a ser hasta del 40%. El tamaño del diferencial salarial en la región es semejante al de

otros países en similares condiciones de desarrollo, y superior al de países más

desarrollados. (Terrell, 1991).

El diferencial salarial por género varía de acuerdo con los niveles educativos y

las edades. Entre la población más educada es más marcado (en Brasil, Mexico,

Panama, Venezuela y Colombia, donde oscila alrededor de 40%), mientras que entre la

población con ninguna educación oscila alrededor de niveles más bajos (cerca del 25%

en Colombia). Entre la población mayor se tienden a mantener diferenciales salariales

altos (para los mayores de 50 años era de casi 50% en Colombia) y entre la población

más jóven tienden a desaparecer (en Colombia es de apenas 10% para la poblacion de

20 a 24 años). El diferencial salarial por género varía también según la ramas de

actividad. En el transporte y las comunicaciones, la industria, el comercio, los seguros y

las finanzas, la remuneración femenina es cerca del 70% de la masculina. En los

servicios, donde como se vió antes la mujer está sobre-representada, la remuneración

femenina llega a ser apenas 50% de la masculina. (Pollack, 1997b)

El diferencial de salarios por hora equivale a cuatro años de educación formal

(CEPAL, 1993), y al parecer se amplía cuando el país enfrenta épocas de crisis y

estabilización (cuando la mujer se ve obligada a entrar a participar en el mercado

laboral y a ocupar empleos con remuneraciones más bajas), y disminuye durante la

recuperación (tal como sucedió en Costa Rica entre 1983 y 1986). Si bien ha habido

períodos en los cuales parece haber una tendencia a la desaparición de la desigualdad

salarial (evidencia que se presentó en cinco países de la región entre 1980 y 1994

según Arriagada, 1997), esta se empeoró en la mitad de los países entre 1990 y 1994.

Como se verá mas adelante, este diferencial de salarios se mantiene al interior tanto del

sector formal como del sector informal de la economía.

Este diferencial puede estar asociado con el hecho de que para amplios grupos

de mujeres es más complicado el acceso a la capacitación y el uso de nuevas

tecnologías (Ocampo, 1998), al hecho de que sus niveles educativos y de experiencia

14

en el trabajo son menores o a pura discriminación, definida como “reglas de pago

diferentes para hombres y mujeres con iguales características productivas” (Ehrenberg

y Smith, 1991, p. 531). La parte del diferencial salarial que se atribuye a discriminación

es lo que se intenta medir con la descomposición de Oaxaca.13

Esta metodología, sin embargo, no constituye una prueba directa de la

existencia de discriminación por dos razones. Por un lado, si la discriminación afecta la

inversión en capital humano previa a entrar al mercado laboral o las preferencias del

individuo para elegir ciertos tipos de ocupaciones, la parte no explicada del diferencial

salarial estaría subestimando la discriminación. Por otro lado, si las regresiones de

ingresos en las cuales se basa la estimación del diferencial adolecen de errores de

medición, o si están considerando únicamente variables como la experiencia y los años

de educación pero omitiendo otras variables relevantes (como la habilidad o el talento),

esto generaría un sesgo en los coeficientes estimados y sobreestimaría la

discriminación, al no estar teniendo en cuenta el efecto de la productividad no medida

asociada la habilidad.

De la diferencia de salarios entre hombres y mujeres, el porcentaje que se

atribuye a la discriminación por género en LAC varía entre 10% y 85% (Arriagada,

1997). Según el Banco Mundial, en 15 países de la región durante el período 1950-

1985, el diferencial de ingresos se explicaba por variaciones en capital humano solo en

un 20%, dejando el restante 80% imputable prácticas discriminatorias. Tenjo (1993)

encuentra que en Colombia entre 1976 y 1989, si bien el diferencial salarial venía

disminuyendo, los niveles relativos de discriminación contra las mujeres iban en

13 Este método consiste en estimar ecuaciones semilogarítmicas de ingresos por hora separadamente para hombres y mujeres, como función de las características de cada trabajador, tales como su educación y experiencia. Una vez estimados los parámetros de cada ecuación, se calcula la diferencia entre los logaritmos promedios de los salarios de los hombres y de las mujeres, la cual luego expresa como:

Wh - Wm = ( Xh - Xm ) bh + Xm ( bh - bm ), (1) donde Wh= logaritmo promedio de los salarios de los hombres, Wm= logaritmo promedio de los salarios de las mujeres, Xh= vector promedio de las variables explicativas (educación y experiencia) de los hombres, Xm = vector promedio de las variables explicativas de las mujeres, bh= parámetros de la estimación de la función de ingresos masculina y bh= parámetros de la estimación de la función de ingresos femenina. El primer término del lado derecho de (1) es la parte del diferencial salarial promedio explicada por diferencias en las características de los trabajadores hombres y las trabajadoras mujeres. El segundo término, correspondiente a diferencias en los coeficientes de las ecuaciones de ingresos, se considera como una medida de discriminación en el mercado laboral, debido a que refleja un tratamiento diferente para los hombres que para las mujeres, más allá de las diferencias en la educación o experiencia promedios.

15

aumento, y coincide con Velez y Winter (1992) en que la mayor parte del diferencial

salarial por género puede atribuirse a prácticas discriminatorias.

II.6. Diferencias de Género en Participación e Ingresos al Interior del Sector

Informal

Uno de los hechos estilizados del mercado laboral en LAC es que las mujeres

participan más en el llamado sector informal de la economía14 que los hombres. Según

Barros et al (1995), relativo a los hombres, las mujeres están subrepresentadas en los

empleos de mayores ingresos (empleadores), igualmente representadas en el empleo

por cuenta propia, y sobrerespresentadas en el grupo de empleados informales en

Brasil metropolitano. Si bien según López H. (1998) las brechas por género de

informalidad en la región se habrían cerrado hacia finales de los noventa, en 1997 en

Colombia el 46% de las mujeres ocupadas en el sector urbano trabajan en el sector

informal, mientras que para los hombres la cifra es el 40% (Ribero, 1999). Sethuraman

(1998) refiriéndose al tema, menciona que “las mujeres enfrentan restricciones

adicionales por su papel de madres y esposas. Dadas sus restricciones domésticas y de

cuidado infantil, su elección laboral es más restringida, viéndose a menudo obligadas a

elegir trabajos menos productivos y actividades más vulnerables, tales como el trabajo

doméstico, ... o a operar en microempresas en su vecindario.” Por otra parte, el ya

mencionado hecho de que las tasas de desempleo sean más altas para las mujeres

más jóvenes, las presiona más a entrar a trabajar en el sector informal de la economía.

Adicionalmente, las mujeres con niños menores tienden a pertenecer más al sector

informal, especialmente aquellas que se encargan del cuidado de sus niños ya sea en el

hogar o en el trabajo durante la mayor parte de la semana (Ribero, 1999).

Entre las mujeres existen profundas brechas de inequidades. Si bien en algunos

segmentos las mujeres tienen menos hijos, mayor educación y mejores salarios, en

otros sectores persisten altas tasas de fecundidad, pobreza y desempleo. Estos

diferenciales se pueden captar específicamente al comparar los salarios de las mujeres

empleadas en el sector formal con los de las demás mujeres empleadas. Según

Sethuraman (1998) “en Ecuador urbano en 1987, las mujeres empleadas en el sector

formal ganaban 26.5% más que el resto de mujeres trabajadoras, en Uruguay urbano

14 Definido ya sea como empleo por cuenta propia excluyendo los profesionales, como empleo sin seguridad social, como empleo en firmas de menos de 10 empleados, o como empleo sin contrato laboral formal.

16

en 1989, las mujeres empleadas en el sector formal ganaban 43% más que el resto de

mujeres trabajadoras y en Colombia en 1986 las mujeres empleadas en el sector formal

ganaban 40% más que el resto de mujeres trabajadoras.”

El diferencial salarial entre hombres y mujeres persiste al interior del sector

informal, si bien es mayor en el sector formal. Los salarios de los autoempleados

hombres / mujeres en Colombia urbana en 1984 eran respectivamente 0.8 y 0.5 el

salario medio en el sector formal (Turnham et al , 1990).

La evidencia de Brasil muestra que las mujeres en el sector informal ganaban

solo entre 34% y 41% del salario masculino en este sector en 1989. En el mismo año

en Guatemala las mujeres en el sector informal ganaban 73% del salario masculino

infomal, y en Honduras 62%. Además, la proporción de mujeres en el sector informal

cuyos ingresos son inferiores al salario mínimo legal establecido en cada país, por lo

general supera la proporción de hombres del sector informal con ingresos menores al

salario mínimo legal. En Mexico en 1988, 28% de las mujeres del sector informal

ganaba por debajo del salario mínimo (contra 11% para los hombres), y en La Paz en

1989 casi tres cuatros de las mujeres en el sector informal ganaban menos del salario

mínimo (contra 36% para los hombres). En Panamá en 1983, 77% de las mujeres en el

sector informal ganaban menos del salario mínimo (contra 51% para los hombres) y en

Martinica y el Caribe en 1991, 37% de las mujeres en el sector informal ganaban menos

del salario mínimo (contra 21% para los hombres). Esta evidencia muestra claramente

que una mayor proporción de mujeres en el sector informal tienen empleos de peor

calidad que los masculinos del mismo sector. (Sethuraman, 1998)

Adicionalmente, en los países con grandes poblaciones indígenas, como Bolivia,

Guatemala, Honduras y Paraguay se ha observado una mayor representación femenina

en la categoría de cuenta propia.15

15 Para ver evidencias de discriminación étnica en Bolivia y Guatemala, ver Psacharopoulos (1992).

17

III) ASPECTOS GENERALES DEL MERCADO LABORAL

Como se puede ver en los cuadros para cada país en el apéndice a este

documento, la población de Latino América es en general joven. Esto se refleja

claramente en la estructura de edades de los países investigados. Más de una tercera

parte de la población tiene edades inferiores a 20 años y en algunos casos como Brasil

y Honduras este grupo llega a representar niveles cercanos al 50%. Por encima de 50

años de edad se encuentra una proporción pequeña de 15% o menos. Sólo en el caso

de Argentina la proporción correspondiente a la población de 50 años o más pasa del

20%. No parece haber diferencias en la estructura de edades por sexo. Durante el

periodo estudiado la proporción de jóvenes ha disminuido ligeramente.

Hay patrones bastante claros de participación laboral. Durante las dos últimas

décadas la tasa de participación laboral masculina ha estado más o menos estática al

rededor de un 70% o más, excepto el caso de Argentina en donde fluctuó entre 62% y

69% con una tendencia a bajar. La participación femenina, por el contrario fue mucho

más baja, pero mostró un clarísimo aumento durante los 20 años cubiertos por la

información. Los incrementos más grandes en participación femenina se dieron en

Brasil, Colombia y Uruguay en donde las tasas subieron de un nivel que estaba

alrededor de 34 % a principios de la década de los ochenta a cerca de 50% a fines de

los noventa. Hacia finales del siglo 20 se notaba un retraso en participación femenina

de Argentina (36%), Costa Rica (40%) y Honduras (35%). En contraste con el 50% de

los otros países.

La relación entre participación laboral y edad tiene la forma de una U invertida:

es baja para los jóvenes y los mayores, y alta en los niveles intermedios. Las tasas más

altas se observan en el grupo de edad entre 30 y 40 años y esto es una regla general

tanto para hombres como para mujeres. En los países de alta participación femenina

(Brasil, Colombia y Uruguay), la tasa de participación en este grupo de edad pasa del

70%. No se encuentra evidencia de que las mujeres interrumpan su actividad laboral

para tener y criar hijos y que después vuelvan a entrar al mercado, pues no se observan

altibajos en las tasas de participación16

16 Si las mujeres salieran de la fuerza laboral para tener hijos y criarlos y después volvieran a entrar uno esperaría encontrar caídas en la tasa de participación laboral alrededor de las edades en que esto sucede, seguidas de aumentos en edades subsiguientes. Esto no se observa en la información disponible, lo cual hace pensar que las interrupciones por maternidad son cortas y

18

Uno de los aspectos más interesantes de la fuerza laboral Latino Americana es

el hecho de que los niveles educativos han aumentado de manera importante,

especialmente entre las mujeres: En Argentina, Costa Rica y Uruguay las mujeres

terminaron el siglo 20 con niveles educativos promedio mayores que los de los hombres

de casi un año. En los otros países las mujeres no participantes en la fuerza laboral

tienen menor educación que los hombres, pero las que sí están en la fuerza laboral

tienen entre 0.5 y 1 años de educación más que los hombres17.

Las tasas de desempleo son mayores para las mujeres en todos los países con

excepción de Honduras – el país de más baja participación femenina. En Argentina – el

segundo país con más baja participación femenina – las tasas son más altas para las

mujeres pero la diferencia es muy pequeña. Por el contrario, en Colombia, Uruguay y

Brasil en 199818, las tasas de desempleo femeninas son sustancialmente más altas que

las masculinas. Esto parece señalar un patrón de comportamiento que vale la pena

investigar más a fondo, consistente en que a medida que aumenta la participación

femenina, aumentan también las dificultades para la consecución de empleo, en

relación con los hombres. El caso de Brasil es importante porque tuvo uno de los

mayores aumentos en la tasa de participación entre 1989 y 1998 (10 puntos

porcentuales) y al mismo tiempo presenta aumentos en el desempleo femenino

francamente dramáticos (de 3% en 1989 a 18% en 1998). Estos dos factores parecen

indicar que la economía brasileña ha tenido serias dificultades para absorber la

creciente oferta femenina en los últimos diez años. Como se verá más adelante, esto

también coincide con un aumento en las diferencias salariales entre hombres y mujeres.

DIFERENCIAS DE INGRESO ENTRE SEXOS: PRIMERA MIRADA.

Antes de ver los resultados de las comparaciones de ingreso es importante

aclarar algunos conceptos de ingreso. Primero hay que diferenciar entre el ingreso de

que las mujeres tienen alternativas para las actividades de crianza (familia extendida, servicio doméstico, etc.) 17 En general los no participantes tienen niveles educativos inferiores a los participantes. Esto sugiere que pueden haber importantes procesos de auto-selección en la constitución de la oferta laboral tanto femenina como masculina, pero especialmente en la femenina. 18 El caso de Brasil es sorprendente y requiere más análisis. Las tasas de desempleo masculinas y femeninas eran bajas y muy similares (por debajo de 5%). Sin embargo en 1998 la tasa femenina subió a niveles por encima de 18% mientras la masculina experimentó solo un modesto crecimiento. Según dichas cifras parecería que el problema de desempleo de fin de siglo en Brasil fuera un problema casi exclusivamente femenino.

19

asalariados (empleados y obreros) y el de los no asalariados (trabajadores

independientes y empleadores). Segundo, algunas comparaciones se basan en el

ingreso por hora, otras en ingresos semanales o mensuales, según el país. Los

estimativos de los diferenciales de ingreso siempre se expresan en términos

porcentuales para evitar el problema de las unidades de medida. En todas las

estimaciones, menos en el análisis de regresión, dichos porcentajes son aritméticos y

se definen de la siguiente forma:

100*1

−=

femeninoIngresomasculinoIngreso

D (1)

En el análisis de regresión los diferenciales se miden en forma geométrica, como la

diferencia en el logaritmo natural entre dos ingresos. Es importante tener en cuenta

estas diferencias metodológicas porque introducen problemas de comparación entre los

resultados del análisis que vamos a presentar a continuación y el de regresión que se

presenta posteriormente19.

DIFERENCIALES DE INGRESO MENSUAL

Un resumen de las diferenciales de ingreso mensual aparece en el cuadro No 1.

De dicho cuadro se pueden sacar varias conclusiones importantes. Primero: con

excepción de Costa Rica y Brasil, los diferenciales salariales en Latino América

muestran una clara tendencia a disminuir. En el caso de Costa Rica el diferencial subió

entre 1981 y 1989, pero desde entonces parece estar bajando lentamente (para el año

1998 no había todavía recuperado el nivel de 1981). En el caso de Brasil el diferencial

disminuyó hasta 1989 y a partir de ese año aumentó rápidamente. Esto coincide con los

problemas de absorción de la mano de obra femenina que parece tener la economía

Brasileña y que se reflejan en tasas de desempleo femeninas tres veces superiores a

las masculinas. Segundo, dicha tendencia no se observa en los diferenciales no

salariales (trabajadores independientes y empleadores). Tercero, los diferenciales de

ingreso no salarial parecen más altos y volátiles que los salariales. Esto último no es

sorprendente porque los ingresos no salariales están medidos con un margen de error

mayor que los salariales y porque en la determinación de los ingresos no salariales

20

entran no solo factores del mercado de trabajo, sino también elementos del mercado de

capital como acceso a crédito, insumos, capital físico, etc.

Es interesante ver las diferenciales salariales por sector económico y por

ocupación (cuadros No. 2 y 3). En general, en la medida en que se desagrega la

información los márgenes de error aumentan y los resultados se hacen más volátiles,

aún en el caso de Brasil cuyos tamaños de muestra son grandes. A pesar de este

problema, los resultados desagregados confirman los resultados ya mencionados, pero

se encuentran algunos aspectos adicionales que enriquecen el análisis. Por ejemplo, se

observa que hay algunas ramas de actividad en las cuales las mujeres tienen ingresos

mensuales mayores que los hombres (diferencial negativo). Con frecuencia estos

sectores son la construcción, el sector de suministros de electricidad, Gas y Agua y el

sector transporte. Sin embargo estos son ramas en las que predomina ampliamente en

trabajo masculino y posiblemente las pocas mujeres que se encuentran en dichos

sectores tienen niveles de calificación superiores al promedio o están en ocupaciones

directivas o administrativas.

La información indica que las ramas de actividad en donde las mujeres tienen la

más alta representación son los sectores de servicios, comercio restaurantes y hoteles y

el sector manufacturero. En algunos casos como Colombia y Argentina en el sector

financiero es un sector que tiene una proporción importante de mujeres. En todos estos

caso, sin embargo, el diferencial salarial es en favor de los hombres.

Las clasificaciones por ocupaciones difieren enormemente entre países

dificultando las comparaciones internacionales. Aún dentro del mismo país – el caso de

Argentina – han habido cambios en esta clasificación, que hacen muy difícil detectar

patrones claros a través del tiempo. Aún así, en países como Colombia y Uruguay, es

posible observar una tendencia a la disminución de los diferenciales en los niveles de

calificación mayores, como son profesionales técnicos, gerentes y administradores.

El análisis de los diferenciales de ingreso mensual constituye una primera

aproximación al entendimiento de las diferencias entre hombres y mujeres. Es posible

profundizar aún más en el análisis si se miran otros aspectos del problema como por

ejemplo las diferencias en ingreso por hora, las diferencias en el acceso al empleo y si

se hace un análisis más a fondo de las estructuras ocupacionales.

19 Por ejemplo, un diferencial aritmético de 100% equivale a un diferencial geométrico de 69.31%.

21

DIFERENCIAS EN INGRESOS ESPERADOS

Cuando una persona decide entrar en el mercado laboral posiblemente no basa

su decisión solamente en los salarios que observa, sino también en las oportunidades

de empleo que puede tener y en las horas de trabajo que va a poder realizar. En

principio se puede definir un ingreso esperado como el producto de tres elementos: las

oportunidades de empleo, las horas trabajadas y el ingreso por hora. Si nos referimos a

grupos específicos de edad y educación. Uno podría expresar el ingreso esperado de

una persona de edad i y educación j de la siguiente manera:

kji

k

ji

k

jikji HY WE ,.,, = , k=m, f (m = hombres, f = mujeres) (2)

Donde Y representa el salario esperado; E es la tasa de empleo (uno menos la

tasa de desempleo) que se puede esperar como la probabilidad promedio de conseguir

un empleo, W es el salario por hora del grupo y H representa las horas de trabajo

promedio del grupo. El diferencial salarial para un grupo i, j en términos porcentuales se

puede obtener a partir de la diferencia de logaritmos de la siguiente manera:

{ } { } { })ln()ln()ln()ln()ln()ln()ln()ln( ,,,,,,,,fji

mji

fji

mji

fji

mji

fji

mjiij HHWWEEYYD −+−+−=−=

(3)

A partir de dicha definición se pueden obtener diferenciales promedio

acumulados para los diferentes niveles de edad (acumulando los diferenciales de cada

grupo j, fijando i), o para los diferentes niveles educativos (acumulando los diferenciales

de cada grupo i, fijando j) y hasta un diferencial total acumulado todos los diferenciales i,

j. Por ejemplo, el diferencial para cada nivel de educación j estaría dado por la siguiente

expresión:

[ ]

[ ] [ ]∑ ∑∑ ∑

∑ ∑∑ ∑

−+

−

+

−==

i

fji

mji

iij

ij

i

fji

mji

iij

ij

i

fji

mji

iij

ij

ii

ij

ijijj

HHn

nWW

n

n

EEn

n

n

nDD

)ln()ln()ln()ln(

)ln()ln(

,,,,

,,.

(4)

22

En el cuadro No. 4 se presenta un resumen del ejercicio de descomposición

anterior. La ventaja de esta descomposición es que permite observar el peso de cada

uno de los tres componentes del ingreso esperado: las oportunidades de empleo, las

diferencias en el salario hora y las horas trabajadas. Como se puede ver, hay

diferencias importantes entre las tendencias decrecientes que encontramos

anteriormente en el diferencial de salario mensual y el comportamiento del ingreso

esperado. Lo que encontramos ahora es un comportamiento más errático de subidas y

bajadas en el diferencial del ingreso esperado. En los casos de Colombia, Costa Rica,

Honduras y Uruguay encontramos que el componente que corresponde a los salarios

por hora tiende a disminuir, pero dicha tendencia es contrarrestada por los aumentos en

el diferencial de oportunidades de empleo o en las horas trabajadas. En todos los

países se observa un incremento en la diferencia entre las horas semanales trabajadas

por hombres y mujeres20. Dicho componente es en algunos casos, como el de Brasil y

Uruguay, el principal elemento del diferencial en el ingreso esperado semanal, en otros

caso es un elemento pequeño, como en el caso de Colombia en 1981 y 1989 y el de

Honduras. Las diferencias en las oportunidades de empleo son en general un elemento

relativamente pequeño en la explicación del diferencial de ingresos y en algunos casos

favorecen a la mujer como el caso de Honduras y Brasil en las décadas de los ochenta

y principios de los noventa. Solo en el caso de Brasil 1998 y en menor medida en

Colombia 1989 y 1998, este factor se vuelve importante. En el caso de Brasil ya

mencionamos que puede estar relacionado con la dificultad del mercado de absorber la

creciente oferta laboral femenina.

Si se quisiera generalizar a partir de información del cuadro No 4 habría que

decir que hay dos razones fundamentales por las cuales las mujeres obtienen ingresos

mensuales menores que los hombres: el hecho de que tengan un salario por hora

menor y el hecho de que trabajen menos horas a la semana. Las diferencias en

oportunidades de empleo parecen ser importantes solo en Uruguay, Colombia y Brasil.

En este último sólo para el año 1998.

20 Dado el hecho de que las mujeres son en general las principales responsables del cuidado de los niños y de la administración de las labores del hogar, es de esperarse que ellas ofrezcan en el mercado menos horas semanales que los hombres. Sin embargo, el hecho de que la diferencia en horas trabajadas entre hombres y mujeres aumente, al mismo tiempo que la tasa de participación femenina se incrementa plantea interrogantes importantes. Hay por lo menos dos hipótesis que analizar: una, que las nuevas mujeres que entran al mercado laboral ofrecen menor horas (explicación por el lado de la oferta); dos, que la nueva oferta femenina tiene dificultades en el mercado, que se manifiestan en menos horas de trabajo.

23

SEGMENTACIÓN LABORAL Y OTROS ASPECTOS

Bajo este título incluimos otra serie de análisis que tienen que ver con la

distribución de la fuerza de trabajo masculina y femenina por ocupaciones y sectores.

Esto nos permite investigar la posibilidad de que exista algún tipo de segmentación (o

segregación) en el mercado laboral que tenga efecto sobre las diferencias salariales

entre hombres y mujeres. Existe una diferencia entre segmentación y segregación que

se puede resumir de la siguiente manera: segregación es una situación donde las

estructuras ocupaciones de hombres y mujeres son diferentes. El caso extremo de

segregación es aquel en el que unos sectores/ocupaciones tienen solo hombres y otros

solo mujeres. Si la segregación va acompañada de claras diferencias salariales (por

ejemplo si los sectores predominantemente masculinos pagan salarios mas altos que

los predominantemente femeninos, otras cosas iguales) se habla de segmentación. Una

medida de segregación laboral frecuentemente usada es el llamado índice de Duncan y

Duncan21. Una forma de estimar segmentación puede ser a partir de la siguiente

desagregación salarial:

Definimos el salario total promedio a partir de los promedios de cada sector/ocupación

de la siguiente forma:

∑=i

iihww (5)

donde wi es el salario por hora en el sector/ocupación i y hi la proporción de personas

en dicho sector/ocupación.

A partir de esta se puede definir una diferencia absoluta entre los ingresos

promedio de hombres y mujeres de la siguiente forma:

∑∑∑∑ −+−=−=−i

fi

fi

mi

i

fi

mi

mi

i

fi

fi

i

mi

mi

fm hwwhhwhwhwww )()(ˆˆ (6)

Como se trata de una diferencia absoluta depende de las unidades monetarias y

por lo tanto para hacer comparaciones a través del tiempo es necesario deflactar las

cifras. Sin embargo, la descomposición que aparece a la derecha del último signo igual

de la ecuación permite hacer una primera aproximación a cuál es el efecto de la

24

segregación laboral. El primer término a la derecha del último signo igual representa la

diferencia en el salario promedio que se explica por diferencias en las estructuras

ocupacionales entre hombres y mujeres. El segundo representa la parte que se explica

por diferencias de salario promedio en cada sector u ocupación.

Las estimaciones de los índices de segregación de Duncan se presentan en el

cuadro No. 5. Este índice varía entre cero (distribuciones idénticas) y 1 (segregación

perfecta). Para la estimación de estos índices se usaron distribuciones ocupacionales

por ramas de actividad económica y por tipo de ocupación al mayor grado de

desagregación que permitían las cifras. Las distribuciones por ramas de actividad en

general eran homogéneas en el sentido que seguían lo lineamientos fundamentales de

la CIIU (Clasificación Internacional Industrial Uniforme) y lo que variaba de año en año y

de país a país era el grado de desagregación. Esto hace que los índices basados en

tales clasificaciones sean más o menos comparables entre sí. Por el contrario, las

clasificaciones de ocupaciones presentan cambios en el tiempo y diferencias entre

países que corresponden a cambios en los criterios mismos de clasificación. Esto hace

que la comparabilidad de los índices basados en ocupaciones sea mucho más limitada.

Aún así se pueden notar algunas cosas interesantes: por ejemplo, se nota que

con la excepción de Argentina, las ocupaciones presentan un grado mayor de

segregación por sexo que las ramas de actividad. Los niveles de segregación más altos

se encuentran en Honduras y en segundo lugar en Uruguay. Colombia tiene uno de los

niveles de segregación más bajos en ramas de actividad pero relativamente altos en

términos de ocupaciones. En general, sin embargo, los índices de Duncan no parecen

indicar que exista un problema grave de segregación en las economías Latino

Americanas.

La pregunta que debemos responder a continuación es si existe evidencia de

que la segregación que existe está acompañada por diferencias en los salarios pagados

a los trabajadores. Como dijimos, la descomposición presentada en la ecuación (6)

puede arrojar algunas luces sobre este punto. Los resultados de dicha descomposición

aparecen en el cuadro No. 6. Lo realmente interesante de estos resultados es que para

todos los países, con excepción de Brasil el componente que representa la

segmentación por ramas de actividad es negativo, indicando que hay una mayor

proporción de mujeres que de hombres en los sectores y ramas de actividad en donde

los salarios son mayores. Esto es lo contrario a la segmentación tal como la definimos

21 Duncan and Duncan (1955)

25

anteriormente. Según los resultados de la primera parte del cuadro No. 6, las mujeres

tienen ingresos por hora inferiores a los de los hombres, no porque estén concentradas

los sectores de menor remuneración, sino porque dentro de cada sector el salario de las

mujeres es inferior al de los hombres. Brasil es la excepción. Aquí si hay alguna

evidencia de segmentación, pero aún así, la mayor parte del diferencial es explicado por

diferencias salariales dentro de los sectores o ramas de actividad. Lo que la evidencia

presentada sugiere es que las mujeres tienen a emplearse en ramas de actividad donde

los salarios por hora son mayores, pero dentro de cada sector ganan menos que los

hombres. Esto puede indicar un tipo de funcionamiento del mercado laboral en el que

no necesariamente hay discriminación basada en preferencias o prejuicios (a la

Becker), sino de otro tipo. Volveremos sobre este punto más adelante.

La evidencia de segmentación por ocupaciones (segunda parte del cuadro No.

6) es un poco diferente. En este caso solo Uruguay y Honduras presentan signos

negativos para los asalariados. En los demás países los signos cambian de año a año y

no hay un patrón fácilmente identificable. En todos los países hay años en los que el

componente que hemos llamado “segmentación” es positivo y es el más importante

componente de la diferencia salarial entre hombres y mujeres. Sin embargo, la

evidencia debe ser tomada con cautela porque, como dijimos anteriormente, las

clasificaciones de ocupación son bastante diferentes no solo entre países, sino dentro

de cada país en diferentes años.

Para resumir, los principales hallazgos del análisis anterior son: Primero, existe

una clara tendencia a la igualación de salarios mensuales entre hombres y mujeres,

pero no de ingresos no salariales. Segundo, Con excepción de Argentina y Brasil,

también se observa una tendencia a la igualación de los salarios por hora. Tercero, el

diferencial de horas semanales trabajadas entre hombres y mujeres se ha acrecentado,

contrarrestando en parte la tendencia a la igualación de los salarios por hora ya

mencionada. Cuarto, no parece haber diferencias importantes en las oportunidades de

empleo entre hombres y mujeres, excepto en el caso de Brasil, para 1998 y para

Colombia. Quinto, aunque se obtuvo evidencia de la existencia de un grado moderado

de segmentación de los mercados laborales, dicha segmentación no resulta en salarios

menores para las mujeres. Por el contrario, ellas parecen estar empleadas en las ramas

de actividad donde los salarios son mayores. La razón por la cual sus salarios por hora

son menores que los de los hombres es porque dentro de cada rama de actividad

obtienen salarios por hora menores que los de los hombres.

26

IV) ANALISIS DE REGRESIÓN: DESCOMPOSICIÓN DE LAS DIFERENCIAS

SALARIALES POR HORA

Debido a que la simple comparación de cuadros y tablas hace demasiado difícil

controlar por todos los factores que intervienen en la determinación de los ingresos de

hombres y mujeres, es común el uso de la técnica de análisis de regresión. Uno de los

modelos más comunes para estos fines es el modelo de capital humano – modelo

Minceriano de ingresos – cuya forma más simple es la siguiente:

ln(W) = β0 + β1Yedu + β2Exp + β3Exp2 + η (7)

donde W es el salario por hora, Yedu representa los años de educación, Exp años de

experiencia y η es un error aleatorio con las características usuales (distribución normal,

valor esperado de cero, varianza constante, independencia entre observaciones y

ortogonalidad con los regresores).

Con alguna frecuencia se estiman estos modelos usando como variable

dependiente el salario mensual o semanal. Nosotros preferimos no hacerlo de esa

manera porque la correlación entre dichas definiciones de salario y las horas trabajadas

implica la introducción de esta última variable en la regresión, con lo cual se crea un

problema de simultaneidad que puede introducir sesgos en las estimaciones22. La

variable experiencia (Exp) aparece en forma cuadrática para captar los rendimientos

marginales decrecientes que dicha variable. Esto implica que β2 > 0 y β3 < 0. En principio

la variable experiencia debe medir el tiempo que la persona ha trabajado, pero

generalmente dicha información no existe. En ausencia de una medida de experiencia

efectiva, se usa una medida de experiencia potencial definida como años de edad

menos años de educación menos 5 (suponiendo que la persona entra al sistema

educativo a la edad de cinco años).

22 El problema de simultaneidad consiste en que el ingreso semanal depende de las horas trabajadas que a su vez son una variable endógena al sistema. En estas condiciones el uso de mínimos cuadrados genera estimativos sesgados (sesgo de simultaneidad). La solución de este problema exige técnicas especiales de estimación (estimación de ecuaciones simultaneas, uso de variables instrumentales, etc.)

27

Es común la estimación del modelo anterior usando las técnicas de Heckman

para la corrección del problema de selectividad (Heckman, 1979). Este problema surge

del hecho de que solo es posible observar el ingreso que obtienen aquellos individuos

cuyo salario de reserva es inferior al salario que pueden obtener en el mercado. Los

individuos cuyo salario de reserva es superior al salario de mercado no entran en la

estimación de la ecuación de ingresos. Según Heckman, el ignorar este proceso de

auto-selección puede introducir sesgos en los estimativos de los parámetros de la

ecuación de ingresos similares a generados por la omisión de variables relevantes en el

modelo (problema de especificación). La esencia de la corrección de Heckman consiste

en la estimación de una ecuación tipo probit para medir la probabilidad de que cada una

de las observaciones reporte o no ingresos laborales. A partir de dicha ecuación se

estima la tasa de Mill y su inverso se incluye como un regresor más – generalmente

llamado lambda – en la ecuación de ingresos.

La corrección del sesgo de selección no a estado exenta de críticas. Según

Lewis (1986) en la mayoría de los casos no existe un modelo teórico que explique el

proceso de selectividad específico y que indique las variables que lo explican. Ante la

ausencia de dicha teoría, lo que generalmente se hace es incluir variables ad hoc que

se piensan pueden tener que ver en dicho proceso. Este procedimiento puede terminar

introduciendo más problemas de los que soluciona en las ecuaciones de ingreso. En la

mayoría de los casos no se sabe si el procedimiento está captando la naturaleza de las

decisiones de los individuos o más bien el efecto no lineal de las variables incluidas en

la ecuación de selectividad23.

A partir de las estimaciones de los parámetros en la ecuación de Mincer se

puede construir una explicación estadística de las diferencias de ingresos por hora entre

hombres y mujeres. La metodología más común para tal propósito es la llamada

descomposición de OAXACA, que descompone las diferencias salariales entre

hombres y mujeres en dos elementos a saber: (1) que se basa en las diferencias en los

promedios de los regresores y que se interpreta como la diferencia debida

características productivas de los trabajadores; y (2) el residuo que corresponde a

23 No existe, que los autores conozcan, un criterio estadístico para evaluar la calidad de la corrección de Heckman. Algunas personas sugieren usar como criterio el grado de significancia estadística de la variable lambda en la ecuación de ingresos. El problema con este criterio es que un bajo nivel de significancia no necesariamente quiere decir que la variable en cuestión no pertenece a la ecuación.

28

diferencias en los coeficientes estimados para hombres y mujeres en la ecuación de

Mincer y que se interpreta como una medida de discriminación.

En el ejercicio realizado para este proyecto se estimaron ecuaciones de Mincer

para hombres y mujeres, con y sin corrección de selectividad, para asalariados y no

asalariados, para cada uno de los cinco países en estudio. La variable dependiente,

como se dijo anteriormente, es el ingreso por hora. En algunos casos, como los de

Costa Rica y Brasil, donde las encuestas incluían información sobre los varios trabajos

que una persona podía tener, se usó el ingreso y las horas dedicadas a la ocupación

principal. En los casos en que tal distinción no se hacía se trabajó con los ingresos

laborales totales y con las horas totales laboradas.

Para la corrección del sesgo de selectividad se trabajó con una versión de la

metodología de Heckman en la que se estiman de manera simultanea la ecuación de

selectividad y la ecuación de ingresos por el método de máxima verosimilitud24, lo que lo

hace más robusto. La ecuación de selectividad se modeló como una ecuación de

participación laboral en la que se incluyeron como variables explicatorias medidas del

salario de reserva de la persona y del costo de oportunidad de no trabajar. Como

indicadores del salario de reserva se incluyeron el ingreso del resto del hogar (ytotalrh

igual al ingreso familiar menos el ingreso laboral del individuo observado), una variable

cualitativa que indica si el individuo está asistiendo al sistema educativo o no (atsh), una

variable que indica si el individuo es casado o no (married) y una variable que indica si

el individuo es jefe de hogar o no (jefe). Como indicadores del costo de oportunidad de

no trabajar, se incluyeron el nivel educativo (indicador del salario esperado) y la edad en

forma cuadrática para captar el efecto del ciclo de vida. Además de esto se incluyó una

variable que mide la tasa de desempleo del hogar (ufrate), definida como el número de

desempleados en la familia dividido por el número de participantes.

RESULTADOS DE LAS ESTIMACIONES

Como se indicó anteriormente, se estimaron ecuaciones para hombres y mujeres

asalariados y no asalariados con y sin corrección de selectividad. Un resumen de los

resultados se presenta en el cuadro No. 7A y 7B.

24 En la versión original de Heckman, la estimación se hacía en dos etapas: primero se estimaba un modelo Probit y luego se estimaba la ecuación de ingresos.

29

En general la calidad de los resultados es buena. En las estimaciones con la

corrección de sesgo de selectividad las ecuaciones de selectividad tienen en su mayoría

un buen número de variable significativas y los signos son los esperados. Las

ecuaciones de ingresos presentan los signos correctos, los niveles de significancia altos

y los resultados son en general muy consistentes. Como la estimación de Heckman se

hace por el método de máxima verosimilitud e incluye la estimación de una ecuación no

lineal, no existe un coeficiente que indique el grado de bondad del ajuste (como el R-

cuadrado de la ecuaciones lineales). Sin embargo, la hipótesis de que los coeficientes

del sistema de ecuaciones son cero se rechaza claramente en todos los casos con un

test Chi-cuadrado basado en el coeficiente de verosimilitud.

Las ecuaciones sin corrección de selectividad también son de buena calidad.

Los coeficientes R-cuadrado, varía entre 0.15 y 0.5, lo cual es típico de este tipo de

estimaciones25. En general las estimaciones para asalariados (sea por el método de

máxima verosimilitud o mínimos cuadrados) son de mejor calidad que las de los no

asalariados, por la razón de que el ingreso de los primeros está mejor medido y es más

estable que el de los segundos.

Vale la pena notar que la corrección por selectividad parece tener solo un efecto

pequeño en las estimaciones de los retornos a la educación. En la mayoría de los casos

los retornos a la educación de las ecuaciones corregidas están entre 0.5 y un punto

porcentual por debajo de los de las no corregidas solamente. Los retornos a la

experiencia parecen ser más sensibles a la corrección por selectividad, pero la dirección

en que se ven afectados no es clara.

La corrección de selectividad tiene un efecto adicional en el caso de nuestro

análisis: puesto que la ecuación de selectividad está basada, en parte, en variables

relevantes para la familia – como el ingreso del resto de la familia ytotalrh – el

procedimiento de Heckman excluye personas que viven en el hogar, pero que no son

parte de la familia. Por ejemplo las empleadas del servicio doméstico internas. Como

veremos más adelante, esto parece ser importante en unos países, pero no tanto en

otros.

En general solo Costa Rica y Honduras muestran una diferencia clara en los

retornos a la educación de mujeres y hombres (a favor de éstas). Para los otros países

las diferencias son muy pequeñas y alternan de un año a otro.

25 Las estimaciones de corte transversal como éstas siempre incluye una magnitud importante de "ruido estadístico" que hace que coeficientes R-cuadrado de 0.5 se consideren realmente altos.

30

La variable experiencia potencial entra en las ecuaciones en forma cuadrática y

por lo tanto sus retornos dependen de los niveles. En el cuadro No. 8 los retornos se

estiman a los niveles de experiencia potencial promedios. Además, la forma cuadrática

incluye la posibilidad de que los retornos marginales a la experiencia (tasa de retorno)

sean crecientes o decrecientes y que exista un nivel que maximiza o minimiza el efecto

de dicha variable. Esto permite identificar un punto crítico verificar26. Al comparar dicha

información con los promedios de experiencia se puede saber si los rendimientos a la

experiencia son crecientes o decrecientes. Lo resultados indican que en la mayoría de

los casos las tasas de retorno son crecientes (aumentan con la experiencia).

Entre los asalariados/as parece haber una tendencia a que la tasa de retorno

promedio de la experiencia sea mayor para hombres que para mujeres en Argentina y

Uruguay. En Brasil y Costa Rica las mujeres tuvieron retornos superiores en 1981 y

1989, pero inferiores en 1998. En Colombia la rentabilidad de la experiencia masculina

ha permanecido más o menos estable, mientras que la femenina ha tendido a decrecer

en el período estudiado. Los retornos a la experiencia de los no asalariados son más

volátiles y no presentan ningún patrón claro. En general los niveles promedio de

experiencia potencial son mucho mayores para los trabajadores no asalariados

(independientes y empleadores). Esto puede ser indicador de un patrón de

comportamiento que consiste en que las personas inician su vida laboral como

asalariados y después de un tiempo se independizan e inician sus propios negocios. El

período de trabajo como asalariados les sirve para obtener suficiente conocimiento del

tipo de negocio y acumular un capital básico para independizarse.

¿HAY DIFERENCIAS EN LAS ECUACIONES DE INGRESO PARA HOMBRES Y

MUJERES?

La razón fundamental para estimas ecuaciones de ingres o es la de usarlas

para la descomposición de OAXACA de las diferencia en ingresos laborales. Como una

parte importante del dicha descomposición se basa en la diferencia entre los

coeficientes de las ecuaciones, un aspecto que vale la pena estudiar es si existe alguna

26 El nivel crítico de experiencia está dado por la expresión -ß2/(2*ß3). Las condiciones para un máximo o mínimo son: Máximo: ß2 > 0 y ß3 < 0

Mínimo: ß2 < 0 y ß3 > 0

31

evidencia estadística de que los coeficientes de las ecuaciones de hombres y mujeres

son diferentes.

Para tal propósito se puede usar un test de Chow27 en el que la hipótesis nula es

la afirmación de que los parámetros de la ecuación de ingresos de hombres son iguales

a los de la ecuación de mujeres. Dado que este test usa la distribución F, es necesario

usar las ecuaciones de ingresos sin corrección de selectividad28.

Los resultados del test de Chow se presentan en el apéndice en los cuadros

denominados R3 para cada país. Sin ninguna excepción la hipótesis de igualdad de

coeficientes es rechazada, con lo cual se concluye que en efecto hay una fuerte

evidencia estadística de que los coeficientes de las ecuaciones para hombres y para

mujeres son diferentes.

La implicación de que los coeficientes de las ecuaciones sean diferentes es

objeto de controversia. Algunas personas interpretan dicha diferencia como evidencia

discriminación en el mercado laboral. Otros tienen interpretaciones diferentes. Quienes

argumentan que la diferencia en coeficientes refleja tratamiento diferente (y

posiblemente discriminatorio) de hombres y mujeres argumentan que los coeficientes

reflejan las reglas de juego en el mercado. Así el hecho de que los retornos a la

educación sean mayores para hombres que para mujeres indicaría que por alguna

razón el mercado valora más el capital humano del hombres que de las mujeres.

Desde un punto de vista empírico, sin embargo, se encuentra que los

coeficientes de las ecuaciones son diferentes pero no siempre mayores para los

hombres. El único coeficiente de la ecuación de ingresos que sistemáticamente es

mayor para los hombres es el intercepto de la ecuaciones corregidas por selectividad (y

con unas pocas excepciones el de las no corregidas). El intercepto es el salario básico

(ingreso que obtendría una persona sin ninguna educación y sin ninguna experiencia).

27 El test de Chow consiste en comparar la diferencia en la suma de errores al cuadrado entre una ecuación estimada bajo el supuesto de que los coeficientes son iguales (estimación restringida) y otra en la que los coeficientes son diferentes (estimación no restringida). Si la hipótesis nula es cierta, la diferencia debe ser pequeña y viceversa. Para el test se usa la distribución F con un número de grados de libertad en el numerador igual al número de restricciones (parámetros en la ecuación restringida) y en el denominador igual al número de hombres más el número de mujeres menos dos veces el número de coeficientes estimados en la ecuación. 28 Es posible diseñar un test similar para las ecuaciones corregidas por el sesgo de selectividad, pero dado de que el método de estimación es el de máxima verosimilitud no lineal, es necesario usar la razón de verosimilitud. Desafortunadamente el programa no reporta el coeficiente apropiado y desarrollarlo hubiera implicado bastante trabajo adicional, por lo cual lo omitimos.

32

El salario que recibe una persona se puede interpretar como dicho salario básico más

los rendimientos correspondientes a sus diferentes formas de capital humano. Según

dicha interpretación las mujeres entran al mercado con la desventaja de salarios

menores porque el salario básico es menor y aunque los retornos sean mayores, no

compensan la desventaja inicial.

Otros enfoques interpretan las diferencias de coeficientes de manera diferente.

En efecto, la ya larga discusión sobre la medición de los retornos a la educación29 ha

mostrado como la exclusión de variables importantes en la estimación de ecuaciones de

ingreso genera estimativos sesgados de los parámetros de educación y experiencia. La

discusión se ha centrado especialmente en el sesgo causado por la exclusión de

variables como la habilidad de las personas y la calidad de la educación30, pero

claramente se puede extender a otras variables importantes.

En el caso de las diferencias salariales por sexo, las diferencias en la calidad de

la educación son especialmente relevantes. En la medida en que los hombres y las

mujeres tengan educación de calidades diferentes, dichas diferencias se pueden reflejar

en retornos diferentes a la educación y en esa medida se puede hablar de

"discriminación", solo que no es discriminación en el mercado laboral, sino anterior al

mercado. Este es un punto en el que todavía hace falta mucho análisis tanto teórico

como empírico (especialmente empírico). Sin embargo, la evidencia disponible parece

indicar que las diferencias en calidad de la educación no son tan relevantes como

algunos han argumentado. En efecto, si tal hipótesis fuera cierta, los retornos a la

educación de las mujeres deberían ser inferiores a los del los hombres, pero lo que se

encuentra es que unas veces los son y otras no. Hay países como Colombia, Costa

Rica y Honduras donde los retornos a la educación siempre son mayores para la

mujeres que para los hombres, por lo menos en las ecuaciones corregidas por

selectividad. En los otros países algunas veces los retornos femeninos son mayores

que los masculinos, en otros no. Dentro de los seis países estudiados no hay ninguno

en donde los retornos siempre sean mayores para los hombres que para las mujeres.

29 Véase por ejemplo Griliches (1970 y 1977), Griliches and Mason (1972), Rosen (1977). 30 Estas variables generalmente no se incluyen debido a la dificultad de obtener medidas confiables de ellas. En los pocos estudios en los que se ha contado con medidas de habilidad o de calidad, los resultados han mostrado que los retornos a la educación en efecto bajan cuando se incluyen dichas variables.

33

Algo similar ocurre con los retornos a la experiencia. Con respecto a la relación

entre hombres y mujeres, sucede lo mismo que en el caso de la educación. No hay un

patrón claro que indique que unos son mayores que otros o viceversa. Es importante

resaltar lo dicho anteriormente de que a falta de una mejor medida de experiencia las

estimaciones se hicieron con lo que la llamada experiencia potencial. Esto puede tener

implicaciones sobre las estimaciones de los retornos a la experiencia. En el caso de los

hombres la experiencia potencial y la efectiva posiblemente son muy parecidas y las

diferencias que existen entre las dos posiblemente se deben a periodos de desempleo,

enfermedades, etc. En el caso de las mujeres existe la posibilidad de una discrepancia

mucho mayor entre los dos tipos de experiencia por que las mujeres se pueden retirar

del mercado por períodos de tiempo largos con el fin de levantar una familia y criar

hijos. Si esto fuese cierto, los retornos a la experiencia estimados captarían dicho error

de medición, el cual se manifestaría en una sub-estimación de los verdaderos retornos.

Sin embargo, la información estadística presentada anteriormente no parece indicar que

este retiro temporal sea tan característico del comportamiento femenino en Latino

América como lo puede ser en otras partes31, posiblemente porque la estructura familiar

(familia extendida) y la existencia de servicio doméstico sirven como un mecanismo de

apoyo a la mujer trabajadora durante su época.

En general, lo que los resultados discutidos hasta el momento indican es que las

estructuras de la ecuación de ingresos por hora de hombres y mujeres son

estadísticamente diferentes, pero no tenemos todavía una explicación clara de por qué

lo son y que significa la diferencia. La descomposición de Oaxaca que presentamos a

continuación nos permitirá retomar este punto.

DESCOMPOSICION DE LAS DIFERENCIAS SALARIALES

Una de las metodología más comunes para analizar las diferencias salariales

entre grupos es la llamada descomposición de Oaxaca que divide las diferencias

salariales promedio en dos: un componente que se debe a diferencias en las

31 En las estadísticas no se nota una caída en la tasa de participación femenina en las edades durante las cuales ellas están criando hijos, seguida de un aumento en dichas tasas en edades superiores. De la misma manera, en los estudios sobre participación laboral – y en las ecuaciones de corrección de selectividad presentadas en este documento – la existencia de hijos no parece tener un efecto tan claro como uno esperaría (aunque sí tiene algún efecto). Esto no necesariamente quiere decir que las obligaciones familiares no afectan la situación laboral de las mujeres, sino que su efecto no se manifiesta tan directamente sobre la tasa de participación o que es influenciado por otros factores.

34

características productivas promedio de los dos grupos y el otro (residuo) que refleja las

diferencias en los coeficientes de las ecuaciones de ingresos. Mas específicamente el

diferencial se puede expresar de la siguiente manera:

)()()ln()ln( mhmmmhmh XXXWW βββ −+−=− (8)

donde los subíndices h y m representan hombres y mujeres respectivamente, W refleja

el salario por hora promedio, Xi es el vector de los promedios de características

productivas (educación, experiencia y experiencia al cuadrado en nuestro caso) del

grupo i y βi representa el vector de los parámetros de la ecuación de ingresos estimada

para el grupo i. El hecho de que las diferencias salariales sean en términos logarítmicos

hace que se puedan interpretar como diferencias porcentuales32 y que por lo tanto la

composición no dependa de las unidades de medida de los ingresos o los salarios. El

primer término a la derecha del signo igual refleja la contribución de las diferencias en

capital humano (características) entre hombres y mujeres, evaluadas de acuerdo la los

retornos correspondientes a los hombres. El segundo término representa la contribución

de las diferencias en retornos. Como ya lo dijimos, este segundo componente se toma

con frecuencia como una medida de discriminación33. El test de diferencias de

coeficientes discutido anteriormente fundamentalmente dice que este último

componente es estadísticamente significativo.

Un resumen de los resultados de la descomposición de Oaxaca aparece en el

cuadro No. 9. Las conclusiones que se pueden sacar de dicho resumen son las

siguientes:

1. Durante el período analizado se observa una muy fuerte tendencia a la

disminución de las diferencias en los ingresos salariales por hora, en todos los

países menos en Costa Rica. En países como Argentina y Colombia, la

diferencia estimada a través de las ecuaciones corregidas por selectividad indica

32 Sin embargo, por ser diferencias porcentuales geométricas, estas diferenciales porcentuales no son estrictamente comparables con las presentadas en los cuadros anteriores que son diferenciales aritméticas. En general las diferenciales geométricas tienden a ser más pequeñas que las aritméticas porque están basadas en cambios continuos, mientras que las aritméticas suponen variaciones discretas. 33 Hay otras formas de descomposición del diferencial salarial. Un buen número de ellas se basa en cambiar las ponderaciones de los dos términos.

35

que para el final del período estudiado las mujeres están obteniendo salarios

mayores que los hombres.

2. La misma tendencia se observa en cuanto al ingreso por hora no salarial

(trabajadores independientes y empleadores), aunque en este caso las

diferenciales continúan siendo grandes (por encima del 15%).

3. La razón principal por la cual las diferencias salariales y no salariales

disminuyeron en el período estudiando es la disminución en la diferencias en

características productivas. Para 1998, en todos los países estudiados las

mujeres asalariadas tenían mayores índices de capital humano que los hombres,

haciendo que el componente llamado características fuera negativo – diferencia

a favor de las mujeres. La razón por la cual el diferencial salarial total seguía

siendo positivo en la mayoría de los países estaba en el hecho de que la

diferencia en coeficientes favorecía a los hombres.

4. Aún en el caso de las diferenciales en ingresos no salariales, los cambios en las

diferencias en características juegan un papel importante en la disminución del

diferencial total, aunque en este caso se presentan excepciones, como el caso

de Brasil.

Claramente las diferencias de ingreso por hora son mucho mayores entre los

trabajadores independientes y empleadores que entre los asalariados. Esto

posiblemente se debe a varias razones, entre las cuales dos parecen importantes: una,

el hecho de que los ingresos no salariales posiblemente tengan un margen de error de

medición mucho mayor que los salariales34 y dos, que posiblemente los ingresos no

salariales dependen no solo de la cantidad de capital humano de las personas, sino

también de su capital físico y financiero. En la medida en que los mercados financieros

34 No solo se trata del problema de medición y reporte de los ingresos propiamente sino también de la periodicidad y la variabilidad de los ingresos no salariales. En el caso de los ingresos salariales es más fácil saber el monto por período (mes, semana, etc.) porque los pagos son fijos y regulares. En el caso de los ingresos no laborales, los periodos de pago son variables y los montos también, posiblemente afectados por factores estacionales y cíclicos. Esto hace que las cifras sobre ingresos no salariales sean menos confiables que las salariales.

36

y de capital no funcionen adecuadamente, su efecto diferencial contribuye a aumentar

las diferencias entre sexos35.

Se puede observar que la medición de las diferencias de salario por hora es

diferente cuando se hace basada en las ecuaciones corregidas por selectividad y en las

no corregidas. La explicación de la diferencia está - como dijimos antes – en que para

la corrección de selectividad se excluyen personas para las cuales no se tiene

información sobre las variables de la ecuación de selectividad. Este es el caso, por

ejemplo, de las personas que trabajan en el servicio doméstico y que viven en el hogar

en donde trabajan (internas), sobre cuya familia generalmente prácticamente no hay

información. Otro grupo que queda excluido es el de inquilinos y no familiares que

habitan un hogar. El caso del servicio doméstico es importante porque en muchos

países se trata de una ocupación casi exclusivamente femenina, que tiene condiciones

de trabajo muy particulares, con jornadas laborales no bien definidas – debido a que el

sitio de trabajo y la vivienda son lo mismo – y con relaciones de producción de tipo

precapitalista.

En el caso de Colombia la inclusión o exclusión de las trabajadoras del servicio

doméstico cambia las conclusiones anteriores de manera importante: al incluir el grupo

"muchachas internas" como se conocen en Colombia, los diferenciales salariales a favor

de los hombres aumentan36 y la parte del diferencial que corresponde a características

aumenta, reflejando el hecho de que las trabajadoras del servicio doméstico son

posiblemente el grupo de menor calificación y menores salarios en el mercado.

EVIDENCIA DE LA EXISTENCIA DE DISCRIMINACION CONTRA LAS MUJERES

Como mencionamos anteriormente, el residuo de la descomposición de Oaxaca,

o diferencial debido a coeficientes, frecuentemente se usa como un indicador de

discriminación. En las estimaciones presentadas en este documento, dicho componente

es casi siempre positivo y más importante que las diferencia debidas a características.

En ese sentido se podría decir que son las diferencias en los mecanismos de

determinación de ingresos (retornos al capital humano e intercepto) lo que hace que los

35 Con frecuencia se menciona como un factor de diferencias de ingresos entre hombres y mujeres independientes las diferencias en el acceso al mercado de capitales, el hecho de que las reglas para asignación de crédito (por ejemplo) sean "discriminatorias" contra las mujeres y el hecho de que generalmente las mujeres tienen más dificultad para respaldar créditos. 36 El diferencial negativo (es decir a favor de las mujeres) que se tenía para 1998 se convierte en un diferencial positivo (a favor de los hombres).

37

hombres tengan ingresos por hora mayores que las mujeres. Sin embargo, como

también dijimos, este residuo capta tantos efectos diferentes que no es claro si lo que

realmente refleja es discriminación, errores en la medición de las variables en la

regresión u otros aspectos no tenidos en cuenta.

Cuando se analizan los resultados completos de la descomposición de Oaxaca

en el cuadro No. 10, es interesante notar que para casi todos los países los retornos a

la educación de asalariados son mayores para las mujeres (signo negativo en el

componente llamado residuo) mientras que los retornos a la experiencia son mayores

para los hombres (signo positivo). Esto hace pensar que posiblemente los problemas de

medición, especialmente de la experiencia, son un aspecto importante de lo que la

descomposición capta en las diferencias de coeficientes y que si hay un elemento

discriminatorio, dicho elemento es complejo y no muy bien captado por el ejercicio de

descomposición analizado aquí.

Una hipótesis explicatoria de las diferencias salariales podría construirse dentro

de los lineamientos de las teorías de discriminación estadística, así: Debido al hecho de

que en la cultura de los países Latino Americanos todavía las mujeres son las

responsables principales de la crianza y el cuidado de los niños, de la administración y

organización de las tareas del hogar; de hacerle frente a las emergencias e imprevistos

(como enfermedades de los niños), etc.; la actividad laboral (mercado) femenina de las

mujeres casadas principalmente, pero también de las solteras, compite con otras

actividades que se realizan fuera del mercado. Para las mujeres que tienen esta doble

actividad, las obligaciones familiares pueden convertirse en un limitante para el trabajo

remunerado. Por ejemplo, es más difícil para ellas aceptar horas extras de trabajo,

asistir a cursos de capacitación fuera de las horas de trabajo regulares, etc.

En general no es fácil medir la productividad marginal de un trabajador para

asignar un salario, por lo cual en la mayoría de los casos los empleadores recurren a

indicadores (señales) como los niveles educativos, exámenes de aptitud y

conocimientos, entre otros. Con base en estos indicadores construyen una predicción

de lo puede ser la productividad de un futuro trabajador y a partir de dicha predicción

fijan el salario, pero dicha predicción involucra un error que se mide por la varianza. Por

las razones mencionadas, la varianza en la predicción de la productividad de las

38

mujeres es mayor que la de los hombres37. Esto parece coincidir muy de cerca con el

modelo de discriminación estadística de Phelps (1972). Formalmente el modelo se

puede presentar de la siguiente manera:

Supóngase que la productividad de una persona qi, se puede expresar de la

siguiente manera:

iiii cq ηεβα +++= )( (9)

donde α es una constante (que representa productividad promedio del grupo), β

es un coeficiente que capta las diferencias en productividad entre hombres y mujeres.

Mas especificamente, β tiene signo negativo para las mujeres; ε es un error asociado

con la medición de productividad específica de las mujeres y η es un error aleatorio

general. La letra c es una variable dummy igual a 1 en el caso de las mujeres y cero en

el caso de los hombres.

Como la productividad no es directamente observable, los empresarios tienen

que usar un indicador de productividad (tests, hojas de vida, etc.). Dicho indicador está

asociado con la productividad del trabajador, pero contiene un error aleatorio de la

siguiente manera

iiiiiiiiiii cccqy µλβαµηεβαµ +++=++++=+= (10)

donde:

0<+= βεηλ yc iiii

Para fijar el salario de una persona el empresario hace uso de los resultados del

indicador y de la información que tiene sobre el sexo de la persona a partir de la

siguiente ecuación:

iii

ii

ii

ii cyq β

µλµ

µλλ

)var()var()var(

')var()var(

)var('

++

+= (11)

Nótese que si ε i =0, la varianza de λ es igual a la varianza de η y la única diferencia

entre la predicción de la productividad de un hombre y de una mujer está en el segundo

término de la ecuación anterior (intercepto). Como se puede ver en el gráfico No. 1, esto

37 En algunos casos se ha documentado el ausentismo femenino del trabajo por motivos de "problemas en el hogar". Algunos han argumentado que la frecuencia del ausentismo masculino no es muy diferente a la del femenino, pero las razones si lo son. Sin embargo, el punto que estamos tratando resaltar no depende solo del ausentismo del trabajo, sino también de la cantidad de esfuerzo y dedicación que los trabajadores le puedan dedicar a las actividades laborales.

39

implica que las líneas de predicción de productividad de hombres y mujeres son

paralelas

Por otro lado, si ε i >0, la varianza de λi es igual a var(ηi)+ci2var(ε i). Como ci es

igual a cero para hombres y uno para mujeres, esto significa que la pendiente de la

línea de predicción es mayor para mujeres que para hombres (linea punteada en el

gráfico No 1).

Esta hipótesis coincide en gran medida con los resultados obtenidos en este

trabajo. Fundamentalmente las ecuaciones para las mujeres tienen interceptos menores

y retornos a la educación mayores para las mujeres que para los hombres, que es lo

que sugiere la explicación anterior. La educación parece ser acá el principal predictor de

la productividad de las personas, pero es un predictor que contiene un error aleatorio

que afecta más a las mujeres que a los hombres.

En este caso se podría hablar de discriminación, pero no como resultado de

prejuicios por parte de los empleadores o de los trabajadores masculinos, como lo

plantea la teoría de Becker, sino como resultado de la situación general de la mujer en

la sociedad, del hecho de que tienen mayores obligaciones fuera del trabajo que los

hombres y de que para los empresarios es más difícil predecir el efecto que esas

q'

y

Hombres

Mujeres å >0

Mujeres å=0

Gráfico No 1

40

obligaciones tienen sobre la productividad. Según este planteamiento, la discriminación

se debe a problemas de información.

41

V) A MANERA DE CONCLUSIÓN

El análisis realizado permite derivar algunas conclusiones interesantes y plantear

algunas líneas de política. Entre las conclusiones que obtenemos están las siguientes:

1. Existe una clara tendencia en los países estudiados hacia la igualación de los

ingresos salariales mensuales. La única excepción es Brasil, en donde existe

evidencia de que en la década de los noventa hubo problemas en cuanto a la

absorción de mano de obra femenina, pues además de presentar un aumento en

los diferenciales salariales mensuales, se presentó un inusitado incremento en

las tasas de desempleo femeninas.

2. Dicha tendencia hacia la igualación salarial, sin embargo, no se observa en los

ingresos no salariales. Como los ingresos no salariales tienen que ver con el

funcionamiento de otros mercados además del laboral, la posible explicación

para dicha discrepancia tendría que encontrarse en el funcionamiento de tales

mercados. Por ejemplo en la diferencia en ingresos de los trabajadores

independientes, el acceso a mercados de capital puede ser un elemento

explicativo importante.

3. Las diferencias en ingresos por hora entre hombres y mujeres también están

disminuyendo, aunque con algunas excepciones, como el caso de Costa Rica.

En efecto, se encontraron casos como los de Argentina, Colombia y Honduras,

donde el salario femenino promedio por hora es mayor que el masculino, si se

excluyen las empleadas del servicio doméstico.

4. La razón inmediata principal por la cual las mujeres tienen salarios mensuales

superiores a los hombres es porque trabajan menos horas que ellos. La

diferencia en horas semanales trabajadas ha venido aumentando. Las razones

por las cuales las mujeres trabajan menos horas que los hombres puede estar

en el lado de la demanda o de la oferta, pero lo más probable es que

predominen las razones de oferta. Esto es consistente con las “dobles jornadas”

que trabajan las mujeres (en el trabajo y en el hogar) y que limitan la posibilidad

de que las mujeres acepten trabajar horas extras, etc.

5. En general no se encontró que las diferencias en las oportunidades de empleo

(medidas a partir de las tasas de desempleo) fueran un factor importante en la

42

determinación de ingresos esperados, excepto en los casos de Colombia y de

Brasil para 1998. En Colombia las mujeres han tenido tasas de desempleo

significativamente mayores que los hombres durante los 20 años analizados y se

estimó que esto ha redundado en un componente creciente de las diferencias en

el salario esperado de hombres y mujeres. Para 1998 este componente

representaba mas de un tercio del diferencial. El caso de Brasil parece ser más

un problema coyuntural porque las diferencias en las tasas de desempleo no

aparecen sino en el año 1998. Hasta 1989, las diferencias en oportunidades de

empleo entre sexos eran casi nulas.

6. Se encuentra evidencia de un nivel de segregación laboral por ramas de

actividad por ocupaciones relativamente moderado, excepto tal vez para

Honduras. En general los niveles de segregación son mayores para la

clasificación de ocupaciones que para la de ramas de actividad. Esta

segregación, sin embargo, no se refleja en menores salarios para la mujeres. Lo

que sucede es que las mujeres tienden a concentrarse en los sectores o las

ocupaciones donde los salarios promedios son más altos, pero dentro de tales

sectores u ocupaciones reciben salarios por hora menores. Las estimaciones

realizadas mostraron que aunque la escogencia de sectores u ocupaciones

favorece a las mujeres, el hecho que dentro de cada una de ellas (o muchas de

ellas) los salarios femeninos sean inferiores es el factor predominante. Este es

un resultado importante porque sugiere que medidas de política, como acciones

afirmativas y cuotas, no tienen mucho chance de producir efectos importantes, a

menos que se focalicen hacia ocupaciones muy precisamente definidas, lo cual

no es fácil de hacer.

7. El análisis de regresión y las pruebas de Chow muestran que en efecto la

determinación de los ingresos de los hombres y de las mujeres se hace a través

de mecanismos diferentes. Esto indica que en la descomposición de Oaxaca el

residuo es estadísticamente significativo. Sin embargo, su interpretación no es

un asunto fácil. En muchos casos tal residuo se interpreta como evidencia de

discriminación contra la mujer, pero en los ejercicios realizados en este

documento, dicha interpretación no parece correcta. Lo que encontramos es que

el residuo tiene signo positivo por la simple razón de que la diferencia de

interceptos en las ecuaciones de hombres y mujeres es positiva (es decir los

hombres tienen la ventaja). Sin embargo, los rendimientos a la educación y los

43

niveles educativos mismos de las mujeres son mayores que los de los hombres.

Si la hipótesis de discriminación a la Becker (1971) fuera cierta uno esperaría

que este elemento del residuo fuera también positivo. Sin embargo los

resultados muestran lo contrario.

8. El documento propone una interpretación de los resultados que encaja dentro de

los lineamientos generales de la teoría de la discriminación estadística. Según

tal explicaciónal la explicación de por qué las mujeres reciben tratamiento

diferente a los hombres en el mercado está basada más en factores socio-

culturales relacionados con la posición de la mujer en la sociedad en general.

Estos elementos introducen un factor de riesgo e incertidumbre en las

decisiones que tienen que ver con la contratación de mujeres que termina

penalizándolas con menores salarios. Sin embargo, la penalización no es

uniforme. En la medida en que las mujeres, o sus familias, tienen ingresos para

remover, así sea parcialmente, dichos elementos de riesgo, la penalización

disminuye. Esto posiblemente está correlacionado con los niveles educativos de

la mujer, y por dicha razón posiblemente la penalización disminuye a medida

que aumentan los años de educación. El resultado es una situación en la cual,

como se observa en las estimaciones, los retornos a la educación observados

son mayores para las mujeres que para los hombres, pero el intercepto de la

ecuación es menor.

Algunos Comentarios sobre Aspectos de Política

Es muy poco lo que se encuentra en la literatura económica en materia de

política anti-discriminatoria, aún en los países más desarrollados. Por eso los

comentarios que siguen solo se hacen con el ánimo de abrir la discusión sobre el tema.

En general existen tres tipos de políticas anti-discriminatorias: (1) Acciones positivas

(affirmative action), (2) Pago igual a trabajo igual ("equal pay for work of equal value") y

(3) subsidios directos al trabajo femenino. El primer y el tercer grupo de medidas son los

más mencionados en Latino América.

Las acciones positivas consisten en medidas como la imposición de cuotas de

empleo para mujeres en ocupaciones o posiciones de importancia o de altos salarios38.

Generalmente se argumenta que dichas medidas tienen un efecto negativo de corto

38 Un ejemplo de este tipo de políticas es la ley de cuotas del gobierno Colombiano, aprobada en 2000. según dicha ley el 30% de las posiciones directivas del gobierno deben ser ocupadas por mujeres.

44

plazo en términos de eficiencia productiva y de costos, pero pueden tener beneficios de

largo plazo tanto en términos de equidad y de eficiencia social. Coate and Loury (1993b)

analizan estos aspectos en un modelo en el que la discriminación se basa en

estereotipos que hacen más difícil (no imposible) para las mujeres tener acceso a los

posiciones mejor pagadas en las empresas. El resultado de corto plazo es que los

retornos la inversión en capital humano es más baja para las mujeres que para los

hombres. En el largo plazo, las mujeres invierten menos en capital humano y por lo

tanto confirman el estereotipo de que ellas son menos productivas que los hombres. Los

efectos de acciones afirmativas pueden mejorar o empeorar la situación: por un lado, al

mejorar la probabilidad de que las mujeres tengan acceso a posiciones mejor pagadas

mejoran también los retornos esperados a su inversión en capital humano. Sin

embargo, los mismos autores señalan la posibilidad de que el resultado sea el opuesto,

lo cual ocurriría si que para poder mejorar el acceso de las mujeres a tales posiciones

es necesario disminuir los estándares hasta tal punto que no sea necesario para las

mujeres invertir en capital humano para obtener dichas posiciones. En este caso las

acciones afirmativas terminan confirmando los estereotipos que pretenden combatir.

La información presentada en este documento indica que en los últimos 20 años

los niveles de acumulación de capital humano de las mujeres han sido superiores a los

de los hombres. En este sentido no es claro que políticas de acciones positivas ofrezcan

avenidas importantes para el mejoramiento de la situación de la mujer en el mercado

laboral. sin embargo, este es un punto que requiere mayor investigación.

El segundo tipo de medidas, "pago igual por trabajo igual" ha sido explorado aún

menos en la literatura económica. La impresión superficial que existe es que en los

países en los que se ha implementado este tipo de políticas, como en Canadá, ha sido

muy difícil encontrar criterios operativos para definir "trabajo igual" en un contexto

amplio. Por otro lado, en algunos estudios (ver por ejemplo Castillo y Barrero 2000) se

ha documentado que por lo menos las empresas grandes fijan las escalas salariales

guiados por criterios de mercado sin incluir (por lo menos de manera explícita) criterios

de sexo (cada posición en la empresa tiene un salarios predeterminado,

independientemente de que lo ocupe un hombre o una mujer). En el trabajo de Castillo

y Barrero (2000) se encontró que las diferencias salariales en el sector financiero de

Colombia se deben más a la dificultad de las mujeres para llegar a ciertas ocupaciones,

dificultades que tienen que ver más que todo con su situación familiar y sus

45

"obligaciones" familiares. Las mujeres que han llegado a dichas posiciones lo han hecho

a un costo personal más alto que los hombres (divorcios, ausencia de hijos, etc.).

Las medidas de política que más se han discutido en Latino América tienen que

ver con subsidios directos o indirectos al trabajo femenino. Estos subsidios se conciben

como un reconocimiento de que para los empleadores puede ser más costos emplear

mujeres y que para las mujeres puede ser más costoso (costo de oportunidad) aceptar

trabajos en el mercado. Dentro de este tipo de subsidios se encuentra la compensación

por las licencias de maternidad, las guarderías y jardines infantiles, etc. No hay, que los

autores conozcan, una evaluación de este tipo de subsidios y de cómo afectan la

participación femenina. La poca evidencia disponible, a partir de estudios sobre los

determinantes de la participación femenina indican que cuando se controla por estado

civil de la mujer muchas veces la existencia de niños en el hogar no tiene el efecto

negativo que uno esperaría en la participación laboral. Por otro lado, la presencia de

personas del servicio doméstico en el hogar aumenta la participación femenina en el

mercado laboral. Aunque en estos resultados pueden haber elementos de correlación

espúrea o de causalidad inversa (las mujeres trabajan porque tienen servicio

doméstico? o tienen servicio doméstico porque trabajan?), el resultado sugiere que en

las decisiones de participación femenina, influyen una gran cantidad de factores

relacionados con la estructura familiar y el apoyo que la familia extendida puede ofrecer.

Lo anterior, junto el tipo de tipo de discriminación que el análisis de este

documento parece sugerir, indicaría que es a través de este tipo de políticas que más

efectivamente se podría promover la igualdad de la mujer en los mercados laborales.

46

VI) BIBLIOGRAFIA Altonji, Joseph y Rebecca Blank. (1999) “Race and gender in the labor market” en Handbook of Labor Economics. Volume 3. Edited by Ashenfelter and Card. Elsevier Science. Arriagada, Irma. (1997). Realidades y mitos del trabajo femenino urbano en America Latina. Serie Mujer y Desarrollo. CEPAL. Naciones Unidas. Santiago de Chile. Arrow, K.J. (1971): “Some Models of Racial Discrimination in Labor Markets” RAND Corporation research memorandum RM-6253-RC, multilith, Santa Monica, Feb 1971 Barros, Ricardo; Ramos, Lauro y Eleonora Santos. (1995) “Gender differences in Brazilian labor markets” en Investment in Women’s Human Capital. Edited by T. P. Schultz. University of Chicago Press. Chicago. Pags: 380-424. Becker, Gary. (1960) “An economic analysis of fertility” en Demographic and Economic Change in Developed Countries. Princeton, N.J. NBER

_______________. (1964) Human Capital. 1st Edition. New York: Columbia University Press

_______________. (1971) The Economics of Discrimination. 2nd Edition. The University of Chicago Press. Chicago, IL.

_______________. (1981) A Treatise on the Family. Enl. Ed. Harvard University Press.

Bergmann, B. R. (1974) “Occupational segregation, wages and profits when employers discriminate by race or sex”. Eastern Economic Journal. Vol. 1 No. 12. Pags: 103-110

Black, Dan A. (1995) “Discrimination in an equilibrium search model”. Journal of Labor Economics. Vol 13, No. 2. Pags: 309-334.

Bonilla, Elsy. (1993) “La mujer colombiana en la universidad y en el Mundo del Trabajo” Documento CEDE 093, Universidad de los Andes. Bogotá.

Borjas, G.J. and S.G. Bronars (1989). “Consumer discrimination and self employment” Journal of Political Economy. Vol. 97. No. 3. Pags: 581-606. CEPAL (Comisión Económica para America Latina y el Caribe) (1997) Panorama Social de America Latina. Edición 1996. Naciones Unidas. Santiago de Chile. _______________. (1993) Panorama Social de America Latina. Edición 1993. Santiago de Chile. Publicación de las Naciones Unidas Cain, Glen. (1986) “The economic analysis of labor market discrimination: a survey” en Handbook of Labor Economics. Volume 1. Edited by Ashenfelter and Layard. North Holland, Amsterdam.

47

Castillo, Zoraida y Ricardo Barrero. (2000) “Relaciones de género en el sector financiero de Santa Fe de Bogotá, D.C.” en Universidad Javeriana (2000). Coate, Stephen and Glen Loury (1993a) "Antidiscrimination Enforcement and the Problem of Patronization" American Economic Review, Vol 83 No. 2 Coate, Stephen and Glen Loury (1993b) "Will Affirmative Action Policies eliminate negative Stereotypes?" American Economic Review, Vol 83 No. 5. Departamento Nacional de Planeación. (1998) Macroeconomía, Género y Estado. Tercer Mundo Editores. Bogotá. Duncan, O. and Duncan, B. (1995) “A methodological analysis of segregation indices” American Sociological Review, Vol. 20. Ehrenberg, R. y Smith, R. (1991) Modern labor economics: theory and public policy Harper Collins, 4th Edition. New York. Gindling, Tim H. (1993) “Women’s Wages and Economic Crisis in Costa Rica” Economic Development and Cultural Change. Vol. 41. No. 2. Pags: 277-297. Heckman, James J (1979).: “Sample Selection Bias as a Specification Error” Econometrica Vol 47, No. 1. January. Johnson, George y Frank Stafford. (1995) “A model of occupational choice with distributions of relative abilities” Mimeo. Department of Economics, University of Michigan. Ann Arbor, MI. _______________. (1998) “Alternative approaches to occupational exclusion” in I. Persson and C. Jonung eds., Women’s Work and Wages. Routledge, London. Lewis, Gregg H (1986): “Union Relative Wage Effect” in Handbook of Labor Economics. Volume 2. Edited by Ashenfelter and Layard. North Holland, Amsterdam. López, Cecilia. (1998) “Mercado laboral colombiano y género” en Departamento Nacional de Planeación. (1998) López, Hugo. (1998) Ensayos sobre Economía Laboral Colombiana Tercer Mundo Editores, Bogotá. Mc Elroy, Marjorie and Mary Jean Horney. (1981) “Nash bargained household decisions: toward a generalization of the theory of demand”. International Economic Review. Vol. 22, No. 2. Ocampo, José Antonio. (1998) “Políticas Públicas y Equidad de Género” en Departamento Nacional de Planeación (2000). Phelps, E.S. (1972): “The Statistical Theory of Racism and Sexism”. American Economic Review Vol 62 No. 4, September.

48

Pollack, Molly. (1997a) “Estrategia para mejorar la inserción laboral femenina en Colombia” en Memorias del Taller Nacional Tripartito para enfrentar el Desempleo Femenino. Dirección Nacional de Equidad para las Mujeres. Presidencia de la República. Bogotá. _______________. (1997b) “Reflexiones sobre los indicadores de mercado de trabajo para el diseño de políticas con un enfoque basado en el género” Serie Mujer y Desarrollo. CEPAL Naciones Unidas. Santiago de Chile. Psacharopoulos, George. (1992) “Ethnicity, Education and Earnings in Bolivia and Guatemala”. Policy Research Working Papers. The World Bank. Washington, DC. Psacharopoulos, G. and Tzannatos, Z. (1992) “Latin American women’s earnings and participation in the labor force” Working Paper, Latin American Technical Department. The World Bank. Washington, DC. Ribero, R. and García, C. (1996) “Estadísticas descriptivas del mercado laboral masculino y femenino en Colombia: 1976-1995” DNP Archivo de Macroeconomía. Documento # 48, Bogotá. Ribero, R. and Meza, C. (1997) “Ingresos laborales de hombres y mujeres en Colombia: 1976-1995” DNP Archivo de Macroeconomía. Documento # 62, Bogotá. Ribero, Rocio. (1999) “Gender dimensions of non-formal employment in Colombia” Development Research Group. The World Bank. Washington, DC. Rico, María Nieves (1998). “Institucionalización del enfoque de género en la CEPAL” en Departamento Nacional de Planeación (2000). Robbins, Donald. (2000) “Determinantes de la participación laboral de las mujeres y del salario real en Bogotá, Colombia” en Universidad Javeriana (2000). Schultz, Theodore W. (1963) The Economic Value of Education. New York: Columbia University Press. Serrano, Edgard y Guillermo Villegas. (1998) Las mujeres en el mercado laboral de Manizales. Universidad de Caldas. Programa de Desarrollo Familiar. Centro Editorial Universidad de Caldas. Manizales. Sethuraman, S.V. (1998) “Gender, Informality and Poverty: A Global Review” Washington, D.C.: The World Bank. In WIEGO (Women in Informal Employment: Globalizing and Organizing) www.wiego.org Subirats, Marina. (1998) “La educación de las mujeres: de la marginalidad a la coeducación. Propuesta para una metodología de cambio educativo.” Serie Mujer y Desarrollo. CEPAL. Naciones Unidas. Santiago de Chile. Tenjo, Jaime. (1992) “Labor Markets, the Wage Gap and Gender Discrimination: The Case of Colombia” en The World Bank (1992) - Washington, DC.

49

_______________. (1993) “1976-1989: cambios en diferenciales salariales entre hombres y mujeres” Planeación y Desarrollo, Edición Especial. Departamento Nacional de Planeación. Bogotá. Pags: 117-132. _______________. (1997) “El Desempleo Femenino: Construyendo Soluciones Conjuntas” en Memorias del Taller Nacional Tripartito para enfrentar el Desempleo Femenino. Bogotá. Dirección Nacional de Equidad para las Mujeres. Presidencia de la República. _______________. (2000) “Evolución del empleo y los salarios de hombres y mujeres en el sector financiero”. En Universidad Javeriana (2000). Tenjo, J. y Ribero, R. (1997) “Diagnóstico del Mercado Laboral Femenino en Colombia” Informe de Investigación CEDE, Mimeo, Universidad de los Andes, Bogotá. The World Bank. (1992) Case Studies on Women Employment and Pay in Latin America. Washington, DC. _______________. (1995) World Development Report: Workers in an Integrating World. Oxford University Press. New York, NY. Turnham D., Salome, B. and A. Schwarz. (1990) “The informal sector revisited” OECD - Development Centre Seminars. Paris. Terrell, Katherine. (1992) “The determinants of male-female earnings differentials: an overview with special reference to Latin America” International Labour Review Universidad Javeriana. (2000) Estudios sobre Economía y Género. Proequidad. Bogotá. Velez, E. and Winter, C. (1992) “Women’s labor force participation and earnings in Colombia” en The World Bank (1992) - Washington, DC.

Nombre de archivo: Borrador2 Directorio: C:\WINDOWS\TEMP Plantilla: C:\WINDOWS\Application Data\Microsoft\Plantillas\Normal.dot Título: Evolucion de las diferencias salariales Asunto: Autor: Jaime Tenjo Palabras clave: Comentarios: Fecha de creación: 26/02/01 06:33 A.M. Cambio número: 5 Guardado el: 10/08/01 03:01 P.M. Guardado por: Ciencias Economicas Tiempo de edición: 9 minutos Impreso el: 24/08/01 12:04 P.M. Última impresión completa Número de páginas: 49 Número de palabras: 15,090 (aprox.) Número de caracteres: 86,014 (aprox.)

Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos de 20 36.42 32.29 37.45 33.55 42.22 38.43 47.8 21.38 53.77 27.01 59.11 33.49

20 a 29 14.33 15 14.62 13.98 16.05 15.83 4.04 11.92 4.85 10.39 10.49 15.1230 a 39 13.26 12.9 13.5 13.21 12.72 13.13 0.71 12.81 1.27 12.37 1.42 10.7140 a 49 11.78 11.69 11.73 12.11 11.29 11.62 1.63 12.48 1.37 10.63 1.83 9.43

50 y más 24.2 28.12 22.7 27.15 17.72 21 45.82 41.4 38.73 39.61 27.14 31.25Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100

Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos de 20 7.96 9.06 6.82 6.87 5.46 4.45 36.36 18.87 18.46 17.82 18.44 16.46

20 a 29 24.08 32.82 23.88 28.22 25.62 26.13 23.64 49.06 30.87 35.63 33.8 39.6430 a 39 23.82 22.93 24.42 22.78 26.1 27.14 12.73 11.32 18.12 16.67 15.79 19.7640 a 49 20.67 18.54 21.36 22.27 22.8 24.4 12.73 11.32 11.74 16.09 13.78 15.32

50 y más 23.47 16.66 23.52 19.87 20.01 17.87 14.55 9.43 20.81 13.79 18.19 8.83Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100

Nivel Educat Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsSin educ 16.31 13.14 17.05 12.94 17.16 15.89 4.85 2.49 3.33 3.49 2.6 2.77Primaria 50.83 50.79 51.74 55.12 20.58 20.28 70.34 56.94 67.94 66.6 33.97 24.8

Secundaria 25.45 30.09 24.01 26.35 36.24 34.51 19.46 36.94 25.83 27.35 41.84 45.85Superior 5.77 5.16 3.2 0.82 19.96 21.54 4.7 3.28 1.47 0.78 18.75 23.23Universit 1.64 0.8 3.99 4.77 6.06 7.78 0.66 0.35 1.42 1.79 2.85 3.35

Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100

Nivel Educat Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsSin educ 1.55 0.92 8.05 5.65 1.16 1.1 5.88 0 5.7 4.02 1.63 0.51Primaria 49.13 49.31 47.62 39.92 9.53 7.53 50.98 60.42 62.75 46.55 12.99 7.87

Secundaria 38.09 33.36 32.21 39.49 48.02 36.12 33.33 31.25 24.83 41.38 55.85 47.43Superior 8.43 13.71 5.31 1.43 29.87 32.54 9.8 8.33 3.02 0.57 25.85 36.49Universit 2.8 2.62 6.82 13.5 11.42 22.71 3.69 7.47 3.69 7.7

Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100

1989 1998

1980 1989 1998 1980

1980 1989 1998 1980EMPLEADOS DESEMPLEADOS

ARGENTINA - ESTRUCTURA DE LA POBLACION POR EDADES Y SITUACION LABORALPOBLACION TOTAL NO PARTICIPANTES

1989 1998

ARGENTINA - ESTRUCTURA DE LA POBLACION POR NIVEL EDUCATIVO Y SITUACION LABORALPOBLACION TOTAL NO PARTICIPANTES

1980 1989 1998 1981 1989 1998

DESEMPLEADOSEMPLEADOS1989 19981980 1989 1998 1981

CUADRO ARGENTINA C.1

Argentina Caracteristicas Página A1

Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos de 20 28.5% 15.4% 23.3% 13.1% 15.9% 8.9% 7.5% 7.1% 16.5% 16.0% 27.3% 33.1%

20 a 29 93.0% 53.6% 91.5% 59.6% 80.8% 50.6% 1.7% 5.2% 8.6% 8.5% 12.8% 16.9%30 a 39 98.7% 42.0% 97.6% 49.1% 96.7% 57.9% 0.9% 1.8% 5.1% 5.1% 6.3% 8.9%40 a 49 96.6% 37.7% 97.0% 52.4% 95.2% 58.1% 1.1% 2.2% 3.9% 5.0% 6.3% 7.8%

50 y más 53.4% 14.0% 56.4% 20.8% 54.9% 23.1% 1.1% 2.0% 6.1% 4.8% 9.2% 6.2%Total 69.2% 29.2% 68.3% 34.8% 62.5% 35.9% 1.7% 3.6% 6.8% 6.8% 10.0% 11.8%

Nivel Educat Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsSin educ 40.0% 12.2% 83.6% 45.9% 43.5% 17.2% 6.8% 0.0% 4.9% 5.0% 13.5% 5.9%Primaria 58.0% 25.4% 60.6% 24.5% 32.6% 14.6% 2.0% 4.3% 8.8% 7.9% 13.2% 12.3%

Secundaria 79.4% 26.0% 72.5% 43.6% 66.0% 31.4% 1.7% 3.3% 5.3% 7.1% 11.4% 15.0%Superior 78.1% 61.7% 88.3% 48.6% 72.4% 44.3% 2.2% 2.2% 4.0% 2.9% 8.8% 13.1%Universit 89.2% 73.9% 90.9% 79.7% 86.2% 77.8% 0.0% 0.0% 3.8% 3.9% 3.5% 4.3%

Total 66.4% 28.1% 68.3% 34.8% 62.5% 35.9% 1.9% 3.6% 6.8% 6.8% 10.0% 11.8%

Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos de 20 4.92 5.41 5.88 6.72 7.68 8.54 3.82 4.89 5.78 6.29 8.12 8.76

20 a 29 6.13 7.15 6.81 8.35 10.14 11.81 6.33 5.22 6.70 7.75 9.69 10.7130 a 39 6.35 6.61 7.59 8.97 10.30 11.77 6.57 8.00 6.48 8.48 8.73 9.8340 a 49 5.93 6.16 7.27 8.02 9.73 10.71 6.43 5.00 5.99 6.24 7.91 9.45

50 y más 6.01 5.78 6.91 7.07 8.75 8.86 5.63 5.80 6.92 7.09 7.49 8.24Total 6.02 6.46 7.06 8.05 9.68 10.86 5.43 5.54 6.45 7.28 8.61 9.81

Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos de 20 3.70 3.90 6.02 6.05 6.83 7.21

20 a 29 10.43 6.09 6.59 7.06 11.96 10.4930 a 39 5.67 5.50 5.76 7.18 8.59 9.0740 a 49 5.76 5.48 5.61 6.87 8.33 8.59

50 y más 5.14 5.32 6.40 6.17 7.21 6.97Total 4.65 5.14 6.19 6.43 7.53 7.96

1980 1989 1998 1980 1989 1998

Tasas de Participacion Tasas de DesempleoARGENTINA - TASAS DE PARTICIPACIÓN Y DESEMPLEO POR GRUPO DE EDAD

1989 19981980 1989 1998 1980

1998

ARGENTINA - TASAS DE PARTICIPACIÓN Y DESEMPLEO POR NIVEL EDUCATIVOTasas de Participacion Tasas de Desempleo

1989 1998 1980 1989

CUADRO ARGENTINA C.1 (continuación)

NO PARTICIPANTES1980 1989 1998

ARGENTINA - AÑOS DE EDUCACION POR GRUPOS DE EDAD Y SITUACION LABORALEMPLEADOS DESEMPLEADOS

1980

Argentina Caracteristicas Página A2

Edad Sin Educac Primaria Secundaria Superior Universt TotalMenos de 20 -1.5% 16.6% 7.2%

20 a 29 34.9% 39.6% 24.2%30 a 39 38.3% 62.2% 53.2%40 a 49 56.5% 55.0% 47.2%

50 y más 56.1% 68.1% 53.1%Total 73.0% 43.5% 55.1% 43.5%

Menos de 20 48.4% 0.8% 10.0%20 a 29 47.8% 37.7% 24.8%30 a 39 56.8% 53.4% 37.2%40 a 49 71.9% 48.7% 47.3%

50 y más 58.6% 20.9% 39.9%Total 19.7% 57.2% 39.9% 36.5%

Menos de 20 53.8% 46.0% 9.6% 29.7%20 a 29 49.1% 47.7% 33.1% 46.7% 23.1%30 a 39 125.1% 73.0% 64.6% 47.5% 67.8% 34.7%40 a 49 74.4% 92.1% 76.2% 41.3% 81.3% 43.4%

50 y más 85.6% 54.1% 70.1% 64.8% 63.3% 52.8%Total 86.2% 61.8% 61.0% 43.2% 75.0% 34.7%

Edad Sin Educac Primaria Secundaria Superior Universt TotalMenos de 20 -8.8% 157.1% 94.4%

20 a 29 73.3% 115.1% 80.2%30 a 39 97.2% 158.5% 71.5%40 a 49 50.9% 61.8% 65.3%

50 y más 181.3% 91.5% 148.8%Total 72.1% 94.3% 100.0% 87.0%

Menos de 20 65.5% 155.4% 113.4%20 a 29 107.4% 72.4% 95.4%30 a 39 153.1% 110.3% 110.4%40 a 49 134.0% 120.4% 149.1%

50 y más 172.3% 133.8% 152.8%Total 358.9% 150.0% 121.9% 136.0%

Menos de 20 22.5% 13.8% 66.8% 17.5%20 a 29 55.3% 62.1% 47.6% 104.2% 34.0%30 a 39 64.0% 65.0% 49.7% 44.3% 31.8%40 a 49 36.0% 49.6% 62.9% 84.5% 57.4% 54.9%

50 y más 20.8% 57.2% 67.1% 46.2% 80.9% 70.8%Total 21.1% 51.1% 62.3% 60.0% 79.1% 49.5%

83.4%

8.6%

21.4%115.3%94.8%48.2%

1980

1980

1989

1998

70.9%69.6%71.5%70.5%

91.3%27.8%69.5%

336.0%59.7%

1989

CUADRO ARGENTINA C.2

ARGENTINA - DIFERENCIAL SALARIAL MENSUAL ENTRE HOMBRES Y MUJERES POR EDAD Y NIVEL EDUCATIVO

ARGENTINA - DIFERENCIAL NO SALARIAL MENSUAL ENTRE HOMBRES Y MUJERES POR EDAD Y NIVEL EDUCATIVO

180.4%81.9%

131.7%43.9%

108.8%1998

Argentina Características Página A1

Edad 1980 1989 1998 1980 1989 1998Menos 20 7.2% 10.0% 29.7% 94.4% 113.4% 17.5%20 a 29 24.2% 24.8% 23.1% 80.2% 95.4% 34.0%30 a 39 53.2% 37.2% 34.7% 71.5% 110.4% 31.8%40 a 49 47.2% 47.3% 43.4% 65.3% 149.1% 54.9%50 y mas 53.1% 39.9% 52.8% 148.8% 152.8% 70.8%Total 43.5% 36.5% 34.7% 87.0% 136.0% 49.5%

Sin Educac 73.0% 19.7% 86.2% 72.1% 358.9% 21.1%Primaria 43.5% 57.2% 61.8% 94.3% 150.0% 51.1%

Secundaria 55.1% 39.9% 61.0% 100.0% 121.9% 62.3%Superior 43.2% 60.0%Universt 75.0% 79.1%

Total 43.5% 36.5% 34.7% 87.0% 136.0% 49.5%

ARGENTINA - RESUMEN DE DIFERENCIALES SALARIALES Y NO SALARIALES ENTRE HOMBRES Y MUJERES

Ingreso Salarial Ingreso No Salarial

108.8%83.4% 70.5% 59.7%

CUADRO ARGENTINA C.2 (continuación)

Argentina Características Página A2

Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 50.33 48.38 47.15 44.72 45.36 39.42 67.61 35.7 64.71 35.08 64.44 38.9120 a 29 16.98 17.7 17.3 17.87 15.69 15.94 5.72 19.35 5.82 18.28 5.43 12.1330 a 39 11.9 12.39 13.47 13.88 13.74 14.47 1.8 13.78 2.07 13.48 2.33 9.6540 a 49 8.9 8.87 9.18 9.49 12.48 14.2 2.97 10.7 2.58 10.03 8.77 14.1550 y mas 11.89 12.66 12.9 14.04 12.72 15.97 21.89 20.47 24.81 23.13 19.02 25.15Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100

Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 18.37 20.86 17.55 16.83 20.16 12.96 36.3 35.94 29.67 31.09 32.24 31.1220 a 29 29.1 31.77 28.31 30.49 23.98 23.94 39.81 44.35 41.89 47.09 33.24 35.6130 a 39 21.98 22.61 23.46 25.47 22.79 28.35 12.77 12.86 15.86 16.77 16.27 9.9240 a 49 15.95 14.64 15.69 16.33 18.28 23.12 6.7 5.22 8.07 4.21 10.68 4.6850 y mas 14.61 10.11 14.99 10.89 14.79 11.63 4.43 1.63 4.51 0.84 7.56 18.67Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100

Nivel Educat Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsNo educ 24.45 24.76 21.07 20.23 25.65 21.9 21.33 24.18 20.19 20.86 11.78 14.03Primaria 49.77 49.97 50.76 51.26 52.52 50.04 69.92 66.56 70.83 67.73 73 66.98Secundaria 6.58 7.63 8.77 10.13 12.35 18.25 5.83 7.2 6.16 8.9 7.01 13.4Universit 19.2 17.64 19.4 18.38 9.48 9.82 2.92 2.06 2.82 2.5 8.2 5.59Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100

Nivel Educat Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsNo educ 20.43 16.63 17.81 13.09 11.61 9.36 11.21 6.18 9.41 4.98 8.1 2.63Primaria 62.7 57.37 61.17 55.06 56.87 39.78 73.27 65.09 71.56 61.12 65.51 61.04Secundaria 10.05 16.03 13.43 19.64 18.05 29.75 12.2 20.88 15.9 26.88 21.7 32.83Universit 6.82 9.97 7.59 12.21 13.47 21.11 3.32 7.85 3.14 7.02 4.68 3.49Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100

BRASIL - ESTRUCTURA DE LA POBLACION POR EDADES Y SITUACION LABORAL

BRASIL - ESTRUCTURA DE LA POBLACION POR NIVEL EDUCATIVO Y SITUACION LABORAL

POBLACION TOTAL NO PARTICIPANTES

EMPLEADOS DESEMPLEADOS

1981 1989 1998

1989 1998

POBLACION TOTAL NO PARTICIPANTES1981 1989 1998 1981

1998

1989 1998

1981 1989 1998 1981EMPLEADOS DESEMPLEADOS

CUADRO BRASIL C.1

1981 1989

1981 1989 1998 1981 1989

1998

Brasil Características Pagina B1

Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 0.4352 0.23 0.4545 0.2388 0.4612 0.2911 0.0865 0.0769 0.0553 0.0556 0.0917 0.345520 a 29 0.9335 0.4527 0.9369 0.5193 0.9226 0.6788 0.0615 0.0632 0.0487 0.0469 0.0805 0.246530 a 39 0.9701 0.443 0.9711 0.5435 0.9621 0.7186 0.0271 0.0267 0.0229 0.0206 0.0431 0.071440 a 49 0.9341 0.3966 0.9473 0.5032 0.8430 0.5793 0.0197 0.0169 0.0175 0.0082 0.0356 0.042650 y mas 0.6369 0.1903 0.6392 0.2255 0.6660 0.3356 0.0143 0.0077 0.0103 0.0025 0.0313 0.2609Total 0.7308 0.331 0.7502 0.3891 0.7254 0.4961 0.0457 0.0461 0.0334 0.0309 0.0594 0.1802

Nivel Educat Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsNo educ 0.7181 0.2483 0.7228 0.2816 0.71883 0.36369 0.0256 0.0176 0.0179 0.0120 0.0422 0.0583Primaria 0.7104 0.3002 0.7229 0.3419 0.67498 0.39063 0.053 0.052 0.0389 0.0342 0.0678 0.2523Secundaria 0.8255 0.5277 0.8682 0.5870 0.87314 0.69012 0.055 0.0592 0.0394 0.0418 0.0705 0.1953Universit 0.8608 0.7033 0.8878 0.7541 0.80659 0.75956 0.0228 0.0367 0.0141 0.0180 0.0215 0.0351Total 0.7308 0.331 0.7502 0.3891 0.72543 0.49611 0.0457 0.0461 0.0334 0.0309 0.0594 0.1802

Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 3.5664 4.2119 3.8884 4.7451 6.0274 7.2650 4.5167 5.7188 4.5000 6.2262 5.8598 7.457320 a 29 5.7598 7.1916 6.3066 7.8611 6.6117 9.1803 6.0726 7.6239 6.4418 7.9432 7.1354 8.045930 a 39 5.1870 6.1259 6.1740 7.2021 7.9068 9.1115 4.6147 6.3177 5.8000 6.7941 6.2495 7.358940 a 49 4.2104 4.4577 4.9320 5.5062 7.8568 8.6550 3.4456 4.3333 4.2232 5.4167 5.6730 6.203650 y mas 3.1573 3.3349 3.3451 3.6421 6.0769 3.9724 3.0547 2.2391 3.5440 3.7500 4.5746 10.4066Total 4.6028 5.5371 5.1912 6.3243 6.9371 8.1846 5.0106 6.5082 5.4548 7.0746 6.2290 8.1507

Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 3.4617 3.7776 3.5031 3.9979 4.5484 5.723420 a 29 7.7624 5.0991 7.0942 5.7419 6.7200 6.318930 a 39 3.9416 3.7988 4.3205 4.8995 4.6648 5.742040 a 49 3.2518 2.9894 3.7840 3.4560 12.3339 5.220650 y mas 2.8432 2.2769 3.1988 2.6383 3.8052 3.3568Total 3.5743 3.6444 3.6603 4.0690 5.2097 5.1305

1981 1989 1998

BRASIL - AÑOS DE EDUCACION POR GRUPOS DE EDAD Y SITUACION LABORAL

NO PARTICIPANTES

1989 1998EMPLEADOS DESEMPLEADOS

1981 1989 1998 1981

BRASIL - TASAS DE PARTICIPACIÓN Y DESEMPLEO POR NIVEL EDUCATIVOTasas de Participacion Tasas de Desempleo

1989 19981981 1989 1998 1981

BRASIL - TASAS DE PARTICIPACIÓN Y DESEMPLEO POR GRUPO DE EDAD

1981 1989 1998 1981 1989 1998Tasas de Participacion Tasas de Desempleo

CUADRO BRASIL C.1 (continuación)

Brasil Características Pagina B2

Edad No educ Primaria Secundaria Universit TotalMenos 20 43.67% 39.68% 16.17% 14.49% 27.76%20 a 29 59.71% 72.74% 59.49% 67.28% 37.65%30 a 39 74.93% 99.51% 111.95% 121.69% 65.00%40 a 49 70.43% 104.40% 155.67% 125.70% 84.66%50 y mas 63.45% 77.12% 107.25% 120.86% 63.24%Total 66.92% 93.08% 88.86% 121.82% 62.89%

Edad No educ Primaria Secundaria Universid TotalMenos 20 48.40% 37.80% 21.89% 21.62% 25.45%20 a 29 46.88% 74.72% 73.52% 74.94% 39.42%30 a 39 73.58% 106.18% 93.94% 106.89% 57.14%40 a 49 91.52% 126.76% 138.47% 119.01% 79.32%50 y mas 63.63% 92.80% 66.50% 124.21% 63.73%Total 65.95% 93.00% 90.57% 117.15% 55.86%

Edad No educ Primaria Secundaria Universid TotalMenos 20 32.59% 75.93% 62.39% 10.68% 50.01%20 a 29 31.31% 86.17% 48.11% 54.25% 13.46%30 a 39 33.47% 81.63% 164.65% 46.12% 50.92%40 a 49 43.37% 95.34% 89.21% 379.57% 238.92%50 y mas 28.71% 78.90% 74.19% 164.20% 78.43%Total 31.12% 70.30% 153.34% 232.25% 84.17%

Edad No educ Primaria Secundaria Universit TotalMenos 20 156.3% 143.2% 90.6% 120.7% 133.0%20 a 29 144.8% 160.2% 119.5% 74.5% 120.1%30 a 39 155.5% 159.2% 136.0% 86.4% 159.9%40 a 49 218.8% 168.6% 167.9% 117.8% 206.7%50 y mas 177.5% 169.4% 153.2% 153.0% 196.8%Total 181.8% 165.4% 145.7% 123.0% 171.8%

Edad No educ Primaria Secundaria Universid TotalMenos 20 240.93% 79.29% 27.71% 459.00% 61.76%20 a 29 107.19% 177.27% 97.48% 43.56% 77.32%30 a 39 155.50% 180.74% 100.78% 93.38% 116.81%40 a 49 212.47% 174.61% 96.48% 83.51% 152.67%50 y mas 195.48% 188.56% 98.66% 193.53% 180.14%Total 181.72% 175.85% 99.73% 98.88% 124.22%

Edad No educ Primaria Secundaria Universid TotalMenos 20 423.79% -12.19% 59.14% 294.08% -18.52%20 a 29 205.60% 183.73% 71.54% 14.57% 59.92%30 a 39 225.31% 163.10% 648.04% 63.17% 206.10%40 a 49 179.67% 150.97% 16.56% 63.41% 83.62%50 y mas 260.91% 184.51% 97.31% 220.67% 670.75%Total 223.29% 129.65% 226.75% 179.08% 250.19%

1981

1989

1998

CUADRO BRASIL C.2

BRASIL - DIFERENCIAL NO SALARIAL MENSUAL ENTRE HOMBRES Y MUJERES EN LA OCUPACION PRINCIPAL POR EDAD Y NIVEL EDUCATIVO

1981

1989

1998

BRASIL - DIFERENCIAL SALARIAL MENSUAL ENTRE HOMBRES Y MUJERES EN LA OCUPACION PRINCIPAL POR EDAD Y NIVEL EDUCATIVO

BrasilCaracterísticas Pagina B1

Edad 1981 1989 1998 1981 1989 1998Menos 20 27.76% 25.45% 50.01% 132.96% 61.76% -18.52%20 a 29 37.65% 39.42% 13.46% 120.08% 77.32% 59.92%30 a 39 65.00% 57.14% 50.92% 159.95% 116.81% 206.10%40 a 49 84.66% 79.32% 238.92% 206.69% 152.67% 83.62%50 y mas 63.24% 63.73% 78.43% 196.77% 180.14% 670.75%Total 62.89% 55.86% 84.17% 171.78% 124.22% 250.19%

No educ 66.92% 65.95% 31.12% 181.79% 181.72% 223.29%Primaria 93.08% 93.00% 70.30% 165.44% 175.85% 129.65%

Secundaria 88.86% 90.57% 153.34% 145.67% 99.73% 226.75%Universid 121.82% 117.15% 232.25% 122.95% 98.88% 179.08%

Total 62.89% 55.86% 84.17% 171.78% 124.22% 250.19%

CUADRO BRASIL C.2 (continuación)

Ingreso Salarial

RESUMEN DE DIFERENCIALES SALARIALES Y NO SALARIALES MENSUALES ENTRE HOMBRES Y MUJERES

Ingreso No Salarial

BrasilCaracterísticas Pagina B2

Oportunid OportunidEdad de Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas TotalMenos 20 -3.436% 29.314% -3.809% 22.068% -3.436% 34.839% 30.747% 62.149%20 a 29 -0.179% 45.086% 6.554% 51.461% -0.179% 44.778% 44.406% 89.005%30 a 39 -0.166% 58.143% 13.351% 71.327% -0.166% 54.036% 38.451% 92.321%40 a 49 -0.438% 59.190% 13.728% 72.481% -0.438% 68.050% 36.060% 103.672%50 y mas -1.041% 46.023% 12.980% 57.961% -1.041% 74.997% 32.609% 106.564%Total -0.873% 47.679% 8.220% 55.026% -0.873% 52.395% 38.027% 89.548%

Oportunid OportunidEdad de Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas TotalMenos 20 -1.075% 27.618% -2.575% 23.968% -1.075% 9.065% 36.916% 44.906%20 a 29 -0.392% 46.380% 6.842% 52.830% -0.392% 51.077% 37.088% 87.773%30 a 39 -0.294% 58.264% 12.255% 70.226% -0.294% 57.860% 34.776% 92.343%40 a 49 -1.194% 66.813% 14.962% 80.581% -1.194% 67.100% 32.399% 98.305%50 y mas -1.119% 44.945% 14.225% 58.052% -1.119% 67.234% 33.342% 99.458%Total -0.690% 49.581% 8.967% 57.858% -0.690% 50.877% 35.267% 85.453%

Oportunid OportunidEdad de Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas TotalMenos 20 56.158% 37.574% 6.894% 100.626% 56.158% -102.040% 12.634% -33.249%20 a 29 29.698% 36.755% 10.888% 77.341% 29.698% 28.060% 36.185% 93.943%30 a 39 3.719% 55.321% 11.514% 70.554% 3.719% 92.279% 51.205% 147.203%40 a 49 1.105% 71.085% 15.290% 87.481% 1.105% 23.253% 24.735% 49.093%50 y mas 30.798% 37.942% 19.297% 88.036% 30.798% 56.985% 32.186% 119.969%Total 22.918% 48.141% 12.214% 83.272% 22.918% 22.400% 32.776% 78.094%

Diferencias debidas a: Diferencias debidas a:

Diferencias debidas a: Diferencias debidas a:

1989

Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal1998

BRASIL - DESCOMPOSICION DE DIFERENCIAS ENTRE HOMBRES Y MUJERES EN INGRESO ESPERADO POR GRUPOS DE EDAD

Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal1981

Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal

Diferencias debidas a:Diferencias debidas a:

Brasil Caracteristicas Página B1

Oportunid Oportunidde Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas Total

No educ -2.316% 42.357% 7.874% 47.916% -2.316% 68.080% 36.862% 102.626%Primaria -1.092% 49.957% 5.886% 54.751% -1.092% 56.025% 39.075% 94.009%Secund 0.139% 39.652% 14.090% 53.880% 0.139% 41.629% 37.912% 79.680%Universit 0.756% 52.116% 14.477% 67.348% 0.756% 26.386% 32.975% 60.117%Total -0.873% 47.679% 8.220% 55.026% -0.873% 52.395% 38.027% 89.548%

Oportunid Oportunidde Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas Total

No educ -1.43% 40.49% 9.31% 48.36% -1.43% 63.76% 36.03% 98.37%Primaria -0.95% 51.46% 6.78% 57.29% -0.950% 57.544% 36.808% 93.403%

Secundaria -0.01% 45.51% 12.62% 58.12% -0.010% 34.409% 35.068% 69.468%Universid 0.19% 54.99% 13.82% 68.99% 0.187% 32.280% 26.930% 59.398%

Total -0.69% 49.58% 8.97% 57.86% -0.690% 50.877% 35.267% 85.453%

Oportunid Oportunidde Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas Total

No educ 3.420% 18.570% 13.765% 35.755% 3.420% 51.199% 46.972% 101.591%Primaria 36.458% 41.222% 12.465% 90.145% 36.458% -6.056% 29.916% 60.318%

Secundaria 16.558% 56.116% 8.671% 81.345% 16.558% 60.759% 44.375% 121.692%Universid 0.555% 66.279% 16.320% 83.155% 0.555% 35.789% 18.416% 54.761%

Total 22.918% 48.141% 12.214% 83.272% 22.918% 22.400% 32.776% 78.094%

1998

Diferencias debidas a:

Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal

Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal

Diferencias debidas a: Diferencias debidas a:

Diferencias debidas a: Diferencias debidas a:Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal

Diferencias debidas a:

1989

BRASIL - DESCOMPOSICION DE DIFERENCIAS ENTRE HOMBRES Y MUJERES EN INGRESO ESPERADO POR NIVEL EDUCATIVO

1981

Brasil Caracteristicas Página B2

Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 47.82 45.13 43.84 40.13 41.36 36.85 68.09 33.89 60.97 28.88 59.14 30.6820 a 29 19.94 21.89 19.55 21.61 17.57 18.54 14.34 22.31 13.31 21.54 10.15 14.9430 a 39 12.41 12.7 15.22 15.99 15.63 16.59 1.19 13.49 1.85 15.12 2.04 11.9940 a 49 8.76 8.89 9.43 9.29 10.89 11.82 1.2 10.81 1.84 10.89 2.16 10.9950 y mas 11.07 11.39 11.95 12.97 14.55 16.2 15.17 19.5 22.03 23.57 26.5 31.4Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100

Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 9.58 14.17 7.03 8.49 6.78 6.16 28.97 30.5 21.64 18.41 19.82 17.0220 a 29 32.07 39.16 30.99 35.57 25.84 28.53 49.04 55.25 42.25 53.05 38.25 43.0130 a 39 24.88 23.99 28.76 30.97 29.06 31.3 10.71 9.88 18.85 20.67 19.24 25.7440 a 49 17.56 14.48 17.83 15.61 20.35 21.6 5.07 4.12 8.99 6.2 11.39 10.7750 y mas 15.92 8.2 15.4 9.36 17.97 12.4 6.2 0.25 8.27 1.67 11.29 3.46Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100

Nivel Educat Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsNo educ 9.02 9.98 8.46 8.21 10.02 9.45 3.76 6.05 4.48 5.22 11.41 8.64Primaria 36.83 39.27 35.45 37.37 29.6 30.32 36.09 42.39 34.25 40.96 22.87 32.76Secundaria 32.65 34.83 35.69 37.76 38.93 41.07 50.28 46.7 52.42 48.89 55.6 51.96Universit 21.5 15.92 20.41 16.66 21.46 19.16 9.87 4.86 8.85 4.94 10.13 6.64Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100

Nivel Educat Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsNo educ 2.98 5.52 2.53 3.08 2.77 2.76 2.82 1.62 1.92 1.23 2.91 1.86Primaria 40.36 39.9 35.06 31.97 30.8 27.45 35.4 26.75 35.51 26.38 28.71 21.64Secundaria 42.1 43 47.86 48.36 48.77 48.83 50.17 64.38 52.77 62.01 55.62 62.41Universit 14.56 11.59 14.55 16.59 17.67 20.96 11.61 7.25 9.81 10.38 12.76 14.09Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100

COLOMBIA - ESTRUCTURA DE LA POBLACION POR EDADES Y SITUACION LABORAL

COLOMBIA - ESTRUCTURA DE LA POBLACION POR NIVEL EDUCATIVO Y SITUACION LABORAL

POBLACION TOTAL NO PARTICIPANTES

EMPLEADOS DESEMPLEADOS

1981 1989 1998

1989 1998

POBLACION TOTAL NO PARTICIPANTES1981 1989 1998 1981

1998

1989 1998

1981 1989 1998 1981EMPLEADOS DESEMPLEADOS

CUADRO COLOMBIA C.1

1981 1989

1981 1989 1998 1981 1989

1998

ColombiaCaracterísticas Pagina Col-1

Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 0.2692 0.2103 0.28326 0.1998 0.3028 0.2284 0.1714 0.1851 0.2351 0.2797 0.3792 0.466420 a 29 0.8427 0.5114 0.87402 0.5614 0.8868 0.6894 0.0947 0.1297 0.1198 0.2109 0.2363 0.32330 a 39 0.9791 0.4907 0.97749 0.5839 0.9744 0.7212 0.0286 0.0416 0.0614 0.1068 0.1216 0.206540 a 49 0.9699 0.4173 0.96397 0.4844 0.9611 0.6414 0.0194 0.0292 0.0479 0.0665 0.1047 0.136350 y mas 0.7003 0.1795 0.65889 0.2005 0.6433 0.2527 0.026 0.0032 0.0509 0.031 0.1161 0.0811Total 0.6986 0.3646 0.74259 0.4191 0.7398 0.5087 0.064 0.0955 0.0907 0.1519 0.1729 0.2404

Nivel Educat Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsNo educ 0.6462 0.328 0.61434 0.2789 0.4103 0.2337 0.0608 0.0302 0.0704 0.0668 0.1803 0.1753Primaria 0.72 0.3434 0.74725 0.3541 0.7909 0.4516 0.0566 0.0661 0.0918 0.1288 0.1631 0.1997Secundaria 0.6627 0.3562 0.72665 0.4267 0.7186 0.5093 0.0754 0.1365 0.0991 0.1868 0.1925 0.2881Universit 0.7714 0.569 0.82152 0.6958 0.8252 0.7506 0.0517 0.062 0.063 0.1008 0.1311 0.1754Total 0.6986 0.3646 0.74259 0.4191 0.7398 0.5087 0.064 0.0955 0.0907 0.1519 0.1729 0.2404

Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 6.1924 5.2998 6.30865 6.1186 7.2651 7.8514 6.3891 7.1721 6.7114 7.5535 8.0511 8.938120 a 29 8.4472 8.5335 8.57936 9.3904 9.1963 9.915 8.6874 8.4276 8.6047 9.064 9.4024 9.799530 a 39 7.9594 7.4153 8.56914 8.8855 9.1134 9.5422 7.2105 6.6076 7.7616 7.6786 8.1583 8.582740 a 49 7.0624 5.959 7.75154 7.2381 8.6032 8.6878 4.9111 4.4848 5.8415 6.0476 7.2991 7.470250 y mas 6.3711 4.7504 6.1396 5.4442 6.9049 6.4385 4.4545 5.5 5.2185 5.1765 5.3431 4.8609Total 7.5362 7.1241 7.89389 8.2515 8.5097 8.9755 7.4092 7.695 7.5063 8.2475 8.1983 8.9175

Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 6.3582 6.4854 6.72195 6.9083 6.809 7.213920 a 29 11.181 7.7967 10.7087 8.1659 11.328 9.116730 a 39 7.1831 6.1331 6.9845 6.8696 7.0798 7.534540 a 49 5.75 5.5082 6.00781 5.5961 7.1954 6.718650 y mas 5.2624 4.5065 4.93355 4.4457 5.5496 4.922Total 6.8859 6.2389 6.85007 6.4515 6.9485 6.7645

1981 1989 1998

COLOMBIA - AÑOS DE EDUCACION POR GRUPOS DE EDAD Y SITUACION LABORAL

NO PARTICIPANTES

1989 1998EMPLEADOS DESEMPLEADOS

1981 1989 1998 1981

COLOMBIA - TASAS DE PARTICIPACIÓN Y DESEMPLEO POR NIVEL EDUCATIVOTasas de Participacion Tasas de Desempleo

1989 19981981 1989 1998 1981

COLOMBIA - TASAS DE PARTICIPACIÓN Y DESEMPLEO POR GRUPO DE EDAD

1981 1989 1998 1981 1989 1998Tasas de Participacion Tasas de Desempleo

CUADRO COLOMBIA C.1 (continuación)

ColombiaCaracterísticas Pagina Col-2

Edad No educ Primaria Secundaria Universit TotalMenos 20 -23.0% -8.0% -8.6% -13.1% -6.4%20 a 29 -8.2% 11.7% 9.8% 18.0% 11.3%30 a 39 21.8% 22.8% 22.5% 64.1% 43.4%40 a 49 9.7% 34.2% 32.4% 77.3% 57.0%50 y mas 12.4% 129.5% 47.9% 34.2% 96.2%Total 8.2% 37.3% 20.2% 61.6% 38.7%

Edad No educ Primaria Secundaria Universid TotalMenos 20 -6.98% 0.62% 20.16% 44.03% 15.35%20 a 29 32.61% 30.61% 17.62% 21.92% 14.44%30 a 39 40.18% 32.18% 22.33% 33.85% 24.27%40 a 49 41.62% 41.38% 24.25% 62.44% 48.27%50 y mas 31.61% 57.62% 6.59% 45.22% 38.55%Total 33.58% 38.33% 21.63% 47.93% 28.73%

Edad No educ Primaria Secundaria Universid TotalMenos 20 -65.58% -10.42% -15.45% 4.34% -15.04%20 a 29 6.64% 2.26% 8.61% 8.39% 1.56%30 a 39 32.49% 17.86% 25.78% 33.35% 21.26%40 a 49 21.20% 25.34% 25.43% 18.91% 17.83%50 y mas 24.81% 46.62% 15.19% 41.68% 33.43%Total 12.64% 19.94% 15.38% 29.21% 14.70%

1981

1989

1998

CUADRO COLOMBIA C.2

COLOMBIA - DIFERENCIAL SALARIAL EN LA OCUPACION PRINCIPAL ENTRE HOMBRES Y MUJERES POR EDAD Y NIVEL EDUCATIVO

Colombia Características Pagina Col-1

Edad No educ Primaria Secundaria Universit TotalMenos 20 -19.03% 1.55% 30.06% 17.91%20 a 29 40.40% 40.77% 63.80% -61.65% -4.82%30 a 39 42.54% 92.25% 24.97% 65.51% 76.21%40 a 49 75.75% 50.11% 79.03% 81.27% 108.48%50 y mas 95.79% 66.58% 71.92% 78.59% 108.38%Total 67.40% 67.19% 57.60% 5.85% 67.71%

Edad No educ Primaria Secundaria Universid TotalMenos 20 233.33% 29.66% 4.55% 12.28%20 a 29 46.86% 83.74% 64.56% 64.57% 55.53%30 a 39 144.60% 97.01% 52.22% 50.79% 61.14%40 a 49 99.69% 79.82% 78.09% 149.28% 110.88%50 y mas 72.96% 108.49% 126.60% 89.47% 134.02%Total 92.79% 92.85% 70.53% 77.59% 81.08%

Edad No educ Primaria Secundaria Universid TotalMenos 20 43.79% 28.78% 14.96% -61.32% 11.93%20 a 29 93.44% 83.57% 60.84% 51.01% 49.90%30 a 39 75.47% 69.40% 76.22% 49.64% 64.89%40 a 49 46.43% 75.77% 39.43% 13.48% 48.05%50 y mas 71.72% 70.62% 59.58% 31.78% 79.92%Total 60.02% 71.28% 58.41% 45.73% 58.61%

CUADRO COLOMBIA C.2 (continuación)

COLOMBIA - DIFERENCIAL NO SALARIAL EN LA OCUPACION PRINCIPAL ENTRE HOMBRES Y MUJERES POR EDAD Y NIVEL EDUCATIVO

1981

1989

1998

Colombia Características Pagina Col-2

Edad 1981 1989 1998 1981 1989 1998Menos 20 -6.41% 15.35% -15.04% 17.91% 12.28% 11.93%20 a 29 11.31% 14.44% 1.56% -4.82% 55.53% 49.90%30 a 39 43.40% 24.27% 21.26% 76.21% 61.14% 64.89%40 a 49 57.01% 48.27% 17.83% 108.48% 110.88% 48.05%50 y mas 96.20% 38.55% 33.43% 108.38% 134.02% 79.92%Total 38.72% 28.73% 14.70% 67.71% 81.08% 58.61%

No educ 8.21% 33.58% 12.64% 67.40% 92.79% 60.02%Primaria 37.30% 38.33% 19.94% 67.19% 92.85% 71.28%

Secundaria 20.20% 21.63% 15.38% 57.60% 70.53% 58.41%Universid 61.62% 47.93% 29.21% 5.85% 77.59% 45.73%

Total 38.72% 28.73% 14.70% 67.71% 81.08% 58.61%

CUADRO COLOMBIA C.2 (continuación)

Ingreso Salarial Ingreso No Salarial

COLOMBIA - RESUMEN DE DIFERENCIALES SALARIALES Y NO SALARIALES ENTRE HOMBRES Y MUJERES

Colombia Características Pagina Col-3

Oportunid OportunidEdad de Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas TotalMenos 20 4.094% 6.256% -10.117% 0.233% 0.040938 0.103889 0.022005 0.16683220 a 29 4.060% 10.708% 0.769% 15.537% 0.040604 -0.345472 0.162965 -0.14190430 a 39 1.314% 15.859% 8.009% 25.182% 0.013143 0.142549 0.241402 0.39709340 a 49 0.658% 23.821% 4.804% 29.282% 0.006575 0.194935 0.181293 0.38280350 y mas -2.453% 57.896% 2.731% 58.173% -0.024534 0.373797 0.175818 0.525080Total 2.088% 19.209% 1.957% 23.254% 0.020882 -0.001355 0.167941 0.187468

Oportunid OportunidEdad de Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas TotalMenos 20 7.773% 25.890% -10.572% 23.092% 7.773% 5.941% 2.806% 16.520%20 a 29 11.217% 13.713% 4.493% 29.423% 11.217% 20.606% 21.547% 53.370%30 a 39 5.100% 11.902% 9.845% 26.847% 5.100% 24.826% 21.972% 51.898%40 a 49 1.882% 21.103% 10.078% 33.063% 1.882% 40.767% 19.644% 62.293%50 y mas -2.074% 17.168% 9.244% 24.338% -2.074% 42.558% 16.677% 57.162%Total 6.069% 15.888% 6.124% 28.081% 6.069% 26.353% 19.086% 51.509%

Oportunid OportunidEdad de Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas TotalMenos 20 14.377% 7.417% -5.228% 16.566% 14.377% -2.809% 8.793% 20.361%20 a 29 12.298% -4.951% 6.897% 14.243% 12.298% 21.383% 25.388% 59.068%30 a 39 10.491% 9.402% 10.603% 30.496% 10.491% 19.239% 31.921% 61.651%40 a 49 3.585% 10.505% 10.280% 24.370% 3.585% 1.991% 26.163% 31.739%50 y mas -4.256% 14.013% 11.058% 20.815% -4.256% 28.765% 22.746% 47.256%Total 8.020% 5.802% 8.090% 21.911% 8.020% 15.978% 25.550% 49.548%

1989

Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal1998

Diferencias debidas a: Diferencias debidas a:

Diferencias debidas a:Diferencias debidas a:

CUADRO COLOMBIA C.3

Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal

COLOMBIA - DESCOMPOSICION DE DIFERENCIAS EN INGRESO ESPERADO ENTRE HOMBRES Y MUJERES POR EDAD

Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal1981

Diferencias debidas a: Diferencias debidas a:

Colombia Características Página Col-1

Oportunid Oportunidde Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas Total

No educ -3.801% 15.556% -8.803% 2.952% -3.801% 14.527% 11.296% 22.022%Primaria -0.492% 27.411% -2.025% 24.894% -0.492% 22.082% 15.801% 37.391%Secund 5.910% 11.022% 4.659% 21.591% 5.910% 9.368% 21.908% 37.187%Universit -1.110% 22.714% 8.068% 29.672% -1.110% -102.437% 4.448% -99.100%Total 2.088% 19.209% 1.957% 23.254% 2.088% -0.136% 16.794% 18.747%

Oportunid Oportunidde Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas Total

No educ -1.207% 23.054% -4.064% 17.783% -1.207% 29.567% 19.258% 47.618%Primaria 2.946% 20.454% 4.573% 27.972% 2.946% 29.678% 21.193% 53.817%Secund 9.749% 11.030% 7.059% 27.838% 9.749% 20.221% 19.229% 49.199%Universit 2.180% 20.446% 8.329% 30.955% 2.180% 38.687% 13.786% 54.652%

Total 6.069% 15.888% 6.124% 28.081% 6.069% 26.353% 19.086% 51.509%

Oportunid Oportunidde Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas Total

No educ -0.576% 18.972% 1.181% 19.577% -0.576% 19.466% 24.025% 42.915%Primaria 3.950% 6.957% 7.902% 18.809% 3.950% 21.882% 29.190% 55.022%

Secundaria 12.773% 3.018% 8.423% 24.214% 12.773% 14.121% 26.287% 53.182%Universid 2.276% 9.901% 8.476% 20.653% 2.276% 11.342% 17.895% 31.513%

Total 8.020% 5.802% 8.090% 21.911% 8.020% 15.978% 25.550% 49.548%

1998

Diferencias debidas a:

Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal

Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal

Diferencias debidas a: Diferencias debidas a:

Diferencias debidas a:

1989

Diferencias debidas a: Diferencias debidas a:Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal

COLOMBIA - DESCOMPOSICION DE DIFERENCIAS EN INGRESO ESPERADO ENTRE HOMBRES Y MUJERES POR NIVEL EDUCATIVO

1981

CUADRO COLOMBIA C.3 (continuación)

Colombia Características Página Col-2

Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 26.5 24.2 44.5 41.1 40.7 37.5 60.5 29.6 55.0 25.7 56.6 28.620 a 29 27.5 26.5 17.9 18.0 17.5 16.1 13.5 21.6 12.1 19.7 10.0 14.830 a 39 15.7 17.8 14.2 15.3 14.4 14.6 2.7 13.9 2.2 15.9 1.5 12.140 a 49 11.5 11.7 9.0 9.4 11.1 12.4 1.8 10.6 1.9 10.4 2.1 12.550 y mas 18.7 19.9 14.5 16.1 16.3 19.3 21.5 24.3 28.8 28.2 29.8 31.9Total 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0

Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 10.8 10.3 8.8 8.5 7.7 6.9 36.8 28.3 31.2 27.6 28.3 33.520 a 29 32.5 36.4 29.6 32.9 27.5 28.4 38.3 45.2 38.5 43.4 37.3 36.130 a 39 21.7 27.5 27.0 30.2 26.1 28.5 12.6 17.5 16.4 23.7 17.0 20.940 a 49 16.2 15.1 17.1 17.6 19.8 21.7 6.3 6.2 7.4 4.0 10.2 5.750 y mas 18.8 10.8 17.5 10.8 18.8 14.6 6.0 2.8 6.6 1.3 7.3 3.8Total 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0

Nivel Educat Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsNo educ 4.1 4.7 2.9 2.5 5.3 5.4 0.7 0.3Primaria 44.8 46.8 51.7 53.1 44.4 45.4 38.1 50.9 47.7 53.9 46.2 49.2Sec Acdm 31.6 33.2 31.4 31.3 36.2 35.6 36.3 35.7Sec Tecn 2.3 1.6 3.3 3.1 2.7 1.4 3.8 3.5Parauniv 0.8 0.7 0.8 1.3 1.4 0.6 0.4 0.8Universit 13.6 11.5 17.2 16.5 12.1 8.5 12.6 10.5Total 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0

Nivel Educat Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsNo educ 3.7 3.4 0.1 0.1 3.0 1.7Primaria 46.9 37.5 43.2 33.9 36.0 29.0 52.3 40.3 48.7 44.0 43.2 26.3Sec Acdm 36.2 40.7 36.2 33.3 40.0 45.3 36.7 58.3Sec Tecn 2.6 2.7 3.8 3.7 1.7 1.3 3.0 1.3Parauniv 0.8 1.1 1.1 2.5 0.9 0.0 1.2 1.9Universit 17.3 21.5 22.8 31.5 8.7 9.3 16.0 12.2Total 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0

CUADRO COSTA RICA C.1

12.0 9.7 11.3 6.4

1981 1989

1981 1989 1998 1981 1989

1989

36.2 40.9 40.8 51.1

13.2 18.3 3.9 6.8

45.2 37.4

1998

1989 1998

1981 1989 1998 1981EMPLEADOS DESEMPLEADOS

39.1 38.8

1998 1998

1989 1998

POBLACION TOTAL NO PARTICIPANTES1981 1989 1998 1981

COSTA RICA - ESTRUCTURA DE LA POBLACION POR EDADES Y SITUACION LABORAL

COSTA RICA - ESTRUCTURA DE LA POBLACION POR NIVEL EDUCATIVO Y SITUACION LABORAL

POBLACION TOTAL NO PARTICIPANTES

EMPLEADOS DESEMPLEADOS

1981

Costa Rica Características Página CR-1

Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 35.6% 15.6% 31.4% 16.5% 28.6% 17.1% 25.8% 24.0% 12.5% 13.4% 15.2% 25.9%20 a 29 86.2% 43.8% 86.6% 47.7% 88.0% 57.0% 10.7% 12.5% 5.0% 5.9% 6.2% 8.3%30 a 39 95.1% 46.2% 96.9% 50.4% 97.8% 61.2% 5.6% 6.8% 2.4% 3.6% 3.1% 5.0%40 a 49 95.5% 37.6% 95.8% 46.9% 96.1% 52.9% 3.8% 4.5% 1.7% 1.1% 2.4% 1.8%50 y mas 67.7% 15.6% 60.7% 16.5% 61.5% 22.9% 3.1% 2.9% 1.5% 0.6% 1.9% 1.8%Total 71.8% 31.1% 72.3% 35.1% 72.3% 40.6% 9.2% 10.3% 3.9% 4.5% 4.7% 6.7%

Nivel Educat Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsNo educ 63.4% 21.0% 23.1% 15.4% 7.7% 5.6% 0.0% 0.0%Primaria 75.9% 25.0% 71.2% 26.4% 67.9% 29.1% 10.3% 11.1% 4.3% 5.9% 5.4% 6.1%Sec Acdm 73.2% 39.3% 72.9% 40.8% 4.2% 5.1% 4.6% 11.2%Sec Tecn 71.7% 51.8% 72.6% 41.5% 2.6% 2.3% 3.6% 2.5%Parauniv 60.5% 50.0% 89.4% 69.1% 4.3% 0.0% 4.8% 5.4%Universit 79.2% 58.0% 82.8% 66.8% 2.0% 2.1% 3.3% 2.7%Total 71.7% 30.9% 73.1% 36.0% 72.9% 41.3% 9.3% 10.4% 3.8% 4.6% 4.6% 6.7%

Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 7.09 7.69 6.895 7.281 6.925 7.842 6.58 7.12 6.842 7.190 7.400 8.32120 a 29 8.98 10.01 9.042 10.107 9.370 10.685 7.93 9.60 8.348 8.091 8.077 8.86030 a 39 8.52 9.14 9.321 10.098 10.084 10.725 6.48 7.03 7.800 6.722 9.000 8.97040 a 49 7.38 7.32 8.471 8.865 9.720 10.501 4.95 5.50 5.333 8.667 8.500 9.22250 y mas 5.84 5.58 6.000 5.784 7.615 7.508 4.39 3.60 4.000 13.000 7.000 11.333Total 7.83 8.65 8.308 9.199 9.108 9.999 6.86 8.04 7.300 7.605 8.006 8.816

Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 7.50 7.54 7.012 7.003 6.982 7.16020 a 29 11.49 8.74 10.863 8.927 11.846 8.68330 a 39 9.36 6.58 6.815 7.767 6.500 8.81040 a 49 5.60 5.61 6.565 6.383 5.310 7.80950 y mas 4.75 4.67 5.113 4.724 6.494 5.964Total 7.49 6.77 6.936 6.804 7.276 7.290

CUADRO COSTA RICA C.1 (continuación)

73.4% 54.5% 3.0% 4.1%

67.2% 33.4% 10.4% 12.6%

Tasas de DesempleoCOSTA RICA - TASAS DE PARTICIPACIÓN Y DESEMPLEO POR GRUPO DE EDAD

1981 1989 1998 1981 1989 1998Tasas de Participacion

1998 1981

1989 1998 1981

COSTA RICA - TASAS DE PARTICIPACIÓN Y DESEMPLEO POR NIVEL EDUCATIVOTasas de Participacion Tasas de Desempleo

1989 19981981 1989

1981 1989 1998

COSTA RICA - AÑOS DE EDUCACION POR GRUPOS DE EDAD Y SITUACION LABORAL

NO PARTICIPANTES

1989 1998EMPLEADOS DESEMPLEADOS

1981

Costa Rica Características Página CR-2

Edad No educ Primaria Secundaria Universit TotalMenos 20 10.69% -2.78% -16.18% -3.93%20 a 29 5.03% 87.61% 12.32% 17.85% 12.39%30 a 39 185.50% 71.78% 24.28% 24.18% 24.29%40 a 49 156.09% 69.36% 28.04% 3.73% 24.20%50 y mas 218.62% 71.62% 12.12% 4.56% 26.80%Total 124.50% 70.80% 17.05% 16.74% 16.65%

Edad Primaria Sec Acdm Sec Tecn Parauniv Universid TotalMenos 20 21.51% 15.06% 26.10% -100.00% 50.53% 18.91%20 a 29 48.86% 21.57% -1.98% 119.33% 60.73% 26.23%30 a 39 75.21% 42.48% -31.49% 3.79% 53.59% 37.55%40 a 49 63.91% 35.85% 24.10% 57.18% 35.65% 32.03%50 y mas 38.91% 23.13% 156.56% 42.74%Total 57.07% 30.06% 6.12% 35.87% 56.55% 32.18%

Edad No educ Primaria Sec Acdm Sec Tecn Parauniv Universid TotalMenos 20 30.86% 28.90% 31.57% -100.00% 40.43% 25.00%20 a 29 28.83% 43.51% 13.52% -9.36% 19.06% 14.00%30 a 39 55.51% 44.11% 67.19% 25.31% 39.61% 24.40%40 a 49 109.11% 24.67% -24.51% 42.27% 40.01% 27.46%50 y mas 75.46% 13.27% 246.21% 32.04% 38.60%Total 56.20% 35.25% 35.38% 31.17% 35.48% 21.04%

CUADRO COSTA RICA C.2

COSTA RICA - DIFERENCIAL SALARIAL ENTRE HOMBRES Y MUJERES EN LA OCUPACION PRINCIPAL POR EDAD Y NIVEL EDUCATIVO

1981

1989

1998

Costa Rica Características Página CR-1

Edad No educ Primaria Secundaria Universit TotalMenos 20 -72.67% -20.60% -54.67%20 a 29 212.43% 5.56% 6.58% 18.19%30 a 39 6534.17% 142.02% 83.19% 3.48% 110.47%40 a 49 53.82% 104.10% 173.39% 138.42%50 y mas 92.75% 39.65% 174.55% 260.84% 79.21%Total 101.64% 79.21% 74.42% 40.91% 81.62%

Edad Primaria Sec Acdm Sec Tecn Parauniv Universid TotalMenos 20 175.44% 111.55%20 a 29 251.18% 67.35% 171.38% 227.00% 13.54% 105.58%30 a 39 101.51% 36.85% 57.16% 63.46%40 a 49 141.35% 5.54% 734.82% 62.81%50 y mas 147.24% 207.36% 884.35% 185.20%Total 137.61% 37.53% 87.43% 227.00% 88.07% 83.48%

Edad No educ Primaria Sec Acdm Sec Tecn Parauniv Universid TotalMenos 20 -11.65% 74.48% 13.12%20 a 29 195.84% 96.31% 173.88% 0.94% 223.32% 127.84%30 a 39 81.33% 122.04% 213.53% 54.60% 57.59% 103.74%40 a 49 159.42% 86.45% 135.77% 25.00% 198.33% 156.73%50 y mas 129.62% 97.63% 106.64% 132.92%Total 126.29% 103.44% 218.82% 33.29% 124.66% 124.89%

CUADRO COSTA RICA C.2 (continuación)

COSTA RICA - DIFERENCIAL NO SALARIAL ENTRE HOMBRES Y MUJERES EN LA OCUPACION PRINCIPAL POR EDAD Y NIVEL EDUCATIVO

1981

1989

1998

Costa Rica Características Página CR-2

Edad 1981 1989 1998 1981 1989 1998Menos 20 -3.93% 18.91% 25.00% -54.67% 111.55% 13.12%20 a 29 12.39% 26.23% 14.00% 18.19% 105.58% 127.84%30 a 39 24.29% 37.55% 24.40% 110.47% 63.46% 103.74%40 a 49 24.20% 32.03% 27.46% 138.42% 62.81% 156.73%50 y mas 26.80% 42.74% 38.60% 79.21% 185.20% 132.92%Total 16.65% 32.18% 21.04% 81.62% 83.48% 124.89%

No educ 124.50% 101.64%Primaria 70.80% 57.07% 56.20% 79.21% 137.61% 126.29%

Sec Acdm 30.06% 35.25% 37.53% 103.44%Sec Tecn 6.12% 35.38% 87.43% 218.82%Parauniv 35.87% 31.17% 227.00% 33.29%Universid 56.55% 35.48% 88.07% 124.66%

Total 16.65% 32.18% 21.04% 81.62% 83.48% 124.89%

CUADRO COSTA RICA C.2 (continuación)

16.74% 40.91%

Ingreso No Salarial

COSTA RICA - RESUMEN DE DIFERENCIALES SALARIALES Y NO SALARIALES ENTRE HOMBRES Y MUJERES

Ingreso Salarial

17.05% 74.42%

Costa Rica Características Página CR-3

Oportunid Salario por Oportunid Salario porEdad de Empl hora Horas Total de Empl hora Horas TotalMenos 20 -2.168% 5.078% -0.853% 2.057% -2.168% -39.629% 28.064% -13.733%20 a 29 2.050% 23.748% 4.710% 30.509% 2.050% -23.070% 43.583% 22.564%30 a 39 1.836% 23.287% 11.417% 36.541% 1.836% 19.600% 48.803% 70.239%40 a 49 0.515% 32.216% 12.015% 44.745% 0.515% -35.847% 30.702% -4.630%50 y mas 0.020% 28.892% 10.106% 39.019% 0.020% -1.995% 18.259% 16.285%Total 0.920% 23.249% 7.400% 31.570% 0.920% -14.289% 37.019% 23.651%

Oportunid Salario por Oportunid Salario porEdad de Empl hora Horas Total de Empl hora Horas TotalMenos 20 1.815% 16.745% 1.000% 19.559% 1.815% 37.768% 37.801% 77.384%20 a 29 1.323% 20.611% 9.077% 31.012% 1.323% 21.229% 35.138% 57.690%30 a 39 1.555% 27.384% 13.606% 42.546% 1.555% 4.123% 41.839% 47.517%40 a 49 -0.261% 26.669% 11.054% 37.462% -0.261% 22.614% 76.468% 98.821%50 y mas -0.384% 17.037% 19.660% 36.313% -0.384% 46.681% 33.732% 80.028%Total 0.945% 22.710% 11.292% 37.103% 0.945% 21.567% 44.110% 66.621%

Oportunid Salario por Oportunid Salario porEdad de Empl hora Horas Total de Empl hora Horas TotalMenos 20 12.496% 27.027% 5.375% 44.898% 12.496% -63.660% 85.031% 33.866%20 a 29 3.199% 6.154% 17.278% 26.631% 3.199% 11.707% 52.756% 67.662%30 a 39 2.685% 18.634% 18.143% 39.462% 2.685% 5.132% 46.995% 54.812%40 a 49 -0.581% 15.263% 20.438% 35.121% -0.581% 18.511% 47.627% 65.557%50 y mas 0.094% 27.860% 11.395% 39.350% 0.094% 18.421% 32.869% 51.384%Total 2.647% 16.576% 16.161% 33.476% 2.647% 5.654% 49.938% 58.239%

CUADRO COSTA RICA C.3

Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal

COSTA RICA - DESCOMPOSICION DE DIFERENCIAS EN INGRESO ESPERADO ENTRE HOMBRES Y MUJERES POR EDAD

Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal1981

Diferencias debidas a:Diferencias debidas a:

Diferencias debidas a: Diferencias debidas a:

Diferencias debidas a: Diferencias debidas a:

1989

1998

Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal

Costa Rica Características Página CR-1

Oportunid Salario por Oportunid Salario porde Empl hora Horas Total de Empl hora Horas Total

No educ -3.249% 69.395% 12.013% 78.159% -3.249% 79.279% 20.382% 96.412%Primaria 0.419% 42.875% 6.488% 49.782% 0.419% -30.145% 48.968% 19.242%Secund 1.849% 7.193% 4.564% 13.605% 1.849% -6.765% 33.034% 28.118%Universit 1.009% -6.721% 16.991% 11.279% 1.009% -8.084% 14.068% 6.993%Total 0.920% 23.249% 7.400% 31.570% 0.920% -14.289% 37.019% 23.651%

Oportunid Salario por Oportunid Salario porde Empl hora Horas Total de Empl hora Horas Total

No educPrimaria 1.409% 27.666% 11.528% 40.603% 1.409% 28.907% 37.371% 67.687%

Sec Acdm 0.885% 16.350% 9.110% 26.345% 0.885% -2.721% 50.583% 48.748%Sec Tecn -0.853% -19.745% 8.919% -11.679% -0.853% -14.046% 56.757% 41.859%Parauniv -3.550% 36.419% 6.787% 39.656% -3.550% 14.767% 50.396% 61.614%Universid 0.517% 30.320% 15.834% 46.671% 0.517% 61.025% 43.412% 104.955%

Total 0.945% 22.710% 11.292% 34.947% 0.945% 21.567% 44.110% 66.621%

Oportunid Salario por Oportunid Salario porde Empl hora Horas Total de Empl hora Horas Total

No educ 0.000% 0.000% 0.000% 0.000% 0.000% 0.000% 0.000% 0.000%Primaria 1.257% 19.032% 19.767% 40.056% 1.257% 2.030% 46.599% 49.886%

Sec Acdm 6.891% 16.241% 14.673% 37.805% 6.891% -8.353% 50.242% 48.780%Sec Tecn -1.247% 0.456% 18.168% 17.376% -1.247% 5.301% 51.308% 55.362%Parauniv 0.730% -0.723% 16.146% 16.153% 0.730% -46.027% 58.843% 13.545%Universid -0.794% 17.292% 13.280% 29.778% -0.794% 33.441% 53.291% 85.938%

Total 2.647% 16.576% 16.161% 35.384% 2.647% 5.654% 49.938% 58.239%

CUADRO COSTA RICA C.3 (continuación)

COSTA RICA - DESCOMPOSICION DE DIFERENCIAS EN INGRESO ESPERADO ENTRE HOMBRES Y MUJERES POR NIVEL EDUCATIVO

1981

Diferencias debidas a:

1989

Diferencias debidas a: Diferencias debidas a:Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal

1998

Diferencias debidas a:

Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal

Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal

Diferencias debidas a: Diferencias debidas a:

Costa Rica Características Página CR-2

Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 57.8 54.96 56.08 50.68 82.15 43.64 81.69 43.7120 a 29 14.51 16.55 14.75 16.45 7.07 21.09 5.98 18.9230 a 39 10.86 11.57 10.42 11.89 1.59 12.67 1.08 11.3440 a 49 7.12 7.34 7.95 8.57 0.84 8.21 0.92 8.0750 y mas 9.71 9.58 10.81 12.43 8.34 14.39 10.33 17.95Total 100 100 100 100 100 100 100 100

Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 18.35 14.05 28.03 26.32 26.83 22.12 20.14 13.7620 a 29 26.97 29.2 31.82 44.36 40.04 56.19 26.62 27.8330 a 39 22.43 26.91 17.8 23.31 15.85 18.14 20.23 24.840 a 49 14.87 17.05 11.74 4.51 8.74 3.1 15.46 18.4750 y mas 17.38 12.79 10.61 1.5 8.54 0.44 17.55 15.13Total 100 100 100 100 100 100 100 100

Nivel Educat Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrssin educación 23.7 24.21 18.43 18.99 8.8 21.18 7.79 17.32primaria 58.98 57.24 59.47 56.47 65.8 60.59 59.71 59.06secundaria 13.09 16.03 16.87 20.62 20.21 16.33 27.34 20.95tec formal 0.45 0.13 0.73 0.23 0.73 0.13 0.95 0.29sup no uni 0.36 0.42 0.23 0.2 0.27 0.29 0.22 0.06sup uni 3.42 1.97 4.27 3.49 4.18 1.48 3.97 2.31Total 100 100 100 100 100 100 100 100

Nivel Educat Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrssin educación 22.71 15.39 16.52 12.89 10.37 5.31 7.95 3.01primaria 58.26 52.8 59.35 49.28 56.71 37.17 57.95 37.59secundaria 13.91 26.16 17.34 29.77 26.02 47.79 27.27 47.37tec formal 0.44 0.11 0.85 0.24 0.81 0.88 1.14 0.75sup no uni 0.47 0.99 0.31 0.54 1.22 2.21 0 0.75sup uni 4.19 4.54 5.63 7.28 4.88 6.64 5.68 10.53Total 100 100 100 100 100 100 100 100

1989 1998

1989 1998 1989

1998 1989 1998

DESEMPLEADOS

HONDURAS - ESTRUCTURA DE LA POBLACION POR EDADES Y SITUACION LABORAL

HONDURAS - ESTRUCTURA DE LA POBLACION POR NIVEL EDUCATIVO Y SITUACION LABORAL

POBLACION TOTAL NO PARTICIPANTES

EMPLEADOS DESEMPLEADOS

1989 1998 1998

1998

1989

1989 1998EMPLEADOS

POBLACION TOTAL NO PARTICIPANTES1989

CUADRO HONDURAS C.1

Honduras Características Página H-1

Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 0.35985 0.1169 0.390 0.150 0.065 0.0728 0.0450 0.056720 a 29 0.90573 0.3664 0.920 0.450 0.0659 0.0875 0.0389 0.047730 a 39 0.97166 0.4556 0.980 0.544 0.0325 0.0325 0.0289 0.028740 a 49 0.97715 0.4439 0.977 0.550 0.0272 0.009 0.0251 0.007650 y mas 0.83379 0.2535 0.811 0.309 0.0228 0.0017 0.0200 0.0031Total 0.71142 0.2858 0.719 0.353 0.0454 0.0475 0.0327 0.0305

Nivel Educat Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrssin educación 0.8612 0.2199 0.8424 0.2839 0.0212 0.0169 0.0160 0.0073primaria 0.6855 0.2559 0.7181 0.3113 0.0442 0.0339 0.0320 0.0234secundaria 0.6382 0.3999 0.6236 0.4411 0.0816 0.0835 0.0505 0.0477tec formal 0.6098 0.3043 0.6970 0.3235 0.0800 0.2857 0.0435 0.0909sup no uni 0.8209 0.5952 0.7742 0.8276 0.1091 0.1000 0.0000 0.0417sup uni 0.7134 0.5567 0.7841 0.6351 0.0524 0.0679 0.0330 0.0435Total 0.7114 0.2858 0.7194 0.3530 0.0454 0.0475 0.0327 0.0305

Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 3.96209 5.2198 4.7282 5.8608 4.932 6.520 5.284 7.02920 a 29 5.55142 7.4985 6.4925 8.2855 7.975 10.031 7.667 9.86430 a 39 5.55039 6.6967 6.3048 7.6177 6.936 6.463 7.957 9.61340 a 49 4.50227 5.5951 5.7197 6.1191 4.791 6.000 6.323 7.50050 y mas 2.83602 2.9034 3.4149 3.9703 4.071 0.000 5.964 10.500Total 4.63159 6.0503 5.4397 6.733 6.382 8.438 6.712 8.962

Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 4.12538 4.3904 4.7711 5.019520 a 29 10.1318 5.3567 10.3404 6.285530 a 39 5.54286 3.9297 5.7941 4.916240 a 49 2.78378 2.7687 5.4483 3.934950 y mas 3.08174 2.0532 3.4338 2.3470Total 4.47431 4.0664 4.9831 4.6802

1998 1989 1998TASAS DE PARTICIPACION TASAS DE DESEMPLEO

HONDURAS - TASAS DE PARTICIPACIÓN Y DESEMPLEO POR NIVEL EDUCATIVO

HONDURAS - TASAS DE PARTICIPACIÓN Y DESEMPLEO POR GRUPO DE EDAD

1989

1989 1998

TASAS DE PARTICIPACION TASAS DE DESEMPLEO1989 19981989 1998

CUADRO HONDURAS C.1 (continuación)

1989 1998

HONDURAS - AÑOS DE EDUCACION POR GRUPOS DE EDAD Y SITUACION LABORAL

NO PARTICIPANTES

1989 1998EMPLEADOS DESEMPLEADOS

Honduras Características Página H-2

Edad sin educación primaria secundaria tec formal sup no uni sup uni TotalMenos 20 82.88% 56.65% 22.33% 20.00% 6.38% 35.62%20 a 29 28.08% 55.69% 16.12% 22.59% 17.53% 10.15%30 a 39 45.96% 66.05% 20.03% -44.17% 24.14% 5.45% 7.51%40 a 49 74.48% -33.51% 18.51% 11.71% 59.01% -9.58%50 y mas 176.25% 26.92% -1.19% 13.82% 165.08% 18.53%Total 71.97% 27.64% 16.46% 37.32% 18.18% 42.18% 9.39%

Edad sin educación primaria secundaria tec formal sup no uni sup uni TotalMenos 20 58.07% 15.24% -5.18% -20.00% -10.13% 3.55%20 a 29 27.68% 21.36% 17.04% -14.06% -25.82% 19.22% 4.45%30 a 39 25.02% 40.89% 24.92% 2.78% -4.28% 20.06% 9.51%40 a 49 46.43% 39.41% 18.91% -54.04% -19.09% 39.25% 20.04%50 y mas 41.49% 65.38% 62.64% 143.54% 19.18% 8.91%Total 33.81% 30.56% 18.92% -27.29% 5.20% 30.20% 7.08%

Edad sin educación primaria secundaria tec formal sup no uni sup uni TotalMenos 20 -57.56% -7.05% 62.71% -12.05%20 a 29 44.22% 31.82% 75.24% 106.87% 35.63%30 a 39 72.26% 70.77% 54.57% 423.81% 21.68% 63.63%40 a 49 45.62% 51.46% 147.64% 44.73% 77.18%50 y mas 52.14% 32.39% 127.02% 138.33% 130.00% 64.05%Total 49.11% 43.68% 96.21% 632.76% -73.78% 63.66% 55.91%

Edad sin educación primaria secundaria tec formal sup no uni sup uni TotalMenos 20 -24.13% 10.09% 17.80% 2.53%20 a 29 51.47% 17.56% 74.30% -55.00% -6.28% 17.20%30 a 39 -4.70% 74.39% 30.38% 324.33% 214.29% 118.20% 57.17%40 a 49 25.60% 40.79% 38.45% 2400.00% 2.37% 47.18%50 y mas 36.87% 75.10% 72.84% 6476.67% 138.66% 68.81%Total 24.68% 48.98% 44.60% 727.18% 196.08% 39.13% 44.88%

CUADRO HONDURAS C.2

HONDURAS - DIFERENCIAL SALARIAL EN LA OCUPACION PRINCIPAL ENTRE HOMBRES Y MUJERES POR EDAD Y NIVEL EDUCATIVO

1989

1998

HONDURAS - DIFERENCIAL NO SALARIAL EN LA OCUPACION PRINCIPAL ENTRE HOMBRES Y MUJERES POR EDAD Y NIVEL EDUCATIVO

1989

1998

Honduras Página 1 de2

Ingreso Salarial Ingreso No SalarialEdad 1989 1998 1989 1998

Menos 20 35.62% 3.55% -12.05% 2.53%20 a 29 10.15% 4.45% 35.63% 17.20%30 a 39 7.51% 9.51% 63.63% 57.17%40 a 49 -9.58% 20.04% 77.18% 47.18%50 y mas 18.53% 8.91% 64.05% 68.81%Total 9.39% 7.08% 55.91% 44.88%

sin educación 71.97% 33.81% 49.11% 24.68%primaria 27.64% 30.56% 43.68% 48.98%

secundaria 16.46% 18.92% 96.21% 44.60%tec formal 37.32% -27.29% 632.76% 727.18%sup no uni 18.18% 5.20% -73.78% 196.08%

sup uni 42.18% 30.20% 63.66% 39.13%Total 9.39% 7.08% 55.91% 44.88%

HONDURAS - RESUMEN DE DIFERENCIALES SALARIALES Y NO SALARIALES ENTRE HOMBRES Y MUJERES

CUADRO HONDURAS C.2 (continuación)

Honduras Página 2 de2

Oportunid OportunidEdad de Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas TotalMenos 20 -8.586% 58.861% -12.508% 37.767% -8.586% 19.890% 11.681% 22.984%20 a 29 -1.672% 32.507% -1.614% 29.220% -1.672% 36.556% 15.552% 50.435%30 a 39 -1.576% 40.095% 1.431% 39.950% -1.576% 51.681% 12.966% 63.072%40 a 49 -3.458% 3.885% 2.553% 2.981% -3.458% 61.717% 9.045% 67.304%50 y mas -4.099% 38.653% 9.355% 43.909% -4.099% -4.953% 19.898% 10.846%Total -3.165% 34.340% -0.239% 30.937% -3.165% 36.868% 13.901% 47.604%

Oportunid OportunidEdad de Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas TotalMenos 20 -3.824% 0.000% -4.866% -8.689% -3.824% 33.428% 17.173% 46.777%20 a 29 0.583% -11.817% 3.263% -7.972% 0.583% -11.986% 35.147% 23.744%30 a 39 -0.815% 2.707% 9.350% 11.243% -0.815% 4.310% 23.959% 27.454%40 a 49 -3.248% 11.081% 13.263% 21.097% -3.248% 51.565% 23.981% 72.298%50 y mas -4.231% 44.368% 11.812% 51.949% -4.231% 57.805% 19.725% 73.299%Total -1.689% 4.854% 6.477% 9.642% -1.689% 18.740% 25.855% 42.906%

Diferencias debidas a:Diferencias debidas a:

HONDURAS - DESCOMPOSICION DE DIFERENCIAS EN INGRESO ESPERADO POR EDAD

Diferencias debidas a: Diferencias debidas a:

1989

CUADRO HONDURAS C.3

1998

Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal

Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal

Honduras Características Página H-1

Oportunid Oportunidde Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas Total

No educ -5.529% 68.727% 1.750% 64.948% -5.529% 24.479% 10.105% 29.055%Primaria -4.873% 47.123% -6.232% 36.017% -4.873% 28.631% 17.829% 41.586%

Secundaria -0.264% 10.573% 5.806% 16.115% -0.264% 54.143% 10.078% 63.957%tec formal -6.238% -14.993% -0.269% -21.500% -6.238% -7.321% 53.023% 39.464%sup no uni -8.037% -9.893% 13.829% -4.101% -8.037% 0.000% 0.000% -8.037%

sup uni 0.754% 9.228% 11.709% 21.691% 0.754% 48.912% 5.958% 55.624%Total -3.165% 34.340% -0.239% 30.937% -3.165% 36.868% 13.901% 47.604%

Oportunid Oportunidde Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas Total

No educ -4.075% 48.748% 13.434% 58.107% -4.075% 13.159% 29.375% 38.459%Primaria -3.671% 18.337% 3.018% 17.684% -3.671% 37.102% 30.175% 63.607%

Secundaria 0.017% -14.921% 8.894% -6.011% 0.017% -3.516% 25.388% 21.889%tec formal -1.954% -43.691% 0.000% -45.644% -1.954% 84.843% 10.969% 93.859%sup no uni 5.038% -59.083% 4.463% -49.583% 5.038% -7.480% 3.604% 1.162%

sup uni 2.019% -8.270% 9.999% 3.748% 2.019% 7.020% 12.252% 21.291%Total -1.689% 4.854% 6.477% 9.642% -1.689% 18.740% 25.855% 42.906%

Diferencias debidas a:

1989

Diferencias debidas a: Diferencias debidas a:Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal

1998

Diferencias debidas a:

CUADRO HONDURAS C.3 (continuación)

Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal

HONDURAS - DESCOMPOSICION DE DIFERENCIAS EN INGRESO ESPERADO POR NIVEL EDUCATIVO

Honduras Características Página H-2

Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 36.12 31.72 35.72 30.58 34.55 30.01 25.94 14.17 28.67 14.67 28.27 16.0920 a 29 14.23 14.1 12.77 12.41 14.64 13.66 4 12.26 4.11 8.97 5.94 9.3430 a 39 11.36 12.15 12.62 12.87 13.05 12.62 0.89 11.03 1.89 9.7 1.63 7.8740 a 49 11.55 12.22 11.42 11.63 11.89 12.24 2.38 12.55 1.61 9.28 2.2 8.4150 y mas 26.74 29.81 27.48 32.51 25.87 31.47 66.79 50 63.73 57.38 61.96 58.29Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100

Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 8.03 7.56 7.66 6.32 6.44 4.82 30.5 21.36 34.42 26.27 32.15 20.9220 a 29 24.44 27.03 20.62 22.63 23.27 23.59 31.65 41.99 35.44 40.23 34.18 37.3130 a 39 21.15 23.79 22.79 25.75 23.77 25.25 12.16 21.12 10.39 17.57 12.18 17.9240 a 49 21.02 22.21 20.7 23.12 21.53 24.01 10.55 9.71 8.76 11 9.31 14.5450 y mas 25.36 19.41 28.23 22.18 25.01 22.33 15.14 5.83 11 4.93 12.18 9.31Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100

Nivel Educat Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsNo educ 3.19 3.8 1.99 3.09 7.95 7.22 7.9 5.36 6.68 5.81 4.09 3.27Primaria 63.54 63.01 57.98 57.6 40.04 41.04 58.26 60.37 53.66 56.97 48.91 51.46Secundaria 15.84 17.93 18.61 20.04 17.85 17.92 19.23 20.77 23.92 22.82 18.53 19Preparatorio 4.57 5.45 5.56 7.47 10.78 13.16 4.86 5.04 5.32 5.93 11.89 12.31U.T.U. 8.2 3.72 9.76 4.11 11.63 5.82 6.01 4.06 5.36 3.81 8.1 5.39U. De la Rep. 0.27 3.09 0.39 2.89 0.62 3.79 0.17 2.53 0.46 2.34 0.74 3.48Magisterio 3.84 2.38 5.07 3.95 7.3 8.01 3.14 1.69 3.86 2.13 6.79 4.92Inst. Militar 0.36 0 0.38 0 0.51 0 0.36 0.61 0.78 0Otro 0.18 0.63 0.26 0.86 3.32 3.05 0.07 0.19 0.14 0.19 0.18 0.17Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100

Nivel Educat Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsNo educ 1.8 2.21 0.96 1.35 0.52 0.47 1.38 0.73 1.63 0.33 0.42 0.19Primaria 50.41 44.03 43.41 36.33 32.94 26.44 46.56 34.47 32.18 26.77 31.64 25.77Secundaria 21.32 23.42 22.87 25.18 21.31 20.56 23.39 38.11 30.35 33.99 26.65 25.77Preparatorio 6.52 10.27 7.97 13.56 14.92 20.63 9.17 11.65 10.59 17.9 16.67 23.85U.T.U. 12.53 5.7 15.42 6.63 17.59 8.68 15.83 8.25 18.53 9.52 17.85 11.8Magisterio 0.46 6.9 0.57 5.87 0.87 6.88 0 1.46 0.2 1.15 0.59 1.21U de la Rep 6.1 5.48 7.88 8.6 11.03 16.14 3.21 4.85 6.11 9.85 6.18 11.29Inst. Militar 0.55 0.49 0.69 0.01 0.23 0.2 0 0Otro 0.31 1.99 0.42 2.47 0.12 0.18 0.23 0.49 0.2 0.49 0 0.13Total 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100

1981 1989

1981 1989 1998 1981

EMPLEADOS DESEMPLEADOS

POBLACION TOTAL NO PARTICIPANTES1981 1989 1998 1981

1989 1998 1981 1989 1998

URUGUAY - ESTRUCTURA DE LA POBLACION POR EDADES Y SITUACION LABORAL

URUGUAY - ESTRUCTURA DE LA POBLACION POR NIVEL EDUCATIVO Y SITUACION LABORAL

POBLACION TOTAL NO PARTICIPANTES

EMPLEADOS DESEMPLEADOS

1981 1989

1989

1998 1998

1998

1989 1998

1981

CUADRO URUGUAY C.1

Uruguay Características Página U-1

Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 0.4909 0.2627 0.4816 0.3080 0.4526 0.2956 0.1757 0.2032 0.2265 0.3320 0.3006 0.401520 a 29 0.944 0.5724 0.9376 0.6786 0.9181 0.7249 0.0677 0.1230 0.1007 0.1753 0.1122 0.196530 a 39 0.9843 0.5536 0.9709 0.6646 0.9748 0.749 0.0312 0.0742 0.0288 0.0754 0.0422 0.098940 a 49 0.9589 0.4948 0.9727 0.6451 0.9626 0.7236 0.0274 0.0380 0.0268 0.0538 0.0359 0.085650 y mas 0.502 0.1751 0.5500 0.2150 0.5165 0.2547 0.0324 0.0264 0.0247 0.0259 0.0402 0.0606Total 0.7307 0.3672 0.7413 0.4359 0.7339 0.4918 0.0531 0.0828 0.0612 0.1068 0.0792 0.1339

Nivel Educat Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsNo educ 0.3792 0.1844 0.2996 0.1420 0.2584 0.1143 0.0411 0.0288 0.1000 0.0282 0.0649 0.0588Primaria 0.7004 0.2936 0.6953 0.3238 0.6494 0.3314 0.0493 0.066 0.0461 0.0809 0.0763 0.131Secundaria 0.7514 0.4077 0.7365 0.4694 0.764 0.5198 0.058 0.1281 0.0796 0.1389 0.0971 0.1623Preparatorio 0.7882 0.5448 0.8142 0.6462 0.7774 0.6235 0.0731 0.0928 0.0796 0.1363 0.0877 0.1517U.T.U. 0.8514 0.4579 0.8931 0.5849 0.8571 0.6203 0.0662 0.1156 0.0726 0.1465 0.0803 0.1737Magisterio 0.878 0.5967 0.7719 0.6388 0.759 0.6301 0 0.0187 0.0227 0.0229 0.0556 0.0265U de la Rep 0.837 0.6506 0.8525 0.7603 0.8123 0.753 0.0287 0.0741 0.0481 0.1205 0.046 0.0976Inst. Militar 0.8 . 0.6909 . 0.6934 1 0.0227 . 0.0263 . 0 0Otro 0.9259 0.8532 0.8919 0.9021 0.6296 0.4878 0.04 0.0215 0.0303 0.0233 0 0.1Total 0.7307 0.3672 0.7413 0.4359 0.7339 0.4918 0.0531 0.0828 0.0612 0.1068 0.0792 0.1339

Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 7.3981 7.7507 7.8467 8.2375 8.0023 8.8566 7.5115 8.0909 7.8462 8.7342 7.8939 8.728720 a 29 8.7028 9.4982 9.1301 9.6145 9.4441 10.82 8.7956 9.2426 9.4509 10.0166 9.1567 10.01730 a 39 8.0345 8.1661 8.7891 9.1129 9.5152 10.672 6.9434 7.7241 7.3400 8.6542 8.3333 8.614340 a 49 6.9907 6.7172 7.9226 7.8475 8.8937 9.8411 5.1087 6.0541 6.9762 7.5000 7.8257 8.69350 y mas 6.1130 5.4179 6.6209 6.3017 7.7192 8.0249 5.1818 6.7727 5.0000 6.1333 6.0903 7.3699Total 7.4389 7.6322 7.9953 8.2495 8.8181 9.8293 7.2379 8.2357 7.9734 8.9684 8.1522 9.0562

Edad Hmbrs Mujrs Hmbrs Mujrs Hmbrs MujrsMenos 20 8.1018 8.2376 8.3609 8.4474 8.5893 8.971320 a 29 10.7069 8.1174 11.1321 8.8622 10.544 9.388830 a 39 5.9200 7.1436 6.6809 7.5293 7.0282 8.012840 a 49 4.7571 6.1016 5.4667 6.7478 6.4474 7.594450 y mas 4.6453 4.7050 5.0361 5.0365 5.9079 6.0947Total 5.7946 6.0890 6.2551 6.2904 6.9447 7.1356

URUGUAY - AÑOS DE EDUCACION POR GRUPOS DE EDAD Y SITUACION LABORAL

URUGUAY - TASAS DE PARTICIPACIÓN Y DESEMPLEO POR NIVEL EDUCATIVO

1981 1989 1998 1981Tasas de Desempleo

URUGUAY - TASAS DE PARTICIPACIÓN Y DESEMPLEO POR GRUPO DE EDAD

Tasas de Participacion Tasas de Desempleo

1989 1998Tasas de Participacion

1989 19981981 1989 1998 1981

1981 1989 1998NO PARTICIPANTES

CUADRO URUGUAY C.1 (continuación)

1998EMPLEADOS DESEMPLEADOS

1981 1989 1998 1981 1989

Uruguay Características Página U-2

Edad No educ Primaria Secundaria Preparatorio U.T.U U de la Rep Magisterio Inst. Milit Otro TotalMenos 20 9.32% 44.39% 21.76% 30.46% 190.91% 24.01%20 a 29 313.33% 67.18% 48.99% 45.96% 63.59% 6.01% 28.61% 171.62% 42.02%30 a 39 14.53% 96.48% 70.31% 72.42% 55.56% 35.64% 159.69% 136.13% 70.47%40 a 49 128.14% 101.86% 101.06% 60.96% 42.06% 14.79% 126.57% 206.60% 76.53%50 y mas 82.08% 89.74% 56.62% 67.23% 105.71% 77.94% 56.63% 208.36% 80.36%Total 88.43% 85.80% 70.77% 70.73% 58.07% 58.99% 106.37% 135.38% 62.71%

Edad No educ Primaria Secundaria Preparatorio U.T.U Magisterio U de la Rep Inst. Milit Otro TotalMenos 20 243.75% 39.57% 8.96% 28.46% 71.23% 29.65%20 a 29 63.42% 53.86% 42.32% 69.38% -24.09% 28.20% 14.72% 40.81%30 a 39 19.43% 74.88% 66.79% 84.22% 68.04% 80.30% 87.35% 30.86% 60.52%40 a 49 119.59% 82.27% 98.80% 99.23% 63.76% 42.37% 82.97% 85.47% 70.74%50 y mas 142.79% 81.09% 79.65% 75.80% 119.04% 34.87% 100.02% 89.03% 80.14%Total 127.15% 75.59% 67.22% 75.87% 76.24% 56.17% 85.91% 54.56% 59.78%

Edad No educ Primaria Secundaria Preparatorio U.T.U U de la Rep Magisterio Inst. Milit Otro TotalMenos 20 40.79% 32.54% 46.53% 8.69% 69.07% 29.89%20 a 29 -31.34% 62.59% 57.15% 36.43% 54.73% 32.21% 30.67% 179.47% 32.35%30 a 39 119.98% 96.96% 67.83% 53.29% 43.38% 32.57% 47.16% 143.80% 42.97%40 a 49 107.28% 105.05% 71.12% 68.97% 99.62% 74.46% 52.70% 135.92% -9.99% 58.66%50 y mas 89.42% 90.31% 112.31% 115.66% 113.05% 44.04% 99.02% 428.38% 95.15%Total 88.84% 84.79% 66.19% 57.10% 69.49% 51.67% 64.19% 97.90% 121.64% 52.18%

CUADRO URUGUAY C.2

URUGUAY - DIFERENCIAL SALARIAL EN LA OCUPACION PRINCIPAL ENTRE HOMBRES Y MUJERES POR EDAD Y NIVEL EDUCATIVO1981

1989

1998

Uruguay Características Página U-1

Edad No educ Primaria Secundaria Preparatorio U.T.U Magisterio U de la Rep Inst. Milit Otro TotalMenos 20 55.0% 218.0% -34.0% 111.3%20 a 29 -0.9% 130.0% 310.7% 149.1% 126.5% 91.9%30 a 39 191.2% 224.5% 73.2% 291.8% 212.5% -24.3% 294.7% 110.1%40 a 49 173.5% 162.3% 288.5% 259.7% 837.5% 380.0% 274.4% 209.7%50 y mas 141.7% 151.8% 236.5% 270.5% 101.8% 134.4%Total 142.7% 187.1% 189.9% 253.1% 23.6% 43.5% 286.4% 134.4%

Edad No educ Primaria Secundaria Preparatorio U.T.U Magisterio U de la Rep Inst. Milit Otro TotalMenos 20 308.48% 397.65% -28.32% 155.15% 232.22%20 a 29 117.96% 117.79% 224.71% 306.07% 73.92% 1782.35% 129.98%30 a 39 116.27% 210.19% 207.29% 165.69% 144.48% 118.18% 152.06%40 a 49 -55.00% 151.56% 159.48% 107.04% 67.62% 120.36% 18.18% 126.74%50 y mas 170.81% 168.12% 139.21% 277.75% 365.38% 83.30% 141.21%Total 142.22% 152.61% 159.05% 205.65% 161.17% 118.67% 134.41% 139.91%

Edad No educ Primaria Secundaria Preparatorio U.T.U Magisterio U de la Rep Inst. Milit Otro TotalMenos 20 -2.46% 33.91% 36.15% 35.73% -75.00% 15.21%20 a 29 42.47% 67.99% 82.76% 39.75% 111.88% -36.17% 51.58%30 a 39 34.79% 69.84% 99.79% 139.99% 84.08% 665.88% 55.91%40 a 49 675.00% 41.34% 107.55% 152.52% 151.79% 57.10% 212.37% 65.78%50 y mas 42.27% 50.62% 101.51% 109.79% 138.53% 112.16% 78.63%Total 43.47% 40.58% 86.08% 112.49% 117.40% 86.19% 218.05% 62.88%

URUGUAY - DIFERENCIAL NO SALARIAL EN LA OCUPACION PRINCIPAL POR ENTRE HOMBRES Y MUJERES EDAD Y NIVEL EDUCATIVO

1981

1989

1998

CUADRO URUGUAY C.2 (continuación)

Uruguay Características Página U-2

Edad 1981 1989 1998 1981 1989 1998Menos 20 24.01% 29.65% 29.89% 24.01% 232.22% 15.21%20 a 29 42.02% 40.81% 32.35% 42.02% 129.98% 51.58%30 a 39 70.47% 60.52% 42.97% 70.47% 152.06% 55.91%40 a 49 76.53% 70.74% 58.66% 76.53% 126.74% 65.78%50 y mas 80.36% 80.14% 95.15% 80.36% 141.21% 78.63%Total 62.71% 59.78% 52.18% 62.71% 139.91% 62.88%

No educ 88.43% 127.15% 88.84% 142.74% 142.22% 43.47%Primaria 85.80% 75.59% 84.79% 187.13% 152.61% 40.58%Secundaria 70.77% 67.22% 66.19% 189.88% 159.05% 86.08%Preparatorio 70.73% 75.87% 57.10% 253.06% 205.65% 112.49%

U.T.U. 58.07% 76.24% 69.49% 23.55% 161.17% 117.40%Magisterio 58.99% 56.17% 51.67%

U de la Rep 106.37% 85.91% 64.19% 43.48% 118.67% 86.19%Inst Militar 135.38% 97.90%

Otro 54.56% 121.64% 286.38% 134.41% 218.05%Total 62.71% 59.78% 52.18% 134.44% 139.91% 62.88%

Ingreso Salarial Ingreso No Salarial

URUGUAY - RESUMEN DE DIFERENCIALES SALARIALES Y NO SALARIALES ENTRE HOMBRES Y MUJERES

CUADRO URUGUAY C.2 (continuación)

Uruguay Características Página U-3

Oportunid OportunidEdad de Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas TotalMenos 20 3.723% 0.000% 7.485% 11.208% 3.723% 1.927% 44.257% 49.907%20 a 29 6.618% 23.630% 17.762% 48.010% 6.618% 40.078% 23.487% 70.183%30 a 39 5.317% 31.970% 24.989% 62.276% 5.317% 38.485% 43.611% 87.413%40 a 49 1.055% 41.783% 20.998% 63.836% 1.055% 61.381% 38.263% 100.699%50 y mas -0.566% 36.169% 19.786% 55.389% -0.566% 59.363% 29.402% 88.199%Total 3.315% 29.879% 19.531% 52.725% 3.315% 45.015% 34.127% 82.457%

Oportunid OportunidEdad de Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas TotalMenos 20 13.363% 0.000% 5.107% 18.470% 13.363% 192.268% 2.406% 208.037%20 a 29 9.025% 20.400% 15.328% 44.753% 9.025% 61.478% 32.532% 103.035%30 a 39 5.505% 18.429% 26.758% 50.692% 5.505% 59.696% 29.155% 94.356%40 a 49 2.881% 32.240% 23.949% 59.069% 2.881% 51.232% 32.406% 86.519%50 y mas 0.173% -12.170% 20.462% 8.465% 0.173% 55.731% 31.230% 87.134%Total 5.167% 12.647% 20.105% 37.919% 5.167% 69.237% 28.711% 103.115%

Oportunid OportunidEdad de Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas TotalMenos 20 15.589% 15.443% 10.908% 41.940% 15.589% 19.911% 39.165% 74.665%20 a 29 10.997% 16.028% 19.759% 46.784% 10.997% 22.696% 17.740% 51.434%30 a 39 7.272% 21.297% 24.758% 53.327% 7.272% 30.450% 23.551% 61.273%40 a 49 5.863% 29.700% 28.298% 63.861% 5.863% 29.418% 20.329% 55.611%50 y mas 2.364% -22.331% 27.196% 7.230% 2.364% 8.055% 20.929% 31.348%Total 7.435% 11.534% 23.751% 42.719% 7.435% 22.452% 22.053% 51.940%

Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal

Diferencias debidas a:Diferencias debidas a:

URUGUAY - DESCOMPOSICION DE DIFERENCIAS EN INGRESO ESPERADO POR EDAD

Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal1981

Diferencias debidas a: Diferencias debidas a:

Diferencias debidas a: Diferencias debidas a:

1989

Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal1998

CUADRO URUGUAY C.3

Uruguay Características Página U-1

Oportunid Oportunidde Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas Total

No educ 0.288% 27.816% 27.850% 55.954% 0.288% 41.468% 35.928% 77.684%primaria 1.721% 37.047% 21.620% 60.387% 1.721% 53.549% 22.929% 78.199%secundari 7.074% 24.335% 15.691% 47.100% 7.074% 48.297% 43.284% 98.655%preparato 1.318% 23.467% 17.413% 42.197% 1.318% 36.020% 56.459% 93.797%U.T.U. 5.641% 25.204% 15.557% 46.403% 5.641% 51.566% 35.896% 93.103%Universid 1.853% -20.626% 40.008% 21.235% 1.853% 30.608% 57.721% 90.182%Magisteri 2.890% 40.930% 13.474% 57.295% 2.890% -27.201% 51.601% 27.291%Instituto 0.000% 0.000% 0.000% 0.000% 0.000% 0.000% 0.000% 0.000%otro -0.616% -2.810% 36.358% 32.932% -0.616% 47.021% 1.654% 48.059%Total 3.315% 29.879% 19.531% 52.725% 3.315% 45.015% 34.127% 82.457%

Oportunid Oportunidde Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas Total

No educ -7.95% -42.05% 45.88% -4.12% -7.95% 64.09% 18.36% 74.50%primaria 3.69% -1.05% 22.91% 25.55% 3.69% 56.70% 32.38% 92.76%secundari 7.23% 23.74% 15.48% 46.45% 7.23% 109.03% 25.40% 141.66%preparato 5.62% 19.11% 19.52% 44.24% 5.62% 76.75% 20.34% 102.71%U.T.U. 7.80% 13.08% 20.63% 41.51% 7.80% 71.54% 25.36% 104.71%Universid 0.65% -11.16% 27.86% 17.35% 0.65% 3.86% 16.70% 21.21%Magisteri 5.99% 49.44% 15.67% 71.10% 5.99% 23.96% 41.39% 71.34%Instituto 0.000% 0.000% 0.000% 0.000% 0.000% 0.000% 0.000% 0.000%otro -1.353% 31.055% 16.171% 45.873% -1.353% 49.641% 37.886% 86.174%

Total 5.167% 12.647% 20.105% 37.919% 5.167% 69.237% 28.711% 103.115%

Oportunid Oportunidde Empl Salarios Horas Total de Empl Salarios Horas Total

No educ 0.923% -70.029% 61.405% -7.702% 0.923% 39.381% 58.102% 98.406%primaria 7.558% 1.086% 32.204% 40.848% 7.558% 15.157% 15.723% 38.438%secundari 9.067% 15.670% 20.666% 45.403% 9.067% 24.412% 15.848% 49.326%preparato 7.365% 22.230% 15.697% 45.293% 7.365% 37.722% 28.165% 73.253%U.T.U. 10.329% 9.974% 25.290% 45.594% 10.329% 23.869% 34.843% 69.041%Universid -3.472% 11.003% 32.916% 40.448% -3.472% -7.659% -18.764% -29.895%Magisteri 4.475% 18.399% 15.801% 38.675% 4.475% 21.554% 33.201% 59.230%Instituto 0.000% 21.872% 0.000% 21.872% 0.000% 0.000% 0.000% 0.000%otro 10.657% 54.671% 3.026% 68.355% 10.657% -24.912% 131.851% 117.596%

Total 7.435% 11.534% 23.751% 42.719% 7.435% 22.452% 22.053% 51.940%

URUGUAY - DESCOMPOSICION DE DIFERENCIAS EN INGRESO ESPERADO POR NIVEL EDUCATIVO1981

Diferencias debidas a:

1989

Diferencias debidas a: Diferencias debidas a:Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal

CUADRO URUGUAY C.3 (continuación)

1998

Diferencias debidas a:

Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal

Ingreso salarial semanal Ingreso no salarial semanal

Diferencias debidas a: Diferencias debidas a:

Uruguay Características Página U-2

1981 1989 1998 1981 1989 1998Argentina 43.50% 36.48% 34.74% 86.99% 136.01% 49.55%Brasil 62.89% 55.86% 84.17% 171.78% 124.22% 250.19%Colombia 38.72% 28.73% 14.70% 67.71% 81.08% 58.61%Costa Rica 16.65% 32.18% 21.04% 81.62% 83.48% 124.89%Honduras 9.39% 7.08% 55.91% 44.88%Uruguay 62.71% 59.78% 52.18% 62.71% 139.91% 62.88%

* Porcentaje aritmético: Ingreso promedio masculino menos ingrego promedio femenino dividido por ingreso promedio femenino.

DIFERENCIALES* DE INGRESO MENSUAL ENTRE HOMBRES Y MUJERESASALARIADOS NO ASALARIADOS

CUADRO No. 1

Diferenciales Resumen Página 1 de 1

Tamaño Proporc Tamaño Proporc Tamaño ProporcMuestra Mujeres Diferenc* Muestra Mujeres Diferenc* Muestra Mujeres Diferenc*

agricultura 3 0.00% 9 11.11% -45.3% 435 5.84% 8.46%manufactura 986 23.43% 54.1% 1166 25.90% 41.2% 2300 20.19% 24.30%electricidad 39 2.56% -33.6% 35 5.71% 46.0% 247 14.53% -6.80%construcción 202 5.45% -37.8% 182 2.20% -41.2% 1791 2.61% -0.41%comercio 375 35.47% 35.9% 546 35.53% 13.1% 2588 34.21% 30.50%transporte 192 11.98% 32.3% 351 6.84% 1.6% 1365 10.43% 7.70%finanzas 204 43.63% 85.3% 326 42.02% 57.6% 290 40.33% 45.56%servicio 724 58.70% 44.0% 1330 60.75% 43.8% 4809 60.31% 58.35%ignorado 20 25.00% 5.0% 10 58.33% 21.86%Total 2745 33.44% 43.5% 3945 37.31% 36.5% 13835 41.27% 34.76%

Tamaño Proporc Tamaño Proporc Tamaño ProporcMuestra Mujeres Diferenc* Muestra Mujeres Diferenc* Muestra Mujeres Diferenc*

Agricult 5005 13.85% 34.12% 3115 13.84% 49.31% 2292 12.35% 15.67%Ind. Manuf 20801 24.34% 97.95% 14256 27.63% 90.79% 9275 25.92% 63.26%Construcción 9177 3.01% -18.43% 4782 3.58% -24.37% 3996 3.78% -19.29%Otras Indust. 2636 13.01% 31.24% 1661 14.57% 13.68% 1203 17.21% 37.04%Comercio 11337 32.49% 51.13% 8690 35.12% 42.12% 9913 28.53% 31.71%Prestacio 17402 67.34% 148.93% 12540 62.61% 130.89% 23150 50.13% 91.31%Servicios 3617 32.90% 71.91% 2652 37.29% 56.82% 2704 39.13% 37.88%Trans y com 5152 12.77% 8.04% 3446 12.59% 0.71% 3007 13.70% -4.79%Social 12530 71.75% 73.14% 9485 74.59% 77.96% 20603 66.47% 336.69%Admon Public 9064 26.20% 19.77% 6488 31.27% 15.75% 5133 34.56% 13.96%Otros 4446 34.62% 69.69% 3106 34.93% 40.46% 3754 17.95% 58.02%Total 101167 36.11% 74.93% 70221 38.87% 63.13% 85030 41.27% 92.48%

Tamaño Proporc Tamaño Proporc Tamaño ProporcMuestra Mujeres Diferenc* Muestra Mujeres Diferenc* Muestra Mujeres Diferenc*

Agropecuario 170 17.06% 57.60% 444 17.34% 36.01% 403 11.66% 13.92%Manufactura 3798 32.28% 53.47% 5117 34.94% 36.83% 3543 36.49% 21.35%Elec-gas-Agua 169 13.02% -32.59% 225 16.44% -4.86% 201 19.90% 24.36%construcción 904 6.08% -23.23% 1218 6.16% -18.70% 887 8.79% -40.91%com-rest-hot 2508 42.74% 38.26% 3792 45.04% 20.44% 3883 47.85% 15.23%Transporte 986 13.29% 11.49% 1305 11.80% -10.18% 1308 15.75% -8.41%Estab Financ 1178 34.47% 32.35% 1357 39.57% 9.41% 1493 43.40% -6.44%Servicios 4750 57.35% 49.81% 6597 57.42% 45.47% 7009 60.42% 34.43%Total 14463 39.17% 38.72% 20055 40.71% 28.74% 18727 44.88% 14.69%

CUADRO No. 2DIFERENCIAS SALARIALES POR SECTOR ECONOMICO

COLOMBIA - DIFERENCIALES SALARIALES POR SECTOR ECONOMICO1981 1989 1998

1981 1989 1998

ARGENTINA - DIFERENCIALES SALARIALES MENSUALES POR SECTOR ECONOMICO1980 1989 1998

BRASIL - DIFERENCIALES SALARIALES POR SECTOR ECONOMICO

Diferenciales por sector Resumen Página 1 de 2

Tamaño Proporc Tamaño Proporc Tamaño ProporcMuestra Mujeres Diferenc* Muestra Mujeres Diferenc* Muestra Mujeres Diferenc*

Agricultura 178 8.43% 75.32% 141 8.51% -0.12% 166 11.45% -20.07%Minería 4 0.00% 3 0.00%Ind. Manuf 639 28.64% 70.49% 569 32.86% 44.10% 594 29.63% 23.10%Construcción 249 1.61% 13.32% 147 0.68% -54.10% 148 3.38% -18.48%Comercio 693 35.06% 33.84% 473 40.38% 52.52% 782 36.57% 46.69%Elec Gas Ag 58 12.07% 55.84% 62 19.35% 34.37%Trans Comun 143 8.39% 10.43% 272 12.50% 20.30%Financiero 138 32.61% 87.79% 269 37.17% 23.28%Servicios 1371 53.25% 25.63% 1104 53.17% 33.34% 1411 59.96% 34.78%Otros 22 9.09% -1.00% 25 16.00% -28.87% 20 40.00% 106.87%Total 3472 34.65% 17.41% 2802 37.33% 31.76% 3727 39.87% 21.32%

Tamaño Proporc Tamaño ProporcMuestra Mujeres Diferenc* Muestra Mujeres Diferenc*

No bien espec 23 17.39% -5.31%Agricult 1572 4.96% -14.76% 1309 9.63% -7.72%Minas 17 0.00% I.I 10 0.00% I.IInd. Manuf 1263 28.42% 0.25% 1327 40.99% 32.29%Elec, gas, agua 124 6.45% 27.18% 46 23.91% -30.37%Construcción 698 2.29% -38.88% 413 4.36% -34.67%Comercio 858 42.66% 41.44% 813 45.26% 44.96%Transporte 372 11.29% -18.26% 216 15.28% -13.90%Est. Finan. 269 36.80% 19.14% 282 37.59% -5.25%Servicios 2657 58.34% 69.02% 1753 59.27% 43.46%Total 7853 32.12% 9.39% 6169 36.39% 7.08%

Tamaño Proporc Tamaño Proporc Tamaño ProporcMuestra Mujeres Diferenc* Muestra Mujeres Diferenc* Muestra Mujeres Diferenc*

Agricult 10 2.49% 14.78% 278 7.91% 91.78% 552 13.41% 545.71%Minas 3 0.00% 8 12.50% 11.69% 31 12.90% 575.19%Ind Manufact 2091 29.62% 65.39% 2066 34.51% 72.47% 2812 31.08% 121.75%Elec, gas, agua 137 22.01% 20.99% 184 14.67% -0.65% 247 22.27% 249.03%construcción 672 2.16% 0.9% 543 2.58% -4.97% 1026 2.53% 3752.57%comercio 1212 34.69% 64.23% 1144 36.36% 65.68% 2778 42.55% 35.02%Trans y com 616 13.69% 49.28% 626 15.02% 30.25% 1140 16.49% 406.43%Est Finan 375 31.81% 112.40% 434 40.32% 119.28% 1042 45.59% 19.35%Servicios 3260 55.56% 61.35% 3983 58.05% 53.93% 7782 63.44% -42.37%Act. No bien es 1 0.00%Total 8377 36.77% 62.71% 9266 40.73% 59.78% 17410 44.89% 22.77%* Porcentaje aritmético: Ingreso promedio masculino menos ingrego promedio femenino dividido por ingreso promedio femenino.

DIFERENCIAS SALARIALES POR SECTOR ECONOMICO (continuación)

1989 1998

320 8.13% -0.01%

HONDURAS - DIFERENCIALES SALARIALES POR SECTOR ECONOMICO

COSTA RICA - DIFERENCIALES SALARIALES POR SECTOR ECONOMICO1981

URUGUAY - DIFERENCIALES SALARIALES POR SECTOR ECONOMICO1981 1989 1998

1989 1998

Diferenciales por sector Resumen Página 2 de 2

Ocupacion Tamaño de Proporción Tamaño de ProporciónMuestra de Mujeres Diferencial Muestra de Mujeres Diferencial

producción 789 17.11% 46.5% 1010 21.49% 57.79%auxiliar 123 16.26% 82.7% 71 2.82% 290.52%reparación 116 0.00% 169 0.59% 39.42%administrativa 589 50.42% 72.2% 844 50.71% 50.28%comerciales 279 33.69% 84.2% 387 37.73% 54.28%transporte 179 0.56% -2.2% 288 1.39% 2.82%servicios 624 58.65% 46.5% 1070 62.71% 45.94%vigilanc 40 5.00% 84.0% 103 2.91% 64.25%no sabe/ 8 37.50% -23.6% 3 0.00%Total 2747 33.42% 43.5% 3945 37.31% 36.52%Nota: la clasificación de ocupaciones de 1998 no es comparable con las anteriores.

Tamaño Proporc Tamaño Proporc Tamaño ProporcMuestra Mujeres Diferenc* Muestra Mujeres Diferenc* Muestra Mujeres Diferenc*

Tecnicos 10614 59.64% 159.45% 7691 63.97% 153.54% 11840 59.64% 70.22%Administrativos 18811 42.67% 86.21% 13123 47.36% 88.48% 20451 56.44% 360.92%Agropecuarios 4811 13.91% 28.56% 2847 14.51% 33.86% 2304 12.24% 9.09%Manufacturas 24371 14.06% 73.80% 15614 16.25% 64.10% 13757 11.45% 55.91%Transporte 7901 35.53% 82.32% 5864 39.55% 82.89% 5671 43.20% 52.19%Transporte 2 5359 8.34% 21.87% 3682 8.50% 24.77% 3260 10.31% 31.87%Servicios 13123 86.91% 130.78% 8723 86.62% 122.13% 16897 52.98% 78.20%Otras 16177 21.12% 72.01% 12677 23.86% 59.59% 10850 26.65% 44.99%TOTAL 101167 36.11% 74.93% 70221 38.87% 63.13% 85030 41.27% 92.48%

Tamaño Proporc Tamaño Proporc Tamaño ProporcMuestra Mujeres Diferenc* Muestra Mujeres Diferenc* Muestra Mujeres Diferenc*

Prof. Tecnicos 1962 35.47% 74.70% 2597 45.94% 56.01% 2941 51.24% 33.57%Administrativos 2785 51.02% 0.73% 3359 54.42% 5.55% 3098 58.55% 4.28%Comenrciantes 1428 37.25% 73.95% 2364 42.09% 31.38% 2467 47.99% 20.18%Servicios 3078 68.06% 21.49% 4214 67.47% 51.23% 4532 65.95% 31.36%T. Agrícolas 106 16.04% 3.37% 311 15.11% 19.68% 293 8.53% 4.96%T. No Agrícolas 5007 17.93% 45.26% 7014 17.69% 32.44% 5104 17.16% 26.27%TOTAL 14366 39.39% 39.25% 19859 41.02% 29.36% 18435 45.54% 15.98%

CUADRO No. 3DIFERENCIALES SALARIALES POR TIPO DE OCUPACION

1981 1989 1998

1981 1989 1998

COLOMBIA - DIFERENCIAL SALARIAL EN LA ACTIVIDAD PRINCIPAL POR TIPO DE OCUPACION

ARGENTINA - DIFERENCIAL SALARIAL MENSUAL POR TIPO DE OCUPACION1980 1989

BRASIL - DIFERENCIAL SALARIAL EN LA ACTIVIDAD PRINCIPAL POR TIPO DE OCUPACION

Diferenciales por ocupación Resumen Página 1 de 2

Tamaño Proporc Tamaño Proporc Tamaño ProporcMuestra Mujeres Diferenc* Muestra Mujeres Diferenc* Muestra Mujeres Diferenc*

Profes y Tecnicos 563 48.85% 20.03% 510 51.57% 34.44% 739 54.94% 29.85%Gerentes y Admnist 82 15.85% 32.03% 113 16.81% 22.32% 205 36.59% 14.37%Empleados Administ 436 47.94% 21.30% 560 53.39% 26.65%Comerciantes y vendedrs 273 36.26% 67.86% 430 34.19% 44.89%Agricult y Ganaderos 0 107 3.74% 44.32% 101 3.96% 23.20%Activ de Transporte 0 96 0.00% 137 0.00%Ocps Prod artesan e inds 483 19.67% 45.61% 522 14.18% 34.43%Ocps Prod artesan e ind2 133 19.55% 17.18% 140 18.57% 73.25%Carga y almacenamiento 0 123 19.51% 58.22% 187 11.23% 28.74%Servicios Personales 726 53.31% 89.67% 503 59.44% 90.41% 682 63.05% 74.93%Otros 7 28.57% -1.21% 25 32.00% -1.52% 24 16.67% -7.36%Total 3472 34.65% 17.41% 2802 37.33% 31.76% 3727 39.87% 21.32%

Tamaño Proporc Tamaño ProporcMuestra Mujeres Diferenc* Muestra Mujeres Diferenc*

Profesionales 1060 49.81% 41.14% 831 56.44% 27.30%Directivos 251 22.31% 47.79% 233 36.48% 23.89%Empl Estatales 699 58.23% 11.05% 585 60.34% 32.16%Comenrciantes 436 38.30% 84.89% 433 40.88% 37.11%Agricultores 1518 2.90% 52.31% 1202 7.65% 3.41%Transportadores 344 0.29% 87.83% 204 0.00% I.II. Textil, Albañiles, etc.1407 10.09% -54.22% 1257 24.74% 11.19%Graf y Quim 305 24.59% 98.94% 242 35.12% 83.38%Crga Bodegaje 332 22.89% 8.94% 251 25.10% 21.57%Servicios 1501 68.35% 140.41% 931 65.52% 116.22%TOTAL 7853 32.12% 9.39% 6169 36.39% 7.08%

Tamaño Proporc Tamaño Proporc Tamaño ProporcMuestra Mujeres Diferenc* Muestra Mujeres Diferenc* Muestra Mujeres Diferenc*

Prof y Tecnicos 707 63.28% 87.59% 1064 66.17% 78.49% 2228 68.22% 70.40%Gerentes Admnin 206 18.58% 97.60% 236 21.19% 83.23% 576 30.73% 89.02%Empleados 1651 43.73% 22.68% 1801 48.08% 39.56% 3207 54.16% 31.27%Comerciantes 594 38.60% 103.37% 643 44.17% 92.44% 1500 50.47% 69.41%Agricultores 34 1.43% 284 5.63% 120.31% 526 9.32% 6.32%Conductores 348 0.26% -28.97% 331 0.60% 43.59% 721 0.83% 26.94%Artesanos 1460 21.41% 78.03% 2063 22.98% 63.86% 1928 15.77% 73.17%O. Artesanos 663 15.90% 54.96% 979 14.50% 35.16%Obr. Jornaleros 985 7.35% 60.32% 870 9.20% 22.77% 1562 11.33% 38.85%Servicios 1728 65.99% 114.85% 1974 65.75% 105.30% 4183 70.43% 109.94%Otros 1 33.33%TOTAL 8377 36.77% 62.71% 9266 40.73% 59.78% 17410 44.89% 52.18%* Porcentaje aritmético: Ingreso promedio masculino menos ingrego promedio femenino dividido por ingreso promedio femenino.

DIFERENCIALES SALARIALES POR TIPO DE OCUPACION (continuación)

1989 1998

1285 12.22% 88.55%

HONDURAS - DIFERENCIAL SALARIAL EN LA ACTIVIDAD PRINCIPAL POR TIPO

1981 1989

URUGUAY - DIFERENCIAL SALARIAL EN LA ACTIVIDAD PRINCIPAL POR TIPO DE OCUPACION1981 1989 1998

1998

809 45.61% 20.29%

COSTA RICA - DIFERENCIAL SALARIAL EN LA ACTIVIDAD PRINCIPAL POR TIPO DE OCUPACION

Diferenciales por ocupación Resumen Página 2 de 2

Argentina 1980 1989 1998 1980 1989 1998Oportunidades de Empleo 1.56% 0.19% 3.31% 1.56% 0.19% 3.31%

Salario Hora 15.13% 25.61% 11.34% 22.75% 26.61% 11.34%Horas Trabajadas 17.97% 17.68% 30.18% 35.13% 40.68% 30.18%

Total 34.66% 43.49% 44.82% 59.44% 67.49% 44.82%

Brasil 1981 1989 1998 1981 1989 1998Oportunidades de Empleo -0.87% -0.69% 22.92% -0.87% -0.69% 22.92%

Salario Hora 47.68% 49.58% 48.14% 52.39% 50.88% 22.40%Horas Trabajadas 8.22% 8.97% 12.21% 38.03% 35.27% 32.78%

Total 55.03% 57.86% 83.27% 89.55% 85.45% 78.09%

Colombia 1981 1989 1998 1981 1989 1998Oportunidades de Empleo 2.09% 6.07% 8.02% 2.09% 6.07% 8.02%

Salario Hora 19.21% 15.89% 5.80% -0.14% 26.35% 15.98%Horas Trabajadas 1.96% 6.12% 8.09% 16.79% 19.09% 25.55%

Total 23.25% 28.08% 21.91% 18.75% 51.51% 49.55%

Costa Rica 1981 1989 1998 1981 1989 1998Oportunidades de Empleo 0.92% 0.94% 2.65% 0.92% 0.94% 2.65%

Salario Hora 23.25% 22.71% 16.58% -14.29% 21.57% 5.65%Horas Trabajadas 7.40% 11.29% 16.16% 37.02% 44.11% 49.94%

Total 31.57% 37.10% 33.48% 23.65% 66.62% 58.24%

Honduras 1989 1998 1989 1998Oportunidades de Empleo -3.16% -1.69% -3.16% -1.69%

Salario Hora 34.34% 4.85% 36.87% 18.74%Horas Trabajadas -0.24% 6.48% 13.90% 25.85%

Total 30.94% 9.64% 47.60% 42.91%

Uruguay 1981 1989 1998 1981 1989 1998Oportunidades de Empleo 3.31% 5.17% 7.44% 3.31% 5.17% 7.44%

Salario Hora 29.88% 12.65% 11.53% 45.02% 69.24% 22.45%Horas Trabajadas 19.53% 20.10% 23.75% 34.13% 28.71% 22.05%

Total 52.72% 37.92% 42.72% 82.46% 103.11% 51.94%

Asalariados No Asalariados

DESCOMPOSICION DE LAS DIFERENCIAS EN INGRESO SEMANAL ESPERADO ENTRE HOMBRES Y MUJERES

CUADRO No. 4

Ingreso esperado Resumen Página 1 de 1

Ramas de Ramas deActividad Ocupaciones Actividad Ocupaciones

Argentina1980 0.4714 0.4575 0.5745 0.42031989 0.4814 0.4676 0.5846 0.46671998 0.4612 0.4903 0.3398 0.4660

Brasil0.5081 0.5808 0.6415 0.6468

1989 0.4857 0.5477 0.5875 0.58571998 0.5637 0.5654 0.5990 0.5840

Colombia1981 0.3610 0.5999 0.3546 0.50621989 0.3583 0.5895 0.2882 0.47131998 0.3475 0.5412 0.3274 0.4973

Costa Rica1981 0.4525 * 0.4566 *1989 0.5106 0.5747 0.5535 0.54021998 0.4523 0.5620 0.5885 0.5816

Honduras1989 0.5211 0.6962 0.7181 0.77251998 0.5244 0.6471 0.6719 0.6956

Uruguay1981 0.4430 0.6133 0.4458 0.62141989 0.4749 0.5562 0.3859 0.53411998 0.4522 0.5888 0.4143 0.5094

* Para Costa Rica 1981 la clasificación de ocupaciones fue demasiado limitada.

Asalariados No Asalariados

INDICES DE DUNCAN PARA IGUALDAD DE DISTRIBUCIONES ENTRE HOMBRES Y MUJERES

Cuadro No. 5

Diferenciales Resumen Página 1 de 1

Segmentcn Salario hora Total Segmentcn Salario hora TotalWm(hm-hf) (Wm-Wf)hf Wm(hm-hf) (Wm-Wf)hf

Argentina1980 -0.1832 0.9970 0.8137 -0.1048 0.9224 0.8176

-22.5% 122.5% 100.0% -12.8% 112.8% 100.0%1989 -1.2219 5.5374 4.3155 -1.1076 5.4231 4.3155

-28.3% 128.3% 100.0% -25.7% 125.7% 100.0%1998 -0.3154 0.3050 -0.0104 -0.3588 0.3481 -0.0107

3023.7% -2923.7% 100.0% 3361.0% -3261.0% 100.0%Brasil

1981 0.7111 3.6584 4.3695 -5.9775 46.1030 40.125516.3% 83.7% 100.0% -14.9% 114.9% 100.0%

1989 1.4412 3.4177 4.8589 -0.6215 2.0250 1.403529.7% 70.3% 100.0% -44.3% 144.3% 100.0%

1998 0.1528 6.4883 6.6411 -0.0703 1.6954 1.62502.3% 97.7% 100.0% -4.3% 104.3% 100.0%

Colombia1981 -0.3909 15.1593 14.7683 7.8568 6.9115 14.7683

-2.6% 102.6% 100.0% 53.2% 46.8% 100.0%1989 -17.8333 76.0557 58.2224 0.3959 56.3364 56.7323

-30.6% 130.6% 100.0% 0.7% 99.3% 100.0%1998 -160.7686 239.8140 79.0455 -141.0937 220.3129 79.2192

-203.4% 303.4% 100.0% -178.1% 278.1% 100.0%Costa Rica

1981 -5.9522 7.2406 1.2884 -9.9999 11.2883 1.2884-462.0% 562.0% 100.0% -776.2% 876.2% 100.0%

1989 -119.2662 191.4042 72.1380 -98.8876 166.5716 67.6840-165.3% 265.3% 100.0% -146.1% 246.1% 100.0%

1998 -222.8150 269.6307 46.8157 -301.5763 375.6366 74.0603-475.9% 575.9% 100.0% -407.2% 507.2% 100.0%

Honduras1989 -0.2988 0.4165 0.1177 -0.6129 0.6518 0.0389

-253.8% 353.8% 100.0% -1574.2% 1674.2% 100.0%1998 -2.4812 2.0881 -0.3931 -2.0095 1.6156 -0.3940

631.1% -531.1% 100.0% 510.1% -410.1% 100.0%Uruguay

1981 8.7664 2.3959 11.1624 3.8217 3.2232 7.044978.5% 21.5% 100.0% 54.2% 45.8% 100.0%

1989 -0.0937 0.2742 0.1805 0.0868 0.1984 0.2853-51.9% 151.9% 100.0% 30.4% 69.6% 100.0%

1998 -2.5042 7.5265 5.0223 -0.1828 5.2224 5.0397-49.9% 149.9% 100.0% -3.6% 103.6% 100.0%

CUADRO No. 6DESCOMPOSICIÓN DE DIFERENCIAS ABSOLUTAS EN SALARIOS HORA

Basada en clasificación de actividades Basada en clasificación de ocupaciones

Diferenciales Resumen Página 1 de 2

Segmentcn Salario hora Total Segmentcn Salario hora TotalWm(hm-hf) (Wm-Wf)hf Wm(hm-hf) (Wm-Wf)hf

Argentina1980 1.1660 0.6156 1.7816 1.2649 0.5167 1.7816

65.4% 34.6% 100.0% 71.0% 29.0% 100.0%1989 4.5644 8.6868 13.2512 0.9776 12.2736 13.2511

34.4% 65.6% 100.0% 7.4% 92.6% 100.0%1998 -0.3110 0.7296 0.4186 0.0389 0.3729 0.4118

-74.3% 174.3% 100.0% 9.4% 90.6% 100.0%Brasil

1981 11.0778 56.8716 67.9494 34.0105 36.4612 70.471816.3% 83.7% 100.0% 48.3% 51.7% 100.0%

1989 -0.0152 3.0954 3.0803 1.4739 1.6122 3.0861-0.5% 100.5% 100.0% 47.8% 52.2% 100.0%

1998 1.6075 1.4637 3.0712 2.6164 0.4548 3.071252.3% 47.7% 100.0% 85.2% 14.8% 100.0%

Colombia1981 7.4587 -21.8935 -14.4348 18.1490 -31.8048 -13.6558

-51.7% 151.7% 100.0% -132.9% 232.9% 100.0%1989 15.4296 101.3829 116.8125 24.1280 99.7389 123.8669

13.2% 86.8% 100.0% 19.5% 80.5% 100.0%1998 236.4514 50.9310 287.3824 36.2628 255.9616 292.2244

82.3% 17.7% 100.0% 12.4% 87.6% 100.0%Costa Rica

1981 4.1774 -22.3711 -18.1937 2.9213 -21.1150 -18.1937-23.0% 123.0% 100.0% -16.1% 116.1% 100.0%

1989 98.7867 -36.8249 61.9619 78.0723 -14.0837 63.9886159.4% -59.4% 100.0% 122.0% -22.0% 100.0%

1998 372.8854 32.4784 405.3638 -94.1298 498.3853 404.255592.0% 8.0% 100.0% -23.3% 123.3% 100.0%

Honduras1989 -0.8953 1.4312 0.5359 -0.7343 1.3414 0.6071

-167.1% 267.1% 100.0% -121.0% 221.0% 100.0%1998 -2.6160 8.6691 6.0531 -0.7532 6.7816 6.0284

-43.2% 143.2% 100.0% -12.5% 112.5% 100.0%Uruguay

1981 -3.9157 14.3491 10.4334 2.4061 4.0734 6.4796-37.5% 137.5% 100.0% 37.1% 62.9% 100.0%

1989 -0.3740 0.9189 0.5449 0.0071 0.5674 0.5745-68.6% 168.6% 100.0% 1.2% 98.8% 100.0%

1998 -9.6112 14.4079 4.7967 -2.6436 7.5193 4.8757-200.4% 300.4% 100.0% -54.2% 154.2% 100.0%

Basada en clasificación de actividades Basada en clasificación de ocupaciones

DESCOMPOSICIÓN DE DIFERENCIAS ABSOLUTAS EN INGRESO NO SALARIAL POR HORA

Diferenciales Resumen Página 2 de 2

yedu 0.039291 ** 0.1283808 ** 0.1086325 ** 0.0462823 ** 0.1386122 ** 0.1096334 **exp -0.027582 ** 0.0387601 ** 0.0301622 ** -0.009848 0.0672587 ** 0.0259406 **

exp2 0.0004945 ** -0.000541 ** -0.0003 ** 0.0000245 -0.001064 ** -0.0003 **lambda -0.774442 ** 0.039976 0.0484997 -0.511215 ** 0.5545133 ** 0.0938446

Constante 2.972931 ** 2.058709 ** -0.729826 ** 2.515988 ** 0.4114257 -0.958762 **yedu 0.0631563 ** 0.1263807 ** 0.1082908 ** 0.067428 ** 0.1214479 ** 0.1077369 **exp 0.0149769 0.0366564 ** 0.0277139 ** 0.0160574 0.0442932 ** 0.0217188 **

exp2 -0.000135 -0.000512 ** -0.000268 ** -0.000334 -0.000732 ** -0.000241 **lambda

Constante 1.249295 ** 2.161734 ** -0.625909 ** 1.079303 ** 1.830839 ** -0.710019 **

yedu 0.1792534 ** 0.1841779 ** 0.1529095 ** 0.2213884 ** 0.2026238 ** 0.1831489 **exp -0.01012 ** 0.0401812 ** -0.009135 ** 0.0065561 * 0.0376701 ** 0.0001135

exp2 9.10E-06 ** -0.000529 ** 8.27E-06 ** -0.000241 ** -0.000435 ** 8.52E-07lambda -1.28832 ** -0.568169 ** -0.86393 ** -1.004952 ** -0.220018 ** -1.088393 **

Constante 5.397036 ** 0.4048457 ** 0.8834644 ** 4.152429 ** -0.670824 ** 0.7410546 **yedu 0.1695694 ** 0.1850761 ** 0.1984528 ** 0.1852633 ** 0.1999879 ** 0.1684651 **exp 0.0125923 ** 0.0595422 ** 0.0168833 ** 0.0538177 0.0468688 ** 0.0297355 **

exp2 -0.000013 ** -0.000669 ** -1.74E-05 ** -0.000657 -0.000509 ** -0.000254 **lambda

Constante 3.391081 ** -0.628799 ** -1.024889 ** 2.201022 ** -1.100511 ** -1.319663 **

yedu 0.1367996 ** 0.1255607 ** 0.1284907 ** 0.1659487 ** 0.1212788 ** 0.1304239 **exp 0.0093865 0.011605 ** 0.0180533 * -0.00168 0.0123122 ** 0.0209247 **

exp2 -0.000121 * -9.37E-05 * -0.000143 0.0001679 -0.000142 ** -0.000204 **lambda -0.816589 ** -0.493201 ** -0.296717 ** -0.478464 ** -0.26333 ** -0.137979 **

Constante 3.934251 ** 5.137207 ** 6.145314 * 3.172399 ** 4.692069 ** 5.74146 **yedu 0.1386044 ** 0.1256345 ** 0.1243154 ** 0.1593829 ** 0.1233239 ** 0.1295974 **exp 0.0528875 ** 0.0382042 ** 0.0324453 ** 0.0258559 ** 0.025824 ** 0.027405 **

exp2 -0.000646 ** -0.000416 ** -0.000334 ** -0.00024 ** -0.000319 ** -0.000301 **lambda

Constante 2.172361 ** 4.140707 ** 5.64373 ** 2.021012 ** 4.049416 ** 5.466831 **** Significativo al 5%. * Significativo al 10%

RESUMEN DE RESULTADOS DE LA ESTIMACION DE ECUACIONES DE INGRESOS PARA NO ASALARIADOS

HOMBRES MUJERESArgentina 1980 1989 1998 1980 1989

Corregidas por

selectividad

Sin corrección

por selectividad

1989 1998 1981 1989

Sin corrección

por selectividad

Colombia 1981 1998

1981 1989 1998

Corregidas por

selectividad

Brasil 1981 1989 1998

CUADRO No. 7B

1998

Corregidas por

selectividad

Sin corrección

por selectividad

Resumen Resultados Página 1 de 2

yedu 0.0875613 ** 0.0602775 ** 0.0778668 ** 0.0994913 ** 0.102866 ** 0.0709257 **exp 0.0120436 0.0097146 0.0049996 -0.010918 -0.00441 0.0037741

exp2 -0.000102 -0.000156 -0.000053 0.0001308 0.0001443 -0.000102lambda -0.869279 ** -0.2159 -0.240896 -0.65552 * -0.007264 0.1094884

Constante 4.10892 ** 5.755845 ** 7.137339 ** 4.318337 ** 4.965446 ** 6.515705 **yedu 0.0884311 ** 0.0592401 ** 0.077198 ** 0.0888966 ** 0.1028188 ** 0.0718142 **exp 0.0520457 ** 0.0195834 ** 0.0191756 ** 0.0103129 -0.004061 -0.000735

exp2 -0.00054 ** -0.000265 ** -0.000216 ** -0.000124 0.0001397 -4.12E-05lambda

Constante 2.172106 ** 5.280545 ** 6.589785 ** 2.65441 ** 4.947112 ** 6.766678 **

yedu 0.1549502 ** 0.1351815 ** 0.1151307 ** 0.1176319 **exp 0.0534534 ** -0.00999 0.020293 * -0.009078

exp2 -0.000522 ** 0.000177 -0.000178 0.0001017lambda 0.1887022 -0.764258 ** -0.08324 ** -0.525987 **

Constante -1.67483 ** 2.264359 ** -0.843979 ** 2.008413 **yedu 0.1592289 ** 0.140727 ** 0.1152319 ** 0.1241244 **exp 0.0430697 ** 0.0386009 ** 0.0256974 ** 0.0228348 **

exp2 -0.000413 ** -0.000368 ** -0.000239 ** -0.000258 **lambda

Constante -1.316651 ** 0.5901857 ** -1.059607 ** 0.716527 **

yedu 0.0649013 ** 0.1020931 ** 0.1362972 ** 0.0943769 ** 0.1501109 ** 0.1493258 **exp 0.0050703 0.019547 ** 0.0325893 * -0.018469 0.0673458 ** 0.031734 **

exp2 -0.00023 * -0.000205 * -0.000279 0.0000839 -0.000807 ** -0.000269 **lambda -0.916907 ** -0.397616 ** -0.071955 ** -1.027434 ** 0.8566226 ** 0.1603064 **

Constante 3.901792 ** -0.865589 ** 1.563184 * 3.59998 ** -4.584184 ** 0.7730191 **yedu 0.1011535 ** 0.1118395 ** 0.1380252 ** 0.1209946 ** 0.1133503 ** 0.139658 **exp 0.0435466 ** 0.036898 ** 0.0359995 ** 0.016576 * 0.0333972 ** 0.0254466 **

exp2 -0.000561 ** -0.000425 ** -0.000325 ** -0.000207 ** -0.000407 ** -0.000201 **lambda

Constante 1.636437 ** -1.774065 ** 1.404174 ** 1.315938 ** -2.284962 ** 1.246594 **** Significativo al 5%. * Significativo al 10%

Sin corrección

por selectividad

1981 1989 1998

Corregidas por

selectividad

Uruguay 1981 1989 1998

Sin corrección

por selectividad

Honduras 1989 1998

1998

1989 1998

Corregidas por

selectividad

HOMBRES MUJERES

Sin corrección

por selectividad

1981 1989 1998

Corregidas por

selectividad

Costa Rica 1981 1989

RESUMEN DE RESULTADOS DE LA ESTIMACION DE ECUACIONES DE INGRESOS PARA NO ASALARIADOS (CONTINUACION)

Resumen Resultados Página 2 de 2

1981 1989 1998 1981 1989 1998 1981 1989 1998 1981 1989 1998Argentina 4.2% 3.0% 4.6% 2.6% 2.6% 4.0% 2.5% 2.9% 3.5% 2.5% 2.4% 2.7%Brasil 1.7% 1.5% 3.6% 2.5% 2.3% 2.7% 2.4% 2.5% 3.4% 2.8% 2.8% 3.2%Colombia 4.6% 3.0% 3.1% 3.6% 3.2% 2.4% 3.8% 2.9% 2.9% 2.9% 2.9% 1.7%Costa Rica 3.7% 3.1% 1.6% 5.2% 3.0% 2.2% 6.5% 3.6% 2.0% 5.4% 2.8% 1.8%Honduras 4.3% 3.5% 5.1% 2.9% 4.1% 3.2% 4.9% 2.9%Uruguay 3.6% 3.0% 3.8% 2.7% 3.5% 3.4% 3.2% 3.1% 3.4% 2.5% 2.6% 2.7%

1981 1989 1998 1981 1989 1998 1981 1989 1998 1981 1989 1998Argentina -1.3% 2.3% 2.2% -0.9% 3.7% 1.8% 1.1% 2.2% 2.0% 0.6% 2.4% 1.5%Brasil -1.0% 2.4% -0.9% -0.1% 2.5% 0.0% 1.2% 3.9% 1.6% 3.4% 3.2% 2.2%Colombia 0.6% 0.9% 1.4% 0.3% 0.8% 1.6% 3.4% 2.6% 2.3% 1.9% 1.7% 1.9%Costa Rica 0.9% 0.5% 0.3% -0.7% 0.0% 0.1% 3.6% 1.2% 1.3% 0.6% 0.0% -0.2%Honduras 3.6% -0.4% 1.5% -0.6% 2.9% 2.7% 1.8% 1.5%Uruguay -0.2% 1.3% 2.4% -1.6% 4.3% 2.4% 2.5% 2.3% 2.6% 1.0% 2.1% 2.0%

RETORNOS PROMEDIO A LA EXPERIENCIA - NO ASALARIADOSCON CORRECCION DE SELECTIVIDAD SIN CORRECCION DE SELECTIVIDAD

Hombres Mujeres Hombres Mujeres

CUADRO No. 8RETORNOS PROMEDIO A LA EXPERIENCIA - ASALARIADOS

Hombres MujeresCON CORRECCION DE SELECTIVIDAD SIN CORRECCION DE SELECTIVIDAD

Hombres Mujeres

Ret-Exper Página 1 de 1

1981 1989 1998 1981 1989 1998Características -8.75% -15.48% -12.00% -1.13% -12.70% -11.57%Residuo 19.61% 24.86% 8.53% 12.17% 22.41% 8.61%Total 10.86% 9.38% -3.47% 11.04% 9.71% -2.96%Características -12.26% -16.46% -29.59% -15.07% -19.86% -33.68%Residuo 46.55% 46.79% 48.39% 48.81% 49.62% 50.78%Total 34.29% 30.34% 18.80% 33.74% 29.76% 17.10%Características -0.71% -9.20% -9.41% 11.54% 0.00% -3.36%Residuo 11.67% 16.27% 8.29% 13.27% 16.09% 5.91%Total 10.97% 7.07% -1.12% 24.81% 16.09% 2.55%Características 22.59% -3.17% -2.98% -6.62% -8.33% -7.41%Residuo -15.17% 16.70% 10.08% 15.46% 22.06% 14.81%Total 7.41% 13.53% 7.10% 8.84% 13.73% 7.40%Características -37.43% -29.20% -20.07% -19.02%Residuo 28.42% 19.33% 37.07% 21.88%Total -9.00% -9.87% 17.00% 2.86%Características -3.01% 9.36% -9.73% -0.27% 0.67% -9.63%Residuo 38.47% 18.03% 22.37% 34.68% 26.34% 23.07%Total 35.45% 27.40% 12.64% 34.41% 27.01% 13.44%

1981 1989 1998 1981 1989 1998Características 40.96% 1.08% -7.84% -0.02% 2.40% -5.48%Residuo -8.39% 38.83% 25.07% 32.25% 37.53% 22.70%Total 32.57% 39.91% 17.22% 32.23% 39.93% 17.22%Características 7.46% -3.28% 20.46% 3.98% -6.98% 10.50%Residuo 55.16% 55.79% 1.61% 60.88% 59.70% 36.60%Total 62.61% 52.50% 22.06% 64.86% 52.72% 47.10%Características 47.65% 24.80% 9.88% 15.59% 2.60% -0.59%Residuo 6.15% 12.95% 14.10% 39.38% 35.35% 24.04%Total 53.80% 37.75% 23.98% 54.97% 37.95% 23.45%Características 66.47% 8.01% 12.89% 7.25% -8.33% 2.67%Residuo -29.78% 19.37% 14.09% 30.36% 22.06% 24.31%Total 36.69% 27.38% 26.98% 37.61% 13.73% 26.99%Características -15.17% 21.82% -6.12% -0.77%Residuo 33.79% 9.50% 24.73% 32.06%Total 18.62% 31.32% 18.61% 31.29%Características 2.45% 13.37% -9.10% 2.71% 0.11% -11.87%Residuo 59.18% 46.19% 29.05% 59.05% 58.56% 31.86%Total 61.62% 59.56% 19.95% 61.76% 58.66% 19.99%

Costa Rica

Costa Rica

Honduras

Uruguay

Honduras

Uruguay

Argentina

Brasil

RESUMEN DE LA DESCOMPOSICION DE OAXAPA PARA NO ASALARIADOS

CUADRO No 9

Con Corrección de Selectividad Sin Correccion de Selectividad

Colombia

Con Corrección de Selectividad Sin Correccion de SelectividadRESUMEN DE LA DESCOMPOSICION DE OXACA PARA ASALARIADOS

Argentina

Brasil

Colombia

Oaxaca Página 1 de 1

Caract Residuo Total Caract Residuo Total Caract Residuo Total

yedu -5.67% -5.78% -11.45% -16.80% 9.76% -7.04% -13.70% -9.82% -23.51%exp 4.32% 9.91% 14.23% 3.64% 12.24% 15.88% 1.94% 8.34% 10.28%lambda -7.41% 10.77% 3.37% -2.31% -2.29% -4.60% -0.24% -16.47% -16.71%_cons 0.00% 4.71% 4.71% 0.00% 5.14% 5.14% 0.00% 26.47% 26.47%Total -8.75% 19.61% 10.86% -15.48% 24.86% 9.38% -12.00% 8.53% -3.47%

yedu -24.32% -9.99% -34.32% -26.33% -7.82% -34.16% -32.41% 11.79% -20.62%exp 6.35% -13.48% -7.13% 4.16% -13.86% -9.70% 2.78% 16.22% 19.00%lambda 5.71% 9.29% 15.00% 5.72% 10.63% 16.34% 0.04% -39.13% -39.10%_cons 0.00% 60.73% 60.73% 0.00% 57.85% 57.85% 0.00% 59.51% 59.51%Total -12.26% 46.55% 34.29% -16.46% 46.79% 30.34% -29.59% 48.39% 18.80%

yedu -9.05% -1.70% -10.75% -10.88% -13.91% -24.79% -10.76% -18.90% -29.66%exp 7.16% 4.55% 11.71% 3.94% -0.16% 3.78% 1.92% 11.69% 13.61%lambda 1.18% -15.74% -14.56% -2.26% -7.67% -9.94% -0.56% -22.41% -22.97%_cons 0.00% 24.57% 24.57% 0.00% 38.02% 38.02% 0.00% 37.90% 37.90%Total -0.71% 11.67% 10.97% -9.20% 16.27% 7.07% -9.41% 8.29% -1.12%

yedu -15.05% -53.96% -69.01% -12.07% -28.42% -40.49% -10.64% -19.07% -29.71%exp 9.19% -17.06% -7.87% 4.04% 3.68% 7.72% 3.12% -5.18% -2.06%lambda 28.44% -71.89% -43.45% 4.86% -30.67% -25.80% 4.55% -17.23% -12.68%_cons 0.00% 127.74% 127.74% 0.00% 72.11% 72.11% 0.00% 51.56% 51.56%Total 22.59% -15.17% 7.41% -3.17% 16.70% 13.53% -2.98% 10.08% 7.10%

yedu -42.83% -46.31% -89.14% -27.23% -23.90% -51.13%exp 8.36% -8.15% 0.22% 2.25% 11.63% 13.87%lambda -2.96% -18.74% -21.70% -4.21% -1.25% -5.47%_cons 0.00% 101.62% 101.62% 0.00% 32.86% 32.86%Total -37.43% 28.42% -9.00% -29.20% 19.33% -9.87%

yedu -4.80% -24.40% -29.19% -2.87% 12.71% 9.83% -12.71% -10.36% -23.07%exp 3.13% 18.06% 21.20% 4.11% -0.34% 3.77% 2.75% 10.54% 13.29%lambda -1.35% -4.86% -6.21% 8.13% -39.05% -30.92% 0.23% -12.20% -11.98%_cons 0.00% 49.66% 49.66% 0.00% 44.71% 44.71% 0.00% 34.39% 34.39%Total -3.01% 38.47% 35.45% 9.36% 18.03% 27.40% -9.73% 22.37% 12.64%

DESCOMPOSICION DE OAXACA PARA ASALARIADOSBASADA EN ECUACIONES CON CORRECCION DE SELECTIVIDAD

BRASIL

19981981 1989

URUGUAY

HONDURAS

CUADRO No. 10

ARGENTINA

COLOMBIA

COSTA RICA

Descomposicion de Oxaca Página 1 de 4

Caract Residuo Total Caract Residuo Total Caract Residuo Total

yedu -5.66% -3.85% -9.51% -16.28% 13.32% -2.96% -13.45% -0.42% -13.87%exp 4.53% 3.77% 8.30% 3.58% 11.57% 15.15% 1.88% 14.15% 16.03%_cons 0.00% 12.26% 12.26% 0.00% -2.48% -2.48% 0.00% -5.12% -5.12%Total -1.13% 12.17% 11.04% -12.70% 22.41% 9.71% -11.57% 8.61% -2.96%

yedu -24.19% -8.73% -32.93% -26.64% -5.15% -31.79% -38.70% 28.97% -9.74%exp 9.12% -5.84% 3.29% 6.78% -4.59% 2.19% 5.03% 2.06% 7.08%_cons 0.00% 63.38% 63.38% 0.00% 59.36% 59.36% 0.00% 19.75% 19.75%Total -15.07% 48.81% 33.74% -19.86% 49.62% 29.76% -33.68% 50.78% 17.10%

yedu 4.78% 7.81% 12.58% -4.59% -6.41% -11.00% -5.50% 3.50% -1.99%exp 6.77% 15.30% 22.06% 4.59% 0.92% 5.51% 2.14% 20.06% 22.20%_cons 0.00% -9.84% -9.84% 0.00% 21.58% 21.58% 0.00% -17.66% -17.66%Total 11.54% 13.27% 24.81% 0.00% 16.09% 16.09% -3.36% 5.91% 2.55%

yedu -16.26% -48.54% -64.80% -12.19% -22.33% -34.52% -10.68% -10.52% -21.20%exp 9.64% 18.96% 28.60% 3.87% 11.76% 15.63% 3.27% 6.60% 9.87%_cons 0.00% 45.04% 45.04% 0.00% 32.62% 32.62% 0.00% 18.72% 18.72%Total -6.62% 15.46% 8.84% -8.33% 22.06% 13.73% -7.41% 14.81% 7.40%

yedu -30.22% -38.09% -68.32% -21.88% -27.06% -48.94%exp 10.15% -9.58% 0.57% 2.86% 5.26% 8.12%_cons 0.00% 84.74% 84.74% 0.00% 43.68% 43.68%Total -20.07% 37.07% 17.00% -19.02% 21.88% 2.86%

yedu -3.93% -17.02% -20.94% -2.09% 16.07% 13.98% -11.19% -3.62% -14.81%exp 3.66% 19.22% 22.88% 2.76% 11.78% 14.54% 1.56% 16.33% 17.88%_cons 0.00% 32.47% 32.47% 0.00% -1.51% -1.51% 0.00% 10.37% 10.37%Total -0.27% 34.68% 34.41% 0.67% 26.34% 27.01% -9.63% 23.07% 13.44%

DESCOMPOSICION DE OAXACA PARA ASALARIADOSBASADA EN ECUACIONES SIN CORRECCION DE SELECTIVIDAD

1981 1989 1998

COSTA RICA

HONDURAS

URUGUAY

ARGENTINA

BRASIL

COLOMBIA

Descomposicion de Oxaca Página 2 de 4

Caract Residuo Total Caract Residuo Total Caract Residuo Total

yedu -0.25% -4.52% -4.76% -0.01% -8.13% -8.14% -6.79% -1.00% -7.79%exp -0.41% -2.82% -3.23% 2.55% -27.69% -25.14% 1.37% 11.39% 12.76%lambda 41.61% -46.74% -5.13% -1.46% -90.08% -91.54% -2.42% -8.22% -10.64%_cons 0.00% 45.69% 45.69% 0.00% 164.73% 164.73% 0.00% 22.89% 22.89%Total 40.96% -8.39% 32.57% 1.08% 38.83% 39.91% -7.84% 25.07% 17.22%

yedu 2.81% -15.31% -12.51% -8.48% -9.16% -17.64% -9.30% -19.55% -28.84%exp -1.08% -22.32% -23.40% -0.05% -2.75% -2.79% -2.12% -25.71% -27.83%lambda 5.73% -31.68% -25.94% 5.24% -39.87% -34.63% 31.87% 32.63% 64.50%_cons 0.00% 124.46% 124.46% 0.00% 107.57% 107.57% 0.00% 14.24% 14.24%Total 7.46% 55.16% 62.61% -3.28% 55.79% 52.50% 20.46% 1.61% 22.06%

yedu 14.56% -16.87% -2.30% 2.20% 2.96% 5.15% -1.16% -1.46% -2.62%exp -0.09% 3.77% 3.68% 0.39% 2.59% 2.98% 0.84% -2.16% -1.32%lambda 33.18% -56.94% -23.76% 22.21% -37.10% -14.89% 10.20% -22.67% -12.47%_cons 0.00% 76.19% 76.19% 0.00% 44.51% 44.51% 0.00% 40.39% 40.39%Total 47.65% 6.15% 53.80% 24.80% 12.95% 37.75% 9.88% 14.10% 23.98%

yedu 9.03% -6.85% 2.19% -0.09% -30.26% -30.36% 1.23% 5.65% 6.88%exp -0.58% 42.93% 42.35% -0.67% 9.33% 8.66% 0.43% 8.23% 8.66%lambda 58.02% -44.93% 13.09% 8.76% -38.73% -29.96% 11.22% -61.96% -50.74%_cons 0.00% -20.94% -20.94% 0.00% 79.04% 79.04% 0.00% 62.16% 62.16%Total 66.47% -29.78% 36.69% 8.01% 19.37% 27.38% 12.89% 14.09% 26.98%

yedu -5.36% 14.89% 9.53% 0.62% 8.51% 9.13%exp -0.87% 63.32% 62.45% 0.40% 6.70% 7.10%lambda -8.94% 38.67% 29.72% 20.80% -31.31% -10.51%_cons 0.00% -83.09% -83.09% 0.00% 25.59% 25.59%Total -15.17% 33.79% 18.62% 21.82% 9.50% 31.32%

yedu -0.20% -21.28% -21.49% -1.42% -38.73% -40.15% -14.60% -12.75% -27.35%exp -2.16% 35.57% 33.41% 1.35% -74.77% -73.42% 2.65% 1.34% 4.00%lambda 4.81% 14.71% 19.52% 13.44% -212.2% -198.7% 2.85% -38.56% -35.71%_cons 0.00% 30.18% 30.18% 0.00% 371.86% 371.86% 0.00% 79.02% 79.02%Total 2.45% 59.18% 61.62% 13.37% 46.19% 59.56% -9.10% 29.05% 19.95%

COSTA RICA

DESCOMPOSICION DE OAXACA PARA NO ASALARIADOSBASADA EN ECUACIONES CON CORRECCION DE SELECTIVIDAD

ARGENTINA

BRASIL

COLOMBIA

1981 1989 1998

HONDURAS

URUGUAY

Descomposicion de Oxaca Página 3 de 4

Caract Residuo Total Caract Residuo Total Caract Residuo Total

yedu -0.39% -2.76% -3.15% -0.01% 3.92% 3.91% -6.77% 0.55% -6.22%exp 0.37% 18.01% 18.38% 2.41% 0.52% 2.93% 1.29% 13.73% 15.03%_cons 0.00% 17.00% 17.00% 0.00% 33.09% 33.09% 0.00% 8.41% 8.41%Total -0.02% 32.25% 32.23% 2.40% 37.53% 39.93% -5.48% 22.70% 17.22%

yedu 2.66% -5.70% -3.04% -8.50% -7.41% -15.91% 6.94% 19.46% 26.40%exp 1.32% -52.43% -51.11% 1.51% 19.94% 21.45% 3.56% -12.35% -8.78%_cons 0.00% 119.01% 119.01% 0.00% 47.17% 47.17% 0.00% 29.48% 29.48%Total 3.98% 60.88% 64.86% -6.98% 59.70% 52.72% 10.50% 36.60% 47.10%

yedu 15.81% -11.85% 3.95% 2.29% 1.59% 3.88% -1.46% -3.99% -5.45%exp -0.21% 36.10% 35.88% 0.31% 24.63% 24.94% 0.87% 10.34% 11.21%_cons 0.00% 15.13% 15.13% 0.00% 9.13% 9.13% 0.00% 17.69% 17.69%Total 15.59% 39.38% 54.97% 2.60% 35.35% 37.95% -0.59% 24.04% 23.45%

yedu 9.12% -0.27% 8.86% -12.19% -22.33% -34.52% 1.22% 4.38% 5.61%exp -1.87% 78.86% 76.98% 3.87% 11.76% 15.63% 1.45% 37.62% 39.07%_cons 0.00% -48.23% -48.23% 0.00% 32.62% 32.62% 0.00% -17.69% -17.69%Total 7.25% 30.36% 37.61% -8.33% 22.06% 13.73% 2.67% 24.31% 26.99%

yedu -5.51% 16.45% 10.94% 0.69% 8.05% 8.74%exp -0.61% 33.98% 33.37% -1.46% 36.64% 35.18%_cons 0.00% -25.70% -25.70% 0.00% -12.63% -12.63%Total -6.12% 24.73% 18.61% -0.77% 32.06% 31.29%

yedu -0.30% -14.32% -14.63% -1.25% -1.21% -2.46% -12.83% -1.57% -14.40%exp 3.01% 41.33% 44.34% 1.36% 8.68% 10.04% 0.96% 17.67% 18.64%_cons 0.00% 32.05% 32.05% 0.00% 51.09% 51.09% 0.00% 15.76% 15.76%Total 2.71% 59.05% 61.76% 0.11% 58.56% 58.66% -11.87% 31.86% 19.99%

URUGUAY

ARGENTINA

BRASIL

19981981 1989

DESCOMPOSICION DE OAXACA PARA NO ASALARIADOSBASADA EN ECUACIONES SIN CORRECCION DE SELECTIVIDAD

COLOMBIA

COSTA RICA

HONDURAS

Descomposicion de Oxaca Página 4 de 4