Análisis de los diferenciales salariales por sector y género en España1 Marta Rahona López (Universidad Autónoma de Madrid) Mª del Mar Salinas Jiménez (Universidad de Extremadura) Inés P. Murillo Huertas (Universidad de Extremadura)

(Versión preliminar)

1. Introducción Desde finales de la década de los 80, a partir del estudio pionero de Smith (1976), comenzaron a publicarse una serie de trabajos que abordan el análisis de las diferencias salariales entre los sectores público y privado (Gyourko y Tracy, 1988; Hartog y Oosterbeek, 1993; Disney y Gosling, 1998, 2003; Melly 2005; Postel-Vinay y Turon, 2005; Baron y Cobb-Clark, 2010;). Dichos estudios han puesto de manifiesto la existencia de notables diferencias entre ambos sectores en la gestión de recursos humanos, en las condiciones laborales ofrecidas y en la determinación de salarios. Diversos factores pueden explicar, al menos parcialmente, el diferencial salarial entre el sector público y privado. Por una parte, en la toma de decisiones por parte del sector público existen condicionamientos políticos, alejados del principio de maximización de beneficios, que no se dan en el sector privado. En este sentido, el sector público puede preferir comportarse como un “buen empleador” y ofrecer a sus trabajadores poco cualificados salarios relativamente elevados para su nivel de cualificación y productividad (Melly, 2005; Lucifora y Meurs, 2006). Por otra parte, mientras que en el sector privado son más habituales los incentivos económicos, en el sector público encontramos diferentes beneficios no monetarios (e.g. seguridad en el empleo, horarios de trabajo, esquemas de pensiones) que podrían justificar unas mayores compensaciones salariales en el sector privado (Gregory, 1990), lo que puede llevar a la opinión pública 1

Agradecemos la financiación obtenida del Ministerio de Ciencia e Innovación a través de los Proyectos

ECO2009-13864-C03-01 y ECO2009-13864-C03-02

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a desaprobar que los trabajadores altamente cualificados de la administración pública obtengan salarios equiparables a los recibirían si trabajasen para el sector privado (Katz y Kreuger, 1991; Lucifora, 1999). Este particular comportamiento del sector público tiene implicaciones tanto en el grado de eficiencia del mercado de trabajo como en el equilibrio presupuestario. Si el sector público ofrece a sus trabajadores salarios elevados puede forzar a que el sector privado también aumente los salarios de sus trabajadores por encima de su nivel de eficiencia (Melly, 2005). Adicionalmente, dicho comportamiento originará un incremento del gasto público y en consecuencia un aumento del déficit público si no se compensa con un aumento de impuestos. Por el contrario, si los salarios recibidos en el sector público son demasiado bajos, especialmente para los individuos más cualificados, la fidelidad y el compromiso de los trabajadores en ese sector serán escasos y aumentará la dificultad para atraer, retener y motivar a individuos con alta cualificación (Disney y Gosling, 1998; Borjas, 2002; Bargain y Melly, 2008), lo que redundará en un deterioro de la calidad del servicio público (Melly, 2005). Ante estas circunstancias, el estudio del diferencial salarial entre el sector público y privado resulta oportuno, si bien dicho análisis no está exento de complicaciones. En primer lugar, como indican Lucifora y Meurs (2006), cuanto más diferentes sean las actividades desarrolladas por el sector público y el privado y cuanto menor sea la sustituibilidad de los bienes y servicios producidos por cada sector, más difícil será la comparabilidad de salarios entre sectores. Asimismo, debe tenerse en cuenta que mientras que determinadas profesiones tienden a concentrarse en el sector público (e.g. médicos, enfermeros, profesores, policías o jueces) otras tienden a ocuparse mayoritaria, si no exclusivamente, en el sector privado (e.g. corredores de seguros, de bolsa, trabajadores manuales o de la construcción). Por otra parte, las propias características de los individuos en cuanto a formación y experiencia pueden estar detrás de esas diferencias salariales. Por tanto, la comparación de salarios entre los sectores público y privado sin tener en cuenta las características productivas del individuo y de su puesto de trabajo podría conducirnos a conclusiones engañosas. Teniendo estas premisas en consideración, los resultados de los estudios empíricos realizados ponen de manifiesto que, una vez controladas las características observables de los individuos, se aprecia un diferencial salarial positivo para los trabajadores del sector público con respecto a los del sector privado (Smith, 1977; Hartog y Oosterbeek, 1993; Disney y Gosling, 1998; Melly, 2005; Lucifora y Meurs, 2

2006; Chaterji et al., 2011). Asimismo, al analizar el diferencial salarial por sectores a lo largo de la distribución de salarios, se concluye que este diferencial es más pronunciado en la parte izquierda de la distribución salarial y se reduce considerablemente, en ocasiones hasta desaparecer, en el extremo derecho de dicha distribución (Poterba and Rueben, 1994; Disney y Gosling, 1998; Gregory and Borland, 1999; Melly, 2005, Lucifora y Meurs, 2006). En relación con lo anterior, la dispersión salarial existente en el sector público es significativamente menor que la del sector privado. Dadas las diferencias en la distribución y dispersión salarial entre el sector público y privado, el análisis basado en la comparación del salario medio condicionado ha sido criticado en numerosos estudios, en los que se apunta la conveniencia de utilizar un análisis cuantílico que permita detectar la evolución del diferencial salarial entre sectores a lo largo de la distribución de salarios (Poterba y Rueben, 1994; Disney and Gosling; 1999; Baron y Cobb-Clark, 2010). Por otra parte, las conclusiones alcanzadas en los trabajos empíricos apuntan a que el diferencial salarial entre el sector público y privado es mayor en el caso de las mujeres que en el de los hombres. Así, para el caso alemán, Melly (2005) señala que el diferencial salarial entre el sector público y privado para las mujeres es un 15% superior al de los varones, mientras que los resultados de Chatterji et al. (2011) para el Reino Unido muestran que el diferencial salarial por sector en el caso de los hombres representa menos del 50% del de las mujeres. El hecho de que el diferencial salarial por sectores sea mayor para las mujeres tiene implicaciones directas en el diferencial salarial por género. El estudio de las diferencias salariales entre hombres y mujeres ha sido ampliamente documentado en la literatura internacional (Altonji y Blank, 1999; Weichselbaumer y Winter-Ebmer, 2005), poniéndose de manifiesto en numerosos trabajos que el diferencial salarial por género es notablemente inferior en el sector público que en el sector privado (Melly 2005; Lucifora y Meurs, 2006; Barón y CobbClark, 2010; Chatterji et al., 2011). Pese a su indudable interés, no son muchos los trabajos que han analizado el diferencial salarial entre el sector público y el privado en el caso español (Lassibille, 1998; Albert y Moreno, 1998; Albert et al., 1999; Ullibarri, 2003; García-Pérez y Jimeno, 2007) y apenas existen estudios que analicen el diferencial salarial por género en ambos sectores. Con relación a este último aspecto destaca el trabajo de Ugidos (1997), que concluye que, en promedio, el 86% del diferencial salarial por género en el

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sector público se explica por diferencias en rendimientos, mientras que en el sector privado la cifra disminuye hasta el 73%. Utilizando los datos procedentes de la última ola de la Encuesta de Estructura Salarial (EES, 2010), este trabajo presenta un doble objetivo. Por una parte, se trata de contribuir a esta incipiente literatura, analizando el diferencial salarial por sector (público-privado) en España, dadas las características productivas de los trabajadores y las características del puesto de trabajo, con el objetivo de determinar si dichas diferencias salariales se deben a diferencias en esas características o a que las mismas obtienen rendimientos distintos en un sector y otro. Para ello se utilizará la metodología propuesta por Firpo, Lemieux y Fortin (2011), realizando el análisis para las muestras de hombres y mujeres separadamente y en cualquier caso a lo largo de toda la distribución. Como se ha comentado anteriormente, la existencia de diferencias entre hombres y mujeres en el gap salarial por sectores puede traducirse en mayores diferencias salariales por razón de género en uno u otro sector, por lo que el segundo objetivo que nos planteamos consiste en analizar si, como se refleja en la mayor parte de la literatura empírica internacional, el diferencial salarial por género en España es también más acusado en el sector privado que en el público, descomponiendo estas diferencias salariales por género a lo largo de la distribución para estudiar si las mismas se deben a diferencias en dotaciones de características productivas o a diferencias en rendimientos.

2. Datos Los datos utilizados en este estudio provienen de la Encuesta de Estructura Salarial (EES, en adelante), en su última ola disponible, referida al año 2010. La EES es una encuesta elaborada por el Instituto Nacional de Estadística en el marco de una metodología armonizada con la finalidad de proporcionar una información homogénea entre los distintos países de la Unión Europea con relación a los salarios percibidos por los trabajadores. La EES 2010 proporciona además información detallada sobre las características de los trabajadores (variables relativas al sexo, la edad, la escolaridad y la nacionalidad), de sus empresas (sector de actividad, tamaño, región de ubicación y tipo de convenio) y de sus ocupaciones (tipo de contrato, tipo de jornada, realización de tareas de supervisión y categoría ocupacional). Se trata de microdatos emparejados empresa-trabajador, con un proceso de elaboración de muestreo en dos etapas relativo a

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trabajadores asalariados en distintas empresas que operan tanto en el ámbito del sector público como en el sector privado2. Esta encuesta se elabora cuatrienalmente, estando disponibles en la actualidad cuatro cortes transversales, relativos a los años 1995, 2002, 2006 y 2010. Con respecto a las olas previas, la EES 2010 presenta como principales novedades las siguientes. En primer lugar, se incluyen entre los distintos sectores de actividad la rama correspondiente a la Administración Pública y defensa y Seguridad Social obligatoria. En segundo lugar, se sustituyen los sistemas de clasificación relativos a los sectores de actividad y a las ocupaciones. Así, la EES-2010 sigue la Clasificación Nacional de Actividades relativa a 2009 (y no la relativa a 1993, como en olas anteriores) al tiempo que clasifica las distintas ocupaciones a tenor de la Clasificación Nacional de Ocupaciones 2011 (mientras que las olas previas seguían la CNO-94). Partiendo de la información relativa a las retribuciones salariales disponible en la EES-2010, la variable dependiente se expresa en términos de salario bruto hora, tomando como base el salario del mes de octubre dividido entre la jornada de trabajo mensual. Para el cálculo de la retribución salarial se han añadido al salario base los complementos salariales y las pagas extraordinarias prorrateadas, así como el pago por horas extraordinarias; la jornada de trabajo mensual se ha aproximado a partir de una jornada de trabajo semanal considerada normal en el mes de octubre3. Con relación a las variables exógenas, los años de escolaridad del trabajador se han aproximado a partir del nivel de estudios declarado por el mismo, calculándose sus años de experiencia como la diferencia entre su edad y los años de escolaridad menos seis. La información relativa a la empresa detalla dieciocho sectores productivos4, tamaño a cinco estratos5 y 2

En la primera etapa del muestreo se seleccionan aleatoriamente las empresas, escogiéndose en la

segunda etapa a los trabajadores que forman parte de la encuesta a través las cuentas de cotización de sus empresas a la Seguridad Social. 3

El método de cálculo del salario hora sigue las directrices marcadas por el INE en la metodología de la

EES. 4

A pesar de que la selección muestral comprende observaciones referidas a todos los sectores productivos

incluidos en la CNAE-09, a la hora de realizar las descomposiciones salariales se han considerado únicamente aquellos sectores presentes en los dos colectivos implicados. Así, en la determinación del diferencial salarial por sectores se han incluido exclusivamente aquellas categorías comunes en el ámbito público y privado (Suministro de agua; Construcción; Transportes; Información y comunicaciones; Actividades profesionales, científicas y técnicas; Actividades administrativas y servicios auxiliares; Educación; Actividades sanitarias y servicios sociales; Actividades artísticas y recreativas, y Otros

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tipo de convenio (distinguiendo entre convenidos de empresa, de sector nacional y de sector infranacional), comprendiendo la información relativa al tipo de ocupación las nueve categorías presentes en la clasificación a dos dígitos de la CNO-2011. La muestra final (que excluye a los trabajadores mayores de 65 años y a aquellos con un salario bruto hora superior a 200 euros) contiene un total de 157.178 observaciones, que corresponden a 93.610 hombres (de los cuales el 90% trabajan en el sector privado) y 63.568 mujeres (con un 80,6 % de las mismas trabajando en el sector privado). El gráfico 1 muestra los diferenciales salariales por sector y género a lo largo de la distribución. Al estudiar el diferencial salarial por sector se ha tomado como referencia a los trabajadores del sector privado, por lo que un valor positivo indica un diferencial salarial favorable para los empleados públicos. Como se observa en el primer panel del gráfico 1 los salarios en el ámbito del sector público son superiores a los del privado, siendo además este diferencial salarial por sector mayor en el caso de las mujeres. Aunque esto es así a lo largo de toda la distribución, el diferencial salarial varía notablemente a lo largo de la misma, mostrando una tendencia creciente en la primera mitad de la distribución de ingresos (más acentuada en el caso de los hombres) y claramente decreciente en la segunda mitad de la distribución. En el caso del diferencial salarial por género (segundo panel del gráfico) se ha tomado a las mujeres como referencia, por lo que el valor positivo de este diferencial nos indica que los hombres perciben unos mayores salarios que las mujeres, siendo este diferencial mayor en el caso del sector privado. Se observa además que este diferencial salarial por género tiende a aumentar a lo largo de la distribución, con unas diferencias salariales por género más acusadas, tanto en el sector público como en el privado, en la cola derecha de la distribución.

servicios). Por su parte, la descomposición salarial por razón de género en el ámbito del sector privado no recoge las observaciones relativas a la Administración Pública y defensa y Seguridad Social obligatoria, y la descomposición salarial por género en el ámbito del sector público excluye los sectores de Extractivas; Manufacturas; Energía; Comercio; Hostelería; Finanzas, y Actividades inmobiliarias. 5

En las descomposiciones salariales por sector, para ambos géneros, no es posible utilizar este nivel de

desagregación, por lo que se ha trabajado a tres categorías (empresas pequeñas, medianas y grandes).

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Gráfico 1. Diferenciales salariales por sector y género

Diferencia en el logaritmo del salario hora

1) Diferencial salarial entre sectores 0,5 0,45 0,4 0,35 0,3 0,25 0,2 0,15 0,1 0,05 0 p5

p10 p15 p20 p25 p30 p35 p40 p45 p50 p55 p60 p65 p70 p75 p80 p85 p90 p95 Percentiles Hombre

Mujer

Media hombre

Media mujer

2) Diferencial salarial por razón de genero Diferencia en el logaritmo del salario por hora

0,5 0,45 0,4 0,35 0,3 0,25 0,2 0,15 0,1 0,05 0 p5

p10 p15 p20 p25 p30 p35 p40 p45 p50 p55 p60 p65 p70 p75 p80 p85 p90 p95 Percentiles Público

Privado

Media público

Media privado

Como se comentaba en la introducción, las diferencias salariales observadas, ya sea entre sectores o por género, pueden tener su origen en diferencias en las características productivas de los individuos o del puesto de trabajo. En este sentido, en la Tabla 1 se presentan los estadísticos descriptivos de la muestra de trabajadores empleada en el presente estudio, lo que permite observar la existencia de importantes diferencias en las características productivas de los trabajadores tanto por sector como por género. Centrándonos en las características propias de los individuos, destaca el mayor nivel educativo alcanzado por los trabajadores del sector público frente a los del privado y por las mujeres frente a los hombres. Así, en torno a la mitad de las mujeres que trabajan en el sector público cuentan con estudios universitarios mientras que

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aproximadamente el 37% de los hombres que trabajan en el sector público alcanzan este nivel (reduciéndose el peso de los trabajadores con estudios universitarios en el sector privado al 29% en el caso de las mujeres y al 21% en el caso de los hombres). Por su parte, la experiencia de los trabajadores y la antigüedad en la empresa también es mayor en el sector público que en el privado, si bien en este caso son las mujeres las que registran unas dotaciones menos favorables. En relación con las características de las ocupaciones y de las empresas se aprecian también algunas diferencias significativas por sector y género. Por sector destaca el mayor peso que tienen los técnicos y profesionales científicos en el sector público, ocupación que en el sector público triplica el peso en comparación con el privado. El peso de las mujeres en esta ocupación es además mayor que el de los hombres, al igual que sucede en otras ocupaciones como contables, administrativos y otros empleados de oficina o en servicios de restauración, personales, protección y vendedores en el caso del sector privado. Por último, otras diferencias por sector se refieren al tamaño de las empresas (significativamente mayor en el caso del sector público) y al tipo de convenio (mayoritariamente de empresa en el sector público y de sector en el privado) mientras que entre las diferencias por género destacan el mayor peso que tiene el trabajo a tiempo parcial en el caso de las mujeres, especialmente en el sector privado, y el menor peso de las mujeres en el desarrollo de tareas de supervisión.

Tabla 1. Estadísticos descriptivos

Observaciones Nivel de estudios (%) Primaria Secundaria FP Diplomatura Licenciatura o postgrado Capital humano Escolaridad promedio (desviación estándar) Experiencia promedio (desviación estándar) Antigüedad en la empresa Ocupaciones (%) Directores y gerentes Técnicos y profesionales científicos e intelectuales Técnicos; profesionales de apoyo Contables, administrativos y otros empleados de oficina Servicios de restauración, personales, protección y vendedores Trabajadores cualificados en agricultura y pesca Artesanos y trabajadores cualificados en manufacturas y

Sector Público Hombre Mujer 9.329 12.333 8,56 37,04 14,96 12,45 26,99

4,51 26,85 18,43 26,96 23,25

12.96 (3.40) 13.58 (2.92) 25.89 (10.67) 24.31 (10.81) 13.67 (10.84) 12.09 (10.40)

Sector Privado Hombre Mujer 84.281 51.235 18,75 39,48 20,84 7,73 13,21

12,23 39,40 19,12 11,06 18,19

11.43 (3.47) 12.19 (3.36) 22.87 (11.14) 19.92 (10.86) 8.99 (9.55) 7.25 (8.25)

2,77 30,17 14,84 14,70

1,36 42,23 13,75 20,90

4,56 10,46 19,48 7,59

2,83 13,73 19,31 22,00

17,28 0,81 6,87

15,47 0,16 0,35

7,96 0,44 23,91

19,48 0,08 4,26

8

construcción Operadores de instalaciones y maquinaria y montadores Ocupaciones elementales

6,19 6,38

0,35 5,42

16,07 9,53

6,45 11,87

Tipo de contrato (%) Indefinido Temporal

76,22 23,78

64,59 35,41

81,64 18,36

83,21 16,79

Tipo de jornada (%) Tiempo completo Tiempo parcial

97,19 2,81

95,79 4,21

96,70 3,30

82,29 17,71

Tareas de supervisión (%) Supervisor

21,15

13,96

22,65

16,80

Tamaño de empresa (%) Menos de 10 trabajadores Entre 10 y 49 trabajadores Entre 50 y 199 trabajadores Entre 100 y 199 trabajadores 200 y más trabajadores

0,46 4,18 1,76 5,40 88

0,29 2,63 1,45 3,12 93

13,51 25,54 11,13 13,92 36

13,91 21,16 8,73 11,77 44

Tipo de convenio (%) De sector, nacional De sector, infranacional De empresa

3,89 8,69 87,42

4,95 12,44 82,62

31,11 43,97 24,92

39,67 37,47 22,86

3. Metodología La técnica de descomposición del diferencial salarial propuesta por Oaxaca (1973) y Blinder (1973) se ha empleado con prolijidad en la literatura desde la publicación de sus trabajos seminales. Una de las principales ventajas de esta técnica es que permite descomponer de forma intuitiva el diferencial salarial estimado entre dos colectivos (hombres y mujeres, por ejemplo) en una parte explicada, que recoge la parte del diferencial salarial que se debe a las distintas dotaciones de características productivas de cada colectivo, y una parte no explicada, que se refiere a la parte del diferencial salarial debida a una distinta remuneración de las mismas (y que frecuentemente se ha identificado como discriminación). Adicionalmente, la técnica de Blinder-Oaxaca permite conocer la aportación individual de cada variable explicativa considerada en la ecuación salarial a la parte explicada y a la parte no explicada del diferencial. De este modo, se puede discernir, por ejemplo, en qué medida un mayor rendimiento educativo, una mayor experiencia o una determinada estructura ocupacional contribuyen a la existencia de dicha brecha salarial. No obstante, esta técnica adolece de una importante limitación al plantear la descomposición salarial en términos promedio, no resultando válida, en consecuencia, para plantear un análisis del diferencial salarial a lo largo de toda la distribución de ingresos.

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Para solventar esta limitación, en la última década se han propuesto distintas técnicas de descomposición salarial que dan cabida a la estimación de ecuaciones de ingresos por cuantiles (para una revisión de las mismas, puede consultarse Fortin, Lemieux y Firpo, 2011). Aunque estas técnicas resultan útiles para conocer qué parte del diferencial salarial se debe a distintas dotaciones de características productivas y qué parte a distintos rendimientos, todas ellas comparten una limitación común ya que no permiten identificar la aportación de cada variable independiente a la brecha salarial, a través de sus componentes explicado y de rendimientos6. La técnica propuesta por Fortin, Lemieux y Firpo (2011) supera esta limitación, posibilitando el planteamiento de descomposiciones de la brecha salarial à la Blinder-Oaxaca en el marco de las regresiones cuantílicas (y de cualquier estadístico distribucional que permita la definición de una función de influencia). La técnica de Fortin, Lemieux y Firpo (2011) parte de la estimación de una ecuación donde la variable dependiente (el salario por hora, en el caso que nos ocupa) es sustituida por su función de influencia recentrada (recentered influence function –RIF en adelante). La RIF se obtiene como una transformación de la variable original y muestra la importancia que tiene cada observación disponible en la determinación del valor de la variable en cuestión. En su versión más simple, el valor esperado de la RIF puede especificarse a partir de una aproximación lineal de las variables explicativas consideradas, permitiendo así su estimación a través de mínimos cuadrados ordinarios. Esta circunstancia da cabida a la aplicación de la técnica de descomposición de BlinderOaxaca (y de otras técnicas de descomposición, como la propuesta por Firpo, Fortin y Lemieux, 2007) sobre un análisis del diferencial salarial a lo largo de la distribución de ingresos como el que se plantea en el presente artículo. Sea IF (Y ; Qτ ) la función de influencia del salario Y para la distribución cuantílica considerada, de modo que IF (Y ; Qτ ) = (τ − C{Y ≤ Qτ }) / f Y (Qτ ) , donde

C{} . es una función indicador, f Y (.) es la función de densidad de la distribución marginal de Y y, finalmente, Qτ se refiere al cuantil τ de la distribución incondicional de Y . Como RIF (Y ; Qτ ) = Qτ + IF ( y, Qτ ) , se obtiene: RIF ( y; Qτ ) = Qτ +

τ − C{y ≤ Qτ } f Y (Qτ )

= c1,τ . C{y > Qτ } + c 2,τ

(1)

6

Véase Casado y Simón (2013) para un apunte más detallado de las carencias de las técnicas de Yuhn, Murphy y Pierce (1993), Di Nardo, Fortin y Lemieux (1996), Machado y Mata (2005) o Melly (2006). 10

donde c1,τ = 1 / f Y (Qτ ) y c 2,τ = Qτ − c1,τ .(1 − τ ) , por lo que, a efectos prácticos, la RIF puede obtenerse a partir de una inversión local una vez calculadas la variable ficticia C{y ≤ Qτ }(que indica si el valor del salario observado es mayor o igual al cuantil Qτ ),

el cuantil Qτ de la muestra y las funciones de densidad kernel correspondientes a f Y evaluada en Qτ . Si los coeficientes de la regresión cuantílica incondicional para dos colectivos A y B se expresan como:

)

T

)

γ g ,τ = (∑ X i . X i ) .∑ RIF (Ygi ; Q g ,τ ). X i , g = A, B i∈G

−1

(2)

i∈G

la descomposición salarial de Blinder Oaxaca puede escribirse de la siguiente forma:

) ) ) ) ∆τ o = ( X B − X A )γ A,τ + X B (γ B ,τ − γ A,τ ) (3) )τ donde ∆ o recoge el diferencial salarial estimado entre los colectivos A y B para el cuantil τ ; X A , X B son vectores que recogen las características promedio de cada colectivo y

)

)

γ A,τ , γ B ,τ son los coeficientes estimados tras el cálculo de la función RIF

sobre el conjunto de variables de los colectivos A y B para el cuantil τ , respectivamente. La primera expresión del lado derecho muestra la parte del diferencial salarial debida a disparidades en las dotaciones de características productivas en los colectivos A y B mientras que la segunda indica qué parte del diferencial salarial se debe a distintas remuneraciones de las características productivas de esos dos colectivos. En cualquier caso, la ecuación (3) permite identificar la aportación específica de cada variable considerada al valor del diferencial salarial estimado y a cada uno de sus componentes. Por último, cabe señalar que a la hora de estimar las ecuaciones salariales especificadas se ha empleado la normalización sugerida por Yun (2005) con el objetivo de eliminar el error que introduciría estimar la descomposición salarial tomando como referencia, para cada conjunto de ficticias, una variable concreta (véase Oaxaca y Ransom, 1999). 4. Resultados

La Tabla 2 presenta los resultados obtenidos tras la aplicación de la metodología de Firpo, Lemieux y Fortin (2011) al diferencial de salarios entre el sector público y el

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privado. Esta descomposición se ha realizado para las muestras de hombres y mujeres separadamente y en cualquier caso se ha tomado como referencia a los trabajadores del sector privado. En esta tabla se detalla el diferencial salarial por sectores y la aportación que suponen las diferencias en dotaciones de características productivas (parte explicada) y aquella debida a discrepancias en la remuneración por sectores de dichas características (parte no explicada). Asimismo, y aunque las estimaciones detallan el impacto diferenciado de cada una de las variables consideradas en el análisis, a efectos de presentación la tabla ofrece los resultados agrupados por categorías de variables, distinguiendo entre variables personales (que engloban la escolaridad, la experiencia y su cuadrado y la nacionalidad), variables de empresa (que comprenden el sector productivo, el tamaño, la región de ubicación y el tipo de convenio) y variables de ocupación (categoría ocupacional, realización de tareas de supervisión, tipo de contrato y tipo de jornada)7. El diferencial salarial entre el sector público y el privado es positivo, lo que indica que los salarios estimados son superiores en el ámbito del sector público, mostrando además una tendencia creciente en la primera mitad de la distribución de ingresos y decreciente en el resto. Al descomponer el diferencial salarial por sectores se observa que la brecha salarial entre los empleados del sector público y los del privado se debe fundamentalmente a diferencias en las dotaciones de características productivas, comparativamente mejores en el caso de los trabajadores del sector público. En el caso de las mujeres, la parte explicada por las diferencias en características productivas supone entre un 57 y un 84% del total de la brecha salarial mientras que, en el caso de los hombres, la parte explicada llega incluso a superar el propio diferencial en la cola derecha de la distribución. El componente de rendimientos, por su parte, oscila entre un 16 y un 55% para el colectivo de mujeres mientras que su comportamiento a lo largo de la distribución de ingresos se muestra más errático en el caso de los hombres y deja de ser significativo en la cola derecha de la distribución, lo que indica que para los trabajadores mejor pagados no se observan diferencias en cuanto a la retribución de sus características productivas entre ambos sectores. La comparación entre los resultados de la descomposición salarial por sectores para el colectivo de hombres y para el de mujeres muestra algunos resultados de interés. En este sentido, se observa que la brecha salarial entre sectores es menos pronunciada

7

Los resultados detallados variable a variable pueden solicitarse a las autoras. 12

en el caso de los hombres, mientras que trabajar en el sector público supone importantes ventajas salariales para las mujeres, sobre todo para las situadas en la parte inferior de la distribución de ingresos. Así, para las mujeres peor posicionadas en la distribución salarial el atractivo de trabajar en el sector público se traduce en la obtención de unos ingresos 2.7 veces superiores a los que obtendrían, dadas sus características productivas, en el sector privado. En la determinación de este diferencial salarial para el colectivo de mujeres destaca el papel que juegan sus características personales (concretamente, la escolaridad y la experiencia) y las de empresa. Las características de empresa explican más de la mitad del diferencial salarial por sectores en la cola izquierda de la distribución, si bien a medida que nos movemos a lo largo de la distribución el poder explicativo de las variables de empresa pierde peso a favor de las características personales, que suponen las dos terceras partes del total del componente explicado en la cola derecha de la distribución salarial. En el caso de los varones, el conjunto de variables con mayor poder explicativo sobre el diferencial salarial es el relativo a las características de empresa (representando entre el 40 y el 50% del total del componente explicado), aunque un análisis más detallado de las variables consideradas revela que, al igual que sucede en el caso de las mujeres, es la escolaridad la variable que contribuye en mayor medida a explicar la brecha salarial por sector.

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Tabla 2: Descomposiciones salariales entre sector público y privado Mujeres Diferencial Parte explicada % diferencial Parte no explicada % diferencial Parte explicada

Personales % diferencial Ocupación % diferencial Empresa % diferencial

N

p10 0,445 (82.99)**

p25 0,449 (77.72)**

p50 0,487 (71.48)**

p75 0,445 (53.62)**

p90 0,358 (33.04)**

Promedio 0,437 (83.24)**

0,252 (10.03)** 56,63

0,274 (10.58)** 61,02

0,407 (15.36)** 83,57

0,36 (11.22)** 80,90

0,212 (4.51)** 59,22

0,33 (17.66)** 75,51

0,193 (7.56)** 43,37

0,175 (6.71)** 38,98

0,08 (3.02)** 16,43

0,085 (2.64)** 19,10

0,146 (3.06)** 40,78

0,106 (5.70)** 24,26

0,061 (12.60)** 24,21

0,067 (13.51)** 24,45

0,082 (16.00)** 20,15

0,126 (19.89)** 35,00

0,155 (16.66)** 73,11

0,097 (25.42)** 29,39

0,045 (7.13)** 17,86

0,083 (12.32)** 30,29

0,13 (17.41)** 31,94

0,099 (11.52)** 27,50

0,022 (-1,87) 10,38

0,079 (15.15)** 23,94

0,146 (5.81)** 57,94

0,123 (4.78)** 44,89

0,195 (7.46)** 47,91

0,135 (4.24)** 37,50

0,034 (-0,74) 16,04

0,155 (8.41)** 46,97

34.014

34.014

34.014

34.014

34.014

34.014

Hombres Diferencial

Parte explicada % diferencial Parte no explicada % diferencial Parte explicada

Personales % diferencial Ocupación % diferencial Empresa % diferencial

N

p10 0,34

p25 0,396

p50 0,435

p75 0,375

p90 0,336

Promedio 0,379

(44.23)**

(47.58)**

(58.32)**

(35.05)**

(22.90)**

(56.35)**

0,183 (3.71)** 53,82

0,325 (6.47)** 82,07

0,299 (7.52)** 68,74

0,459 (7.85)** 122,40

0,449 (5.09)** 133,63

0,319 (9.69)** 84,17

0,158 (3.17)** 46,47

0,072 (-1,42) 18,18

0,136 (3.42)** 31,26

-0,084 (-1,43) -22,40

-0,113 (-1,27) -33,63

0,06 (-1,83) 15,83

0,091 (10.61)** 49,73

0,106 (12.06)** 32,62

0,084 (12.07)** 28,09

0,148 (14.27)** 32,24

0,186 (11.98)** 41,43

0,119 (19.80)** 37,30

0,011 (-1,43) 6,01

0,044 (5.41)** 13,54

0,07 (10.37)** 23,41

0,088 (9.33)** 19,17

0,075 (5.66)** 16,70

0,057 (9.92)** 17,87

0,081 (-1,66) 44,26

0,175 (3.53)** 53,85

0,144 (3.68)** 48,16

0,223 (3.86)** 48,58

0,188 (2.15)* 41,87

0,144 (4.44)** 45,14

42.280

42.280

42.280

42.280

42.280

42.280

14

En la Tabla 3 se presentan los resultados del análisis del diferencial salarial por razón de género en los ámbitos del sector público y del sector privado. En estas descomposiciones la categoría de referencia son las mujeres, de modo que un valor positivo indica un diferencial salarial a favor de los hombres. Contrariamente a lo que sucedía al analizar las diferencias salariales por sectores, el diferencial salarial por género se debe fundamentalmente a diferencias en los rendimientos asociados a las características productivas de hombres y mujeres, siendo el componente no explicado del diferencial salarial por sexo especialmente acusado en la cola derecha de la distribución de ingresos. Así, en el sector privado la parte del diferencial salarial no explicada por diferencias en las dotaciones de características productivas de hombres y mujeres oscila entre el 50% para el caso de los trabajadores peor remunerados y el 80% para el caso de los trabajadores mejor remunerados. Por su parte, mientras que las diferencias en las características productivas permiten explicar en torno al 66% del diferencial salarial por género entre los trabajadores con menores ingresos en el sector público, esta parte explicada se reduce drásticamente a lo largo de la distribución, llegando a ser negativa en la cola derecha de la distribución, lo que indica que entre los trabajadores mejor remunerados en el sector público las dotaciones de características productivas de las mujeres son comparativamente mejores que las de los hombres, debiéndose por tanto todo el diferencial salarial a diferencias en rendimientos de las características productivas. Comparando la brecha salarial por género entre el sector público y el privado cabe señalar en primer lugar que las diferencias salariales son notablemente más acusadas en el sector privado (mientras que el diferencial salarial por género oscila entre los 0.047 y los 0.146 puntos logarítmicos en el caso del sector público, en el sector privado lo hace entre 0.164 y 0.248 puntos logarítmicos). Destaca también el hecho de que las dotaciones de características personales juegan un papel opuesto en uno u otro sector a la hora de explicar el diferencial salarial por género. En ambos casos, las mujeres cuentan con más años de escolaridad que los hombres pero con menos años de experiencia, teniendo esta última característica una especial relevancia en el ámbito del sector privado. Así, al considerar conjuntamente todas las características personales se observa que las dotaciones de las mujeres son comparativamente mejores que las de los hombres en el ámbito del sector público, de forma que estas diferencias en dotaciones no están detrás del diferencial salarial en este ámbito, mientras que en el sector privado los hombres presentan, en su conjunto, mejores dotaciones de características personales 15

debido al papel que juega la experiencia. Se observa además que el poder explicativo de las características personales en el sector privado aumenta comparativamente a lo largo de la distribución, de forma que en la cola derecha las diferentes características personales llegan a representar el 40% de la parte explicada del diferencial salarial, si bien es cierto que al movernos a lo largo de la distribución la parte de la brecha salarial explicada por las diferencias en características productivas se va reduciendo a favor de la parte no explicada (o debida a diferencias en rendimientos). Por su parte, el conjunto de variables relativas a la ocupación (y en especial la realización de tareas de supervisión), favorece sistemáticamente a los hombres, aunque el efecto de este grupo de variables se diluye a lo largo de la distribución de ingresos en el caso del sector privado y no resulta significativo en la mitad superior de la distribución en el caso del sector público.

16

Tabla 3: Descomposiciones salariales por razón de género Sector privado Diferencial

Parte explicada % diferencial Parte no explicada % diferencial Parte explicada

Personales % diferencial Ocupación % diferencial Empresa % diferencial

N

p10 0,164 (63.91)**

p25 0,183 (74.59)**

p50 0,231 (71.33)**

p75 0,248 (56.51)**

p90 0,246 (39.68)**

Promedio 0,219 (83.48)**

0,082 (36.70)** 50,00

0,072 (31.56)** 39,34

0,064 (21.33)** 27,71

0,051 (13.46)** 20,56

0,05 (9.35)** 20,33

0,067 (26.95)** 30,59

0,082 (25.92)** 50,00

0,111 (39.04)** 60,66

0,167 (49.18)** 72,29

0,197 (44.60)** 79,44

0,196 (29.66)** 79,67

0,153 (64.79)** 69,86

0,002 (3.31)** 2,44

0,003 (3.78)** 4,17

0,005 (5.68)** 7,81

0,014 (12.02)** 27,45

0,02 (12.89)** 40,00

0,008 (10.34)** 11,94

0,054 (25.96)** 65,85

0,053 (27.14)** 73,61

0,038 (15.43)** 59,38

0,022 (6.76)** 43,14

0,028 (5.83)** 56,00

0,041 (20.96)** 61,19

0,027 (16.93)** 32,93

0,016 (10.49)** 22,22

0,021 (10.89)** 32,81

0,015 (6.56)** 29,41

0,002 -0,49 4,00

0,018 (12.81)** 26,87

135.516

135.516

135.516

135.516

135.516

135.516

Sector público Diferencial

Parte explicada % diferencial Parte no explicada % diferencial Parte explicada

Personales % diferencial Ocupación % diferencial Empresa % diferencial

N

p10 0,047

p25 0,108

p50 0,132

p75 0,116

p90 0,146

Promedio 0,115

(6.58)**

(14.84)**

(19.09)**

(13.88)**

(13.04)**

(19.86)**

0,031 (5.87)** 65,96

0,045 (7.91)** 41,67

0,024 (4.68)** 18,18

-0,02 (3.36)** -17,24

-0,088 (10.93)** -60,27

0,000 (-0,08) 0,00

0,016 (2.13)*

0,063 (8.72)**

0,109 (17.15)**

0,136 (17.55)**

0,234 (20.59)**

0,114 (23.85)**

34,04

58,33

82,58

117,24

160,27

99,13

-0,012 (5.79)** -38,71

-0,014 (6.62)** -31,11

-0,006 (3.31)** -25,00

-0,006 (2.58)** 30,00

-0,014 (4.20)** 15,91

-0,011 (5.91)** -

0,037 (8.29)** 119,35

0,027 (5.68)** 60,00

0,005 (-1,18) 20,83

0,003 (-0,61) -15,00

-0,002 (-0,29) 2,27

0,012 (3.45)** -

0,006 (-1,57) 19,35

0,032 (8.71)** 71,11

0,024 (7.51)** 100,00

-0,017 (4.29)** 85,00

-0,073 (11.93)** 82,95

-0,001 (-0,43) -

21.662

21.662

21.662

21.662

21.662

21.662

17

Conclusiones

En la mayor parte de los países desarrollados el empleo en el sector público supone una notable proporción del empleo total. España no representa una excepción y en el año 2010 el 20% del total de asalariados trabajaban en el sector público, alcanzando la cifra del 25% en el caso de las mujeres (EPA, 2010). Dadas las diferencias salariales observadas entre ambos sectores, en los últimos años han aparecido numerosos trabajos que analizan el diferencial salarial entre los sectores público y privado, poniendo de manifiesto que los trabajadores del sector público tienden a recibir unos mayores salarios que los del sector privado y siendo además este diferencial salarial más acusado en el caso de las mujeres. Sin embargo, son escasos los trabajos que analizan, para el caso español, el diferencial salarial entre sectores y por género. En este sentido, con el presente trabajo se pretende contribuir a esta literatura, analizando las diferencias salariales existentes tanto entre sectores como por razón de género a lo largo de la distribución y descomponiendo esas diferencias salariales en una parte explicada por las características productivas de los trabajadores y una parte no explicada debida a diferencias en rendimientos. Partiendo de los datos de la EES correspondiente a 2010, observamos que en el sector público se perciben unos mayores salarios que en el sector privado, siendo además este diferencial salarial mayor en el caso de las mujeres. Aunque esto es así a lo largo de toda la distribución, el diferencial salarial varía notablemente a lo largo de la misma, mostrando una tendencia creciente en la primera mitad de la distribución de ingresos y decreciente en la segunda mitad. Por su parte, en el caso del diferencial salarial por género se observa que los hombres perciben unos mayores salarios que las mujeres, siendo este diferencial mayor en el caso del sector privado. Se observa además que este diferencial salarial por género tiende a aumentar a lo largo de la distribución, con unas diferencias salariales por género más acusadas, tanto en el sector público como en el privado, en la cola derecha de la distribución, lo que refleja la posible existencia de efectos de ‘techo de cristal’ en ambos sectores. Descomponiendo estos diferenciales salariales a partir de la metodología propuesta por Fortin, Lemieux y Firpo (2011) encontramos notables diferencias en los factores que están detrás de esos diferenciales salariales. Así, al descomponer el diferencial salarial por sectores se observa que la brecha salarial entre los empleados del sector público y los del privado se debe fundamentalmente a diferencias en las dotaciones de características productivas, que resultan comparativamente mejores en el 18

caso de los trabajadores del sector público. Mientras que en el caso de las mujeres la parte explicada por las diferencias en características productivas se sitúa entre un 57 y un 84% del diferencial salarial, en el caso de los hombres la parte explicada llega incluso a superar el propio diferencial en la cola derecha de la distribución, reflejando así que esos mayores salarios percibidos por los trabajadores del sector público se deben en su totalidad a las mejores dotaciones en sus características productivas. Por el contrario, al analizar el diferencial salarial por género se observa que éste no se explica por las diferentes dotaciones de los individuos sino que se debe fundamentalmente a diferencias en los rendimientos asociados a las características productivas de hombres y mujeres, siendo el componente no explicado del diferencial salarial por sexo especialmente acusado en la cola derecha de la distribución de ingresos. De hecho, las diferencias en rendimientos de las características productivas (que podrían interpretarse como discriminación) suponen el 80% de la brecha salarial que se observa entre hombres y mujeres entre los trabajadores mejor remunerados del sector privado mientras que en el sector público la totalidad del gap salarial por género en la cola derecha de la distribución se debe a diferencias en rendimientos. Así, a pesar de que la brecha salarial por género es menor en el sector público que en el privado, destaca el hecho de que, tanto en un sector como en otro, estas diferencias no vengan explicadas por las características productivas de los individuos o de sus ocupaciones, sino que respondan en gran medida a las diferentes remuneraciones de esas características en función del género de los trabajadores.

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