Estimación cuantílica de la brecha salarial de género en Argentina corregida por sesgo de selección
type: CreativeWork
description: La brecha salarial de género es una realidad en todo el mundo y la Argentina no es la excepción. El objetivo de este trabajo es estimar dicha brecha para Argentina en el periodo comprendido entre 2021 y 2022. Se utilizó la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) para la estimación a través de regresiones cuantílicas condicionales y regresiones que corrigen el sesgo de selección (Heckman) típicamente encontrado en este tipo de análisis. Los resultados indican que dicha brecha se ubica en el 15.46% para el modelo de regresión tradicional (MCC), 12.77% para el modelo de regresiones por cuantiles sobre la mediana, 14.62% para el método de Heckman y finalmente 14.27% para el modelo de selección cuantílica en la mediana. Por otro lado, la brecha de género es estadísticamente significativa a lo largo de toda la distribución condicional del salario, pero su magnitud no es constante. La curva de cuantiles condicionales y las estimaciones del modelo de selección cuantílica presentan un patrón en forma de U invertida. Es decir que la brecha salarial de género es especialmente grande en la cola izquierda que es consistente con la presencia de pisos pegajosos, es decir un modelo de empleo discriminatorio que mantiene principalmente a las mujeres en los puestos más bajos de la escala laboral, con escasa movilidad y salarios. Dicha brecha es, para la estimación por cuantiles condicionales, superior al 27% y en cuanto al modelo de selección cuantílica llega a alcanzar el 32%. Por otro lado, el comportamiento en la cola derecha también es consistente con la presencia de lo que comúnmente se llama techo de cristal. Esto se traduce en una caída marcada a partir del cuantil 95 donde la brecha salarial de género pasa de valores cercanos a 14% a 19% para el caso de la regresión por cuantiles condicionales y de 15% a 18% para el modelo de selección cuantílica. Por lo tanto, si bien la teoría de Extreme Value (EV) sostiene que la sensibilidad en los extremos de la distribución puede que sea m…
abstract: La brecha salarial de género es una realidad en todo el mundo y la Argentina no es la excepción. El objetivo de este trabajo es estimar dicha brecha para Argentina en el periodo comprendido entre 2021 y 2022. Se utilizó la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) para la estimación a través de regresiones cuantílicas condicionales y regresiones que corrigen el sesgo de selección (Heckman) típicamente encontrado en este tipo de análisis. Los resultados indican que dicha brecha se ubica en el 15.46% para el modelo de regresión tradicional (MCC), 12.77% para el modelo de regresiones por cuantiles sobre la mediana, 14.62% para el método de Heckman y finalmente 14.27% para el modelo de selección cuantílica en la mediana. Por otro lado, la brecha de género es estadísticamente significativa a lo largo de toda la distribución condicional del salario, pero su magnitud no es constante. La curva de cuantiles condicionales y las estimaciones del modelo de selección cuantílica presentan un patrón en forma de U invertida. Es decir que la brecha salarial de género es especialmente grande en la cola izquierda que es consistente con la presencia de pisos pegajosos, es decir un modelo de empleo discriminatorio que mantiene principalmente a las mujeres en los puestos más bajos de la escala laboral, con escasa movilidad y salarios. Dicha brecha es, para la estimación por cuantiles condicionales, superior al 27% y en cuanto al modelo de selección cuantílica llega a alcanzar el 32%. Por otro lado, el comportamiento en la cola derecha también es consistente con la presencia de lo que comúnmente se llama techo de cristal. Esto se traduce en una caída marcada a partir del cuantil 95 donde la brecha salarial de género pasa de valores cercanos a 14% a 19% para el caso de la regresión por cuantiles condicionales y de 15% a 18% para el modelo de selección cuantílica. Por lo tanto, si bien la teoría de Extreme Value (EV) sostiene que la sensibilidad en los extremos de la distribución puede que sea m…
author: Benito, Ignacio José
language: spa
keywords: Salarios, Análisis de datos, Data Analysis, Salaries
date published: 2023
date modified: 2026-07-27T21:55:47Z
provider: Universidad Torcuato di Tella
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Universidad Torcuato Di Tella