Determinantes y descomposición de la brecha salarial de género en la PEA Ocupada de Puno, 2024

Determinantes y Descomposición de la Brecha Salarial de Género en la PEA Ocupada de Puno, 2024

Leonardo Bautista Padilla; Carlos Machaca Palomino

UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERÍA

FACULTAD DE INGENIERÍA ECONÓMICA, ESTADÍSTICA Y CIENCIAS SOCIALES

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“DETERMINANTES Y DESCOMPOSICIÓN DE LA BRECHA SALARIAL DE GÉNERO EN LA PEA OCUPADA DE PUNO, 2024”

ÁREA: DESARROLLO

PRESENTADO POR:

Leonardo Bautista Padilla - 8VO CICLO (20222192H)

Gmail: leonardo.bautista.p@uni.pe        Teléfono: 982 375 467

Carlos Machaca Palomino – 8VO CICLO (20211227J)

Gmail: carlos.machaca.p@uni.pe        Teléfono: 979 747 049

LIMA - PERÚ

2025

1. Resumen

En el Perú persisten las brechas salariales de género y la alta informalidad. En Puno, la segmentación ocupacional y las diferencias en capital humano agravan estas disparidades. Con microdatos de la ENAHO 2024, estimamos funciones mincerianas y aplicamos las descomposiciones de Oaxaca–Blinder y Ñopo para separar la brecha en componentes explicados (educación, experiencia potencial, formalidad, ocupación, área) y no explicados (retornos diferenciales y/o discriminación). La evidencia muestra que, aunque las dotaciones explican una fracción de la brecha, persiste un componente no explicado estadísticamente significativo. Los hallazgos respaldan políticas para promover equidad salarial, formalización y reducción de la segmentación en mercados altoandinos.

Palabras clave: Brechas salariales, desigualdad laboral, Microdatos ENAHO, Oaxaca–Blinder, Ñopo.

Abstract

We study gender wage gaps in Puno (Peru) using ENAHO 2024 microdata. We estimate Mincer wage equations and implement Oaxaca–Blinder and Ñopo decompositions to split the gap into explained (education, potential experience, formality, occupation, area) and unexplained components (differential returns and/or discrimination). Results indicate that observable endowments account for part of the gap, but a statistically significant unexplained component remains, consistent with structural segmentation. These findings inform policies for wage equity and formalization in high-Andean labor markets.

Keywords: Wage gaps, labor inequality, ENAHO Microdata, Oaxaca–Blinder, Ñopo.

1. INTRODUCCIÓN

La desigualdad salarial constituye uno de los fenómenos más persistentes en el mercado laboral peruano y latinoamericano. A pesar de los avances en educación, participación laboral femenina y formalización del empleo, las diferencias en los ingresos entre grupos poblacionales continúan siendo significativas (INEI, 2023; MTPE, 2023). Estas brechas no solo reflejan desigualdades en el acceso a la educación o a empleos de calidad, sino también la presencia de factores estructurales y discriminatorios que determinan el retorno económico de las características productivas de los trabajadores (Ñopo, 2012; OIT, 2018).

El estudio pionero de Hugo Ñopo (2008) introdujo un enfoque innovador basado en el emparejamiento (matching decomposition), demostrando que en el Perú existe una brecha salarial latente que persiste incluso después de controlar las diferencias en capital humano, experiencia y ocupación. Según sus resultados, las mujeres reciben sistemáticamente menores ingresos que los hombres, aun teniendo características laborales y educativas similares, lo que evidencia la presencia de mecanismos de discriminación o segmentación en el mercado laboral.

Por otro lado, el método clásico de Oaxaca–Blinder (1973) permite dividir la brecha salarial total en dos componentes: una parte explicada por las diferencias promedio en las características observables de los trabajadores —como educación, experiencia o formalidad— y una parte no explicada, que puede atribuirse a diferencias en la valoración de esas características o a factores estructurales del mercado laboral. Este enfoque ha sido ampliamente utilizado en estudios de desigualdad en América Latina, mostrando su utilidad para identificar los determinantes observables y no observables de las brechas de ingresos (Jaramillo & Saavedra, 2011; Ñopo, Saavedra & Torero, 2004).

El departamento de Puno presenta una estructura productiva basada en actividades agropecuarias, de servicios y comercio informal, con predominio de unidades económicas de pequeña escala y baja productividad (INEI, 2024). Estas características se traducen en un mercado laboral segmentado y con limitadas oportunidades de empleo formal. Según datos de la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO, 2023), alrededor del 72 % de los trabajadores puneños se desempeña en el sector informal, y la tasa de participación laboral femenina asciende a  49.14 %, frente al 50.86 % de los hombres (INEI, 2024).
En términos de ingresos, los hombres perciben en promedio S/ 1,206.51 mensuales, mientras que las mujeres alcanzan S/ 712.48, lo que representa una brecha bruta cercana al 28 % (elaboración propia con base en ENAHO 2024, módulo de empleo e ingresos). Estas diferencias se amplían en el ámbito rural, donde apenas el 12 % de las mujeres ha accedido a educación superior, frente al 20 % de los hombres rurales (INEI, 2024).

Estos hechos estilizados muestran que la desigualdad salarial en Puno no solo obedece a diferencias en educación o tipo de empleo, sino también a factores estructurales y posiblemente discriminatorios. El alto grado de informalidad y la segmentación ocupacional reducen las oportunidades de empleo de calidad y limitan los retornos de la educación, afectando en mayor medida a las mujeres y a la población indígena (INEI, 2024; Arpi Mayta, 2022).

En ese contexto, el presente estudio tiene como objetivo general analizar los determinantes y la magnitud de las brechas salariales en el departamento de Puno, descomponiendo el diferencial total entre hombres y mujeres en sus componentes explicado y no explicado, mediante los métodos de Oaxaca–Blinder (1973) y Ñopo (2008).

De manera específica, se busca:

Describir las características socioeconómicas y laborales de los trabajadores puneños, con énfasis en las diferencias por sexo.

Estimar la brecha salarial promedio entre hombres y mujeres en la región.

Aplicar los métodos de descomposición Oaxaca–Blinder y Ñopo para identificar la contribución relativa de las características observables y no observables al diferencial salarial.

A continuación, se describe el marco teórico referente al estudio, luego se presentarán la metodología y para finalizar, los resultados y las conclusiones.

1. MARCO TEÓRICO

Antecedentes

En el caso peruano, diversas investigaciones han evidenciado que las brechas salariales por género y por origen étnico se mantienen elevadas, y que una fracción considerable de las mismas —entre el 25 % y el 40 % del total— permanece sin explicación, lo cual revela la existencia de sesgos estructurales en la asignación de remuneraciones (Ñopo et al., 2004; Jaramillo & Saavedra, 2011).

A nivel cultural, Arpi Mayta (2022) aplicó la descomposición Oaxaca–Blinder para analizar la brecha de ingreso étnica en la región Puno, diferenciando entre población indígena (quechuas y aimaras) y no indígena. Sus resultados evidenciaron que los trabajadores indígenas perciben ingresos significativamente menores, y que más del 35 % del diferencial total no puede explicarse por diferencias en educación, edad o tipo de ocupación. Este hallazgo refuerza la idea de que en Puno —una región con alta diversidad cultural y marcada informalidad laboral— las desigualdades de ingreso trascienden el nivel educativo y se relacionan con factores estructurales, culturales e institucionales.

Fundamentos Teóricos

Bases conceptuales
La comprensión de las brechas salariales requiere enmarcar el fenómeno dentro de un conjunto de conceptos interrelacionados que explican cómo las características individuales, institucionales y estructurales influyen en la determinación de los ingresos laborales

Desigualdad y brecha salarial
La desigualdad salarial se refiere a la distribución asimétrica de los ingresos entre individuos o grupos dentro de un mercado de trabajo. En particular, la brecha salarial de género mide la diferencia promedio en las remuneraciones entre hombres y mujeres, generalmente expresada como el porcentaje en que el ingreso femenino se encuentra por debajo del masculino (OIT, 2018).
Esta brecha puede tener un componente explicado, asociado a diferencias observables (educación, experiencia, ocupación, etc.) y un componente no explicado, vincualdo a factores como la discriminación o los sesgos estructurales del mercado (Ñopo, 2018).
En el Perú, los estudios del Banco Interamericano de Desarrollo (BID) y del Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI) muestran que las mujeres perciben, en promedio, entre un 25 % y 30 % menos que los hombres, incluso cuando poseen niveles educativos similares (BID, 2023; INEI, 2024).

 Capital Humano
La teoría del capital humano, desarrollada por Schultz (1961) y Becker (1964), sostiene que la educación y la experiencia laboral incrementa la productividad de los trabajadores, elevando sus ingresos.
Bajo este enfoque, las diferencias salariales reflejarán, en principio, diferencias en la inversión individual en educación y capacitación. No obstante, esta teoría por sí sola no logra explicar por qué individuos con características similares perciben salarios distintos, lo que motiva la incorporación de teorías complementarias.
En contextos como el peruano, donde la calidad educativa y el acceso al empleo formal varían según género y región, los retornos al capital humano pueden ser heterogéneos. Investigaciones como las de Jaramillo y Saavedra (2011) muestran que el retorno promedio de la educación universitaria en el país es mayor para los hombres que para las mujeres, lo que sugiere la existencia de factores estructurales que distorsionan la relación entre educación y salario.

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