INTRODUCCIÓN

La agricultura es un sector relevante en la economía de muchos países porque es un pilar para su abastecimiento y su seguridad alimentaria, además por los beneficios y empleos que genera. El sector agrícola mexicano se caracteriza por su heterogeneidad debido a que coexisten tanto productores de subsistencia como empresas agroindustriales, tal como lo señala ^{Yúnez Naude (2010)}. Al respecto, con base en el Censo Agropecuario 2007 (^{Inegi, 2012}), ^{Stabridis (2022)} muestra que, a pesar de que las unidades productivas de subsistencia (con hasta dos hectáreas de extensión) son la mitad del total, solo poseen 5.5 por ciento del total de tierra agrícola, mientras que las grandes unidades (de más de 20 hectáreas) poseen el 65 por ciento de las tierras productivas. Estas últimas son las que tienen un régimen hídrico de riego y las que contratan la mayor parte de la mano de obra y sus cultivos están conformados por uno o más ciclos al año. Con el tiempo, han desarrollado una agricultura que les permite vender al mercado extranjero a través de asociaciones de productores-exportadores o de empresas transnacionales con las que tienen contratos de producción.

Por lo anterior, podemos decir que la agricultura en México se puede identificar en dos tipos: el primero está relacionado con la producción de cultivos básicos como el maíz y el frijol, entre otros, cuyo valor comercial es regularmente bajo; y el segundo se enfoca en productos hortícolas (p. ej. tomate, pimientos, etc.) y frutales (berries,³ cerezas, nueces), los cuales tienen un alto valor comercial; su patrón de demanda de mano de obra asegura durante todo el año un flujo continuo de exportación a Estados Unidos, Europa o Asia, otorgando amplias ganancias a este tipo de unidades productivas. Esto genera una demanda de trabajo agrícola también heterogénea que depende del tipo de unidad productiva, si es comercial o de subsistencia. Respecto a estas últimas, regularmente solo utilizan trabajo familiar; las unidades comerciales pequeñas contratan trabajadores por temporadas cortas; mientras que las grandes unidades productivas que abastecen al mercado nacional y de exportación tienen un flujo continuo de demanda de mano de obra asalariada que es cubierta por los jornaleros agrícolas.

Los jornaleros agrícolas son trabajadores temporales (en su mayoría) que padecen condiciones laborales precarias.⁴ Muchos de ellos se ven obligados a migrar de sus lugares de origen – regularmente de los estados más pobres– hacia las grandes regiones agrícolas ubicadas en el occidente y el noroeste de México en busca de mejores salarios. La precariedad es una característica de la ocupación de jornalero agrícola (^{Lara Flores, 2011}). Un rasgo importante de este grupo laboral es que una gran parte de las personas que ocupan estos empleos son indígenas, de las cuales entre 10 y 15 por ciento son mujeres, tal como se observa en los datos del Censo de Población y Vivienda 2020 y de la Encuesta Nacional de Ingreso y Gasto de los Hogares (ENIGH) (^{Inegi, 2020}, ²⁰²¹). Cuando se toman en cuenta estas dos variables se identifica que existe una brecha salarial respecto a las variables opuestas, es decir, las personas no indígenas y los hombres, respectivamente. Una parte de esta brecha salarial se puede explicar por la diferencia de habilidades para cumplir la labor, pero sin duda, otra parte se explica por la segregación ocupacional y la discriminación.

El objetivo de esta investigación es analizar el efecto del género y la etnicidad en la brecha salarial entre jornaleros agrícolas de la región noroeste de México, utilizando la muestra censal del Censo de Población y Vivienda 2020. Mediante el uso de métodos de matching se explica cuál es el efecto directo de la etnicidad y del género sobre la brecha salarial entre jornaleros agrícolas, y se analiza si esto puede ser asociado o no a la discriminación. La ventaja de utilizar este marco metodológico es que no solo permite aislar los efectos del género y de la etnicidad en los salarios del resto de características, sino que también permite observar el efecto de otras variables como la edad, la escolaridad o la condición de migración. La región de estudio es el noroeste de México – Baja California, Baja California Sur, Sinaloa y Sonora– por ser una de las regiones agrícolas más importantes debido a su alto valor de producción agrícola, sus niveles de exportación y por la gran demanda de trabajadores agrícolas a lo largo del año.

Los resultados del ejercicio muestran que el salario de las mujeres tiende a ser siete por ciento menor que el que ganan los hombres, y que esta diferencia crece entre la parte media y alta de la distribución. El comportamiento es análogo cuando se considera la variable de la etnicidad, ya que los indígenas ganan 17 por ciento menos que los no indígenas, acentuándose en la parte alta de la distribución. Es decir, la brecha va aumentando conforme se desplaza hacia los cuantiles más altos. Cuando se intersecan las variables de género y etnicidad, se observa que los salarios más bajos son para las mujeres indígenas jornaleras. Se considera que parte de esta diferencia puede atribuirse a la discriminación.

El artículo se divide en seis secciones: en la primera se aborda el marco conceptual sobre los jornaleros agrícolas, en la segunda se considera la revisión de la literatura sobre brechas salariales, la tercera detalla la metodología utilizada, en la cuarta se describe la fuente de información, en la quinta se muestran los resultados, y en la última se presentan las conclusiones.

EL TRABAJO JORNALERO AGRÍCOLA EN LA REGIÓN NOROESTE

LA BRECHA SALARIAL

METODOLOGÍA

Como ya fue señalado, la DOB es el primer acercamiento al estudio de la brecha salarial. Este modelo hace una separación entre el aspecto delimitado por las diferencias en la composición de los grupos y el componente que se se define por la estructura de los salarios, el cual es asociado con discriminación. Sin embargo, a pesar de lo práctico del método, se considera que este presenta varios inconvenientes, como el hecho de que solo se ajusta a estimaciones cuando la especificación de los parámetros es lineal, como lo señalan ^{Barsky et al. (2002)}. Así mismo, ^{Weichselbaumer y Winter-Ebmer (2005)} afirman que el componente no explicado no necesariamente incluye discriminación sino también otras variables omitidas –como diferencias en la productividad o segregación ocupacional–. Al respecto, ^{Ñopo (2008)} señala que la DOB toma en cuenta las diferencias en las distribuciones de los trabajadores sin considerar que no todos son necesariamente comparables, pudiendo generar sesgos en las estimaciones. Ante este problema, el autor utiliza técnicas de matching exacto para analizar la brecha salarial entre individuos que tienen características observables similares. También ^{Frölich (2007)} utiliza PSM para estimar el Efecto de Tratamiento Promedio en los Tratados (ATET, por sus siglas en inglés)¹⁵ del género en la brecha.

Para este artículo se aplican las técnicas de matching para estimar por separado el efecto del género y de la etnicidad en la brecha salarial de los jornaleros. Para la modelación simultánea del género y de la etnicidad en la brecha se usan los modelos IPWRA. A continuación se explica brevemente cada uno de los métodos.¹⁶

FUENTES DE INFORMACIÓN

La base de datos que se utiliza es la muestra censal derivada del levantamiento del cuestionario ampliado del Censo de Población y Vivienda 2020, el cual es representativo de todos los municipios y localidades de más de 50 000 habitantes –donde se levantaron muestras representativas–. Así mismo, el levantamiento de información se realizó en los municipios con bajo Índice de Desarrollo Humano, en los de alta concentración de población indígena y/o afrodescendiente y en los de menos de 1 300 viviendas ocupadas (^{Inegi, 2021}). La muestra censal consta de aproximadamente la décima parte de los hogares de México. De esta se seleccionó solo a los jornaleros agrícolas asalariados que viven en la región noroeste, considerando a la población de entre 12 y 75 años con el fin de captar con amplitud la fuerza laboral agrícola. Por tanto, la submuestra de estudio está constituida por las siguientes variables:

Los promedios de estas variables se muestran en el cuadro 4.¹⁹ El salario promedio es de 33.3 pesos por hora, siendo más alto para los hombres que para las mujeres (33.7 y 31.7 pesos, respectivamente), y para los jornaleros no indígenas que para los indígenas (35.1 y 29.6 pesos, respectivamente). La brecha salarial por género es más alta en los jornaleros no indígenas (35.6 y 33.6 pesos, respectivamente) que en los indígenas (29.6 y 29.4 pesos, respectivamente), donde es casi cero. Esto da una idea de las diferencias salariales que se presentan por género y etnicidad en la región noroeste.

En cuanto al porcentaje de mujeres jornaleras (23 %), se observa que es más alto en indígenas (28 %) que en no indígenas (21 %). La tercera parte de los jornaleros (33 %) se auto adscribe como indígena, siendo más alta esta cifra en hombres (40 %) que en mujeres (31 %). En cuanto a la edad, se observa que el promedio de la muestra es de 37.4 años, siendo más jóvenes las mujeres (35.1 años) que los hombres (38 años); así mismo, los indígenas son más jóvenes (35.9 años) que los no indígenas (38.1 años).

La escolaridad promedio es de primero de secundaria (7 años), siendo muy similar entre hombres y mujeres, y 0.7 años más alta en no indígenas que en indígenas (7.2 y 6.5 años, respectivamente); esta diferencia es menor que la que resulta cuando se comparan los trabajadores sin distinguir su ocupación. Los hablantes de lengua indígena representan el 14 por ciento del total, siendo este claramente más alto entre los trabajadores que se identifican como indígenas (40 %) que en los no indígenas (1 %). El 30 por ciento de los jornaleros agrícolas del noroeste son migrantes, siendo este el porcentaje más alto de todas las regiones.

En el caso de los jornaleros migrantes, el porcentaje de mujeres (40 %) es mayor que el de hombres (27 %), así como el de indígenas (44 %) es mayor que el de los no indígenas (23 %). En todos los casos (el total, hombres, mujeres, indígenas y no indígenas) los jornaleros tienen cónyuge. En cuanto a la pobreza laboral extrema, se observa que 15 por ciento de los jornaleros sufren de pobreza extrema, siendo más alta la tasa en hombres (tanto indígenas como no indígenas) que en mujeres. Alrededor del 40 por ciento de los jornaleros vive en áreas rurales (es decir, de menos de 2 500 habitantes). Los jornaleros del noroeste que viven en un municipio de la ZLFN representan el 13 por ciento del total, siendo las mujeres no indígenas las trabajadoras con una ligera presencia mayor en municipios de la ZLFN (15 %).

RESULTADOS

Los resultados de los matching por género se muestran en el cuadro 5, donde se presentan tanto los obntenidos por PSM como los de matching por Mahalanobis.²⁰ Los resultados obtenidos son todos significativos al 99 % y es que el efecto de ser mujer en la brecha salarial promedio ronda el cuatro por ciento. Los resultados se expresan como porcentaje de la brecha y es respecto a la parte pareada (matching).

De acuerdo con ^{Meara et al. (2020)}, el efecto de tratamiento de ser mujer en la brecha salarial es la diferencia entre los grupos pareados. Es decir, al comparar a hombres y mujeres de características similares (edad, escolaridad, etc.) se observa que las mujeres reciben cuatro por ciento menos de salario, lo cual puede estar asociado a discriminación y a otras características no observables, como la productividad. En la ocupación de los jornaleros agrícolas es difícil ver segregación ocupacional que no favorezca a las mujeres, ya que más bien se da una segregación por el tipo de unidad productiva hacia aquellas que funcionan con esquemas más informales, como el pago por destajo.

Los resultados para los matching por etnicidad se presentan en el cuadro 6. El efecto de la etnicidad es ampliamente desfavorable para los jornaleros indígenas, quienes reciben un salario menor en 16 por ciento (15.7 % a 17.7 % con Mahalanobis y 15.7 % a 15.9 % con PSM) respecto a los no indígenas. Este 16 por ciento menor puede estar relacionado con discriminación y, en su caso, se puede observar en varias entidades del país que se les asignan tareas de mayor esfuerzo físico y menor posibilidad de pago extra, o también que priorizan trabajar en unidades productivas informales que les ofrecen pago por destajo sin acceso a prestaciones. Para el caso de Reino Unido, Meara et al. (2020) muestran que si se toma en cuenta la segregación ocupacional, los resultados pueden ser un poco diferentes.

Para el caso de las estimaciones de multitratamiento, los resultados se muestran en el cuadro 7²¹ con base en ^{Cattaneo (2010)} y ^{Cattaneo et al. (2013)}. Al considerar a los hombres indígenas como categoría de referencia, se obtienen los efectos del resto de las categorías en el salario de los jornaleros agrícolas.

Se reportan los valores del logaritmo de salarios y el efecto de tratamiento. Para el caso de la media, se observa que las mujeres no indígenas ganan 7.5 por ciento menos que los hombres no indígenas, controlando por características observables, de modo que ese 7.5 por ciento menor es el efecto de ser mujer no indígena. Los hombres indígenas perciben un salario 16.5 por ciento menor que el de los hombres no indígenas. La categoría más desfavorecida es la de mujeres indígenas, ya que su salario es 24.1 por ciento menor que el de los hombres no indígenas, lo que da cuenta de la vulnerabilidad que sufren las jornaleras indígenas a través de sus ingresos.

Ahora cabe cuestionar si estos efectos del género y la etnicidad se mantienen a lo largo de la distribución salarial. Esto se puede conocer al explorar los resultados por cuantiles: en el percentil 10, se observa que el efecto del género se diluye y es el de etnicidad el que pesa más (la diferencia de género entre las personas no indígenas, hombres y mujeres, es solo del 1 %) y las diferencias de los hombres no indígenas respecto a los hombres y mujeres indígenas es de 22.2 por ciento.

Conforme se avanza hacia los percentiles más altos, la diferencia por género va cobrando importancia y la de etnicidad aumenta, siendo muy alta en el percentil 90, donde las mujeres no indígenas tienen un salario 15 por ciento menor respecto a sus pares hombres y el extremo se da en las jornaleras indígenas, cuyo salario es 36.5 por ciento menor respecto a los hombres no indígenas. Este aumento de las brechas en los percentiles más altos denota la presencia de techo de cristal,²² tal como lo mide ^{Arulampalam et al. (2007)}. En el cuadro 8 se observa la comparación entre todas las categorías.

Cuando se compara a los hombres indígenas con las mujeres no indígenas, se observa que los primeros tienen un salario nueve por ciento menor al de ellas en la media; esta diferencia es más alta en la parte baja de la distribución (19.8 % en el percentil 25), pero en la parte media y alta de la distribución las diferencias no son significativas en los salarios de estos grupos. Comparando a las mujeres se puede observar el efecto de la etnicidad: las no indígenas tienen un salario 16.7 por ciento más alto que las indígenas en la media, y cuando se explora a través de la distribución se observa que esta diferencia es más amplia en los extremos de la distribución y no significativa en la mediana. En el percentil 25 las mujeres no indígenas tienen un salario 21.1 por ciento más alto que sus pares indígenas; así mismo, esta diferencia es de 21.1 por ciento en el percentil 90. Esto podría interpretarse como la presencia de piso pegajoso²³ y techo de cristal.

La comparación entre hombres y mujeres indígenas permite observar el efecto de género en los indígenas. En la media las mujeres indígenas tienden a percibir un salario 7.6 por ciento menor que sus pares hombres, pero cuando se explora la diferencia a través de la distribución salarial, se observa que solo se presenta en la parte alta de la distribución, es decir, 16.8 por ciento de diferencia en el percentil 90.

La importancia de estos resultados radica en la interacción que pueden tener los efectos del género y la etnicidad en los salarios y que estos pueden variar dependiendo de la parte de la distribución a la que se hace referencia. De esta manera se muestra que la interacción género-etnicidad (mujeres indígenas) denota una diferencia amplia que va de 21 a 36 por ciento, siendo reducida solo en la mediana de la distribución; de este modo los dos efectos amplían las diferencias.

Para corroborar la robustez de los resultados obtenidos con el modelo IPWRA, se consideró compararlos con las estimaciones de las brechas para género y etnicidad a través de los métodos de descomposición RIF (^{Firpo et al., 2018}), usando los comandos desarrollados por ^{Rios-Avila (2020)}. Los resultados, en los cuadros 9 y 10, muestran que la brecha por género y etnicidad favorecen a los trabajadores hombres e indígenas. Se observa que la mayor parte de la brecha no es explicada por las características de los grupos, lo que no necesariamente implica que esto se deba a la discriminación, sino que, como señalan ^{Meara et al. (2020)}, esto se debe a un alto grado de heterogeneidad entre los grupos, algo que se observa desde el cuadro 4, donde se evidencian las diferencias en edad, escolaridad y condición de migración. Es por ello que se considera que los resultados obtenidos con los modelos matching e IPWRA son una mejor opción para modelar los efectos estudiados que con los modelos RIF.

CONCLUSIONES

El objetivo de este artículo fue analizar el efecto del género y la etnicidad en la brecha salarial entre jornaleros agrícolas asalariados en el noroeste de México, tanto en la media como a lo largo de la distribución salarial para determinar si existe un componente de discriminación. Mediante el uso de métodos de matching se encontraron estos efectos, tomando en cuenta como tratamiento al género o a la etnicidad y luego, con el uso de modelos IPWRA, para evaluar simultáneamente ambos efectos.

Los resultados con el matching dan cuenta de que existe un efecto directo negativo del género y la etnicidad en los salarios, de modo que las mujeres tienden a tener menores salarios que los hombres, así como los indígenas menores que los no indígenas, en un entorno donde se comparan jornaleros de características observables similares. El efecto de la etnicidad es mayor al del género (16.5 % vs. 4 %). La ventaja de las estimaciones con matching sobre la DOB es que se controla por heterogeneidad y así se reduce sustancialmente el sesgo de selección en características observables.

Para evaluar el efecto simultáneo del género y la etnicidad a través de la distribución de salarios se utilizaron los modelos IPWRA. Los resultados en la media muestran que los salarios más altos son los de los hombres no indígenas, siendo los trabajadores indígenas (hombres y mujeres) los que presentan los salarios más bajos.

Cuando se analizaron estas brechas a lo largo de la distribución salarial se observó que en la parte baja de la distribución solo se presenta el efecto de la etnicidad, siendo el de género no significativo. Sin embargo, conforme se avanzó a los percentiles más altos, entonces el efecto de la etnicidad se redujo un poco pero aumentó el de género, razón por la cual las mujeres no indígenas perciben salarios casi iguales a sus pares hombres en el percentil 10, pero muy superiores a los indígenas. Sin embargo, en el percentil 90 ellas presentaron salarios 15 por ciento más bajos que los jornaleros no indígenas, y la distancia de los trabajadores indígenas respecto a los hombres no indígenas aumentó, por lo que en materia de género se presentó techo de cristal. Mientras que en el caso de los hombres indígenas, respecto a los no indígenas, el efecto de la etnicidad se redujo conforme se avanzó en la distribución. Cuando se comparó el efecto de la etnicidad en las mujeres, se observó que la brecha es más grande en los extremos y que incluso en la mediana no se pueden distinguir diferencias salariales, lo que denota la presencia de piso pegajoso al mismo tiempo que techo de cristal.

Por último, al comparar el efecto del género entre jornaleros indígenas, se observó que desde el percentil 10 a la mediana de la distribución, las diferencias salariales entre hombres y mujeres indígenas no son significativas, y fue en la parte alta de la distribución donde se observaron menores salarios para las mujeres, lo que denota la presencia de techo de cristal. Como se señaló antes, son escasos los trabajos sobre la brecha salarial de los jornaleros. Para el caso de Estados Unidos, ^{Fisher et al. (2021)} encontraron que las mujeres tienen un salario seis por ciento menor que los hombres, lo que en parte se debe a la discriminación. Para el caso de México, ^{Stabridis y Salgado Viveros (2022)} encontraron que las jornaleras tenían un salario 15 por ciento menor a los jornaleros y que una parte de esta diferencia se debe a la discriminación.

El hecho de que se encuentren efectos negativos en materia de género y etnicidad en los salarios no solo puede atribuirse a factores como la discriminación, pues existen algunas características no observables como el tipo de pago (salario integrado, mixto, destajo), algún tipo de selección en ocupación (algunas labores pueden asignarse a mujeres o a indígenas, o ellos elegir realizarlas para conseguir una mayor remuneración) o la dificultad que las mujeres, por su rol de género, puedan tener para acceder a algunos pagos extras por cumplir un horario laboral más extenso, por lo que podrían tener salarios más bajos. Sin embargo, sí es posible atribuir este efecto negativo a cierto grado de discriminación por género y etnicidad.

Es importante señalar que en futuros trabajos se pudiera incluir la oferta laboral por género a nivel local como una variable que puede afectar los salarios, así como incluir información sobre los productores que pueda tener efecto en los salarios o influir en la oferta laboral. El problema que se tiene ahora es que no se cuenta con una encuesta o censo que recoja las particularidades de los jornaleros agrícolas ni de las unidades productivas para las que ellos trabajan, similar a la que en Estados Unidos se recoge con la NAWS o las encuestas agrícolas de Chile, Perú y Colombia. La Encuesta Nacional Agropecuaria que levanta el Inegi es muy limitada en información y su acceso es restringido.