Introducción

En este artículo se estudia las diferencias de salario entre la población indígena y no indígena en Chile. Se prueba si existen diferencias de salario que correspondan a diferencias en la retribución al capital humano (discriminación) entre la etnia mapuche y la población no indígena; este análisis se realiza tanto para hombres como para mujeres. Los resultados indican que existen diferencias significativas en las dotaciones de capital humano en favor de los no indígenas, tanto para hombres como para mujeres. Estas diferencias aumentan entre 2000 y 2006 para los hombres, pero disminuyen para las mujeres. Por otra parte, no se rechaza la hipótesis de discriminación salarial contra los mapuches hombres, pero sí se rechaza para el grupo femenino. Sin perjuicio de ello, las pruebas indican que la discriminación hacia los hombres mapuche no aumentó entre 2000 y 2006. Finalmente, los efectos de la mayor escolaridad en los ingresos son complejos. Más escolaridad reduce la brecha de dotación entre no indígenas y mapuches, pero a la vez incrementa la brecha de discriminación. Ello sugiere que una política de aumentar el capital humano en los mapuches, como una manera de reducir los diferencia les de ingreso, tendrá un signo ambiguo y que políticas adicionales antidiscriminatorias son necesarias para asegurar el objetivo buscado.

El análisis de la discriminación étnica en el mercado laboral chileno es relevante, ya que la discriminación genera ineficiencias en la asignación de recursos y, además, limitaciones a la movilidad socioeconómica. Un estudio realizado por el Ministerio de Planificación (^{Mideplan, 2005}) detectó diferencias en las remuneraciones de indígenas y no indígenas, cuya calificación laboral y desempeño eran similares, lo cual estaría contribuyendo a la alta pobreza experimentada por esta población. Sin embargo, no existen estudios económicos acerca de la discriminación étnica. Para el caso chileno, los estudios de discriminación salarial se han centrado en la discriminación por género, obviándose el fenómeno de la discriminación contra los indígenas. En otros campos de investigación, como la antropología y la psicología, el estudio de la discriminación étnica ha tomado fuerza (véase, por ejemplo, ^{González, 2003}, y ^{González, 2005}).

El presente artículo busca indagar formalmente la probable existencia de discriminación étnica en el mercado laboral de Chile. Esta investigación busca pro bar las hipótesis de si existe discriminación salarial contra hombres y mujeres mapuches en Chile, en 2000 y 2006. Además, pretende probar si existen diferencias por género e identificar qué variables afectan al diferencial salarial y la discriminación entre mapuches y no indígenas. La discriminación de razas o etnias ha concitado la atención en distintos lugares del mundo. La investigación considera diferentes aspectos de la discriminación, como son las diferencias de salario (^{De Janvry y Sadoulet, 2001}), de oportunidades de empleo (^{Blackaby et al, 1998}), de postulaciones a trabajos (^{Carlsson y Roth, 2007}).¹ En este artículo nos centraremos en la discriminación salarial. Ésta se ha analizado para los Estados Unidos (^{Monks y Robinson, 2000}; ^{O’Neill y O’Neill, 2005}), la Gran Bretaña (^{Blackaby et al, 1998}), sectores rurales en México (^{De Janvry y Sadoulet, 2001}) y Bolivia (^{Contreras y Galván, 2003}; ^{Rivero y Jiménez, 1999}). El procedimiento general utilizado para estudiar diferencias de salario por retribución diferencia da a atributos de capital humano, también llamada diferencias de salario discriminatorios, ha sido estimar ecuaciones de salario que controlan, por medio de variables mu das, por etnia, para luego utilizar la descomposición de Oaxaca-Blinder (^{Oaxaca, 1973}; ^{Blinder, 1973}) para distinguir entre un componente de diferencias en dotaciones y otro de diferencias en retribuciones (discriminación). El procedimiento de utilizar variables mu das para identificar diferencias entre grupos étnicos tiene la desventaja que sólo permite que todas las diferencias se expresen mediante una diferencia de nivel base (intercepto) entre las ecuaciones para las distintas etnias (^{González, 1992}). Además, al no controlar por el potencial sesgo de selección en las ecuaciones de salario se pueden obtener resultados sesgados (véase ^{Heckman, 1979}).

La bibliografía citada que estudia la discriminación étnica, en general, padece estas dos deficiencias metodológicas. Las excepciones son el trabajo de ^{Blackaby et al (1998)} para la Gran Bretaña, que corre regresiones separadas por etnia, pero que no corrige por sesgo de selección, y los trabajos de ^{Contreras y Galván (2003)} para Bolivia y ^{De Janvry y Sadoulet (2001)} para campesinos en México, que corrigen por sesgo de selección, pero no corren regresiones separadas por etnia. El presente artículo incorpora ambas consideraciones metodológicas al correr ecuaciones de salarios separadas por etnia (y género) y corregir por sesgo de selección. Correr ecuaciones separadas nos permite identificar más claramente las variables y parámetros que generan las diferencias salariales y la discriminación. Además, permite excluir elementos no identificados que por lo común se asignan a efectos discriminatorios (diferencias en interceptos en las ecuaciones). Finalmente, permite investigar con mayor claridad el efecto de otras condicionantes de las diferencias salariales, como son la pertenencia o no al sector público, la informalidad y la ruralidad. Corregir por sesgo de selección presenta resultados que son congruentes. El artículo realiza un procedimiento de pruebas estadísticas de manera rigurosa, que permite confirmar las diferencias en dotaciones y retribuciones entre grupos étnicos para hombres y mujeres, y si existe evidencia de cambio en estas diferencias a lo largo del tiempo. Por último, el trabajo presenta los primeros resultados conocidos de discriminación salarial contra la etnia mapuche en Chile. A continuación se realiza una breve presentación de la etnia mapuche en Chile. En seguida se revisa el marco teórico-metodológico del estudio. Posteriormente se presenta los datos utilizados y los resultados obtenidos. Finalmente se resume las conclusiones.

I. La etnia mapuche en Chile

El pueblo mapuche es una de las etnias más importantes de Chile, tanto por su peso social y demo gráfico, como por su gran sentido de identidad cultural, en el que se destacan los vínculos familiares y religiosos. La cultura mapuche acentúa la relación con la “madre tierra”. Originalmente vivían en pequeñas comunidades con una orientación productiva hacia las actividades rurales. El crecimiento demográfico y la pérdida de sus tierras son algunos factores que los ha llevado a una intensa migración campo-ciudad. Actualmente la población mapuche alcanza alrededor de 600 mil personas y representa 87% de la población indígena chilena. Geográficamente se ubican sobre todo en la zona centro sur del país (regiones del Biobío, La Araucanía, Los Lagos y Metropolitana).

La población mapuche presenta una crítica situación socioeconómica, con altos índices de pobreza y con un bajo índice de desarrollo humano. Además, la situación social de los mapuches es des mejora da en comparación con la población no indígena. En 2003 la tasa de analfabetismo de los indígenas fue 4.7 puntos porcentuales superior a la de los no indígenas; el ingreso pro medio de los hogares indígenas era 35% inferior al de los no indígenas. Además, en 2006 la proporción de personas pobres indígenas superaba en cinco puntos porcentuales al promedio nacional. Con la promulgación de la Ley Indígena 19.253 de 1993 comienza un proceso de desarrollo de esta comunidad.

II. Marco teórico-metodológico

La teoría de la discriminación salarial encuentra sus fundamentos en los trabajos de ^{Becker (1957)} y ^{Arrow (1973)}. Aquí se define la discriminación como la valoración que hace el mercado a características persona les del trabajador no relacionadas con su productividad laboral. Existen distintos modelos teóricos de discriminación, pero en el caso de este artículo se adopta el enfoque de la teoría de discriminación por gusto del empleador (^{Caín, 1986}). En esta teoría el empleador percibe una desutilidad al tener trabajadores empleados de un determinado grupo minoritario (etnia) y, por ende, estará dispuesto a contratar a un trabajador de este grupo, a igual productividad, sólo si debe pagar un costo monetario (salario) menor. Esta desutilidad, o gusto por discriminación, puede ser medida en términos monetarios por el coeficiente de discriminación, el cual indica la diferencia proporcional entre el salario que percibe un trabajador no discriminado de uno discriminado.²

En términos operativos el coeficiente de discriminación se mide por medio de la descomposición de Oaxaca-Blinder (^{Oaxaca, 1973}; ^{Blinder, 1973}), la cual permite descomponer el diferencial de salarios en un componente explicado por diferencias en capital humano (productividad) y uno explicado por diferencias en retribución al capital humano (componente discriminatorio). Para ello se estima ecuaciones de salarios separa das para el grupo no discriminado y discriminado, y luego los resultados se utilizan para evaluar la siguiente expresión:³

en que ln⁡ W¯ es el promedio del logaritmo natural del salario por hora de la población, X¯′ representa el vector de características laborales y persona les promedio que se encuentra en las ecuaciones de salario, β^ denota el vector de coeficientes estimado correspondiente a estas características y β^0 es el coeficiente de posición estimado. El superíndice denota la etnia del individuo: N para no indígenas y M para mapuches. El primer término del lado derecho corresponde al diferencial de salario entre etnias por factores fijos y no identificados. Esta diferencia es básicamente no interpretable.⁴ El segundo término del lado derecho corresponde al diferencial de salarios explicado por las distintas dotaciones o características de los grupos étnicos. El tercer elemento es el componente no explicado del diferencial, el cual refleja las diferencias en los rendimientos de las dotaciones o características, y que puede considerar se como un diferencial discriminatorio, ya que refleja un distinto “pago” para no indígenas y mapuches, evaluado a similar dotación de capital humano.

Debido a que en la muestra utiliza da para estimar las ecuaciones de salarios sólo participan los individuos ocupados (que reciben salario) y no se incorporan los desempleados e inactivos, es posible que se produzca un sesgo de selección, lo que podría llevar a que las estimaciones de discriminación salarial estén sesgadas (^{Heckman, 1979}). Por ejemplo, si el promedio de las características que determinan la productividad de los incluidos en la muestra es mayor que el de los excluidos, se produciría una sobreestimación de la verdadera productividad y, por tanto, del ingreso laboral. Para resolver este problema, ^{Heckman (1979)} plantea un procedimiento en dos etapas.⁵ En la primera se estima la probabilidad de que un individuo esté ocupado. De estos resultados se estima una nueva variable llamada in ver so de la proporción de Mills. Posteriormente, en la segunda etapa, se estima la ecuación de salarios con esta nueva variable incluida. Heckman demuestra que de esta manera las estimaciones de la ecuación de salarios son corregidas del posible sesgo de selección. Entonces, en la aplicación empírica, se debe estimar tanto ecuaciones de salario como de participación.

La probabilidad de los individuos de estar ocupados depende de muchos factores. Los factores que hemos incluido en la ecuación de participación son variables de capital humano, variables de situación familiar y de salud. Específicamente, hemos considerado la siguiente ecuación:

La variable dependiente L _i es una variable latente que refleja la propensión a estar ocupado.⁶ Para medir el capital humano incluimos los años de escolaridad terminados (ESC), la experiencia potencial (EXP) y la experiencia potencial cuadrática (EXP ²). La situación familiar se describe por el estado civil (ECIVIL), que es una variable binaria que toma valor de 1 si el individuo es casado o conviviente y de 0 en otro caso; posición en el hogar (JHOGAR), que es una variable binaria que toma valor de 1 si el individuo es jefe de hogar y de 0 en otro caso, y el número de car gas familiares (CARGAS) que es una variable proxy para el número de hijos dependientes. Finalmente, incluimos una variable que indica el número de días que la persona estuvo hospitalizada los pasados 12 meses (DHOSP).

Con base en consideraciones teóricas, se espera que las variables que incrementen el costo del ocio, ESC, EXP y JHOGAR, tengan un signo positivo, ya que incrementan el costo de oportunidad de no trabajar. Para la variable ECIVIL se espera un signo positivo para los hombres, mientras que para las mujeres se espera uno negativo ya que, como ^{Gill (1991)} señala, la mujer casada podría preferir dedicarse a las tareas del hogar. Se espera que la variable CARGAS tenga un signo positivo, ya que implicaría una mayor responsabilidad y, por tanto, un mayor costo del ocio; para las mujeres, sin embargo, el signo es ambiguo. La variable DHOSP es incluida para captar el estado de salud (capacidad de trabajo) del individuo, y se espera que cuan to peor es el estado de salud de un agente, es decir, cuanto más días estuvo hospitalizado, menor será su probabilidad de participar en el mercado laboral, por lo que su efecto debería ser negativo.

Los ingresos que percibe un individuo deberían depender de su capital humano. Además, deberían depender de la naturaleza del pues to de trabajo y su entorno. La ecuación específica por estimar es la siguiente:

La variable dependiente en la ecuación de ingresos es el logaritmo natural del ingreso laboral por hora (ln W). En las variables de capital humano, fuera de las variables ESC, EXP, EXP ², hemos incluido CAPACIT, que es una variable binaria que toma valor de 1 si el individuo ha realizado cursos de capacitación durante el pasado año y de 0 en otro caso. El tipo de puesto de trabajo y el entorno se han captado mediante distintas variables. Para percibir el efecto que la formalidad en el trabajo tiene en los salarios se incorpora la variable ContFirm, que toma el valor de 1 cuando el individuo ha firmado contrato de trabajo y de 0 en otro caso. Si el individuo trabaja en el sector público se capta con la variable PUBLIC, la cual toma el valor de 1 cuando esto ocurre y de 0 en otro caso. Además, se agrega la variable muda URBANO, que toma el valor de 1 cuando el individuo pertenece a una comuna urbana y de 0 en otro caso.⁷ Además de lo anterior, se incorporan variables interactivas, con objeto de captar la manera en que algunas variables interactúan. En particular, se estudia si en el sector público los años escolaridad y la experiencia son valorados de manera distinta del sector privado (Esc*Pub y Exp*Pub); también se observa si los años de escolaridad y la experiencia se premia de manera distinta en el ámbito urbano que en el rural (Esc*Urb y Exp*Urb). Finalmente, se ha incluido variables para captar efectos diferencia dos por región de residencia y rama de actividad económica. REGx representa la región x, y x toma los valores 8, 9, 10 y resto de las regiones; RAMAy representa la rama de actividad económica. Por último, se incorpora la variable λ, obtenida del procedimiento para corregir el sesgo de selección, que refleja la probabilidad de que un individuo esté ocupado.

De acuerdo con la teoría, se espera que la retribución a los factores de capital humano sea positiva. Específicamente a los factores ESC y EXP. La capacitación es una manera de educación formal, por lo que afecta directamente la productividad de los agentes, luego, se espera un signo positivo. Se espera que una mayor formalidad en el trabajo es té acompañada de un mayor salario, por lo cual se espera que ContFirm tenga signo positivo. Para controlar por pautas de pago distintas entre sectores se han incluido las variables PUBLIC, URBANO,⁸RAMAy y REGx.

Una vez obtenidas las ecuaciones de salarios, se realiza la descomposición de Oaxaca, para obtener el diferencial de ingresos explicado por diferencias en características y por diferencias en la retribución a las características (discriminación). Finalmente, se realiza una des composición de los factores que intervienen en la des composición de Oaxaca con objeto de observar cómo influye cada variable tanto en el diferencial explicado por diferencias en capital humano como por factores discriminatorios. En cada caso se prueba estadísticamente la significación de los efectos.

III. Datos y resultados

La información utilizada para realizar las estimaciones fue obtenida de las Encuestas de Caracterización Socio Económica Nacional (Casen) de los años 2000, 2003 y 2006. Se consideró a todos los trabajadores dependientes salvo fuerzas armadas, en el rango etario entre 15 y 65 años de edad.⁹ Para identificar a los mapuches y no mapuches se utiliza ron las respuestas en la encuesta Casen respecto a la pertenencia o no de los encuestados a alguno de los ocho pueblos originarios o indígenas. Con objeto de obtener resultados más definidos, se eliminaron de las muestras todos los individuos que dijeron pertenecer a una etnia distinta de la mapuche. Se estima ecuaciones de participación (probit) y de ingresos para mapuches y no indígenas, por género, para cada año.¹⁰ Las muestras finales para 2000, 2003 y 2006, ponderadas por su factor de expansión comunal, corresponden a 82.1, 81.7 y 85.1% de la población entre 15 y 65 años de edad de cada año. El detalle de los tamaños de cada muestra se presenta en el cuadro 1.

El cuadro 2 contiene las medias muestrales de características relevantes para 2006 por grupo y género para ocupados y no ocupados. Los no indígenas ocupados poseen un salario promedio mayor que los mapuches. Ello podría deberse a que los primeros tienen mayor capital humano que los segundos. Los no indígenas presentan más años de escolaridad, y una mayor proporción de ellos ha recibido más capacitación que los mapuches. Además, los no indígenas hombre presentan una mayor experiencia que los mapuches. Sin embargo, los mapuches trabajan, en promedio, más horas al mes que los no indígenas. Por otra parte, la proporción de quienes viven en zonas urbanas y trabajan en el sector público es mayor, también, en el caso de los no indígenas. De manera esperada, el porcentaje de ocupados que tiene contrato de trabajo aparece mayor entre los no indígenas que entre los mapuches. En el caso de los no ocupados, no se observa diferencias importantes en la proporción de casados o convivientes, o en la cantidad de jefes de hogar entre no indígenas y mapuches en la muestra. En cuanto al número de cargas, aparentemente los mapuches pueden tener una mayor proporción que los no indígenas. Finalmente, en 2006 los mapuches tienen más días de hospitalización promedio que los no mapuches.

El cuadro 3 muestra los efectos marginales obtenidos de la estimación de las ecuaciones de participación para hombres y mujeres, mapuches y no indígenas, en 2006.¹¹ En general, los efectos marginales de las variables incluidas en las ecuaciones de participación resultaron ser significativas y con los signos esperados. Tanto hombres como mujeres, mapuches y no indígenas, muestran mayor probabilidad de estar ocupados a mayor escolaridad y experiencia potencial. Además, tener mayor número de hijos y menor número de días de hospitalización aumenta esta probabilidad. Lo mismo pasa con ser jefe de hogar, salvo para los hombres mapuches en que el efecto aparece negativo. Para los hombres esta mayor probabilidad se presenta cuando son casados o convivientes, contrario a lo que ocurre en el caso de las mujeres.

De estas estimaciones se obtuvo el in verso de la proporción de Mills, que se denomina λ, y que se introduce en las ecuaciones de salario.

El cuadro 4 muestra los resultados de las ecuaciones de salarios para hombres y mujeres, mapuches y no indígenas, para 2006.¹² Primero comentaremos los resultados separados por cada grupo, para posteriormente comentar los resultados comparados entre distintos grupos étnicos.¹³ Las variables de capital humano tienen los signos esperados y, en general, son significativos. Cuanto mayor capital humano mayores son los ingresos de los cuatro grupos analizados. Las variables no significativas son las asociadas a la residencia urbana para los mapuches y al sector público para las mujeres mapuche.¹⁴ Ello sugiere que independientemente si residen en el campo o en la ciudad, los ingresos de los mapuches no se diferencian. El sector público premia los años de escolaridad más que el sector privado. No así los años de experiencia en que no se encontraron diferencias estadísticamente significativas entre ambos sectores. Para los hombres, sin embargo, la poca escolaridad se castiga con ingresos inferiores a los del sector privado, lo que se refleja en el signo negativo significativo de la variable PUBLIC.

Los resultados también indican que quienes han firmado contrato laboral reciben un mayor salario que los que no lo han hecho, es decir, la situación de informalidad se manifiesta en un efecto negativo en los ingresos laborales. Los resultados indican una pauta de pagos distinta entre las comunas urbanas y rurales para los no indígenas. En el caso de los varones, la escolaridad y la experiencia se premian menos en comunas urbanas que en rurales. Sin embargo, el capital humano muy bajo en las comunas urbanas produce un premio al ingreso laboral que puede llegar a montos superiores a los alcanzados en las rurales por similar capital humano. Ello probablemente es una manifestación de la mayor desigualdad en ingresos que se observa en las comunas rurales.

Por otra parte, para las mujeres no indígenas el rendimiento de la escolaridad aumenta en las comunas urbanas, en relación con las rurales; cabe indicar que estos efectos, a pesar de ser significativos, en términos cuantitativos son muy pequeños respecto a las tasas de rendimiento del capital humano y al ingreso. Al considerar las variables interactivas, el efecto de los años de escolaridad en el salario por hora (la tasa de rendimiento) casi se duplica para los hombres mapuche que trabajan en el sector público y pertenecen a una comuna urbana. Para los hombres no indígenas la tasa de rendimiento de la escolaridad también aumenta con la pertenencia al sector público y comuna urbana, aunque en menor proporción. Este efecto se encuentra también entre las mujeres no indígenas, aunque de manera cuantitativa menos importante. Finalmente, para las mujeres mapuches, en cambio, el efecto de la urbanidad y del sector público en el rendimiento de su escolaridad es nulo.

Al evaluar en el promedio de los años de escolaridad de cada grupo se obtiene que las personas no indígenas que trabajan en el sector público y en comunas urbanas tienen una mayor rentabilidad de la escolaridad que en otra situación. En cambio para los mapuches, tanto hombres como mujeres, la pertenencia al sector público o comuna urbana no afecta el rendimiento de la escolaridad en el promedio. Por último, la variable λ es significativa para los grupos mapuche y no mapuche. Además, para los hombres el valor es tima do es negativo y para las mujeres el valor estimado es positivo, tanto para mapuches como no indígenas. Esto constituye una prueba de la importancia del sesgo de selección. En el caso de los hombres el signo negativo de esta variable sugiere que el sesgo de selección es positivo. Vale decir, los hombres que no están ocupados deberían, en promedio, obtener un menor rendimiento que los ocupados porque sus características de capital humano son inferiores.

El signo positivo de la variable λ para las mujeres sugiere que las no ocupa das esperan un salario mayor al que se paga actualmente a las empleadas, es decir, que los atributos que presentan hacen más posible que participen con salarios mayores en el mercado laboral. En otras palabras, los salarios observa dos de las mujeres que trabajan serán, en promedio, menores a los que corresponden a toda la población. Esto podría ser consecuencia de que existen muchas jóvenes con alta escolaridad que aún se encuentran estudiando y que no participan en el mercado laboral.

Los resultados presentados en el cuadro 4 muestran diferencias entre grupos étnicos. Sin embargo, cabe preguntar si estas diferencias son significativas desde un punto de vista estadístico. Para ello realizamos pruebas de diferencias de parámetros individuales y pruebas de diferencias de las ecuaciones estimadas entre no indígenas y mapuches para ambos géneros. En el cuadro 5 se presenta los resultados obtenidos.

Entre los hombres, las variables escolaridad, experiencia y capacitación aparecen generando un mayor efecto en los ingresos de los no indígenas que de los mapuches. La diferencia en rendimientos de la escolaridad y experiencia resultan ser significativas. Ello sugiere que los rendimientos de los años de estudios y a la experiencia son mayores para no indígenas que para mapuches hombres. Para las mujeres, en cambio, las diferencias en los rendimientos de la escolaridad, experiencia y el efecto de la capacitación son todas estadísticamente significativas a los niveles tradicionales de confianza. Las diferencias entre grupos étnicos no son significativas para las variables asociadas al sector público, salvo para las mujeres en las que los años de escolaridad generan mayor rendimiento de las no indígenas que de las mapuche. La existencia de un contrato formal aumenta significativamente y, de manera más importante, el ingreso de los mapuche que de los no indígenas, tanto para hombres como para mujeres.

En contraste, las comunas urbanas castigan de modo más severo los ingresos de los hombres sin capital humano que pertenecen al grupo mapuche, pero al mismo tiempo premian más su experiencia que a los no mapuches. Para las mujeres las mapuches tienen un premio mayor en el ingreso por año adicional de escolaridad que las no indígenas, pero un premio menor por año adicional de experiencia. Finalmente, no se perciben diferencias significativas entre hombres no indígenas y mapuches para la variable λ lo que sugiere que no existen diferencias en el sesgo de selección entre grupos. Para las mujeres, en contraste, si existe una diferencia significativa en esta variable, lo que se infiere que el sesgo de selección es menor para las no mapuches.

Los resultados para una prueba F de igualdad de residuos entre una ecuación de salarios general, que incluye tanto mapuches como no indígenas contra los residuos de dos ecuaciones de salario separa das para cada grupo, señalan que la hipótesis nula se rechaza a todos los niveles tradicionales de significación, lo cual indica que las estructuras de las ecuaciones de salario por separado son superiores a una regresión conjunta de todos los datos.

Ello constituye prueba contra la práctica de analizar la discriminación étnica mediante el procedimiento de utilizar una variable muda de pertenencia étnica en una regresión de salarios. Además, la riqueza de los resultados obtenidos no se podría haber con seguido sin separar ecuaciones. Finalmente, la significación del coeficiente λ en los cuatro grupos indica que el control por sesgo de selección era importante de hacer para no sesgar los resultados.

El cuadro 6 muestra los resultados de la descomposición de Oaxaca para hombres y mujeres en 2000 y 2006, y el cambio que experimenta ésta entre esos años.¹⁵ El primer componente muestra la diferencia entre interceptos de las ecuaciones para no indígenas y mapuches, que, como se comentó líneas arriba, no son interpretables. El segundo componente indica el diferencial de dotaciones o características, y el tercero el diferencial de rendimientos. Este último se interpreta como el diferencial discriminatorio.

Se observa en el cuadro 6 que, en ambos años, existen pruebas para rechazar la hipótesis de que no hay diferencias significativas entre no indígenas y mapuches en la dotación de características. Esto es válido tanto para los hombres como para las mujeres. Este diferencial de características es positivo, lo cual indica que las poblaciones no indígenas están dotadas de características de capital humano y personales que mejoran su capacidad de accesar a salarios más altos en relación con las poblaciones mapuches. Esto claramente sugiere que parte de las diferencias observadas de ingresos entre no indígenas y mapuches se de be a que los primeros están mejor preparados para enfrentar el mercado laboral chileno.

Además, al medir los cambios en las dotaciones de características entre no indígenas y mapuches entre 2000 y 2006, los resultados indican que los diferencia les de dotación se reducen de manera significativa en ambos géneros. Ello indica que la brecha de dotaciones disminuye para ambos géneros por la mayor adquisición (relativa) de características rentables en el mercado laboral por parte de los mapuches. Ello contribuye a una menor diferencia de salarios entre no indígenas y mapuches.

Los resultados de diferencias en rendimientos de las características indican que estos rendimientos son significativamente menores para los hombres mapuches que para los hombres no indígenas, es decir, la hipótesis de discriminación salarial no puede ser rechaza da al 95% de confianza para los hombres. En cambio, entre mujeres no es posible detectar diferencias significativas en los rendimientos de las no indígenas y mapuches, es decir, no existiría discriminación entre mujeres de distintos grupos.

Al pro bar si existe un aumento en la discriminación salarial contra los mapuches entre 2000 y 2006 se encuentra resultados dispares. Se rechaza esta hipótesis para las mujeres, pero no para los hombres. Por tanto, los Resultados para los hombres son de que existe discriminación salarial contra los hombres mapuches en ambos periodos, y que ésta ha aumentado.¹⁶ En cambio, para las mujeres no se encuentra pruebas de discriminación en ninguno de los dos periodos, ni cambios significativos entre periodos.

Este resultado sugiere que el merca do laboral de los hombres y de las mujeres funciona de manera diferente. Si bien existen diferencias en dotaciones en ambos segmentos, estas diferencias disminuyen entre 2000 y 2006, lo cual debería contribuir a reducir las diferencias de salario. Sin embargo, hay pruebas de discriminación salarial contra los hombres mapuche, cosa que no se detecta en el caso de las mujeres. Además, la discriminación entre hombres tiende a aumentar en el tiempo.

Con el fin de observar la importancia y signo del efecto que genera cada uno de los distintos factores, en el cuadro 7 se presenta por menores de los componentes de la descomposición de Oaxaca, para hombres y mujeres en el año 2006. Los resultados mostrados en este cuadro indican que los efectos de casi todas las variables son significativos para explicar el diferencial de dotación, tanto para hombres como para mujeres. Las únicas excepciones las constituyen la experiencia potencial al cuadrado y la variable de capacitación para el diferencial entre mujeres. Además, estos resultados sugieren que en general las variables de escolaridad tienden a aumentar la brecha entre no indígenas y mapuches, tanto para los hombres como para las mujeres. La variable particular que tiene el efecto cuantitativo más importante en la brecha de dotación, tanto en hombres como mujeres, es el efecto diferenciado de la escolaridad. El 74% del diferencial de dotación en hombres y el 91% en mujeres es explicado por esta variable. La variable experiencia, en cambio, tiene un efecto diferenciado en la brecha de dotaciones entre hombres y mujeres, aunque este efecto es positivo para el primer grupo y negativo para el segundo. Además, esta variable es cuantitativamente menos importante que la escolaridad.

La ubicación urbana y trabajar en el sector público también tiene un efecto en la brecha de dotación para los hombres. La pertenencia al sector público premia relativamente más a los hombres no indígenas con capital humano que a los anal fa be tos, en comparación con los mapuche. La ubicación urbana aumenta la brecha de dotación para hombres anal fa be tos y la reduce a medida que mayor sea la escolaridad y experiencia de los hombres. Ello porque las ciudades premian relativamente más el capital humano de los hombres mapuches que de los hombres no indígenas. Para las mujeres, la escolaridad es la variable que más afecta la brecha de dotación entre no indígenas y mapuches. Este efecto se ve acrecentado por la pertenencia a una ciudad o al sector público. Factores que reducen el diferencial de dotación entre mujeres son la experiencia y la existencia de un contrato de trabajo.

Los resultados indican que son pocos los factores que explican la brecha de rendimientos (discriminación) que son estadísticamente significativos. En el caso de la brecha masculina, sólo las variables años de escolaridad (ESC), experiencia (EXP y EXP ²), ubicación urbana (URBANO) y existencia de contrato firmado (ContFirm) son significativas. Las tres primeras variables, además, son las cuantitativamente relevantes. En el caso de la brecha entre mujeres, son significativas las variables de escolaridad cruzada con sector público (ESC*PUB) y urbano (ESC*URB). La escolaridad con tribu ye a aumentar las brechas de rendimientos, tanto para hombres como para mujeres; es decir, cuantos más años de escolaridad mayor es la discriminación contra los mapuches. De acuerdo con los resultados, en el caso de las mujeres es to sólo es válido en las comunas urbanas y sector público. También aumenta la discriminación para los hombres la situación de informalidad. Los hombres mapuches que tienen contrato de trabajo son menos discriminados que los que no lo tienen. Otro elemento que reduce la brecha discriminatoria de los hombres que viven en las ciudades es la experiencia. Para los mapuches analfabetos, vivir en las comunas urbanas aumenta la brecha de rendimientos, porque las ciudades “discriminan” relativamente más a los hombres sin escolaridad.

La escolaridad es una variable que afecta de manera particularmente fuerte tanto al diferencial de dotaciones como de rendimientos. Por tanto, una política de formación de capital humano de los mapuches puede ser un elemento importante para reducir las diferencias en ingresos laborales entre no indígenas y mapuches. Sin embargo, cabe señalar su papel contrapuesto. Por una parte, reduce la brecha de ingresos, al disminuir la brecha de dotaciones entre no indígenas y mapuches, pero, por otra parte, aumenta el diferencial de ingresos al alcanzar montos en los que la brecha discriminatoria es mayor. Por en de, una política de formación de capital humano dirigida a los mapuches será ambigua en su efecto en el diferencial de ingresos, a menos que vaya acompañada de acciones que a la vez incidan en la manera diferenciada como el mercado retribuye al capital humano mapuche.

La pertenencia al sector público y la ubicación urbana tienen un efecto complejo por la interrelación de esta variable con la escolaridad y experiencia. La pertenencia al sector público afecta positivamente el diferencial de dotaciones; mientras mayor sea el capital humano, indica que existe un premio para mayores niveles de escolaridad. Para las mujeres, además, el sector público diferencia los rendimientos del capital humano premian do relativamente más a las no indígenas. En el caso de la ubicación urbana, los resultados identifican un efecto claramente definido en el diferencial de ingresos entre grupos étnicos. Para los hombres mapuches, incrementos en escolaridad y experiencia en las ciudades tienden a reducir mucho la brecha de ingresos entre grupos. Este efecto se produce porque las ciudades premian relativamente más el capital humano mapuche, aunque para los anal fa be tos el castigo es mayor para mapuches que para no indígenas. Como las comunas urbanas presentan mayores rendimientos de la escolaridad, deberían funcionar como “atractoras” de capital humano entre los indígenas. Ello probablemente incidirá en un éxodo de mapuches escolarizados del campo a la ciudad. Por otra parte, para los hombres sin escolaridad, la ubicación urbana aumenta la brecha de salarios por dotación y por discriminación. Ello debería contribuir a reducir el éxodo de los hombres mapuches sin escolaridad a las comunas urbanas, es decir, las ciudades funcionan como un imán que atrae mapuches calificados pero no a los no calificados.

Conclusiones

El artículo analiza el diferencial de ingresos entre no indígenas y mapuches, descomponiendo dicho diferencial en un componente relacionado con la dotación de características de los individuos y un componente “discriminatorio”. Lo anterior se realiza para 2000, 2003 y 2006 para hombres y mujeres por separa do. La metodología utiliza da comprende la estimación de ecuaciones de salario separadas por cada grupo étnico y género. Además, se incorpora un control por eventual sesgo de selección muestral. Los principales resultados se exponen brevemente a continuación.

Se identificaron de manera exitosa ecuaciones de participación y de salarios para los cuatro grupos: no indígenas hombres y mujeres, y mapuches hombres y mujeres. Los resultados obtenidos son en general significativos y corresponden a los resultados esperados. Se realizaron pruebas de diferencias en parámetros estimados para las ecuaciones de no indígenas y mapuches por género y para el ajuste general de estas ecuaciones. Los resultados indican que existen diferencias significativas en algunos de los parámetros estimados, y que ecuaciones separa das generan un mejor ajuste de los datos que una ecuación general. Esto aporta pruebas a la correcta especificación de dos ecuaciones separadas. Además, el procedimiento de prueba por el sesgo muestral indica que en los cuatro grupos existen pruebas de un sesgo de selección. Ello confirma la importancia de controlar por este sesgo.

Al des componer el diferencial salarial se concluye que en 2000 y 2006 existen diferencias en dotación entre los grupos no indígenas y mapuches, tanto para hombres como para mujeres, en favor de la población no indígena. Sin embargo, esta diferencia se reduce en 2006, en relación con 2000, para hombres y para mujeres. También se encuentra pruebas de que la discriminación salarial contra los hombres mapuches en ambos años, y que ésta aumenta de 2000 a 2006. No obstante, para las mujeres no se detecta discriminación. Estos resultados sugieren diferencias importantes en el funcionamiento de los mercados laborales para hombres y mujeres.

Al observar cómo influye cada característica de los individuos en el diferencial de salarios se obtiene que casi todos los factores incluidos en las ecuaciones de salario afectan el diferencial de dotación. Específicamente el capital humano, la formalidad del trabajo, la ubicación urbana y los trabajos públicos afectan el diferencial de ingresos entre grupos étnicos de manera compleja. En cambio, el diferencial discriminatorio entre hombres es principalmente afectado por las variables de capital humano y la ubicación urbana.

Una política que fomente la adquisición de capital humano por parte de los mapuches, como un modo de reducir los diferenciales observados de ingreso, tendrá un efecto ambiguo. Por una parte, tenderá a reducir el diferencial de dotaciones, y en esta medida propenderá a una igualación de ingresos. Pero, por otra parte, tenderá a aumentar la discriminación salarial al accesar los mapuches a ocupaciones con ingresos más altos, en las que el grado de discriminación salarial es mayor. Entonces, el efecto neto será indeterminado. Además, es posible que la misma discriminación que viven los hombres en el mercado laboral, al reducir los ingresos percibidos para una determinada escolaridad, contribuya a reducir la propensión de éstos a adquirir mayor capital humano.¹⁷ En cualquier caso, estos resultados apuntan a que una política de igualación de salarios, por medio del fomento de la adquisición de capital humano para los indígenas, es insuficiente por sí sola, y sus resultados en el diferencial de salario medido son inciertos. Por ello, esto debería indicar la necesidad de instrumentar medidas adicionales que afecten, directa o indirectamente, la discriminación vigente en el mercado laboral chileno. Sin perjuicio de ello, los resultados indican que, en el caso de las mujeres, políticas de formación y capacitación tenderán a reducir el diferencial de salarios entre no indígenas y mapuches.

Los resultados del estudio además son compatibles con la hipótesis que el mercado laboral entrega incentivos para que los mapuches emigren desde el campo a la ciudad. Ello porque las comunas urbanas ofrecen un premio adicional a los mayores niveles de capital humano en comparación con las comunas rurales. Esta es una razón adicional a los argumentos de crecimiento poblacional y pérdida de tierras, para fomentar la migración campo-ciudad de los indígenas. Sin embargo, los mercados urbanos tienden a discriminar de manera importante a los mapuches sin escolaridad, por lo cual es to podría reducir los incentivos para es tos grupos a migrar a las ciudades. Ello podría contribuir a generar bolsones de pobreza en las comunidades mapuches, por una concentración de indígenas con baja calificación laboral.