La discriminación y su relación con la diferencia de ingresos en el mercado laboral guatemalteco

Alberto Fuentes García*

* Secretaría de Planificación y Programación de la Presidencia del Gobierno de Guatemala (SEGEPLAN).

Recibido en noviembre de 2004. ]]> Aceptado en julio de 2005.

Resumen

Este artículo es un estudio sobre la diferencia de ingresos entre cuatro grupos demográficos guatemaltecos: mujeres indígenas, hombres indígenas, mujeres no indígenas y hombres no indígenas. En específico, se analiza el componente no observable de la diferencia de ingresos de acuerdo al modelo de Oaxaca-Blinder, tal componente ha sido identificado como discriminación. Se concluye que la mayor diferencia de ingresos causada por discriminación se da contra las mujeres en general y, en especial, contra las mujeres no indígenas quienes, a pesar de tener niveles de educación y experiencias similares o mayores a los de los hombres indígenas y no indígenas, cuentan con menores ingresos promedio.

Palabras clave: ingresos, Guatemala, salarios, discriminación laboral.

Abstract

This article deals with the income differential between four demographic groups in Guatemala: indigenous women, indigenous men, non-indigenous women and non-indigenous men. Specifically, the non-observable component of the income differential, is analyzed in accordance with the Oaxaca-Blinder model, component has been identified as discrimination. It is concluded, that the largest income difference is caused by discrimination against women in general, and specially, against non-indigenous women who, in spite of having similar levels of education and experience as those of both indigenous and non-indigenous males, receive lower average incomes.

Key words: income, Guatemala, wages, labor market discrimination.

Guatemala es un país cuya población presenta grandes asimetrías en cuanto a ingresos. Tal inequidad entre indígenas y no indígenas se encuentra asociada a diferencias de características exógenas al mercado laboral derivadas de distintos grados de acceso a capital humano. No obstante, este artículo demuestra que, a pesar de que las leyes y los tratados ratificados por Guatemala la prohíben (ver Anexo 1), también hay discriminación dentro del mercado laboral, especialmente contra las mujeres.

El estudio inicia con la presentación de las estadísticas descriptivas de la población ocupada. Continúa con una explicación de la descomposición de Oaxaca-Blinder, el modelo econométrico utilizado, lo que da pie para resumir algunos trabajos basados en dicho modelo. Enseguida se describe la Encuesta Nacional de Empleo e Ingresos 4 que se aplicó entre enero y marzo de 2003, y que fue usada en el Oaxaca-Blinder. Terminada esta descripción, se efectúa una descomposición con base en estos datos, y los resultados se discuten y examinan, para finalmente exponer las conclusiones y algunas recomendaciones. Se incluye, al final, un anexo.

Estadísticas descriptivas del mercado laboral

A. Cambios en la estructura del mercado laboral

Entre 1989 y 2002 se dieron cambios importantes en la estructura del mercado laboral guatemalteco. La Encuesta Nacional Sociodemográfica (ENS, 1989), la Encuesta de Condiciones de Vida (ENCOVI, 2000), y la Segunda Encuesta Nacional de Empleo e Ingresos (ENEI 2 2002),¹ reflejan un aumento importante del número de trabajadores en el mercado laboral. En 1989, el 48,72% de los mayores de 10 años, equivalente aproximado a 2,8 millones de personas, afirmaron estar ocupados. Para el 2002, este porcentaje había subido al 58,80%, es decir, a casi 4,8 millones de personas.

Al desagregar estos cambios por grupos de género y etnicidad (ver Anexo 2, Tabla 1), los efectos más significativos se observan en las mujeres indígenas (ver Cuadro 1). Entre 1989 y 2002, el número de mujeres indígenas consideradas como ocupadas creció, más o menos, de 188,8 mil a 783,9 mil, un incremento de más del 270%, lo cual corresponde a un aumento en la tasa de ocupación bruta² de 24,8 puntos porcentuales (de 19% a 43,8%).³ Entre los hombres indígenas, los cambios no fueron tan importantes. Aunque el total de ocupados creció más del 60%, la tasa de ocupación bruta se mantuvo casi constante. En el caso de las mujeres no indígenas, al igual que en el de las indígenas, se registraron cambios importantes. Su tasa de ocupación bruta creció más del 12%, y el porcentaje de ocupadas se incrementó más del 85%. Por último, entre los hombres no indígenas la tasa de ocupación bruta se mantuvo constante, y el total de ocupados creció alrededor de un 25%.

B. Tendencias de ingresos

Durante los últimos quince años, las diferencias de ingreso entre los distintos grupos de género y etnicidad se han mantenido casi constantes o han aumentado. No se registra ninguna convergencia importante de ingresos (ver Anexo 2, Tabla 2). Las mujeres indígenas, quienes han percibido siempre los menores ingresos, obtienen, en promedio, sólo 24% de lo que reciben los hombres no indígenas. Los hombres indígenas, mientras tanto, ganan, en promedio, sólo el 42% de la percepción de un hombre no indígena. Finalmente, las mujeres no indígenas tienen ingresos más cercanos a los de los hombres no indígenas, aunque han disminuido en relación a estos últimos. En el 2002, la razón de ingresos de mujeres no indígenas a hombres no indígenas era de aproximadamente 0,72 o 72%.

C. Niveles de capital humano entre las personas ocupadas

Tradicionalmente, se asume que buena parte de las diferencias de ingresos en el mercado laboral se debe a desigualdades en el capital humano de los distintos grupos demográficos estudiados. En la ENEI 4,⁴ realizada en el 2003, se pueden observar las variables de alfabetismo, años totales de educación, niveles más altos de educación, asistencia a capacitación y edad (como proxy de experiencia laboral) como indicadores del nivel de capital humano de las personas ocupadas (ver Anexo 2, Tablas 3a y 3b).

Al realizar dicho ejercicio se aprecia que las diferencias educacionales son importantes, sobre todo dependiendo de la etnicidad de los cuestionados. Las mujeres indígenas presentan los más bajos niveles de educación, con un promedio de 2,38 años. Los hombres indígenas tienen niveles ligeramente más altos, cursando en promedio 3,43 años. Sorpresivamente, son las mujeres no indígenas las que más años de educación obtienen, con un promedio de 6,32, superior a los 6,02 años de los hombres no indígenas. Dado este resultado, se puede afirmar, que en cuanto a acceso a educación, tiene mayor importancia la etnicidad que el género de las personas.

La misma tendencia destaca en el acceso a la capacitación y en los grados de alfabetismo. En cuanto al primer caso, en el 2002, el 13,58% de las mujeres no indígenas la había recibido en los últimos doce meses, comparado con 10,37%, 4,80%, 3,24% para hombres no indígenas, hombres indígenas y mujeres indígenas, respectivamente. En cuanto a alfabetismo, más del 80% de las mujeres y hombres no indígenas dijeron saber leer y escribir, mientras que en hombres y mujeres indígenas esta cifra se redujo, aproximadamente, a 72% y 52%, respectivamente.

En cuanto a la experiencia laboral, debido a que ésta no se incluye como estadística en la encuesta, aquí se utiliza como proxy la edad de los encuestados. Los hombres no indígenas son los mayores, con edad promedio de alrededor de 33 años, seguidos de las mujeres no indígenas con 32, y los hombres y mujeres indígenas, ambos con 31 años de edad promedio. Desafortunadamente, para las mujeres la edad no es una buena aproximación de experiencia laboral pues, a diferencia de los hombres, muchas de ellas dejan el mercado de trabajo (y con ello sacrifican años de experiencia) por motivos familiares tales como la maternidad, y esto no lo incluye la variable edad. Sin embargo, debido a la ausencia de una variable específica de experiencia, la edad resulta ser la mejor aproximación.

En esta exposición se utiliza la descomposición de Oaxaca-Blinder para analizar los determinantes de las diferencias de ingresos entre diversos grupos. Dicho método econométrico divide los determinantes de las diferencias de ingresos en dos componentes, uno observable y otro no observable. El componente observable comprende todas las características específicas que influencian los ingresos promedio de un grupo determinado, por ejemplo, la educación y la experiencia laboral. Por otro lado, el componente no observable se puede describir como la parte de la diferencia en ingresos entre dos grupos que no explican las características previamente mencionadas. En el modelo, este componente se designa como discriminación, aunque en la mayoría de los casos la razón de esta parte no observable no la explica únicamente la discriminación, también puede ser explicada por motivos econométricos, tales como la omisión de variables y errores de medición, así como por características del mismo mercado laboral, como la segregación ocupacional.

La descomposición de Oaxaca-Blinder se deriva de una relación como la siguiente:

y_i = Χ_i β_i + ε_i

donde la Y_i se refiere a ingresos de un grupo, Xi es el vector de características específicas del grupo (educación, experiencia laboral, etc.), ß_i es el vector de parámetros asociados con dichas características, y ε es el término de error.

Para desarrollar la descomposición tomemos dos grupos como ejemplo señalizados como 1 y 2. La diferencia de ingresos promedio entre los dos grupos corresponde a Y₂ - Y₁. Para encontrar el componente observable de esta diferencia se pueden tomar las características promedio de ambos grupos y calcular cuál sería la diferencia de ingresos promedio si los dos tuviesen la misma relación entre ingresos y sus características (el mismo vector de parámetros). Si se utilizaran los parámetros de la regresión del grupo 2, esta operación ocurriría de la siguiente manera:

Diferencia observable = (X₂ - X₁)ß₂

Por otro lado, el componente no observable de la diferencia de ingresos entre los dos grupos se podría calcular usando los parámetros de las regresiones de ambos grupos, pero las características de sólo uno de ellos. Retomando el ejemplo anterior, si se usaran las características promedio del grupo 1 (el vector X₁), la diferencia sería la siguiente (equivalente al componente de discriminación):

Diferencia no observable = X₁(ß₂ - β₁) = discriminación

Este segundo componente se explica por la diferencia de los vectores de parámetros de ambos grupos, mientras el componente observable, como se ha dicho antes, lo determinan las diferencias en las características promedio de cada grupo. Al unir los componentes observable y no observable se obtiene la siguiente relación:

Se puede simplificar a Y₂ - Y₁ = X₂ ß₂ - X₁ß₁

Gráficamente, si sólo hubiese una característica específica para cada grupo, la diferencia de ingresos se dividiría de la siguiente forma:

Resúmenes de artículos previos sobre el tema

A. Resumen de los estudios de Oaxaca y Blinder

En 1973, Ronald Oaxaca y Alan S. Blinder, de manera separada, estudiaron los problemas de la discriminación racial y de género en el mercado laboral de Estados Unidos. Ambos reconocían que la diferencia de ingresos entre distintos grupos se podía separar en dos componentes. El primero comprendía las características observables, tales como nivel de educación y experiencia. El segundo, que persistía en cuanto se habían controlado todas las variables observables, podía ser descrito como discriminación. De acuerdo a Oaxaca, en la ausencia de discriminación, "los hombres (las mujeres) recibirían, en promedio, los mismos ingresos que perciben actualmente, pero que con discriminación los hombres (las mujeres) reciben más (menos) de lo que percibirían en un mercado no discriminante."⁵

Como es muy importante controlar las variables observables, los dos autores explican detenidamente la elección de las mismas. De acuerdo a lo que sostiene Oaxaca, la elección de variables revela, de manera implícita, la actitud del investigador hacia lo que constituye discriminación. Si se pudiesen controlar todas las fuentes de variación de ingresos, se podría eliminar, casi por completo, la discriminación en tanto factor de peso en la diferencia de ingresos entre distintos grupos. En respuesta a lo anterior, Oaxaca realiza dos conjuntos de regresiones, uno con más controles que el otro. Blinder también realiza este ejercicio.

Las conclusiones de ambos son previsibles en cuanto a la existencia de discriminación. En los dos estudios las regresiones con más controles muestran menores niveles de discriminación. En promedio, sin embargo, Oaxaca concluye que la discriminación es responsable del 58,6% de la diferencia del logaritmo natural de ingresos entre hombres y mujeres blancos, y 55,6% entre negros. Mientras tanto, para Blinder, el 70% de la diferencia racial y el 100% de la diferencia de género es resultado de la discriminación. Resulta interesante que, además de calcular las diferencias totales de ingresos y los efectos de la discriminación, Blinder también evalúe los efectos de variables, como el nivel de educación y la experiencia, un ejercicio que, más tarde, sería reproducido en otros análisis.

B. Algunos estudios que han utilizado la descomposición de Oaxaca-Blinder

Varias investigaciones se han fundamentado en el modelo econométrico desarrollado por Oaxaca y Blinder para examinar las diferencias de salarios, ingresos y riqueza entre distintos grupos que se dividen por raza y género. Dichos estudios han encontrado que la discriminación tiene un efecto importante en estas diferencias.

Darity, Guilkey y Winfrey (2001) calcularon distintas ecuaciones de salarios para 49 grupos étnicos en Estados Unidos, comparándolas con una ecuación promedio para el país. Primero, en la ecuación general de la población, sustituyeron las características promedio de la población en general con las de cada grupo étnico, y obtuvieron la parte observable de la diferencia de salarios. Luego sustituyeron, en las ecuaciones individuales de cada grupo étnico, las características de los grupos étnicos con las de la población en general, y al restar en estos estimados los salarios promedio de cada grupo, consiguieron la parte de la diferencia no observable o atribuible a la discriminación. Sus resultados varían de acuerdo al grupo, con discriminación negativa para algunos y una discriminación positiva para otros.

Altonji, Doraszelski y Segal (2000) calcularon la diferencia de riqueza entre negros y blancos en Estados Unidos. Para hacerlo, desagregaron a la población en parejas, hombres solteros y mujeres solteras, y observaron las diferencias raciales en cada grupo. Sus conclusiones demostraron que la mayor parte de la diferencia de riqueza entre negros y blancos desaparecería si las ecuaciones de cada grupo tuviesen los mismos coeficientes. Las ecuaciones para negros eran, en general, menos inclinadas que las de blancos, lo que sería indicio de que cambios en las características observables de este grupo producirían cambios menores en su riqueza, en relación a la población blanca.

Madden (2000) analizó los efectos de la discriminación en Gran Bretaña, aunque su investigación sólo calculó la diferencia de salario por género. Las conclusiones de Madden señalan que el 84% de la diferencia de salarios entre géneros resulta de la discriminación. Como ejemplo de los efectos de la especificación de variables, es interesante observar que Kidd, Phimister y Ferko (2003) calcularon que la discriminación en Gran Bretaña era responsable de solamente entre el 21,6% y el 26,6% del total de la diferencia en salarios, un número bastante menor del conseguido por Madden.

Mwabu y Schultz (2000) examinaron la diferencia salarial por género y raza en Sudáfrica. Las diferencias de ingreso en este país son significativas si se trata de distintos grupos. El estudio de estos autores se enfoca en el efecto del capital humano, específicamente en el de educación y experiencia laboral, en la diferencia de ingresos. Sus resultados son inesperados, pues indican que si negros y blancos tuviesen el mismo nivel educativo, los primeros tendrían ingresos mayores. Mwabu y Schultz explican que, probablemente, esto sucede porque la educación para negros está restringida, y los pocos que la reciben en mayor grado, tienen retornos "excesivos". Mientras que todos los blancos, pueden recibir cuanta educación deseen, y por ello se observan retornos decrecientes.

En Guatemala, Andrés Huard (2003) estudió las diferencias de ingresos por género en los sectores agrícola, industrial y de servicios. El autor concluye que las mujeres perciben apenas un 75%, 78%, y 65%, respectivamente, de lo que recibe un hombre que pertenezca al mismo sector. De estas diferencias, el componente no observable atribuible a discriminación representa el 95%, 92% , y 96%, respectivamente, de cada sector.

Descripción de la Encuesta Nacional de Empleo e Ingresos 4

La ENEI 4 incluye a 10 607 personas: 5 000 son hombres y 5 607 mujeres. El tamaño de la muestra es representativo a nivel nacional si se utiliza el factor de expansión incluido en la encuesta. Sin embargo, su tamaño es limitado, lo cual reduce su precisión al retratar las características de la población guatemalteca.

Para obtener la muestra de este estudio se eligió a todas las personas de diez años o más que dijeron estar empleados. Para construir la variable de ingresos por hora, se dividieron los ingresos monetarios mensuales de los trabajadores⁶ entre sus horas de trabajo mensuales⁷. Esto presenta una segunda limitación de la encuesta, pues no se reportan ingresos monetarios laborales por hora, por lo que el investigador debe calcularlos a partir de otras variables incluidas en la encuesta.

Regresiones

Esta exposición busca evidenciar la diferencia de ingresos entre cuatro grupos demográficos: mujeres indígenas, hombres indígenas, mujeres no indígenas y hombres no indígenas. Se incluyeron todos los ingresos monetarios por hora trabajada, y para las regresiones se utilizó el logaritmo de estos ingresos.

Una vez hecho el cálculo del logaritmo de ingresos, se definieron dos grupos de regresiones. En el primero se incluyeron variables de edad y edad cuadrada; de educación primaria, secundaria y universitaria; y un dummy de dominio de la muestra. En el segundo se agregaron dummies por poseer contrato y capacitación. Se han separado dos grupos de regresiones debido a que la existencia de un contrato y el acceso a capacitación pueden constituirse en motivos causantes de la diferencia no observada, misma que en el modelo se define como discriminación. En ambos casos, la oferta de dichos beneficios la decide el empleador quien, además, favorece a los grupos de su preferencia. Tales beneficios, al no incluirlos en la primera regresión, pasan a formar parte del componente no explicado, incrementando así la cantidad de discriminación en términos utilizados en el modelo.⁸ Con todo, resulta interesante observar su efecto para obtener conclusiones sobre su importancia y utilidad.

Resultados de regresiones

Al correr las regresiones, los coeficientes de ambos grupos son los esperados para las cuatro categorías demográficas (ver Anexo 2, Tablas 4, 5a-5d, 6a-6d). En el primer caso, el dummy para dominios de la muestra es positivo para los cuatro grupos demográficos, ello significa que los ingresos son mayores para personas que residen en el área urbana. El efecto más importante de esta variable se presenta en las mujeres no indígenas, quienes por vivir en un centro urbano incrementan sus ingresos aproximadamente 39% más que las residente del área rural. En cuanto a la edad, que aquí se utiliza como proxy de experiencia, se muestra un efecto positivo pero decreciente. El mayor efecto de edad se da en los hombres no indígenas. Finalmente, todos los niveles de educación presentan retornos positivos para los cuatro grupos demográficos, evidenciándose que los retornos de casi todos los niveles educativos de mujeres y hombres indígenas, lo mismo que para mujeres no indígenas, son más altos que para hombres no indígenas.

En el segundo grupo de regresiones, al igual que en el primero, los coeficientes son positivos para dominios de la muestra, edad y todos los niveles de educación. Los dummies de capacitación y contrato también son positivos para los cuatro grupos demográficos. Sorprende el importante efecto que tiene la posesión de un contrato entre los hombres y mujeres indígenas, ya que dicha circunstancia incrementa sus ingresos en más del 80%.

Descomposición de Oaxaca-Blinder

Para realizar la descomposición de Oaxaca-Blinder, la regresión de hombres no indígenas sirve como base de comparación para todos los demás grupos, pues se trata de la categoría con ingresos más altos y para la que se puede esperar beneficios especiales.

El primer paso de la descomposición consiste en obtener la diferencia del logaritmo de ingresos por hora entre el grupo base, esto es, los hombres no indígenas, y los otros grupos (ver Anexo 2, Tabla 7). Como se puede advertir, las diferencias más importantes aparecen cuando se comparan hombres no indígenas con hombres y mujeres indígenas (ver Cuadro 2).

Sin embargo, los resultados son muy diferentes cuando se cuantifica la parte no observada de la diferencia de ingresos. En el primer grupo de regresiones, (ver Anexo 2, Tabla 8) se consigue un porcentaje de la diferencia de ingresos no observada, atribuible, de acuerdo al modelo, a discriminación de más del 100% para mujeres no indígenas. Este porcentaje disminuye para mujeres indígenas, puesto que explica el 61% de la diferencia. Para hombres indígenas, el porcentaje es de 10%, una cifra muy inferior a la de las mujeres. Para todos los grupos demográficos, el mayor efecto no observable, o discriminatorio, proviene de las diferencias de los retornos por edad, especialmente para los dos grupos de mujeres. Los efectos de las demás variables varían, aunque en general los mayores retornos en todos los niveles de educación para mujeres indígenas, mujeres no indígenas y hombres indígenas relativo a hombres no indígenas reducen la parte no observable de la diferencia de ingresos.

En el segundo grupo de regresiones (ver Anexo 2, Tabla 9), igual que en el primero, se constata una mayor porción no observada, o discriminación, contra las mujeres, en especial contra las mujeres no indígenas, aunque en todos los casos el porcentaje del total de la diferencia identificado como no observable, disminuye. De acuerdo a los resultados de este segundo grupo de regresiones, la discriminación, en términos del modelo, es responsable del 93% de la diferencia de ingresos para mujeres no indígenas, 55% para mujeres indígenas, y 2,7% para hombres indígenas.

Discusión

Al examinar y comparar las diferencias de discriminación entre los distintos grupos e intentar comprender sus razones surge la pregunta más importante de este artículo: ¿qué causa discriminación en el mercado laboral, de acuerdo al presente estudio? Para contestar, se puede buscar respuesta a otra pregunta relacionada con la primera: ¿cuáles son las causas de los niveles tan altos de discriminación contra las mujeres no indígenas, bastante mayores a los mostrados por las mujeres y hombres indígenas? Como se puede ver, las mujeres no indígenas representan los niveles más elevados de capital humano, y por ello se esperaría que su ingreso fuera superior al de los demás grupos, o por lo menos igual al de los hombres indígenas. Sin embargo, este no es el caso, y por eso buena parte de la diferencia se explica como discriminación (parte no observable).

Mientras tanto, como los niveles de capital humano de los indígenas son mucho menores, se proyectarían ingresos más bajos, lo cual resulta cierto aunque, en este caso, a diferencia de las mujeres no indígenas, la parte explicada por diferencias de capital humano es importante. Es fundamental recalcar que esto no significa que no hay discriminación contra las personas indígenas. Lo que sucede es que, aunque la discriminación contra ellos en el mercado laboral es menor, la que se da fuera de ese ámbito crece en gran proporción⁹ y eso condiciona, ex-ante sus posibilidades de inserción en dicho mercado, lo que se demuestra en las grandes diferencias de ingresos que se observan.

Regresando a la pregunta de cuáles son las razones de la discriminación tan alta contra las mujeres no indígenas, se pueden ofrecer tres explicaciones que no son excluyentes, por lo que probablemente todas tengan cierta importancia. La primera concierne a los efectos de capital humano. Como se explicó antes, hay una enorme discriminación contra los indígenas en acceso a capital humano, en especial en contra de las mujeres indígenas, y sobre todo cuando a éstas se les compara con las mujeres no indígenas. Se puede advertir también que los retornos a las variables de capital humano son mayores para mujeres indígenas que para las no indígenas. Esto explica parte de las diferencias en porcentajes de discriminación entre los dos grupos,¹⁰ situación que tal vez se deba a dos razones:

1. Por una parte, las personas indígenas que consiguen niveles altos de capital humano y superan todas las barreras existentes son más hábiles, trabajadoras y productivas que el promedio, por lo que sus ingresos se incrementen.

2. Y por la otra, las personas indígenas con niveles altos de capital humano son "especiales" por su legado cultural y, por tanto, reciben lo que Schultz y Mwabu denominan retornos "excesivos." Con otras palabras, ciertos empleadores las prefieren por su carácter indígena y les pagan más, en un ejemplo de discriminación positiva.

Una segunda explicación a la discriminación tan alta contra las mujeres no indígenas es la segregación ocupacional por género en el mercado laboral. Se puede decir que, en general, la discriminación (que aquí también llamamos parte no observada de la diferencia de ingresos), en el mercado laboral es superior para las mujeres, sin importar su etnicidad, que para los hombres indígenas. Esto se puede atribuir a que los empleadores que remuneran mejor prefieren a los trabajadores hombres;¹¹ o incluso a que las mismas mujeres empleadas (autoselectividad) prefieren ocupaciones con menores salarios (por ejemplo, trabajo doméstico o ser maestras de escuela).

Es importante ahora incluir una nota sobre otras posibles explicaciones econométricas para la porción de ingresos no observable calculada para las muestras de hombres indígenas, mujeres indígenas y mujeres no indígenas con respecto a hombres indígenas. La primera concierne a la omisión de variables, problema econométrico previsto por Oaxaca y Blinder. Como ellos lo explican, al incluir un mayor número de variables independientes en las regresiones (tales como capacitación o contrato laboral) se reduce la porción no explicada de la diferencia de ingresos. De esta manera, en teoría se podría eliminar por completo la porción no observable. Sin embargo, en muchos casos las variables pueden traer la discriminación implícita. En el caso de contratos, por ejemplo, el empleador puede elegir a quién dar contratos laborales, beneficiando a cierto grupo de esta manera y al mismo tiempo discriminando a otro. Así, se podrían incluir variables de ocupación, rama de actividad, beneficios laborales no monetarios, etc., en las regresiones, las cuales, probablemente, reducirían la parte no observable, pero no por ello reflejarían una menor cantidad de discriminación contra ciertos grupos.

Otra posible explicación econométrica para las diferencias no observables de ingresos podrían ser los errores de medición de las variables utilizadas para la construcción de la variable de ingresos laborales por hora. Dos variables específicas se deben considerar como fuentes de posibles complicaciones: horas de trabajo mensual e ingresos monetarios mensuales.¹²

En cuanto a horas de trabajo mensual. Normalmente las horas de trabajo reportadas no son exactas, especialmente cuando las personas no trabajan en el mercado formal y, por ende, crean sus propios horarios. Además, en la encuesta utilizada para este estudio las horas reportadas no son las de trabajo semanal tomadas como promedio durante varias semanas, sino se trata de las horas de trabajo por día laboradas la semana anterior a la entrevista para la encuesta. Por ello, estas horas no representan necesariamente las horas de trabajo promedio de una persona. Sumado a lo anterior, en este experimento se extrapoló de las horas por día reportadas un estimado de las horas de trabajo por mes, lo cual podría afectar aún más la precisión de esta variable.

En cuanto a los ingresos por hora. En la encuesta sólo se reportan datos mensuales. Por ello fue necesario realizar un cálculo mensual para obtener así los ingresos por hora. Esto conduce a dos problemas. Primero, los ingresos por hora dependen de las horas de trabajo por mes calculadas, las cuales tienen los problemas explicados en el párrafo anterior. Segundo, al igual que en el caso de horas reportadas, los ingresos reportados no siempre son precisos, especialmente cuando se trata de personas que no tienen ingresos estables.

Una tercera explicación econométrica que podría afectar la diferencia de ingresos es la de endogeneidad de variables, o la correlación de una variable de la regresión con el error. Esto se puede derivar de los dos problemas econométricos previamente mencionados: omisión de variables y problemas de medición de variables.

Con estos antecedentes, se puede proseguir con la respuesta a la pregunta original: ¿qué causa discriminación, definida como la parte no observada de la diferencia de ingresos en el mercado laboral, dados los resultados de este estudio? Son tres las razones. Primero, las diferencias en capital humano condicionan ex-ante los ingresos de los distintos grupos, situación que afecta especialmente a los indígenas, puesto que cuentan con los menores niveles, repercutiendo también sobre las mujeres no indígenas (retornos menores). Segundo, la segregación ocupacional, daña sobre todo a las mujeres, y particularmente, a las mujeres no indígenas, pues las encasilla en ocupaciones con menores ingresos. Por último, los problemas econométricos, los cuales afectan a la muestra de distintas maneras. En el caso de la omisión de variables y de la utilización de la edad como proxy de experiencia, se puede predecir que incrementan la porción de ingresos no observable (en especial la de las mujeres), denominada discriminación en este modelo. También se pueden evaluar aquí los efectos de capacitación y contrato laboral. Como se dijo antes, estas dos variables son probables fuentes de discriminación que al incluirse reducen la porción del componente no observado para todos los grupos. Se debe subrayar que cuando se incluyen, la discriminación contra los hombres indígenas casi desaparece.

Para los errores de medición y de endogeneidad de variables, los efectos sobre la diferencia de ingresos son menos claros. No obstante, si de los errores de medición se trata, probablemente su efecto sea mayor para las personas que no tienen ocupaciones estables (falta de horarios e ingresos predeterminados por contratos), reduciendo la precisión de sus ingresos por hora promedio calculados.

Conclusiones y recomendaciones

La principal diferencia de ingresos se da entre no indígenas e indígenas más que entre hombres y mujeres, lo que se debe a que la mayor causa de esta diferencia no proviene de discriminación en el mercado laboral, sino de fuera de él. El acceso a facilidades que mejoren el nivel de capital humano, principal razón de la diferencia de ingresos, es menor para indígenas que para no indígenas, como se observa en sus niveles de educación, capacitación y alfabetismo. Ello explica en gran parte que los indígenas obtengan ingresos en promedio menores al 50% de los que reciben los no indígenas.

Sin embargo, al analizar el mercado laboral, también se observa discriminación, pero más ligada a género que a etnicidad. Los niveles más altos de discriminación se dan contra las mujeres y, en especial, contra las mujeres no indígenas, para quienes la discriminación explica casi toda la diferencia de ingresos en relación a los hombres no indígenas, hecho que destaca más aún, pues, para las mujeres indígenas explica más de la mitad, y para los hombres indígenas, explica un décimo de la diferencia o menos. Esto prueba que no se respeta el marco legal creado para garantizar igualdad de oportunidades en el mercado laboral para mujeres.

Tales conclusiones, permiten recomendar varias medidas con el in de mejorar la situación.

Se puede deducir de la diferencia de acceso a facilidades de incremento de capital humano, que el Estado guatemalteco ha sido tradicionalmente discriminatorio contra la población indígena, y que ha incurrido en una enorme discriminación social que se ha traducido en la ausencia, entre otras cosas, de centros de educación primaria, secundaria y universitaria en áreas rurales, indígenas y de bajos recursos. Es por ello que urge focalizar los esfuerzos sociales en estas áreas, pues la falta de dicha atención es la principal razón de la diferencia de ingresos.

En lo que concierne a la regulación del mercado laboral, existen las leyes necesarías, pero es preciso que se respeten. La Inspección General del Trabajo (IGT) debe velar su cumplimiento, orientarse, sobre todo, en disminuir la discriminación contra las mujeres.

Finalmente, como lo demuestra la segunda regresión, la inclusión de variables de contratos y capacitación reducen el coeficiente de discriminación. Esto quiere decir que si toda la población ocupada contara con un contrato y con capacitación, los niveles de discriminación serían menores. En una situación en que, en promedio, sólo el 20% de la población ocupada tiene un contrato, éste tiene que ser requisito y no dejarse como decisión del empleador. Nuevamente, la IGT está obligada a velar porque esto se cumpla. Por otra parte, la capacitación debe hacerse más accesible y se debe obligar a los empleadores a enviar trabajadores provenientes de los cuatro grupos demográficos a recibirla. Para esto, se podría aprobar una ley que estableciera cuotas específicas de trabajadores de los distintos grupos que puedan recibir capacitación, lo que eliminaría el sesgo existente que beneficia a las personas no indígenas. De igual modo, podrían establecerse más centros de capacitación en áreas rurales e indígenas.

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Notas

¹ Se usa la ENEI 2 y no la ENEI 4 (ésta es la utilizada en este estudio), porque la ENEI 2 es más comparable con otras que previamente se habían empleado. Esto se debe a la época del año en que se elaboran estas encuestas. Todas se desarrollan en los mismos meses. Guatemala es un país eminentemente agrícola, y por ello se registran distintos ingresos en distintas estaciones, lo que obliga el uso de encuestas llevadas a cabo en los mismos meses del año cuando se intentan comparar ingresos.

² La tasa de ocupación bruta es el porcentaje del total de las personas de un grupo demográfico que se encuentran ocupadas. Por su parte, el crecimiento total de ocupados se define como el cambio en el número de personas de un grupo demográfico que se declaran ocupadas en un periodo especificado, por ejemplo entre 1989 y 2000.

³ Es posible que los incrementos en el número de personas ocupadas y tasas de ocupación brutas se encuentren sobredimensionados debido a problemas en la metodología para la selección de muestras en las distintas encuestas.

⁴ Es la encuesta más reciente y la que se usa en este estudio. Ver la sección "Descripción de la Cuarta Encuesta Nacional de Empleo e Ingresos".

⁵ Oaxaca, R., p. 695 (Traducción propia).

⁷ Las horas reportadas no son las horas de trabajo promedio por mes, sino las horas de trabajo por día (de lunes a domingo) correspondientes a la semana anterior de la entrevista para la encuesta. Por ello, en este experimento se extrapoló de las horas por día reportadas un promedio de las horas de trabajo por semana y de las horas estimadas por semana un aproximado de las horas por mes.

⁸ Esto concuerda con la afirmación de Oaxaca de que al incrementar el número de variables independientes en la ecuación se reduce la parte no observada, y por tanto, se reduce la porción de la diferencia de ingresos atribuible a la discriminación.

⁹ Fuera del mercado laboral, la "discriminación social" corre más por las líneas de etnicidad que de género. Influyen también factores como ingresos y acceso a educación de los padres, área de residencia, y calidad de educación, entre otros.

¹⁰ Como se explicó antes, la parte no observada se expresa como X₁(β₂ - β₁).

¹¹ Esto puede suceder porque los empleadores prefieren trabajadores que no tengan que tomar tiempo de trabajo por período de lactancia o cuidado de enfermedades infantiles, entre otras cosas.

¹² Se debe recordar que para obtener la variable de ingresos por hora se dividieron ingresos monetarios entre horas de trabajo (estimadas) como cálculo mensual.