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Problemas del desarrollo

versión impresa ISSN 0301-7036

Prob. Des vol.56 no.223 Ciudad de México oct./dic. 2025  Epub 10-Abr-2026

https://doi.org/10.22201/iiec.20078951e.2025.223.70415 

Artículos

Efecto del salario mínimo en el empleo en México (2018-2024)

Raymundo M. Campos Vázquez1 

Atzin Chiguil-Rojas1 

1 Centro de Estudios Económicos, El Colegio de México. Correos electrónicos: rmcampos@colmex.mx y fchiguil@colmex.mx, respectivamente.


Resumen

Este estudio tiene por objetivo evaluar los efectos del incremento acumu lado del salario mínimo desde 2018 sobre el empleo en México tratando al país como una unidad. Para ello se emplearon las siguientes metodologías: primero, el método de control sintético comparando a México con países similares de América Latina, que no tuvieron un incremento sostenido en el salario mínimo. Segundo, información agregada de ciudades autorrepresentadas de la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE) en México aprovechando la heterogeneidad en la que el salario mínimo debería afectar a cada una de las ciudades. Los resultados apuntan a que no han existido efectos negativos sobre el empleo.

Palabras clave: salario mínimo; empleo; mercado laboral; control sintético; informalidad

Clasificación JEL: J20; J30; J48

Abstract

This study evaluates the effects of the cumulative increase in the minimum wage since 2018 on employment in Mexico, treating the country as a single unit. To this end, two methodologies were employed. First, the synthetic control method was used to compare Mexico with similar Latin American countries that did not experience a sustained increase in the minimum wage. Second, we used aggregate information from cities that self-represent in the National Occupation and Employment Survey (NOES) in Mexico, taking advantage of the heterogeneity in how the minimum wage affects each city. The results suggest that there have been no negative effects on employment.

Keywords: wage; employment; labor market; synthetic control; informality

1. Introducción1

En los últimos años se registró un cambio sustancial en la política salarial en México. Desde 2019 se ha incrementado el salario mínimo significativamente, aumentando en 16% en el país y duplicándose en la Zona Libre de la Frontera Norte (ZLFN). Desde entonces, el salario mínimo ha aumentado consistentemente cada año. Esto ha permitido estudiar el efecto del salario mínimo en la ZLFN en relación con el resto del país.2 Sin embargo, poco se sabe sobre este último punto, debido a que se elige por lo general como grupo de comparación y no como grupo de estudio.

En este artículo se aborda el potencial efecto que ha tenido el salario mínimo en el empleo para todo el país desde 2019 que entraron en vigor aumentos significativos en el salario mínimo.

Como se puede apreciar, en la Figura 1 se incluye la evolución del salario mínimo en México y otros países. En los gráficos se crea un índice de salario mínimo base 100 en el año 2018. El Panel A compara la evolución del salario mínimo en México y una muestra seleccionada de países, entre ellos Brasil, Chile, Colombia y Costa Rica. La figura señala claramente el aumento significativo del salario mínimo en México, mismo que ha sido notablemente mayor al de cualquier país de América Latina. Se observa además que, entre 2018 y 2023, se dio un incremento acumulado en México de 82% en comparación al 17.5% de Chile, 9.8% en Colombia y 3.5% en Costa Rica. En el Panel B se incluye la trayectoria del salario mínimo para la ZLFN y el resto del país entre 2018 y 2024. El gráfico muestra que el salario mínimo se ha incrementado en términos reales en 216% en la ZLFN y en 110% en el resto del país. Este aumento, particularmente en la ZLFN, es uno de los mayores observados desde 1960 en comparación con otros países (Campos-Vázquez et al., 2020).3

Fuente: elaboración propia con información de CEPAL y el Banco de México. La información correspondiente al Panel A está disponible en: https://statistics.cepal.org/portal/cepalstat/dashboard.html?lang=es en la serie de Salario Mínimo Real. Por su parte, el salario mínimo real en México y la ZLFN se obtuvo de https://www.banxico.org.mx/SieInternet/consultarDirectorioInternetAction.do?sector=10&accion=consultarCuadroAnalitico&idCuadro=CA601&locale=es En el Panel A se incluyen los países de Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, Ecuador, El Salvador, Guatemala, Haití, Honduras, Jamaica, México, Nicaragua, Panamá, Paraguay, Perú, República Dominicana, Trinidad y Tobago, y Uruguay.

Figura 1 Salario mínimo real en México y distintos países 

Por otra parte, en el Panel A de la Figura 2 se incluye la evolución del salario mínimo real en Paridad de Poder Adquisitivo (ppp, por sus siglas en inglés) en diversos países de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE). En México, el salario mínimo aumentó de USD$1.3 a USD$2.4 en ppp constantes por hora entre 2018 y 2023, el mayor incremento observado respecto a otros países incluyendo a Chile, Colombia y Costa Rica. Este incremento es compatible con el crecimiento acumulado mencionado previamente, si bien es importante señalar que su nivel en comparación internacional sigue siendo relativamente bajo. Por otra parte, en el Panel B se aprecia que, durante el mismo periodo, la relación de salario mínimo a salario promedio se ha incrementado de 33.7 a 55.2%, un aumento que no había sido observado para ningún país en esos años. Este comparativo internacional refleja un importante aumento del poder adquisitivo en México observado en años recientes.

Fuente: elaboración propia con información de OECDStats. La información del salario mínimo en términos reales en PPP se puede obtener de https://data-explorer.oecd.org/

Figura 2 Salario mínimo en México y distintos países 

Durante los últimos años se realizaron diversos estudios para evaluar los efectos del salario mínimo en empleo, estructura salarial, pobreza e inflación comparando la ZLFN como grupo de intervención y el resto del país o ciertas ciudades en el país como grupo de comparación o de control.4 En términos de empleo, ya sea a nivel agregado de ciudad con datos de la ENOE, o bien datos administrativos del sector formal de la economía del Instituto Mexicano del Seguro Social (IMSS), no se encontraron efectos negativos relevantes (Campos-Vázquez et al., 2020; Campos y Esquivel, 2021; CONASAMI, 2019; Fernández Bujanda, 2020; Martínez González, 2020; STPS, 2019). Evidencia previa muestra un nulo efecto del salario mínimo sobre el empleo en México, tanto en el periodo antes del aumento como en el caso de la ZLFN hasta 2021.

El efecto nulo en empleo no se debe a que no hayan cambiado los ingresos de los trabajadores. La evidencia empírica indica incrementos importantes en los ingresos laborales de trabajadores de bajos ingresos (Campos y Esquivel, 2021). Estos incrementos, y su nulo efecto en el empleo, indicarían ser contribuyentes importantes para que el salario mínimo haya reducido la incidencia de pobreza (Campos y Esquivel, 2023). Por otro lado, no se reconocieron efectos significativos sobre la inflación y en caso de encontrarse serían de una magnitud menor (Campos y Esquivel, 2020; Calderón et al., 2023). De esta forma, el estado de la bibliografía en México muestra que el salario mínimo ha tenido efectos positivos en ingresos, además de que ha contribuido a reducir la pobreza, mientras que los efectos sobre el empleo y el nivel de inflación han sido nulos o limitados.

Sin embargo, estudios relevantes, hasta el momento no se han enfocado en estudiar al país como una unidad. Es posible que el efecto del salario mínimo sea negativo a nivel agregado, y los resultados anteriores podrían señalar que a la ZLFN simplemente no le fue tan mal como al resto del país. De esta manera, este estudio tiene por objetivo medir los posibles efectos del salario mínimo sobre el empleo en México ante el incremento sostenido de 2019 a 2024.

Para lograr su objetivo se siguieron dos estrategias empíricas: primero, se comparó la evolución de empleo total, el empleo por sexo y el empleo formal de México, respecto a otros países de América Latina en donde no se ha incrementado el salario mínimo de forma significativa (véase Figura 1). Para lo anterior, se utilizó el Método de Control Sintético (MCS) para construir un contrafactual utilizando países de América Latina similares, en donde no se incrementó el salario mínimo en la misma medida (Abadie et al., 2010; Abadie, 2021). Este método permite comparar a México (como unidad de estudio) con un grupo de comparación similar, formado por una agregación ponderada del empleo en los países de comparación donde los pesos son obtenidos de forma óptima por el algoritmo para minimizar las diferencias (principalmente en la variable de resultado principal) entre México y esos países antes del periodo de estudio (en este caso 2019). Recientemente se aplicó el MCS para evaluar efectos del salario mínimo a nivel agregado en países (Arnadillo et al., 2024).

Segundo, se utiliza una estrategia a nivel Ciudad en México empleando los microdatos de la ENOE. En particular, se comparan ciudades en las que el salario mínimo pudo haber tenido mayores efectos en el empleo, dado un salario promedio más cercano al salario mínimo en comparación a ciudades con un salario promedio más alto, en las que los efectos debieron ser menores.

La hipótesis es que en aquellas ciudades en las que la razón del salario mínimo, respecto al salario medio, es de mayor magnitud, el salario mínimo debió tener mayores efectos en salarios y en empleo, ya que podría incidir en un mayor número de trabajadores en el mercado laboral. Por otra parte, también se utilizó una estrategia alternativa usando información agregada a nivel industria-ciudad de manera similar a estudios previos (Holtemöller y Pohle, 2020; Pérez Pérez, 2020; Roupakias, 2022). En este caso se esperaría que aquellas industrias-ciudades en las que la relación del salario mínimo a salario promedio fuera mayor, entonces existirían efectos más pronunciados sobre el empleo.5 Los resultados en general señalan que no hay un efecto negativo significativo del salario mínimo sobre el empleo, tanto a nivel internacional como entre ciudades con diferente promedio salarial.

El presente artículo se estructuró en seis secciones considerando la presente introducción. En la segunda sección se revisa brevemente la literatura del salario mínimo y empleo a nivel internacional. En la tercera se presentan los datos y la metodología a usar en el artículo. En la cuarta sección se presentan los resultados a nivel internacional. En la quinta sección los resultados utilizando información agregada a nivel ciudad en México. Y en la sexta sección se dan algunos comentarios finales.

2. Revisión de literatura

En la actualidad existe una amplia literatura que estudia los efectos del salario mínimo sobre el empleo. La mayoría de la evidencia reciente, principalmente para países avanzados, ha encontrado un efecto reducido de incrementos en el salario mínimo sobre el empleo (Dube, 2019; Dube y Lindner, 2024). Debe resaltarse que la mayoría de los estudios para Estados Unidos se encuentran efectos negativos sobre el empleo, particularmente en jóvenes y personas con menor escolaridad (Neumark y Shirley, 2022). A continuación, se hace una breve revisión de la literatura considerando las diversas estrategias de identificación para analizar los efectos del salario mínimo en el empleo.

Una primera vertiente para la cual existe aún poca literatura, son los estudios que utilizan información a nivel país. Por ejemplo, en un estudio reciente, Arnadillo et al. (2024) evalúan el aumento del salario mínimo de 19% en España, que ocurrió en 2019, utilizando el MCS para comparar a este país con otros países europeos, sus hallazgos muestran que no existen efectos negativos sobre el empleo por parte del salario mínimo.

Otra de las vertientes en la literatura incluye artículos que utilizan información agregada, aprovechando las variaciones en salario mínimo, que existen al interior de países empleando información de estados u otro tipo de unidades, considerando un grupo de tratamiento afectado por la política y un grupo de control. En general esta literatura se enfoca en grupos que deberían ser más afectados por las políticas salariales en términos de empleo, como lo son los jóvenes o los trabajadores de ciertas industrias en las que el salario mínimo es más relevante dado un nivel salarial menor.

Un ejemplo de los estudios previamente mencionados es el de Dube et al. (2010) en el que se generaliza la idea de Card y Krueger (1994) sobre comparar estados cercanos con políticas salariales diferentes. Los autores utilizan información de condados afectados y no afectados por cambios en el salario mínimo en Estados Unidos durante 60 años. Se enfocan en la industria de comida rápida, ya que concentra trabajadores de bajos ingresos afectados en mayor medida por aumentos de salario mínimo. Los resultados encontraron que no hubo efectos negativos en el empleo. No obstante, la literatura del salario mínimo es amplia, pues en la literatura de datos agregados se han encontrado resultados diversos, si bien en general se ha encontrado un efecto reducido del salario mínimo sobre el empleo (Addison et al., 2012; Caliendo et al., 2018; Jardim et al., 2022; Orazem y Mattila, 2002).

Estrategias empíricas recientes también comparan estados al interior de un país utilizando grupos afectados por la política utilizando técnicas recientes como el MCS. Jardim et al. (2022) abordan el tema utilizando datos agregados de ciudades en Estados Unidos. Los autores aprovechan el aumento del salario mínimo en Seattle entre 2015 y 2016. Utilizan datos administrativos del estado de Washington para identificar los efectos en los márgenes extensivo e intensivo del empleo. Los autores encontraron que sí hubo reducciones moderadas en el margen intensivo de empleo, es decir, en horas trabajadas, pero no en el número de trabajos. De manera más amplia, Dube et al. (2015) utilizan el MCS para múltiples casos de estados dentro de Estados Unidos entre 1979-2013 en donde se presentaron aumentos en el salario mínimo, encontrando que se registró un aumento significativo en los salarios, aunque sin un efecto en el empleo.

Una manera adicional de estudiar los posibles efectos del salario mínimo es aprovechar la variación en la que éste debería afectar a diversas unidades agregadas. En este sentido, los estudios de Holtemöller y Pohle (2020), Pérez Pérez (2020) y Roupakias (2022) utilizan como unidades de agregación grupos de región-industria o estado-industria combinando métodos econométricos de diferencias en diferencias y de efectos fijos. Adicionalmente estos estudios tienden a considerar diversas medidas para calcular la posible sensibilidad del empleo a cambios del salario mínimo utilizando indicadores como el porcentaje de trabajadores afectados, el salario mínimo respecto al salario promedio y la distancia de los salarios respecto al nuevo salario mínimo. Los resultados de esta literatura en general muestran efectos no significativos o efectos negativos pequeños del salario mínimo sobre el empleo.6

3. Datos y metodología

Control sintético a nivel internacional

Para analizar el efecto del salario mínimo sobre el empleo se utiliza el MCS siguiendo a Abadie (2021) y Abadie et al. (2010). Se emplean datos trimestrales para países de América Latina provenientes del Observatorio Laboral del Banco Interamericano de Desarrollo (BID). Los datos de empleo total, empleo por sexo y empleo formal son recopilados por el BID de los institutos de estadística o fuentes oficiales de cada país. Se utilizó una frecuencia trimestral para realizar las estimaciones, considerando que en algunas series la frecuencia es mensual y en otros trimestral, para homologar estos datos se obtienen promedios trimestrales, en caso de que la frecuencia sea mensual. En todos los casos se empleó un índice base 100 en el cuarto trimestre de 2018.

Dado que la política salarial en México fue modificada en 2019,7 se utiliza este año para el inicio del tratamiento y a México como la unidad tratada. El MCS se encarga de buscar ponderadores de los diferentes países incluidos para que las diferencias en características observables sean las mínimas antes del periodo de estudio.8 Como características observables se utilizó la propia variable dependiente (empleo total o formal), sin embargo, sólo se usa hasta la mitad periodos con diferentes combinaciones de rezagos en los años de 2016 a 2018.9 Se estiman 25 modelos con esas diferentes combinaciones y se selecciona el modelo con el menor Error Cuadrado Medio (ECM). En las Tablas A5 y A6 del Apéndice se presentan los rezagos incluidos en los 25 modelos y el modelo seleccionado en cada caso. Para el análisis de inferencia (significancia estadística) se obtiene el efecto para cada unidad de manera que se construye un grupo de placebos. Es decir, se estima nuevamente el modelo para cada placebo sin incluir a México en la muestra. Si el efecto de estas estimaciones es más pequeño (en valor absoluto) que el efecto verdadero se podrá dar más fiabilidad de su significancia estadística.10 Fueron excluidas aquellas unidades con un ECM cinco veces mayor al del país de estudio. En la Tabla 1 se muestran los países utilizados en las cuatro variables de empleo consideradas.

Tabla 1 Países considerados en el control sintético por cada variable 

País Empleo formal Empleo
Total Hombres Mujeres
Argentina x
Barbados x x x
Brasil x x x x
Bolivia x x x
Chile x x x x
Colombia x
Costa Rica x x x
Ecuador x x x x
México x x x x
Nicaragua x
Perú x x x x
República Dominicana x x x x
Uruguay x x x x

Fuente: elaboración propia con información del observatorio laboral del BID. La información se puede obtener en https://observatoriolaboral.iadb.org/es/empleo_regional/

En la Figura 3 se presenta la evolución del empleo total y del empleo formal para los países seleccionados. En general se muestra que México ha tenido un mayor crecimiento del empleo que el resto de las economías, pues tanto el empleo total como el empleo formal han aumentado alrededor de 10% desde finales de 2018. Este incremento acumulado ha sido mayor al de países como Brasil, Chile, Colombia o Costa Rica con incrementos salariales moderados. Un ejemplo particular es el de Costa Rica, país que tuvo un salario mínimo que se mantuvo constante en términos reales y su razón de salario mínimo a salario promedio que aumentó ligeramente (véanse Figuras 1 y 2), pero también ha presentado un nivel de empleo relativamente constante.

Fuente: elaboración propia con información del observatorio laboral del BID. La información se puede obtener en https://observatoriolaboral.iadb.org/es/empleo_regional/

Figura 3 Empleo por país (Índice 2018q4=100) 

También se observa que durante la pandemia del Covid-19 se registró una caída mayúscula en el empleo total y formal en todos los países derivada del cierre de diversas actividades. Es notable que en México la caída de empleo ante la crisis económica por la pandemia de Covid-19 fuera menor y la recuperación en el mercado laboral se lograra relativamente más rápido en comparación a otros países.

Por otra parte, en la Figura 4 se muestra la evolución del empleo total por sexo. Destaca que, tanto para hombres como para mujeres, el crecimiento del empleo en México ha sido relativamente mayor que la evolución presentada en la mayoría de los países de América Latina. Se observa que el dinamismo del empleo en México se debe principalmente al empleo total de mujeres, pues para 2024 este rubro había aumentado casi 20%.

Fuente: elaboración propia con información del observatorio laboral del BID. La información se puede obtener en https://observatoriolaboral.iadb.org/es/empleo_regional

Figura 4 Empleo total por sexo (Índice 2018q4=100) 

La dinámica del mercado laboral mexicano en comparación a otros países de América Latina muestra que el desempeño del empleo ha sido favorable en empleo total, empleo formal y empleo por sexo. Sobresale que la recuperación observada en el mercado laboral mexicano fue relativamente más rápida que en otros países, además del dinamismo que se observa de manera particular en el empleo para mujeres. Por otra parte, al comparar a México, un país con un notable incremento salarial, respecto a países que tuvieron incrementos moderados en su salario mínimo, no se logra observar de manera agregada indicios de posibles efectos negativos sobre el empleo.

Análisis a nivel ciudad

Se empleó la ENOE para analizar el posible efecto del salario mínimo en el empleo y salario promedio de las ciudades autorrepresentadas disponibles en ella. Se utilizó el Índice Nacional de Precios al Consumidor (INPC) para deflactar los rubros del ingreso. Se consideró el empleo y salarios para todos los trabajadores, para el sector formal y para el sector informal. Se utilizó el método de imputación de ingresos faltantes mediante el método de Hot-Deck siguiendo a Campos-Vázquez (2013). El procedimiento de Hot-Deck es realizado con las variables categóricas de entidad federativa, sexo, grupo de edad, nivel educativo, tipo de localidad rural o urbana, la condición de formalidad y el trimestre de cada observación.11

Para cada ciudad autorrepresentada se obtuvo la razón del salario mínimo respecto al salario promedio observado en el cuarto trimestre de 2018. Este indicador refleja el grado en que el salario mínimo podría afectar la estructura salarial de cada ciudad. En el caso del empleo se obtuvo la variación porcentual acumulada del empleo total, empleo formal y empleo informal, entre el cuarto trimestre de 2018 al cuarto trimestre de 2024. La variación real acumulada del salario promedio se obtiene en el mismo periodo.12

Se empleó la heterogeneidad de las ciudades autorrepresentadas en el grado en que el salario mínimo podría afectar la estructura salarial para revisar posibles efectos del salario mínimo sobre las variables de empleo y salarios. Se obtuvieron distintas figuras de estas variables de resultado respecto al indicador de presiones salariales. Asimismo, se presenta una línea de regresión en cada figura ponderada por el factor de expansión acumulado de cada ciudad autorrepresentada en el cuatro trimestre de 2018, que representa la suma de dicho factor para los trabajadores considerados en el cálculo. En el Apéndice estadístico presentan los resultados de las regresiones ponderadas y sin ponderar.

Adicionalmente, se obtuvieron las mismas medidas de salario promedio y de empleo a nivel industria para cada ciudad de la muestra, utilizando la misma medida de presiones salariales que en el caso anterior. Se realizó un análisis de regresión ponderada considerando el factor de expansión acumulado para los trabajadores considerados por cada industria-ciudad y efectos fijos por industria y por ciudad. La ventaja de incluir estos efectos fijos es que permiten capturar características específicas de cada industria y ciudad que se mantienen constantes en el tiempo, lo que ayuda a controlar de manera más precisa el impacto del salario mínimo en el empleo. Al hacerlo, se reduce el riesgo de que factores no observables distorsionen la estimación de la relación entre las presiones salariales y el empleo. En este nivel de análisis también se presenta un ejercicio adicional utilizando un indicador alternativo de presiones salariales definido de la siguiente manera:

Fracción salarial afectadai,j=Masa salarial afectadai,jMasa salarial totali,j*100

En donde para cada ciudad i en la industria j obtenemos la masa salarial afectada definida como la distancia del ingreso observado por cada trabajador con un ingreso menor al mínimo respecto al ingreso mensual que se alcanzó con el salario mínimo de 2024. En el denominador tenemos la masa salarial total de cada industria j en la ciudad i. Este indicador refleja el grado de presión salarial asociado al aumento del salario mínimo acumulado a 2024. Por ejemplo, en el caso de la industria manufacturera en Monterrey se tenía un indicador de fracción salarial afectada de 12.6%, en comparación al 40.8% de esta misma industria para el Estado de México, de manera que ciudades con salarios más bajos serían más afectadas por la política de aumentos salariales.

4. Control sintético a nivel internacional

En la Figura 5 se presentan los resultados del control sintético para el empleo total y para el empleo formal. Los países de comparación son aquellos ubicados en América Latina, relativamente comparables con México. En el panel de la izquierda se presenta la evolución del empleo total en México en comparación al control sintético construido a partir de los países en la muestra. Los resultados revelan que la trayectoria del empleo en México es similar a la del grupo de control, además de que en el análisis de inferencia no hay efectos significativos. Lo anterior implica que en el empleo total no se observan efectos negativos debido al aumento del salario mínimo.13

Fuente: elaboración propia con información del observatorio laboral del BID. Se considera el modelo con un menor Error Cuadrado Medio.

Figura 5 Resultados de control sintético en empleo total y formal (Índice 2018q4=100) 

Por otra parte, en el Panel B se presentan los resultados para el empleo formal y de manera similar no se encuentran efectos negativos estadísticamente significativos. Por otra parte, se muestran efectos positivos y estadísticamente significativos en el empleo formal entre el primer trimestre de 2020 y el primero de 2021. De esta forma, la evidencia sugiere que lejos de haber efectos negativos en la creación de empleo formal, ocurrió lo contrario al menos durante una parte de 2020 e inicios de 2021. También esto se puede explicar porque la caída en empleo formal durante la crisis económica asociada a la pandemia del covid-19 registró efectos negativos mayores en otros países. Sin embargo, lo anterior en su conjunto señala que no hubo efectos negativos importante sobre el empleo formal del aumento del salario mínimo.

Es relevante señalar que el ejercicio de inferencia que se realizó cuenta con un número limitado de placebos debido al número de países utilizados y también a las unidades que se excluyeron, ya que su ECM es cinco veces mayor al de la unidad tratada. En Abadie (2021) no se especifica un número concreto de unidades para realizar inferencia; sin embargo, el autor hace énfasis de la importancia que tiene utilizar unidades de control similares a las de la unidad de tratamiento. Menciona también que un número grande de unidades dentro del grupo de control representaría un sesgo debido a que el control sintético construido podría asociarse con una variación aleatoria en los choques transitorios individuales en lugar de una similitud genuina entre estas unidades. Por lo anterior, se optó por tener un número reducido de controles, aunque relativamente similares a México, si bien la desventaja es que las unidades de control son reducidas.

En la Figura 6 se presentan los resultados del MCS para el empleo total de hombres y de mujeres. En el Panel A se representan los resultados para hombres, que muestran que la trayectoria observada en México respecto a la del control sintético es muy similar. Si bien el análisis de inferencia muestra que no hay efectos significativos (véase Apéndice estadístico). Estos resultados sugieren que el salario mínimo no tuvo efectos relevantes sobre el empleo total de los hombres. Por otra parte, en el Panel B se presentan los resultados del MCS para el empleo total de las mujeres. La evolución del empleo total de las mujeres muestra una trayectoria con mayor dinamismo que el del grupo de control. En este sentido, se observan efectos significativos en los últimos tres años. Lo anterior muestra que México ha tenido un mejor comportamiento en empleo que el grupo de control conformado por países en América Latina y que el salario mínimo no parece tener efectos negativos significativos.

Fuente: elaboración propia con información del observatorio laboral del BID. Se considera el modelo con un menor Error Cuadrado Medio.

Figura 6 Resultados de control sintético en empleo total de hombres y mujeres (Índice 2018q4=100) 

5. Evidencia empírica en ciudades autorrepresentadas

Evidencia por ciudad autorrepresentada

En esta sección se presentan los resultados del análisis a nivel ciudad utilizando las ciudades autorrepresentadas capturadas en la ENOE.14 En la Figura 7 se presentan los resultados para el empleo total, empleo formal y empleo informal. En los paneles de la izquierda se presenta la relación del salario mínimo a salario promedio con el crecimiento porcentual del empleo total entre 2018 (cuarto trimestre) y 2024 (cuarto trimestre). En los paneles de la derecha se presenta la relación del salario mínimo respecto al salario promedio en el último trimestre de 2018 con el crecimiento acumulado real del salario promedio. En las figuras se incluye la línea de regresión ponderada por el factor de expansión acumulado a 2018.15 En el Apéndice estadístico se incluyeron los resultados de esa regresión y también de las regresiones estimadas con la medida alternativa de presiones salariales definidas previamente considerando el costo salarial sujeto al aumento del salario mínimo respecto al costo salarial.

Fuente: elaboración propia con información de la ENOE. La línea de regresión se obtiene con ponderadores acumulados por ciudad en el cuarto trimestre de 2018. Los resultados del Apéndice estadístico señalan que no hay relaciones significativas en ninguno de los casos.

Figura 7 Crecimiento del empleo y salario promedio en ciudades autorrepresentadas 

El impacto del salario mínimo en el empleo ha sido objeto de un amplio debate en la literatura económica. Desde la perspectiva de un mercado competitivo, un aumento en el salario mínimo debería generar una reducción en el nivel de empleo. En este estudio, se plantea la hipótesis de que las ciudades en las que el salario mínimo representa una mayor proporción del salario medio serán las más afectadas en términos de empleo.

Los paneles A y B presentan los resultados considerando a toda la población ocupada. Se esperaba encontrar un efecto negativo en aquellas ciudades donde el salario mínimo fuera relativamente alto en comparación con el salario medio. Sin embargo, los resultados no muestran una relación clara entre el nivel del salario mínimo y el empleo. Tampoco se observa un patrón definido en términos de salario. Además, los análisis adicionales en el Apéndice estadístico confirman que no hay efectos significativos sobre el empleo ni sobre los salarios.

En tanto, los paneles C y D muestran los resultados para el empleo formal. Los hallazgos son relativamente similares a los del MCS, dado que en ciudades en donde el salario mínimo debería tener un efecto negativo más pronunciado, se observa una relación positiva con el empleo, si bien esta relación no es estadísticamente significativa.

En cuanto al crecimiento del salario formal, los resultados sugieren una relación positiva entre el salario mínimo y el salario promedio. No obstante, al igual que en el caso del empleo, estos efectos no son significativos. En general, los resultados no indican que el aumento acumulado del salario mínimo haya tenido un impacto negativo sobre el empleo formal.

Los paneles E y F presentan los resultados para el sector informal. En este caso, se encuentra una relación ligeramente negativa entre el salario mínimo y el empleo informal, aunque esta no es estadísticamente significativa. Asimismo, en términos de salario informal, no se identifica una relación negativa con el salario mínimo.

En resumen, los resultados no confirman la hipótesis de que un salario mínimo más alto en relación con el salario medio tenga un impacto negativo sobre el empleo. Tanto en el empleo total como en el formal e informal, los efectos estimados no son estadísticamente significativos, lo que sugiere que el aumento acumulado del salario mínimo no se relaciona con pérdidas de empleo.

Evidencia a nivel industria por ciudad autorrepresentada

A continuación se presentan los resultados del crecimiento del empleo a nivel industria-ciudad con las dos medidas de presiones salariales. Este enfoque permite aprovechar la heterogeneidad sectorial y regional del país, considerando industrias potencialmente más sensibles a cambios en el salario mínimo. Los sectores utilizados son el agropecuario, el de la construcción, la industria manufacturera, el comercio, los servicios y otros.

En la Tabla 2 se presentan los resultados sobre el crecimiento del salario y del empleo considerando regresiones ponderadas por el factor de expansión acumulado (las no ponderadas se incluyen en el Apéndice). En el Panel A se observa una relación positiva, aunque no significativa, con el crecimiento del salario promedio, posiblemente porque las industrias de salarios altos no se ven afectadas. En cambio, se identifica una relación negativa significativa (al 90% de confianza) con el crecimiento del empleo formal: un punto porcentual adicional en dicha razón se asocia con una reducción de 0.36 puntos porcentuales en la tasa de crecimiento de empleo formal, lo que indica posibles impactos en ciertos sectores. No se hallan efectos significativos en otros rubros de empleo.

Tabla 2 Relación del salario mínimo con el crecimiento del empleo 

Variables Variables dependientes
Δ Salario promedio Δ Empleo total Δ Empleo formal Δ Empleo informal
Panel A. Variable independiente: salario mínimo respecto a salario promedio
Salario mínimo a promedio 0.052 -0.022 -0.359* 0.223
(0.1358) (0.1627) (0.1970) (0.1972)
Observaciones 182 182 182 182
R cuadrada ajustada 0.6240 0.3540 0.3435 0.2250
Panel A. Variable independiente: fracción salarial afectada
Fracción salarial afectada 0.119 0.104 -0.213 0.398
(0.1648) (0.2014) (0.2135) (0.2788)
Observaciones 182 182 182 182
R cuadrada ajustada 0.6257 0.3561 0.3292 0.2368

Fuente: estimaciones propias. Se utilizan errores estándar robustos. La regresión incluye efectos fijos por ciudad y por industria. Se emplean ponderadores agregados a nivel ciudad correspondientes al cuarto trimestre de 2018. Se excluyen observaciones con cero en el empleo de algún sector-ciudad.

Por otra parte, en el Panel B se muestran los resultados utilizando la fracción salarial afectada como variable independiente. El coeficiente de interés se interpreta como la relación de cada punto porcentual de la fracción salarial afectada con la tasa de crecimiento del salario promedio y diversos rubros del empleo. No se encuentran efectos significativos tanto en el crecimiento del salario promedio como en los rubros de empleo, lo que sugiere que el incremento del salario mínimo parece no haber incidido de manera importante en el crecimiento del empleo.16

6. Comentarios finales

En este artículo se evaluaron los efectos del aumento del salario mínimo en México desde 2018 sobre el empleo, utilizando dos enfoques: comparaciones agregadas con economías latinoamericanas y un análisis a nivel ciudad y ciudad-industria. A diferencia de estudios previos centrados en la ZLFN, esta estrategia considera al país en su conjunto.

Los resultados muestran que no existe evidencia de pérdida de empleos tras los incrementos. La trayectoria del empleo en México es similar a la de otros países de la región, sin diferencias significativas. Sin embargo, se encontraron efectos diferenciados por sexo y en el empleo formal que requieren mayor investigación para precisar si se derivan de efectos sustitución por mayores ingresos.

En general, la política de recuperación salarial no ha tenido efectos negativos sobre el empleo ni la estructura laboral, de acuerdo con información nacional, de ciudades e industrias. No obstante, el análisis enfrenta limitaciones por el número reducido de unidades de control en el MCS y cierta incertidumbre en los resultados de ciudad-industria, donde algunas ramas podrían haber sido afectadas.

La ausencia de impactos adversos podría explicarse porque el salario mínimo, en términos absolutos y relativos, se mantuvo bajo antes de 2018. La experiencia sugiere que, en economías en desarrollo, cuando el mínimo es bajo respecto al salario promedio, puede usarse como herramienta de política para reducir pobreza y mejorar ingresos sin dañar el empleo. En adelante será importante seguir evaluando sus efectos, especialmente porque la relación entre salario mínimo y promedio ha aumentado, lo que podría amplificar impactos en el futuro.

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1 Los autores agradecen los comentarios de dos revisores anónimos que contribuyeron a mejorar significativamente este trabajo. Los posibles errores u omisiones son responsabilidad única de los autores.

2Estos estudios se enfocan en empleo, precios, pobreza e ingresos. En general el salario mínimo ha tenido efectos positivos sin afectaciones negativas relevantes en precios o empleo (Calderón et al., 2023; Campos Vázquez y Rodas Milián, 2020; Campos-Vázquez y Esquivel, 2020; Campos-Vázquez y Esquivel, 2021; Campos-Vázquez y Esquivel, 2023; CONASAMI, 2019; Fernández Bujanda, 2020; Martínez González, 2020; STPS, 2019).

3Desde 2018 el salario mínimo incrementó su poder adquisitivo respecto a la línea de pobreza moderada y línea de pobreza extrema. Considerando una familia de 3.43 integrantes en donde uno de sus miembros recibe un salario mínimo, su ingreso mensual en 2018 cubría 23.3% de la línea de pobreza moderada, mientras que para 2024 ya cubría 72.1% en la ZLFN y 47.9% en el resto del país. Por otra parte, en el caso de la línea de pobreza extrema pasó de cubrir el 50.5% en 2018 a 140.8% en la ZLFN y 93.5% en el resto del país.

4En términos de empleo, un estudio previo al incremento sostenido que se ha llevado a cabo desde 2018 encontró que, con la homologación de salario mínimo realizada en 2015, no se encontraron efectos significativos en el empleo (Campos et al., 2017), resultados que van en línea con Bouchot (2018) y López Paiz (2014).

5Adicionalmente se obtuvieron estimaciones utilizando una medida alternativa de la posible efectividad del salario mínimo, que se refiere al porcentaje de la masa salarial afectada por el incremento en el salario mínimo.

6También existe evidencia a nivel establecimiento para estimar los efectos del salario mínimo (Card y Krueger, 1994; Dube et al., 2007; Harasztosi y Lindner, 2019). En estos estudios también se han encontrado efectos no significativos o moderados del salario mínimo sobre el empleo. Para un resumen de la literatura que se menciona en esta sección véase Tabla A8.

7El MCS tiene pocos antecedentes en la literatura de evaluación del salario mínimo. No obstante, se considera que este método puede emplearse dado que la magnitud del aumento salarial en México no fue observada en ninguno de los países de control, si bien podría tener limitaciones estadísticas.

8Formalmente tenemos datos de J+1 unidades en donde la unidad J=1 es la tratada. Por otra parte, tenemos un conjunto de donadores de j=2 ,…, J. Tenemos información en T periodos con t=1,…,T con T 0 como el número de periodos antes del tratamiento. Definimos a YitN como el resultado que se debería observar en la unidad i sin la intervención de tratamiento (no observado), mientras que Yitl se refiere al resultado observado. Se tiene interés en observar el efecto ait=Yitl-YitN. El método permite encontrar un contrafactual valido YitN utilizando un vector de ponderadores W=(w2,,wj+1) que minimicen la diferencia entre las características de la unidad tratada y las de control X1-X0W antes del tratamiento.

9Se consideran exclusivamente los rezagos en la variable dependiente, a diferencia de otros estudios que también incluyen otras variables de control debido a que la muestra de países es menor y está restringida a países relativamente similares, excluyendo economías avanzadas que tengan diferencias más significativas en variables como PIB per cápita u otras.

10Esta metodología asigna el tratamiento a cada unidad de control para generar placebos, permitiendo comparar el efecto observado en la unidad tratada con la distribución de efectos placebo. Según Galiani y Quistorff (2017), el p-value se calcula como la proporción de efectos placebo cuya magnitud absoluta es igual o mayor al efecto observado en la unidad tratada. Formalmente: p-value=j1l(|α^jt||α^jt|)J. En donde J es el número de placebos. Mientras en el numerador se tiene una función indicadora de si el valor absoluto del efecto de cada placebo es mayor al de la unidad tratada.

11El método Hot-Deck se realiza considerando que al cuarto trimestre de 2024, el 36.6% trabajadores no reportaba sus ingresos, a pesar de reportar tener un trabajo con ingreso; el método se emplea exclusivamente para este grupo de trabajadores.

12En el Apéndice estadístico se presentan los resultados de regresión y también los resultados considerando la fracción de la masa salarial afectada como un análisis adicional a nivel ciudad.

13En el Apéndice se muestran los modelos considerados, los modelos óptimos y las figuras que incluyen el análisis de significancia estadística. En el caso de que el efecto estimado por el control sintético no sea mayor en magnitud absoluta al estimado para la mayoría de las unidades entonces se considera que este efecto no es estadísticamente significativo.

14Se incluyen las siguientes ciudades de: México, Guadalajara, Monterrey, Puebla, León, Torreón, San Luis Potosí, Mérida, Chihuahua, Tampico, Veracruz, Acapulco, Aguascalientes, Morelia, Toluca, Saltillo, Villahermosa, Tuxtla Gutiérrez, Tijuana, Culiacán, Hermosillo, Durango, Tepic, Campeche, Cuernavaca, Oaxaca, Zacatecas, Colima, Querétaro, Tlaxcala, La Paz, Cancún, Ciudad del Carmen, Pachuca. La ciudad de Tijuana corresponde a la ZLFN.

15El factor de expansión se obtiene sumando el factor de todos los individuos considerados por ciudad autorrepresentada.

16En la Tabla A7 se presenta un resumen con los resultados sobre empleo mencionados a lo largo del texto considerando las diferentes estrategias empíricas.

7. Apéndice estadístico

Tabla A1 Relación del salario mínimo con el crecimiento real del salario 

Variables Regresiones ponderadas Regresiones sin ponderar
Δ Empleo
total
Δ Empleo
formal
Δ Empleo
informal
Δ Empleo
total
Δ Empleo
formal
Δ Empleo
informal
Ratio de salario mínimo
a salario promedio
0.179 0.218 -0.054 0.138 0.098 0.176
(0.2115) (0.2389) (0.1899) (0.1753) (0.1873) (0.1762)
Observaciones 33 33 33 33 33 33
R cuadrada ajustada 0.0063 0.0138 -0.0284 -0.0066 -0.0213 0.0069

Nota: se utilizan errores estándar robustos.

Fuente: elaboración propia.

Tabla A2 Relación del salario mínimo con el crecimiento del empleo a nivel ciudad 

Variables Regresiones ponderadas Regresiones sin ponderar
Δ Empleo
total
Δ Empleo
formal
Δ Empleo
informal
Δ Empleo
total
Δ Empleo
formal
Δ Empleo
informal
Ratio de salario mínimo
a salario promedio
0.005 0.195 -0.108 0.036 0.082 0.031
(0.1261) (0.1663) (0.1525) (0.1416) (0.1391) (0.1718)
Observaciones 33 33 33 33 33 33
R cuadrada ajustada -0.0322 0.0363 -0.0125 -0.0297 -0.0204 -0.0311

Nota: se utilizan errores estándar robustos.

Fuente: elaboración propia.

Tabla A3 Relación de la fracción salarial afectada con el crecimiento del empleo a nivel ciudad 

Variables Regresiones ponderadas Regresiones sin ponderar
Δ Empleo
total
Δ Empleo
formal
Δ Empleo
informal
Δ Empleo
total
Δ Empleo
formal
Δ Empleo
informal
Fracción salarial afectada -0.100 -0.030 -0.085 -0.003 0.005 0.039
(0.1246) (0.1897) (0.1217) (0.1357) (0.1441) (0.1453)
Observaciones 33 33 33 33 33 33
R cuadrada ajustada 0.0042 -0.0303 -0.0174 -0.0322 -0.0322 -0.0300

Nota: se utilizan errores estándar robustos.

Fuente: elaboración propia.

Tabla A4 Relación del salario mínimo con el crecimiento del empleo (sin ponderar) 

Variables Variable dependiente
Δ Empleo total Δ Empleo formal Δ Empleo informal
Panel A. Variable independiente: salario mínimo respecto a salario promedio
Salario mínimo a promedio 0.427*** 0.134 0.335
(0.1411) (0.1013) (0.2390)
Observaciones 182 182 182
R cuadrada ajustada 0.2579 0.0781 0.1640
Panel A. Variable independiente: fracción salarial afectada
Fracción salarial afectada 0.610* 0.036 0.779**
(0.3202) (0.2695) (0.3918)
Observaciones 182 182 182
R cuadrada ajustada 0.1710 0.0619 0.1690

Nota: se utilizan errores estándar robustos. La regresión incluye efectos fijos por ciudad y por industria.

Fuente: elaboración propia.

Nota: se excluye del ejercicio a aquellos con un ECM cinco veces mayor al observado para la unidad de tratamiento. El efecto de placebos corresponde a la diferencia entre el índice observado y el índice sintético para cada una de las unidades.

Fuente: elaboración propia.

Figura A1 Efecto sobre el empleo total y formal (ejercicio de placebos) 

Nota: se excluye del ejercicio a aquellos con un ECM cinco veces mayor al observado para la unidad de tratamiento. El efecto de placebos corresponde a la diferencia entre el índice observado y el índice sintético para cada una de las unidades.

Fuente: elaboración propia.

Figura A2 Efecto sobre el empleo total por sexo 

Tabla A5 Modelos considerados para cada una de las variables 

Modelo Rezagos incluidos
1 2016q1, 2016q3, 2017q1, 2017q3, 2018q1, 2018q3
2 2016q2, 2016q4, 2017q2, 2017q4, 2018q2
3 2016q1, 2017q1, 2018q1
4 2016q2, 2017q2, 2018q2
5 2016q3, 2017q3, 2018q3
6 2016q4, 2017q4, 2018q3
7 2016q1, 2016q2, 2017q1, 2017q2, 2018q1, 2018q2
8 2016q2, 2016q3, 2017q2, 2017q3, 2018q2, 2018q3
9 2016q3, 2016q4, 2017q1, 2017q3, 2017q4, 2018q3
10 2016q1, 2016q4, 2017q1, 2017q4 2018q1, 2018q3
11 2016q1, 2016q2, 2016q3, 2016q4
12 2017q1, 2017q2, 2017q3, 2017q4
13 2017q4. 2018q1, 2018q2, 2018q3
14 2016q2, 2016q3, 2016q4, 2017q2, 2017q3, 2017q4
15 2017q2, 2017q3, 2017q4, 2018q1, 2018q2, 2018q3
16 2016q2, 2016q3, 2016q4, 2018q1, 2018q2, 2018q3
17 2016q1, 2016q3, 2016q4, 2017q1, 2017q3, 2017q4
18 2017q1, 2017q3, 2017q4, 2018q1, 2018q2, 2018q3
19 2016q1, 2016q3, 2016q4, 2018q1, 2018q2 2018q3
20 2016q1, 2016q2, 2016q4, 2017q1, 2017q2, 2017q4
21 2017q1, 2017q2, 2017q4, 2018q1, 2018q2, 2018q3
22 2016q1, 2016q2, 2016q4, 2018q1, 2018q2, 2018q3
23 2016q1, 2016q2, 2016q3, 2017q1, 2017q2, 2017q3
24 2017q1, 2017q2, 2017q3, 2017q4, 2018q1, 2018q2
25 2016q1, 2016q2, 2016q3, 2018q1, 2018q2, 2018q3

Fuente: elaboración propia.

Tabla A6 Modelos óptimos seleccionados 

Variable Modelo seleccionado
Empleo total 2016q2, 2016q3, 2017q2, 2017q3, 2018q2, 2018q3
Empleo formal 2016q1, 2016q3, 2016q4, 2018q1, 2018q2 2018q3
Empleo de hombres 2016q1, 2016q3, 2016q4, 2017q1, 2017q3, 2017q4
Empleo de mujeres 2016q2, 2016q4, 2017q2, 2017q4, 2018q2

Fuente: elaboración propia.

Tabla A7 Resumen de resultados sobre empleo 

Rubro Hallazgos
Resultados a nivel internacional
Empleo total Efectos no significativos
Hombres Efectos no significativos
Mujeres Efectos positivos significativos (2021q1-2023q4)
Empleo formal Efectos positivos significativos (2020q1-2021q4)
Resultados a nivel ciudad
Empleo total Efectos no significativos
Empleo formal Efectos no significativos
Empleo informal Efectos no significativos
Evidencia a nivel ciudad-industria
Empleo total Efectos no significativos
Empleo formal Efectos negativos significativos al 10%
en empleo formal utilizando como variable
dependiente el salario mínimo
al salario promedio
Empleo informal Efectos no significativos

Fuente: elaboración propia.

Tabla A8 Resumen de estrategias empíricas en literatura 

Unidad de análisis Países que cubre Estrategia empírica Hallazgos
Información a nivel país España Método de Control Sintético Se encuentran efectos no significativos sobre el empleo (Arnadillo et al., 2024).
Información a nivel agregado dentro de un país En mayor medida países avanzados, si bien hay estudios en economías emergentes Diferencias en diferencias en estados o grupos afectados, recientemente también se utiliza el Método de Control Sintético Efectos no significativos o negativos reducidos en empleo (Addison et al., 2012; Caliendo et al., 2018; Dube et al., 2015; Jardim et al., 2022; Orazem y Mattila, 2002).
Información a nivel región-industria Economías avanzadas y emergentes Regresiones utilizando efectos fijos a nivel región o estado, y por sector Efectos no significativos o negativos reducidos en empleo (Holtemöller y Pohle, 2020; Pérez, 2020; Roupakias, 2022).

Fuente: elaboración propia.

Recibido: 21 de Abril de 2025; Aprobado: 19 de Agosto de 2025

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