1.Introducción

La actividad turística a nivel mundial tomó mayor relevancia a partir de los años cincuenta, cuando el crecimiento económico del sector turístico estuvo acompañado por un fuerte desarrollo económico de los países, consolidado por las clases medias¹ y su necesidad de complementar el tiempo de trabajo con el tiempo de ocio. Entre las décadas de 1950 y 1970, el ritmo de expansión del turismo presentó tasas anuales superiores al 10% de aporte al producto mundial, esto asociado al crecimiento en los ingresos de los países industrializados (^{Arriaga y González, 2018: 72-74}).

De acuerdo con la Organización Mundial del Turismo (^{OMT, 2019}), el sector turístico ha superado en términos de crecimiento porcentual al crecimiento de la economía mundial en la última década. Actualmente, el sector turístico representa en promedio un 10% del Producto Interno Bruto (PIB) mundial, crea 1 de cada 10 puestos de trabajo, genera el 6.8% de las exportaciones totales y representa el 28.3% de las exportaciones mundiales de servicios. En términos de inversión de capital, produce el 4.3% de la inversión total.

El turismo en México también se ha posicionado como una de las actividades económicas de mayor relevancia en las últimas décadas. Se puede establecer que en la década de 1970 surge el turismo planificado, principalmente de sol y playa, con los Centros Integralmente Planeados (CIP). Acapulco, Cancún, Los Cabos, Huatulco, Nuevo Vallarta e Ixtapa son ejemplos de ello. Esta concepción se basó en un enfoque integral de desarrollo, que tuvo como objetivo generar sinergias entre la actividad turística, la sociedad y el medio ambiente. Además del turismo de sol y playa, en México existe el turismo cultural, cuya oferta se sustenta en zonas con vestigios arqueológicos y en ciudades y pueblos con un pasado colonial. De igual manera, el turismo de aventura y el ecoturismo se han posicionado dentro de la actividad turística como una alternativa a la oferta tradicional (^{Inda y Santamaría, 2015}).

De acuerdo con datos de la ^{OMT (2019)}, México se posicionó en el lugar número 7 a nivel internacional en llegada de turistas internacionales en 2018, con poco más de 41 millones de visitantes. Sólo como referencia, Francia, España y Estados Unidos ocuparon el primero, segundo y tercer lugar con cerca de 89, 83 y 80 millones de turistas internacionales respectivamente. Con relación al ingreso de divisas, México ocupó el lugar número 16 a nivel internacional con poco más de 22.5 mil millones de dólares estadounidenses. Estados Unidos, España y Francia ocuparon el primero, segundo y tercer lugar con poco más de 214, 73 y 67 mil millones de dólares estadounidenses, respectivamente.

En lo que respecta al PIB, y de acuerdo con el Sistema de Cuentas Nacionales del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (^{INEGI, 2019b}), el sector turístico aportó al PIB nacional en promedio un 8.3% durante el periodo de 1993-2018. En 2018, por ejemplo, el aporte del turismo al PIB nacional fue de 8.7%. Dentro de la industria turística, el alojamiento contribuyó con cerca de una tercera parte (28.1%) al total del PIB turístico. El transporte de pasajeros contribuyó con el 18.8% y la actividad de restaurantes, bares y centros nocturnos con el 15.2%.

De acuerdo con estadísticas de la Secretaría de Turismo, a través de ^{DATATUR (2020)}, el empleo turístico en México representó en el primer trimestre de 2020 cerca del 9% del empleo nacional, lo que significó un incremento de 5.7% con respecto al mismo trimestre del 2019. Con relación a la participación de las mujeres y hombres en el mercado laboral del sector turístico, el 60% son mujeres y el 40% son hombres. Este dato contrasta con el nivel de participación de las mujeres en la totalidad de la actividad económica, en la cual alcanza apenas el 39% (de acuerdo con la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo, ENOE) (^{INEGI, 2019a}). La mayor participación de las mujeres en el sector contrasta con diversos estudios donde se analiza el mercado laboral bajo un enfoque de género. Sirva de ejemplo el estudio de ^{Kaplan y Piras (2019)}, quienes argumentan que, en el consenso de la literatura internacional, las mujeres ganan un menor salario que los hombres, les es más difícil tener éxito y, además, tienen una menor participación en el mercado laboral, lo cual se atribuye principalmente a que las mujeres tienen que encargarse de las tareas del hogar. Cabe señalar que, aunque la participación de las mujeres en el mercado laboral del sector turístico en México es mayor a la de los hombres, ello no implica que perciban un mayor salario.

En esta línea y de acuerdo con el Consejo Nacional para Prevenir la Discriminación (CONAPRED), aunque se ha incrementado la participación femenina en el mercado laboral en México, queda la percepción de que las mujeres perciben menos ingresos que los hombres que realizan una actividad similar, además de tener menores ventajas en el trabajo, como menores prestaciones y seguridad laboral. En términos generales, las mujeres suelen desarrollarse en trabajos con menor cualificación o tener puestos de menor jerarquía (^{Solís, 2017}).

Ante tal contexto, el presente documento tiene por objetivo analizar y cuantificar la discriminación salarial por género en el sector turístico de México. Este sector ha crecido en términos económicos en las últimas décadas, ha ganado protagonismo y las mujeres tienen una mayor participación laboral, pero no existe evidencia empírica para establecer si los salarios percibidos por hombres y mujeres son igualitarios para niveles de capital humano similares. Para cumplir el objetivo se recurre a la metodología propuesta por ^{Oaxaca (1973)} y ^{Blinder (1973)}, y las ecuaciones de ^{Mincer (1974)} de capital humano, con la finalidad de cuantificar la brecha salarial entre hombres y mujeres y determinar qué porcentaje de la diferencia está determinado por el factor de discriminación. Además, se utiliza la metodología de ^{Heckman (1979)} para corregir el modelo por posible sesgo de selección. En este sentido, se incluyó una ecuación de corrección para el caso de optar por ingresar al mercado laboral y otra ecuación de corrección para el caso de optar por trabajar en el sector turístico. En adición, se contempla el trabajo informal y diversas ocupaciones como variables de control.

El documento se compone de seis apartados, incluyendo la presente introducción. En la segunda sección se realiza una revisión sobre la literatura; en la tercera se detalla la metodología y se describen los datos; en la cuarta se muestra la estadística descriptiva; en la quinta se presentan los resultados y en la sexta se desarrollan las conclusiones.

2. Revisión de literatura

Ante la complejidad del funcionamiento del mercado de trabajo, existe la necesidad de analizar sus componentes desde diversos enfoques. En este sentido, uno de los componentes del mercado de trabajo que más se ha analizado es el salario.

Al respecto, la teoría más generalizada y utilizada para explicar los determinantes del salario es la teoría del capital humano. Dicha teoría surge con los trabajos de Adam Smith, donde se establece que el capital en una persona depende de la adquisición de talentos mediante la educación o el aprendizaje. Posteriormente, con los trabajos de Mincer en 1958, de Schultz en 1961 y de Gary Becker en 1962, se terminó por acuñar con mayor fuerza la teoría del capital humano en los análisis económicos y sociales sobre la remuneración de las personas. En términos generales, la teoría establece que mientras mayor sea la inversión en capital humano a través de la adquisición de conocimientos y habilidades, derivados de la educación formal o de la experiencia que adquiere una persona a lo largo de su vida, mayor será la retribución del capital humano al ingreso de la persona. Aunque cabe señalar que no siempre las personas obtienen una retribución al ingreso que es acorde a su nivel de capital humano. En esta línea, ^{Valenzuela, Alonso y Moreno (2018)} reconocen que, si bien es cierto, las retribuciones del capital humano al ingreso aumentan conforme al nivel educativo, existe un excedente o subutilización de la educación que es recompensada, pero a una tasa más baja que la educación formal requerida.

En este sentido, esta teoría fue útil para explicar las diferencias salariales entre los trabajadores, ya que éstos pueden optar por un trabajo u otro en función de sus capacidades y habilidades laborales (^{Fix, 2018}). No obstante, las diferencias salariales no se han podido explicar completamente atendiendo sólo a las diferencias en capital humano. Sirva de ejemplo el análisis de ^{Torres y Félix (2018)} quienes sugieren que además de los factores de capital humano, el factor del cambio tecnológico inducido por el uso de las computadoras también ha generado que se presenten diferencias salariales entre los trabajadores.

De acuerdo con ^{Altonji y Blank (1999)}, las diferencias en capital humano también pueden ser resultado de las preferencias de los padres, al preferir que sus hijos hombres vayan a la universidad o estudien ciertas carreras, pero también al vecindario donde se ubique la escuela o al nivel educativo de la misma. Además de las diferencias en capital humano, las diferencias en las preferencias y diferencias en ventaja comparativa son útiles para explicar las diferencias salariales. De esta forma, las preferencias personales entre trabajo y ocio, tipos de trabajo, trabajo manual o de oficina, trabajar en el sector público o privado, así como las características de un trabajo en particular, como horarios y turnos, determinan las diferencias en los salarios y las ocupaciones. Incluso, dichas preferencias personales pueden ser moldeadas desde la crianza por los padres. Asimismo, según la teoría del salario diferencial compensatorio, los trabajadores deben ser compensados por el riesgo laboral. Por ejemplo, si los trabajadores no calificados que toleran suciedad y trabajos peligrosos son escasos, tales trabajos ofrecerán una prima salarial; si los trabajadores con esas preferencias son mayormente hombres, entonces esos trabajos estarán ocupados mayormente por los mismos.

En lo que respecta a las diferencias en ventaja comparativa, se señala que las diferencias en las ocupaciones vienen dadas por los roles de género en la producción. Las mujeres tienen ventaja comparativa en la producción del hogar por su rol en la reproducción. Los hombres, debido a su fuerza física, pueden tener ventaja en actividades que requieran esta cualidad. Por lo tanto, si una mujer espera dedicar más tiempo a la reproducción y crianza es menos probable que haga grandes inversiones en capital humano, como terminar la universidad o realizar un posgrado. Sin embargo, estas diferencias en los roles y en fortaleza física se han reducido debido a que las elecciones de educación de las mujeres se han hecho más similares a las de los hombres y se ha incrementado la participación laboral femenina.

Ante la búsqueda de encontrar los factores que inciden en las diferencias salariales, además de los factores de capital humano, preferencias y ventaja comparativa, se ha recurrido a otros para intentar dar respuesta a este fenómeno. Es así como se ha integrado al análisis el enfoque de la desigualdad de género. Al respecto, de acuerdo con la ^{OIT (2017)}, la desigualdad de los salarios en detrimento de las mujeres no sólo está determinada por el perfil de competencias como el nivel de instrucción, edad o antigüedad en el puesto, sino que existen otros factores como el tamaño de la empresa, el tipo de contrato y, particularmente, el género. Respecto de este último factor, la OIT señala que en buena parte de los países donde se dispone de datos, la disparidad entre salarios por género ha disminuido, pero no se ha subsanado. En términos porcentuales, la brecha entre el salario por género varía entre cero y 45%.

A esta disparidad entre los ingresos medios de las mujeres y hombres, se han acuñado dos términos que se suelen utilizar como sinónimos: la discriminación salarial y la desigualdad salarial. Sin embargo, cabe aclarar que estos términos no significan lo mismo, pues la desigualdad salarial sólo implica discriminación en la medida que ésta es producida por un trato excluyente e injusto para las mujeres. En ese sentido, ^{Solís (2017: 134)} define la discriminación como un “conjunto de prácticas, informales o institucionalizadas, que niegan el trato igualitario o producen resultados desiguales para ciertos grupos sociales y que tienen como consecuencias la privación o el menoscabo en el acceso a los derechos y la reproducción de la desigualdad social”. Por su parte, ^{Altonji y y Blank (1999)} definen la discriminación del mercado laboral como una situación en la cual las personas proveen servicios laborales igualmente productivos en un sentido físico o material y que son tratadas de forma desigual en relación con características observables como raza, género o etnia. Dicha desigualdad se refiere a que las personas reciben diferentes salarios o se les hacen diferentes demandas en su trabajo a un salario dado. Por lo anterior, en la mayoría de la literatura se suele utilizar el término de discriminación salarial a fin de evitar las posibles confusiones (^{Sánchez, 2017}).

Otro hecho similar en la literatura se presenta cuando se habla de discriminación por sexo y discriminación por género. Ambos términos también se suelen utilizar como sinónimos. No obstante, es pertinente adoptar la segunda concepción porque refleja más fielmente el tratamiento diferencial que una persona recibe por ser hombre o mujer. En este sentido, se establece que mientras el sexo es una característica meramente biológica, el género supone una concepción más amplia, que engloba un conjunto de comportamientos y de roles que se han convertido en características de las personas de un sexo y que se atribuyen a la mujer o al hombre. Así, la discriminación laboral de la mujer no radica en que físicamente sea mujer; sino en otros aspectos que se asocian al sexo femenino (^{De Cabo, 2007}).

De acuerdo con ^{Espuny (2018)}, la discriminación salarial por género en el mercado de trabajo no es algo nuevo. A pesar de los múltiples esfuerzos por generar una mayor igualdad, por ejemplo, a través del establecimiento de salarios mínimos, el problema persiste.

Debido a que la discriminación puede influir en las decisiones de capital humano y preferencias de las personas antes y después de ingresar al mercado laboral, se vuelve difícil separar los efectos de la discriminación laboral de factores previos que son exógenos y pueden ocasionar diferencias salariales (^{Altonji y Blank, 1999}). Por lo tanto, si existe una brecha salarial entre hombres y mujeres luego de haber considerado diversos factores de capital humano y condiciones laborales, ésta puede contener implícitamente diferencias en retornos a las dotaciones no observables, preferencias, y otros factores, mismos que pueden o no estar relacionados con la discriminación, por lo cual se debe tomar con cautela los resultados de cualquier análisis empírico.

3. Metodología y datos

Para estimar el diferencial entre el ingreso que perciben las mujeres y los hombres, se utiliza la metodología de ^{Oaxaca (1973)} y ^{Blinder (1973)}. En sus estudios se plantea la existencia de una brecha salarial que se puede presentar entre dos grupos de personas, la cual se expresa matemáticamente de la siguiente forma:

En la Ecuación (1), R representa la diferencia entre el ingreso promedio obtenido por los hombres y las mujeres. A esta diferencia se le conoce como brecha salarial. E(Y_H), E(Y_M) denota el valor esperado de la variable del ingreso de hombres y mujeres, respectivamente. Los subíndices H y M, denotan al grupo de hombres y mujeres, respectivamente. Para determinar el ingreso de cada uno de los grupos se utiliza el modelo de ^{Mincer (1974)}, el cual establece que el ingreso de las personas depende de los años de educación, experiencia y experiencia al cuadrado, esto es:

En la Ecuación (2), Ln(y) representa el logaritmo natural del ingreso monetario; Edu recoge los años de escolaridad; Exp, Exp² representan la experiencia y experiencia al cuadrado respectivamente; μ representa el término de error; β_0,1,2,3 son parámetros a estimar. En el modelo se espera que los coeficientes sean positivos para beta uno y beta dos, y negativo para beta 3 (β1>0;β2>0;β3<0).

Para simplificar la formulación de Mincer y utilizarla para plantear la brecha del ingreso entre hombres y mujeres, la expresión (2) se puede reexpresar como sigue:

En la Ecuación (3), X representa un vector de las variables independientes de la Ecuación (2), β representa el vector de los parámetros a estimar y j denota al grupo de hombres y mujeres. De esta manera, la diferencia del ingreso se puede expresar como la diferencia en los términos de la ecuación de Mincer para cada uno de los grupos. Asimismo, se puede expresar la ecuación en sus tres componentes, esto es:

De este modo, la Ecuación (4) está planteada en función del grupo discriminado, en este caso en el grupo de mujeres. Dicha ecuación denota la descomposición del ingreso en tres componentes de acuerdo con su efecto, estos son:

Cabe mencionar que la metodología planteada por Mincer produce sesgos en la estimación. De acuerdo con ^{Griliches (1977)}, el primer sesgo se presenta por cuantificar una tasa única de rendimiento de la educación; el segundo se genera por la omisión de variables que son también explicativas del ingreso. Asimismo, cuando se utiliza la metodología de Oaxaca-Blinder se origina el sesgo de selección. El anterior se presenta cuando, en la ecuación de ingresos, las variables que lo explican influyen en la decisión de trabajar o no, y además se presenta cuando en la muestra solo se contempla a las personas que trabajan.

Para corregir el sesgo de la cuantificación de una única tasa de rendimiento de la educación, se plantea un modelo extendido, donde se divide la variable educación en los distintos niveles de estudio de las personas. En el caso del sesgo por omisión de variables, se agregan al modelo base de Mincer otras variables explicativas del ingreso.

Para el caso del sesgo de selección, se utiliza el método propuesto por ^{Heckman (1979)} que consiste en obtener los estimadores en dos etapas. En la primera etapa se calcula un modelo tipo probit que determina la probabilidad de que una persona sea parte de la población ocupada, esto es:

Donde Ф es la función de distribución acumulada de la normal estándar², x_k corresponde a las variables explicativas, y β_k corresponde a los coeficientes a estimar de las k variables. Con los residuos del modelo se calcula el inverso de la razón de Mills, denotado por el parámetro lambda (λ). En la segunda etapa se estima el modelo de Mincer, incluyendo como variable independiente el parámetro λ , esto es:

Si el parámetro λ resulta estadísticamente significativo, los estimadores correctos serán los obtenidos en esta estimación y se corrige el modelo por sesgo de selección.

Además de corregir por el sesgo de selección de participar en el mercado de trabajo, se corrige también por el sesgo que se genera por la autoselección de las personas para trabajar en el sector turístico tanto para mujeres como para hombres.

Asimismo, como reconocen ^{Altonji y Blank (1999)} las distintas profesiones también impactan en el nivel de salario, por lo que se decidió agregar al modelo empírico del sector turístico algunas ocupaciones para contrastar si la brecha del ingreso se reduce al controlar por estas variables, así como determinar el impacto que tiene sobre la parte atribuible a la discriminación.

Los datos se obtuvieron de la ENOE, llevada a cabo por el ^{INEGI (2019a)}. La información corresponde al cuarto trimestre del 2019. La construcción y descripción de las variables se presentan en el Anexo 1 al final del documento.

Siguiendo a ^{Jann (2008)}. se incluyó en el modelo de regresión probit que determina la probabilidad de una persona de estar laborando, las variables de estado civil (E_civil), jefe de hogar (J_hogar) y si la persona tiene hijos. Estas variables son las que comúnmente, de acuerdo con el autor, influyen con mayor medida en la decisión de una persona de incursionar en el mercado laboral, además de las variables propias de capital humano.

Para el modelo probit, que determina la probabilidad de que una persona esté laborando en el sector turístico, se toman en cuenta las variables anteriores más tres variables de ubicación geográfica que denotan las regiones donde, de acuerdo con ^{DATATUR (2020)}, se tiene un mayor dinamismo de la actividad turística. La variable Region1 captura los destinos turísticos de sol y playa de mayor trascendencia en términos de afluencia turística, que son Cancún, Los Cabos y Puerto Vallarta. La variable de Region2 contempla las localidades turísticas fronterizas del norte del país. Finalmente, la variable Region3 captura los destinos turísticos urbanos que se localizan en la Ciudad de México y el Estado de México.

Para obtener la muestra del sector turístico, se tomó como referencia la actividad económica de servicios de hospedaje y preparación de alimentos y bebidas, que se desprende del Sistema de Clasificación Industrial de América del Norte (SCIAN). Asimismo, con el fin de tener un punto de referencia de los resultados para el sector turístico, se realizaron las mismas estimaciones para el total de la actividad económica en una primera etapa. En una segunda etapa se tomó solo la muestra del sector turístico y se agregaron ocupaciones que están relacionadas con la actividad turística, para lo cual se construyeron las variables E_1 hasta la E_7.

En la primera etapa, que consiste en calcular el modelo probit para determinar la probabilidad de que una persona esté empleada o no, el total de la muestra fue de 208 213 personas, con rango de edad entre los 15 y 65 años. Asimismo, en esta primera etapa, pero ahora en el cálculo del modelo probit para determinar la probabilidad de que una persona esté empleada en el sector turístico, la muestra fue de 10 843, con rango de edad entre 15 y 65 años y además de que efectivamente se encuentre ocupada.

En la segunda etapa, que consiste en calcular el modelo de descomposición, para el total de la actividad económica fue de 118 574 personas. Esta muestra considera a las personas con rango de edad entre 15 y 65 años, empleadas y que reportaron su ingreso al momento de responder la encuesta. Para el caso del sector turístico, la muestra es de 10 843 personas, personas con rango de edad entre 15 y 65 años, empleadas en el sector turístico y que reportaron su ingreso al momento de responder la encuesta.

4. Estadística descriptiva

En el Cuadro 1 se muestra la estadística descriptiva por género del total de la actividad económica y del sector turístico que corresponde a la muestra utilizada para el cálculo de la ecuación de descomposición. En cuanto a la población que comprende la muestra, se reafirma lo planteado respecto de los porcentajes de participación en el mercado laboral del sector turístico, donde cerca del 60% de los empleos son ocupados por las mujeres.

Asimismo, se puede observar que el ingreso promedio que perciben las personas ocupadas en el sector turístico es de 35.11 pesos por hora. Dicho promedio es superado por los hombres, pero no por las mujeres, a pesar de tener una mayor participación en este mercado laboral. La diferencia del ingreso promedio entre hombres y mujeres es de 2.66 pesos por hora en favor de los hombres en este sector. Si se contrastan los resultados a nivel de toda la actividad, se observa que el ingreso promedio por hora es de 42.19 pesos, es decir, una diferencia de 7.08 pesos por hora con relación al ingreso que perciben las y los trabajadores en el sector turístico. No obstante, la brecha del ingreso promedio entre hombres y mujeres a nivel de toda la actividad es de 0.97 pesos por hora, es decir, una brecha menor que en el sector turístico.

Con relación a la edad, en el sector turístico el promedio general de los trabajadores es de 36 años, dos años menos que la edad media de los trabajadores del total de la actividad. La edad media de las mujeres en el sector es de 38 años, al igual que al nivel de toda la actividad económica. Sin embargo, para los hombres la edad promedio en el sector turístico fue de 33 años, 4 años por debajo de la edad promedio a nivel de toda la actividad.

En lo que respecta a la variable de estado civil, el 59% de las mujeres empleadas en el sector turístico están casadas o vive en unión libre; en contraste con este dato, en el total de la actividad económica solo el 36% está casada o vive en unión libre. Con relación a tener hijos, tanto en el total de la actividad económica como en el sector turístico los porcentajes de las mujeres son muy elevados, 74% y 80% respectivamente, lo cual contrasta con los porcentajes de hombres, que son de 26% y 20%. Para la variable jefe del hogar, se aprecia que en el sector turístico el 53% de las mujeres son jefas de hogar, mientras que a nivel nacional solo el 41% lo son.

En relación con la variable de informalidad, se tiene que 58% de las personas que laboran en este sector son hombres y 42% son mujeres. Cabe mencionar que la ENOE cuantifica la informalidad a partir de dos dimensiones que se sustentan en el consenso de la OIT. En la primera se refiere a la unidad económica, en este caso, si ésta se dedica a la producción de bienes y servicios a partir de los recursos de un hogar y sin llevar los registros contables básicos, se puede establecer como un sector informal. En la segunda dimensión se refiere a una perspectiva laboral y contempla todo trabajo que se esté desempeñando sin contar con el amparo del marco legal o institucional³. Para el caso del sector turístico, se tiene que el 35% de las personas que laboran en el sector informal son hombres, mientras que el 65% son mujeres.

En cuanto a la variable de contrato en el total de la actividad económica, el 59% de los hombres trabajan bajo uno, mientras que en caso de las mujeres la cifra alcanza el 41%. Estos porcentajes son similares en el sector turístico, donde el 55% de los hombres y 45% de las mujeres trabajan bajo contrato.

De las personas que trabajan por cuenta propia, a nivel del total de la actividad económica el 57% son hombres y el 43% son mujeres. Los porcentajes contrastan ampliamente con lo que sucede en el sector turístico, donde la participación de los hombres apenas alcanza un 35%, mientras que el 65% de las personas que trabajan por cuenta propia son mujeres.

En lo referente a las variables de educación, para el sector turístico se observa que a medida que aumentan los niveles de estudio, disminuye la proporción de las mujeres con relación a los hombres. Lo anterior contrasta para el total de la actividad económica, donde a medida que aumenta el nivel educativo, aumenta también la proporción de mujeres con relación a los hombres. Por lo tanto, aunque para el total de la actividad económica y para el sector turístico la tasa de participación de la mujer se incrementa en los trabajos con mayor cualificación, sigue habiendo una brecha en la participación en el mercado laboral entre mujeres y hombres.

En la Gráfica 1 se puede observar el ingreso promedio por hora entre hombres y mujeres, por nivel educativo en el total de la economía y el sector turismo para el cuarto trimestre de 2019. Se aprecia que, para el caso del total de la economía y el sector turístico, en términos generales, se corrobora desde la estadística descriptiva la hipótesis de la teoría de capital humano, la cual establece que el nivel de ingreso aumenta a mayor nivel educativo.

Fuente: elaboración propia con datos de la ENOE, cuarto trimestre de 2019.

Gráfica 1 Ingreso promedio por hora entre hombres y mujeres por nivel educativo en el total de la economía y sector turístico en México. 

Para el caso del total de la economía se observa que, al comparar la información por género, los hombres obtienen un mayor ingreso que las mujeres a pesar de tener un nivel educativo similar al de ellas. Para los niveles de educación primaria, secundaria y preparatoria, la diferencia en el ingreso promedio por hora para hombres y mujeres es de 3.05, 2.73 y 1.68 pesos respectivamente. Este resultado implica que, al aumentar los niveles educativos, la diferencia disminuye, empero, en el nivel profesional, la diferencia es de 4.43 pesos. Este último resultado refleja un contraste con la situación donde, en teoría, las mujeres deberían recibir un mayor ingreso promedio con una menor diferencia salarial con relación a los hombres.

Para el caso del sector turismo, se observa que el ingreso promedio por hora es mayor para los hombres en comparación con las mujeres, al igual que en el contexto de toda la actividad económica. En los niveles educativos de primaria, secundaria y preparatoria la diferencia en el ingreso promedio por hora en favor de los hombres es de 1.4, 1.52 y 0.70 pesos respectivamente, es decir, las diferencias son menores a las existentes a nivel de toda la actividad económica. En contraste, en el nivel profesional, la diferencia en el ingreso promedio por hora es de 6.27 pesos en favor de los hombres. En este sentido, se puede establecer a priori que en el sector turístico existe una mayor brecha salarial entre hombres y mujeres con estudios profesionales en comparación con el total de la actividad económica. Asimismo, hay una mayor brecha salarial entre hombres y mujeres con estudios profesionales que entre hombres y mujeres con menores niveles de escolaridad, tanto en el sector turístico como en el total de la actividad económica.

5. Resultados

En el Cuadro 2 se muestran los resultados de la estimación del modelo de Mincer para el total de la actividad económica y para el sector turístico por hombres y mujeres. De acuerdo con los resultados, el parámetro λ1 que corrige por sesgo de selección de entrar o no al mercado laboral resultó estadísticamente significativo en el caso de la muestra de mujeres para el total de la actividad económica. Asimismo, el parámetro λ2 que corrige por sesgo de selección de optar por emplearse en el sector turístico, resultó estadísticamente significativo. Para la muestra de turismo, tanto el parámetro λ1 como λ2 resultaron estadísticamente significativos para el caso de las mujeres y para el caso de los hombres λ2 resultó estadísticamente significativo. Los modelos probit se muestran en el Anexo 2.

Las variables de experiencia y experiencia al cuadrado resultaron estadísticamente significativas para todos los modelos. Los signos resultaron como se esperaban de acuerdo a lo planteado por la teoría de capital humano, es decir, positivos para el caso de la experiencia y negativo para el caso de la experiencia al cuadrado.

La variable de educación primaria en el total de la economía resultó con un signo negativo y significativo, lo que implica que es conveniente invertir más años de estudio si se quiere acceder a un mejor nivel de ingreso. Este mismo resultado se presenta en los niveles de secundaria y preparatoria de los hombres en el sector turístico.

La educación a nivel profesional es positiva y estadísticamente significativa para hombres y mujeres, tanto al nivel de toda la actividad económica como en el sector turístico y es la que genera mayores retornos; sin embargo, dichos retornos son mayores para los hombres que para las mujeres. A nivel de toda la economía la tasa de retorno a la educación profesional es 0.51 puntos porcentuales cuando se trata de un hombre, mientras que es de 0.37 puntos porcentuales cuando se trata de una mujer. La diferencia se amplía cuando se trata del sector turismo, pues el retorno a la educación es de 0.48 puntos porcentuales y 0.21 puntos porcentuales cuando se trata de hombres y mujeres con educación profesional, respectivamente. Por lo tanto, en el sector turístico la diferencia en el retorno a la educación profesional entre hombres y mujeres es casi el doble en favor de los hombres, lo que deja claro la existencia en este primer análisis de una diferencia en el ingreso por género.

En lo que respecta a la variable de estado civil, los coeficientes resultaron estadísticamente significativos y con un retorno positivo al ingreso para el caso de la muestra del total de la economía, lo que significa que las personas que están casadas o en unión libre perciben un mayor ingreso que las que no lo están. Sin embargo, se observa que el retorno en el ingreso es mayor para los hombres que para las mujeres. Para la muestra del sector turístico, dicha variable resultó con el signo negativo, sin embargo, no fue estadísticamente significativa para hombres y mujeres. Asimismo, la variable de jefe de hogar fue estadísticamente significativa y positiva, lo que denota que las personas que son el principal sostén de la familia perciben mayores ingresos que los que no lo son. En este caso, como en las variables anteriores, también se observa una brecha en el ingreso entre hombres y mujeres, a favor de los hombres. El hecho de tener hijos no resultó significativo para el nivel de ingresos, tanto de hombres como de mujeres.

En lo que respecta al empleo informal, la variable solo resultó estadísticamente significativa para el caso del total de la economía en las muestras tanto de hombres como de mujeres. Los coeficientes indican que las personas que están en el sector informal perciben mayores ingresos en comparación a aquellas que se desempeñan en el sector formal. A diferencia de las variables analizadas anteriormente, los retornos son mayores para el caso de las mujeres del sector informal, que para los hombres en el sector.

El mismo resultado se encuentra en el caso de las personas que trabajan bajo contrato, pues tanto para el total de la economía como para el sector turístico, la variable contrato resultó estadísticamente significativa y positiva. Lo anterior indica que las personas que cuentan con un contrato laboral perciben mayores ingresos que las que no lo tienen. En estos casos, el hecho de contar con un contrato beneficia en mayor medida a las mujeres, al otorgarles mayores retornos.

Finalmente, la variable de trabajo por cuenta propia resultó estadísticamente significativa, para tanto para hombres como mujeres, en el caso de la muestra para el total de la economía. Con relación a esta muestra, las mujeres tuvieron un mayor coeficiente en comparación a los hombres, lo que implica que el trabajar por cuenta propia brinda casi seis veces más retornos a las mujeres que a los hombres. En el sector turístico la variable solo resultó estadísticamente significativa para el caso de las mujeres, incrementando su ingreso.

En el Cuadro 3 se muestran los resultados del modelo de descomposición de Oaxaca-Blinder para el total de la economía y para el sector turístico. Para el modelo del total de la economía, se aprecia que la brecha salarial resulta en 0.6762 puntos porcentuales entre hombres y mujeres. De acuerdo con los resultados, el 70.55% de la diferencia en el ingreso a favor de los hombres se puede atribuir a la inversión que se realiza en capital humano y que se ve reflejado principalmente en el nivel educativo alcanzado y la experiencia adquirida, además de características personales como el estado civil o si es jefe de hogar; así como características propias del trabajo, como si pertenece al sector informal, labora bajo contrato o trabaja por cuenta propia. El efecto coeficientes, que se atribuye a la parte no explicada y que puede entenderse como discriminación, explica el 31.57% de la diferencia en el ingreso, una vez que se controla por capital humano, características personales y características del trabajo.

De acuerdo con el resultado del modelo del sector turismo, existe una brecha salarial en el sector turístico de 0.4287 puntos porcentuales entre mujeres y hombres. Esa brecha salarial, se explica en primer lugar por el efecto dotación, en este sentido, el 21.95%⁴ de la diferencia en el ingreso a favor de los hombres se puede atribuir a la inversión que se realiza en capital humano, características personales y características del trabajo. El efecto coeficientes, explica el 39.35% de la brecha salarial entre mujeres y hombres, lo cual se puede atribuir al factor discriminación. El efecto interacción contribuye con un 38.67%; sin embargo, al no resultar estadísticamente significativo, se puede establecer que la brecha salarial entre mujeres y hombres en el sector turístico se explica por los efectos individuales del efecto dotación y el efecto coeficientes.

La parte no explicada puede contener el efecto que tiene en el nivel de ingreso la ocupación o puesto de trabajo de las personas, lo cual pudiera sobreestimarla. Por lo que, para tener un análisis más exacto, se decidió profundizar incluyendo diversas ocupaciones al modelo del sector turístico.

En el Cuadro 4 se muestran los resultados de la estimación del modelo de Mincer para el sector turístico con variables de control de puestos de trabajo. Los parámetros λ1 y λ2 que corrigen por sesgo de selección de entrar o no al mercado laboral y de optar por emplearse en el sector turístico, resultaron estadísticamente significativos, por lo cual se muestran los valores del modelo corregido por ambos parámetros.

Las variables de capital humano de experiencia y experiencia al cuadrado resultaron con el signo esperado. Con relación a las variables de educación, se observa que a medida que los niveles de educación avanzan, la retribución al ingreso es mayor. La educación profesional es estadísticamente significativa tanto para hombres como para mujeres, sin embargo, la tasa de retorno de los hombres es de más del doble con respecto a la de las mujeres.

La variable de estado civil no resultó estadísticamente significativa. La variable de jefe de hogar resultó positiva y estadísticamente significativa para ambos grupos, lo que significa que las personas que son jefas de hogar reciben mayores ingresos que las que no lo son. Al igual que en las estimaciones anteriores, el hecho de tener hijos no es significativo para ninguno de los dos grupos.

Con relación a la informalidad, en ambas muestras el resultado no es significativo. Por otro lado, las personas que trabajan bajo contrato incrementan sus ingresos tanto en el grupo de los hombres como en el de las mujeres, siendo mayor en este último grupo. En la misma línea, el trabajar por cuenta propia incrementa el nivel de ingreso, aunque esta variable solo resultó estadísticamente significativa para el caso de la muestra de mujeres.

En lo que respecta a los puestos de trabajo, se observa que, para el caso de la muestra de hombres, los puestos de trabajo que resultaron estadísticamente significativos fueron agente de viaje y guía turístico (E_1) y cocinero (E_5), mientras que para el caso de las mujeres resultaron estadísticamente significativos los puestos de trabajo de hostess (E_4) y mesero(E_7). Cabe señalar que en ninguna de las muestras los puestos de directivo y/o gerente (E_3), que se supone son los puestos de trabajo de mayor jerarquía no resultaron estadísticamente significativos. Lo anterior puede dar indicios a la existencia de cierta división de trabajos de acuerdo al género. De esta forma, en los puestos de hostess y mesero hay un predominio de las mujeres, mientras que en los puestos de agente de viaje, guía turístico y cocinero hay predominancia de los hombres.

La incorporación de las ocupaciones como variables de control al modelo para la muestra de turismo incrementó levemente la brecha salarial entre hombres y mujeres, como se muestra en el Cuadro 5, donde la diferencia fue de 0.4304 puntos porcentuales. Asimismo, se observa que el efecto dotación explica la brecha salarial en 17.91%, dicho porcentaje se atribuye al capital humano invertido y que se ve reflejado en los niveles educativos más altos, así como a características personales y del trabajo. El efecto coeficientes, que es la parte no explicada y suele atribuirse a la discriminación, explica el 38.82% de la brecha salarial entre hombres y mujeres. En este sentido, se tuvo una disminución del porcentaje explicado por este factor cuando se agregaron las variables de puestos de trabajo al modelo. Finalmente, se aprecia que el efecto interacción explica el 43.23% de la brecha; no obstante, la variable no resultó estadísticamente significativa.

6. Conclusiones

La actividad económica del turismo en México ha tomado especial relevancia en las últimas décadas, no sólo por el aporte al PIB, sino también, por el número de empleos que genera. En este sentido se pudo apreciar que, a diferencia del resto de la economía, en este sector el 60% de los empleos son ocupados por las mujeres. Sin embargo, se pudo constatar que aún en este sector y a pesar de la fuerte participación de las mujeres, persiste una brecha salarial de género en favor de los hombres.

De acuerdo con la revisión de la literatura, la brecha salarial en favor de los hombres está presente en el mercado laboral y parece no ceder terreno, a pesar de los diferentes estudios que concluyen sobre la necesidad de cambiar incluso la ideología y cultura que se tiene de discriminación hacia las mujeres, misma que se refleja en una menor percepción salarial. Este señalamiento no se ha hecho sólo en México, sino en diversos países que señalan la presencia de la discriminación salarial.

Respecto del capital humano, es evidente que las tasas de retorno al ingreso negativas en los niveles de escolaridad básicos a nivel nacional, son quizás un aliciente para buscar escalar hacia el nivel educativo más alto, donde el rendimiento se vuelve positivo al ingreso. En el caso del sector turístico, solamente la educación profesional resultó brindar retornos positivos en el caso de las mujeres, por lo tanto, a ellas les conviene estudiar hasta ese nivel para mejorar sus niveles de ingreso. Sin embargo, la tasa de retorno es más alta para el caso de los hombres, esto es, 0.2127 puntos porcentuales para el caso de las mujeres, contra un 0.4817 para el caso de los hombres cuando no se incluyen los puestos de trabajo, y de 0.2017 y 0.6731 para mujeres y hombres, respectivamente al controlar por puestos de trabajo.

En ambas estimaciones del sector turístico ser jefe de hogar resultó estadísticamente significativo y positivo, sin embargo, los retornos para los hombres son mayores que para las mujeres.

Trabajar bajo contrato y trabajar por cuenta propia son las únicas variables que reportan mayores retornos a las mujeres que a los hombres. Por lo tanto, el trabajo por cuenta propia ha sido una buena alternativa para las mujeres no sólo para participar en el mercado laboral, sino para obtener mejores ingresos.

Con relación a las distintas ocupaciones al modelo de la muestra de turismo, se pudo constatar que las ocupaciones que resultaron estadísticamente significativas no coincidieron para la muestra de hombres y mujeres, por lo que la comparativa entre éstas resultaría poco útil. Por lo tanto, parece haber una división de los trabajos, predominando las mujeres en los puestos de hostess y mesero y los hombres en los puestos de agente de viaje, guía turístico y cocinero. La inclusión de los puestos de trabajo en el modelo coadyuvó a explicar la brecha salarial que se explica por la discriminación, pues se muestra una disminución de 39.35% a 38.82%. Hay una gran diversidad de factores que pueden influir tanto en las decisiones de los empleados, empleadores y actuaciones en ambos, que llevan a los resultados de crear diferencias salariales entre ambos géneros, no necesariamente las diferencias se deban puramente al factor de discriminación. No obstante, queda para futuras investigaciones profundizar en este tema de discriminación que puede presentarse incluso entre las mismas profesiones, independientemente de sector económico.

Contrarrestar la brecha salarial entre hombres y mujeres en el sector turístico -como en cualquier otro sector- no es sencillo, pues como muestra la literatura, es un fenómeno con fuerte arraigo en la sociedad, que puede venir incluso desde la crianza y formación en los niños. Hay una gran cantidad de factores que influyen en las preferencias y elecciones de las personas, no sólo por parte de la oferta de trabajo, sino también por parte de la demanda. Se ha avanzado en disminuir la brecha existente porque se está entendiendo que las mujeres pueden desempeñar las mismas tareas que desempeñan los hombres en la mayoría de los trabajos. Pero es necesario continuar avanzando para acabar con el paradigma histórico del papel que juegan las mujeres en la sociedad como seres reproductivos, cuidadoras del hogar y de los hijos, mientras que los hombres son los proveedores. La implementación de acciones por parte del sector público y/o privado que permitan a las mujeres desarrollar su potencial profesional a pesar de tener responsabilidades familiares o personales, cobra mucha relevancia, pues como se vio en la estadística descriptiva, el 80% de las mujeres empleadas en el sector turístico tienen hijos y el 53% son jefas de hogar.

Finalmente, se enfatiza sobre la necesidad de continuar realizando investigación sobre la desigualdad en el mercado laboral desde diferentes enfoques, como es el caso de la discriminación salarial por género. Profundizar en los análisis sectoriales es fundamental para visibilizar la existencia o no de discriminación y contribuir a la creación de políticas que contrarresten la discriminación salarial por género; pues cada sector de la actividad económica tiene sus propias características y por consiguiente conforman estructuras de mercados laborales diferenciadas en donde las mujeres, a pesar de tener una alta participación laboral, ganan menos que los hombres, como es el caso del sector turístico en México.