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RESEARCH PRODUCT
Más allá de la brecha salarial de género
Jose M. PavíaLuis E. VilaBeatriz Larrazsubject
050903 gender studiesWelfare economicsPolitical science05 social sciencesGeneral Social Sciences050109 social psychology0501 psychology and cognitive sciences0509 other social sciencesGender pay gapdescription
espanolLa desigualdad de genero, y en particular la desigualdad salarial de genero, ha sido considerada una prioridad politica en muchos paises durante las ultimas decadas, con el foco puesto en reducir la llamada brecha salarial, es decir, en buscar una convergencia en media para los salarios de hombres y mujeres. Una aproximacion de medias, sin embargo, no implica distribuciones salariales mas justas (totales y de genero). Utilizando los microdatos de una muestra nacionalmente representativa de la poblacion ocupada de Espana (N = 216,769), descomponemos la desigualdad salarial total en desigualdad salarial femenina y masculina (intra-grupos) y desigualdad de genero (entre-grupos) y exploramos hasta que punto estos indices dependen de las caracteristicas laborales previamente identificadas como determinantes de las diferencias promedio entre hombres y mujeres (“brecha salarial de genero”). Para este conjunto de datos, los analisis muestran que la desigualdad salarial de genero es mas alta que la desigualdad salarial total y ambas la desigualdad salarial total y la desigualdad de genero aumentan con la edad y el nivel educativo de los trabajadores. EnglishGender inequality, and in particular wage gender inequality, has been considered a political priority in many countries over the last decades, with the focus centered on reducing the so-called gender pay gap, i.e., looking for a mean-convergence. However, approaching gender averages does not imply fairer (total and gender) wage distributions. Using micro-data from a nationally representative sample of Spain’s working population (N=216,769), we decompose total wage inequality into females and males’ wage inequality (within groups) and gender inequality (between groups) and explore the extent to which these depend on those labor characteristics previously identified as determinants of the average differences between men and women (“gender pay gap”). For this dataset, the analyses show that gender wage inequality is higher than total wage inequality and both, total and gender wage inequalities, increase with a worker’s age and education attainment.
year | journal | country | edition | language |
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2019-06-26 | Convergencia Revista de Ciencias Sociales |