Gender Pay Gap: Revisión de un modelo econométrico para el análisis de la brecha salarial

Cuando hablamos de brecha salarial podemos encontrar cifras muy dispares. En España, según el Instituto Nacional de Estadística, la brecha salarial de género es del 19,5%. Sin embargo, en prensa hablan una brecha del 24% y el informe de Brecha Salarial de Género en la Comunidad Europea indica una brecha no ajustada del 11,9% y una brecha ajustada del 10,9% para el mismo periodo. ¿Hablamos siempre de lo mismo?

Pese a lo significativa de estas diferencias, ninguna de estas cifras son un error de cálculo en sí, aunque algunas son más correctas que otras, sobre todo en lo referente a consensos. Además, hay modelos que permiten aislar con mayor precisión las diferencias salariales que pueden estar originadas en una posible discriminación de género y aquellas diferencias que puedan estar justificadas por otros factores, no discriminatorios.

El cálculo de la brecha salarial de género, una obligación para las empresas

En España, el cálculo de la brecha salarial de género o gender pay gap (GPG) mediante la elaboración del Registro Retributivo es obligatorio para todas las empresas. Además, para las empresas de más de 50 empleados es también obligatorio su análisis y justificación mediante la elaboración de una Auditoría Retributiva.

Para la elaboración del Registro Retributivo, el Real Decreto 902/2020, define unos criterios claros con relación a la información que debe contener, su estructura y reglas de cálculo, tanto para el registro de salarios efectivos como para la obtención del registro de salarios equiparados.

Cómo realizar el cálculo de la brecha de género con salarios efectivos

El primer paso para el análisis de la brecha salarial de género es poder calcular la brecha efectiva, es decir, la brecha existente entre el promedio de salarios de hombres y mujeres en la organización. Para ello necesitaremos contar con lo siguiente:

1. La información retributiva

Se contemplarán las percepciones salariales de todos los trabajadores y en cada una de sus situaciones contractuales, teniendo en cuenta el salario base, los complementos salariales y las percepciones extrasalariales. No tendrán la consideración de retribución las cantidades percibidas en concepto de indemnizaciones, prestaciones de la Seguridad Social o dietas entre otras.

2. Determinación de los importes efectivos

Para este cálculo, se consideran los importes efectivos correspondientes a las retribuciones satisfechas a cada persona. Corresponde a las cuantías efectivamente pagadas por la empresa en conceptos retributivos. Recoge toda la información fidedigna acerca de las retribuciones efectivamente percibidas en el periodo de referencia por las personas trabajadoras en la empresa.

3. Agrupación de puestos de igual valor

Con la información salarial debidamente tratada, procederemos a agruparlos por categoría profesional y por sistema de valoración de puestos, con la finalidad de poder calcular la brecha salarial de género comparando “grupos de puestos de igual valor”, o más bien de valor similar.

4. El cálculo de la brecha efectiva

Una vez hemos determinado los importes efectivamente pagados a cada uno de los empleados de la organización, obtendremos el salario medio efectivo de los hombres (salario efectivo hombres) y el salario medio efectivo de mujeres (salario efectivo mujeres), obteniendo la brecha salarial promedio de toda la organización y por agrupaciones de puestos de igual valor.

Para el cálculo de la brecha de género, el procedimiento es calcular la diferencia entre el salario medio bruto de los hombres y el salario medio bruto de las mujeres, y esta cifra dividirla por el salario medio bruto de los hombres. El resultado se multiplica por 100, dando lugar a un porcentaje, que es lo que se conoce como brecha salarial de género de acuerdo con la siguiente fórmula:

El resultado se expresa como un porcentaje. Si el valor es positivo, significa que la cantidad correspondiente a las mujeres es inferior a la de los hombres, en el porcentaje expresado. Si es negativo, la interpretación es la contraria.

La brecha salarial efectiva en España

Según la información publicada por el Instituto Nacional de Estadística en España, la ganancia media anual por trabajador es de 26.934,38€ para los hombres y de 21.682,02€ las mujeres. Por tanto, si aplicamos la fórmula indicada, obtenemos una brecha de 19,5% en la media de salarios efectivamente percibidos por hombres y mujeres en España. Este es el consenso de análisis de brecha salarial de género, ya que el colectivo de referencia que se utiliza es aquel que se considera “no discriminado”, tomando como referencia el colectivo de “hombres”.

Encontraremos casos donde la diferencia de salario efectivo de hombres y mujeres se divide por el salario efectivo de mujeres lo que da una supuesta brecha de 24,2%. Aunque la operación matemática es correcta, distorsiona el consenso con el que se analiza e interpreta la brecha salarial de género.

De todas maneras, esta información es insuficiente para cuantificar una posible discriminación por causa de género porque podemos estar comparando diferentes jornadas o número de días trabajados. Necesitamos avanzar un paso más para comparar salarios para una “misma unidad de tiempo de trabajo”. Para ello se recomienda el cálculo de los salarios equiparados.

La brecha salarial: criterios de cálculo de los salarios equiparados

La denominada “equiparación” (normalización y/o anualización) de las retribuciones, convertirá las retribuciones pagadas en un equivalente salarial que resulte comparable, para un mismo periodo de tiempo efectivo de trabajo. Esto puede ser, retribución por hora de trabajo, utilizado en la mayoría de los estudios académicos y gubernamentales, o convertirse en salario anual y jornada completa como es el sistema que recomienda el Real Decreto 902/2020 en España.

Para realizar el proceso de equiparación, de acuerdo con el Real Decreto 902/2020 se tendrá en cuenta los siguientes aspectos:

a) Misma jornada a lo largo del año: se normalizarán las retribuciones y se aumentarán proporcionalmente a jornada completa en los supuestos de:

• Personas con contrato a tiempo parcial
• Reducciones de jornada

b) Misma duración de los servicios prestados a lo largo del año: se anualizarán las retribuciones percibidas en periodos inferiores al año en los siguientes supuestos:

• Personas que no hayan estado contratadas durante todo el año
• Personas con situaciones de suspensión del contrato por cualquier causa del artículo 45 del Estatuto de los Trabajadores durante el periodo analizado (incapacidad temporal, nacimiento, excedencia, ERTE, etc…)

 Procedimiento simplificado de equiparación salarial

La metodología de equiparación salarial es corregir las cantidades, aumentándose proporcionalmente en los casos que corresponda, a jornada completa. Partiendo de la base de la información salarial de la empresa, un procedimiento sencillo para ello sería el siguiente:

Donde:

• Días trabajados: total de días trabajados del año según fecha inicio y fecha de fin de su contrato
• Porcentaje (%) de jornada: si una persona tiene reducción de jornada, corresponde al porcentaje de tiempo de trabajo de su jornada.
• Días de suspensión contrato: total de días de días de suspensión de contrato incluidos en el art. 45 del ET especificado anteriormente. En el caso de periodos en ERTEs parciales, es necesario multiplicar el total de días de ERTE por el porcentaje de jornada no trabajada durante dicho ERTE).

Una vez hemos obtenido el total de días trabajados por cada trabajador, procederemos a equiparar su salario de la siguiente forma:

Importante: según las recomendaciones establecidas por el Real Decreto 902/2020, no todos los complementos salariales son equiparables. Podrás encontrar más información en GUÍA DE USO - Herramienta de Análisis Cuantitativo por Sexo y Registro Retributivo.

El cálculo de la brecha salarial equiparada

Con el cálculo de los salarios equiparados, ya podemos contar con retribuciones “comparables” en cuanto a unidad de tiempo dentro de la organización. Podremos aplicar, con los salarios equiparados, la misma fórmula de brecha salarial de género que hemos analizado anteriormente, y su resultado se denomina brecha salarial equiparada.

Dado que ya contamos con una base de comparación de un mismo periodo de tiempo, estos datos nos permitirán comprobar si en la organización se paga un “mismo salario por un mismo tiempo de trabajo”. Pero esta cifra aún no nos permitirá entender con precisión si esas diferencias se deben a una discriminación salarial de género, o a características específicas de cada puesto de trabajo o a variables demográficas individuales de cada trabajador.

La brecha salarial de género “ajustada” y “no ajustada”

La brecha salarial de género “equiparada”, corresponde a la brecha salarial existente por “una misma unidad de tiempo de trabajo”, pero no necesariamente por “un mismo trabajo realizado”. A esta brecha se le denomina brecha salarial no ajustada, ya que no contempla las variables demográficas y específicas de cada puesto de trabajo que pudiesen explicar en parte estas posibles diferencias.

Con la finalidad de cuantificar de forma más precisa una posible brecha salarial de género, el Real Decreto 902/2020 requiere que, en la Auditoría Retributiva, se realice una valoración de los puestos de trabajo y poder analizar las diferencias salariales de género existentes en “agrupaciones de puestos de igual valor”.

Esto sin duda permite una mejor identificación y comprensión de una de la brecha salarial, comparando no solo una misma unidad de tiempo trabajado, sino también en relación con un conjunto de puestos de “valor similar”. Sin embargo, continúa dejando fuera del análisis una multitud de variables conocidas que podrían aportar información relevante. Es frecuente que incluso para un mismo puesto de trabajo, no todos los empleados cobren lo mismo y ello no necesariamente se deberá a una discriminación por causa de género.

Esta diferencia corresponde a la brecha salarial de género no ajustada.  Según el informe Gender Pay Gap in the European Union, edición 2022, España corresponde a un 11,9%, con una ganancia media anual por trabajador de 12,9€/hora en hombres y de 11,4€/hora en mujeres (estos datos difieren sensiblemente de los obtenidos mediante el INE ya que solo tienen en cuenta los salario en empresa con al menos 10 empleados).

En esta brecha puede haber diferencias con relación a las tareas dentro de un mismo puesto de trabajo, a la antigüedad del trabajador, el coste de vida de la ciudad en la que trabaja, su formación o experiencia previa, o una multitud de otros factores que pueden no implicar una discriminación salarial de género.

La brecha salarial de género ajustada

La política salarial de una organización puede estar determinada por una multitud de variables, tanto relativas al puesto de trabajo como a características sociodemográficas, que hacen que no sean directamente comparables entre sí. Por ello, a la hora de interpretar las brechas salariales, será imprescindible tener en cuenta todos aquellos factores conocidos para su cálculo, y a partir de aquí, identificar el efecto de la variable género en dichas diferencias.

Esta metodología se conoce como brecha salarial de género ajustada, buscando ajustar el efecto de las diferencias sociodemográficas (edad, antigüedad, nivel de educación o elecciones académicas y profesionales), como en los puestos de trabajo que ocupan (jornada laboral, tipo de ocupación, nivel de responsabilidad, sector entre otros) en el momento de analizar las diferencias salariales.

La brecha salarial ajustada supone la medida más adecuada para medir si hombres y mujeres cobran lo mismo por realizar tareas equivalentes. Es decir, si ambos colectivos perciben el “mismo sueldo por el mismo trabajo”. Pero el cálculo de este indicador requiere del desarrollo de modelos econométricos.

Diseño de un modelo econométrico para el análisis de la brecha salarial ajustada

Para estimar la brecha salarial ajustada, será necesario utilizar modelos econométricos que permitan comparar los salarios equiparados entre hombres y mujeres, teniendo en cuenta las correlaciones generadas en otras dimensiones por las diferencias en las distintas características del trabajador y del puesto de trabajo en ambos colectivos. Revisemos algunos conceptos básicos.

La regresión múltiple en el análisis de brecha salarial

El objetivo de un modelo de regresión es tratar de explicar la relación existente entre las diferentes variables explicativas (independientes) y la variable dependiente o de respuesta.

El modelo de regresión busca determinar una función que sea una buena aproximación para la nube de puntos de valores (variable dependiente yi, variable independiente xi)y tiene la siguiente expresión:

Donde εi es el error de observación, β₀ es el valor de intersección que adquiere y cuando todos los demás valores son cero y βi mide el cambio en xi por cada cambio unitario en  cuando el resto de las variables se mantiene constante.

Para encontrar dicha función para un conjunto de valores, utiliza el método de mínimos cuadrados, que consiste en identificar los coeficientes (βi) para cada una de las variables explicativas (xi) donde la suma de los cuadrados de los errores sea la mínima posible. Es decir, la suma de los cuadrados de las diferencias (e²i ) entre los valores estimados por el modelo (ŷi) los valores reales observados (yi), con la finalidad de que dicha suma de errores sea la mínima posible.

La magnitud del error, en el caso de nuestro análisis de la información retributiva de la empresa, dependerá tanto de la consistencia de nuestro sistema retributivo (que a retribución se base en variables objetivas y fundamentadas) así como en la capacidad del modelo de incorporar todas aquellas variables explicativas que tengan influencia en dicha retribución.

La función de ingresos de Mincer

Es uno de los modelos más utilizados y ampliamente reconocido en estudios estadísticos sobre brecha de género a nivel macroeconómico. Desarrollada por Jacob Mincer y publicada en 1974, es una fórmula de regresión múltiple que descompone y estima el salario en función de las variables explicativas de escolaridad y experiencia laboral, de acuerdo con la siguiente ecuación:

En donde lnW es el logaritmo del salario real por hora, lnW₀ son los ingresos de alguien sin ninguna educación ni experiencia, ρS es el coeficiente de retorno salarial por años de educación y β₁X y β₂X² corresponden a los coeficientes de retorno por año de experiencia (X) y año de experiencia elevado al cuadrado.

El uso de la función logarítmica en regresión salarial es habitual en modelos econométricos, tanto por motivos de ajuste, así como a nivel teórico de base en la distribución salarial. Hay variables que tienen un efecto multiplicativo, por tanto, no lineal en el salario, donde la transformación logarítmica nos permitirá mantener esa linealidad en su relación con las variables explicativas.

Cuando creamos un modelo de estimación salarial dentro de la organización, tomando como referencia la función de ingresos de Mincer, podemos modificarla e incorporar nuevas variables con relación a los puestos de trabajo y aspectos sociodemográficos de sus empleados, con la finalidad de ampliar el abanico de elementos explicativos que nos permita entender el origen de las diferencias retributivas existentes dentro de la organización.

Un ejemplo no exhaustivo de estas variables son categoría profesional, valoración del puesto de trabajo que ocupa, nivel de responsabilidad, antigüedad, tipo de contrato, tipo de jornada, provincia, edad, etc. Pueden ser variables tanto cuantitativas como cualitativas y por supuesto debemos incorporar la variable género como una de ellas en nuestro análisis.

Por tanto, podemos construir de forma simplificada, una función salarial de la organización como la siguiente:

El coeficiente de determinación R-cuadrado (R²)

El coeficiente de determinación R² nos indicará qué parte de nuestra estimación está determinada por nuestras variables independientes y qué parte de dicha variación corresponde al error o residuo. Es decir, nos indicará la proporción de nuestra estructura salarial que es capaz de ser explicada por nuestro modelo en comparación con las diferencias no explicadas.

R-cuadrado va de 0 a 1, con 0 indicando que el modelo propuesto no mejora la predicción sobre el modelo medio y 1 indica una predicción perfecta. La fórmula para el cálculo de R2 es la siguiente:

Donde ŷi corresponde a los valores estimados por el modelo, y‾ corresponde a la media muestral e yⅰ corresponde a cada uno de los valores reales observados. De forma simplificada, en el numerador obtendremos la suma de las diferencias entre los valores estimados y el promedio de la variable independiente (elevado al cuadrado), y lo dividiremos por la suma de las diferencias entre los valores reales y el promedio de la variable independiente (elevado al cuadrado).

Una de las dificultades de R-cuadrado es que solo puede aumentar a medida que se agregan predictores al modelo de regresión. Este aumento es artificial cuando los predictores no mejoran el ajuste del modelo por lo que para remediar esto, una estadística relacionada es R-cuadrado ajustado, que incorpora los grados de libertad del modelo.

El R-cuadrado ajustado disminuirá a medida que agreguen predictores si el aumento en el ajuste del modelo no compensa las pérdidas de grados de libertad. Asimismo, aumentará a medida que se agreguen predictores si vale la pena el aumento en el ajuste del modelo.

Descomposición Oaxaca-Blinder

Este método desarrollado por Blinder y Oaxaca en 1973 y ampliamente reconocido a nivel internacional determina que, en la diferencia de salarios existentes entre dos grupos (brecha salarial no ajustada o GAP), existe una parte puede ser explicada (brecha explicada) por las variables explicativas de ambos los grupos y una parte no explicable (brecha no explicada o ajustada).

Por ejemplo, si utilizamos la información salarial del informe Gender Pay Gap de la CE de 2022, que nos indica que el salario por hora de trabajo en España es de 12,9€/hora en hombres y de 11,4€/hora en mujeres, la brecha salarial no ajustada sería la siguiente:

Ahora, como ya hemos desarrollado nuestro modelo de regresión múltiple, determinando los coeficientes de retorno salarial de cada una de las variables explicativas, incluida la variable género, lo utilizaremos para determinar las diferencias explicadas y las no explicadas, y así obtener la brecha ajustada.

La brecha no explicada, o brecha ajustada:

Cuando utilizamos nuestro modelo ajustado de regresión para estimar la media salarial de todo el colectivo de hombres de nuestra organización, introduciendo el promedio de cada una de las variables explicativas del colectivo a nuestro modelo, obtendremos su salario promedio. Lo mismo si lo utilizamos para estimar la media salarial de todos los empleados o solo del colectivo de mujeres.

Ahora, si introducimos el promedio de cada una de las variables explicativas del colectivo “mujeres” a nuestro modelo, pero la variable género, la cambiamos por el valor del colectivo que consideramos “no discriminado”, es decir, por el valor “hombre”, obtendremos una estimación salarial que puede ser diferente.

A esta brecha salarial de ambos colectivos, con los mismos valores promedio de las variables explicativas, y únicamente cambiando la variable género es lo que se denomina “brecha ajustada o no explicada”, es decir, una brecha que no está explicada por las variables de nuestro modelo y que únicamente se ve reflejada en la variable género.

Por lo tanto, la brecha explicada será la diferencia entre la brecha no ajustada y la brecha ajustada, es decir, la parte de la brecha no ajustada que se debe a diferencias en las variables explicativas de nuestro modelo.

Diagnóstico del modelo

Una vez hemos obtenido el modelo de regresión, debemos de procederá su validación y diagnóstico. A modo resumido, habría que validar los siguientes aspectos:

Coeficientes son significativos: debemos determinar si los valores que hemos encontrado en nuestra muestra son fiables o se deben a fluctuaciones aleatorias. Para ello plantearemos un contraste de hipótesis para cada uno de los coeficientes de la recta.

Homocedasticidad: los residuos deben distribuirse de forma homogénea para todos los valores de la variable de predicción, es decir, que el ajuste del modelo es igual de preciso con independencia de los valores que tome .

Supuesto de linealidad: la relación entre la variable dependiente y la independiente debe ser lineal, y en caso contrario, podemos intentar hacer una transformación de las variables para que los puntos se distribuyan, más o menos a lo largo de una recta.

Normalidad: para cada valor de la variable , los residuos , tienen una distribución normal de media cero.

Multicolinealidad: se debe evitar que una alta correlación de las variables explicativas.

Estos son algunos de los aspectos que deberíamos poder validar antes de aplicar nuestro modelo de regresión con confianza.

Implementación de un modelo econométrico de análisis de brecha

Lo que hemos revisado hasta aquí es la descripción del proceso de análisis de la brecha, desde una perspectiva más general hasta un modelo metodológico que nos permita aislar el componente de género de las demás variables potencialmente explicativas de las diferencias salariales. Este modelo econométrico es reconocido a nivel internacional y es el utilizado por Eurosat para el análisis de brecha salarial en la Comunidad Europea.

Por último, estos modelos econométricos nos permitirán entender el impacto de cada una de las variables seleccionadas en la política retributiva de la organización, no solo para el análisis de la brecha salarial de género, sino que también para el análisis y seguimiento de indicadores de diversidad entre otros muchos usos dentro de la organización.