La brecha salarial de clase en ocupaciones destacadas del Perú
The Class Pay Gap in Prominent Occupations in Peru
Mauricio Rentería y Saúl Elguera
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Palabras clave Brecha salarial de clase
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Resumen Este artículo busca contribuir al estudio sobre brechas salariales en la región latinoamericana, enfocándose en diferencias basadas en la clase social. A partir del análisis de encuestas de hogares, este estudio indaga las diferencias salariales de las personas que se desempeñan en las ocupaciones más destacadas en el Perú. Se muestra que el origen social determina diferencias significativas en las remuneraciones de los sectores de más altos ingresos. Asimismo, el artículo demuestra que solo un 44 % de la brecha salarial de origen social puede ser explicada por características observables de las personas de la clase dominante. La educación y, en particular, el tipo de institución donde se cursó la educación superior surge como el atributo más importante para comprender la diferencia salarial de clase. |
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Key words Class Pay Gap
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Abstract This article seeks to contribute to the study of pay gaps in Latin America, focusing on differences based on social class. Using household surveys, salary differences between individuals working in the most prominent occupations in Peru are analyzed. It is found that social origin determines significant differences in remuneration in the highest income sectors. It is also seen that only 44 % of the pay disparity originating from social background can be explained by observable traits of individuals from the dominant class. Education, specifically, the type of higher education institution attended, emerges as the most relevant factor in understanding the class pay gap. |
Cómo citar
Rentería, Mauricio; Elguera, Saúl (2025). «La brecha salarial de clase en ocupaciones destacadas del Perú». Revista Española de Investigaciones Sociológicas, 189: 109-130. (doi: 10.5477/cis/reis.189.109-130)
La versión en inglés de este artículo puede consultarse en http://reis.cis.es
Mauricio Rentería: The University of Manchester | mauricio.renteriagonzales@manchester.ac.uk
Saúl Elguera: Instituto de Estudios Peruanos | selguera@iep.org.pe
Las brechas salariales entre grupos han cobrado mucha atención por parte de investigadores interesados en el estudio de la desigualdad. Parte del atractivo de estas mediciones deriva en que, por ejemplo, si bien los estudios de movilidad social permiten conocer las barreras estructurales de acceso a posiciones destacadas, el salario constituye tal vez el mejor indicador de progresión dentro de diferentes campos (Friedman y Laurison, 2019). Es decir, a pesar de que las brechas de acceso a las ocupaciones mejor remuneradas pueden haberse cerrado para diferentes segmentos, ello no equivale a suponer que dentro del entorno laboral los factores estructurales de desigualdad no persistan.
Si se echa un vistazo a la producción académica alrededor del mundo y, en específico, de la región latinoamericana, salta a la vista que el grueso de la literatura sobre brechas salariales se concentra en las diferencias, primero, por género y, luego, por etnicidad (Polachek y Xiang, 2021). Si bien estudios recientes muestran la persistencia de enormes brechas de clase en América Latina y en el Perú (Álvarez, 2019; Benavides, 2004; Piovani y Salvia, 2018; Rentería y Zárate, 2022), aún son escasos los que profundizan en esta dimensión de desigualdad (Núñez y Gutiérrez, 2004; Toro, 2021).
Este artículo busca contribuir al estudio sobre brechas salariales en Latinoamérica enfocándose en diferencias basadas en el origen social. Siguiendo la propuesta de la «brecha salarial de clase» diseñada por Friedman y Laurison (2019; Laurison y Friedman, 2016) y el esquema de clases de Rentería y Zárate (2022), se analiza las diferencias salariales de las personas que se desempeñan en las ocupaciones más destacadas en el Perú, es decir, que pertenecen a la «clase dominante». Se muestra cómo el origen social se relaciona con diferencias significativas en las remuneraciones de los sectores de más altos ingresos. Asimismo, el artículo demuestra que solo un 44 % de la brecha salarial de origen social puede ser explicada por características observables de las personas de la clase dominante. La educación y, en particular, el tipo de institución donde se cursó la educación superior surge como el atributo más importante para comprender la diferencia salarial de clase.
La desigualdad como brecha salarial
La investigación sobre brechas salariales en Latinoamérica y España suele concentrarse en la desigualdad de género. América Latina no solo es la región más desigual en el mundo, sino que, de manera persistente, ha mostrado una elevada brecha de ingresos entre mujeres y hombres (Psacharopoulos y Tzannatos, 1992). En buena medida, estas diferencias se deben a la subrepresentación de mujeres en el mercado laboral y, en particular, en las ocupaciones mejor remuneradas (Ortiz-Ospina, Hasell y Roser, 2018). A pesar de que en los últimos años las desigualdades educativas de género en América Latina y el Caribe muestran una reducción significativa, la brecha de ingresos persiste.
Como muestra Ñopo (2012), las mujeres reciben menores salarios que los hombres en los mismos trabajos, incluso con la misma edad y años de educación. Según Perticará y Tejada (2021), de todos los posibles factores que inciden en la brecha salarial de género en la región, la discriminación es el único que afecta de manera consistente a las mujeres. Por otro lado, la literatura sobre el caso español muestra un panorama comparable con la mayoría de los estudios sobre brechas salariales enfocados en diferencias de género y que revelan su persistencia a largo de las últimas décadas (Anghel, Conde-Ruiz y Artíñano, 2019).
Además de la desigualdad de género, la raza y etnicidad han cobrado mucha atención para los estudiosos interesados en medir brechas salariales entre grupos. La literatura sobre brechas salariales étnico-raciales en América Latina presenta un escenario en donde la discriminación y la desigualdad estructural determinan significativamente las ventajas y desventajas de grupos en los extremos, en particular aquellas categorías sobrerrepresentadas en los extremos inferior y superior de la estructura social: la población indígena y afrodescendiente, por un lado, y aquellos identificados como blancos, por el otro (Hall y Patrinos, 2012; Scarpetta, 2020). Si en el Perú los indígenas y la población afrodescendiente son los segmentos más rezagados en cuanto a sus niveles de ingreso en comparación con el resto, la población identificada como blanca tiende a mostrar los ingresos más elevados (Ñopo, 2004; Ñopo, Saavedra y Torero, 2004: 17-18).
Otro factor, que diferentes estudios han mostrado como consistentemente significativo en la predicción de brechas salariales, es la educación y su relación con el origen social de las personas (Arias, Yamada y Tejerina, 2004; Gregg et al., 2017; Toro, 2021). En línea con los clásicos estudios sociológicos sobre «reproducción social» mediada por la educación (Bourdieu y Passeron, 2009; Willis, 1977), esta literatura muestra que las ventajas asociadas a la clase de origen, o el origen social, afectan las oportunidades educativas de las personas y, con ello, resultan en diferencias salariales entre los individuos. Más allá de determinar diferentes probabilidades del logro educativo y el acceso a la educación superior, estos estudios muestran que las diferencias de origen de clase impactan en la trayectoria educativa misma, lo cual contradice las ideas sobre el supuesto efecto igualador de la educación. Por ejemplo, Marteleto y Andrade (2014) muestran que los recursos culturales de los hogares, esto es, su «capital cultural», predice las brechas de rendimiento de adolescentes en ciencias, lectura y matemáticas en Brasil1.
Asimismo, estudios muestran que, más allá de las diferencias en el nivel educativo alcanzado, el tipo de educación, tanto a nivel básico como superior, produce brechas salariales entre las personas (Clark y Bono, 2016; Estrada y Gignoux, 2017; Sullivan et al., 2018). Estos estudios indican que los graduados de instituciones educativas de élite tienen significativamente más oportunidades de acceder a las ocupaciones más prestigiosas y mejor remuneradas.
Aunque el logro educativo y el tipo de instituciones educativas explican buena parte de la brecha salarial entre personas provenientes de diferentes orígenes sociales, estas suelen perseverar en el tiempo. Esto se verifica en los estudios recientes enfocados en las brechas salariales de clase. Con base en el análisis de encuestas de empleo en el Reino Unido, Friedman y Laurison (2017, 2019) muestran que el origen social constituye un factor determinante en el salario de las personas en las ocupaciones más prestigiosas: quienes provienen de hogares de clase trabajadora obtienen ingresos anuales significativamente menores que sus pares privilegiados. Si bien, como muestran Fang y Tilcsik (2022) para el caso estadounidense, parte importante de la brecha salarial de clase se debe a la segregación ocupacional (occupational sorting) entre personas más y menos privilegiadas en determinadas industrias y trabajos, los estudios de Friedman y Laurison demuestran que incluso para las mismas ocupaciones, y considerando una serie de factores sociodemográficos, las brechas de origen social se mantienen.
En Latinoamérica y España los estudios sobre la brecha salarial de clase aún son escasos, los antecedentes sobre el caso chileno y mexicano sugieren procesos similares a los del norte global: la clase de origen tiene un efecto independiente en las remuneraciones, controlando por diferentes variables sociodemográficas (Núñez y Gutiérrez, 2004; Toro, 2021). Para el caso español, la literatura muestra resultados divergentes. Mientras que los estudios de Carabaña y de la Fuente (2015) y Fachelli, Torrents y Navarro-Cendejas (2014) determinan que el origen social no influye en las remuneraciones de graduados universitarios, Bernardi y Ares (2017) evidencian que esto es sustancial. Hasta donde se sabe, para el caso peruano no hay estudios centrados en la medición de brechas salariales basadas en la clase u origen social. Este artículo busca precisamente contribuir a llenar este vacío en la literatura de la región.
Como se ha observado, la literatura brinda una visión detallada de los diversos factores que contribuyen a las diferencias salariales entre grupos. Un punto común en estos estudios es que, en general, estas disparidades se replican en distintos estratos de la sociedad y en diferentes sectores laborales. Siguiendo esta línea, este estudio investiga cómo ciertas formas de desigualdad se reflejan en las discrepancias salariales, a través de un enfoque interseccional.
No obstante, es importante reconocer, como argumentan Rubery y Hebson (2018), que un enfoque interseccional puede tener una inclinación hacia la priorización de ciertas desigualdades sobre otras. Aunque este artículo reporta algunos resultados relevantes sobre las brechas de género, étnicas, raciales y territoriales, se enfoca especialmente en la brecha salarial de clase en el contexto peruano. En este sentido, el principal objetivo de este estudio es determinar la magnitud de la brecha salarial de clase en Perú. En segundo lugar, busca examinar en qué medida el nivel educativo contribuye a explicar esta brecha. Para abordar esta cuestión, se formulan las siguientes hipótesis:
H1: las personas de la clase dominante de Perú, provenientes de un origen social no privilegiado, obtienen una remuneración menor que quienes provienen de un origen social privilegiado, controlando por factores sociodemográficos y otros factores estándar.
H2: los factores educativos y, en particular, el tipo de universidad de egreso explican significativamente la brecha salarial de clase de las personas de la clase dominante de Perú.
Los datos utilizados para el estudio provienen de combinar la información de siete años (2015-2021) de los módulos de Educación, Empleo e Ingresos, Gobernabilidad, Democracia y Transparencia; y Sumaria de la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO)2 de Perú. La unión de los datos fue necesaria para contar con un tamaño de muestra adecuado. La unidad de análisis de la investigación son los jefes de hogar, debido a que solo a ellos se les consulta por el logro educativo de sus padres y madres3. Esta información es de interés para el trabajo, dado que es la única que proporciona una forma de aproximación al origen social de los individuos. Emplear a la educación de los padres como una proxy de la procedencia social está justificado en buena parte de la literatura de movilidad intergeneracional (Black y Deveraux, 2010; Bukodi y Goldthorpe, 2013; Neidhöfer, Serrano y Gasparini, 2018).
La asignación del tipo de procedencia social de los jefes de hogar se realiza a través de un procedimiento de dos pasos, en primer lugar, se compara el nivel educativo del padre y la madre del líder de hogar y se selecciona la información de aquel que cuente con el mayor grado educacional alcanzado, por ejemplo, si el padre logró culminar la educación secundaria y la madre registra educación superior universitaria completa, se selecciona la información de la madre. Luego de esto, se cataloga al jefe hogar como de origen social no privilegiado si el nivel educativo resultante del paso anterior se encuentra entre las escalas de sin nivel educativo y secundaria completa, en el restante de casos, se le considera como de origen social privilegiado. Este mecanismo de asignación permite maximizar la cantidad de casos por analizar4.
Por otro lado, es necesario conocer la actual posición de clase de los jefes de hogar, para ello se emplea la división de clases sociales de Rentería y Zárate (2022). Desde un enfoque bourdieuano, los autores definen cuatro clases sociales para el contexto peruano: clase dominante, clase intermedia, clase trabajadora y trabajadores del campo. Dado los objetivos del estudio, la clase dominante es la categoría social de interés. En este esquema de clases sociales, la clase dominante está asociada a las personas en ocupaciones destacadas en diferentes campos, como directores de empresas, médicos, abogados o profesores universitarios. En tal sentido, la pertenencia a la clase dominante es equivalente a estar ocupado en posiciones socialmente destacadas y que, como muestran Rentería y Zárate (2022), poseen dotaciones de capital económico y cultural bastante mayores que el resto de la población.
Con base en lo mencionado antes, es posible seleccionar a los jefes de hogar de la clase dominante y estudiar en este grupo la brecha salarial provocada por su cuna social (privilegiada y no privilegiada). Dado que se propone investigar las diferencias en los ingresos laborales, el análisis se restringe a aquellos que se encuentren activos en el mercado laboral y dentro de un rango de edad de 25 a 65 años. El marco muestral del trabajo comprende a 5612 jefes de hogar de la clase dominante. Las características sociodemográficas de estos líderes muestran que la mayoría de ellos tienen entre 45 y 54 años, están casados o tienen pareja, y muchos han alcanzado la educación superior, graduándose de una universidad estándar. Además, gran parte de los encuestados son hombres, mestizos, hablan castellano, trabajan en la economía formal y viven en áreas urbanas fuera del departamento de Lima. El nivel educativo más alto alcanzado por algunos de los padres de los jefes de hogar es, en buena parte, la secundaria completa.
Para la comprobación de la primera hipótesis de trabajo, inicialmente se estima la brecha salarial de origen social sin considerar ningún control, esta se calcula como la diferencia del ingreso mensual promedio por motivo laboral entre los jefes de hogar de la clase dominante que provienen de un origen privilegiado y los que cuentan con un origen no privilegiado.
Posteriormente, a través de cuatro regresiones lineales múltiples cuya variable dependiente es la versión logarítmica del ingreso laboral mensual (véase tabla 1), se calcula como varía la magnitud de esta brecha, considerando, de manera secuencial, potenciales fuentes de desigualdad salarial. Este procedimiento se realiza para comprobar que, a pesar de controlar por diferentes factores, persiste la brecha salarial de clase. En todas las regresiones se sigue la siguiente especificación:
Donde 
es la variable endógena o dependiente y representa el logaritmo del ingreso mensual proveniente del trabajo de los jefes de hogar de ocupaciones destacadas (clase dominante); 
es la variable independiente de interés y denota al origen social del jefe de hogar, construida a partir del nivel educativo más alto alcanzado por alguno de los padres del jefe de hogar y operacionalizada como una variable binomial, que tomará el valor de 0 si alguno de los padres del jefe de hogar contaba con educación superior (origen privilegiado) y 1 en caso contrario (origen no privilegiado). La magnitud de 
puede ser interpretada como la brecha salarial de origen social. 
es un vector de variables explicativas que incluyen a los antecedentes educativos del jefe de hogar: años de educación, tipo de centro educativo al que acudió y prestigio de la universidad de donde egresó; indicadores de capital humano: años de experiencia y total de horas laboradas durante la semana y medidas del contexto laboral: tamaño de la empresa donde labora, tipo de ocupación que realiza y situación de formalidad. Por otra parte, se consideran como controles demográficos a las siguientes variables: edad, sexo, autoidentificación étnica, idioma materno, área de residencia y si vive en o fuera de Lima. 
es el término error del modelo.
Por otro lado, para verificar que los antecedentes educativos y, en especial, el tipo de universidad en donde se estudió son elementos sustantivos para explicar la brecha salarial de clase se emplea la descomposición salarial de Oaxaca – Blinder (Blinder, 1973). Aunque esta descomposición no representa un análisis causal, permite estimar qué parte del diferencial de una variable de resultado, entre un grupo A y otro B se debe a características observables y no observables (Castillo, 2011). En términos matemáticos y en el contexto del problema de estudio, lo anterior se puede expresar como:
Donde 
y 
representan el valor esperado del logaritmo del ingreso laboral mensual de los jefes de hogar de la clase dominante de origen privilegiado y no privilegiado, respectivamente, y son calculados mediante una regresión lineal en donde las variables independientes corresponden a las características observables de los jefes de hogar; por otro lado, 
denota la diferencia salarial de clase. En la investigación, se sigue el enfoque twofold descomposition del método de Oaxaca – Blinder para descomponer la diferencia salarial . Como resultado del procedimiento, se obtiene una dimensión explicada y otra no explicada de la brecha salarial (Jann, 2008). En la primera dimensión se encuentra el aporte explicativo de cada característica observable como, por ejemplo, el tipo de institución donde se cursó la educación terciaria en la brecha salarial de clase.
Asimismo, para eliminar el sesgo de selección de este procedimiento se realizará una corrección de Heckman en la estimación. De manera general, este proceso consiste en estimar preliminarmente una ecuación de participación laboral para cada uno de los grupos que se comparan en la descomposición de Oaxaca – Blinder e incorporar estos resultados en las ecuaciones de ingresos que se estiman en el método de descomposición salarial (Zamora, 2013). Las variables utilizadas en la ecuación de participación laboral fueron: número de hijos, años de educación y años de experiencia laboral. Este y todos los análisis estadísticos fueron realizados con el paquete estadístico STATA 16 (StataCorp, 2019).
La figura 1 presenta una primera aproximación a los objetivos del artículo. Aquí se muestra que entre los jefes de hogar que se ubican dentro de las ocupaciones más destacadas (clase dominante) existe una diferencia salarial basada en su origen social. Se observa que los jefes de hogar que provienen de un origen privilegiado ganan, en promedio, 1600 soles más que aquellos de procedencia social no privilegiada.
Aunque está marcada disparidad proporciona información sobre la relevancia del origen social en la trayectoria futura, no constituye una justificación completa para afirmar que la brecha salarial observada se debe únicamente a la clase social. Hay otros factores, como el género, las diferencias étnico-raciales, el historial educativo, etc. que pueden explicar esta disparidad de ingresos.
Precisamente, para controlar estas diferencias se analiza cómo evoluciona la brecha salarial de clase si se tiene en cuenta diversas fuentes de desigualdad de ingresos. Los resultados de este análisis se encuentran en la tabla 1, en donde se muestra una serie de regresiones lineales anidadas que controlan por cuatro conjuntos que se identifican como motivadores de las disparidades salariales.
En el modelo base se considera a los principales sociodemográficos. El modelo 2, agrega medidas de antecedentes educativos. El modelo 3, añade indicadores de capital humano. El último modelo adiciona medidas sobre el contexto laboral. Cabe destacar que la elección de estos diferenciadores del ingreso se sustenta en la literatura de brechas salariales revisada y detallada al inicio del documento.
Como se puede apreciar en la tabla 1, aun controlando por todas estas variables, la brecha salarial de clase persiste en los jefes de hogar de la clase dominante. En específico, en el modelo 4, con todos los controles incluidos, el coeficiente asociado al origen social es estadísticamente significativo5. Según este modelo, los jefes de hogar de posiciones socialmente destacadas que provienen de una cuna social privilegiada ganan, en promedio, 907 soles más que aquellos cuya procedencia social es no privilegiada.
Asimismo, si se observa, en el modelo 4, los factores sociodemográficos, por lo general considerados por los estudios de desigualdad como fuentes de brecha salarial: el género, las diferencias territoriales y lo étnico racial, se pueden obtener resultados relevantes. Según este modelo, el género es una variable estadísticamente importante para determinar los ingresos laborales. Se estima que las jefas de hogar de la clase dominante, manteniendo constante todas las potenciales fuentes de desigualdad, reciben un ingreso laboral mensual promedio de 835 soles menos que sus contrapartes masculinas. En términos territoriales, conservando inalterados los múltiples orígenes de la inequidad salarial, los que viven fuera de Lima (o en al área rural) reciben un ingreso bastante menor que aquellos que residen en el departamento capitalino (o en el área urbana). Resulta llamativo los resultados referidos a lo étnico racial, se observa que las características étnicas no resultan significativas para comprender las diferencias de ingresos de los líderes de hogar de la clase dominante.
Según el modelo 4, los factores sociodemográficos por sí mismos no explican, en su totalidad, las diferencias salariales de la clase dominante. Los antecedentes educativos, como el centro educativo y el establecimiento de educación superior de procedencia (diferenciado por el prestigio de la universidad), resultan elementos relevantes para el análisis. En particular, el lugar donde se cursa la educación terciaria es un atributo muy importante. Los jefes de hogar de la clase dominante que proceden de universidades (públicas o privadas) catalogadas como prestigiosas perciben un ingreso laboral significativamente mayor que aquellos que provienen de otras instituciones.
Con la finalidad de detallar cómo se relaciona la universidad de procedencia con la brecha de clase, se estima el ingreso laboral mensual, según el centro de educación superior de egreso y el origen social. Los resultados de este cálculo se muestran en la figura 2, en donde se observa que la brecha salarial de origen social se mantiene indiferentemente del establecimiento de educación superior del cual se egresa. Si bien esta brecha se contrae en el caso de las universidades públicas y privadas más prestigiosas6, sigue resultando significativo con una diferencia de casi 980 soles para las primeras y de 1100 soles para las segundas. En tal sentido, se observa que, si bien el prestigio de la universidad donde se culmina la educación superior marca una diferencia sustancial en los ingresos laborales persiste las inequidades salariales de la procedencia social, lo cual representa un panorama poco alentador en cuanto al potencial igualador de la educación.
Adicionalmente a la educación, el modelo 4 señala la existencia de otros indicadores que explican las diferencias salariales de la clase dominante. Entre ellos se encuentran los ligados a lo que algunos denominan capital humano individual7 como, por ejemplo, el esfuerzo laboral (medido en número de horas trabajadas a la semana) o aquellos que muestran las diferencias propias de cada actividad remunerada. En este último grupo, se destaca la condición de formalidad del empleo, el tipo de empresa donde se trabaja y la ocupación principal en la que desempeña el jefe de hogar de la clase dominante.
En suma, el análisis demuestra que las condiciones demográficas, los antecedentes educativos, el capital humano individual y las características propias de cada trabajo son importantes para comprender el ingreso laboral de los jefes de hogar de la clase dominante y que, aun cuando se mantengan constantes, persiste la brecha salarial de origen social. Esto corrobora la primera hipótesis de este estudio.
Cabe destacar que la brecha salarial de género, al igual que la de clase, se mantiene, pudiendo ser ambas azuzadas por las diferencias territoriales. Es tal sentido, las brechas salariales presentan un escenario atravesado por un patrón de acumulación de desventajas. Otro punto relevante es la diferencia que ejerce, sobre el salario, el lugar donde se cursa la educación superior y, en particular, la reputación de la universidad de egreso. Los individuos analizados de las ocupaciones destacadas que egresan de universidades reconocidas y, en especial, de régimen privado perciben un ingreso laboral mayor que aquellos que proceden de otras universidades.
Por otro lado, se ha empleado la descomposición de Oaxaca – Blinder para analizar en qué medida la brecha salarial de clase esta explicada por las características observables de los jefes de hogar de la clase dominante. Este método estadístico permite descomponer la brecha salarial en dos componentes, uno explicado y otro no explicado (twofold decomposition). Mientras que el primero muestra qué tanto los atributos observables (como los sociodemográficos, educativos, de capital humano y contexto laboral) contribuyen a la brecha salarial de clase, el segundo proporciona la magnitud de diferencias basadas en factores no observables.
En la tabla 2, las estimaciones del método de Oaxaca – Blinder8 determinan que la brecha salarial de clase, S/ 1191 (= S/4411,7-S/3220,7), representa el 37 % del ingreso mensual promedio de los jefes de hogar de origen no privilegiado (S/3220,7). Asimismo, si quienes provienen de un origen social no privilegiado tuviesen, en promedio, las mismas características observables que sus contrapartes de origen privilegiado, su ingreso laboral se incrementaría en casi 15 % de lo que se estima en promedio.
Sin embargo, el restante 19 % es necesario para que se igualen los salarios entre los que se movilizaron ascendentemente (los que provienen de un origen no privilegiado) y los que se mantuvieron estables en la escala social (los que provienen de un origen privilegiado) solo podría ser alcanzado si no existieran los atributos no observables o, como es considerado de forma tradicional por la literatura, no debería de persistir una situación de discriminación entre estos dos grupos.
La descomposición de Oaxaca – Blinder también permite visualizar que las características medibles y observables de los jefes de hogar de la clase dominantes, en general, explican un 44 % de la brecha salarial de clase. El restante 56 % de la diferencia salarial se puede atribuir a factores ligados a formas de discriminación de clase.
Dentro de los factores medibles que contribuyen a explicar la brecha salarial de clase, los relacionados a la educación son los más importantes. En otras palabras, si los antecedentes educativos de los que ascendieron de clase social fuesen similares a los que se mantuvieron estables en la clase social dominante la brecha salarial de clase se reduciría en 21 %. En particular, el tipo de universidad de donde se egresa resulta la característica educativa que más incide en la brecha salarial. Si los jefes de hogar de origen social menos privilegiado egresaran de la misma universidad que sus contrapartes de origen más privilegiado la brecha salarial de clase se reduciría en 14 %. Estos resultados permiten comprobar la segunda hipótesis del estudio.
Otro elemento igual de importante para comprender las discrepancias de ingresos es el de residir en Lima, lo cual hace que la diferencia de salarios mensuales entre los miembros de la clase dominante de origen privilegiado y no privilegiado se contraiga en 14 %. Finalmente, se destaca el tipo de empresa donde se labora: si los grupos comparados trabajasen en una empresa de igual tamaño se reduciría en un 6 % la brecha salarial de clase.
Las brechas salariales han cobrado atención dentro y fuera de la Academia por su relevancia en los debates sobre meritocracia, privilegio y discriminación. Los resultados de este artículo demuestran que esta atención es imprescindible si se quiere obtener un panorama completo de las formas en que opera la reproducción de asimetrías.
Para determinar la magnitud de la brecha salarial de clase se analiza, en primer lugar, si es que factores usualmente asociados a diferencias de ingreso en la literatura pueden neutralizarla. De estos, un factor que ejerce un efecto independiente e importante es el género. En consonancia con la literatura sobre desigualdad de género en la región, este estudio muestra que en las ocupaciones más destacadas las remuneraciones de las mujeres son bastante menores que las de los hombres. Si bien en otros estudios se encuentra que la brecha salarial de género es sensible a factores como diferencias educativas, industria, ocupación y horas trabajadas entre mujeres y hombres (Emerek, 2017; Hirsch, König y Möller, 2013; Ñopo, 2004), no existe control posible que pueda neutralizar esta brecha.
Otro factor que incide significativamente en las diferencias de ingresos es el territorio. El fenómeno del centralismo histórico del Perú (Contreras, 2000) se traduce en la sobrerrepresentación de las ocupaciones más destacadas en Lima: 61 % de las ocupaciones que reúne la clase dominante se ubican en la ciudad capital, con 76 % para el caso de directores y gerentes de empresas (Rentería y Zárate, 2022). Pero este estudio muestra que a ello hay que agregar que es aquí también en donde se concentran los mayores ingresos para estas ocupaciones.
Asimismo, la educación es también otro factor que muestra una incidencia importante en la magnitud de la brecha salarial de clase. Como se ha visto, tanto en las regresiones como en la descomposición de Oaxaca – Blinder, ello no equivale solo a que personas de un origen privilegiado y sus contrapartes alcancen un nivel educativo similar, sino que el tipo de institución de educación superior de la que egresan resulta fundamental (Sullivan et al., 2018; Zimmerman, 2019). Como se muestra en la figura 2, los egresados de universidades top, más aún en el caso de las privadas, obtienen una remuneración significativamente mayor que sus contrapartes en las demás instituciones superiores del país.
Estos resultados deben ser interpretados a la luz de los factores que caracterizan el sistema universitario peruano (Cuenca, Reátegui y Oré, 2019). No solo quienes provienen de un origen social menos privilegiado tienen menos posibilidades de acceder a la educación superior, sino que la gran segregación de instituciones en términos de calidad y costos limitan las posibilidades de los estudiantes egresados de las universidades menos prestigiosas de acceder a mejores trabajos y remuneraciones; es decir, limitan sus posibilidades de movilidad social (Benavides y Etesse, 2012; Benavides et al., 2015). Para el caso de Lima, diferentes estudios muestran que muchas de las empresas líderes reclutan personal solo de un puñado de universidades privadas de élite (Galarza, Kogan y Yamada, 2011; Kogan, Lay y Fuchs, 2013). Si se considera que estas, a su vez, congregan desproporcionadamente a estudiantes provenientes de las clases más privilegiadas (Huber y Lamas, 2017; Reátegui, Grompone y Rentería, 2022), aparece un escenario en el que la institución educativa en sí misma constituye un factor de desigualdad (Saraví, 2015).
En cuanto a lo étnico, es llamativo que la variable de autoidentificación étnico racial no resulte significativa. Si bien estos resultados podrían ser alentadores, resulta preciso ser precavido con este tipo de mediciones para la región latinoamericana y, en particular, para el caso peruano. Como muestra Sulmont (2012), existen múltiples formas de medir la raza y etnicidad en estos contextos, cada una con resultados distintos en cuanto a dinámicas de exclusión. Si la literatura reciente muestra la inestabilidad de las fronteras entre supuestas razas, en gran parte de los países de la región latinoamericana estas parecen ser excepcionalmente porosas, lo cual se evidencia en las lógicas de «blanqueamiento» de la población por medio de formas de movilidad social (Cadena, 1995; Portocarrero, 2013; Kogan y Galarza, 2015).
Pero ninguno de los factores, a menudo asociados a distintas formas de desigualdad ni diferencias ligadas al ámbito laboral, neutralizan el efecto del origen social en los ingresos de la clase dominante. Si bien la trayectoria educativa, en particular, el paso por universidades top, reduce significativamente la brecha entre quienes provienen de un origen social privilegiado y los demás, los resultados se inclinan a sospechar que esta raras veces resulte suficiente para balancear estas diferencias. Ya Huber y Lamas (2017) han mostrado que el paso por universidades privadas de élite funciona como un mecanismo de «cierre social» entre los sectores medios y altos, lo cual tiene como correlato que los graduados de estas instituciones posean una ventaja importante en la etapa de reclutamiento en las principales empresas del país (Galarza, Kogan y Yamada, 2011). Sin embargo, este estudio muestra que estas ventajas no solo impactan en la entrada a las empresas y posiciones más destacadas del mercado laboral, sino que, además, afectan la trayectoria en estos ámbitos, evidenciado en la brecha salarial de clase.
Si bien el análisis estadístico en el que descansa este artículo demuestra que el origen social constituye un poderoso mecanismo de reproducción de diferencias económicas en los sectores dominantes, no proporciona elementos para comprender cómo es que el privilegio del origen determina la diferencia de salarios en la práctica. Existe una costumbre muy extendida, en buena parte de la literatura sobre brechas salariales de género y étnico-raciales, de «explicar» espontáneamente la parte inexplicada de la brecha salarial como producto de la discriminación. Si bien la literatura indica la persistencia de diferentes formas de discriminación en el ámbito laboral, algunas bastante explícitas, como muestran Kogan, Lay y Fuchs (2013), resulta insuficiente para explicar la forma en que el origen social privilegiado lubrica la trayectoria profesional. Más allá de la segregación por género, raza o trayectoria educativa en el proceso de reclutamiento de personal, existen formas más sutiles y, por lo tanto, más poderosas por las que unos pocos pueden capitalizar sus antecedentes sociales. Se dedican estas últimas líneas a comentar algunas de estas formas de reproducción de asimetrías con el propósito de que sirva de aliciente para futuras investigaciones.
Uno de los modos en los que el origen privilegiado se traduce en ventajas en entornos profesionales es a través de la afinidad cultural entre personas de diferentes rangos. Como muestra Rivera (2012), el proceso de reclutamiento de personal en ocupaciones destacadas suele ir más allá de la evaluación de habilidades: los candidatos suelen ser apreciados también por afinidades culturales con los empleadores y evaluadores en términos de actividades de ocio, experiencias y estilos de presentación personal. Este proceso de «coincidencia cultural» (cultural matching) se nutre de la familiaridad que experimentan personas que provienen de un origen social: familiaridad tanto en el sentido de facilidad en el trato, como en su renitencia a la familia de origen (Bourdieu, 2015: 40). Esta afinidad no solo otorga ventajas en el acceso a empresas e instituciones, sino que aventaja a quienes provienen de un origen social privilegiado a lo largo de la trayectoria académica y profesional, disfrazando de «habilidades blandas» conocimientos y pericias prácticas adquiridas en circuitos sociales exclusivos (Reátegui, Grompone y Rentería, 2022; Rentería, Grompone y Reátegui, 2020).
Como muestran Friedman y Laurison (2019), a la par que en entornos destacados solo un puñado de personas se sienten como peces en el agua, la coincidencia cultural otorga mayores oportunidades para que quienes provienen de un origen privilegiado muestren un «sentido de autorización» (self-entitlement) que resulta particularmente provechoso para el éxito en la carrera profesional. La contraparte de este proceso es que muchas veces sus pares menos privilegiados optan por autoexcluirse de mejores posibilidades laborales como una medida de protección ante la posibilidad de no encajar en entornos destacados. Más que formas abiertas de discriminación y exclusión, estos estudios muestran que para echar luz sobre las causas de la brecha salarial de clase es necesario conocer de cerca las culturas organizacionales de los diferentes entornos profesionales en donde circula la clase dominante. Esto último equivale a profundizar en las aspiraciones, estrategias y lógicas prácticas que subyacen en la trayectoria de personas de diferente origen social en los circuitos profesionales más destacados del país. Solo así es posible comprender a cabalidad cómo es que se hace indeleble la marca del origen social.
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Tabla A1. Estadísticos descriptivos de la muestra
|
Variables |
Muestra total (N=5612) |
Origen privilegiado (N=1684) |
Origen no privilegiado (N=2504) |
|
Ingreso proveniente del trabajo mensual (promedio) |
5261,38 |
5972,74 |
4366,84 |
|
Sociodemográficos |
|
||
|
Sexo (%) |
|
||
|
Hombre |
80,96 % |
78,95 % |
83,70 % |
|
Mujer |
19,04 % |
21,05 % |
16,30 % |
|
Edad (%) |
|
||
|
25 a 34 años |
14,07 % |
20,44 % |
12,37 % |
|
35 a 44 años |
24,66 % |
30,67 % |
21,59 % |
|
45 a 54 años |
31,76 % |
29,91 % |
31,58 % |
|
55 a 65 años |
29,51 % |
18,98 % |
34,46 % |
|
Estado marital (%) |
|
||
|
Sin cónyuge |
28,88 % |
30,98 % |
28,00 % |
|
Con cónyuge |
71,12 % |
69,02 % |
72,00 % |
|
Autoidentificación étnica (%) |
|
||
|
Mestizo |
74,80 % |
75,80 % |
71,87 % |
|
Indígena |
12,80 % |
11,75 % |
18,27 % |
|
Blanco |
5,52 % |
5,85 % |
3,90 % |
|
Afroperuano |
1,69 % |
1,44 % |
2,28 % |
|
Otro/No sabe |
5,19 % |
5,15 % |
3,68 % |
|
Idioma materno (%) |
|
|
|
|
Castellano |
94,61 % |
97,32 % |
94,54 % |
|
Lengua indígena |
4,95 % |
2,02 % |
9,18 % |
|
Lengua extranjera |
0,40 % |
0,66 % |
0,18 % |
|
Sordomudo |
0,04 % |
0,00 % |
0,11 % |
|
Área de residencia (%) |
|
||
|
Urbano |
99,03 % |
99,41 % |
98,24 % |
|
Rural |
0,97 % |
0,59 % |
1,76 % |
|
Residencia en el departamento capital (%) |
|
||
|
Reside en el departamento de Lima |
38,40 % |
39,84 % |
59,53 % |
|
Reside fuera del departamento de Lima |
61,60 % |
60,16 % |
40,47 % |
|
Medidas educativas |
|
||
|
Años de educación (promedio) |
19,4 |
19,61 |
19,31 |
|
Tipo de centro de estudio (%) |
|
||
|
Estatal |
48,92 % |
44,47 % |
56,69 % |
|
Privado |
51,08 % |
55,53 % |
43,31 % |
|
Tipo de universidad (%) |
|
|
|
|
Sin educación superior |
9,09 % |
3,40 % |
3,48 % |
|
Educación técnica |
4,67 % |
4,65 % |
4,41 % |
|
Educación universitaria |
55,52 % |
24,54 % |
8,92 % |
|
Top universidad privada |
18,82 % |
55,66 % |
72,91 % |
|
Top universidad pública |
11,90 % |
11,75 % |
10,27 % |
|
Medidas de capital humano |
|
||
|
Horas trabajadas a la semana (promedio) |
40,5 |
40,82 |
39,39 |
|
Experiencia laboral (promedio) |
10,1 |
8,71 |
11,1 |
|
Empleo |
|
|
|
|
Situación de informalidad (%) |
|
||
|
Empleo informal |
13,41 % |
12,94 % |
15,92 % |
|
Empleo formal |
86,59 % |
87,06 % |
84,08 % |
|
Tamaño de empresa (%) |
|
||
|
Microempresa |
33,29 % |
33,22 % |
37,00 % |
|
Pequeña empresa |
15,06 % |
15,33 % |
11,26 % |
|
Media y gran empresa |
51,44 % |
51,37 % |
51,60 % |
|
No especificado |
0,21 % |
0,08 % |
0,14 % |
|
Ocupación (%) |
|
||
|
Élite económica |
9,52 % |
9,59 % |
9,23 % |
|
Profesionales de las finanzas |
12,90 % |
12,02 % |
12,82 % |
|
Profesionales de alto nivel |
58,03 % |
57,89 % |
55,90 % |
|
Élite cultural |
19,36 % |
20,46 % |
21,76 % |
|
Técnicos |
0,19 % |
0,05 % |
0,28 % |
Nota: Un total de 1424 jefes de hogar de la muestra no respondieron la pregunta sobre el nivel educativo de sus padres, por lo tanto, no se pudo determinar su origen social.
Fuente: Elaboración propia.
Tabla A2. Listado de universidades privadas y públicas consideradas como prestigiosas
|
Top universidades privadas |
|
Pontificia Universidad Católica del Perú |
|
Universidad Científica del Sur |
|
Universidad de Ciencias y Artes de América Latina |
|
Universidad de Lima |
|
Universidad de Piura |
|
Universidad de San Martín de Porres |
|
Universidad del Pacífico |
|
Universidad ESAN |
|
Universidad Peruana Cayetano Heredia |
|
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas |
|
Universidad Ricardo Palma |
|
Top universidades públicas |
|
Universidad Nacional Agraria La Molina |
|
Universidad Nacional de Ingeniería |
|
Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
Fuente: Elaboración propia.
Figura A1. Brecha salarial de clase según diferentes estrategias de medición del origen social
Fuente: Elaboración propia.
Tabla A3. Factores de inflación de la varianza (FIV) del modelo 4 de la tabla 1
|
Variables |
FIV |
|
Origen no privilegiado |
1,17 |
|
Sexo |
1,46 |
|
Edad |
84,37 |
|
Edad (al cuadrado) |
84,73 |
|
Con conyugue |
1,45 |
|
Autoidentificación étnica |
|
|
Indígena |
3,98 |
|
Afroperuano |
1,4 |
|
Mestizo |
3,95 |
|
Idioma materno |
|
|
Lengua indígena |
1,25 |
|
Lengua extranjera |
1,05 |
|
Rural |
1,04 |
|
Reside en el departamento de Lima |
1,52 |
|
Años de educación |
1,58 |
|
Centro educativo privado |
1,38 |
|
Tipo de universidad |
|
|
Sin educación superior |
1,4 |
|
Educación técnica |
1,22 |
|
Top universidad privada |
1,53 |
|
Top universidad pública |
1,34 |
|
Experiencia laboral |
11,32 |
|
Experiencia laboral (al cuadrado) |
10,86 |
|
Horas trabajadas a la semana |
1,05 |
|
Ocupación |
|
|
Élite económica |
1,16 |
|
Profesionales de las finanzas |
1,24 |
|
Élite cultural |
1,22 |
|
Técnicos |
1,06 |
|
Empleo informal |
1,14 |
|
Tamaño de empresa |
|
|
Pequeña empresa |
1,25 |
|
Mediana y gran empresa |
1,37 |
|
FIV promedio |
8,12 |
Fuente: Elaboración propia.
Figura A2. Densidad de Kernel estimada de los residuos del modelo 4 de la tabla 1
Fuente: Elaboración propia.
1 Este estudio mide el capital cultural de los estudiantes, basado en un índice compuesto por la posesión de obras de arte y cantidad de libros de literatura (Marteleto y Andrade, 2014: 21).
2 Esta encuesta es una fuente estadística tradicionalmente empleada para obtener información sociodemográfica y económica de los hogares peruanos. La muestra de la encuesta es del tipo probabilística, de áreas, estratificada, multietápica e independiente en cada ámbito de estudio. Es representativa en los ámbitos departamental y nacional, así como en los ámbitos urbano y rural.
3 La información del logro educativo del padre y la madre del jefe de hogar es recolectada a través de la pregunta ¿Cuál fue el nivel de estudios alcanzado por su padre (madre)?, cuyas opciones de respuesta son: sin nivel educativo, primaria incompleta, primaria completa, secundaria incompleta, secundaria completa, superior no universitaria incompleta, superior no universitaria completa, superior universitaria incompleta y superior universitaria completa.
4 Asimismo, no es una preocupación que este procedimiento sesgue los resultados finales dado que, al hacer dos ensayos de este proceso, el primero solo con la información del padre y el segundo solo con la información de la madre, y completando la metodología propuesta, se obtienen estimaciones estadísticamente similares de la brecha salarial de clase (véase figura A1).
5 Este modelo cumple los supuestos básicos de un modelo de regresión lineal múltiple. La multicolinealidad es baja. Los factores de inflación de la varianza (FIV) de las variables independientes son, en su mayoría, menores a diez, además el FIV promedio del modelo es 8,12 (véase tabla A3). El problema de heterocedasticidad de los residuos del modelo se corrige estimando, de forma robusta, la matriz de varianzas y covarianzas de los errores. Los residuos siguen una distribución normal (véase figura A2).
6 Para revisar el listado de universidades privadas y públicas consideradas como prestigiosas puede revisarse la tabla A2 del anexo.
7 Otro indicador de capital humano que se considera en las regresiones es el de la experiencia laboral (operacionalizada por los años de trabajo en la ocupación principal), sin embargo, este no resulta estadísticamente significativo.
8 Para el cálculo de la descomposición de Oaxaca – Blinder se consideraron los mismos regresores del modelo 4 de la tabla 1.
