Brecha salarial de género en México: descomposición con selección muestral y heterogeneidad por formalidad (2018–2025)

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.29105/ensayos45.2-6

Palabras clave:

brecha salarial de género, descomposición Oaxaca–Blinder, corrección de Heckman

Resumen

Objetivo: Analizar la magnitud, composición y heterogeneidad de la brecha salarial de género en México durante el período 2018–2025, excluyendo 2020 y 2021, con el propósito de evaluar su estabilidad temporal y su heterogeneidad entre los sectores formal e informal del mercado laboral. Metodología: Se aplicó la descomposición Oaxaca–Blinder con corrección de Heckman e identificación paramétrica mediante restricciones de exclusión de fertilidad sobre microdatos deduplicados de la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE). Los errores estándar se estimaron mediante el método delta con conglomerados a nivel de unidad primaria de muestreo. Resultados: Los resultados documentaron una brecha salarial condicional estable en torno al 30% durante el período, con un componente explicado negativo que indica una composición observable más favorable para las mujeres. La disparidad se concentró en el sector informal, donde la brecha fue aproximadamente tres veces mayor que en el sector formal. Asimismo, el sesgo de selección fue estadísticamente detectable, aunque económicamente modesto. Implicaciones: Los hallazgos sugieren que la formalización del empleo constituye un mecanismo plausible para reducir la brecha salarial agregada, al limitar el espacio en el que operan penalizaciones salariales no atribuibles a dotaciones observables. Originalidad: El estudio aporta evidencia sobre la estabilidad temporal y la heterogeneidad de la brecha salarial de género en México mediante la combinación de la descomposición Oaxaca–Blinder con corrección de Heckman, incorporando una comparación entre los sectores formal e informal del mercado laboral.  

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Biografía del autor/a

José Alberto Pérez Gómez, Benemérita Universidad Autónoma de Puebla

José Alberto Pérez Gómez es Licenciado en Economía y Maestro en Ciencias Políticas por la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla (BUAP), Doctor en Desarrollo Regional por El Colegio de Tlaxcala. Desde 2010 se desempeña como profesor-investigador en la BUAP, donde ha enfocado su trabajo académico en el estudio de la pobreza y la desigualdad regional, la economía política, la participación ciudadana y la evaluación de políticas públicas y desarrollo territorial.

Su experiencia profesional combina la academia con la gestión pública: ha sido Director de Planeación del Municipio de San Pedro Cholula (2024), evaluador de programas federales como el FISMDF y el FORTAMUNDF en Tehuacán, y responsable de diagnósticos de especialización económica municipal, además de formar parte del padrón de evaluadores de la BUAP.

Cuenta con una sólida formación técnica en econometría moderna, econometría espacial, geoestadística, evaluación de impacto y presupuesto basado en resultados, respaldada por múltiples diplomados y certificaciones obtenidos entre 2014 y 2025. Domina herramientas como Stata, Python y RStudio, y aplica metodologías como Diferencias en Diferencias, Propensity Score Matching, modelos ARIMA/GARCH, regresiones espaciales (SAR/SDM) y regresiones cuantílicas.

Steve Aguilar Hernández, Benemérita Universidad Autónoma de Puebla

Steve Aguilar es economista egresado de la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla (BUAP), con formación en análisis económico, estadístico y econométrico aplicado. Mi experiencia se ha enfocado en el manejo y análisis de bases de datos, modelación econométrica y evaluación de fenómenos económicos y sociales, con especial interés en el mercado laboral, la desigualdad, la economía regional y las políticas públicas.

He participado en proyectos de investigación utilizando herramientas como Stata, R, Excel y sistemas de información geográfica, aplicando metodologías como modelos de regresión, descomposición Oaxaca-Blinder, corrección por sesgo de selección de Heckman y modelos de econometría espacial. Mi trabajo de tesis aborda la brecha salarial de género en México mediante técnicas econométricas aplicadas a microdatos de la ENOE.

En el ámbito profesional, he desarrollado experiencia en análisis financiero, conciliación de cuentas y manejo de información administrativa, fortaleciendo habilidades analíticas, organización, resolución de problemas y trabajo en equipo.

Actualmente curso la Maestría en Economía en la BUAP, con el objetivo de profundizar en el análisis cuantitativo aplicado y contribuir al diseño y evaluación de políticas públicas basadas en evidencia que favorezcan el desarrollo económico y social de México.

Citas

[1] Arceo-Gómez, E. O., & Campos-Vázquez, R. M. (2014). Evolución de la brecha salarial de género en México. El Trimestre Económico, 81(323), 619–653. https://doi.org/10.20430/ete.v81i323.125

[2] Arceo Gómez, E. O., Campos Vázquez, R. M., Medina Cortina, E. M., & Vélez Grajales, R. (2018). Negociación y preferencias económicas por género: evidencia experimental en México. El Trimestre Económico, 85(339), 645–678. https://doi.org/10.20430/ete.v85i339.523

[3] Arceo-Gómez, E. O., & Torres López, P. J. (2021). Brechas salariales por autoidentificación indígena y rasgos lingüísticos en México. Sobre México. Temas de Economía. Nueva Época, 1(3), 129–161. https://doi.org/10.48102/rsm.vi3.94

[4] Becker, G. S. (1957). The economics of discrimination. University of Chicago Press.

[5] Blinder, A. S. (1973). Wage discrimination: Reduced form and structural estimates. Journal of Human Resources, 8(4), 436–455. https://doi.org/10.2307/144855

[6] Bonavida, C., & Gasparini, L. (2024). El rol de las habilidades y las tareas en las brechas de género en América Latina (Documento de Trabajo del CEDLAS N.º 330). Centro de Estudios Distributivos, Laborales y Sociales, Universidad Nacional de La Plata. doc_cedlas330.pdf

[7] Cameron, A. C., & Miller, D. L. (2015). A practitioner’s guide to cluster-robust inference. Journal of Human Resources, 50(2), 317–372. https://doi.org/10.3368/jhr.50.2.317

[8] Canedo, A. (2019). Labor market discrimination against indigenous peoples in Mexico: A decomposition analysis of wage differentials. Iberoamericana—Nordic Journal of Latin American and Caribbean Studies, 48(1), 12–27. https://doi.org/10.16993/iberoamericana.433

[9] Castro Lugo, D., Rodríguez Pérez, R. E., & Ramos Lobo, R. (2021). ¿Existe convergencia regional en la brecha salarial por género en México? Economía, Sociedad y Territorio, 21(67), 685–717. https://doi.org/10.22136/est20211633

[10] Choe, C., Jung, S., & Oaxaca, R. L. (2022). What’s the risk from competing? Competition aversion and the gender wage gap (IZA Discussion Paper No. 15048). IZA Institute of Labor Economics. https://www.iza.org/publications/dp/15048/whats-the-risk-from-competing-competition-aversion-and-the-gender-wage-gap

[11] Cuéllar, C. Y., & Moreno, J. O. (2022). Employment, wages, and the gender gap in Mexico: Evidence of three decades of the urban labor market. Latin American Journal of Central Banking, 3(2), 100055. https://doi.org/10.1016/j.latcb.2022.100055

[12] De la Luz Tovar, C., & Pineda Salazar, S. I. (2023). Análisis regional de la discriminación salarial de los trabajadores indígenas en México. Nóesis. Revista de Ciencias Sociales y Humanidades, 32(64), 47–72. https://doi.org/10.20983/noesis.2023.2.3

[13] Fortin, N. M. (2008). The gender wage gap among young adults in the United States: The importance of money versus people. Journal of Human Resources, 43(4), 884–918. https://doi.org/10.3368/jhr.43.4.884

[14] Heckman, J. J. (1979). Sample selection bias as a specification error. Econometrica, 47(1), 153–161. https://doi.org/10.2307/1912352

[15] Instituto Nacional de Estadística y Geografía. (2018–2019, 2022–2025). Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE), población de 15 años y más de edad: microdatos [Conjunto de datos]. https://www.inegi.org.mx/programas/enoe/15ymas/

[16] Jann, B. (2008). The Blinder–Oaxaca decomposition for linear regression models. The Stata Journal, 8(4), 453–479. https://doi.org/10.1177/1536867X0800800401

[17] Jung, S. (2014). The gender wage gap and sample selection via risk attitudes (THEMA Working Paper No. 2014-25). Université de Cergy-Pontoise. https://shs.hal.science/halshs-00965520v2

[18] Kröger, H., & Hartmann, J. (2021). Extending the Kitagawa–Oaxaca–Blinder decomposition approach to panel data. The Stata Journal, 21(2), 360–410. https://doi.org/10.1177/1536867X211025800

[19] Linthon Delgado, D. E., & Méndez-Heras, L. B. (2022). Descomposición de la brecha salarial de género en el Ecuador. Revista Mexicana de Economía y Finanzas Nueva Época, 17(1), e706. https://doi.org/10.21919/remef.v17i1.706

[20] Mincer, J. (1974). Schooling, experience, and earnings. National Bureau of Economic Research. https://www.nber.org/books-and-chapters/schooling-experience-and-earnings

[21] Mussa, R. (2014). Extending the Oaxaca–Blinder decomposition to the independent double hurdle model: With application to parental spending on education in Malawi. Studies in Economics and Econometrics, 38(3), 39–54. https://doi.org/10.1080/10800379.2014.12097271

[22] Mulligan, C. B., & Rubinstein, Y. (2008). Selection, investment, and women’s relative wages over time. The Quarterly Journal of Economics, 123(3), 1061–1110. https://doi.org/10.1162/qjec.2008.123.3.1061

[23] Oaxaca, R. (1973). Male-female wage differentials in urban labor markets. International Economic Review, 14(3), 693–709. https://doi.org/10.2307/2525981

[24] Oaxaca, R. L., & Ransom, M. R. (1994). On discrimination and the decomposition of wage differentials. Journal of Econometrics, 61(1), 5–21. https://doi.org/10.1016/0304-4076(94)90074-4

[25] Oaxaca, R. L., & Sierminska, E. (2023). Oaxaca–Blinder meets Kitagawa: What is the link? (IZA Discussion Paper No. 16188). IZA Institute of Labor Economics. https://www.iza.org/publications/dp/16188/oaxaca-blinder-meets-kitagawa-what-is-the-link

[26] Olivetti, C., & Petrongolo, B. (2008). Unequal pay or unequal employment? A cross-country analysis of gender gaps. Journal of Labor Economics, 26(4), 621–654. https://doi.org/10.1086/589458

[27] Ospino, C. G., Roldán Vásquez, P., & Barraza Narváez, N. (2010). Oaxaca–Blinder wage decomposition: Methods, critiques and applications. A literature review [La descomposición salarial de Oaxaca–Blinder: métodos, críticas y aplicaciones. Una revisión de la literatura]. Revista de Economía del Caribe, (5), 237–274. https://doi.org/10.14482/ecoca.05.909.864

[28] Otsu, T., & Tanaka, S. (2022). Empirical likelihood inference for Oaxaca–Blinder decomposition. Economics Letters, 219, 110812. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2022.110812

[29] Phelps, E. S. (1972). The statistical theory of racism and sexism. American Economic Review, 62(4), 659–661. http://www.jstor.org/stable/1806107

[30] Polachek, S. W. (1981). Occupational self-selection: A human capital approach to sex differences in occupational structure. The Review of Economics and Statistics, 63(1), 60–69. https://doi.org/10.2307/1924218

[31] Popli, G. K. (2013). Gender wage differentials in Mexico: A distributional approach. Journal of the Royal Statistical Society: Series A (Statistics in Society), 176(2), 295–319. https://doi.org/10.1111/j.1467-985X.2011.01031.x

[32] Puhani, P. A. (2000). The Heckman correction for sample selection and its critique. Journal of Economic Surveys, 14(1), 53–68. https://doi.org/10.1111/1467-6419.00104

[33] Rahimi, E., & Hashemi Nazari, S. S. (2021). A detailed explanation and graphical representation of the Blinder–Oaxaca decomposition method with its application in health inequalities. Emerging Themes in Epidemiology, 18, Article 12. https://doi.org/10.1186/s12982-021-00100-9

[34] Rodríguez Pérez, R. E. (2018). Brecha salarial por género en México: desde un enfoque regional, según su exposición a la apertura comercial 2005–2015. Nóesis. Revista de Ciencias Sociales y Humanidades, 27(54), 19–38. https://doi.org/10.20983/noesis.2018.2.2

[35] Rodríguez Pérez, R. E. (2019). Diferencial salarial por género entre el sector público y privado formal-informal en México. Revista de Economía, 36(93), 62–89. https://doi.org/10.33937/reveco.2019.108

[36] Romero Martínez, V. M., & Prudencio Vázquez, J. A. (2022). Brecha salarial de género: análisis exploratorio con la ENOE, 2013 y 2018. En M. del P. A. Mora Cantellano, S. E. Serrano Oswald, & V. E. Mota Flores (Coords.), Reconfigurando territorios a partir de la cultura, el empoderamiento de las mujeres y nuevos turismos (Vol. 4, pp. 299–318). Universidad Nacional Autónoma de México; Asociación Mexicana de Ciencias para el Desarrollo Regional. http://ru.iiec.unam.mx/5895/

[37] Rosales, R. A., Mendoza González, M. Á., & Quintana Romero, L. (2023). Análisis espacial de la desigualdad salarial y la precariedad laboral en el sector turístico mexicano. Contaduría y Administración, 68(2), e392. https://doi.org/10.22201/fca.24488410e.2023.4828

[38] Salce Díaz, F. (2021). Evolución y análisis de la discriminación salarial por género en Chile. El Trimestre Económico, 88(349), 39–75. https://doi.org/10.20430/ete.v88i349.984

Descargas

Publicado

2026-07-31

Cómo citar

Pérez Gómez, J. A., & Aguilar Hernández, S. (2026). Brecha salarial de género en México: descomposición con selección muestral y heterogeneidad por formalidad (2018–2025). Ensayos Revista De Economía, 45(2), 307–343. https://doi.org/10.29105/ensayos45.2-6

Número

Sección

Artículos