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70,6 %, 19,1 % o 15,0 %. Los tres son correctos. Ese es el problema.

70,6%brecha bruta19,1%ajustada por sector15,0%ajustada por horas

El problema

En debates sobre la brecha salarial de género, cada parte cita su propio número y acusa a la otra de mentir. Lo curioso es que las dos tienen razón: las tres cifras más citadas son todas correctas, pero responden a preguntas distintas. El análisis no toma partido — hace explícito por qué las tres son simultáneamente verdad y cómo elegir entre ellas no es una decisión técnica, sino política.

Los datos

IPUMS-CPS (Current Population Survey): muestra representativa nacional de EEUU con salarios brutos anuales, horas trabajadas por semana, sector de actividad, ocupación (a 3 dígitos SOC) y nivel educativo. La fuente es la misma que usa la BLS para sus estadísticas oficiales.

Enfoque

  • Brecha bruta (70,6%): comparación directa de salario anual medio sin ningún ajuste — la cifra que cita habitualmente el activismo
  • Ajuste por sector y ocupación (19,1%): controla por el tipo de trabajo que elige cada grupo — la cifra que cita habitualmente el debate económico liberal
  • Ajuste adicional por horas trabajadas (15,0%): controla también por jornada — la cifra preferida por quienes argumentan que la brecha es elección, no discriminación
  • Análisis del sesgo de variable omitida: ¿por qué "ajustar por ocupación" no es neutralizar el sesgo si la segregación ocupacional es en sí misma un efecto de la discriminación?
  • Regresión múltiple para descomponer la brecha en parte explicada y parte residual con cada conjunto de controles

Herramientas

jupyter
pandas
ipums

Resultado

No existe una cifra correcta — existe una cifra para cada pregunta. El análisis hace visible lo que se sacrifica en cada paso del ajuste y por qué "ajustado" no es sinónimo de "justo": ajustar por ocupación presupone que la elección de ocupación es libre, lo que es precisamente lo que está en disputa.

Próximos pasos

El análisis actual es descriptivo y usa regresión OLS. La extensión más interesante es causal: aplicar variables instrumentales o un diseño de regresión discontinua para separar el efecto de la discriminación directa del efecto de la segregación ocupacional, que los métodos de ajuste convencionales no pueden hacer.