Gender pays gaps in times of COVID-19 in Peru: Effects beyond the average

Carlos Salas Peña; Gabriel Eduardo Moreno Veloza

doi:10.17533/udea.le.n105a359955

Auteurs-es

Carlos Salas Peña Universidad Continental
Gabriel Eduardo Moreno Veloza Universidad Externado de Colombia

DOI :

https://doi.org/10.17533/udea.le.n105a359955

Mots-clés :

écart de rémunération entre les hommes et les femmes, régression quantile, méthodes de décomposition

Résumé

Les données empiriques montrent que l'écart salarial entre les sexes demeure un problème en Amérique latine. Les femmes gagnent moins, travaillent moins d'heures et leur participation au marché du travail est hétérogène selon les secteurs professionnels et les niveaux de qualification. Pendant la période de pandémie de COVID-19, il y a eu une pression à la baisse sur les salaires. Cet article teste les hypothèses du plafond de verre et du plancher collant à deux moments précis, avant et pendant la pandémie. Pour ce faire, la variation de l’écart entre les sexes a été étudiée sur l’ensemble de la répartition salariale. Premièrement, pour estimer l’effet des covariables sur l’écart salarial au-delà de la moyenne, nous comparons l’approche classique de régression quantile conditionnelle et la méthode de régression quantile inconditionnelle utilisant la fonction d’influence récente. Ensuite, une analyse RIF détaillée a été mise en œuvre pour trouver l’influence de chaque covariable sur les effets de structure et de composition. L'écart s'est avéré le plus grand dans les quartiles supérieurs de la répartition des salaires, et son ampleur a légèrement augmenté pendant la pandémie.

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Bibliographies de l'auteur-e

Carlos Salas Peña, Universidad Continental

Universidad Continental. Docente Investigador en la Universidad Continental.

Gabriel Eduardo Moreno Veloza, Universidad Externado de Colombia

Phd(c) en Ciencias Económicas, Estadístico, Politólogo, Magister en Ciencias Económicas, Magister
Estadística Aplicada.
Analista de datos experto, con experiencia en investigación cuantitativa y cualitativa, en planeación,
formulación y evaluación de políticas públicas en temas como: técnicas estadísticas aplicadas, minería
de datos, Big Data y machine learning. Investigador con más de 12 años de experiencia en varías áreas
del conocimiento. Experiencia de más de 10 años en análisis estadísticos robustos de indicadores e
índices laborales y socieconómicos en entidades como ONGs, DANE, Unidad para las Victimas,
Concejo de Bogotá y COTELCO.

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