Determinantes de la brecha salarial de género en los trabajadores del sector privado peruano, 2023

Descripción del Articulo

El objetivo fue identificar los determinantes de la brecha salarial de género en los trabajadores del sector privado peruano, 2023. Dentro del marco teórico principalmente de la teoría del capital humano y la discriminación. La metodología de investigación es de tipo explicativo causal, enfoque cuan...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Bujaico De la Cruz, Luis Angel, Gonzales Callata, Jose Antonio
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2025
Institución:Universidad Nacional del Callao
Repositorio:UNAC-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.unac.edu.pe:20.500.12952/11300
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12952/11300
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Brecha salarial
Educación
Sectores económicos
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.01
Descripción
Sumario:El objetivo fue identificar los determinantes de la brecha salarial de género en los trabajadores del sector privado peruano, 2023. Dentro del marco teórico principalmente de la teoría del capital humano y la discriminación. La metodología de investigación es de tipo explicativo causal, enfoque cuantitativo y diseño no experimental; utilizando datos de corte transversal anualmente en la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO) de los módulos 2,3 y 5. También el uso de la econometría a través de los Mínimos Cuadrados Ordinario (MCO) para los grupos de hombres y mujeres, obteniendo como resultados un R- cuadrado de 0.3156, 0.3443 respectivamente. Es decir, que el 31.56% y el 34.43% de la variación en sus ingresos promedios son explicadas por el conjunto de variables explicativas (nivel educativo, tamaño de la empresa, sectores económicos, etc.). Se concluye a través de la descomposición de Oaxaca – Blinder, que la brecha en cuanto al sueldo es de 0.2642, es decir que los caballeros ganan 26.42% más que las damas. Dentro de los factores determinantes de la diferencia en las remuneraciones de género, el 85.7% está representado por las características no visibles o de discriminación.
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