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María José Moral Rincón
Con los microdatos la Encuesta de estructura salarial (EES) de 2010, 2014 y 2018 se estiman, para la industria, ecuaciones de salarios que controlan por características de los trabajadores (formación, experiencia, inmigrante y edad); de las empresas (localización, tamaño, mercados en los que opera y sector de actividad) y de las relaciones laborales (contrato temporal, jornada parcial, responsabilidad, tipo de convenio y ocupación). Posteriormente, se calculan las brechas salariales ajustadas en función del género y de la tecnología del sector.
Los resultados indican que, en la industria, el salario de una mujer es un 7,3 por 100 más bajo que el de un hombre y, en 2018, se ha mantenido constante. La brecha salarial ajustada por tecnología es muy pequeña (un 2,4 por 100), ya que las diferencias se deben a que los trabajadores en los sectores de tecnología media-alta presentan mayor formación y experiencia, y las empresas son más grandes y con un carácter exportador más intenso.
Using microdata the Wage Structure Survey (WSS) for 2010, 2014 and 2018, and for the industry, wage equations are estimated controlling for worker characteristics (training, experience, immigrant and age); for firms attributes (location, size, markets in which they operate and sector of activity); and for labor relations (temporary contract, part-time, responsibility, type of agreement and occupation).
Next, the gender-adjusted wage gap and the technology-adjusted wage gap are calculated. The results indicate that, in the industry, a woman’s salary is 7.3 % lower than a man’s salary and, in 2018, it has remained constant. The technology-adjusted wage gap is very small (at 2.4 %), as the differences are due to the fact that workers in the medium-high technology sectors have more training and experience, and also companies are larger and more export-intensive
