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Valencia, España
Investigamos la brecha de género oculta, la desigualdad salarial inexplicable que podría relacionarse con la discriminación directa. Se estima un Modelo Lineal General combinando las variables de la Encuesta Española de Estructura Salarial de 2018 para construir tipologías con máxima brecha salarial. Construimos una matriz con todas las combinaciones de variables explicativas incluido el sexo (>3 millones de filas). Predecimos el salario con el modelo y calculamos la brecha salarial entre filas cuya única diferencia es el sexo. Ordenamos filas seleccionando aquellas con la máxima brecha salarial (≥ percentil 99) para identificar tipologías. Ajustamos así el cálculo de la brecha oculta (13,1%) e identificamos los tipos de ocupación donde se da mayoritariamente (puestos de trabajo fijos en empresas de 1 a 49 trabajadores del sector industrial del Noroeste de España). Adicionalmente, observamos las características de las mujeres que más la padecen (mujeres ≥ 50 años con educación media y alta).
We investigate the hidden gender gap, the unexplained wage inequality that could be related to direct discrimination. A General Linear Model combining the variables of the 2018 Spanish Structure of Earnings Survey is estimated to construct typologies with maximum pay gap. We build a matrix with all combinations of explanatory variables including sex (>3 million rows). We predict salary with the model and calculate the wage gap between rows whose only difference is sex. We order rows selecting those with the maximum pay gap (≥ 99th percentile) to identify typologies. Therefore, we are able to adjust the calculation of the hidden gap (13.1%) and identify the type of occupation where it mostly occurs (permanent jobs, in companies of 1 to 49 workers in the industrial sector of the Northwest of Spain). Additionally, we highlight the characteristics of women who suffer most from it (women ≥ 50 years with medium and high education).
