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Artículo Científico
Análisis de la brecha salarial de género en Ecuador: una
descomposición cuantílica con datos de la Enemdu 2024.
Analysis of the gender pay gap in Ecuador: a quantile decomposition using
data from Enemdu 2024.
Semblantes-Guamán, Rommy Pamela1; Salinas-Quintana, Sughey2; Arcos-Naranjo, Edwin
Vinicio3.
1 Universidad Técnica de Cotopaxi; Ecuador, Latacunga; https://orcid.org/0009-
0008-5102-2644; rommy.semblantes7766@utc.edu.ec
2 Universidad Técnica de Cotopaxi; Ecuador, Latacunga; https://orcid.org/0009-
0000-3696-2963; sugheynicole217@gmail.com
3 Universidad Técnica de Cotopaxi; Ecuador, Latacunga; https://orcid.org/0000-
0002-5491-7127; edwin.arcos4696@utc.edu.ec
1 Autor Correspondencia
https://doi.org/10.63618/omd/isj/v4/n1/218
Resumen: La desigualdad salarial de género constituye uno de los principales
desafíos para el desarrollo económico y social del Ecuador. El objetivo del presente
estudio es identificar y analizar los factores que determinan la brecha salarial de
género y su comportamiento a lo largo de la distribución del ingreso. Para este
propósito, se emplearon técnicas de descomposición cuantílica y el modelo de
corrección de sesgo de selección de Heckman, utilizando información de la Encuesta
Nacional de Empleo, Desempleo y Subempleo de 2024, con una muestra de 114,960
trabajadores entre 25 y 64 años. Los principales hallazgos muestran que las mujeres
enfrentan una penalización salarial del 30.9% después de controlar por
características observables. Las regresiones cuantílicas evidencian un patrón de
"piso pegajoso": la brecha alcanza 45.3% en el percentil 10 y disminuye hasta 19.7%
en el percentil 90. También se encontró que cada año adicional de educación
incrementa los ingresos en 4.65%, mientras que el acceso a seguridad social genera
aumentos del 74.13%, particularmente pronunciados en los cuantiles inferiores.
Finalmente, la residencia en áreas urbanas se asocia con ingresos 27.69%
superiores, y la corrección de sesgo de selección resultó estadísticamente
significativa.
Palabras clave: brecha salarial de género; descomposición cuantílica; discriminación
laboral; mercado laboral ecuatoriano; regresión por cuantiles.
Abstract: Gender wage inequality is one of the main challenges for Ecuador's
economic and social development. The objective of this study is to identify and
analyze the factors that determine the gender wage gap and its behavior across the
income distribution. For this purpose, quantile decomposition techniques and
Heckman's selection bias correction model were used, employing data from the 2024
National Survey of Employment, Unemployment, and Underemployment, with a
sample of 114,960 workers between the ages of 25 and 64. The main findings show
that women face a wage penalty of 30.9% after controlling for observable
characteristics. Quantile regressions show a “sticky floor” pattern: the gap reaches
45.3% at the 10th percentile and decreases to 19.7% at the 90th percentile. It was
also found that each additional year of education increases income by 4.65%, while
access to social security generates increases of 74.13%, particularly pronounced in
the lower quantiles. Finally, residence in urban areas is associated with 27.69% higher
income, and the correction for selection bias was statistically significant.
Keywords: gender pay gap; quantile decomposition; employment discrimination;
Ecuadorian labor market; quantile regression.
Cita: Semblantes-Guamán, R. P.,
Salinas-Quintana, S., & Arcos-
Naranjo, E. V. (2026). Análisis de
la brecha salarial de género en
Ecuador: una descomposición
cuantílica con datos de la Enemdu
2024. Innova Science
Journal, 4(1), 159-
166. https://doi.org/10.63618/omd
/isj/v4/n1/218
Recibido: 23/09/2025
Aceptado: 16/12/2025
Publicado: 31/01/2026
Copyright: © 2026 por los
autores. Este artículo es un
artículo de acceso abierto
distribuido bajo los términos y
condiciones de la Licencia
Creative Commons, Atribución-
NoComercial 4.0 Internacional. (CC
BY-NC).
(https://creativecommons.org/lice
nses/by-nc/4.0/)
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Artículo Científico
1. Introducción
Las diferencias salariales entre hombres y mujeres son manifestaciones de inequidades
estructurales persistentes, tanto en economías avanzadas como emergentes (Blau &
Kahn, 2017; Goldin, 2014). En el Ecuador, las mujeres enfrentan sistemáticamente
menores ingresos laborales que los hombres, incluso después de controlar por
características observables como educación, experiencia y sector de actividad (INEC,
2024). Según datos de la (Comisión Económica para América Latina y el Caribe, 2023)
, a pesar de los avances normativos en materia de igualdad de género consagrados en
la Constitución de 2008, las brechas continúan siendo significativas.
El mercado laboral ecuatoriano se caracteriza por altos niveles de informalidad, marcada
segmentación ocupacional y persistentes desigualdades étnico-raciales que se
intersectan con las inequidades de género (Viveros, 2016). Estas desigualdades tienen
raíces estructurales que se manifiestan desde etapas tempranas: estudios recientes
evidencian diferencias de género en el acceso tecnológico y desarrollo de habilidades
blandas en el ámbito educativo (Santana et al., 2025), así como en la participación
empresarial, donde las mujeres continúan subrepresentadas en posiciones de liderazgo
(Cervantes-Molina et al., 2025). Estudios recientes como el de Pontarollo et al. (2023)
documentan las múltiples dimensiones de la brecha salarial en Ecuador, mientras que
Iñiguez Ladines (2025) proporciona evidencia actualizada sobre su magnitud y
distribución.
Este estudio tiene como objetivo principal identificar y analizar los factores que explican
la brecha salarial por sexo en Ecuador, y cómo se distribuyen estos efectos a lo largo
de los distintos cuantiles del ingreso. Se empleará una descomposición cuantílica con
datos provenientes de la ENEMDU 2024, superando las limitaciones de los métodos
tradicionales que se centran exclusivamente en la media condicional.
2. Materiales y Métodos
2.1. Fuente de datos y población de estudio
Se utilizan datos de la Encuesta Nacional de Empleo, Desempleo y Subempleo
(ENEMDU) del año 2024, elaborada por el INEC. Siguiendo los criterios de Blau y Kahn
(2017), se aplicaron filtros específicos: trabajadores entre 25 y 64 años, asalariados de
tiempo completo que laboraron al menos 26 semanas durante el año. La muestra final
comprende 114,960 trabajadores, de los cuales 56.9% son hombres y 43.1% son
mujeres.
2.2. Variables de estudio
2.2.1. Variable dependiente:
Logaritmo natural del ingreso laboral mensual (ln Y), expresado en dólares
estadounidenses.
2.2.2. Variables independientes:
Capital humano: años de educación formal y años de experiencia laboral
potencial centrada
Sociodemográficas: sexo (1=mujer, 0=hombre)
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Geográficas: región (Costa, Oriente, Insular; base=Sierra) y área (urbana/rural)
Laborales: afiliación a seguridad social e Inverso del Ratio de Mills (IMR)
2.3. Especificación del modelo econométrico
Se estima la ecuación de Mincer extendida con corrección de Heckman:


 
Para capturar la heterogeneidad de la brecha a lo largo de la distribución del ingreso, se
implementa regresión por cuantiles (Koenker & Bassett, 1978) en los percentiles 10, 25,
50, 75 y 90. Posteriormente, se aplica la descomposición cuantílica siguiendo la
metodología RIF-regression propuesta por Firpo et al. (2009):
󰆽󰢭
󰆽󰢲󰇛
󰆽󰢭
󰆽󰢲󰇜󰆒
󰆹󰢭󰇛
󰆽󰢲󰇜󰆒
󰆹󰢭
󰆹󰢲
El primer término captura el efecto composición (diferencias en características
observables) y el segundo término captura el efecto estructura salarial (diferencias en
remuneración), frecuentemente interpretado como discriminación salarial.
3. Resultados
3.1. Corrección del sesgo de selección
La estimación del modelo Probit para corregir el sesgo de selección demostró que la
educación (coeficiente = 0.0294, p<0.001), la edad (coeficiente = 0.1230, p<0.001) y la
residencia urbana (coeficiente = 0.0640, p<0.001) incrementan significativamente la
probabilidad de participación laboral con ingresos reportados. El modelo alcanza un
Pseudo R² de 0.027. La razón inversa de Mills (IMR) construida a partir de este modelo
se incorpora en la ecuación salarial para corregir el sesgo potencial.
3.2. Determinantes del ingreso laboral
Tabla 1
Ecuación Salarial de Mincer con Corrección de Heckman
Coeficiente
Error estándar
t
P>|t|
0.0465
0.0003
171.65
0.000***
-0.0048
0.0003
-15.97
0.000***
-0.0004
0.0000
-54.41
0.000***
-0.3702
0.0049
-75.21
0.000***
0.2435
0.0053
45.74
0.000***
-0.0887
0.0051
-17.34
0.000***
-0.0782
0.0081
-9.70
0.000***
0.5545
0.0182
30.44
0.000***
0.5548
0.0053
103.73
0.000***
-0.9165
0.0114
-80.48
0.000***
4.8655
0.0107
452.93
0.000***
Nota. N = 114,960. R² = 0.311. R² ajustado = 0.311. ***p<0.01
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Los resultados revelan una brecha salarial de -37.02% en términos logarítmicos,
equivalente a una penalización del 30.9% para las mujeres. Cada año adicional de
escolaridad se vincula con un aumento del 4.65% en el ingreso concuerda con
investigaciones previas en Ecuador y América Latina, reafirmando la relevancia del
capital humano como determinante esencial del ingreso (Heckman et al., 2003; Mincer,
1974; Psacharopoulos & Patrinos, 2018). La residencia urbana se asocia con ingresos
27.69% superiores, y el acceso a seguridad social muestra el mayor efecto individual
(74.13% superior). El coeficiente negativo de la IMR (-0.9165) confirma sesgo de
selección.
3.3. Heterogeneidad de la brecha salarial
Tabla 2
Coeficientes de Regresiones Cuantílicas por Percentiles de Ingreso
Variable
Q10
Q25
Q50
Q75
Q90
Educación
0.0418***
0.0447***
0.0480***
0.0485***
0.0503***
Experiencia
-0.0099***
-0.0074***
-0.0045***
-0.0013
0.0018***
Experiencia²
-0.0006***
-0.0005***
-0.0004***
-0.0003***
-0.0002***
Mujer
-0.9206***
-0.4101***
-0.3072***
-0.2481***
-0.2469***
Área urbana
0.3845***
0.3083***
0.2389***
0.1829***
0.1314***
Seguridad social
0.6712***
0.5910***
0.5466***
0.5149***
0.4982***
Nota. N = 114,960. Todos los coeficientes son significativos al 1% excepto donde se indica.
***p<0.01
La brecha de género exhibe un patrón decreciente: -60.33% en el percentil 10,
reduciéndose a -21.91% en el percentil 90. Transformando estos coeficientes, la
penalización salarial para mujeres alcanza 45.3% en el decil inferior, reduciéndose a
19.7% en percentiles superiores. Este patrón de "piso pegajoso" indica que las
desigualdades de género son particularmente severas entre trabajadores de bajos
ingresos.
Figura 1
Distribución del Logaritmo del Ingreso Laboral por Sexo
Nota. Los diagramas muestran la mediana, rango intercuartílico y valores atípicos del logaritmo
del ingreso laboral mensual.
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3.4. Descomposición de la brecha salarial
Tabla 3
Descomposición Cuantílica de la Brecha Salarial de Género
Cuantil
Q hombres
Q mujeres
Brecha (log)
Brecha (%)
Q10
5.521
4.839
0.682
97.65
Q25
5.991
5.704
0.287
33.24
Q50
6.397
6.292
0.105
11.11
Q75
6.784
6.728
0.056
5.77
Q90
7.189
7.112
0.077
8.04
Nota. Brecha (%) = [exp(Brecha log) - 1] × 100. N = 114,960.
La brecha observada muestra un pronunciado "piso pegajoso" en el percentil 10
(97.65%), disminuyendo sustancialmente hacia la mediana (11.11%) y percentiles
superiores, con ligero incremento entre percentiles 75 y 90, sugiriendo presencia leve
de "techo de cristal".
Figura 2
Evolución de la Brecha Salarial de Género por Cuantiles de Ingreso
Nota. Valores positivos indican ingresos superiores para hombres. N = 114,960.
4. Discusión
El análisis revela que las desigualdades de género en Ecuador son heterogéneas y
particularmente severas entre trabajadores de menores ingresos. La coexistencia de
"piso pegajoso" en la distribución inferior y leve "techo de cristal" en la superior sugiere
que los mecanismos de discriminación operan diferenciadamente según nivel de
ingreso, confirmando los hallazgos de Albrecht et al. (2003) y Arulampalam et al. (2007).
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Estas brechas salariales reflejan desigualdades estructurales que se originan en etapas
previas al mercado laboral. La literatura reciente documenta diferencias de género en el
desarrollo de competencias digitales y habilidades socioemocionales desde la
educación secundaria (Santana et al., 2025), lo que posteriormente limita las
oportunidades laborales femeninas. Asimismo, la persistente subrepresentación de
mujeres en posiciones empresariales y de liderazgo (Cervantes-Molina et al., 2025)
contribuye a la segmentación ocupacional observada en los resultados de este estudio.
Estos factores estructurales operan simultáneamente con mecanismos de
discriminación directa para producir las amplias brechas salariales documentadas.
Los resultados concuerdan con la evidencia proporcionada por Segovia Sarmiento et al.
(2023) sobre las múltiples dimensiones de la brecha salarial ecuatoriana, y actualizan
los hallazgos de Iñiguez Ladines (2025) utilizando técnicas de descomposición más
sofisticadas. La magnitud de la brecha encontrada supera lo reportado en estudios
anteriores para Ecuador (Carrillo & Ponce, 2010; Ñopo, 2012), lo que podría atribuirse
a diferencias muestrales y a la corrección del sesgo implementada.
Desde perspectiva de política pública, estos hallazgos sugieren que las intervenciones
deben diferenciarse según segmento del mercado laboral. Para segmentos de menores
ingresos, las políticas deberían focalizarse en mejorar el acceso femenino a empleos
formales y expandir cobertura de seguridad social. En segmentos superiores, las
políticas deberían orientarse a eliminar barreras en acceso a posiciones gerenciales y
promover transparencia salarial.
5. Conclusiones
La desigualdad salarial de género en Ecuador presenta magnitudes considerables, con
las trabajadoras enfrentando una penalización del 30.9% respecto a trabajadores con
características equivalentes. Esta cifra supera lo documentado en investigaciones
previas y evidencia discriminación salarial o factores estructurales que sistemáticamente
restringen los ingresos laborales femeninos.
La brecha exhibe heterogeneidad a lo largo de la distribución del ingreso, manifestando
predominantemente un patrón de "piso pegajoso": 45.3% en el percentil 10,
disminuyendo a 19.7% en el percentil 90. Este hallazgo ratifica que las aproximaciones
tradicionales enfocadas en la media condicional ocultan heterogeneidades
significativas. Las mujeres de menores ingresos confrontan barreras más severas,
probablemente vinculadas con mayor concentración en empleos informales y precarios.
Los determinantes del ingreso muestran efectos diferenciados según nivel salarial. La
educación produce retornos relativamente homogéneos (4.18%-5.03%), mientras que
el acceso a seguridad social genera el mayor impacto (74.13% en promedio),
particularmente pronunciado en cuantiles inferiores. El premium urbano alcanza 46.96%
en el percentil 10 pero solo 14.02% en el percentil 90.
Para reducir estas brechas, se requieren intervenciones diferenciadas: (1) mejorar
acceso femenino a empleos formales, (2) expandir cobertura de seguridad social, (3)
fortalecer aplicación del salario mínimo, (4) eliminar barreras en posiciones gerenciales,
y (5) promover transparencia salarial. Estudios futuros deberían examinar la
heterogeneidad dentro de sectores y ocupaciones, así como la intersección entre
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género, etnia y otros ejes de desigualdad mediante técnicas de descomposición
múltiple.
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CONFLICTO DE INTERESES
“Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses”.