Brechas salariales por etnia y ubicación geográfica en Santiago de Cali || Wage Gap by Geographic Location and Ethnicity in Cali (Colombia)
En este artículo se estima la brecha salarial entre afrodescendientes y blancos en la ciudad de Cali a partir de datos de la encuesta de empleo y calidad de vida de 2013. Con el fin de considerar los efectos de la ubicación geográfica, se incluyeron efectos fijos por conglomerado de comuna en la ecu...
Main Authors: | , |
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Format: | Article |
Language: | English |
Published: |
Pablo de Olavide University
2014-12-01
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Series: | Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa |
Subjects: | |
Online Access: | http://www.upo.es/RevMetCuant/pdf/vol18/art95.pdf |
Summary: | En este artículo se estima la brecha salarial entre afrodescendientes y blancos en la ciudad de Cali a partir de datos de la encuesta de empleo y calidad de vida de 2013. Con el fin de considerar los efectos de la ubicación geográfica, se incluyeron efectos fijos por conglomerado de comuna en la ecuación de participación laboral; esto implica que en el proceso de censura también influye la localización espacial. Nuestros resultados muestran que, al incluir variables como las migraciones y la percepción de discriminación en la ecuación de selección para los afrodescendientes, la brecha salarial es de un 42%, de los que el 9% está asociado a características explicadas por diferencias en capital humano y el 33% está asociado a discriminación laboral. || In this article we estimate the wage gap between white people and Afro-American people in Cali by using data from the survey of employment and quality of life of 2013. The estimation is weighted by the number of individuals that recognize themselves as Afro-American as a measure of statistical correction given the disaggregation of the data, and our approach lets us including the spatial location in the censure process. Our results show that including variables such as migrations and discrimination perception in the participation equation for Afro-Americans, the wage gap is about 43%, where 9% is associated to explained characteristics by differences in human capital and 33% remains associated with labour discrimination. |
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ISSN: | 1886-516X 1886-516X |