Brechas salariales por autoidentificación indígena y rasgos lingüísticos en México

Abstract

México es un país altamente desigual y el origen étnico-racial es una de las dimensiones que contribuyen a esta desigualdad. Estudios anteriores han analizado las diferencias salariales por origen-étnico racial y rasgos lingüísticos, pero hasta ahora ninguno ha reconocido que la autoidentificación indígena puede llevar a sesgos de selección en el análisis. En este artículo resolvemos este problema mediante la estimación de un modelo con cambio de régimen, el cual estima, en una primera etapa, la selección en la autoidentificación y, en una segunda, dos ecuaciones de los salarios según cómo se autoidentificó el trabajador. El modelo revela que la mayor parte del diferencial en el promedio de los salarios entre aquellos que se identifican como indígenas y aquellos que no se debe al sesgo de selección. A pesar de esto persiste un diferencial que no se explica por las características observadas ni la autoselección de estas subpoblaciones, el cual se podría deber a discriminación. Estos resultados contrastan con descomposiciones de Oaxaca tradicionales en que no se considera el sesgo de selección y apuntan a que la educación es el factor que más contribuye a la desigualdad salarial étnico-racial.

Mexico is a highly unequal country, and ethno-racial origin is one of the dimensions contributing to this inequality. Previous studies have analyzed wage differences by ethno-racial origin and linguistic traits. Still, so far, no study has recognized that indigenous selfidentification can lead to selection biases in the analysis. In this article, we solve this problem by estimating a switching regression model, which in a first stage estimates the selection in self-identification, and in a second stage, two wage equations according to how the worker self-identified. The model reveals that most of the difference in average wages between those who identify as indigenous and those who do not is due to selection bias. Despite this, an unexplained differential persists (unexplained by observed characteristics or self-selection), which could be due to discrimination. These results contrast with traditional Oaxaca decompositions in which selection bias is not considered and suggest that education is the factor that contributes the most to ethnic-racial wage inequality.