pág. 7463
IMPACTO DE LOS SALARIOS EN
LOS DIFERENTES TIPOS DE OCUPACIÓN
EN MÉXICO
IMPACT OF WAGES ON DIFFERENT
TYPES OF OCCUPATIONS IN MEXICO
Daniel Mendoza Cornejo
Universidad Autónoma de Querétaro, México
Luis Miguel Cruz Lázaro
Universidad Autónoma de Querétaro, México
Omar Bautista Hernández
Universidad Autónoma de Querétaro, México
Dulce María León Vega
Universidad Autónoma de Querétaro, México
Humberto Banda Ortiz
Universidad Autónoma de Querétaro, México
pág. 7464
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i3.18377
Impacto de los Salarios en los Diferentes Tipos de Ocupación en México
RESUMEN
El objetivo del artículo es analizar el impacto del tipo de ocupación en el salario promedio en México.
Para lo cual, se realizaron pruebas de Análisis de Varianzas (ANOVA) empleando variables dicótomas,
para identificar si hay diferencias estadísticamente significativas entre los salarios de los: profesionistas
y técnicos; funcionarios, directores y jefes; y comerciantes, empleados en ventas y agentes de ventas.
Asimismo, se realizaron cuatro pruebas de cointegración (dos con tendencia y dos sin tendencia) para
determinar si existe una relación de largo plazo entre distintos grupos ocupacionales -como
profesionales, técnicos, comerciantes y agentes de ventas- y los niveles salariales en México. Los
resultados de las pruebas ANOVA con variables dicótomas indican que los salarios entre profesionistas
y técnicos y, comerciantes, empleados en ventas y agentes de ventas, son estadísticamente diferentes,
al igual que funcionarios, directores y jefes y, comerciantes, empleados en ventas y agentes de ventas.
También, muestran que el salario promedio más alta, corresponde a los funcionarios, directores y jefes.
Por su parte, las pruebas de cointegración señalan que, con excepción de los profesionistas y técnicos
con los comerciantes y vendedores (con tendencia), ningún tipo de profesión presenta cointegración con
su salario. Lo que es evidencia estadística que el salario no influye en la cantidad de personas ocupadas
en dicha profesión. Se concluye, que hay diferencias en los salarios entre el tipo de profesión, siendo la
ocupación con el salario más alto las de los funcionarios, directores y jefe; y, que en general, no hay
cointegración entre el tipo de profesión y su salario. Por lo cual, las diferencias entre salarios obedecen
a otras características.
Palabras clave: salario, ocupación, tipos de ocupación, ingresos por ocupación
1
Autor principal
Correspondencia: humberto.banda@gmail.com
Humberto Banda Ortiz 1
humberto.banda@gmail.com
https://orcid.org/0000-0002-2542-5166
Universidad Autónoma de Querétaro
UAQ-FCA
México
Luis Miguel Cruz Lázaro
corintio29@hotmail.com
https://orcid.org/0000-0001-6542-9682
Universidad Autónoma de Querétaro
UAQ-FCA
México
Omar Bautista Hernández
omar.bautista@uaq.mx
https://orcid.org/0009-0009-8524-1965
Universidad Autónoma de Querétaro
UAQ-FCA
México
Dulce María León Vega
dulce.vega@uaq.mx
https://orcid.org/0000-0002-3124-3959
Universidad Autónoma de Querétaro
UAQ-FCA
México
Daniel Mendoza Cornejo
d.mendoza.c@gmail.com
Universidad Autónoma de Querétaro-UAQ
México
pág. 7465
Impact of Wages on Different Types of Occupations in Mexico
ABSTRACT
The objective of this article is to analyze the impact of occupation type on average wages in Mexico.
ANOVA tests were performed to identify statistically significant differences between the wages of
professionals and technicians; civil servants, directors, and managers; and salespeople, sales employees,
and sales agents. Cointegration tests were also performed to determine whether there is a long-term
relationship between different occupational groups—such as professionals, technicians, salespeople,
and sales agents—and wage levels in Mexico. The results of the ANOVA tests indicate that wages
between professionals and technicians and salespeople, salespeople, and sales agents are statistically
different, as are civil servants, directors, and managers, and salespeople, salespeople, and sales agents.
The cointegration tests indicate that, except for professionals and technicians and salespeople and
salespeople, no occupational type exhibits cointegration with its wages. It is concluded that there are
differences in wages across occupations, but that there is no cointegration between occupation and
wage. Therefore, the differences between wages are due to other characteristics.
Keywords: salary, occupation, types of occupation, income by occupation
Artículo recibido 06 mayo 2025
Aceptado para publicación: 10 junio 2025
pág. 7466
INTRODUCCIÓN
El estudio del mercado laboral en México es un tema de gran relevancia para la economía, ya que
permite comprender los factores que influyen en la determinación de los salarios y, en consecuencia, en
la distribución del ingreso y el bienestar de la población. (CONEVAL, 2020
– Informe completo p. 64).
El comportamiento de las diferencias salariales ha sido un tema central en la economía laboral, ya
que los ingresos de los trabajadores pueden variar significativamente según distintos factores, como la
educación, la experiencia, el género y, particularmente, el tipo de ocupación que desempeñan (Mincer,
1974). En México, estas diferencias salariales son notorias y reflejan no solo la estructura del mercado
laboral, sino también condiciones como la informalidad, la calificación del trabajo y la demanda de
ciertas habilidades (Fields, 2005).
Dentro de este contexto, el presente trabajo analiza el impacto del tipo de ocupación en el salario
promedio en México, explorando cómo las características del empleo afectan la remuneración de los
trabajadores.
Para ello, se utilizará el modelo Análisis de Varianza (ANOVA), el cual permitirá comparar las
diferencias entre los salarios de diversas ocupaciones y determinar si estas diferencias son
estadísticamente significativas. En este análisis, la variable dependiente será el salario promedio,
mientras que las variables independientes estarán representadas por los distintos tipos de ocupación
dentro de la estructura organizacional.
Asimismo, se contrastarán estas perspectivas con teorías contrarias, como la Teoría de la
Discriminación Salarial (Becker, 1957), que plantea que factores no relacionados con la productividad,
como el género o la etnia, pueden influir en la determinación de los salarios, y la Teoría de la
Informalidad Laboral, que sugiere que las condiciones estructurales del mercado laboral generan
diferencias significativas en la remuneración entre el sector formal e informal.
El trabajo se divide en varias secciones: el Marco Teórico, donde se exponen los fundamentos
conceptuales y la revisión de la literatura; la Metodología, que detalla el enfoque econométrico
utilizado la fuente de datos; los Resultados, donde se presentarán los hallazgos empíricos obtenidos; la
discusión de resultados, en esta se detallara una comparación de la teoría investigada, con los
pág. 7467
resultados obtenidos y, finalmente, las Conclusiones, que sintetizan los principales aportes del
estudio y sus implicaciones para la política pública.
Con esta investigación, se espera aportar una visión más clara sobre la relación entre el tipo de ocupación
y el salario promedio en México, permitiendo comprender mejor las dinámicas del mercado laboral y
ofreciendo evidencia que pueda servir de base para futuras políticas en materia de empleo y distribución
del ingreso.
MARCO TEÓRICO
El mercado laboral en México es un componente clave del desarrollo económico, donde el salario
promedio refleja las condiciones de empleo y bienestar de la población. Sin embargo, la determinación
del salario no es homogénea, sino que está influenciada por múltiples factores, entre ellos el tipo de
ocupación. En México, existen diferencias salariales marcadas entre sectores formales e informales, así
como entre ocupaciones con distintos niveles de estabilidad, prestaciones y demanda de habilidades
(INEGI, 2023; OIT, 2022). Estudiar el impacto del tipo de ocupación en el salario promedio permite
entender la segmentación del mercado laboral y evaluar las desigualdades salariales (CONEVAL,
2022).
Este estudio busca analizar empíricamente la relación entre el tipo de ocupación y el salario promedio
en México, utilizando herramientas econométricas para evaluar la validez de estas teorías y comprender
mejor las dinámicas del mercado laboral.
Como menciona Elliott Jaques en su Teoría de la Estructura de Salarios, el salario de un trabajador está
determinado por la jerarquía del puesto que ocupa dentro de una organización. Jaques sostiene que “el
nivel de complejidad y responsabilidad de una posición define la retribución económica que debe recibir
quien la desempeñe” (Jaques, 1996). En este sentido, los salarios no se asignan arbitrariamente, sino
que responden a una estructura organizacional donde cada puesto tiene un valor relativo en función de
factores como el tiempo de planificación requerido, la toma de decisiones y el impacto en la empresa.
Así, esta teoría destaca la importancia de un sistema de remuneración bien diseñado, ya que “un
adecuado esquema salarial contribuye a la estabilidad laboral y al desarrollo profesional de los
empleados”.
pág. 7468
De esta manera, Jaques (1996) dice que la equidad salarial es clave para mantener la motivación y el
desempeño de los trabajadores. Según su teoría, “los individuos evalúan constantemente si la
compensación que reciben es justa en relación con la naturaleza de sus funciones”. Para lograr esto, las
estructuras salariales deben considerar factores como la experiencia, las competencias requeridas y la
contribución del puesto a los objetivos de la organización. Como nos advierte Jaques, “cuando un
trabajador percibe que su salario no refleja adecuadamente su nivel de responsabilidad, puede generar
insatisfacción y rotación laboral” . En este contexto, su teoría proporciona un marco analítico para
diseñar esquemas de compensación que alineen las expectativas de los empleados con las necesidades
estratégicas de la empresa. (Jaques, 1996).
Teoría de la Segmentación del Mercado Laboral
La Teoría de la Segmentación del Mercado Laboral, desarrollada por Michael Piore (1969, 1975) y
Peter Doeringer (1971), plantea que el mercado laboral no es homogéneo, sino que se divide en distintos
segmentos con características, dinámicas y oportunidades claramente diferenciadas. Esta perspectiva
surgió como una forma de explicar fenómenos estructurales como la desigualdad salarial, la
discriminación, el desempleo y la pobreza persistente en diversos grupos sociales. Particularmente, se
distingue entre dos grandes segmentos:
Mercado Primario: Ofrece empleos con salarios elevados, estabilidad laboral, buenas condiciones de
trabajo y posibilidades de ascenso. Este segmento suele incluir ocupaciones con mayor especialización,
educación o responsabilidad.
Mercado Secundario: Abarca empleos mal remunerados, con alta rotación, escasa o nula estabilidad
y limitadas oportunidades de crecimiento. Aquí se encuentran típicamente comerciantes, trabajadores
informales y empleados en ventas.
La teoría sostiene que existen barreras estructurales a la movilidad entre estos segmentos, lo que impide
que los trabajadores del mercado secundario accedan fácilmente a empleos del mercado primario,
reforzando así las desigualdades existentes.
Además, otros enfoques complementarios dentro de esta teoría, como los propuestos por Reich, Gordon
y Edwards, argumentan que la segmentación no es producto de factores individuales o aleatorios, sino
que responde a dinámicas estructurales del sistema económico y político.
pág. 7469
En palabras de estos autores: “The forces which produce and reproduce segmented labor markets are
not exogenous to the economic system; rather, they are inherent in the structure and functioning of
capitalist economies” (Reich, Gordon & Edwards, 1973, p. 359).
En conjunto, estas contribuciones teóricas explican cómo la segmentación del mercado de trabajo
contribuye a las desigualdades salariales y a las diferencias en las condiciones laborales entre distintos
grupos ocupacionales.
Teoría de la Discriminación Salarial (Becker, 1957)
Contradice la Teoría del Capital Humano al argumentar que, incluso con la misma educación y
experiencia, ciertos grupos pueden recibir menores salarios debido a prejuicios y discriminación en el
mercado laboral. Los factores que influyen en la discriminación salarial pueden ser la brecha salarial
entre hombres y mujeres en empleos similares, las diferencias salariales entre trabajadores jóvenes y
mayores y la desigualdad en los ingresos de algunos grupos étnicos o poblaciones marginadas.
Impacto en el mercado laboral mexicano: las mujeres en México suelen ganar menos que los hombres
en las mismas ocupaciones, incluso con igual nivel educativo; existen diferencias salariales entre
regiones del país, con salarios más bajos en comunidades indígenas y rurales; y, en algunas industrias,
la edad es un factor que limita el acceso a mejores salarios y oportunidades de crecimiento. Esta teoría
contradice el modelo del Capital Humano al demostrar que los salarios no siempre se basan en la
productividad, sino en sesgos estructurales dentro del mercado laboral.
Teoría de la Informalidad Laboral
La informalidad laboral es un fenómeno ampliamente estudiado en la economía del desarrollo, pues
representa una parte significativa de los mercados de trabajo en países en desarrollo, incluyendo
México. De acuerdo con la teoría dual del mercado laboral propuesta por Harris y Todaro (1970), la
informalidad surge como resultado de un exceso de oferta de trabajo en el sector formal, lo que obliga
a los trabajadores a emplearse en ocupaciones de menor estabilidad y protección social.
Por otro lado, De Soto (1989) argumenta que la informalidad no es necesariamente un problema de
exclusión, sino una respuesta racional de los trabajadores y emprendedores ante regulaciones excesivas
y costos burocráticos elevados.
pág. 7470
Según esta perspectiva, el sector informal es dinámico y constituye una alternativa eficiente para la
generación de ingresos en ausencia de oportunidades en el sector formal.
La utilización de estas teorías se justifica porque permiten abordar las diferencias salariales desde
diversas perspectivas, ofreciendo un análisis más completo del mercado laboral mexicano. Al combinar
enfoques económicos y sociales, se facilita la comprensión de cómo las ocupaciones influyen en el
ingreso promedio de los trabajadores. Estas teorías permiten no solo explicar las desigualdades
salariales, sino también identificar los factores estructurales que impiden una distribución equitativa
del ingreso (Reich, Gordon & Edwards, 1973).
Además, al considerar aspectos como la segmentación laboral y la informalidad, se logra una visión
más amplia sobre las dinámicas del mercado, especialmente en países en desarrollo como México
(Tokman, 2001; CEPAL, 2023). La aplicación conjunta de estas perspectivas brinda una base sólida
para el análisis empírico, ya que no solo se enfoca en la productividad individual, sino también en las
condiciones laborales y las barreras sociales que enfrentan ciertos grupos de trabajadores. Por ello, su
integración en la presente investigación permite analizar las diferencias salariales de manera objetiva,
reconociendo que los ingresos no dependen exclusivamente de las características individuales, sino
también de la estructura del mercado y las condiciones laborales.
METODOLOGÍA
El objeto de estudio de esta investigación es analizar el impacto del tipo de ocupación en el salario
promedio en México. Se busca determinar cómo diferentes categorías ocupacionales, tales como
funcionarios, directores y jefes, Profesionistas y Técnicos, Comerciantes, y Empleados en Ventas y
Agentes de Ventas, influyen en la variación de los ingresos laborales.
Este análisis permitirá comprender mejor la segmentación del mercado laboral y evaluar las
desigualdades salariales entre distintos sectores, proporcionando información relevante para la
formulación de políticas públicas y estrategias organizacionales orientadas a mejorar la equidad salarial
y las condiciones laborales en el país.
Variable dependiente
▪ Salario promedio (ingreso mensual en pesos mexicanos).
pág. 7471
Variables independientes
▪ funcionarios, directores y jefes (número de trabajadores en estas categorías).
▪ Profesionistas y Técnicos (número de trabajadores en estas categorías).
▪ Comerciantes (número de trabajadores en esta categoría).
▪ Empleados en Ventas y Agentes de Ventas (número de trabajadores en estas categorías).
La base teórica del estudio es Jaques (1996), lo cual, se debe a que su teoría ofrece una base estructurada
para analizar la relación entre el tipo de ocupación y la remuneración en el mercado laboral. Su enfoque
permite entender cómo la jerarquía y la responsabilidad dentro de una organización influyen en la
determinación salarial, lo que es relevante para evaluar el impacto del tipo de ocupación en el salario
promedio en México. Se busca fundamentar el análisis econométrico desde una perspectiva sólida que
explique las diferencias salariales en función de la estructura organizacional y las características del
puesto.
Aplicación de la Teoría en el Mercado Laboral Mexicano
En el contexto de México, el salario promedio varía según la ocupación. Aplicando la Teoría del Capital
Humano, se pueden analizar las siguientes categorías:
▪ Funcionarios, directores y jefes: Suelen tener altos niveles de educación y experiencia, lo que
justifica sus mayores salarios.
▪ Profesionistas y Técnicos: La relación entre su nivel educativo y el salario es evidente, aunque
existen diferencias por sector.
▪ Comerciantes y Empleados en Ventas: Pueden presentar variabilidad salarial debido a la
informalidad y la dependencia de comisiones.
Tanto el aspecto de consumo como el de inversión de la educación rinden utilidad en el presente y en
el futuro, por lo que las dos contribuyen a la corriente de utilidad disfrutada por el sujeto económico.
En este sentido la educación difiere poco de cualquier otro bien duradero.
Tipo de Estudio
El presente estudio es de naturaleza cuantitativa y comparativa, ya que busca analizar la variación de
los salarios entre diferentes ocupaciones mediante herramientas estadísticas. Para ello, se empleó un
pág. 7472
Análisis de Varianza (ANOVA) con el fin de determinar si existen diferencias significativas en los
salarios promedio de los distintos grupos ocupacionales.
Fuente de Datos
Los datos utilizados sobre “Salarios promedio por ocupación” en este estudio fueron obtenidos de la
plataforma Data México (2024) del Gobierno de México, la cual proporciona información sobre los
salarios promedio de diversas ocupaciones en un periodo determinado.
ANOVA
Para el análisis de los datos, se utilizó el método de Análisis de Varianza (ANOVA), que permite
comparar los salarios promedio entre los puestos laborales, para lo cual se va a realizar una ecuación
con variables dicotómicas. La Ecuación 1 es la empleada.
𝑌 = 𝛽0+ 𝛽1𝐷2+ 𝛽2𝐷3+ 𝑢𝑖
(1)
Donde:
𝑌 : Representa la variable dependiente (Salario).
𝛽0:Es el coeficiente constante del modelo, representa el salario promedio de la categoría base, que en
este caso es: Comerciantes, empleados en ventas y agentes de ventas.
𝛽1: Coeficiente de regresión parcial de la dicótoma “Profesionistas y ténicos”
𝐷2: Variable dicótoma. En donde:
○ 1: Profesionistas y técnicos
○ 0: Otro
𝛽2: Coeficiente de regresión parcial de la dicótoma “Funcionarios, directores y jefes”
𝐷3 : Variable dicótoma. En donde:
○ 1: funcionarios, directores y jefes
○ 0: Otro
𝑢𝑖: Es el término de error aleatorio.
Los resultados de la Ecuación 1 se analizarán por medio del valor P. En este sentido, cuando la dicótoma
D2 sea menor a 0.05, las diferencias observadas entre D2 con la categoría base son estadísticamente
significativas, es decir, son distintas.
pág. 7473
Si se encuentra que las diferencias observadas son estadísticamente significativas, se estimaran los
salarios promedios. Dentro del análisis, la prueba P permitirá evaluar si el salario promedio en cada
ocupación específica es significativamente diferente al salario promedio de una ocupación base.
Interpretación de la Prueba P
1. Si el valor p de una ocupación es < 0.05:
▪ El salario promedio en esta ocupación es significativamente diferente del salario de la ocupación
base.
2. Si el valor p de una ocupación es ≥ 0.05:
▪ El salario promedio en esta ocupación no es significativamente diferente del salario de la ocupación
base.
En términos prácticos, si el valor p indica diferencias significativas, podríamos investigar más a fondo
por qué ciertas ocupaciones tienen salarios más altos o más bajos.
Proceso de Análisis
1. Organización de los datos: Se clasificaron los salarios según las ocupaciones identificadas en la
base de datos.
2. Cálculo de estadísticas descriptivas: Se obtuvieron medidas de tendencia central y dispersión para
cada grupo ocupacional.
En donde se utilizaron las siguientes variables
3. Aplicación del ANOVA: Se calculó la variabilidad entre y dentro de los grupos para determinar si
las diferencias observadas en los salarios eran estadísticamente significativas. La fórmula utilizada
para el estadístico fue:
Donde
▪ Es la varianza entre los grupos.
▪ Es la varianza dentro de los grupos.
4. Interpretación de resultados: Se comparó el valor de con el valor crítico en la tabla de distribución
para determinar la significancia estadística.
Con esta metodología, se pudo evaluar si existían diferencias significativas en los salarios entre las
distintas ocupaciones y analizar la relación entre los factores laborales y la remuneración.
pág. 7474
Pruebas de Hipótesis
Se analizarán las diferencias en los salarios promedio entre diferentes ocupaciones en México para
determinar si existen diferencias significativas entre ellas. Para ello, se aplicará un modelo ANOVA,
donde:
▪ Variable dependiente: Salario promedio ($).
▪ Factor (variable independiente): Ocupación (ejemplo: comerciantes, empleados en ventas y agentes
de ventas; Profesionistas y técnicos; funcionarios, directores y jefes).
El objetivo es determinar si las diferencias observadas en los salarios entre las distintas ocupaciones son
significativas o simplemente producto del azar, por lo que se utilizará la prueba de significancia
individual.
Signo Esperado
Dado el análisis presentado en el marco teórico, se espera que los factores de ocupación de cada sector
laboral tengan un impacto significativo en el salario promedio. Se observa que el sector laboral con un
mayor salario promedio tiende a estar estrictamente relacionado con las condiciones que inciden en la
actividad laboral; es decir, a medida que la posición laboral es más alta, el salario tiende a ser mayor.
Se espera que haya diferencia salarial dependiendo del tipo de ocupación y puesto ya que Jacques (1996)
menciona que “un adecuado esquema salarial contribuye a la estabilidad laboral y al desarrollo
profesional de los empleados”. De igual forma Piore (1969) y Doeringer (1971) plantean que el
mercado laboral se divide en dos segmentos: primario y secundario. Esto se atribuye a que desde teorías
anteriores se segmenta el mercado laboral para categorizar los tipos de ocupación y, por ende, sus
salarios promedio.
Pese a esto Becker (1957) contradice la teoría al argumentar que incluso con la misma educación y
experiencia, se tiende a recibir menores salarios en ciertos grupos debido a prejuicios y discriminación
en el mercado laboral.
Dados como la brecha salarial entre hombres y mujeres en empleos similares, diferencias salariales
entre trabajadores jóvenes y mayores y desigualdad en ingresos de algunos grupos étnicos o poblaciones
marginadas.
pág. 7475
Pruebas de cointegración
Antes de poder aplicar el modelo de cointegración, es necesario verificar la propiedad estadística de
estacionariedad de las series de tiempo utilizadas en el análisis. Para esto, se realizan pruebas unitarias
que permiten determinar si las variables son estacionarias en nivel o si requieren ser diferenciadas una
vez, es decir, si son integradas en orden uno.
Se aplicó la prueba aumentada de Dickey-Fuller para cada una de las series por separado realizandolas
por niveles, con primera diferencia y con tendencia e intercepto. Esta prueba evalúa la presencia de una
raíz unitaria en la serie, lo que indicaría que no hay estacionariedad.
Posteriormente, se aplica el modelo de cointegración (Engle & Granger, 1987) con el objetivo de
determinar si existe una relación estable de largo plazo entre distintos grupos ocupacionales -
como profesionales, técnicos, comerciantes y agentes de ventas- y los niveles salariales en México. Este
análisis parte de la hipótesis de que, si dichas ocupaciones están estructuralmente vinculadas, entonces
los cambios en la proporción de un grupo podrían generar efectos permanentes sobre los salarios
promedio.
Para comprobar la relación, se utilizó la prueba de cointegración bajo el enfoque de Engle-Granger,
implementada mediante el software EViews. Esta metodología permite evaluar si, aunque las series de
tiempo sean individualmente no estacionarias, existe una combinación lineal entre ellas, lo que sugiere
una relación de equilibrio de largo plazo entre variables.
Acordando con la teoría del capital humano (Becker, 1957), se espera que una proporción de
profesionales en la fuerza laboral se asocia con niveles salariales más altos. Las pruebas estadísticas
aplicadas tienen como fin confirmar o rechazar esta hipótesis.
Aplicar una prueba de cointegración en este contexto es fundamental porque permite entender si el
crecimiento es constante en ciertos tipos de ocupación, en especial en los empleos de más rango y como
impacta estructuralmente a otros sectores del empleo. Esta relación puede reflejarse en el crecimiento
conjunto de los salarios. Es decir, si la proporción de profesionistas y técnicos aumenta de forma
permanente, esto podría ejercer presión hacia una mayor formalización o mejora salarial en ocupaciones
como lo son ventas y comercio, generando efectos colaterales sobre el salario promedio en la economía.
pág. 7476
Por lo tanto, detectar la cointegración no solo implica que las series están vinculadas estadísticamente,
sino que también permite argumentar que existen cambios estructurales en el mercado laboral mexicano
que podrían estar influyendo en la distribución de los ingresos y en el comportamiento de los salarios.
RESULTADOS
Los resultados de la regresión ANOVA se presentan en la Tabla 1.
Tabla 1. Pruebas ANOVA.
Profesionistas y técnicos
$ 6,404.6244
$ 6404.6244
0.000
Funcionarios, Directores y jefes
$ 7,968.7529
$ 7968.7529
0.000
Comerciantes, empleados en ventas y agentes
de ventas
$ 3,271.1776
$ 3271.1776
-
Fuente: Elaboración Propia
Los valores P de (profesionistas y técnicos) y (funcionarios, directores y jefes) son de 0.00, por lo cual
son menores a 0.05. Lo que implica que las diferencias observadas de 3133.44 y 4697.57, son
estadísticamente significativas.
Por lo que los salarios entre (profesionistas y técnicos) y (comerciantes, empleados en ventas y agentes
de ventas) son estadísticamente diferentes, al igual que (funcionarios, directores y jefes) y
(comerciantes, empleados en ventas y agentes de ventas). Los resultados confirman que el tipo de
ocupación es un determinante clave del salario en México. Se observa que a medida que los
trabajadores ocupan puestos con mayores niveles de responsabilidad o especialización, sus ingresos
tienden a aumentar de manera significativa.
Este análisis es relevante para la formulación de políticas laborales, ya que sugiere la necesidad de
medidas que reduzcan las desigualdades salariales y fomenten el acceso a ocupaciones mejor
remuneradas mediante educación, capacitación y programas de movilidad laboral. Ahora en la Tabla 2
y 3, se presentan los resultados de las pruebas de raíces unitarias.
pág. 7477
Tabla 2. Pruebas de raíces unitarias en niveles.
Variable
Valor P
(prueba
DFA)
Número del último
rezago
Valor p del
rezago
Valor p de
la
tendencia
Durbin-
whatson
Punto de
significancia
del estadístico
Durbin-
whatson para
un alfa del 5
% y una n=55
Hay correlación
serial positiva
De
comerciantes
empleados en
ventas y
agentes de
ventas sin
tendencia
0.8322
D(comerciantes
empleados en ventas
y agentes de ventaS)
0.875
2.145852
1.641
No, ya que
2.145852>1.641
(para un k=2)
De
profesionistas
y tecnicos sin
tendencia
0.0317
D(profesionistas_y_
tecnicos)(-1)
0.003
2.748445
1.641
No, ya que
2.748445>1.641
(para un k=2)
De
funcionarios
directores y
jefes sin
tendencia
0.7357
D(funcionarios_dire
ctores_y_jefes
0.307
2.309687
1.641
No, ya que
2.309687>1.641
(para un k=2)
De
comerciantes
empleados en
ventas y
agentes de
ventas con
tendencia
0.0323
comerciantes_emple
ados-
en_ventas_y_agente
s_de_ventas
0.0006
0.0016
2.026167
1.641
No, ya que
2.026167>1.641
(para un k=2)
De
profesionistas
y tecnicos con
tendencia
0.3000
D(profesionistas_y_
tecnicos)(-1)
0.0003
0.0758
2.278059
1.641
No, ya que
2.278059>1.641
(para un k=2)
de
Funcionarios
Directores Y
Jefes Con
Tendencia
0.2152
D(funcionarios_dire
ctores_y_jefes
0.0078
0.0134
2.089243
1.641
No, ya que
2.089243>1.641
(para un k=2)
Fuente: Elaboración propia.
pág. 7478
Tabla 3. Prueba de raíces unitarias con primeras diferencias.
Variable
Valor P
(prueba
DFA)
Número del último
rezago
Valor p
del
rezago
Valor p de
la
tendencia
Durbin-
whatson
Punto de
significancia del
estadístico Durbin-
whatson para un
alfa del 5 % y una
n=55
Hay correlación
serial positiva
De
comerciantes
empleados en
ventas y
agentes de
ventas sin
tendencia
0.000
D(comerciantes
empleados en ventas y
agentes de ventas)
0.000
2.184905
1.641
No, ya que
2.184905>1.641
(para un k=2)
De
profesionistas
y tecnicos sin
tendencia
0.000
D(profesionistas_y_tec
nicos)(-1)
0.000
2.065089
1.641
No, ya que
2.065089>1.641
(para un k=2)
De
funcionarios
directores y
jefes sin
tendencia
0.000
D(funcionarios_director
es_y_jefes
0.000
2.021064
1.641
No, ya que
2.021064>1.641
(para un k=2)
De
comerciantes
empleados en
ventas y
agentes de
ventas con
tendencia
0.000
Comerciantes_emplead
os-
en_ventas_y_agentes_d
e_ventas
0.000
0.5483
2.197478
1.641
No, ya que
2.197478>1.641
(para un k=2)
De
profesionistas
y tecnicos
con tendencia
0.000
D(profesionistas_y_tec
nicos)(-1)
0.0000
0.0097
2.262808
1.641
No, ya que
2.262808>1.641
(para un k=2)
De
funcionarios
directores y
jefes con
tendencia
0.0000
D(funcionarios_director
es_y_jefes
0.0000
0.9397
2.020641
1.641
No, ya que
2.020641>1.641
(para un k=2)
Fuente: Elaboración propia.
Las variables analizadas no son estacionarias en niveles en la mayoría de los casos, lo cual cumple con
el requisito principal para aplicar pruebas de cointegración. Sin tendencia, solo una de las tres variables
(profesionistas y técnicos) es estacionaria. Con tendencia, únicamente los comerciantes empleados en
ventas resultan estacionarios. Dado que la mayoría de las variables tienen raíces unitarias (valor p >
0.05 en la prueba DFA), se concluye que las series no son estacionarias en niveles, por lo que es válido
continuar con pruebas de cointegración.
Debido a que los valores p de la prueba DFA son menores a 0.05 en todas las variables, tanto con cómo
sin tendencia, se confirma que las series son estacionarias en primeras diferencias.
pág. 7479
Esto significa que todas las variables son integradas de orden uno, es decir, no tienen raíces unitarias en
primeras diferencias, lo cual es un requisito necesario para realizar pruebas de cointegración. Cumplidas
las dos condiciones, se presentan en la Tabla 4, los resultados de las pruebas de cointegración.
Tabla 4. Pruebas de cointegración.
Prueba de cointegración
Variable
Constante
Tendencia
Valor P del
estadístico
Engle-Granger
tau
Estan
cointegradas
De los comerciantes empleados en
ventas y agentes de ventas
0.318003
754.6163
-
0.1143
NO porque es
mayor a 0.05
De los funcionarios, directores y jefes
sin tendencia
De los comerciantes empleados en
ventas y agentes de ventas
0.042759
3059.867
-
0.8661
NO porque es
mayor a 0.05
De los profesionistas y técnicos sin
tendencia
De los comerciantes empleados en
ventas y agentes de ventas
0.051531
2092.637
28.53722
0.0889
NO porque es
mayor a 0.05
De los funcionarios, directores y jefes
con tendencia
De los comerciantes empleados en
ventas y agentes de ventas
0.128959
1454.09
36.96442
0.004
SI porque es
menor a 0.05
De los profesionistas y técnicos con
tendencia
Fuente: Elaboración propia.
Como se puede observar en la imagen, los resultados sin incluir tendencia muestran que ninguna de las
combinaciones presenta cointegración (los valores P son mayores a 0.05), lo que nos indica que no hay
una relación de largo plazo que establece entre los tipos de ocupación en este caso.
Sin embargo, cuando se introduce una tendencia determinada, el modelo que relaciona a los
profesionistas y técnicos con los comerciantes y vendedores muestra un valor P de 0.004, lo que nos
indica que sí hay cointegración. Esto sugiere que, tomando en cuenta los cambios estructurales a largo
plazo (como el crecimiento en el empleo asignado), existe una relación significativa de largo plazo entre
estos grupos ocupacionales.
Discusión de resultados
Los resultados obtenidos permiten un diálogo claro entre los postulados teóricos y la evidencia empírica.
Por un lado, la Teoría de la Estructura Salarial postula que las diferencias salariales están determinadas
por factores como la cualificación, el tipo de ocupación y la experiencia laboral.
pág. 7480
Por otro lado, la Teoría de la Segmentación del Mercado Laboral propone que el mercado no es
homogéneo, sino que está dividido en segmentos (como el primario y el secundario), que ofrecen
diferentes condiciones laborales, estabilidad y niveles salariales, perpetuando así las desigualdades
estructurales.
El modelo ANOVA mostró que las diferencias salariales entre los grupos ocupacionales analizados
(profesionistas y técnicos, funcionarios y directores, y comerciantes y agentes de ventas) son
estadísticamente significativas, con valores p menores a 0.05. Esto indica que los salarios entre estos
grupos no son iguales y que existe una relación clara entre mayor especialización o jerarquía laboral y
un mayor ingreso.
Los coeficientes obtenidos en el modelo econométrico muestran que las variables D2 y D3 -que
presumiblemente representan diferentes grupos ocupacionales- tienen coeficientes altamente
significativos (3,133.45 y 4,697.58 respectivamente, con p-valores de 0.00000), lo que indica que
pertenecer a uno u otro segmento del mercado laboral genera diferencias salariales claras. Esta
evidencia empírica respalda la Teoría de la Segmentación, ya que muestra que no todos los trabajadores
son recompensados de la misma manera, aun si tienen niveles educativos o habilidades similares.
Además, la intercepción (3,271.18) con un p-valor igualmente significativo, sugiere que existe una base
salarial distinta incluso antes de considerar las variables explicativas, lo cual puede interpretarse como
evidencia de una estructura salarial establecida, tal como lo predice la Teoría de la Estructura de
Salarios. Esto implica que las diferencias de ingreso están determinadas, en parte, por elementos
estructurales del mercado, y no solamente por las características individuales del trabajador.
En cuanto a la prueba de cointegración de Engle-Granger, los resultados muestran que en la mayoría de
los casos las variables no están cointegradas (p > 0.05), lo que sugiere que no existe una relación de
largo plazo entre las ocupaciones analizadas y sus niveles salariales.
Por otro lado, la prueba de cointegración de Engle-Granger reveló que existe una relación de largo plazo
(cointegración) entre los comerciantes empleados en ventas y agentes de ventas, y los profesionistas y
técnicos con tendencia, cuya relación sí es significativa (p = 0.004), cuando se incorpora una tendencia
en el modelo.
pág. 7481
Esto sugiere que, a lo largo del tiempo, el comportamiento del mercado laboral en ambos grupos está
relacionado estructuralmente, posiblemente debido a dinámicas complementarias o de sustitución en el
empleo y la formación de salarios. Esto refuerza la idea de que solo algunos segmentos del mercado
están estructuralmente conectados, mientras que otros operan de forma aislada, respaldando
nuevamente la idea de segmentación laboral.
En conjunto, ambos enfoques confirman que el tipo de ocupación es un determinante clave del ingreso
y que las dinámicas entre los distintos sectores laborales no solo son distintas en el presente, sino
también interdependientes en el largo plazo. Esto reafirma la necesidad de políticas públicas enfocadas
en reducir la brecha salarial, fomentar el acceso a ocupaciones de mayor valor agregado mediante
educación y capacitación, y promover movilidad laboral ascendente.
CONCLUSIONES
El objetivo del artículo es analizar el impacto del tipo de ocupación en el salario promedio en México.
Para lo cual, se realizaron pruebas de Análisis de Varianzas (ANOVA) empleando variables dicótomas,
para identificar si hay diferencias estadísticamente significativas entre los salarios de los: profesionistas
y técnicos; funcionarios, directores y jefes; y comerciantes, empleados en ventas y agentes de ventas.
Asimismo, se realizaron cuatro pruebas de cointegración (dos con tendencia y dos sin tendencia) para
determinar si existe una relación de largo plazo entre distintos grupos ocupacionales -como
profesionales, técnicos, comerciantes y agentes de ventas- y los niveles salariales en México.
Los resultados de las pruebas ANOVA con variables dicótomas indican que los salarios entre
profesionistas y técnicos y, comerciantes, empleados en ventas y agentes de ventas, son estadísticamente
diferentes, al igual que funcionarios, directores y jefes y, comerciantes, empleados en ventas y agentes
de ventas. También, muestran que el salario promedio más alta, corresponde a los funcionarios,
directores y jefes. Por su parte, las pruebas de cointegración señalan que, con excepción de los
profesionistas y técnicos con los comerciantes y vendedores (con tendencia), ningún tipo de profesión
presenta cointegración con su salario.
De esta manera, el análisis realizado demuestra que el tipo de ocupación afecta de manera significativa
en los niveles salariales en México, respaldando tanto la Teoría de la Estructura Salarial como la Teoría
de la Segmentación del Mercado Laboral.
pág. 7482
Los resultados del modelo ANOVA y del análisis econométrico muestran diferencias salariales
marcadas entre grupos como profesionistas, funcionarios y comerciantes, lo que evidencia que el
mercado laboral no es homogéneo y que las recompensas económicas no dependen únicamente de
habilidades o educación, sino también del segmento en el que se encuentra el trabajador.
Asimismo, la prueba de cointegración sugiere que solo ciertos grupos presentan una relación de largo
plazo en sus dinámicas salariales, confirmando la existencia de segmentos estructuralmente conectados
y otros aislados. Esto refuerza la idea de un mercado laboral dividido, con barreras que dificultan la
movilidad entre sectores. Estos hallazgos subrayan la necesidad de diseñar políticas públicas para
reducir la desigualdad salarial, fomentar la capacitación en sectores de alto valor y promover la
movilidad ascendente entre ocupaciones.
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