Capítulo 3 del libro de Discriminación en el Perú: Exploraciones en el Estado, la empresa y el mercado laboral

1. Introducción
2. La discriminación en el Perú: importancia y estado de la cuestión
3. Trabajos previos
4. Metodología
5. Análisis de los resultados del experimento
6. Conclusiones
7. Pie de página
8. Referencias
9. Anexos

1. INTRODUCCIÓN

Desde el trabajo pionero de Gary Becker (1957) sobre mercados segmentados, el interés por examinar la existencia y las implicancias de la discriminación en el mercado laboral ha sido un tema recurrente en la disciplina económica2, y en otras ciencias sociales, como la Sociología y la Antropología.

El Perú ha experimentado un prolongado y complejo proceso de mestizaje desde el inicio de la época colonial en el siglo XVI. Este mestizaje se ve reflejado en un amplio espectro racial; lo cual, a diferencia de otros países, hace difícil encasillar a una persona en una categoría racial específica, pues por las venas de una considerable proporción de la población corre sangre originaria de varias nacionalidades. Esta diversidad hace que el análisis de la potencial discriminación laboral hacia determinados grupos sea complicado, a menos que se tengan características claramente distintivas de algunos de ellos, como eventualmente las de los grupos indígenas y los afroperuanos.

Una primera aproximación de los grupos poblacionales puede provenir de los datos censales. Lamentablemente, las estadísticas censales más recientes solo contienen información acerca de la lengua materna aprendida durante la niñez, lo cual puede ser usado para aproximar a la población indígena, pero de manera muy imprecisa. De acuerdo al Censo de Población y Vivienda del 2007, de los 24,7 millones de habitantes mayores de cinco años, el 83,9% aprendió el castellano en su niñez, mientras el 13,2% aprendió quechua, el 1,8% aprendió aimara, el 0,9% aprendió otra lengua nativa y el 0,2% aprendió un idioma extranjero. Por otro lado, estadísticas de autopercepción3 obtenidas por la Encuesta Nacional de Hogares (Enaho) 2009 indican que 31% de los jefes de hogares se percibe como de origen quechua; 4%, de origen aimara; 2%, de origen amazónico; 2%, como afrodescendiente; 5% se percibe como de origen blanco; 52%, como de origen mestizo; y 4%, como de otro origen.

Una clasificación más actual, extraída del informe anual del Latinobarómetro 2011 sobre la base de utopercepciones, divide a la población peruana en 76% como mestizos, 6% como blancos, 7 % como indígenas y 11% como de otras razas4.

En el aspecto económico, el Perú ha registrado un elevado y sostenido auge en la década más reciente. En efecto, el crecimiento del producto bruto interno (PBI) de 5,7% promedio anual en el período 2000-2010 ha sido el segundo más alto de los países de América Latina. Este crecimiento económico ha permitido mejoras en varios indicadores
de bienestar, incluyendo la reducción de la pobreza monetaria (de 54,8% de la población en el 2001 a 31,3% en el 2010), y la reducción en la tasa de desnutrición crónica (de 25,4% de la población infantil en el 2000 a 17,9% en dicho período).

En este contexto de bonanza macroeconómica, que también se ha reflejado en la reducción de la tasa de desempleo abierta para Lima Metropolitana, de 7,2% en el 2001 a 6,1% en el 2009; así como también en la tasa de subempleo, de 39% a 34%, uno esperaría que las calificaciones de los potenciales empleados fueran las que primaran en la decisión de contratación de los empleadores, dada una creciente competencia en el mercado laboral. A nivel departamental, Lima concentra el 35,2% de la población económicamente activa (PEA) del Perú (datos censales del 2007).

En los últimos años, el tema de la igualdad de oportunidades para todos, sin distinción de credo, raza, sexo, condición económica, opinión, u otro factor, ha estado dentro de la agenda política. Más aun, la vigente Constitución Política del Perú de 1993, en su capítulo 1 de “derechos fundamentales de la persona”, artículo 2, enunciado 2, indica: “Toda persona tiene derecho a la igualdad ante la ley. Nadie debe ser discriminado por motivo de origen, raza, sexo, idioma, religión, opinión, condición económica o de cualquier otra índole”.

A su vez, los medios oficiales suelen propagar mensajes de que el Perú es un país con cada vez mayor igualdad y oportunidad para todos. Sin embargo, las encuestas de opinión y percepción muestran lo contrario. El Informe del Latinobarómetro 2011 indica que en el Perú el 28% de los encuestados se consideran dentro de un grupo discriminado, y que esa discriminación se orienta hacia la variable racial5. Asimismo, el 39% de los peruanos cree que existe discriminación por temas raciales.

Dentro del mercado laboral, no se elaboran indicadores precisos del margen en el que la población de origen indígena se encuentra discriminada frente a una población de origen blanco. Sabemos por estudios anteriores, como el de Ñopo en el 2009, que existen discrepancias en los salarios que reciben los hombres frente a los de las mujeres; y el de Buvinic, en el 2003, encuentra discrepancias entre los salarios de los trabajadores predominantemente blancos frente a los trabajadores predominantemente indígenas. El presente trabajo investiga en qué medida la menor participación de la población de origen indígena en las ocupaciones técnicas, profesionales y de baja calificación se debe a un comportamiento discriminatorio de parte del empleador (discriminación estadística, concepto que se describirá en secciones posteriores), y no a una menor productividad de dicho grupo.

Nuestro estudio se concentra en el mercado laboral de Lima Metropolitana y sigue una metodología similar a la utilizada por Bertrand y Mullainathan (2004) para investigar si en el actual contexto de expansión macroeconómica, las empresas peruanas discriminan en contra de las personas de origen y/o aspecto andinos, y a favor de personas de origen extranjero6. El método usado consiste en enviar currículos de vida (CV) en respuesta a avisos reales de vacantes publicados en el diario más prestigioso del país, agrupados en tres categorías genéricas de empleo: profesionales, técnicos y no calificados. La medida de discriminación está dada por el número de respuestas a nuestros postulantes ficticios, cuya educación formal y experiencia laboral son equivalentes para una misma oferta laboral seleccionada.

En respuesta a cada oferta de empleo seleccionada, enviamos cuatro CV con sus respectivas fotos, dos con apellidos de origen andino (una mujer y un varón) y dos con apellidos de origen extranjero (una mujer y un varón). Todos nuestros postulantes tienen equivalente calidad académica y las fotos adjuntadas a los CV corresponden cercanamente al origen de los apellidos. La inclusión de fotos nos permite controlar por el efecto de la apariencia física del postulante en la tasa de respuesta de los empleadores. Cabe anotar que, aun cuando está prohibido pedir CV con fotos, algunos empleadores todavía siguen requiriendo esto.

Este capítulo está organizado en cinco secciones. La segunda sección discute el estado de la cuestión sobre discriminación en el Perú y resalta la importancia de investigar el tema. La sección 3 revisa los principales trabajos experimentales relacionados y sitúa el aporte de nuestra investigación en ese contexto. La sección 4 presenta el diseño experimental usado. La sección 5 discute los resultados; y la última sección presenta las principales conclusiones de la investigación.

2. LA DISCRIMINACIÓN EN EL PERÚ: IMPORTANCIA Y ESTADO DE LA CUESTIÓN

Son escasos los países en el mundo cuya población no haya sido parte de importantes procesos de mestizaje cultural y genético7 (Kymlicka 2002). Sin embargo, cada sociedad imagina, asume, mide y significa esos procesos de modo particular. Así, nombrar a los grupos raciales8 y/o étnicos9 en un país es –como toda clasificación– un asunto político, ya que no resulta evidente ni sencillo identificar cuáles son los criterios y límites para incluir a unos u otros como parte de dichos grupos. Y esta dificultad no es exclusiva de los académicos, sino de la población en general.

En el cuadro 1, elaborado por Sulmont (2011), podemos observar que el porcentaje de la población indígena en el Perú se evalúa entre el 19,2% y el 74,8% según los criterios de lengua, lugar de nacimiento o raza (o una combinación de esas variables), de los hogares o de los individuos, según las diferentes investigaciones cuantitativas realizadas en nuestro país a inicios de la década del 2000. A pesar de que el objetivo de estas investigaciones no era el de obtener una cifra aproximada de las poblaciones raciales que coexisten en el Perú, podemos utilizar la información recopilada para estimar un indicador aproximado de la población indígena existente.

En este contexto de dificultad para clasificar a los grupos raciales y/o étnicos en nuestro país, también resulta pertinente señalar que los peruanos imaginamos a las comunidades nativas de la Amazonía como un conjunto más o menos homogéneo, marcado por sus lenguas originarias y su ubicación territorial. Asimismo, la población afrodescendiente se encuentra racializada e identificada como una minoría estadística; mientras, por otra parte, aimaras y quechuas tienden a ser evaluados a partir de una combinación de pobreza y racismo simbólico (cultural o lingüístico) (Valdivia, Benavides y Torero 2007). Los mestizos se muestran ubicuos y los blancos resultan una categoría racializada y ligada al poder y la riqueza.

Encontramos una mayor atención en las ciencias sociales a estudios históricos sobre el racismo ligado a nuestra herencia colonial, estudios que desde la economía trabajan con la data oficial, y en menor medida investigaciones etnográficas o experimentales. Son escasas las pesquisas que toman como objeto de estudio el ámbito empresarial.

Las preguntas que, sin embargo, se encuentran en el trasfondo de los ensayos y trabajos empíricos que se realizan en el país están orientadas a comprender si el mestizaje peruano ha logrado desdibujar paulatinamente la discriminación racial; si el racismo ha dejado de ser la principal forma de discriminación de cara a la discriminación socioeconómica; y si, en último término, las formas de exclusión (políticas, económicas, sociales y/o culturales) son, o no, más importantes que la discriminación racial para marcar las relaciones sociales en el país.

Finalmente, es válido aclarar el concepto de raza que utilizaremos en esta investigación. Nosotros utilizaremos el concepto de raza para referirnos a los aspectos físicos de las personas e investigaremos la discriminación de dos grupos raciales presentes en la realidad peruana (blancos y andinos). Nosotros sabemos que la raza también se refiere a un tema hereditario cultural y genético, y este efecto será capturado a través de los apellidos de origen (apellidos de origen blanco y apellidos de origen andino). Bajo estas dimensiones ya definidas, la presente investigación es un trabajo innovador en el Perú, que permitirá analizar la existencia de la discriminación laboral mediante el uso de una extensa base de datos generada para esta investigación.

Un tema que no discutiremos, pero que debemos mencionar, es el referido al concepto de belleza. La belleza es una variable claramente subjetiva (el nivel de belleza de una persona es definido desde la perspectiva del espectador). Si bien uno podría coincidir en que, hablando del rostro, la simetría es una característica ligada a la belleza, no necesariamente una persona que es bella para uno tiene que ser bella para otro. Sin embargo, para su consideración dentro de este estudio, hemos convertido esta variable a una dimensión objetiva a través de un indicador, creado a partir de una serie de grupos focales, en donde un panel de jueces calificó el nivel de apariencia física de nuestros postulantes ficticios. El análisis detallado de esta variable, y de su impacto sobre la discriminación racial y sexual, se encuentra en Galarza y Yamada (2012).

3. TRABAJOS PREVIOS

Desde el trabajo pionero de Becker (1957) sobre mercados segmentados, el interés por examinar la existencia y las implicancias de la discriminación en el mercado laboral ha sido recurrente en la disciplina económica10 y en otras ciencias sociales, como la Sociología y la Antropología. Becker examina la existencia de discriminación basada en las preferencias, que surge porque el empleador (o, de manera más general, el grupo que discrimina, que puede ser un vendedor o un empleador) considera poco deseable que un grupo particular (una raza, un grupo etario, un sexo determinado, o cierto grupo religioso) obtenga las mismas condiciones salariales o de empleo que otro. En este caso, el solo hecho de interactuar con empleados del grupo discriminado aumenta la insatisfacción del empleador.

Una teoría alternativa de discriminación es la “discriminación estadística”11, que se da cuando dos personas con las mismas calificaciones y habilidades (i.e., un mismo capital humano) para desempeñar una determinada ocupación obtienen, ceteris paribus, distintas tasas de éxito cuando se encuentran compitiendo por la obtención de un mismo puesto laboral, o salarios distintos cuando ya lo obtienen. Este tipo de discriminación se origina por la información limitada acerca de la productividad laboral; la misma que da lugar a estereotipos, que reflejan las creencias y expectativas acerca de la productividad que se tienen a partir de características individuales fácilmente observables, tales como la raza, el aspecto físico o el apellido de origen. Los trabajos pioneros sobre este tema son Phelps (1972) y Arrow (1973).

Existe una creciente literatura sobre discriminación en el mercado laboral en países desarrollados (Altonji y Blank 1999; Bertrand y Mullainathan 2004; Carlsson y Rooth 2006; entre otros), que, efectivamente, encuentra evidencia de tal discriminación. Bertrand y Mullainathan es específicamente el trabajo seminal en la metodología que aplicamos para el caso peruano12.

Bertrand y Mullinathan (2004) utilizan un experimento para identificar la presencia de discriminación en el mercado laboral estadounidense (Boston y Chicago). Para cada puesto laboral, ellos enviaron cuatro currículos ficticios (dos de alta calidad y dos de baja calidad). Un currículo de alta calidad y uno de baja calidad recibían un nombre de origen africano, mientras que los otros dos recibían un nombre de origen anglosajón. Ellos encontraron discriminación estadísticamente significativa en contra de los nombres africanos: los currículos con nombres blancos recibían 50% más de llamadas para entrevistas. También hallaron que este indicador cuantitativo de la discriminación era relativamente uniforme a través de diversos puestos laborales y sectores.

No obstante, aún son relativamente pocos los trabajos similares realizados en países en desarrollo. Algunas de esas excepciones incluyen Banerjee et al. (2009) para la India; Moreno, Ñopo y Saavedra (2012) para el Perú; Bravo, Sanhueza y Urzúa (2009) para Chile; así como las colecciones de Buvinic, Mazza y Deutsch (2003) y Atal, Ñopo y Winder (2009) para la región de América Latina, trabajadas desde el Banco Interamericano de Desarrollo (BID)13.

El trabajo de Moreno et al. (2012) es un audit study que analiza si hay diferencias por género y raza en la contratación para tres ocupaciones en Lima Metropolitana: vendedores, secretarias, y asistentes contables y administrativos. Usando información de oferentes y demandantes de empleo que usan el servicio de intermediación del Ministerio de Trabajo, los autores tuvieron acceso a datos de postulantes reales (incluyendo indicadores de raza), quienes se presentaron a las entrevistas con los potenciales empleadores. Este trabajo no encontró diferencias significativas en ninguna de las dimensiones analizadas, por lo que no se pudo detectar la presencia de discriminación laboral al menos en el caso de estos empleadores concretos14 y para este tipo de ocupaciones específicas. Solo si consideran los extremos en la distribución racial de los candidatos, los autores detectan algún nivel de discriminación.

Por otro lado, en el estudio de Bravo et al. (2009) para Chile, se usó un diseño experimental en la línea de Bertrand y Mullainathan, que consistió en enviar currículos de vida (CV) ficticios a potenciales empleadores, y se examinó la existencia de discriminación en tres dimensiones: género, clase social (aproximada por el lugar de residencia) y origen (indígena) de los apellidos. Los resultados obtenidos indican que entre los empleos profesionales, aquellos CV con apellidos indígenas recibieron menos llamadas de los potenciales empleadores; asimismo, las personas que viven en barrios pobres y las mujeres obtuvieron menos llamadas en empleos no calificados, mientras que las mujeres recibieron más llamadas, y en un plazo más corto que los hombres, cuando se trataba de empleos para técnicos. Sin embargo, ninguna de estas diferencias encontradas fue estadísticamente significativa, por lo que no se pudo rechazar la hipótesis nula de no discriminación15.

El capítulo peruano dentro de la colección de estudios en Buvinic (Torero et al. 2003) utilizó técnicas estadísticas y modelos paramétricos de determinación de ingresos aplicados a una encuesta especial que identificaba la preponderancia racial de diversos grupos y su desempeño en el mercado laboral. Se encontró que existen diferencias significativas en los ingresos de trabajadores predominantemente blancos y aquellos predominantemente indígenas, después de controlar por características personales, de empleo, y etnicidad. Más recientemente, el trabajo de Ñopo (2009) analiza la existencia de brechas salariales por género usando técnicas de emparejamiento no paramétricas, y encuentra que las brechas salariales por género para hombres y mujeres comparables asciende a 28% del salario de las mujeres.

Un estudio experimental de Castillo, Petrie y Torero (2008) trató de demostrar la naturaleza de la discriminación de Lima Metropolitana. Ellos encontraron evidencia de estereotipos y de discriminación basada en preferencias. A su vez, encontraron que el comportamiento de las personas no está correlacionado con su nivel socioeconómico ni con sus características raciales. Sin embargo, las personas utilizan las características personales para elegir con quiénes quieren agruparse. La altura de la persona es un elemento deseable, al igual que pertenecer al sexo femenino. También, verse indígena hace a uno menos deseado y verse “blanco” incrementa la probabilidad de ser deseado. La discriminación casi llega a desaparecer cuando se conoce el rendimiento de una persona.

En resumen, entonces, con la excepción del trabajo mencionado de Moreno et al. (2012), la existencia (o inexistencia) de discriminación en el mercado laboral peruano no ha sido identificada a través de experimentos rigurosamente controlados; y sigue discutiéndose a partir de anecdótas. El estudio de este tema es particularmente importante en el actual contexto de auge macroeconómico en el Perú, donde se esperaría que haya una tendencia a que sean las calificaciones de los potenciales empleados, más que sus atributos raciales, las que primen en la decisión de contratar de los empleadores.

4. METODOLOGÍA

El experimento fue conducido entre los meses de junio y noviembre del 2011. Durante estas veintidós semanas, se enviaron currículos ficticios en respuesta a vacantes de empleo reales que aparecen semanalmente en el diario El Comercio. En total, se enviaron 4.820 currículos para los tres tipos de empleos identificados (profesionales, técnicos y no calificados), lo que implica que cada semana se enviaron CV a 60 vacantes laborales, que representan alrededor del 3% de los avisos publicados en una típica edición dominical de dicho diario.

4.1 Diseño del experimento

Una forma de analizar la existencia de discriminación racial y/o sexual, asociada a vacantes de empleo específicas, es introducir una variación aleatoria en estas características para cada postulación. Para esto, trabajamos con cuatro tratamientos que corresponden a las variaciones en términos de sexo y apellido de origen (nuestra variable proxy de raza), como se muestra en el cuadro 2.

Con este diseño, podemos medir el efecto del apellido para los postulantes femeninos y masculinos analizando los tratamientos T1 versus T3 y T2 versus T4, respectivamente. De manera similar, se puede analizar el efecto del sexo comparando T1 versus T2 y T3 versus T4. En este experimento se postuló a 1.205 vacantes laborales, enviando a cada una de ellas cuatro currículos que representan nuestros cuatro tratamientos.

4.2 Categorías de empleo

Como indicamos antes, clasificamos las ofertas de empleo en tres categorías de empleo: profesionales, técnicos y no calificados, definidos como siguen:

(i) Profesionales.- requieren al menos estudios universitarios concluidos (cinco años). Los postulantes de esta categoría han terminado sus estudios en la universidad pública de mayor renombre en el Perú, escogida por contar con el mayor número de carreras posibles para esta categoría de empleo y por su relativo prestigio a nivel nacional.

(ii) Técnicos.- requieren habilidades específicas que pueden ser adquiridas en centros de formación superior no universitaria (obteniendo sus títulos de técnicos luego de entre dos a cuatro años de estudios). Nuestros postulantes egresaron de los institutos más demandados en sus respectivos rubros.

(iii) No calificados.- requieren un nivel de educación de hasta secundaria completa, con conocimientos especializados que usualmente no requieren instrucción formal. Los colegios secundarios de procedencia de nuestros postulantes son las grandes unidades escolares nacionales de Lima (véase el anexo 1). Estos colegios, si bien son públicos, poseen una condición de emblemáticos por cumplir una serie de requisitos16 que aseguran su prestigio.

Con la identificación de estos tres tipos de puestos laborales, el experimento buscó analizar de la manera más completa un segmento particular del mercado laboral de Lima. Los criterios que definen este segmento se mencionan a continuación.

4.3 Selección de vacantes laborales

Las vacantes laborales que se utilizaron en el experimento fueron seleccionadas de una de las redes laborales más grandes de Lima, Aptitus. La red laboral Aptitus presenta semanalmente anuncios de vacantes laborales de diversas empresas en su página web, y el día domingo publica una versión impresa en el diario El Comercio. La frecuencia de avisos por categoría de empleo es de 52% para los no calificados, 32% para técnicos y 17% para profesionales (véase el anexo 2).

Se utilizaron los siguientes criterios para la selección de las ofertas laborales:

(i) La experiencia laboral solicitada no debía ser mayor de 5 años, es decir, esencialmente analizamos el caso de empleos de “entrada”.

(ii) Las vacantes no debían pedir pretensiones salariales para evitar el sesgo de selección del reclutador hacia esta variable.

(iii) Las vacantes no debían ser excluyentes hacia algún sexo; en general, se evitó los anuncios que mencionaban exclusivamente “solo mujeres”.

(iv) La dirección de correo electrónico de postulación debía reflejar que su dominio sea de la empresa, es decir, que tengan el nombre de la empresa en su dirección, para así evitar las postulaciones a empresas intermediadoras (empresas reclutadoras).

Como indicamos líneas arriba, semanalmente seleccionamos 20 avisos laborales, en promedio, por cada categoría de empleo, es decir, alrededor de 60 avisos por semana que cumplían con los cuatro requisitos antes señalados.

4.4 Clasificación de apellidos y selección de fotos

Los apellidos de nuestros postulantes blancos fueron obtenidos de una página web17 que lista y clasifica apellidos por sus orígenes. Los apellidos para los blancos son predominantemente de origen extranjero (español, italiano, francés) para reforzar la idea del color de piel clara. Asimismo, los apellidos de nuestros postulantes andinos fueron obtenidos de la misma base de datos pública de Internet. Algunos apellidos usados se muestran en el cuadro siguiente.

Luego de identificar los dos tipos de apellidos (de origen andino y de origen blanco), se obtuvieron combinaciones aleatorias de cada grupo de apellidos para tener una base de 402 postulantes con nombre y apellido blanco y 402 postulantes con nombre y apellido andino. Cada postulante (nombre + apellido) tuvo su propia cuenta de correo electrónico y un número de celular distinto para cada oferta de empleo a la que postulaba.

Las fotos de nuestros postulantes se obtuvieron de Internet y, posteriormente, fueron modificadas por una profesional utilizando el programa Photoshop para estandarizarlas (todos los varones debían utilizar terno y todas las mujeres debían utilizar vestimenta formal tipo sastre o blusa). Las diferencias faciales entre los postulantes andinos respecto de los blancos se expresaron en un grosor mayor de nariz y labios; pómulos más marcados y color de piel más oscura.

A cada foto de un grupo racial se le asignaba un apellido de su misma raza. Es decir, cada postulante blanco tenía una foto de una persona de raza blanca y un apellido de origen blanco. Igualmente, cada postulante andino tenía una foto de una persona andina y un apellido de origen andino.

Para determinar el grado de apariencia física de los postulantes, se condujo una serie de grupos focales en los cuales participaron profesionales de diversas carreras (especialistas en recursos humanos, psicólogos, antropólogos, administradores, economistas, matemáticos, sociólogos), para calificar la apariencia de cada foto. Realizar esta serie de ejercicios con diferentes expertos en diversas áreas, nos permitió aproximarnos a las preferencias de los reclutadores. Como resultado de la evaluación de fotos, nuestro panel de jueces concluyó que los postulantes blancos, en promedio, eran físicamente más atractivos que los postulantes andinos. Estos resultados serán explicados en la sección 5.

4.5 Construcción y envío de los currículos

Para construir los currículos que enviamos durante la fase de campo del experimento, usamos CV existentes en dos grandes bases de datos, Laborum y Computrabajo. La red de trabajo Computrabajo fue utilizada para obtener la experiencia laboral de nuestros postulantes de las categorías de “no calificado” y “técnicos”, por contar con un mayor número de currículos de ambas categorías con las mismas características de nuestros postulantes, mientras que la red de trabajo Laborum fue utilizada para obtener la experiencia laboral de los postulantes de las categorías “profesionales” y “técnicos”, en la medida en que se trata de una red más selectiva18.Para cada oferta laboral seleccionada, los currículos fueron construidos a la medida, cumpliendo estrictamente todos los requisitos que aquella pedía. A su vez, los postulantes a una misma vacante laboral tenían un similar capital humano:

(i) Los postulantes tenían el mismo grado, sea título profesional o técnico, mientras que los postulantes no calificados habían concluido sus estudios secundarios.

(ii) Los postulantes de las categorías profesionales y técnicos dominaban el idioma inglés a nivel intermedio o avanzado (dependiendo del requisito de los puestos laborales) y tenían estudios informáticos en el mismo centro de formación.

Una vez construidos los 4 CV por cada oferta laboral, se asignó aleatoriamente una combinación de nombre, apellido y foto. También, cada currículo tenía el número de uno de los 8 teléfonos celulares que usamos (2 por cada tratamiento de la muestra) y una dirección de residencia de manera aleatoria. Los distritos de residencia utilizados reflejan un nivel socioeconómico mayor para los postulantes profesionales que para los postulantes técnicos y no calificados, con el propósito de no generar sospechas sobre la veracidad de los datos de los mismos.

Todos los currículos fueron enviados electrónicamente antes de la fecha límite indicada en cada aviso y, usualmente, para una misma oferta laboral, los cuatro currículos fueron enviados el mismo día.

4.6 Información de las empresas

Registramos el tamaño del aviso del anuncio como proxy del tamaño de la empresa, debido a que el costo de publicación en la versión impresa difiere sustancialmente. Los costos para publicar van desde 327 soles por un anuncio de 3,77 cm x 1,94 cm, hasta 17.641 soles para un anuncio de 24,7 cm x 27,6 cm. Asimismo, clasificamos el giro del negocio de la empresa dentro de los sectores económicos de la Clasificación Internacional Industrial Uniforme (CIIU).

4.7 Registro de respuestas de las empresas

Las respuestas fueron recibidas a través del celular de contacto de los currículos o a través del correo electrónico. Luego de recibir las llamadas para una entrevista, nuestros candidatos declinaron cortésmente la oferta laboral; del mismo modo, si la respuesta de la empresa fue por correo electrónico, ellos respondieron en ese mismo sentido por ese medio. También registramos los minutos transcurridos entre el envío del currículo y la llamada telefónica o respuesta vía correo electrónico.

4.8 Algunas dificultades enfrentadas durante el experimento

Una de las dificultades encontradas durante en el experimento fue la limitación de ampliar el número de postulaciones por semana. Las principales razones detrás de esta limitación fueron:

(i) La existencia de empresas tercerizadoras que, por encargo de las empresas demandantes, se encargan de todo el proceso de reclutamiento, por lo que no podíamos enviar el mismo postulante (nombre + apellido) para diferentes postulaciones. A su vez, por solo contar con un grupo de 8 celulares, el número de postulaciones era limitado. Enviar currículos a estas agencias de forma inadvertida podría complicar el estudio.

(ii) Inicialmente, solo enviábamos postulaciones a una categoría laboral de una misma empresa. Sin embargo, tuvimos que levantar dicha autorrestricción porque las ofertas laborales se agotaban de manera sustancial con la evolución del experimento.

5. ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS DEL EXPERIMENTO

El resultado final del trabajo de campo fue el envío de un total de 4.820 currículos. Como se muestra en el cuadro 4, se recibió respuesta vía telefónica o por correo electrónico en el caso de 590 de ellos, lo que representa una tasa de respuesta de 12,3%, porcentaje que se compara favorablemente a las tasas de respuesta de 8,05% y 14,65% en el caso de similares experimentos en los Estados Unidos (Bertrand y Mullainathan 2004) y Chile (Bravo et al. 2009). En términos de categorías de empleo, para los empleos no calificados se enviaron 1.544 currículos, obteniendo respuesta para 260 de los mismos (16,8%); y en el caso de los empleos técnicos, se enviaron 1.656 currículos, logrando respuesta para 146 de ellos (8,8%). Finalmente, para el caso de los empleos profesionales, se enviaron 1.620 currículos con una respuesta a 187 de ellos (11,5%).

El cuadro 4 presenta las tasas de respuesta por categorías de empleo y sexo. Los empleos profesionales y no calificados presentaron una tasa de respuesta mayor para los postulantes hombres frente a las postulantes mujeres. La tasa de respuesta fue mayor en 1,9 puntos porcentuales en el primer caso (12,5% versus 10,6%) y en 4,7 puntos porcentuales en el segundo caso (19,2% versus 14,5%). En contraste con ello, para los empleos técnicos, la tasa de respuesta de las mujeres fue ligeramente mayor que la de los hombres (8,9% versus 8,7%, respectivamente).

El cuadro 5 presenta la tasa de respuesta por categoría de empleo y raza. Se puede apreciar que los postulantes con apellidos “blancos” obtuvieron una mayor tasa de respuesta respecto a los postulantes con apellidos “andinos” en todas las categorías de empleo; y esta brecha es particularmente amplia en los puestos profesionales y no calificados. Como quiera que los candidatos fueron equivalentes por construcción, salvo en el apellido y foto, este conjunto de resultados sugiere la presencia de una fuerte discriminación racial en esta primera etapa de selección de candidatos para puestos laborales en Lima Metropolitana.

Como se muestra en el cuadro 5, en el caso de empleos profesionales, la tasa de respuesta para los blancos fue mayor en 8,7 puntos porcentuales a aquella para los andinos (15,9% versus 7,2%), lo que representa una diferencia porcentual de 120%. Para el caso de los empleos no calificados, la brecha a favor de los postulantes blancos fue de 8,8 puntos porcentuales (21,2% versus 12,4%), que representa una brecha del 70%. Por último, en el caso de empleos técnicos, la tasa de respuesta para los blancos fue mayor en 3,8 puntos porcentuales (10,7% versus 6,9%), mostrando una menor brecha (55%) que las vistas en las otras categorías de empleo, aunque todavía significativa en términos estadísticos. Veamos con más detalle las tasas de respuesta, poniendo especial énfasis en la significancia estadística de las brechas según sexo y raza.

5.1 Tasas de respuesta por categoría de empleo, según sexo y raza

Los cuadros 6, 7 y 8 presentan los resultados de las pruebas de diferencias de medias de cada categoría por sexo y apellido. Para el caso de los empleos profesionales (cuadro 6), observamos que la ya comentada diferencia a favor de los postulantes blancos de 8,8 puntos porcentuales se amplía hasta 10,9 puntos porcentuales en el caso de las mujeres. Con todo, las diferencias son estadísticamente significativas al 99% para ambos sexos (última columna).

En el caso de empleos técnicos (cuadro 7), la brecha racial total de 3,9 puntos porcentuales se amplía a 10,6 puntos porcentuales para las mujeres. Sin embargo, lo contrario pasa para los hombres, para los cuales tener apellidos andinos implica recibir una mayor tasa de respuesta que sus contrapartes de apellidos blancos (10,1% versus 7,2%). Este resultado sugiere la presencia de discriminación positiva a favor de los postulantes andinos, aun cuando la significancia estadística de dicha brecha es marginal (p-value = 0,069).

Finalmente, para el caso de los empleos no calificados (cuadro 8), la ya referida brecha racial global de 8,8 puntos porcentuales se replica similarmente tanto en los hombres (9,3 puntos porcentuales) como en las mujeres (8,3 puntos porcentuales); y en ambos casos, se trata de diferencias estadísticamente significativas al 99%.

Hasta el momento, hemos mostrado evidencia que sugiere la presencia de discriminación racial en contra de los apellidos andinos, tanto para hombres (con la excepción de empleos técnicos) y mujeres (para todas las categorías de empleo). A continuación, analizaremos si la variable sexo es también usada como factor discriminatorio en el mercado laboral de Lima Metropolitana. Los cuadros 9, 10 y 11 ordenan de una manera distinta la información recolectada, para intentar dar luces acerca de la potencial discriminación doble que ocurriría en el mercado laboral (por diferencias de origen racial y de sexo, simultáneamente).

En el caso de empleos profesionales (cuadro 9), para el conjunto de los postulantes no se puede argumentar que haya discriminación sexual en esta primera etapa del proceso de contratación (la tasa de respuesta de los hombres, 12,5%, no es estadísticamente distinta del 10,6% obtenido por las mujeres). Algo similar sucede con los postulantes blancos: las mujeres obtienen una tasa de respuesta casi igual a la de los hombres (16% versus 15,8%). En contraste con ello, para los candidatos de origen andino, la tasa de respuesta de los hombres supera significativamente a la tasa recibida por las mujeres (9,1% versus 5,2%). Estos resultados indican que, en el mercado de empleos profesionales, las mujeres andinas sufren un proceso doble de discriminación, tanto por tener apellidos de origen andino, como por el propio hecho de ser mujeres.

En el caso de los empleos técnicos (cuadro 10), no se observan diferencias estadísticamente significativas por sexo para el conjunto de postulantes. No obstante, las mujeres blancas logran una significativa diferencia a su favor comparadas con los hombres blancos (14,3% de tasa de respuesta, comparada con 7,2% para ellos). Por el contrario, en el caso de los participantes andinos en el mercado de trabajo, se mantiene la marcada preferencia por la contratación de fuerza laboral masculina (la tasa de respuesta a su favor es de 10,1% versus 3,6% de los blancos), reiterando el resultado de doble discriminación, sexual y racial, también en el mercado laboral de técnicos.

Por último, en el caso de los empleos no calificados (cuadro 11), se observan altos porcentajes a favor de la contratación masculina para el conjunto de postulantes, así como para ambos grupos raciales. De esta manera, los hombres blancos superan en tasa de respuesta a las mujeres blancas por 5,2 puntos porcentuales, mientras los hombres andinos superan a las mujeres andinas en 4,1 puntos porcentuales. Por tanto, en este mercado de empleos no calificados también ocurre la doble discriminación, sexual y racial.

5.2 Indicador de belleza: diferencias por sexo y apellido

Como se mencionó en la sección anterior, cada foto adherida a cada uno de los CV enviados durante el experimento tuvo un indicador de apariencia física construido a partir de grupos focales con profesionales de diversas ocupaciones, incluyendo reclutadores. De esta manera, estos jueces asignaron un puntaje de 1 (muy feo/a) a 7 (muy bello/a) a cada una de las fotos usadas en el estudio. El puntaje promedio asignado a las fotos fue 3,98, lo cual coincide con el punto medio entre “muy feo” y “muy bello”. Luego de ello, normalizamos este indicador de belleza para facilitar su interpretación19. Galarza y Yamada (2012) presentan el detalle del análisis de este indicador.

El cuadro 12 analiza las diferencias en el indicador de belleza normalizado de los 4.820 postulantes (columnas 2 y 3), y de aquellos que fueron llamados por los empleadores (postulantes exitosos, columnas 4 y 5). Como se puede apreciar, para el conjunto de los candidatos, no hay diferencia de belleza de nuestros postulantes hombres y mujeres en ninguna de las categorías de empleo. No obstante, sí existe diferencia en cuanto a la raza (como indicamos antes, los blancos son marcadamente “más bellos” que los andinos). Asimismo, considerando solo a los postulantes exitosos, las diferencias se dan tanto en favor de los postulantes hombres (con la excepción de aquellos que postularon a empleos no calificados), como de aquellos con apellidos de origen blanco.

En la siguiente sección, analizamos el efecto de la belleza sobre la tasa de respuesta en un contexto econométrico.

5.3 Análisis de las regresiones: ¿existe discriminación laboral?

Los cuadros 13, 14 y 15 presentan resultados de regresiones lineales múltiples que se utilizaron para identificar el impacto específico que tiene el sexo, la raza y la belleza, sobre las diferencias en las tasas de respuestas registradas en nuestro trabajo de campo.

El cuadro 13 analiza los efectos del sexo y del apellido tanto para la muestra total, como para cada tipo de empleo. En cuanto a la potencial discriminación por diferencia de sexo, encontramos que ser hombre resulta una variable estadísticamente significativa para explicar la tasa de respuesta a nivel global y en el caso de empleos no calificados. En el caso global, esta variable explica un sexto del 12,3% de tasa de respuesta total. La brecha sexual en la tasa de respuesta es del 30% en el caso de empleos no calificados (5% de 16,8%), pero virtualmente desaparece en el caso de empleos profesionales y técnicos. Es decir, hay evidencia de discriminación sexual solo en el caso de trabajos no calificados.

Por otro lado, en cuanto a la potencial discriminación racial, sí encontramos diferencias estadísticamente significativas en favor de los postulantes con apellidos blancos, tanto a nivel global, como en cada uno de los tipos de empleo. En particular, tener apellido blanco explica más de la mitad de la tasa de respuesta global, y este impacto es aun mayor para el caso de empleos profesionales, para los cuales explica el 78% de la tasa de respuesta. Para las otras dos categorías de empleo, este efecto es un tanto menor, pero todavía es muy significativa en términos estadísticos (45% para el caso de técnicos y 54% para los empleos no calificados).

¿Qué rol desempeña la apariencia física en la tasa de discriminación laboral? El cuadro 14 presenta los efectos del sexo y el índice de belleza cuando se incorporan simultáneamente en una regresión. Dado que la asignación del sexo a los CV fue aleatoria, el efecto del sexo es igual al del mostrado en el cuadro 10 (ser hombre solo es significativo dentro de los empleos no calificados). Asimismo, el índice de belleza influye positiva y significativamente en la tasa de respuesta global (recordemos que la interpretación del coeficiente se da respecto de la variación en una desviación estándar del índice de belleza), y para todas las categorías de empleo. No obstante, el impacto es proporcionalmente menor que en el caso de los apellidos, pues representa aproximadamente un cuarto de la tasa de respuesta global. A nivel desagregado, el índice de belleza explica el 35%, 23% y 24% de éxito en recibir una respuesta para empleos profesionales, técnicos y no calificados, respectivamente.

El cuadro 15 muestra los resultados de todas las variables relevantes (sexo, apellido y belleza) en la regresión. Para la muestra completa, apellidos blancos y belleza mantienen su influencia positiva y significancia estadística para explicar las tasas de respuesta, aunque su valor numérico individual disminuye respecto al mostrado en los cuadros 13 y 14, debido a la alta correlación estadística entre ambas variables20. De hecho, esta misma razón explicaría por qué a nivel de categorías de empleo se pierde toda significancia estadística, salvo para el caso del índice de belleza en los empleos profesionales, para los cuales ser una desviación estándar más bello/a (para tener idea de cuánto es esto, si dividimos a nuestros postulantes en cuatro categorías de belleza, esto implicaría pasar de la categoría de los más feos a la categoría que le sigue en belleza) que el promedio de nuestros postulantes implica tener una tasa de respuesta 3 puntos porcentuales mayor; lo que representa un impacto considerable.

6. CONCLUSIONES

Nuestra investigación encuentra evidencia estadística de la presencia de discriminación en la primera etapa de la contratación en el mercado laboral de Lima Metropolitana, aquella en la que se selecciona sobre la base de las credenciales contenidas en los CV. Encontramos que la discriminación se da tanto en términos de la raza, capturada por el origen del apellido (donde los blancos tienen preferencia sobre los andinos de similar capital humano), como del sexo (los hombres son preferidos a las mujeres). Asimismo, parte de esta mayor preferencia por los blancos está dada por su mayor nivel de belleza respecto a los postulantes andinos. Estos resultados generales no se reproducen, sin embargo, cuando analizamos la situación dentro de cada tipo de empleo (profesional, técnico y no calificado). El hecho de que la belleza solo sea (marginalmente) significativa para explicar las tasas de respuesta de los empleos profesionales requiere un mayor análisis de los tipos de empleos de los que estamos hablando.

Por otro lado, debemos destacar que nuestros resultados no son necesariamente representativos de todo el mercado laboral de Lima Metropolitana, debido a que no estamos considerando el universo de las empresas existentes en dicho mercado, sino solo a aquellas que publican avisos de empleo en El Comercio. El solo hecho de pagar por esos avisos puede implicar que estamos analizando un segmento particular del mercado: aquel que tiene las posibilidades de publicar ese aviso. En el mismo sentido, hay otras formas de publicidad de avisos que operan en el mercado (en línea, mediante redes sociales, entre otros), que no estamos considerando en nuestro análisis.

Otro de los factores que no estamos considerando en nuestro análisis, debido a la falta de información, tiene que ver con el tamaño de la oferta laboral en cada uno de los empleos considerados: es claramente distinto competir con cinco candidatos más (aparte de los tres con los que cada postulante nuestro competía por cada oferta de empleo seleccionada), que competir con 50 postulantes más. Es cierto también que, en la medida en que no haya ningún patrón sistemático hacia algún empleo en particular, no debería esperarse que esto introduzca un sesgo que afecte nuestro indicador de tasa de respuesta.

Por último, nuestro indicador de belleza es otra variable que no está capturando con precisión el efecto de la belleza sobre la tasa de respuesta, puesto que existe una alta correlación entre ser bello y tener apellido blanco. Este fenómeno es lo que Gonzalo Portocarrero define como “racismo estético”21. Esto podría ser solucionado usando fotos homogéneas entre nuestros postulantes andinos y blancos, y hombres y mujeres; que es lo que estamos haciendo en una segunda etapa de esta investigación. Con todo, incluso haciendo esto, siempre será posible cuestionar que lo que un jurado entiende por belleza no es necesariamente lo que los reclutadores entenderían por dicho concepto (una discusión mayor, a la cual no entraremos, es si la belleza puede medirse con un solo indicador).

Pese a las limitaciones mencionadas, los resultados presentados aportan cifras novedosas sobre la magnitud de la discriminación laboral en Lima Metropolitana; que no hubiera sido posible obtener con el uso de datos no experimentales. En ese sentido, esperamos que esta investigación aporte elementos útiles para la discusión informada sobre la discriminación laboral en el país.

PIE DE PÁGINA

1 Este documento condensa los resultados de uno de los proyectos ganadores del Primer Concurso de Proyectos Interdisciplinarios (PII) de la Universidad del Pacífico 2010, y contó con el apoyo financiero de la Fundación Ford. Agradecemos los comentarios y sugerencias de los participantes del seminario “La discriminación en el Perú: entre el Estado y el mercado”, en octubre del 2011, y en particular de Hugo Ñopo, y a un revisor anónimo. Agradecemos a Roberto Asmat, José Bacigalupo, José Andrée Camarena, Lajos Kossuth, Alexandra Málaga y André Miranda por la colaboración en el experimento. Todas las opiniones aquí vertidas son de exclusiva responsabilidad de los autores y no comprometen ni a la Universidad del Pacífico ni a la Fundación Ford. Una versión previa de este trabajo circuló bajo el título ¿Existe discriminación en el mercado laboral de Lima Metropolitana?: un análisis experimental. Documento de Discusión CIUP N° 11-15.

2 Para una discusión informada del tema, consúltese Heckman (1998).

3 La pregunta específica fue: “Por sus antepasados y de acuerdo a sus costumbres, usted se considera de origen…”.

4 Mulatos, negros, asiáticos.

5 Más que el promedio de América Latina (20%).

6 No es posible aplicar esta metodología para el caso de afroperuanos debido a que no existe una cantidad suficientemente amplia de apellidos que se perciban como predominantemente afroperuanos. Con todo, estimados de la participación de este grupo en el mercado laboral están en el orden del 1% del total de la PEA a nivel nacional.

7 Los únicos países mononacionales serían Islandia, Portugal y las dos Coreas (Kymlicka 2002)

8 Los rasgos raciales o raza están marcados por características físicas diversas que pueden incluir uno o más de los siguientes marcadores físicos: color de piel, rasgos de los ojos, color y textura del cabello, características antropométricas, etc.

9 La etnicidad se encuentra marcada por rasgos culturales que pueden incluir la religión, historia común, lengua común, valores, costumbres, etc.

10 Para una discusión informada sobre el tema, consúltese Altonji y Blank (1999) y Heckman (1998).

11 Distinguir discriminación estadística de aquella basada en preferencias es complicado, pues se requiere contar con una fuente de variación exógena en las preferencias de los empleadores, porque si existe un shock persistente dentro de las preferencias (estigma en las preferencias), no se refleja la actitud del individuo. Consúltese Levitt (2004), List (2004) y Moser (2008), para examinar ejemplos de cómo lograr la identificación de una u otra teoría.

12 Asimismo, Kass y Manger (2010) encuentran que postulantes a prácticas laborales de estudiantes con apellidos alemanes tienen una probabilidad promedio de recibir una llamada del contratante que es mayor en 14%, comparada con la que obtiene un postulante con apellido de origen turco, pero con todas las demás características similares.

13 Gaviria, Medina y Palau (2007) realizan un sugerente análisis del efecto de tener un nombre “atípico” sobre los salarios en Colombia; y encuentran que, controlando por educación de los padres, sexo, edad, raza y lugar de residencia, aquellos con un nombre atípico tienen salarios que son entre diez y veinte por ciento menores que aquellos que tienen nombres comunes.

14 Una posible explicación de este hallazgo podría ser que los empleadores que ofrecen sus vacantes a través del servicio de intermediación laboral del Ministerio de Trabajo tienden a ser “buenos empleadores” no discriminadores, ya sea por preferencias específicas o ante el riesgo de que sea el propio ministerio el que detecte cualquier potencial mala práctica laboral.

15 Una potencial explicación de esta ausencia de discriminación estadísticamente significativa en este experimento, al menos para el caso de los profesionales, podría ser el hecho de que todos los CV construidos indicaban estudios universitarios realizados en la Pontificia Universidad Católica de Chile, institución considerada como la de mayor calidad en el ámbito universitario en el vecino país. Con semejante credencial de capital humano de alta calidad, sería perfectamente posible que la discriminación estadística desaparezca.

16 Infraestructura completamente renovada y acondicionada para el desarrollo de los estudiantes con nuevos equipos tecnológicos.

17 <http://apellidosperuanos.wordpress.com/>.

18 El costo de inscripción para ser reclutador es superior a 2.000 nuevos soles, mientras que en Aptitus la inscripción es gratuita para la versión online.

19 Se normalizó el ranking de belleza: se le restó la media grupal a cada variable y luego se dividió este resultado entre la desviación estándar.

20 Una correlación estadística mayor de 0,85.

21 La persona blanca sería más valorada porque nos parece más bella, y “lo bello vende”. Este comentario fue sugerido por un revisor anónimo, a quien agradecemos.

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ANEXOS