Vol. 10, Núm. 2, mayo-agosto 2026

Análisis sectorial del ingreso laboral por género en CDMX: 2018-2022.

A Sectoral analysis of job income by gender in Mexico City: 2018-2022.

Janeth Yadira Rodríguez Galván 1

Resumen

Eileen Soﬁa Castañeda Flores 2

Este estudio analiza la distribución del ingreso labo-

Juan Francisco Islas Aguirre 3

ral por género en la Ciudad de México en 2018, 2020

y 2022, utilizando el modelo minceriano que evalúa

factores económicos y sociales que inciden en las dis-

paridades salariales. Se examinaron variables como el

género, la escolaridad, la experiencia laboral y el sector

económico, que revelan que las mujeres perciben in-

gresos inferiores incluso en condiciones contractuales

iguales a los hombres. Destaca la relevancia de la esco-

laridad y los contratos laborales en el incremento del

ingreso, aunque persiste una brecha salarial signiﬁca-

tiva. Al centrarse en una región urbana, los hallazgos

podrían no aplicarse a otras zonas del país.

Recibido: 14/07/2025

Revisado: 04/10/2025

Aceptado: 28/01/2026

Revista RELAYN, Administración y Negocios en

Latinoamérica.

Palabras clave

Disponible en:

https://iquatroeditores.org/revista/index.php/

relayn/index

Brechasalarial,equidaddegénero,mercadolaboral,mo-

delodeMincer

Abstract

is research analyzes the distribution of labor inco-

me by gender in Mexico City in 2018, 2020 and 2022,

using the Mincer Equation to evaluate the economic

and social factors associated with wage disparities. Va-

riables such as gender, education, work experience, and

economic sector were examined, revealing that women

earned lower incomes than men despite having simi-

lar contractual conditions. ese ﬁndings highlight

the importance of education and employment condi-

tions in salary increases, while also demonstrating the

persistence of a signiﬁcant gender wage gap. Since the

study focuses on an urban area, the ﬁndings may not be

generalizable to other regions of the country.

https://doi.org/10.46990/relayn.2026.10.2.2787

Key words

Education, artiﬁcial intelligence, teaching practice, ethics,

initialteachertraining

69

REVISTA RELAYN, 2026, 10 (2), Mayo-Agosto, ISSN: 2594-1674

Introducción

La distribución del ingreso laboral en México ha sido históricamente

desigual y ha estado condicionada por diversos factores que limitan la

equidad en el mercado laboral formal. La literatura muestra la existencia

de una brecha salarial entre hombres y mujeres en los distintos sectores

económicos (Del Castillo, 2023). De acuerdo con la Comisión Económica

para América Latina y el Caribe (CEPAL, 1970), el análisis de la desigual-

dad adquiere sentido al compararse con distribuciones “óptimas”, aunque

estas sean de carácter conceptual. No obstante, informes recientes eviden-

cian que las brechas persisten, particularmente por razones de género y

estructura ocupacional (Gontero & Ravest, 2025). Esta situación se reﬂeja

en los sectores primario, secundario y terciario, donde persisten las des-

igualdades en los mercados laborales formales (Núñez, Trujillo, González,

Hernández, & Cruz, 2023).

Las desigualdades económicas que afectan los ingresos labora-

les por género profundizan las disparidades estructurales. Según el Conse-

jo Nacional de Evaluación de la Política de Desarrollo Social (CONEVAL,

2024), la pobreza y la desigualdad no necesariamente están correlaciona-

das, lo que evidencia la complejidad del problema (Lara, & Pérez, 2025).

Estas brechas se relacionan con factores como el estrato socioeconómico,

la estructura productiva y la inclusión laboral, elementos que, de acuerdo

con la CEPAL (2024), resultan esenciales para comprender las dinámicas

y los retos en sistemas desiguales.

La limitada generación de empleo productivo en América Lati-

na obliga a muchos trabajadores a aceptar condiciones laborales precarias,

lo que perpetúa desigualdades estructurales y afecta la productividad (Ba-

ron, & Scuro, 2023; Rodríguez Pérez, & Meza González, 2021). En Méxi-

co, los avances tecnológicos han desplazado a la población hacia sectores

menos remunerados, ampliando la brecha de género. En este contexto, las

mujeres suelen ocupar empleos con menores ingresos, incluso bajo con-

diciones similares a las de los hombres, lo que reﬂeja una vulnerabilidad

económica persistente (Goren, 2025).

Bajo este contexto, el estudio analiza la distribución del ingreso

laboral por género en la Ciudad de México entre 2018, 2020 y 2022, con-

siderando las diferencias salariales por sector económico y el impacto del

salario mínimo. En particular, se busca responder la siguiente pregunta de

investigación: ¿qué factores explican la distribución heterogénea del ingre-

so por género en la formalidad laboral en esos años?

Después de esta introducción, se presenta la revisión de la lite-

ratura relevante. Posteriormente, se detalla la metodología, seguida de la

estimación del modelo minceriano y del análisis de los resultados. Final-

mente, se discuten las principales implicaciones del estudio y se exponen

las conclusiones y referencias empleadas.

https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es

70

Rodríguez, et al. Análisis sectorial del ingreso laboral por género en CDMX: 2018-2022.

RevisióndelaLiteratura

El capital humano constituye un factor fundamental para el crecimien-

to económico, ya que incrementa la productividad al proporcionar a las

personas habilidades y capacidades (Hanushek, & Woessmann, 2020). Sin

embargo, su medición enfrenta diversos retos derivados de las desigualda-

des en la distribución de los ingresos.

Mincer (1974, 1981) propuso un modelo que relaciona la educa-

ción, la experiencia laboral y los ingresos, señalando que mayores niveles

educativos y una mayor experiencia suelen traducirse en mejores salarios.

No obstante, factores sociodemográﬁcos pueden limitar estos beneﬁcios.

Por su parte Schultz (1961) destacó ventajas asociadas como la fuerza fí-

sica, la edad, la residencia y la escolaridad para los hombres jóvenes en el

mercado laboral.

La participación en el mercado laboral responde a decisiones

individuales orientadas a maximizar productividad y el consumo frente a

cambios económicos (Costagliola, 2021). Un factor clave en este contexto

es la segregación profesional por género, lo que contribuye a perpetuar las

desigualdades. Aunque la inversión en capital humano beneﬁcia a ambos

géneros, su impacto resulta más signiﬁcativo para las mujeres debido a las

diferencias en los retornos obtenidos (Becker, 1964; Del Castillo, 2023).

Históricamente, los hombres han tenido mayores niveles educa-

tivos y mejores oportunidades laborales, mientras que las mujeres enfren-

tan barreras sociales y culturales, como la asignación tradicional de roles

domésticos. Asimismo, los estereotipos de género refuerzan esta segrega-

ción y limitan su acceso a empleos mejor remunerados (Anker, 1997).

La disparidad laboral también puede analizarse mediante la se-

gregación vertical y horizontal en el trabajo. La primera reﬂeja los obstá-

culos que enfrentan las mujeres para acceder a determinados empleos, es-

pecialmente aquellos de menor remuneración y menor caliﬁcación, lo que

las relega a actividades artesanales o de cuidado familiar. Por su parte, la

segregación horizontal posiciona a los hombres como el principal susten-

to económico, mientras que las mujeres suelen desempeñar roles en dos

ámbitos: uno vinculado al trabajo remunerado, generalmente con bajos

ingresos, y otro relacionado con labores familiares o personales (CEPAL,

2021; Garrido Ortolá, 2023).

No obstante, en la actualidad, niveles educativos más altos han

permitido que las mujeres fortalezcan su identidad profesional, alcan-

zando mayores niveles de satisfacción al ocupar puestos superiores o de

mayor responsabilidad en comparación con los hombres (Lansky, Ghosh,

Méda, & Rani, 2017).

Aunque la teoría del capital humano y la teoría de la segregación

del trabajo coinciden en considerar las preferencias individuales como un

factor explicativo, persiste una desigualdad que no solo deriva de las acti-

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Código JEL: M1 Administración de empresas

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vidades desempeñadas, sino también de la diferenciación salarial, pese al

incremento en la escolaridad femenina (Nancon, 2022). En este sentido,

Goldin (2014) destaca una convergencia histórica entre género e ingreso.

Según la autora, las mujeres han superado a los hombres al combinar una

carrera profesional con la vida familiar, incrementando su participación

en la educación profesional y de posgrado, así como equilibrando las horas

dedicadas al trabajo y al hogar.

Sin embargo, persisten desigualdades salariales, particular-

mente entre las mujeres con hijos, lo que Goldin denomina “razones re-

siduales”. Estas discrepancias no solo dependen únicamente del tiempo

trabajado o del salario, sino también de factores como la capacidad de

negociación y las aspiraciones de éxito profesional. Asimismo, la autora

señala que ciertos incentivos laborales, como las horas extras o las condi-

ciones laborales adaptadas a las necesidades empresariales, contribuyen a

perpetuar la brecha de género.

Por otro lado, Wright (2020) y Nancon (2022) identiﬁcan una

dualidad en el mercado laboral: el sector primario, que ofrece mejores

sueldos y emplea a los trabajadores más especializados, y el sector secun-

dario, caracterizado por bajos ingresos y alta rotación laboral. Este último

reﬂeja cómo las concepciones patriarcales sobre el papel de la mujer con-

dicionan su participación en el ámbito laboral, limitando su inserción en

empleos formales mejor remunerados.

Metdología

El presente estudio adopta un enfoque cuantitativo, sustentado en la me-

dición objetiva de variables individuales y colectivas, lo que permite ana-

lizar de manera sistemática la relación entre el capital humano, el género y

los ingresos laborales en la Ciudad de México. Asimismo, la investigación

presenta un diseño no experimental, transversal y explicativo (D'Ancona,

2001; Hernández-Sampieri, 2018).

La población objetivo está conformada por personas trabajadoras ocupa-

das en la Ciudad de México, de 15 años y más, que perciben ingresos labo-

rales y reportan información sobre educación, género, edad, estado civil

y horas trabajadas. La muestra se obtuvo con base enlos microdatos de la

Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE) y de la Encuesta Na-

cional sobre Uso del Tiempo (ENUT), elaboradas por el Instituto Nacional

de Estadística y Geografía (INEGI).

https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es

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Rodríguez, et al. Análisis sectorial del ingreso laboral por género en CDMX: 2018-2022.

Tabla 5.1

Conceptualización de las variables

Variable

Concepto

Valor

Ingreso

Ingreso mensual percibido por

trabajo subordinado, trabajo

independiente o remuneración en

especie.

Monetario mensual

ln_ing

Logaritmo natural del ingreso.

Logaritmo natural del

ingreso.

Género

Contrato

Clasiﬁcación del trabajador.

Formalidad laboral.

Mujer (1) / Hombre (0)

Con contrato (1) / Sin

contrato (0)

Instrucción

Años de escolaridad formal.

Estado conyugal.

Experiencia laboral potencial

(edad – escolaridad – 6).

Sin instrucción (0) a Doc-

torado (9)

Casado (1) / Soltero (0)

Años

Edo_civil

Exp

Exp2

Experiencia elevada al cuadrado.

Años²

Hr_trab

Horas dedicadas al trabajo sema-

nal.

Número de horas

Hr_hog

Sector

Horas no remuneradas dedicadas

al hogar.

Actividad económica (según

SCIAN, INEGI, 2018b).

Número de horas

Primario (1) / Secundario

(2) / Terciario (3)

Fuente: Elaboración propia

El modelo de Mincer (1974) se utiliza como herramienta de

análisis, ya que permite examinar la relación entre el nivel educativo y

el ingreso, así como cuantiﬁcar el rendimiento educativo, las diferencias

salariales y el impacto de la inversión en capital humano. Además de va-

riables como la educación, la experiencia y la edad, se incorporan otras

relacionadas con el género, la situación conyugal, el tipo de contratación,

el sector económico y las horas dedicadas al hogar y al trabajo. Con base

en ello, se espera identiﬁcar una relación signiﬁcativa con el retorno mo-

netario. La ecuación minceriana ampliada es la siguiente:

In(W)=α + β1edad_i+ β2género_i+ β3contrato_i+ β4instruccion_i+

β5 edo_civil_i+ β6exp2_i+ β7hr_trab_i+ β8hr_hogar_i+ β9sector1_i+ β10sector2_i

+ β11sector3_i+ ε

Donde:

•

In(W) representa el logaritmo natural del ingreso (W) del

individuo.

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•

α es una constante o intercepto que representa el valor es-

perado del logaritmo natural del ingreso cuando el resto de

las variables explicativas son igual a cero.

•

edad_icorresponde a la edad del individuo.

género_ies una variable binaria que indica el género del in-

dividuo.

•

contrato_irepresenta el estado contractual del individuo.

instruccion_icorresponde a el nivel educativo del individuo.

edo_civil_irepresenta s el estado civil del individuo.

exp2_irepresenta la experiencia laboral al cuadrado del in-

dividuo.

•

hr_trab_icorresponde a las horas trabajadas por semana por

el individuo.

hr_hogar_irepresenta las horas dedicadas a actividades del

hogar por semana.

sector1_ies una variable dicotómica que indica si el indivi-

duo labora en el sector primario.

sector2_ies una variable dicotómica que indica si el indivi-

duo labora en el sector secundario.

sector3_ies una variable dicotómica que indica si el indivi-

duo labora en el sector terciario.

ε es el término de error estocástico que captura efectos no

observados del modelo.

Resultados

Para el análisis de las desigualdades en el ingreso por género, la tabla 2

muestra que, durante los tres periodos analizados, las mujeres percibie-

ron, en promedio, ingresos menores que los hombres. Entre 2018 y 2020,

la brecha disminuyó signiﬁcativamente, con una reducción de 40.9%. No

obstante, en 2022 se registró un incremento de 15.7 % respecto a 2020,

aunque sin superar el nivel observado en 2018.

https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es

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Rodríguez, et al. Análisis sectorial del ingreso laboral por género en CDMX: 2018-2022.

Tabla 5.2

Descripción estadística del ingreso trimestral de los trabajadores por género (2018, 2020 y 2022)

Año

2018

Variable

Media

Mediana

20,170.26

15,407.6

17,210.93

14,754.09

Desviación estándar

57,824.79

lngreso_hombres

lngreso_mujeres

lngreso_hombres

lngreso_mqu-

jeres

lngreso_hombres

lngreso_mujeres

31,965.06

23,951.65

25,144.86

20,406.13

33,889.79

35,992.57

22,213.6

2020

2022

34,504.88

29,020.66

24,240.32

19,177.11

46,098.23

41,253.21

Fuente: Elaboración propia con base en INEGI (2018a, 2020a, 2022a)

La Gráﬁca 5.1 muestra los años promedio de experiencia por

género entre hombres y mujeres. Se observa que, en los tres años analiza-

dos, las mujeres presentan una media de experiencia superior, con dife-

rencia de entre dos y tres años respecto a los hombres, siendo 2022 el año

con la mayor discrepancia.

Gráﬁca 5.1.

Años de experiencia por género (2018, 2020 y 2022)

Fuente: Elaboración propia con base en INEGI (2018a, 2020a, 2022a)

La Gráﬁca 5.2 muestra los ingresos trimestrales de los traba-

jadores según su nivel educativo. Se observa una disminución de los in-

gresos de 2020, tanto para hombres como para mujeres, en comparación

con 2018 y 2022. Asimismo, los resultados evidencian un comportamiento

más equilibrado de los ingresos en los niveles de educación profesional y

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maestría.

Gráﬁca 5.2

Ingreso de los trabajadores según su nivel educativo (2018, 2020 y 2022), en pesos mexicanos

Fuente: Elaboración propia con base en INEGI (2018a, 2020a, 2022a)

La Gráﬁca 5.3 muestra el impacto de los contratos laborales en

los ingresos. En el caso de las trabajadoras, los ingresos de quienes conta-

ban con contrato aumentaron aproximadamente $7,000 pesos entre 2018

y 2022, alcanzando un nivel cercano al salario de los hombres con con-

trato, cuyos ingresos registraron un incremento menor, de alrededor de

$2,700 en el mismo periodo.

En 2020, tanto con contrato como aquellos sin contrato presen-

taron ingresos inferiores en comparación con los demás años analizados.

Por su parte, los hombres con contrato tuvieron un incremento aproxi-

mado de $3,000 pesos entre 2018 y 2022, mientras que los hombres sin

contrato registraron un incremento cercano a $2,000 pesos.

Gráﬁca 5.3

Ingreso por género y tipo de contratación (2018, 2020 y 2022), en pesos mexicano

Fuente: Elaboración propia con base en INEGI (2018a, 2020a, 2022a)

https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es

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Rodríguez, et al. Análisis sectorial del ingreso laboral por género en CDMX: 2018-2022.

La Gráﬁca 5.4 muestra la relación entre la situación civil y los

ingresos. En 2018, los ingresos de los hombres solteros superaron los de

las mujeres en aproximadamente $4,000 a los de las mujeres solteras. Asi-

mismo, los ingresos de las mujeres se mantuvieron prácticamente iguales,

independientemente de si eran solteras o casadas. Por su parte, los hom-

bres casados mostraron una ventaja salarial notable.

Gráﬁca 5.4

Ingreso por género según según estado civil (2018, 2020 y 2022), en pesos mexicanos

Fuente: Elaboración propia con base en INEGI (2018a, 2020a, 2022a)

La gráﬁca 5.5 muestra la distribución de las horas trabajadas.

En los tres años analizados, las mujeres registraron una mayor participa-

ción en el rango de 0 a 20 horas laboradas. En 2018, poco más de 300 mil

mujeres trabajaban dentro de este rango, en comparación con menos de

200 mil hombres. Esta diferencia persistió en 2020, con una brecha cer-

cana a 90 mil personas, y en 2022 volvió a incrementarse hasta alcanzar

200 mil. Asimismo, se observa una ligera disminución en la participación

tanto masculina como femenina durante 2020, posiblemente atribuida a

las restricciones y cambios laborales durante derivados de la pandemia.

En 2022, la participación de hombres y mujeres mostró nuevamente un

incremento.

Gráﬁca 5.5

Tiempo semanal dedicado al trabajo por género (2018, 2020 y 2022)

Fuente: Elaboración propia con base en INEGI (2018a, 2020a, 2022a)

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En contraste, la Gráﬁca 5.6 detalla las horas dedicadas a las

actividades del hogar. Entre las tres series analizadas, el rango de 0 a 20

horas concentra el mayor número de hombres. Por su parte, las mujeres

mantienen una mayor presencia en los demás rangos de tiempo dedicados

a las tareas domésticas en comparación con los hombres, destinando en

promedio 0.82 veces más horas a las labores del hogar.

Gráﬁca 5.6

Trabajadores por tiempo semanal dedicado al hogar por género (2018, 2020 y 2022)

Fuente: Elaboración propia con base en INEGI (2018a, 2020a, 2022a)

La Gráﬁca 5.7 muestra la distribución por género en los sectores

económicos. En el sector primario, la participación de hombres y mujeres

es prácticamente imperceptible. En el sector secundario, se observa una

mayor participación masculina en los tres periodos analizados, superando

los 500 mil trabajadores. Por su parte, las mujeres se mantienen en un

rango similar durante los tres años, alcanzando un máximo cercano a 200

mil trabajadoras en 2018. En el sector terciario, se identiﬁca una mayor

presencia femenina. En 2018, la diferencia superó las 800 mil personas,

en 2020, alcanzó un poco más de 900 mil; y en 2022, rebasó el millón de

personas.

Gráﬁca 5.7

Distribución de trabajadores en los sectores económicos por género

Fuente: Elaboración propia con base en INEGI (2018a, 2020a, 2022a)

https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es

78

Rodríguez, et al. Análisis sectorial del ingreso laboral por género en CDMX: 2018-2022.

La Gráﬁca 5.8 muestra la cantidad de trabajadores que perciben

entre 1 y 5 salarios mínimos (SM). En 2018, los ingresos de los hombres

fueron superiores a los de las mujeres: más de 600 mil hombres percibie-

ron hasta 5 SM, mientras que las mujeres en esta categoría representaron

aproximadamente 400 mil trabajadoras, equivalente al 61 % y 39 % res-

pectivamente.

En 2020, disminuyó el número de trabajadores que percibían

más de 5 SM en ambos géneros. En el rango de hasta 1 SM o menos, se

registraron más de 640 mil trabajadoras. Finalmente, en 2022, dentro del

rango de 1 a 3 SM, la cantidad de fuerza laboral entre hombres y mujeres

fue similar, aunque disminuyó en los rangos salariales superiores.

Gráﬁca 5.8

Ingresos laborales de los trabajadores por género (2018, 2020 y 2022)

Fuente: Elaboración propia con base en INEGI (2018a, 2020a, 2022a)

En la Tabla 5.3 muestra el comportamiento del ingreso por gé-

nero. Los resultados indican que cada año adicional de experiencia laboral

incrementa los ingresos en ambos casos, con tasas de 3.29 %, 2.88 % y

3.01 % para las mujeres, y de 3.81 %, 3.19 % y 4.01 % para los hombres.

Asimismo, la experiencia laboral potencial presenta un efecto positivo; sin

embargo, el efecto marginal del cuadrado de dicha variable muestra un

signo negativo, lo que conﬁrma la existencia de rendimientos decrecientes

después de alcanzar el salario del trabajador.

Por otro lado, el contrato laboral favorece particularmente a las

mujeres, registrándose en 2020 un incremento de 79.10 % en sus ingre-

sos. La educación formal también mejora las remuneraciones de ambos

géneros. En 2018 se observaron los mayores incrementos salariales: 10.44

%, 8.84 % y 10.37 % para las mujeres, y 10.65 %, 9.38 % y 8.67 % para los

hombres.

En cuanto al estado civil, las mujeres casadas registraron ingre-

sos inferiores en 2018 y 2020, (2.68 % y 8.84 %, respectivamente), mien-

tras que los hombres en la misma categoría presentaron incrementos de

20.54 % y 24.06 %. En 2022, las mujeres casadas experimentaron un ligero

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aumento en sus ingresos, inferior al 1 %, mientras que los ingresos de los

hombres disminuyeron 19.64 %.

Respecto a los sectores económicos, en 2020 la participación en

el sector terciario incrementó los salarios de las mujeres en 3.48 % y de los

hombres en 5.30 %. Finalmente, en 2022, los hombres que trabajaron en

cualquiera de los sectores experimentaron un incremento salarial del 20%

al 30%.

Tabla 5.3

Resultados de la estimación al ingreso de los trabajadores por género (2018, 2020 y 2022)

Variable depen-

diente: logaritmo

del ingreso

Función de Mincer (In_mujeres)

Función de Mincer (In_hombres)

2018

Coef

2020

2022

Coef

2018

Coef

2020 2022

Error

están-

dar

Coef

Error

estándar

Error

están-

dar

Error

están-

dar

Coef

Error

estándar

Coef

Error

están-

dar

exp

Expe-

riencia

0.0329 0.004 0.0288

0.005

0.0301 0.005 0.0381 0.004 0.0319

0.004

0.0401 0.003

exp2

Expe-

riencia

poten-

cial de

trabajo

-5E-04 7.39E- -5E-04 0.000084 -0.0003 8.21E- -6E-04 6.47E-

05 05 05

-5E- 0.000069 -6E-04 5.97E-

04

05

con- Situación 0.5418 0.044

0.791

0.046

0.5807 0.044 0.3395 0.035

0.557

0.036

0.3498 0.031

trato contrac-

tual; Con

contrato

(1), Sin

contrato

(0)

ins-

Nivel

0.1044 0.006 0.0884

-0.027 0.041 -0.027

0.006

0.042

0.1037 0.006 0.1065 0.005 0.0938

0.005

0.037

0.0867 0.004

0.1964 0.031

truc- educativo

ción

formal

edo_

civil conyugal:

Casado

Estado

9.82E-

05

0.04

0.2054 0.037 0.2406

(1), Sol-

tero (0)

hr_

Número 0.0114 0.001 0.0145

de horas

0.001

0.0136 0.001 0.0061 0.001 0.0089

-0.0056 0.001 -0.006 0.002 -0.003

0.001

0.002

0.0063 0.001

-3E-04 0.001

trab

hr_

ho-

gar

Número -0.007 0.001 -0.004

de horas

sec-

tor

Activi-

dades

-1.094 0.472

0

-0.1973

0.27

-0.568 0.253 -0.048

0.464

0.455

0.2554 0.132

0.2768 0.104

_pri- primarias

ma-

rio

(1)

sec-

tor

Acti-

vades

-0.575 0.291 -7E-04

0.319

-0.1879 0.194 0.1035 0.220 0.0965

_se- secunda-

cun-

dario

rias (2)

https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es

80

Rodríguez, et al. Análisis sectorial del ingreso laboral por género en CDMX: 2018-2022.

sec-

tor

Activi-

dades

-0.514 0.285 0.0348

0.312

-0.211

0.182 -0.014 0.218

0.053

0.454

0.2154 0.100

_ter- terciarias

cia-

rio

(3)

Pruebas de signiﬁcancia estadística

R-squared

F-statistic

0.463

128.9

0.432

0.42

0.382

0.354

0.351

121.9

143

129.6

125.5

125.3

Durbin-Watson

1.719

1,507

1.795

1,703

1.731

1,799

1.625

2,040

1.658

2,296

1.765

2,268

Número de

observaciones

Nota: Nivel de conﬁanza de 95%

Fuente: Elaboración propia

Discusión

Los resultados obtenidos muestran que persiste una brecha salarial entre

hombres y mujeres en el mercado laboral mexicano, pese a avances en

experiencia laboral. Estos hallazgos coinciden con Goldin (2014) y con

la CEPAL (2023), quienes advierten que la desigualdad no se explica úni-

camente por factores estructurales, sino también por elementos como la

segmentación ocupacional, la discriminación y los sesgos institucionales.

Asimismo, los resultados sobre la brecha de género responden a determi-

nantes sociales y económicos que condicionan el retorno del capital hu-

mano entre las mujeres, tal como señalan Hanushek y Woessmann (2020).

Aunque el nivel educativo de las mujeres mejoró entre 2018-

2022, este avance no se tradujo en empleos mejor remunerados, lo que

refuerza el planteamiento minceriano sobre el papel de la educación como

determinante del ingreso (Mincer, 1974). Este incremento en la formación

educativa no ha sido acompañado por una participación equivalente en el

mercado laboral formal, que, de acuerdo con Del Castillo (2023) y Garrido

Ortolá (2023), reﬂeja la persistencia de barreras estructurales asociadas a

la segregación laboral y los estereotipos de género.

Asimismo, aunque la proporción de mujeres con educación

universitaria ha superado la de los hombres, su inserción en empleos bien

remunerados continúa siendo menor, salvo ligeras ventajas observadas en

los niveles de maestría y doctorado. Esto conﬁrma la presencia de la segre-

gación horizontal identiﬁcada por Anker (1997) y Lansky, Ghosh, Méda,

& Rani (2017).

Por último, los resultados asociados con la remuneración, el

impacto de la pandemia y el estado civil refuerzan la idea de que las des-

igualdades de género son multidimensionales. En 2018, la brecha salarial

superaba los 200 mil pesos anuales y, aunque se redujo ligeramente hacia

2022, las mujeres continuaron percibiendo ingresos inferiores en todos

los niveles educativos. Este patrón se agudizó durante 2020, año en que la

crisis sanitaria provocó una caída generalizada de los ingresos, aunque con

un efecto más pronunciado en las mujeres, coincidiendo con lo señalado

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Código JEL: M1 Administración de empresas

REVISTA RELAYN, 2026, 10 (2), Mayo-Agosto, ISSN: 2594-1674

por Costagliola (2021) y la CEPAL (2021) respecto a la feminización de la

vulnerabilidad laboral.

Aunque se observa un mayor equilibrio en los niveles de maes-

tría y doctorado, las mujeres casadas continúan enfrentando desventajas

salariales asociadas a la división sexual del trabajo y la carga de cuidados,

tal como han documentado Nancon (2022) y Wright (2020).

Conclusiones

La investigación evidenció la persistencia de disparidades laborales y de

género en la Ciudad de México, destacando que el 30 % de la población

concentra la mayor parte de los ingresos. Asimismo, las mujeres conti-

núan percibiendo ingresos inferiores en comparación con los hombres.

Aunque las teorías económicas destacan la importancia de la

edad, la experiencia y la escolaridad como factores que contribuyen al in-

cremento de los ingresos, esta investigación evidenció que la experiencia

laboral y su término cuadrático presentan una signiﬁcancia limitada. Esto

sugiere que el género constituye un factor más relevante para explicar la

desigualdad en los ingresos de las mujeres. En este sentido, la segrega-

ción ocupacional horizontal posiciona a las mujeres en sectores de menor

remuneración, incluso cuando poseen igual o mayor experiencia que los

hombres, debilitando la relación entre ingreso y experiencia acumulada.

En contraste, la escolaridad demostró ser un determinante clave

para incrementar los ingresos. El modelo también destacó otras variables

inﬂuyentes, como el estado contractual, cuya importancia es especialmen-

te signiﬁcativa para las mujeres, ya que les permite mejorar sus ingresos

por encima de la media. Asimismo, las mujeres solteras muestran ingresos

similares a los de los hombres, mientras que las mujeres casadas enfren-

tan una reducción en sus ingresos. Tener pareja implica para las mujeres

dedicar 0.82 veces más horas a las tareas del hogar que al trabajo formal,

mientras que en el caso de los hombres ocurre lo contrario.

En el análisis sectorial, se observó que la Ciudad de México con-

centra el empleo en el sector terciario, vinculado principalmente con los

servicios y el comercio. Los hombres predominan en sectores que requie-

ren mayor esfuerzo físico, como la manufactura, la construcción y el trans-

porte, mientras que las mujeres se concentran en sectores relacionados

con el cuidado, la educación y los servicios. No obstante, para las mujeres,

la participación en cualquiera de los sectores económicos no genera incre-

mentos signiﬁcativos en los ingresos.

En relación con la pregunta general: ¿qué factores explican la

distribución heterogénea del ingreso por género en la formalidad laboral

durante esos años?, se identiﬁcaron como factores determinantes el lugar

de residencia, la actividad económica y las características de la población

https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es

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Rodríguez, et al. Análisis sectorial del ingreso laboral por género en CDMX: 2018-2022.

dentro y fuera del hogar. Estos elementos contribuyen de manera signiﬁ-

cativa a la persistencia de la disparidad en los ingresos.

La hipótesis general planteada, la cual establece que la pobla-

ción femenina en el sector formal recibe una remuneración menor de-

bido a factores socioeconómicos, se conﬁrma con los resultados de esta

investigación. Los hallazgos evidencian que las mujeres perciben ingresos

inferiores en el sector formal, independientemente de factores como la

existencia de un contrato laboral, el estado civil, la pertenencia a algún

sector económico o la cantidad de horas dedicadas al trabajo y al hogar.

Por último, las posibles líneas de investigación podrían enfo-

carse en el análisis de la movilidad social desde una perspectiva intersec-

cional, incorporando variables como el origen étnico, la región geográﬁca

y el tipo de institución educativa. Asimismo, sería pertinente profundizar

en el estudio de los efectos de la digitalización y de la inteligencia artiﬁcial

sobre las oportunidades laborales de las mujeres con educación superior.

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Sobre los autores

1 Profesora investigadora del Instituto Politécnico Nacional - CECyT 12,

México. ORCID: https://orcid.org/0009-0000-6099-2329

2 Profesora investigadora del Instituto Politécnico Nacional, México. OR-

CID: https://orcid.org/0009-0004-4060-0905

3 Profesor investigador de la Universidad Autónoma Metropolitana, Uni-

dad Iztapalapa, México. ORCID: https://orcid.org/0000-0001-

7573-9107

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