A Sectoral analysis of job income by gender in Mexico City: 2018-2022
DOI:
https://doi.org/10.46990/relayn.2026.10.2.2787Keywords:
Education, artificial intelligence, teaching practice, ethics, initial teacher trainingAbstract
This research analyzes the distribution of labor income 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. Variables such as gender, education, work experience, and economic sector were examined, revealing that women earned lower incomes than men despite having similar contractual conditions. These findings highlight the importance of education and employment conditions 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.
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