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Capital humano y salarios en la
hostelería española: Un análisis regional
Human capital and wages in the Spanish
hospitality sector: a regional analysis
Alejandro García Pozo
Juan Antonio Campos Soria
José Luis Sánchez Ollero
Macarena Marchante Lara
Universidad de Málaga
Recibido, Mayo de 2010; Versión final aceptada, Enero de 2011.
Palabras clave: Capital humano, Turismo, Diferencia salarial, Análisis regional.
Keywords: Human capital, Tourism, Wage differentials, Regional Analysis.
Clasificación JEL: J16, J24, J31, L83, R10.
RESUMEN
En este trabajo se estiman los rendimientos del capital humano en la hostelería española
utilizando una versión ampliada de la ecuación de salarios de Mincer (1974) y se cuantifican las
diferencias salariales de las principales regiones turísticas a partir de la descomposición salarial
de Oaxaca-Ramson (1994). Con datos de la Encuesta de Estructura Salarial de 2006, todas las
regiones analizadas muestran rendimientos de la educación inferiores en la hostelería en compa-
ración al resto de servicios privados. Lo mismo ocurre para el resto de variables de capital humano
utilizadas. Las diferencias en los rendimientos de la educación en la hostelería son significativas
entre regiones, destacando Cataluña y Canarias. En esta última y en la Comunidad de Madrid la
mayor parte de la brecha salarial se debe a diferencias en los rendimientos de las características
observables, mientras que en el resto de regiones analizadas la mayor parte es debida a diferencias
en las dotaciones.
SUMMARY
The aim of this paper is to analyze the return on human capital in Spanish hospitality industry
through an adapted Mincerian wage equation, and verify and measure the wage gap in the main
Spanish touristic regions using the Oaxaca-Ransom methodology and data from Spanish Wage
Structure Survey 2006. The hospitality sector in the regions analyzed have lower values in all variables
on human capital compared to its other private services, existing large differences in the returns
on human capital obtained in each one of them. These wage differentials are justified largely by
the different employee characteristics, although in the Canary Islands and Madrid are motivated by
different returns on observed variables.
REVISTA DE ESTUDIOS REGIONALES Nº 91, I.S.S.N.: 0213-7585 (2011), PP. 71-95
72 ALEJANDRO GARCÍA/JUAN A. CAMPOS/JOSÉ L. SÁNCHEZ/MACARENA MARCHANTE
REVISTA DE ESTUDIOS REGIONALES Nº 91, I.S.S.N.: 0213-7585 (2011), PP. 71-95
1.- INTRODUCCIÓN
El turismo ha constituido un factor determinante en el proceso de moderniza-
ción de la economía española, en términos de empleo y renta generados, y como
rúbrica compensatoria del déficit comercial (Uriel et al., 2001) especialmente tras
la reestructuración económica que tuvo lugar en España tras la crisis de los años
setenta (Fernández, 2000). En la actualidad, y a pesar de la creciente competencia,
España sigue ocupando una posición relevante como destino turístico internacional,
(Lillo-Bañuls y Casado-Díaz, 2010). No obstante, pese a la importante contribución
del turismo al bienestar de la población española, aún restan muchos aspectos en
los que habría que profundizar desde una perspectiva económica, especialmente
los relacionados con el mercado de trabajo y las enormes disparidades regionales
existentes dentro del territorio nacional en las dotaciones de recursos económicos
necesarios para el desarrollo de la actividad. Los factores climáticos y geográficos
son, en el caso español, determinantes dada la especialización en el segmento
de “sol y playa”. Existe un enorme diferencial entre las regiones especializadas en
turismo del litoral peninsular y los archipiélagos (Baleares y Canarias), la región de
Madrid, por su condición de capitalidad y su papel en el turismo de negocios, y el
resto de las regiones españolas (Cañada, 2004).
El turismo es un sector transversal, donde se agrupan actividades muy diversas:
hostelería, agencias de viaje, transporte, actividades relacionadas con el ocio y el
deporte, etc. En este trabajo sólo se analiza el sector de la hostelería, que a su vez
también está constituido por un nutrido y diferenciado conjunto de servicios1,cuya
distribución regional así como, en especial, las características de los hoteles, se
han de tener en cuenta para valorar la heterogeneidad que presenta este sector a
nivel espacial.
En este contexto, en el presente trabajo se pretende aportar nuevas evidencias
sobre la heterogeneidad existente entre las principales regiones turísticas españolas
y su influencia en las condiciones de trabajo y empleo. Concretamente, se estiman
los rendimientos del capital humano y se cuantifican las diferencias salariales para
dichas regiones. La especificación de la ecuación original de salarios de Mincer
(1974) es ampliada para contrastar si las diferencias salariales entre ocupaciones son
originadas por diferencias compensatorias (Rosen, 1986) debidas a las caracterís-
ticas de los puestos de trabajo, que a su vez dependen de distintos requerimientos
de capital humano, o por diferentes condiciones de trabajo. La diferencia salarial
entre regiones se descompone entre la contribución de las diferencias regionales
1 Hoteles, campings y otros tipos de hospedaje; restaurantes, establecimientos de bebidas y come-
dores colectivos y provisión de comidas.
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CAPITAL HUMANO Y SALARIOS EN LA HOSTELERÍA ESPAÑOLA
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en características y la heterogeneidad regional en el precio o rendimiento de las
mismas. Así pues, se trata de contrastar, si además de diferentes dotaciones de
capital humano y distintas características de los puestos de trabajo, la heteroge-
neidad de sus rendimientos a nivel regional explica las diferencias de salarios entre
las mismas. La aplicación de la descomposición de Oaxaca (1973) permite evaluar
las diferencias en la media. Si la totalidad del diferencial se explica por diferencias
en la distribución de las características observables entre regiones, se concluirá
que los trabajadores reciben salarios más elevados porque ellos y los puestos de
trabajo que ocupan están dotados en mayor medida de un conjunto de cualidades
que los hacen más productivos. En cambio, si el diferencial de salarios es explicado
en mayor medida por diferencias en el rendimiento de las características se puede
concluir que existen fallos o distorsiones en el mercado de trabajo, ya que los tra-
bajadores idénticos, trabajando en idénticas condiciones, podrían recibir distintos
salarios según la región donde estén empleados.
El trabajo se ha estructurado de la siguiente forma: en el apartado segundo se
presentan datos básicos para caracterizar los principales destinos turísticos espa-
ñoles; a continuación se expone la metodología y la selección de variables que se
incluirán en las ecuaciones de salario. En los dos apartados siguientes se describe
brevemente la base de datos utilizada realizando un análisis descriptivo de las prin-
cipales variables (apartado 4) y se detallan los resultados empíricos (apartado 5).
Finalmente, se realiza una breve descripción de la evidencia obtenida y se formulan
las principales conclusiones.
2. BREVE CARACTERIZACIÓN REGIONAL DE LA HOSTELERÍA ESPAÑOLA
En el Cuadro 1 se presentan algunos indicadores básicos en la hostelería
española a nivel regional. Como puede observarse, las seis regiones selecciona-
das2 concentran el 71,5% del empleo total y más del 74,5% de los asalariados del
sector analizado. Además destaca la importancia relativa de este sector, tanto en
el empleo total como en el asalariado, en ambos archipiélagos: 19,18% del empleo
total en Baleares y 13,82% en Canarias. En el resto de las regiones el porcentaje
de ocupados es ligeramente superior al 6% en todos los casos. Además, de los
resultados se deduce que, con la excepción de Canarias, el menor peso relativo de
los asalariados3; es decir, el empleo autónomo tiene una presencia significativa en
2 Siguiendo la ordenación habitual del Instituto de Estudios Turísticos (IET).
3 Estos datos, como los referentes a magnitudes monetarias, proceden de la Contabilidad Regional
de España y, por lo tanto, las estimaciones tanto de empleo asalariado como no asalariado vienen
expresadas en términos de puestos de trabajo. Obviamente, el número de puestos de trabajo no
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las actividades de hostelería, como se ha puesto de manifiesto en trabajos previos
(Fernández y Pena-Boquete, 2007).
Los datos referentes a la importancia relativa de cada región en el empleo (total
y asalariado) de la hostelería en España deben de analizarse teniendo en cuenta el
tamaño del mercado de trabajo en cada caso; así, mientras en Baleares el empleo
de la hostelería se sitúa por encima del 19% del empleo total de esta región, su
peso en dicho agregado a nivel de España no llega al 7%.
Los datos de la estimación regional del Valor Añadido Bruto para este sector
son similares, en cuanto a su peso relativo, al de los puestos de trabajo. En este
caso, las seis regiones turísticas objeto de estudio representan cerca del 73% de
dicha magnitud a nivel de España. Este porcentaje es algo superior al de puestos
de trabajo (71,5%) debido a la mayor productividad de cinco de las seis regiones
analizadas4. En sintonía con los datos de empleo, en Baleares y Canarias la impor-
tancia relativa de la hostelería es muy superior a la media de España y a la del resto
de las regiones estudiadas.
La productividad del trabajo, como indicador de la eficiencia de las diferentes
regiones es más elevada en Baleares y Madrid. Nuevamente, destaca Andalucía con
una productividad inferior a la media española, e incluso inferior a la media agregada
del resto de regiones; para esta región la menor productividad y menor salario no
se compensan y los costes laborales unitarios son más elevados. Este indicador,
que junto con la productividad es el más importante para valorar la competitividad
del factor trabajo, arroja resultados más favorables para Canarias (0,488), Cataluña
(0,508) y Madrid (0,514); es decir, a tenor de este indicador estas serían las regiones
más competitivas.
Los establecimientos hoteleros son especialmente relevantes en la hostelería
por el papel que desempeñan en la especialización de los espacios convertidos en
destinos turísticos, por la generación de empleo más estable, por la legalización
mayoritaria de las instalaciones así como por la contribución fiscal y generación
de rentas. Como puede comprobarse existe una gran concentración de las plazas
hoteleras en las regiones seleccionadas (cerca del 80% del total) y destacan las Islas
Baleares (20,22%), Cataluña (17,15%) y Andalucía (16,58%). Además, la proporción
de plazas hoteleras por 1.000 habitantes pone de nuevo de manifiesto el enorme
peso de los hoteles en ambos archipiélagos, especialmente en Baleares. Por último,
la dimensión media de los establecimientos diferencia, claramente, los destinos
es igual al de personas ocupadas dado que una persona puede desempeñar más de un puesto de
trabajo.
4 La excepción es Andalucía, cuya productividad es sensiblemente inferior a la media española e
incluso a la del resto de regiones.
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CAPITAL HUMANO Y SALARIOS EN LA HOSTELERÍA ESPAÑOLA
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CUADRO 1
IndIcadores básIcos de la hostelería española.
Regiones
Indicador Andalucía Islas
Baleares
Islas
Canarias Cataluña Com.
Valenciana Com.
Madrid
Total 6
regiones
turísticas
Resto de
regiones España
Ocupados en la hostelería en la región/ total ocupados en esa región* 6,92 19,18 13,82 6,87 6,27 6,04 7,48 5,80 6,91
Ocupados en la hostelería en la región/ total ocupados en la
hostelería en España* 14,90 6,92 8,21 17,85 9,53 14,11 71,50 28,50 100,00
Asalariados en la hostelería en la región/ total asalariados en esa región* 6,22 18,74 14,00 6,25 5,58 5,45 6,88 4,78 6,19
Asalariados en la hostelería en la región/ total asalariados en la
hostelería en España* 14,76 7,55 9,49 18,37 9,41 14,97 74,54 25,46 100,00
VAB de hostelería en la región/ VAB de esa región* 7,17 22,30 16,11 7,34 7,19 6,44 8,13 6,08 7,43
VAB de hostelería en la región/ VAB hostelería en España* 13,33 7,47 8,66 18,53 9,45 15,40 72,84 27,16 100
VAB de hostelería en la región/ ocupados en la hostelería en esa
región (miles de €/ocupado) 40,42 48,71 47,64 46,89 44,81 49,29 46,00 43,03 45,15
Remuneración de asalariados/número de asalariados (miles de €/
asalariado) 22,61 25,74 23,25 23,82 23,85 25,32 24,01 23,63 23,91
Coste Laboral Unitario (CLU) hostelería por regiones 0,559 0,529 0,488 0,508 0,532 0,514 0,522 0,549 0,530
Total plazas hoteleras en la región/ total plazas hoteleras en
España* 16,58 20,22 12,30 17,15 7,83 5,54 79,62 20,38 100,00
Total plazas hoteleras en la región/ población total regional (por 1000) 33,59 326,26 99,57 38,84 26,31 14,91 44,48 20,93 36,25
Total plazas hoteleras en la región/ nº de establecimientos en la
región 95,29 233,79 375,68 108,47 109,86 72,12 132,82 40,88 91,30
Nota: (*) datos expresados en porcentajes.
Fuentes: INE (2010) e INE (2007b).
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turísticos especializados mayoritariamente en “sol y playa” respecto de la región de
Madrid y el resto de las regiones. De nuevo destaca la gran dimensión de los hoteles
en Canarias y Baleares: 375 y 234 plazas de media por establecimiento.
Así pues, los datos expuestos justifican, a nuestro juicio, el análisis indivi-
dualizado de las regiones seleccionadas, dada su gran relevancia en la hostelería
española y las diferencias significativas que presentan entre sí la mayoría de los
indicadores utilizados.
3. METODOLOGÍA
3.1 Modelo teórico y especificación econométrica
La descomposición de la diferencia salarial propuesta por Oaxaca (1973) y
Blinder (1973) se ha utilizado ampliamente en la literatura con la finalidad de abor-
dar el estudio de la discriminación en el mercado de trabajo de cualquier índole
(por género, por raza, por tipo de contrato, etc.). En nuestro caso, utilizamos dicha
descomposición con el objetivo de cuantificar qué parte de la diferencia salarial
regional tiene su origen en las diferencias en las características observadas y qué
parte es debida a la diferencia en los rendimientos de dichas características en la
hostelería. La aplicación es relevante, porque una adecuada estimación de la rela-
ción entre las dotaciones regionales en las diferentes características observables,
y en particular de capital humano y los salarios es necesaria para interpretar, entre
otras cuestiones, el grado de desigualdad regional y los incentivos de movilidad del
trabajo entre dichas regiones (Serrano, 2002).
Bajo el supuesto de la existencia de rendimientos diferentes en la remuneración
de las características observables en cada región, habría que estimar una ecuación
salarial por separado para cada una de ellas. Partiendo de la propuesta de Mincer
(1974), dicha ecuación tendrá la siguiente forma funcional para la región j,
[1]
Donde ln (wj) es el logaritmo del salario bruto por hora en la región j, xj es el
vector de características personales, del establecimiento y del puesto de trabajo que
ocupan los individuos en la región j, βj es el vector de coeficientes a estimar asociados
a dichas características y εj es el término de error asociado a dicha región.
Siguiendo a Oaxaca (1973) y Blinder (1973), la diferencia salarial entre la región
j y la región k (Gjk) puede expresarse del siguiente modo,
[2]
ln w
j
( )
=x´
j
!
j
+
"
j
G
jk
=w
j
!w
k
w
k
=w
j
w
k
!1
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donde w
–j y w
–k son las medias geométricas del salario para los trabajadores de la
región j y k respectivamente. Aplicando logaritmos en la ecuación [2] obtenemos,
[3]
siendo In(w
–j) y In(w
–k) las estimaciones mínimo cuadráticas de la ecuación [1] para
las regiones j, y k, respectivamente. Es decir,
[4]
[5]
donde x
–’j y x
–’k son vectores que contienen las medias geométricas de las caracterís-
ticas observables para cada región, mientras β ^j y β ^k son los vectores de coeficientes
estimados para las muestras de trabajadores de cada región por separado, o lo que
es igual los rendimientos estimados de las características observables. Por tanto,
la diferencia salarial puede expresarse del siguiente modo,
[6]
Reordenando los términos de la ecuación [6], obtenemos,
[7]
El primer sumando del lado derecho de la ecuación [7] representa el com-
ponente debido a las diferencias en las características observables, o lo que es lo
mismo el atribuible a las diferencias en las productividades entre ambas regiones.
Por su parte, el segundo término del lado derecho recoge la diferencia salarial que
es debida a diferencias en los rendimientos de dichas características y que normal-
mente es interpretada en la literatura como discriminación5. En dicha ecuación, la
ponderación utilizada para evaluar el componente no discriminatorio es β ^j , es decir,
se asume que en ausencia de discriminación, la estructura salarial que prevalece
es la de la región j. Si por el contrario se asume que en ausencia de discriminación,
prevalece la estructura salarial de la región k, β ^K, la diferencia salarial podría también
expresarse del siguiente modo,
5 Si se asume que no existen errores en la especificación de la ecuación salarial, la diferencia en los
rendimientos de las características observables puede interpretarse como discriminación (Korkeamäki
y Kyyrä, 2006).
ln G
jk
+1
( )
=ln w
j
( )
!ln w
k
( )
ln w
j
( )
=x´
j
ˆ
!
j
ln w
k
( )
=x´
k
ˆ
!
k
ln wj
( )
!ln wk
( )
=x´jˆ
"
j!x´kˆ
"
k
ln w
j
( )
!ln w
k
( )
=x´
j
!x´
k
( )
ˆ
"
j
+x´
k
ˆ
"
j
!ˆ
"
k
( )
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[8]
Si aplicamos las ecuaciones [7] y [8], la contribución total de cada característica
a la diferencia salarial no se ve afectada, pero sí su peso relativo en los componentes
no discriminatorio y discriminatorio. Ante esta situación Oaxaca y Ramson (1994)
proponen una generalización de la descomposición de Oaxaca-Blinder, con el
objetivo de asumir en dicha descomposición una estructura salarial en ausencia de
discriminación más flexible, β* . La descomposición propuesta por Oaxaca-Ramson
(1994) es la siguiente,
[9]
Dicha estructura salarial no discriminatoria puede interpretarse como los ren-
dimientos de las características observables en mercados competitivos. Si coincide
con la de la región j, entonces, β* = β ^j, en cuyo caso la ecuación [9] coincide con la
[7]. Si coincide con la de la región k, entonces, β* = β ^k , en cuyo caso la ecuación [9]
coincide con la [8]. También puede considerarse como estructura no discriminatoria
cualquier combinación de las estructuras salariales de las regiones implicadas en el
análisis, en cuyo caso β* = Ω β ^j+(I-Ω) β ^k, donde Ω es la matriz de ponderaciones
de dichas estructuras salariales.
En nuestra investigación vamos a asumir como estructura salarial en ausencia
de discriminación que (β*= β ^Baleares). La elección de Baleares como referencia se
debe a su enorme diferencial con otras regiones especializadas en turismo de sol
y playa, así como por el elevado peso relativo que tiene el empleo de la hostelería
en relación al volumen total de empleo y asalariado de la región.
3.2. Descripción de las variables utilizadas
La ecuación salarial especificada en nuestra investigación, para cada región,
presenta la siguiente forma funcional (se omiten los subíndices correspondientes a
los individuos por simplicidad),
Log(wr) = β0 + β1S + β2Exper + β3Antig + β4Mujer + β5Indef_TC
+ β6T_Emp + β7Sobreedu + β8Infraedu + ε
ln w
j
( )
!ln w
k
( )
=x´
j
!x´
k
( )
ˆ
"
k
+x´
j
ˆ
"
j
!ˆ
"
k
( )
ln w
j
( )
!ln w
k
( )
=x´
j
!x´
k
( )
"
*
+x´
j
ˆ
"
j
!
"
*
( )
+x´
k
"
*
!ˆ
"
k
( )
[10]
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La variable dependiente es el salario real bruto por hora6 en logaritmos. No
obstante, para aislar el efecto de los diferenciales en precios entre regiones se ha
dispuesto de una estimación del nivel de precios relativos regionales para obtener
el salario/hora real, es decir, el nivel salarial descontando el diferencial de precios
existente en 2006 en cada una de las regiones consideradas. De la muestra original
disponible se han eliminado las observaciones correspondientes a trabajadores
cuyo salario percibido era inferior al salario mínimo interprofesional y las de aquellos
trabajadores menores de 16 años y mayores de 65.
En el lado derecho de la ecuación [10], además de la constante, se consideran
las características de los trabajadores y, también, de los puestos de trabajo. Entre
las primeras se consideran variables de capital humano, tales como los años me-
dios de educación (S), la experiencia previa (Exper) y la antigüedad en la empresa
(Antig), así como una variable ficticia del género del empleado. La construcción de
las variables de capital humano se ha realizado siguiendo el trabajo de Arrazola et
al. (2003)7. La variable género (Mujer) es una variable ficticia que toma valor 1 si el
individuo es mujer y 0 en caso contrario. Con esta variable se trata de controlar los
diferentes niveles salariales entre hombres y mujeres. No se han realizado iteraciones
entre esta variable y las dotaciones de capital humano debido a las limitaciones
de la base de datos utilizada que, dado su reducido tamaño en algunas regiones,
originan problemas de multicolinealidad.
La ecuación de salario propuesta aquí difiere de la original de Mincer porque
utiliza una especificación lineal para las variables experiencia previa y antigüedad en
el puesto de trabajo. Esta opción se ha elegido debido a la elevada multicolineali-
dad entre cada una de estas variables y su cuadrado. En principio sería preferible
la especificación cuadrática, pero dado que los rendimientos decrecientes de la
experiencia previa y de la antigüedad se presentan en etapas tardías de la vida
laboral, el cálculo a mitad de la carrera profesional no debería verse muy afectado
con este procedimiento alternativo de estimación (Strauss and Maisonneuve, 2007).
En cualquier caso, se trata de comparar los rendimientos de la experiencia previa
y la antigüedad entre diferentes regiones, por lo que es razonable suponer que los
posibles sesgos no afecten a los objetivos de este trabajo.
En relación a las características del puesto de trabajo se considera variables
ficticias para controlar por el tipo de contrato, el tamaño del establecimiento, y la
6 Esta variable se calcula con los datos disponibles en la EES-2006, considerando para ello las horas
anualmente trabajadas y el salario nominal bruto anual recibido por ese trabajo, y asumiendo que tanto
4,2 semanas como 30,42 días constituyen un mes. Con los índices de precios relativos por Comunidades
Autónomas contenidos en Alcaide y Alcaide (2009), se obtuvo el salario real para el año 2006.
7 Además se ha prescindido de las observaciones de los trabajadores cuyos años medios de estudios
declarados eran claramente atípicos.
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educación formal del trabajador en relación a los requerimientos del puesto de
trabajo.
La variable contrato indefinido y a tiempo completo (Indef_TC), toma el valor
1 cuando el trabajador disfruta de un contrato de trabajo permanente a tiempo
completo y cero en los demás casos. Con ello se pretende valorar si este tipo
de contrato conlleva prima salarial, con relación a los trabajadores con contrato
temporal o a tiempo parcial. La agregación en una sola variable de ambos tipos
de contrato obedece a que suelen utilizarse en el sector para facilitar la flexibilidad
numérica de la plantilla, entendida como la capacidad de los empleadores para
ajustar la oferta de trabajo a las fluctuaciones de la demanda de sus productos y
servicios y suele implicar mayor precariedad en el empleo, menor salario, ausencia
de oportunidades de formación y escasas posibilidades de promoción profesional
para los trabajadores (Nickson, 2007).
La variable tamaño empresarial (T_Emp), toma el valor 1 cuando el trabajador
está empleado en una empresa de 20 o más asalariados, y cero en el resto de
los casos. En España la dimensión media de los establecimientos hoteleros en el
año 2007 era de 12,5 ocupados, frente a tan sólo 3,9 ocupados en los estableci-
mientos de restauración (IET, 2007). Así pues, en la hostelería española se observa
una gran diversidad entre los dos subsectores que incluye. Por ello, y teniendo
en cuenta la disponibilidad de datos estadísticos a nivel regional, se ha tomado
en consideración el tamaño empresarial como variable explicativa adicional de las
diferencias salariales regionales, con el objetivo de controlar la mayor presencia de
hoteles en determinados destinos turísticos. Además, la teoría económica sugiere
explicaciones alternativas al hecho contrastado de que, al menos hasta alcanzar una
determinada dimensión, los salarios aumentan con el tamaño empresarial [véase
Schmidt y Zimmermann (1991)].
Con las variables Sobreedu e Infraedu se trata de controlar el hecho de que
el salario real por hora podría estar más influido por el tipo de ocupación que se
desempeña que por el nivel educativo máximo alcanzado. La base de datos utilizada
permite controlar por tipo de ocupaciones pero existe una elevada correlación entre
nivel educativo y ocupación, lo que origina alta multicolinealidad. Por ello, siguiendo
a Strauss y Maisonneuve (2007) se toma en consideración indirectamente la ocu-
pación desempeñada, calculando una medida del nivel de estudios más frecuente
en cada ocupación (trabajadores adecuadamente educados), observado en la
muestra conjunta de todos los servicios privados para toda España. Como medida
estadística se utiliza la moda. Pero este procedimiento se amplía en los casos en
los que la moda representa un porcentaje inferior al 40% del total de asalariados de
cada ocupación, definida a nivel de dos dígitos según la Clasificación Nacional de
Ocupaciones –CNO94- (INE, 1994). En estos casos, se considera como trabajadores
adecuadamente educados los que han obtenido el nivel educativo correspondiente
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a la moda y, además, aquellos que han alcanzado el nivel educativo contiguo (ya sea
el inmediatamente inferior o el superior). Así, si en una determinada ocupación los
años medios de estudios requerido son 15 (diplomados universitarios) pero la moda
incluye un reducido número de casos (menor del 40%), también se considerarían
adecuadamente educados a los trabajadores con el segundo ciclo de educación
secundaria (12 años de estudios) o a los licenciados universitarios (17 años de
estudios). La elección entre el nivel de estudios inmediatamente inferior o superior
a la moda se ha realizado teniendo en cuenta cuál de ellos representa un mayor
porcentaje de trabajadores en cada ocupación.
Con esta definición de trabajadores adecuadamente educados, las variables
ficticias para los trabajadores con un nivel de estudios distinto al requerido por la ocu-
pación que desempeña se definen del siguiente modo. La variable que recoge a los
individuos sobreeducados (Sobreedu) será igual a 1 si el trabajador ha alcanzado un
nivel de estudios superior al representado por la moda de cada ocupación (o mayor
al más elevado en el caso de haber considerado dos niveles educativos contiguos);
e igual a cero en el resto de los casos. Por su parte, la variable correspondiente a los
individuos infraeducados (Infraedu) tomará el valor 1 si el trabajador ha alcanzado
un nivel de estudios inferior al representado por la moda de la ocupación (o menor
al que ha requerido menos años de estudio en el caso de haber considerado dos
niveles educativos contiguos); y tomará el valor cero en el resto de los casos.
Finalmente, ε es un término de perturbación aleatorio.
De acuerdo con la exposición previa y la evidencia empírica disponible, un
efecto positivo sobre el salario real por hora es esperado para los coeficientes de
las siguientes variables: Años medios de educación (S), Experiencia previa (Exper),
Antigüedad en la empresa (Antig), Contrato de trabajo indefinido y a tiempo com-
pleto (Indef_TC), Infraeducados (Infraedu) y Tamaño empresarial (T_Emp). Por otra
parte, se espera un signo negativo para los coeficientes de las variables: Mujer y
Sobreeducados (Sobreedu).
4. BASE DE DATOS Y ANÁLISIS DESCRIPTIVO
La información utilizada procede de la Encuesta de Estructura Salarial de 2006
(EES-2006). La muestra utilizada es representativa a nivel regional (NUTS II), lo que
hace posible la realización de este trabajo.
Como puede apreciarse en el Cuadro 2, los trabajadores de Baleares tienen
más edad, experiencia previa y antigüedad en la empresa; además, el 64% disfruta
de un contrato indefinido a tiempo completo, porcentaje superado solo por Cana-
rias (65%). Por estas características, además de emplear un menor porcentaje de
mujeres (47,4%), presentar los mayores salarios brutos nominales por hora y demás
82 ALEJANDRO GARCÍA/JUAN A. CAMPOS/JOSÉ L. SÁNCHEZ/MACARENA MARCHANTE
REVISTA DE ESTUDIOS REGIONALES Nº 91, I.S.S.N.: 0213-7585 (2011), PP. 71-95
aspectos diferenciales analizados en el apartado 2 de este trabajo, se ha tomado
a Baleares como región de referencia en la descomposición de las diferencias
salariales regionales.
CUADRO 2
característIcas observadas en la muestra de las regIones
seleccIonadas para el sector de hostelería.
Regiones
Variables Andalucía Baleares Canarias Cataluña Com.
Valenciana
Com. de
Madrid
Otras
regiones España
Edad 35,02 40,58 39,17 36,72 36,65 38,52 36,34 37,26
(10,93) (11,60) (10,53) (11,06) (10,93) (11,31) (11,01) (11,13)
S7,63 6,89 6,74 8,07 7,41 7,81 7,56 7,50
(3,77) (3,96) (3,96) (3,39) (3,66) (3,81) (3,58) (3,70)
Exper 14,59 17,06 18,77 16,40 17,76 17,15 16,42 16,76
(9,78) (10,80) (10,10) (10,40) (10,67) (10,53) (10,52) (10,49)
Antig 4,52 7,74 4,62 4,40 4,00 5,34 4,08 4,63
(6,99) (9,62) (6,93) (6,67) (6,57) (7,07) (6,18) (6,92)
Mujer 0,52 0,47 0,49 0,55 0,56 0,65 0,62 0,58
(0,50) (0,50) (0,50) (0,50) (0,50) (0,48) (0,48) (0,49)
Indef_TC 0,50 0,64 0,65 0,49 0,48 0,52 0,56 0,55
(0,50) (0,48) (0,48) (0,50) (0,50) (0,50) (0,50) (0,50)
T_Emp 0,81 0,79 0,79 0,76 0,75 0,77 0,52 0,67
(0,40) (0,41) (0,41) (0,43) (0,44) (0,42) (0,50) (0,47)
Sobreedu 0,20 0,15 0,12 0,20 0,17 0,22 0,19 0,18
(0,40) (0,36) (0,33) (0,40) (0,37) (0,42) (0,39) (0,39)
Infraedu 0,21 0,34 0,32 0,15 0,16 0,17 0,17 0,20
(0,41) (0,47) (0,47) (0,36) (0,37) (0,38) (0,38) (0,40)
Salario nominal
(€/hora)
8,66 10,09 8,90 9,98 9,04 8,62 8,17 8,78
(4,25) (4,97) (5,61) (5,59) (4,75) (4,44) (3,35) (4,43)
Índice de precios 96,99 103,26 89,88 108,13 99,93 102,36 97,83 100,00
Salario real
(€/hora)
8,93 9,77 9,91 9,23 9,05 8,43 8,35 8,78
(4,38) (4,81) (6,25) (5,17) (4,76) (4,34) (3,38) (4,43)
Notas: Entre paréntesis los valores de la desviación estándar de las variables.
Fuente: INE (2007a) y Alcaide (2009).
83
CAPITAL HUMANO Y SALARIOS EN LA HOSTELERÍA ESPAÑOLA
REVISTA DE ESTUDIOS REGIONALES Nº 91, I.S.S.N.: 0213-7585 (2011), PP. 71-95
En la hostelería, la variable años medios de estudios presenta un valor pro-
medio bastante inferior al resto de sectores privados de servicios. Es de destacar
que en Baleares y Canarias, destinos maduros de sol y playa (Aguiló y Alegre,
2004), los años medios de estudios calculados son los menores de las regiones
consideradas; probablemente se deba a la mayor edad media de los trabajadores,
con presencia elevada de generaciones que estudiaron antes de la expansión del
actual sistema educativo español. A este hecho, como después se analizará, se
podría deber la elevada proporción de trabajadores infraeducados (superior al 30%
en ambas regiones).
Con la salvedad de Baleares, la antigüedad en la empresa es inferior en la hos-
telería en relación al resto de servicios privados lo que sugiere una mayor rotación
entre los trabajadores ocupados en este sector, como se ha puesto de manifiesto
en otros trabajos previos (Marchante et al., 2005). La presencia de mujeres supera
en todos los casos –con las excepciones ya mencionadas de Baleares y Canarias–
el 50% de los asalariados.
Según los resultados de aplicar el método expuesto en el apartado 3, el porcen-
taje de trabajadores adecuadamente educados oscila entre el máximo de Valencia
(67,3%) y el mínimo de Baleares (51,6%). Estos resultados no difieren mucho de
las estimaciones de Strauss y Maisonneuve (2007) para el conjunto de la economía
española, los cuales mostraban un 68% de trabajadores adecuadamente educados,
19% de sobreeducados y 13% de infraeducados. El porcentaje de trabajadores so-
breeducados en nuestro trabajo oscila entre el 12% de Canarias y el 22% de Madrid.
Como antes se ha indicado, los mayores porcentajes de trabajadores infraeducados
se producen en ambos archipiélagos (alrededor del 33%); en cambio, los menores
se observan en Cataluña (15%) y Comunidad Valenciana (16%).
La incidencia del desajuste educativo en la hostelería que se calcula en este
trabajo no difiere sensiblemente de los presentados en Marchante et al. (2005) para
la hostelería andaluza, que están basados en la autoevaluación de los trabajadores
(método subjetivo directo) donde se obtenía un 53,6% de trabajadores adecuada-
mente educados, 17,5% sobreeducados y 28,9% infraeducados.
Como puede observarse en el Cuadro 2, el salario por hora percibido en la
hostelería es inferior, en todos los casos, al percibido en otros sectores privados de
servicios. En términos nominales, el salario percibido por trabajadores empleados
en el agregado de otras regiones es casi un 19% inferior al de las Islas Baleares.
En términos reales, esta diferencia se reduce al 14,5% debido, obviamente, al dife-
rencial de precios relativos. La mayor diferencia entre los salarios percibidos en la
hostelería y los percibidos en otros servicios privados se observa en Madrid: en la
hostelería es un 40,1% inferior.
84 ALEJANDRO GARCÍA/JUAN A. CAMPOS/JOSÉ L. SÁNCHEZ/MACARENA MARCHANTE
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5. RESULTADOS EMPÍRICOS.
5.1.- Resultado de las estimaciones.
En el Cuadro 3 se presentan los resultados de las estimaciones realizadas. El
valor del término constante indica la parte del salario que no está afectada por las
variables independientes. Este componente, depende de otras variables no incluidas
tales como el estilo de vida, el clima y otras características diferenciadoras de las re-
giones que afectan a las condiciones del empleo y la formación de los salarios y que
no se han podido tomar en consideración en nuestra especificación. Como puede
observarse, presenta valores estimados mayores en la hostelería que en el resto de
sectores privados de servicios para todas las regiones consideradas. Además, en la
hostelería como en el resto de servicios privados el valor máximo del término constante
corresponde a la Comunidad Valenciana y el menor a la Comunidad de Madrid.
Características personales
Los rendimientos de la educación, según las estimaciones realizadas, son
inferiores en la hostelería en comparación con los restantes sectores de servicios
privados. Además se observan diferencias regionales muy significativas que fluc-
túan entre el 5,5% de Canarias y el 1,8% de la Comunidad Valenciana. En Cata-
luña (4,8%), Baleares (4,7%) y Madrid (4,2%), los rendimientos de la educación
superan a la media para España (3,2%). Estos resultados ponen de manifiesto la
heterogeneidad regional existente respecto al precio de esta característica de los
trabajadores, ya que no sólo varía la dotación regional respecto a la educación sino
también su rendimiento.
Comparando con trabajos ya existentes en el ámbito de la hostelería, estos
resultados son similares si se tiene en cuenta que en nuestra especificación se
incluyen variables adicionales que recogen las características de los puestos de
trabajo. La introducción de estas variables adicionales tiene como efecto la reduc-
ción del valor del coeficiente estimado para la variable años medios de educación
al capturar estas variables parte del efecto indirecto de la educación sobre el salario
y la productividad. En consecuencia, los rendimientos de la educación estimados
en este trabajo representan el efecto directo de la educación, una vez descontados
los efectos derivados de las características de los puestos de trabajo.
Los resultados de estudios previos que especifican la ecuación original de
Mincer estiman rentabilidades de la educación entre el 4,1% (Pastor et al., 2006)
utilizando como método de estimación mínimos cuadrados ordinarios y el 5,6%
(Lillo-Bañuls y Casado-Díaz, 2010) utilizando técnicas de variables instrumentales.
No obstante, en ambos trabajos, los rendimientos de la educación en la hostelería
son inferiores a los estimados para la mayoría de sectores económicos.
85
CAPITAL HUMANO Y SALARIOS EN LA HOSTELERÍA ESPAÑOLA
REVISTA DE ESTUDIOS REGIONALES Nº 91, I.S.S.N.: 0213-7585 (2011), PP. 71-95
CUADRO 3
resultados de las estImacIones
Andalucía
Baleares
Canarias
Cataluña
Com. Valenciana
Com. de Madri d
Otras regiones
España
H
OS
H
OS
H
OS
H
OS
H
OS
H
OS
H
OS
H
OS
Constante
Coeficiente
1,741*
1,337*
1,650*
1,381*
1,566*
1,225*
1,600*
1,336*
1,929*
1,468*
1,507*
1,216*
1,801*
1,351*
1,722*
1,326*
t-ratio
(29,206)
(49,281)
(27,158)
(29,871)
(23,468)
(27,708)
(29,057)
(53,399)
(32,855)
(48,466)
(27,904)
(51,235)
(73,810)
(103,397)
(95,431)
(149,532)
S
Coeficiente
0,032*
0,062*
0,047*
0,071*
0,055*
0,082*
0,048*
0,075*
0,018*
0,061*
0,042*
0,075*
0,020*
0,075*
0,032*
0,073*
t-ratio
(4,612)
(36,506)
(7,759)
(23,481)
(6,967)
(30,251)
(7,554)
(51,731)
(3,275)
(31,894)
(6,688)
(57,617)
(7,648)
(87,769)
(16,203)
(131,541)
Exper
Coeficiente
0,000
0,003*
0,005*
0,002***
0,002
0,001
-0,001
0,004*
-0,001
0,002*
0,004*
0,006*
0,002*
0,005*
0,002*
0,004*
t-ratio
(0,298)
(3,297)
(3,632)
(1,768)
(1,587)
(0,670)
(-0,812)
(6,753)
(-0,411)
(2,709)
(3,229)
(11,298)
(3,420)
(14,261)
(4,976)
(19,274)
Antig
Coeficiente
0,016*
0,023*
0,011*
0,018*
0,011*
0,023*
0,013*
0,020*
0,014*
0,021*
0,014*
0,022*
0,015*
0,021*
0,013*
0,021*
t-ratio
(7,077)
(26,057)
(5,822)
(12,011)
(6,201)
(17,530)
(6,547)
(29,702)
(7,098)
22,291
(8,391)
(34,104)
(17,321)
(55,920)
(21,928)
(83,187)
Mujer
Coeficiente
-0,088*
-0,164*
-0,136*
-0,132*
-0,089*
-0,158*
-0,139*
-0,233*
-0,154*
-0,192*
-0,065**
-0,216*
-0,096*
-0,185*
-0,113*
-0,196*
t-ratio
(-4,005)
(-13,219)
(-5,289)
(-5,175)
(-4,338)
(-8,228)
(-5,231)
(-22,440)
(-6,114)
(-14,631)
(-2,408)
(-22,884)
(-8,739)
(-31,003)
(-14,852)
(-49,384)
Indef_TC
Coeficiente
0,063*
0,118*
0,041
0,025
0,130*
0,093*
0,060*
0,088*
0,039
0,129*
0,074*
0,211*
0,057*
0,022*
0,068*
0,091*
t-ratio
(2,735)
(8,632)
(1,332)
(1,008)
(5,967)
(4,566)
(2,403)
(7,737)
(1,550)
(8,510)
(3,001)
(20,387)
(5,362)
(3,318)
(8,815)
(20,729)
T_Emp
Coeficiente
0,098*
0,245*
0,074*
0,212*
0,122*
0,237*
0,212*
0,135*
0,108*
0,138*
0,088*
0,179*
0,079*
0,190*
0,105*
0,181*
t-ratio
(3,714)
(16,260)
(2,250)
(8,232)
(5,394)
(10,115)
(8,334)
(10,015)
(4,003)
(9,000)
(3,380)
(12,447)
(7,636)
(28,700)
(14,303)
(39,137)
Sobreedu
Coeficiente
-0,125*
-0,194*
-0,084***
-0,293*
-0,183*
-0,366*
-0,124*
-0,300*
-0,122*
-0,250*
-0,122**
-0,301*
-0,020
-0,282*
-0,093*
-0,284*
t-ratio
(-2,811)
(-12,663)
(-1,651)
(-7,921)
(-3,302)
(-12,970)
(-2,686)
(-21,511)
(-2,825)
(-12,398)
(-2,580)
(-24,980)
(-1,141)
(-34,478)
(-6,695)
(-53,013)
Infraedu
Coeficiente
0,140*
0,229*
0,170*
0,090*
0,234*
0,235*
0,123*
0,179*
0,142*
0,103*
0,169*
0,201*
0,099*
0,141*
0,140*
0,166*
t-ratio
(3,425)
(12,824)
(4,142)
(3,286)
(5,235)
(8,972)
(2,945)
(12,976)
(3,640)
(5,992)
(4,370)
(16,145)
(5,514)
(17,179)
(11,202)
(31,026)
R_cuadrado aj ustado
0,343
0,520
0,310
0,526
0,421
0,564
0,291
0,492
0,207
0,511
0,191
0,510
0,233
0,548
0,254
0,518
Estadístico-F
38,195*
576,735*
29,412*
148,882*
56,035*
272,107*
37,317*
850,633*
23,887*
453,419*
23,993*
1123,247*
101,487*
2501,124*
277,770*
5729,087*
Suma res, al cua drado
34,866
650,128
42,993
141,572
40,862
246,046
75,240
1173,816
72,316
487,496
87,031
1482,336
180,268
2225,509
560,207
6549,940
Obs,
571
4258
506
1068
607
1678
709
7023
703
3466
778
8621
2641
16499
6515
42613
Significativos al: * 1%, ** 5% y *** 10%
Signicativos al: *1%, ** 5% y *** 10%. Los errores estandar y la covarianza son robustas frente al problema de la heteroscelasticidad.
86 ALEJANDRO GARCÍA/JUAN A. CAMPOS/JOSÉ L. SÁNCHEZ/MACARENA MARCHANTE
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Los rendimientos estimados de la experiencia previa y de la antigüedad en la
empresa son muy inferiores a los de la educación. Además, de nuevo en la hostelería
las estimaciones muestran rendimientos bastante inferiores al de los restantes secto-
res de servicios privados. Así puede observarse (Cuadro 3) que los rendimientos de
la experiencia previa no son estadísticamente significativos en la hostelería de cuatro
regiones (Andalucía, Canarias, Cataluña y Comunidad Valenciana). En cambio, los
rendimientos de la antigüedad en la empresa son, en todas las regiones, estadísti-
camente significativos, fluctuando en el sector analizado entre el 1,1% (Baleares y
Canarias) y el 1,5% (Otras regiones).
La variable representativa del género es, en todos los casos, estadísticamente
significativa8, presentando un coeficiente negativo. La discriminación de género
en la hostelería es mayor en la Comunidad Valenciana, donde las mujeres reciben
salarios inferiores en un 13% al percibido por los hombres. En el caso del resto de
servicios privados, la discriminación de género es mayor en Cataluña, alcanzando un
20,78%. A excepción de Baleares, donde la diferencia de salarios debido al género
es similar en la hostelería y en el resto de servicios privados, la incidencia sobre el
salario debido a esta característica personal es menor en la hostelería.
Características de los puestos de trabajo
Salvo en Baleares (en todos los sectores) y la Comunidad Valenciana (en la
hostelería), donde el coeficiente estimado de la variable no es estadísticamente
distinto de cero, ocupar un puesto de trabajo con un contrato indefinido a tiempo
completo conlleva incrementos de salarios. En la hostelería dicho incremento fluctúa
entre el 13,91% de Canarias y el 5,91% de otras regiones.
El coeficiente estimado de la variable que recoge el tamaño empresarial es
estadísticamente significativo y positivo en todos los casos. En la hostelería la prima
salarial de trabajar en un establecimiento de 20 trabajadores y más oscila entre el
23,66% de Cataluña y el 7,65% de Baleares. Además, salvo en Cataluña, la mejora
salarial es mayor en otros servicios privados que en la hostelería.
Finalmente, los coeficientes estimados de las variables representativas del
desajuste educativo tienen en todos los casos los signos esperados y sólo no es
estadísticamente significativo en el agregado de otras regiones (hostelería) para los
sobreeducados. La sobre educación conlleva una fuerte penalización salarial, mayor
en otros sectores de servicios que en la hostelería. En cambio, los trabajadores
infraeducados ganan entre un 26,40% (hostelería-Cataluña) y un 9,41% (Otros
servicios-Baleares) más.
8 El impacto sobre el salario de las variables ficticias, al utilizar una función semilogarítmica, se ha
calculado tomando antilogaritmo al coeficiente correspondiente, restando 1 y multiplicando por 100
(Halvorsen y Palmquist, 1980).
87
CAPITAL HUMANO Y SALARIOS EN LA HOSTELERÍA ESPAÑOLA
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Los resultados presentan una gran variabilidad regional tanto en la hostelería
como en el resto de servicios privados. No obstante, para España nuestras estima-
ciones no son muy diferentes a las realizadas por Strauss y Maisonneuve (2007) con
una base de datos distinta que incluye el sector público, ya que estiman la prima
salarial asociada a la infraeducación en un 13% y la reducción de salarios para los
trabajadores sobreeducados del 21%.
5.2. Descomposición de la diferencia salarial regional
La remuneración media en la hostelería balear es superior a la del resto de
regiones turísticas exceptuando la región de Canarias. Concretamente, supera en un
15,91% a la de la Comunidad de Madrid, un 9,35% a la de Andalucía, un 7,94% a la
de la Comunidad Valenciana y un 5,84% al salario medio en Cataluña. Sin embargo,
presenta un diferencial negativo del 1,4%9 respecto a Canarias. En este apartado se
descompone la diferencia salarial entre Baleares y las principales regiones turísticas
españolas siguiendo la metodología de Oaxaca y Ramson (1994), bajo la hipótesis
de que la estructura salarial que prevalece en ausencia de discriminación es la de
Baleares. A partir de las estimaciones de las ecuaciones salariales en la hostelería
para cada región, recogidas en el Cuadro 3, se elaboran las contribuciones relativas
de las variables observables sobre el diferencial salarial total.
En el Cuadro 4 y se recogen dichos resultados diferenciándose entre la
constante y las características personales y del puesto de trabajo. Para cada re-
gión, la primera columna recoge la parte de la diferencia salarial que es debida a
diferencias en las dotaciones de las características observables entre Baleares y la
región considerada, la segunda columna, la debida a diferencias en el rendimiento
de dichas variables, mientras que la última columna recoge la contribución relativa
total de cada variable10. Un valor positivo en una casilla indica que la variable en
cuestión hace que aumente el diferencial salarial de Baleares respecto a la región
de referencia, mientras que si el signo es negativo ocurre justo lo contrario. Sin
embargo, la interpretación de los signos es justo al revés en el caso de Canarias,
dado que es la única región que presenta un diferencial salarial favorable en relación
a Baleares. Así por ejemplo, la diferencia en la experiencia previa entre estas dos
9 En todos los casos se toma como referencia el salario real por hora trabajada en euros.
10 Si la diferencia media entre Baleares y la región de referencia para una variable observable, o bien el
coeficiente estimado para dicha variable en la ecuación salarial de cada región, no son estadística-
mente distintos de cero, como mínimo al 10% de significación, se asigna un cero a su repercusión
relativa. De igual forma, si el coeficiente estimado de una variable para Baleares no es significativa-
mente distinto del estimado para la región de referencia, se asigna un cero a la contribución de la
diferencia de rendimientos de esa variable.
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regiones contribuye en un 18,54% a la diferencia salarial. Dado que β* es positivo
para la experiencia previa, y que dicha variable en Baleares toma un valor medio de
17,05 años, menor que en Canarias (18,77 años), la contribución de la diferencia en
la dotación de esta variable hace que disminuya en un 18,54% la diferencia salarial
de Baleares en relación a Canarias.
En términos generales, se observa que en el caso de Canarias y la Comunidad
de Madrid la mayor parte de la brecha salarial se debe a diferencias en los rendimien-
tos de las características observables (156,64 y 68,79% respectivamente), mientras
que en el resto de Comunidades toma un peso más relevante la componente debida
a la diferencia en las dotaciones de dichas características. Concretamente, en Ca-
taluña esta componente contribuye en un 108,29% a la brecha salarial, siendo en
la Comunidad Valenciana y en Andalucía del 91,2 y del 82,27%, respectivamente.
La contribución de la constante es significativa para todas las regiones, lo que
indica que existen otros factores distintos a las variables explicativas incluidas en
las estimaciones que afectan a la diferencia salarial. En el caso de Andalucía y la
Comunidad Valenciana, la diferencia en el rendimiento de dichos factores externos
hacen que se reduzca el gap salarial; sin embargo, ocurre lo contrario para el resto
de regiones, incluido Canarias11.
Las características personales contribuyen a reducir la diferencia salarial única-
mente en la Comunidad de Madrid, aunque su efecto es poco relevante (-6,81%).
En el resto de casos, contribuyen a aumentarla y de forma muy importante en la
Comunidad Valenciana, Andalucía y Cataluña (502,86, 318,77 y 232,09%, en cada
caso). Estas elevadas contribuciones se deben fundamentalmente a la diferencia en
los rendimientos. Concretamente, la Comunidad Valenciana y Andalucía, presentan
rendimientos de la educación y de la experiencia muy por debajo de Baleares, mien-
tras que el menor rendimiento de la experiencia es la causa principal en Cataluña. En
esta última región, y sobre todo en Canarias, el mayor rendimiento de la educación
contribuye a reducir la diferencia salarial en un 22,4 y 122,70%, respectivamente.
Todas las regiones presentan rendimientos de la antigüedad en la empresa actual
por encima de Baleares, lo que contribuye a reducir la diferencia salarial.
Para todas las regiones, el hecho de ser mujer contribuye de forma negativa
a los salarios de la hostelería en cada región (Cuadro 3). Sin embargo, la diferencia
de rendimientos hace que su contribución a la brecha salarial sea diferente. En el
caso de Andalucía, Canarias y la Comunidad de Madrid, el hecho de ser mujer
favorece a que se reduzca la diferencia de salarios, mientras que en Cataluña y
la Comunidad Valenciana aumenta el gap salarial. Este hecho se debe a que el
11 Recuerde el lector que un signo negativo en las casillas de la región de Canarias implica aumentos
de la brecha salarial de Baleares en relación a dicha región.
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CUADRO 4
repercusIones relatIvas sobre la dIferencIa salarIal regIonal
Factores Andalucía Canarias Cataluña Comunidad Valenciana Comunidad de Madrid
Caracter. Rendim. Total Caracter. Rendim. Total Caracter. Rendim. Total Caracter. Rendim. Total Caracter. Rendim. Total
Constante 0,00 -195,89 -195,89 0,00 -185,88 -185,88 0,00 198,71 198,71 0,00 -428,03 -428,03 0,00 111,83 111,83
Características
personales 25,88 292,90 318,77 -56,64 50,78 -5,85 -33,86 265,95 232,09 43,16 459,70 502,86 4,92 -11,73 -6,81
S -75,42 241,68 166,26 0,00 122,70 122,70 -220,26 -22,49 -242,75 -37,71 333,14 295,43 -33,70 28,43 -5,28
Exper 25,93 153,15 179,08 18,54 -126,17 -107,64 0,00 316,52 316,52 0,00 132,58 132,58 0,00 10,80 10,80
Antig 75,37 -47,68 27,69 -75,18 2,61 -72,56 143,91 -34,86 109,05 62,26 -21,18 41,08 20,32 -15,00 5,32
Mujer 0,00 -54,26 -54,26 0,00 51,65 51,65 42,49 6,77 49,27 18,61 15,15 33,77 18,30 -35,96 -17,66
Características del
puesto de trabajo 56,39 -79,27 -22,88 0,00 291,73 291,73 142,07 -472,88 -330,80 48,04 -22,86 25,17 26,28 -31,31 -5,02
Indef_TC 0,00 -68,09 -68,09 0,00 188,16 188,16 0,00 -116,81 -116,81 0,00 0,00 0,00 0,00 -29,76 -29,76
T_Emp 0,00 -42,48 -42,48 0,00 84,31 84,31 0,00 -416,56 -416,56 0,00 -39,68 -39,68 0,00 -8,41 -8,41
Sobreedu 9,61 17,76 27,38 0,00 -27,08 -27,08 17,30 32,24 49,55 2,34 9,88 12,22 4,93 6,69 11,62
Infraedu 46,78 13,54 60,31 0,00 46,34 46,34 124,77 28,25 153,02 45,70 6,94 52,63 21,36 0,17 21,53
Total 82,27 17,73 100,00 -56,64 156,64 100,00 108,21 -8,21 100,00 91,20 8,80 100,00 31,21 68,79 100,00
Se asume como estructura salarial no discriminatoria la de Baleares (β*= β ^Baleares).
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rendimiento de esta variable en estas dos últimas regiones, en valor absoluto, es
superior al de Baleares.
En cuanto a las diferencias en las dotaciones de las características personales,
cabe destacar que la antigüedad en la empresa contribuye de manera positiva al
gap salarial en todas las regiones, dado que Baleares muestra una antigüedad muy
por encima de la existente en el resto de destinos. La consolidación del modelo
turístico balear y la estabilidad en sus plantillas puede ser el causante de esta si-
tuación. Justo lo contrario ocurre con los años de educación, dado que todas las
regiones, exceptuando Canarias, disponen de plantillas con mayor nivel educativo,
lo que permite reducir la diferencia salarial, especialmente en Cataluña y Andalucía
(220,26 y 75,42%, respectivamente). El mayor grado de feminización de la hostelería
en Cataluña y en las Comunidades de Valencia y Madrid, hacen que aumente la
brecha salarial con respecto a Baleares, debido a la discriminación salarial que sufre
la mujer en todas las regiones. Finalmente, cabe resaltar la contribución nula de las
diferencias en la experiencia previa en el caso de Cataluña y las Comunidades de
Valencia y Madrid, dado que no existen diferencias apreciables con la experiencia
previa en el caso balear.
El caso canario resulta muy particular. La insularidad de los mercados balear y
canario, hacen que las características de sus trabajadores y la de los puestos que
ocupan, no muestren apenas diferencias estadísticamente significativas en uno y
otro destino. Se trata de las regiones con mayor parecido entre sí en cuanto a las
dotaciones de las características observables. De hecho, de todas las variables del
individuo y del puesto de trabajo, el gap salarial sólo se ve afectado por diferencias
en la experiencia previa y en la antigüedad en la empresa, mientras que las diferen-
cias en las dotaciones en el resto de variables tienen una contribución nula. Tal y
como se ha comentado con anterioridad a modo de ejemplo, la mayor experiencia
previa en Canarias hace que se reduzca el gap salarial en un 18,54%, mientras que
su menor antigüedad contribuye a que se amplíe la diferencia salarial con Baleares
en torno al 75,18%.
El resto de regiones muestran diferencias muy significativas en la mayoría de las
características del puesto de trabajo, exceptuando el tamaño empresarial, dado que
esta variable no afecta a la diferencia de salarios en ninguna región. No se observa
por tanto que la concentración de hoteles frente a restaurantes, con distinto tamaño
medio, en determinados destinos influya en la diferencia salarial12. El número de traba-
12 Tal y como se pone de manifiesto en la sección tercera, lo ideal hubiera sido controlar por la variable
tamaño y por el tipo de actividad, distinguiendo entre hoteles y restaurantes. La inclusión de estas variables
permitiría analizar el impacto del tipo de actividad por un lado y del tamaño empresarial por otro, sobre la
diferencia salarial. De este modo se podría controlar de qué forma afecta a la diferencia salarial el hecho
de que el tamaño medio de los hoteles sea sensiblemente distinto en unas regiones y otras.
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jadores sobreeducados supera al de Baleares en todas las regiones (salvo en Canarias,
como ya se ha comentado). Este hecho contribuye a ampliar el gap salarial, dado que
la sobreeducación afecta negativamente a los salarios. Esto último también ocurre
con los trabajadores infraeducados, aunque en este caso la contribución relativa es
mayor para todas las regiones. Su mayor peso relativo se debe a que, por un lado,
el rendimiento de la infraeducación es positivo y por otro, a que Baleares supera en
número de trabajadores infraeducados a todos los destinos.
En cuanto a la diferencia en los rendimientos de las características del puesto
de trabajo, cabe destacar las contribuciones negativas del tipo del contrato y del
tamaño empresarial sobre la brecha salarial. La diferencia en los rendimientos del
tipo de contrato es la variable que contribuye en mayor medida a reducir la diferen-
cia salarial en todas las regiones, salvo en la Comunidad Valenciana. Destaca en
este sentido Canarias y la Comunidad de Madrid, con contribuciones del 188,16 y
116,81% respectivamente. Para finalizar, es interesante considerar que la diferencia
en los rendimientos del tamaño empresarial sí contribuye a reducir la brecha salarial
en todos los casos, siendo especialmente relevante en Cataluña y Canarias (416,56 y
84,31%, respectivamente). En el caso de Cataluña, el aumento salarial que recibe un
individuo al pasar de trabajar de un establecimiento de pequeño tamaño a uno que
tenga 20 o más trabajadores casi triplica al rendimiento que obtendría un trabajador
de similares características en Baleares. Dicho de otra forma, los establecimientos
de gran tamaño pagan sensiblemente más en Cataluña que en Baleares.
6. CONCLUSIONES
Este artículo aporta nueva evidencia empírica sobre los rendimientos del capital
humano y sobre las diferencias salariales regionales en el sector de la hostelería. La
utilización de datos emparejados empresa-trabajador permite analizar las dispari-
dades regionales en este sentido. El análisis efectuado se centra en las principales
regiones turísticas españoles. El comportamiento diferencial del mercado de trabajo
y las diferencias estructurales significativas existentes en cada región, motivan la
necesidad de hacer un estudio por separado de cada una de ellas. De igual forma,
las regiones analizadas presentan diferencias apreciables en cuanto al segmento
de especialización turística desarrollado. La Comunidad de Madrid destaca por su
condición de capitalidad nacional y destino cultural, las Comunidades de Valencia,
Andalucía y Cataluña, como destinos litorales peninsulares especializados en los
segmentos de sol y playa y cultural, y por último, Canarias y Baleares, como destinos
insulares altamente especializados y consolidados en turismo de sol y playa.
Las estimaciones obtenidas para las distintas regiones permiten cuantificar
el rendimiento de distintas variables de capital humano, tales como los años de
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estudios, la experiencia previa y la antigüedad en la empresa en cada una de estas
regiones, así como comparar su valor con el obtenido para “otros servicios”. En
todas las regiones, los rendimientos de la educación son inferiores en la hostele-
ría en comparación con los restantes sectores de servicios privados. Si bien los
rendimientos de la educación estimados en esta investigación son menores a
los mostrados en otras investigaciones, son compatibles con ellas, dado que en
nuestro caso se han introducido variables de control adicionales relacionadas con
las características del puesto de trabajo, que hacen disminuir su valor13. De igual
forma, los rendimientos estimados para la experiencia previa y para la antigüedad en
la empresa son inferiores en la hostelería en comparación con el resto de sectores,
siendo a su vez inferiores a los de la educación.
La diferencia salarial por razón de género es una realidad en todas las regiones.
En general se observa que este problema es más significativo en la hostelería que en
el resto de servicios. Estos resultados, ponen de manifiesto una realidad generalizable
a la mayoría de los países y es que la hostelería se caracteriza por retribuir peor a
trabajadores de similares características, en comparación con otro tipo de servicios,
penalizando en mayor medida a las mujeres. La menor remuneración salarial que
sufren las mujeres puede estar muy influenciada por la mayor segregación laboral
que sufren, al estar concentradas en industrias, establecimientos, ocupaciones, áreas
funcionales o incluso niveles de responsabilidad peor pagados. Trabajos como los
de Ng y Pine (2003), Marchante et al. (2004), Delfim y Varejao (2007), Skalpe (2007)
o Campos-Soria et al. (2011) ponen de manifiesto la relevancia de distintos tipos de
segregación sobre la brecha salarial de género en la hostelería.
Por su parte, entre las características del puesto de trabajo, cabe señalar que
existe una prima salarial positiva asociada a la estabilidad en el tipo de contrato
laboral y al tamaño del establecimiento. Estos resultados son compatibles con la
literatura a nivel general, al señalarse que los salarios medios aumentan conforme
mayor es el peso de las grandes empresas al incrementarse el número de trabaja-
dores con convenio de empresa. Esta situación podría deberse a que en el sistema
de negociación colectiva en España, los acuerdos específicos de empresa o centro
de trabajo sirven fundamentalmente para mejorar las condiciones laborales básicas
pactadas en los convenios de ámbito territorial (Aláez et al., 2003). Por último, los
efectos de la no adecuación del nivel de estudios a los requerimientos del puesto
de trabajo, son compatibles a los estimados en la literatura. Concretamente, el
13 Véase por ejemplo, Lillo-Bañuls y Ramón-Rodríguez (2005), Pastor et al. (2006) o Thrane (2008). No
obstante, este último autor sí incluye características personales adicionales, tales como el estado civil
y el número de hijos, y de capital humano, utilizando ficticias asociadas al nivel de estudios máximo
alcanzado por el trabajador.
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estar sobreeducado afecta negativamente al salario en la hostelería, mientras que
la infraeducación afecta positivamente.
La descomposición de la brecha salarial entre Baleares y cada una de las re-
giones analizadas permite cuantificar la parte de dicho diferencial que es atribuible a
diferencias en la productividad entre Baleares y cada una de las regiones, de la parte
que es debida a diferencias en los rendimientos de las características observables.
Su estudio es de gran relevancia desde el punto de vista de las disparidades en las
dotaciones regionales, así como en sus posibles implicaciones en la movilidad laboral
entre regiones. Baleares es la región de referencia elegida porque el empleo en este
sector toma un mayor protagonismo en términos relativos, así como por su elevada
concentración en el número de plazas hoteleras y en los establecimientos de mayor
tamaño. La evidencia presentada ayuda a extraer conclusiones con implicaciones
relevantes de política económica.
La descomposición de la brecha salarial en la hostelería permite concluir que en
general la discriminación salarial es significativa en todas las regiones, dado que los
trabajadores idénticos, trabajando en idénticas condiciones, reciben distintos salarios
según la región donde estén empleados. No obstante, este fenómeno es especialmen-
te relevante en el caso de Canarias y la Comunidad de Madrid. En estos dos casos,
la mayor parte del diferencial de salarios se explica por diferencias en el rendimiento
de las características, por lo que se puede concluir que existen fallos o distorsiones
en el mercado de trabajo que son más importantes en estas regiones. La discrimina-
ción salarial está motiva fundamentalmente por diferencias en los rendimientos de las
características personales en Cataluña, Andalucía y Comunidad Valenciana. En estos
dos últimos casos, la brecha salarial aumenta debido fundamentalmente al menor
rendimiento de la educación. Por su parte, las diferencias en los rendimientos de las
características del puesto de trabajo influyen también, aunque en sentido contrario,
es decir ayudan a reducir la diferencia salarial en relación a Baleares. Este efecto es
más importante en el caso de Cataluña y Canarias.
Para finalizar, cabe resaltar que existen variables, no incluidas en la especificación
de la ecuación salarial, que pueden ser determinantes en las diferencias regionales,
tales como la tasa de desempleo regional o el grado de consolidación del modelo de
desarrollo turístico, entre otras. En este sentido, es curioso señalar, que las regiones
más especializadas en la hostelería, tales como Baleares y Canarias, presentan una
tipología de empleo que se aleja bastante del estereotipo que caracteriza a este sector,
en relación a la precariedad laboral y a los bajos rendimientos de la educación. Este
análisis podría indicar que el grado de desarrollo turístico de una región puede propiciar
mayor estabilidad en la contratación y mayor prima salarial a medida que aumenta el
nivel educativo de los trabajadores, es decir, que como señalaron Fernández y Pena-
Boquete (2007), las condiciones más precarias de empleo en la hostelería tienden a
desaparecer en los destinos turísticos más consolidados.
94 ALEJANDRO GARCÍA/JUAN A. CAMPOS/JOSÉ L. SÁNCHEZ/MACARENA MARCHANTE
REVISTA DE ESTUDIOS REGIONALES Nº 91, I.S.S.N.: 0213-7585 (2011), PP. 71-95
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