La estructura salarial ha cobrado especial importancia como objeto de estudio en la economía laboral desde la década de 1980. Desde el punto de vista teórico han proliferado los modelos sobre la determinación de los salarios. Desde el punto de vista empírico se ha constatado un aumento de la desigualdad, especialmente remarcable entre los trabajadores más y menos cualificados. El trabajo revisa los modelos teóricos walrasianos y no walrasianos sobre la determinación de los salarios (capital humano, diferencias compensadoras, salarios de eficiencia, modelos de internos y externos y modelos de negociación y sindicatos) y sus implicaciones para la estructura salarial. Utilizando datos de las Encuestas de Estructura Salarial de 1995 y 2002 (datos individuales sobre ingresos, características de los trabajadores, de los puestos de trabajo y de las empresas) se analiza la evolución de las diferencias salariales entre ambos periodos y se contrastan las principales implicaciones de los modelos teóricos. Los datos disponibles permiten contrastar la importancia de dos de las condiciones de trabajo -la duración de la jornada laboral y la existencia de turnos-, del tamaño de la empresa, y del tipo de convenio laboral existente. Por último, analizamos el efecto de las primas salariales sobre la antigüedad de los trabajadores. / "Wage differentials in Spain: data, theories and empirical tests".TEXT:Wage structure has become an important research subject in Labour Economics since 1980's. From a theoretical point of view, new models of the wage determination have been created. In the empirical ground, an important increase in wage inequality has been confirmed, especially between skilled and unskilled workers. This work reviews the walrasian and no walrasian models of wage determination (Human Capital, Equalizing differentials, Efficiency wages, insider-outsider models and Bargaining and trade union models) and their implications for the wage structure. Using data from Wage structure survey for 1995 and 2002 (individual data on earnings, personal characteristics and on-the-job and employer information) we analyze the variations on wage differentials between both periods and test the main implications of the models. Disposable data allow testing the significance of two working conditions -the working day length and working shifts-, of employer size and of the kind of wage agreement on wage differentials. Finally we analyze the effect of wage premiums on seniority.

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Se analizan los efectos de los determinantes de la remuneración laboral en el Perú durante los años 2014 al 2017. Para ello, se enfoca esta relación desde la perspectiva del capital humano. De acuerdo a estudios previos, la educación presenta efectos heterogéneos que dependen tanto de las características del individuo, así como su contexto; dicha relación suele ser modelada con una ecuación tipo Mincer (1974), la misma que será empleada para efectos de la presente investigación, aplicada al caso peruano. Los datos son obtenidos de la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO) y se recurre a un modelo de regresión de Efectos Fijos. Se encontró que, en el Perú, la educación puede tener un efecto heterogéneo sobre la remuneración laboral dependiendo en que sector económico se desempeñe el individuo (ceteris paribus): para un individuo que pasa de no tener nivel educativo a tener educación técnica completa se espera que este efecto sea de, aproximadamente, 97% si labora en el sector agropecuario-pesquero; alrededor de 177% si se desempeña en el sector manufacturas y 116% en el sector servicios. Este resultado apoya la idea de que el sector económico en el que desempeña el individuo es una fuente de heterogeneidad para los efectos de la educación sobre la remuneración laboral. / The effects of the determinants of salary in Peru are analyzed for the period 2014 – 2017. In this sense, this relationship is approached from the perspective of human capital. According to previous studies, education presents heterogeneous effects that depend both on the characteristics of the individual as well as their context. This relationship is usually modeled with an equation developed by Mincer (1974), the same one that will be used for the purposes of this investigation applied to the Peruvian case. The data employed in the econometric analysis was obtained from the National Household Survey (Encuesta Nacional de Hogares in spanish) and a regression model of Fixed Effects is used. It was found that, in Peru, education can have a heterogeneous effect on labor remuneration depending on which economic sector the individual performs (ceteris paribus): for an individual who goes from not having an educational level to having a complete technical education, the expected effect should be approximately 97% if he or she works in the agricultural-fishing sector, around 177% if he or she works in the manufacturing sector and around 116% if he or she works in the service sector. This result supports the idea that the economic sector in which the individual works is a source of heterogeneity for the effects of education on labor remuneration. / Trabajo de investigación