The objective of the study is to analyze whether the labor income gap between ethnic groups is due to differences in observable characteristics or could be attributable to discriminatory practices in the labor market of the Puno region. Using the database of the National Household Survey produced by the National Institute of Statistics and Informatics between the years 2006 and 2015. Decomposing with the Blinder-Oaxaca method (1973), it is concluded that indigenous Puneños (quechuas and aymaras), despite being a majority group, perceived only 63.0% in 2006; and 53.0%, in 2015, of monthly or per capita labor income, in relation to non-indigenous people. The breakdown of the labor income gap between indigenous and non-indigenous Puneños during 2006 is explained by the allocation of assets (educational level, individual and household characteristics), while the unobservable characteristics have no influence whatsoever. However, this difference in income between the two groups is explained in 76.0%, in 2015, by the endowment of assets (educational level, individual and household characteristics) and by 24.0% due to unobservable characteristics or likely discrimination in the labor market Of the Puno region.

El objetivo del estudio analiza si la brecha de ingreso laboral entre los grupos étnicos se debe a diferencias en características observables, o podría ser atribuible a prácticas discriminatorias en el mercado laboral de la región Puno. Utilizando la base de datos de la Encuesta Nacional de Hogares producida por el Instituto Nacional de Estadística e Informática entre los años 2006 y 2015. Descomponiendo con el método de Blinder-Oaxaca (1973), se concluye que los puneños indígenas (quechuas y aimaras), a pesar de ser un grupo mayoritario, perciben solamente el 63.0%, en 2006; y el 53.0%, en 2015, del ingreso laboral mensual o per cápita, en relación a los no indígenas. La descomposición de la brecha de ingreso laboral entre los puneños indígenas y no indígenas, durante el 2006, es explicada por la dotación de activos (nivel educativo, características individuales y del hogar), mientras las características no observables no tienen influencia alguna. Sin embargo, esta diferencia de ingresos entre ambos grupos es explicada en 76.0%, en 2015, por la dotación de activos (nivel educativo, características individuales y del hogar) y en 24.0% por las características no observables o probable discriminación en el mercado laboral de la región Puno.

RESUMENEl objetivo del estudio fue determinar los retornos a la educación en el mercado laboral peruano durante el año 2015; según grupo étnico, área de residencia, sexo y categoría ocupacional de las personas; en forma específica se determina el efecto de la inversión en educación y la experiencia laboral sobre el ingreso laboral por hora. Los datos provienen de la Encuesta Nacional de Hogares del Instituto Nacional de Estadística e Informática y se estima la ecuación de ingresos de (Mincer, 1974) ampliada, utilizando la propuesta de (Heckman J. , 1979) en dos etapas bajo el marco teórico de (Becker, 1975). Sujeto a las limitaciones de datos y métodos utilizados, se concluye que el ingreso laboral de los peruanos aumenta 10,43% por año adicional de educación, aunque esto es diferenciado; tal es el caso, que el ingreso laboral por hora de los residentes del área urbana se incrementa 13,6% por año adicional de educación en relación a los del área rural (5,89%); los trabajadores asalariados perciben mayor ingreso (14,16%) que los trabajadores independientes (6,07%); los indígenas (8,32%) menos que los no indígenas (10,58%); y los las mujeres (10,62%) menos que las hombres (11,84%). La política educativa y laboral recomendada sería que se apliquen medidas de discriminación (positiva) a favor de las personas que se encuentren en el área rural, a los que trabajan en forma independiente, a los indígenas y a las mujeres. ABSTRACTThe aim of the study was to determine the returns to education in the Peruvian labor market during 2015; by ethnic group, area of residence, sex and occupational category of people; specifically we determined the effect of investment in education and work experience on hourly labor income. The data come from the National Household Survey of the National Institute of Statistics and Informatics and the earnings equation (Mincer, 1974) extended (1974) is estimated using the proposed (Heckman J. , 1979) in two stages under the theoretical framework of (Becker, 1975). Subject to the limitations of data and methods used, it is concluded that the Peruvian labor income increases 10,43% per additional year of education, although this is differentiated; such is the case, the hourly labor income of residents in urban areas increased 13,6% per additional year of education in relation to rural areas (5.89%); salaried workers receive higher income (14.16%) than the self-employed (6.07%); indigenous (8.32%) less than nonindigenous (10.58%); and women (10.62%) less than men (11.84%). The educational and employment policy recommended would be that discrimination measures (positive) been applied for people who are in rural areas, who work independently, indigenous and women.

El objetivo del estudio analiza si la brecha de ingreso laboral entre los grupos étnicos se debe a diferencias en características observables, o podría ser atribuible a prácticas discriminatorias en el mercado laboral de