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Ingresos y envejecimiento en Ecuador: una mirada a
las brechas urbano - rurales en la tercera edad
Income and population aging in Ecuador: an analysis of urban–rural
income gaps among older adults
Cuchiparte-Guamangate, Moisés David
1
Tigse-Flores, Brayan Stiven
2
https://orcid.org/0009-0004-0618-6165
https://orcid.org/0009-0009-6053-1384
moises.cuchiparte6802@utc.edu.ec
brayantigse7121@utc.edu.ec
Universidad Técnica de Cotopaxi, Ecuador, Latacunga.
Universidad Técnica de Cotopaxi, Ecuador,
Latacunga.
Esquivel-Valverde, Ángel Francisco
3
https://orcid.org/0009-0005-6470-4909
angel.esquivel@utc.edu.ec
Universidad Técnica de Cotopaxi, Ecuador, Latacunga.
Autor de correspondencia
1
DOI / URL: https://doi.org/10.55813/gaea/rcym/v4/n3/222
Resumen: El objetivo de la presente investigación es
analizar los determinantes del ingreso laboral en la
población adulta mayor de Ecuador y descomponer la
brecha salarial urbano-rural, situando el estudio en el
contexto de la transición demográfica. Para explicar los
factores que influyen en esta disparidad, se aplicaron
ecuación de Mincer y la técnica de descomposición de
Oaxaca-Blinder, utilizando microdatos de la Encuesta
Nacional de Empleo, Desempleo y Subempleo
(ENEMDU). Los resultados más relevantes evidencian
una significativa disparidad de ingresos favorable a la
zona urbana. El análisis demuestra que, si bien la brecha
se explica mayoritariamente por las diferencias
acumuladas en dotaciones de capital humano, persiste
un componente estructural no explicado que penaliza la
inserción laboral en la ruralidad. Paradójicamente, se
identificó que los rendimientos a la educación son
superiores en el área rural debido a la escasez de
habilidades. Se concluye que las políticas educativas
son insuficientes si no se integran estrategias de
desarrollo territorial que corrijan las distorsiones
estructurales del mercado laboral en la vejez.
Palabras clave: Envejecimiento; Ingresos; Ruralidad;
Desigualdad; Empleo.
Artículo Científico
Received: 13/May/2026
Accepted: 09/Jun/2026
Published: 07/Jul/2026
Cita: Cuchiparte-Guamangate, M. D., Tigse-
Flores, B. S., & Esquivel-Valverde, Ángel F.
(2026). Ingresos y envejecimiento en Ecuador:
una mirada a las brechas urbano - rurales en la
tercera edad. Revista Científica Ciencia Y
Método, 4(3), 42-
59. https://doi.org/10.55813/gaea/rcym/v4/n3/
222
Revista Científica Ciencia y Método (RCyM)
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Julio – Septiembre 2026
Abstract:
The objective of this research is to analyze the determinants of labor income among
the elderly population in Ecuador and to decompose the urban-rural wage gap, within
the context of demographic transition. To explain the factors influencing this disparity,
Mincer equations and the Oaxaca-Blinder decomposition technique were applied using
microdata from the National Survey of Employment, Unemployment, and
Underemployment (ENEMDU). The most relevant results evidence a significant
income disparity favoring the urban zone. The analysis demonstrates that, while the
gap is explained primarily by accumulated differences in human capital endowments,
a structural unexplained component persists, penalizing labor insertion in rural areas.
Paradoxically, returns to education were identified as higher in rural areas due to skills
scarcity. It is concluded that educational policies are insufficient unless integrated with
territorial development strategies to correct structural labor market distortions in old
age.
Keywords: Aging; Income; Rurality; Inequality; Employment.
1. Introducción
El envejecimiento poblacional constituye uno de los principales desafíos económicos
y sociales del siglo XXI debido a sus implicaciones sobre el crecimiento económico, la
productividad y la sostenibilidad de los sistemas de protección social (Jayawardhana
et al., 2025). En este contexto surge la denominada economía plateada, entendida
como el conjunto de actividades económicas vinculadas con la población adulta
mayor, cuya creciente participación demanda políticas orientadas a promover un
envejecimiento activo y una adecuada inclusión laboral (Briñez, 2024; Valarezo-
García, 2016). La literatura reciente evidencia que la prolongación de la vida laboral
responde tanto al incremento de la esperanza de vida como a la necesidad económica
derivada de sistemas de protección social insuficientes (Parfenova & Petukhova,
2025).
Desde la perspectiva económica, la Teoría del Capital Humano establece que la
educación, la experiencia y las habilidades acumuladas durante la vida laboral
constituyen los principales determinantes de la productividad y de los ingresos
percibidos por los trabajadores (Becker, 1964; Mincer, 1974). Sin embargo, durante la
vejez estos retornos pueden verse afectados por procesos de discriminación por edad,
segmentación del mercado laboral y desigualdades territoriales que limitan las
oportunidades de empleo y reducen las remuneraciones, incluso entre individuos con
características similares (Baert et al., 2016; Fisher et al., 2017). En consecuencia, la
ubicación geográfica se convierte en un factor determinante para explicar las
diferencias en los ingresos laborales durante la tercera edad.
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La evidencia internacional demuestra que el envejecimiento poblacional se desarrolla
de manera heterogénea entre países y regiones. En economías en desarrollo, las
personas adultas mayores suelen permanecer activas en el mercado laboral debido a
la insuficiente cobertura de los sistemas de pensiones y al predominio del empleo
informal (Barrientos, 2021; Chattopadhyay et al., 2022). Asimismo, diversos estudios
han identificado que las zonas rurales presentan menores oportunidades de empleo
formal, menor acumulación de capital humano y mayores niveles de vulnerabilidad
económica, generando importantes brechas de ingresos respecto de las áreas
urbanas (Faharuddin, 2025; Ma & Komatsu, 2024).
En Ecuador, este fenómeno adquiere especial relevancia debido a la rápida transición
demográfica y a las persistentes desigualdades territoriales. Los estudios disponibles
evidencian que los adultos mayores enfrentan restricciones para acceder a empleos
de calidad como consecuencia de la elevada informalidad, la discriminación laboral y
las limitadas oportunidades económicas existentes en las zonas rurales (Botello &
Guerrero, 2022). Adicionalmente, investigaciones recientes muestran que la mayor
parte de la población adulta mayor rural continúa desempeñando actividades agrícolas
de subsistencia o trabajos no remunerados, situación que incrementa
significativamente su vulnerabilidad económica (Molina & Camino, 2024). Del mismo
modo, la participación laboral durante la vejez depende de factores asociados con la
estructura familiar, el nivel educativo y las condiciones del mercado de trabajo
(Lanchimba et al., 2020).
A pesar de estos avances, la evidencia nacional continúa siendo limitada respecto a
los factores que explican la brecha de ingresos entre adultos mayores urbanos y
rurales. La mayoría de las investigaciones se ha concentrado en análisis descriptivos
o en el estudio de la participación laboral, sin diferenciar cuánto de la desigualdad
observada responde a diferencias en las dotaciones de capital humano y cuánto
obedece a factores estructurales asociados al funcionamiento del mercado laboral.
Esta limitación restringe el diseño de políticas públicas orientadas a disminuir las
desigualdades económicas durante el envejecimiento.
Con el propósito de superar esta limitación, la presente investigación emplea la
ecuación de ingresos de Mincer y la descomposición Oaxaca-Blinder utilizando
microdatos de la Encuesta Nacional de Empleo, Desempleo y Subempleo (ENEMDU).
Este enfoque permite identificar los determinantes del ingreso laboral de la población
adulta mayor y cuantificar la proporción de la brecha urbano-rural atribuible tanto a
diferencias en las características observables como a diferencias en los retornos
obtenidos por dichas características.
En este contexto, el objetivo de la investigación es analizar los determinantes del
ingreso laboral de la población adulta mayor en Ecuador y descomponer la brecha de
ingresos entre las zonas urbanas y rurales mediante la aplicación de modelos
econométricos basados en la teoría del capital humano.
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2. Materiales y métodos
Para el desarrollo de la presente investigación se utilizaron los microdatos
provenientes de la Encuesta Nacional de Empleo, Desempleo y Subempleo
(ENEMDU), correspondientes al período anual acumulado de 2024. Esta base de
datos oficial, elaborada por el Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC),
constituye la principal fuente de información para el estudio de las características
demográficas, socioeconómicas y laborales de la población ecuatoriana. Su cobertura
nacional, el diseño probabilístico de la muestra y la disponibilidad de factores de
expansión permitieron obtener estimaciones representativas de la población adulta
mayor ocupada, proporcionando un soporte estadístico confiable para el análisis de
las diferencias de ingresos entre las zonas urbanas y rurales.
La construcción de la base analítica requirió integrar información proveniente de los
módulos de Personas y Vivienda de la ENEMDU. El archivo de Personas proporcionó
información detallada sobre las características demográficas, educativas y laborales
de cada individuo, mientras que el archivo de Vivienda aportó variables relacionadas
con las condiciones del hogar y el acceso a servicios básicos. Ambos archivos fueron
vinculados mediante el identificador único del hogar (id_hogar), utilizando una
operación de combinación (Left Join), lo que permitió incorporar a cada registro
individual las características estructurales de su vivienda y del entorno inmediato. Esta
integración hizo posible analizar simultáneamente los determinantes individuales del
ingreso y las condiciones territoriales asociadas al bienestar de la población adulta
mayor.
El procesamiento de la información se realizó mediante un protocolo de depuración,
validación y armonización de datos (Data Cleaning), desarrollado en el lenguaje de
programación Python utilizando librerías especializadas para el tratamiento de bases
de datos. Durante esta etapa se verificó la consistencia de las variables, se eliminaron
registros con información incompleta o inconsistente y se estandarizaron las
codificaciones empleadas por la encuesta, garantizando la calidad de la información
utilizada en los modelos econométricos. Posteriormente, se aplicaron los factores de
expansión muestral proporcionados por el INEC con el propósito de preservar la
representatividad estadística de las estimaciones y reducir posibles sesgos derivados
del diseño complejo de la encuesta.
La población objetivo estuvo conformada exclusivamente por personas de 65 años o
más que registraban participación en el mercado laboral durante el período de estudio,
criterio adoptado de acuerdo con los estándares utilizados en investigaciones sobre
envejecimiento económico en países en desarrollo. En consecuencia, se aplicó un
filtro de inclusión utilizando la variable de edad (p03 ≥ 65), excluyendo aquellos
registros que no cumplían esta condición o que presentaban información insuficiente
para la estimación de los modelos. Después de completar el proceso de depuración y
selección de casos, la muestra analítica quedó integrada por 7.481 observaciones,
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cantidad que proporcionó suficiente poder estadístico para realizar comparaciones
entre los ámbitos urbano y rural y garantizar la robustez de los resultados obtenidos.
Para el análisis econométrico, las variables se organizaron en dos grupos
conceptuales, diferenciando los factores asociados directamente con la productividad
individual de aquellos relacionados con las condiciones estructurales y territoriales. El
primer grupo correspondió al Vector de Capital Humano, integrado por los años de
escolaridad y la experiencia potencial, aproximada mediante la edad y su término
cuadrático, siguiendo el planteamiento clásico de la teoría del capital humano
propuesta por Mincer (1974). Estas variables permitieron evaluar los retornos
asociados a la acumulación de conocimientos y experiencia laboral durante el ciclo de
vida, considerando la posible relación no lineal entre la edad y el ingreso laboral
observada en la población adulta mayor.
El segundo grupo estuvo conformado por el Vector Estructural y Territorial, el cual
incorporó variables que reflejan características del contexto donde se desarrolla la
actividad económica de los adultos mayores. Entre ellas se incluyeron la zona de
residencia (urbana o rural), el sexo, el estado civil, la condición migratoria y el acceso
a servicios básicos como agua potable y alcantarillado. La incorporación de estas
variables permitió controlar factores institucionales, sociales y territoriales que pueden
influir sobre los ingresos laborales más allá del capital humano acumulado,
proporcionando un marco analítico más completo para explicar las desigualdades
económicas observadas entre la población adulta mayor residente en diferentes
espacios geográficos.
Tabla 1
Clasificación, Operacionalización y Justificación de Variables del Estudio.
Indicadores
Unidad de medida
Fuente
Variable dependiente: Ingreso laboral
Ingreso laboral mensual
(log_ingrl)
Logaritmo natural del ingreso
mensual en USD
Encuesta Nacional de Empleo,
Desempleo y Subempleo
(ENEMDU), INEC
Variables independientes directas – capital humano
Años de escolaridad
(anos_escolaridad)
Años de educación formal
aprobados
ENEMDU, INEC
Edad (p03)
Años cumplidos
ENEMDU, INEC
Edad al cuadrado (Edad²)
Años²
ENEMDU, INEC
Variables independientes indirectas – factores estructurales y territoriales
Zona geográfica
(area_urbano_rural)
Variable dicotómica
(1 = urbano, 0 = rural)
ENEMDU, INEC
Género (sexo)
Variable dicotómica
(1 =hombre, 0 = mujer)
ENEMDU, INEC
Estado civil (estado_civil)
Variable categórica (casado,
soltero, viudo, divorciado, unión
libre)
ENEMDU, INEC
Condición de migrante
(es_migrante)
Variable dicotómica
(1 = migrante, 0 = no migrante)
ENEMDU, INEC
Acceso a red de agua
(agua_red)
Variable dicotómica (1 = con
acceso, 0 = sin acceso)
ENEMDU, INEC
Acceso a alcantarillado
(alcantarillado)
Variable dicotómica
(1 = con acceso, 0 = sin acceso)
ENEMDU, INEC
Nota: Elaboración basada en el procesamiento de microdatos de la ENEMDU (Autores, 2026).
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Especificación del modelo
Con el propósito de identificar las fuentes que explican la desigualdad de ingresos
entre los adultos mayores residentes en las zonas urbanas y rurales del Ecuador, se
estableció un marco econométrico compuesto por la ecuación de ingresos de Mincer
y la descomposición Oaxaca-Blinder (Blinder, 1973; Oaxaca, 1973). La combinación
de ambas metodologías permitió analizar, en una primera etapa, los determinantes
individuales del ingreso laboral y, posteriormente, desagregar la brecha observada
entre ambos grupos en componentes atribuibles a diferencias en las características
productivas y a diferencias en los retornos obtenidos por dichas características. Este
enfoque ha sido ampliamente utilizado en la literatura para estudiar desigualdades
salariales, debido a que proporciona una interpretación más precisa de los factores
que generan las brechas económicas entre distintos grupos poblacionales (Elder et
al., 2010).
La estrategia analítica se fundamentó en la estimación de ecuaciones de ingresos
semilogarítmicas independientes para la población adulta mayor residente en el área
urbana (U) y en el área rural (R), siguiendo los postulados de la teoría del capital
humano desarrollada por Mincer (1974). La utilización de un modelo semilogarítmico
permitió reducir la asimetría característica de la distribución de los ingresos laborales
y facilitar la interpretación de los coeficientes como variaciones porcentuales
aproximadas. Asimismo, la especificación incorporó la edad y su término cuadrático
con el propósito de capturar la posible relación no lineal entre el envejecimiento y la
productividad laboral, considerando que el rendimiento económico del capital humano
puede modificarse conforme avanza el ciclo de vida. La expresión general del modelo
estimado se presenta a continuación:
(𝑌
!
) = % 𝛽
"
+%𝛽
#
𝑆
!
+ 𝛽
$
𝐸
!
+ 𝛽
%
𝐸
!
$
+ 𝑦 %𝑍
!
+ 𝜖
!
Donde
𝑙𝑛(𝑌ᵢ)
representa el logaritmo natural del ingreso laboral mensual del individuo
i, transformación utilizada para reducir la asimetría de la distribución de los ingresos y
facilitar la interpretación de los coeficientes estimados como semielasticidades. La
variable
𝑆ᵢ
corresponde a los años de escolaridad formal aprobados y constituye el
principal indicador del capital humano acumulado. Las variables
𝐸ᵢ%
y
𝐸ᵢ²%
representan
la edad y su término cuadrático, respectivamente, permitiendo modelar la posible
relación no lineal entre el envejecimiento y el ingreso laboral, de acuerdo con la
hipótesis de depreciación gradual del capital humano durante la vejez. El vector
𝑍ᵢ
incorpora las variables de control asociadas a las características sociodemográficas y
territoriales, incluyendo sexo, estado civil, condición migratoria y acceso a servicios
básicos, mientras que
𝜀ᵢ%
representa el término de error aleatorio, el cual recoge los
factores no observados que afectan el ingreso y se asume con media igual a cero y
varianza constante.
Con el propósito de cuantificar la magnitud y el origen de la brecha salarial promedio
entre las zonas urbanas y rurales, se aplicó la descomposición estándar de Oaxaca-
Blinder, expresada como:
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(𝐷% = %𝑙𝑛%𝑌
&
%− %𝑙𝑛%𝑌
'
)
Esta metodología permitió separar la diferencia promedio de ingresos en
componentes atribuibles a las características observables de los individuos y en
componentes asociados a diferencias en la valoración que el mercado laboral realiza
de dichas características (Ma & Komatsu, 2024; Ñopo, 2008). La especificación
econométrica utilizada se presenta mediante la siguiente expresión:
𝐷 =
(
𝑋
&
− 𝑋
'
)
`𝛽
&
+%𝑋`
'
(
𝛽
&
− 𝛽
'
)
+
(
𝑋
&
− 𝑋
'
)(
𝛽
&
− 𝛽
'
)
La descomposición permitió distinguir tres componentes fundamentales para
interpretar la desigualdad observada entre ambos territorios. El efecto dotaciones o
componente explicado representa la proporción de la brecha atribuible a diferencias
en las características promedio de los individuos, tales como el nivel educativo, la
experiencia laboral o el acceso a servicios básicos. El efecto coeficientes o
componente no explicado recoge las diferencias en los retornos económicos
asociados a esas mismas características, constituyendo un indicador de
segmentación del mercado laboral o de posibles mecanismos estructurales de
desigualdad territorial. Finalmente, el término de interacción captura el efecto conjunto
derivado de las diferencias simultáneas tanto en las dotaciones como en los retornos,
proporcionando una explicación más completa del diferencial de ingresos entre la
población adulta mayor urbana y rural.
Cabe señalar que el análisis se concentró exclusivamente en la población adulta
mayor ocupada, denominada en este estudio como economía plateada activa, debido
a que únicamente este grupo registra ingresos laborales observables susceptibles de
ser modelados econométricamente. Todas las estimaciones se realizaron empleando
errores estándar robustos con el propósito de corregir la posible presencia de
heterocedasticidad, característica frecuente en las encuestas de hogares. Asimismo,
los modelos fueron estimados utilizando el lenguaje de programación Python mediante
la biblioteca Statsmodels, garantizando la reproducibilidad del procedimiento
estadístico y la consistencia de las inferencias obtenidas.
3. Resultados
El análisis inicial de los microdatos reveló una heterogeneidad estructural marcada
entre los mercados laborales urbano y rural. La Tabla 2 resume las estadísticas
descriptivas ponderadas para la población adulta mayor ocupada. Se identificó una
brecha salarial no condicionada significativa: el ingreso laboral promedio mensual en
el área urbana (380,60 USD) superó en aproximadamente un 45% al registrado en el
área rural (261,73 USD), estableciendo una diferencia monetaria absoluta de cerca de
119 USD.
Esta disparidad económica se encuentra correlacionada con profundas desigualdades
en las dotaciones de capital humano. Mientras que la población urbana alcanzó un
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promedio de 7,95 años de escolaridad —cifra cercana a la educación básica
completa—, la población rural presentó un rezago educativo estructural con apenas
5,07 años promedio, una diferencia de casi tres años de formación. Adicionalmente,
se observó que la fuerza laboral rural es comparativamente más envejecida (72,19
años frente a 70,31 años), lo que sugiere una prolongación de la etapa productiva en
el campo, posiblemente vinculada a la precariedad de los sistemas de protección
social.
Tabla 2
Estadísticas descriptivas de los adultos mayores (Urbano vs. Rural)
Nota: Los valores corresponden a promedios ponderados por el factor de expansión poblacional (fexp).
Las desviaciones estándar se presentan entre paréntesis. Elaboración a partir de microdatos de la
ENEMDU (2024) (Autores, 2026).
La estimación de los determinantes del ingreso mediante regresiones intercuantílicas
permitió observar que el retorno de las variables de capital humano y las condiciones
sociodemográficas no son constantes a lo largo de la distribución de ingresos de la
población de la tercera edad en Ecuador.
3.1. Resultados para el cuantil 0.10
En la parte baja de la distribución de ingresos (θ = 0.10$), se identificó que el retorno
marginal de la educación es significativamente elevado. Un año adicional de
escolaridad se asoció con un incremento del 6.26% en los ingresos laborales, siendo
este el retorno más alto comparado con los cuantiles superiores. Por otro lado, la
penalización por género fue más aguda en este estrato; las mujeres percibieron, en
promedio, un 45.10% menos ingresos que sus pares hombres bajo las mismas
condiciones. Asimismo, la condición de ruralidad actuó como una barrera crítica para
la generación de ingresos, reduciéndolos en un 25.66%, lo que sugiere una profunda
vulnerabilidad económica para los adultos mayores residentes en zonas rurales con
bajos ingresos.
Tabla 3
Resultados de la regresión intercuantil para el decil inferior (θ = 0,10)
Variable
coef
std err
P>|t|
Intercept
8.1808**
(3.44)
0.018
C(region_ecuador)[T.Costa]
0.4311***
(0.092)
0.000
C(region_ecuador)[T.Galapagos]
1.5909***
(0.241)
0.000
C(region_ecuador)[T.Sierra]
0.1913**
(0.087)
0.028
Variable
Total
Urbano
Rural
Ingreso laboral mensual (Usd)
Media
334,21
380,60
261,73
Desv. estándar
(743,82)
(640,76)
(876,13)
Años de escolaridad
Media
6,83
7,95
5,07
Desv. estándar
(4,49)
(4,61)
(3,66)
Edad (años)
Media
71,04
70,31
72,19
Desv. estándar
(5,44)
(5,05)
(5,81)
Acceso a alcantarillado (%)
25,8%
24,9%
27,2%
Observaciones (N)
7.481
4.788
2.693
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anos_escolaridad
0.0626***
(0.006)
0.000
Edad
-0.1003
(0.093)
0.281
I(edad ** 2)
0.0004
(0.001)
0.528
experiencia
0.0009
(0.002)
0.570
Mujer
0.4510***
(0.058)
0.000
Rural
0.2566***
(0.062)
0.000
casado_union
0.2059***
(0.056)
0.000
Empleo
0.8491***
(0.060)
0.000
agua_red
-0.1325
(0.102)
0.196
alcantarillado
0.2396***
(0.066)
0.000
Nota: Los errores estándar robustos se presentan entre paréntesis debajo de cada coeficiente.
Significancia estadística: * p<0.10, ** p<0.05, *** p<0.01. Elaboración propia a partir de la base de datos
ENEMDU utilizando el software Python (Statsmodels) (Autores, 2026).
3.2. Resultados para el cuantil 0.50
En la mediana de la distribución (θ = 0.50), los rendimientos de la educación mostraron
una moderación respecto al primer decil, situándose en un 4.91%. Se observó una
reducción en la brecha de género, aunque la penalización para las mujeres se
mantuvo significativa en un 24.76%. Un hallazgo relevante en este cuantil es la
importancia de la estabilidad laboral, donde el hecho de contar con un empleo formal
o adecuado incrementó el ingreso en un 98.50%. Al comparar con el cuantil 0.10, se
aprecia que las características territoriales de la Sierra y la Costa ganaron relevancia
estadística, aportando incrementos del 17.48% y 24.52% respectivamente en
comparación con la Amazonía.
Tabla 4
Resultados de la regresión intercuantil para la mediana (θ = 0,50)
Variable
coef
std err
P>|t|
Intercept
5.9317***
(1.685)
0.000
C(region_ecuador)[T.Costa]
0.2452***
(0.044)
0.000
C(region_ecuador)[T.Galapagos]
1.0476***
(0.116)
0.000
C(region_ecuador)[T.Sierra]
0.1748***
(0.041)
0.000
anos_escolaridad
0.0491***
(0.003)
0.000
Edad
-0.0143
(0.045)
0.753
I(edad ** 2)
-0.0000
(0.000)
0.857
experiencia
-0.0012*
(0.001)
0.094
mujer
-0.2476***
(0.028)
0.000
rural
-0.2453***
(0.030)
0.000
casado_union
0.1826***
(0.027)
0.000
empleo
0.9850***
(0.028)
0.000
agua_red
-0.1418***
(0.050)
0.005
alcantarillado
-0.2439***
(0.032)
0.000
Nota: Los errores estándar robustos se presentan entre paréntesis debajo de cada coeficiente.
Significancia estadística: * p<0.10, ** p<0.05, *** p<0.01. Elaboración propia a partir de la base de datos
ENEMDU utilizando el software Python (Statsmodels) (Autores, 2026).
3.3. Resultados para el cuantil 0.90
En el extremo superior de la distribución (θ = 0.90), los retornos al capital humano
fueron los menores del análisis (4.29%), sugiriendo que, para los adultos mayores con
mayores ingresos, el nivel educativo acumulado tiene un efecto marginal decreciente.
No obstante, el retorno asociado a la calidad del empleo alcanzó su punto máximo,
con un incremento del 108.23%. La brecha de ingresos por género se redujo
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significativamente al 11.65%, indicando que la disparidad salarial tiende a cerrarse en
los niveles de ingresos más altos. Es notable que, en este cuantil, la ubicación
geográfica en la región Sierra dejó de ser estadísticamente significativa para explicar
los diferenciales de ingreso, mientras que la penalización por residir en áreas rurales
se volvió mucho menos severa (9.56%) en comparación con la mediana y el decil
inferior.
Tabla 5
Resultados de la regresión intercuantil para el decil superior (θ = 0,90)
Variable
coef
std err
P>|t|
Intercept
6.2041***
(1.399)
0.000
C(region_ecuador)[T.Costa]
0.0777**
(0.039)
0.045
C(region_ecuador)[T.Galapagos]
0.6764***
(0.103)
0.000
C(region_ecuador)[T.Sierra]
0.0158
(0.035)
0.653
anos_escolaridad
0.0429***
(0.003)
0.000
edad
-0.0107
(0.037)
0.776
I(edad ** 2)
0.0000
(0.000)
0.936
experiencia
0.0008
(0.001)
0.204
mujer
-0.1165***
(0.024)
0.000
rural
-0.0956***
(0.027)
0.000
casado_union
0.0968***
(0.023)
0.000
empleo
1.0823***
(0.023)
0.000
agua_red
-0.0830*
(0.044)
0.059
alcantarillado
-0.1042***
(0.027)
0.000
Nota: Los errores estándar robustos se presentan entre paréntesis debajo de cada coeficiente.
Significancia estadística: * p < 0,10; ** p < 0,05; *** p < 0,01. Elaboración propia a partir de la base de
datos ENEMDU utilizando el software Python (Statsmodels) (Autores, 2026).
3.4 Descomposición Oaxaca–Blinder (Ob) - Brecha total de ingresos urbano–
rural
La descomposición del diferencial de ingresos entre los ámbitos urbano y rural reveló
una brecha bruta de 0.7075 puntos logarítmicos. En términos económicos, esto
implica que los ingresos laborales de los adultos mayores en las zonas urbanas son,
en promedio, superiores en un 102.8% a los percibidos en las zonas rurales. Esta
disparidad sustancial evidencia una fractura estructural en el bienestar económico de
la tercera edad condicionada por el entorno territorial.
Tabla 6
Descomposición Oaxaca-Blinder de la brecha de ingresos (Urbano-Rural)
Nota: Los errores estándar se presentan entre paréntesis debajo de la contribución estimada. La
categoría "Otros controles" agrupa variables sociodemográficas y territoriales con contribuciones
Concepto
Valor
Porcentaje
Brecha Total (In(ingrl))
0.7075
100%
Componente EXPLICADO (Dotaciones)
-2.4040
-339.78%
Componente NO EXPLICADO (Retornos)
3.0443
430.28%
Desglose de contribución (Explicado)
Contribución
% de la Brecha
empleo
0.1970
27.85%
anos_escolaridad
0.1548
21.89%
experiencia
0.0631
8.92%
C(region_ecuador)[t.costa]
0.0516
7.30%
Edad
0.0255
3.62%
I(edad ** 2)
0.0192
2.71%
alcantarillado
0.0049
0.71%
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individuales menores al 5%. Elaboración propia a partir de la base de datos ENEMDU utilizando el
software Python (Autores, 2026).
3.5. Componentes explicado y no explicado
Al desagregar la brecha de ingresos entre la población adulta mayor urbana y rural, el
componente explicado o de dotaciones presentó una contribución agregada negativa,
resultado influenciado principalmente por el efecto estructural de las variables
territoriales incorporadas en el modelo. No obstante, el análisis individual de las
contribuciones permitió identificar que la ventaja observada en las zonas urbanas se
encuentra asociada, principalmente, a un mayor acceso a empleos de mejor calidad
y a niveles superiores de escolaridad acumulada. En conjunto, estas dos variables
explicaron el 27,85 % y el 21,89 % de la brecha total, respectivamente, evidenciando
que las diferencias en capital humano y en las oportunidades laborales continúan
siendo factores determinantes para comprender las desigualdades económicas
durante la vejez. Estos resultados reflejan que una parte importante de la disparidad
territorial puede atribuirse a diferencias objetivas en las características productivas de
la población ocupada.
Por otra parte, el componente no explicado, que captura las diferencias en los retornos
asociados a las características observables y los factores estructurales no incluidos
explícitamente en el modelo, alcanzó un valor de 3,0443, constituyéndose en el
principal determinante de la desigualdad observada. Este resultado sugiere que la
brecha de ingresos no responde únicamente a diferencias en educación, experiencia
o condiciones individuales, sino también a mecanismos de segmentación del mercado
laboral que generan una remuneración inferior para trabajadores con características
similares cuando desarrollan su actividad en el ámbito rural. En consecuencia, aun
cuando las dotaciones de capital humano de la población rural alcanzaran niveles
comparables a los de la población urbana, persistiría una proporción considerable de
la brecha salarial debido a diferencias estructurales en los retornos económicos
asociados al territorio, situación que pone de manifiesto la necesidad de políticas
orientadas a reducir las desigualdades territoriales y fortalecer la calidad del empleo
en las zonas rurales.
4. Discusión
Los resultados del estudio confirman que el territorio constituye un determinante
estructural del ingreso laboral de la población adulta mayor en Ecuador, evidenciando
que la brecha urbano-rural trasciende las diferencias individuales en educación o
experiencia y responde, en gran medida, a las condiciones propias del mercado
laboral. Este hallazgo coincide con la perspectiva planteada por Barrientos (2021),
quien sostiene que las desigualdades en la seguridad económica durante la vejez son
el resultado de trayectorias laborales acumuladas en contextos caracterizados por
elevada informalidad y sistemas de protección social fragmentados. En el mismo
sentido, Faharuddin (2025) señala que la residencia rural incrementa
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significativamente el riesgo de pobreza en la población adulta mayor debido a la
limitada disponibilidad de empleo formal y a la insuficiencia de mecanismos de
protección económica.
La estimación de las regresiones intercuantílicas evidencia que los retornos de la
educación disminuyen conforme aumentan los niveles de ingreso, mientras que la
penalización asociada a la ruralidad resulta considerablemente más intensa entre los
adultos mayores ubicados en los deciles inferiores de la distribución salarial. Estos
resultados respaldan parcialmente la Teoría del Capital Humano propuesta por Becker
(1964) y desarrollada por Mincer (1974), al demostrar que la educación continúa
generando beneficios económicos durante la vejez; sin embargo, dichos beneficios no
son homogéneos entre territorios. La evidencia obtenida sugiere que las diferencias
observadas no dependen exclusivamente de la acumulación de capital humano, sino
también de las oportunidades reales que ofrece el mercado laboral para transformar
dichas capacidades en mayores ingresos.
El estudio también muestra que la formalidad laboral constituye el principal factor
asociado al incremento de los ingresos en todos los cuantiles analizados, resultado
que coincide con lo reportado por Botello y Guerrero (2022), quienes identifican a la
informalidad como uno de los principales determinantes de la desigualdad de ingresos
en Ecuador. Esta relación adquiere especial importancia en la población adulta mayor,
debido a que una proporción considerable continúa participando en actividades
agrícolas de subsistencia o en ocupaciones con baja productividad, situación
previamente documentada por Molina y Camino (2024) para el contexto rural
ecuatoriano.
En relación con las diferencias por sexo, los resultados muestran que las mujeres
adultas mayores continúan percibiendo menores ingresos que los hombres,
especialmente en los niveles salariales más bajos. Este comportamiento coincide con
las evidencias reportadas por Cruz et al. (2022), Urquidi y Chalup (2023), quienes
concluyen que las desigualdades de género durante la vejez responden a trayectorias
laborales históricamente interrumpidas, menores oportunidades de inserción laboral y
acceso desigual a los sistemas de protección social. En consecuencia, los resultados
sugieren que la desigualdad territorial y la desigualdad de género interactúan
simultáneamente, incrementando la vulnerabilidad económica de determinados
grupos de adultos mayores.
Por otra parte, la descomposición Oaxaca-Blinder revela que una proporción
importante de la brecha de ingresos permanece asociada al componente no explicado,
lo que indica que trabajadores con características observables similares reciben
retornos diferentes dependiendo de su ubicación geográfica. Este resultado es
consistente con la evidencia internacional presentada por Ma y Komatsu (2024),
quienes identifican diferencias salariales persistentes entre trabajadores rurales y
urbanos que no pueden atribuirse únicamente a la educación o la experiencia.
Asimismo, Elder et al. (2010) señalan que el componente no explicado de la
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descomposición refleja la existencia de factores estructurales no observados, tales
como segmentación del mercado laboral, diferencias institucionales o mecanismos de
discriminación. En el contexto ecuatoriano, estos resultados también guardan relación
con las investigaciones de Tituaña-Castillo et al. (2025), quienes evidencian que la
discriminación laboral continúa representando un factor relevante para explicar las
desigualdades económicas entre grupos vulnerables.
Desde una perspectiva demográfica, los resultados refuerzan los planteamientos de
Jayawardhana et al. (2025), Nagarajan et al. (2019) y Caminada et al. (2025), quienes
sostienen que el envejecimiento poblacional modifica progresivamente la estructura
económica y obliga a replantear las políticas públicas orientadas a garantizar ingresos
suficientes durante la vejez. En Ecuador, este proceso ocurre simultáneamente con
elevados niveles de informalidad y marcadas diferencias territoriales, situación que
limita la capacidad de los adultos mayores para alcanzar un envejecimiento
económicamente activo, tal como también advierten Valarezo-García (2016) y Briñez
(2024) al analizar el desarrollo de la economía plateada.
No obstante, los resultados deben interpretarse considerando algunas limitaciones.
La investigación utiliza información transversal proveniente de la ENEMDU, lo cual
permite identificar asociaciones, pero no establecer relaciones causales entre las
variables analizadas. Asimismo, el ingreso laboral puede encontrarse subestimado en
determinadas actividades agrícolas familiares o de autoconsumo que caracterizan al
sector rural, situación señalada previamente por Molina y Camino (2024). De igual
forma, el componente no explicado de la descomposición Oaxaca-Blinder puede
incorporar factores no observados relacionados con habilidades, productividad
individual o características institucionales que no son capturadas por la encuesta.
La evidencia obtenida también puede interpretarse desde la perspectiva de la
transición demográfica y el proceso de envejecimiento poblacional observado en
diferentes países. En este sentido, Castellanos et al. (2022) sostienen que el
incremento sostenido de la población adulta mayor transforma la estructura
económica y modifica las necesidades de protección social y participación laboral. De
manera complementaria, Mandal et al. (2025) indican que las trayectorias laborales y
migratorias condicionan las posibilidades de alcanzar un envejecimiento exitoso,
mientras que Hu et al. (2025) demuestran que las desigualdades acumuladas durante
el ciclo de vida continúan manifestándose en la vejez mediante diferencias
persistentes en las oportunidades económicas y sociales. Estos planteamientos
respaldan los resultados obtenidos, al evidenciar que las brechas territoriales
observadas en Ecuador forman parte de un fenómeno más amplio asociado a los
procesos de envejecimiento poblacional y a las desigualdades estructurales
acumuladas a lo largo de la vida.
Los resultados relacionados con las diferencias en los ingresos también coinciden con
investigaciones que analizan la persistencia de desigualdades salariales en distintos
contextos latinoamericanos. Gómez (2016) demuestra que las características
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individuales y las condiciones socioeconómicas influyen significativamente sobre la
capacidad de generar ingresos a lo largo del ciclo de vida, mientras que González y
Mejía (2024) identifican que las brechas salariales en el ámbito urbano continúan
asociándose con diferencias en educación, productividad y segmentación del mercado
laboral. En conjunto, estas investigaciones respaldan la idea de que las disparidades
observadas en Ecuador no constituyen un fenómeno aislado, sino que responden a
mecanismos económicos que afectan la remuneración del trabajo en diferentes
escenarios territoriales.
Desde una perspectiva de bienestar durante la vejez, Guevara-Chiquito et al. (2025)
y Reinoso (2025) enfatizan la importancia de fortalecer la participación social, la
inclusión territorial y las políticas públicas dirigidas a los adultos mayores como
mecanismos para disminuir las brechas de bienestar. En conjunto, estas evidencias
complementan los resultados de la presente investigación al demostrar que la
reducción de las desigualdades económicas requiere intervenciones integrales que
trasciendan el ámbito laboral e incorporen dimensiones sociales y territoriales del
envejecimiento.
5. Conclusiones
La presente investigación analizó los determinantes del ingreso laboral en la población
adulta mayor en Ecuador y descompuso la brecha salarial entre las zonas urbanas y
rurales mediante la aplicación de modelos econométricos basados en la teoría del
capital humano. Los resultados evidenciaron la existencia de una marcada
desigualdad territorial que condiciona el bienestar económico de la denominada
economía plateada, demostrando que el lugar de residencia continúa siendo un factor
determinante en la generación de ingresos durante la vejez. De esta manera, el
estudio aporta evidencia empírica que contribuye a comprender cómo las diferencias
territoriales inciden en la persistencia de las brechas económicas entre los adultos
mayores, proporcionando información útil para el diseño de políticas públicas
orientadas a promover un envejecimiento con mayor inclusión económica.
Mediante la descomposición Oaxaca-Blinder se demostró que la mayor parte de esta
desigualdad no obedece a una deficiencia en el capital humano acumulado, sino a
una segmentación del mercado laboral que remunera de forma sistemáticamente
inferior el trabajo desarrollado en la ruralidad. Esta penalización territorial indica que,
incluso si se igualaran los niveles educativos entre las zonas rurales y urbanas, la
brecha de ingresos persistiría debido a diferencias en los retornos económicos
asociados al territorio. De manera complementaria, el estudio identificó que los
rendimientos de la educación fueron relativamente superiores en el ámbito rural,
resultado que refleja la escasez de mano de obra calificada y pone de manifiesto la
existencia de una demanda estructural de habilidades que aún no logra ser satisfecha
en estos espacios geográficos.
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Por su parte, las regresiones intercuartílicas evidenciaron que esta penalización
territorial presenta un comportamiento regresivo, afectando con mayor intensidad a
los adultos mayores ubicados en los niveles más bajos de la distribución de ingresos.
Asimismo, la persistencia de diferencias salariales entre hombres y mujeres
demuestra que las desigualdades territoriales interactúan con las brechas de género,
incrementando la vulnerabilidad económica de determinados grupos poblacionales.
En este contexto, los resultados permiten concluir que la formalización del empleo
constituye uno de los principales mecanismos para mejorar las condiciones
económicas de la población adulta mayor y reducir las disparidades existentes entre
los diferentes segmentos del mercado laboral.
En términos de política pública, los hallazgos permiten concluir que el incremento de
la escolaridad en las zonas rurales, aunque necesario, resulta insuficiente para
disminuir las desigualdades económicas si no se acompaña de estrategias integrales
de desarrollo territorial, fortalecimiento del empleo formal y ampliación de la cobertura
de los sistemas de protección social. Finalmente, futuras investigaciones deberían
incorporar datos longitudinales y metodologías que permitan controlar con mayor
precisión la heterogeneidad no observada y los posibles sesgos de selección, con el
propósito de profundizar el análisis de las trayectorias laborales de la población adulta
mayor y generar evidencia que contribuya al diseño de políticas orientadas a reducir
las brechas territoriales y promover un envejecimiento económicamente más
equitativo en Ecuador.
CONFLICTO DE INTERESES
“Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses”.
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