INTRODUCCIÓN

La pandemia de la COVID-19 transformó de manera significativa la organización del trabajo a nivel global, acelerando la adopción de modalidades laborales no presenciales y modificando las relaciones entre flexibilidad, productividad y remuneraciones (^{Organización Internacional del Trabajo [OIT], 2022}; ^{Alarco & Sanchium, 2023}). En el Perú, este proceso dio lugar a una expansión sin precedentes del trabajo remoto y del teletrabajo, especialmente en el sector formal privado, configurando un nuevo escenario para el análisis de las dinámicas laborales y salariales (^{Arévalo, 2024}).

Más allá de su impacto organizacional, la expansión del trabajo remoto introdujo nuevas formas de negociación implícita entre trabajadores y empleadores, en las que la flexibilidad laboral pasó a constituirse como un atributo valorado del puesto de trabajo. En este contexto, las decisiones laborales ya no se explican únicamente por el nivel salarial, sino también por la posibilidad de acceder a beneficios no monetarios, como la reducción del tiempo de traslado, la conciliación entre trabajo y responsabilidades familiares, y una mayor autonomía en la organización del tiempo (OIT, 2022). Sin embargo, estos beneficios pueden implicar costos salariales implícitos, especialmente cuando los trabajadores están dispuestos a aceptar menores ingresos a cambio de mayor flexibilidad.

Este fenómeno adquiere particular relevancia desde una perspectiva de género, dado que las mujeres enfrentan restricciones estructurales diferenciadas en el mercado laboral y suelen asumir una mayor carga de trabajo no remunerado, lo que podría incrementar su preferencia por empleos con mayor flexibilidad, aun a costa de menores remuneraciones (^{Alarco & Sanchium, 2023}). En consecuencia, la expansión de modalidades remotas e híbridas podría estar reforzando mecanismos sutiles de desigualdad salarial, contribuyendo a la persistencia de la brecha de género en los ingresos laborales.

En este contexto, la presente investigación se plantea la siguiente pregunta central: ¿Contribuye la mayor disposición de las mujeres a aceptar menores ingresos en empleos remotos o híbridos a la persistencia de la brecha salarial de género en la economía laboral peruana? El estudio busca aportar evidencia empírica sobre los posibles costos ocultos de la flexibilidad laboral, particularmente para las mujeres. El objetivo general de la investigación es identificar si el acceso a modalidades de trabajo remoto o híbrido se asocia con diferencias salariales, y determinar si estas diferencias varían en función del género. En tal sentido, la hipótesis central sostiene que las mujeres presentan una mayor disposición que los hombres a aceptar menores ingresos a cambio de acceder a empleos remotos o híbridos, lo que contribuiría, de manera parcial pero significativa, a la persistencia de la brecha salarial de género. Esta hipótesis se fundamenta en los modelos de compensaciones diferenciales, los cuales postulan que los trabajadores aceptan salarios más bajos a cambio de atributos no monetarios valorados del puesto de trabajo, como la flexibilidad laboral (^{Rosen, 1986}).

A partir de este marco analítico, resulta pertinente contextualizar la expansión del trabajo remoto en el Perú. Antes de la pandemia, el teletrabajo tenía una presencia marginal en el sector privado formal; a febrero de 2020, apenas 30 mil trabajadores se encontraban registrados bajo esta modalidad, concentrados principalmente en grandes empresas y orientados a fines de inclusión laboral, conforme a la Ley N.º 30036 (^{Ministerio de Trabajo y Promoción del Empleo [MTPE], 2021}; ^{Yarnold, 2021}). Sin embargo, la declaración del estado de emergencia sanitaria en marzo de 2020 impulsó la adopción de una figura más flexible, el trabajo remoto, lo que permitió preservar el vínculo laboral en un contexto de confinamiento generalizado (^{MTPE, 2021}).

Como resultado, el número de personas que trabajaban bajo modalidades no presenciales se incrementó de manera acelerada, superando las 206 mil en agosto de 2020 y alcanzando cerca de 248 mil en septiembre de 2021, equivalente al 6,7% del empleo formal privado declarado en la Planilla Electrónica (MTPE, 2021). Este crecimiento se concentró principalmente en el sector servicios, donde predominan actividades compatibles con entornos digitales, como servicios financieros, administrativos y educativos (^{Guabloche & Gutiérrez, 2021}; OIT, 2022; ^{MTPE, 2022}). Paralelamente, el mercado laboral peruano continúa presentando desigualdades estructurales de género, especialmente en términos de ingresos y participación laboral (^{León, 2022}; ^{Naciones Unidas, 2024}). De acuerdo con el Instituto Peruano de Economía [IPE] (²⁰²⁴) por cada sol que percibe un trabajador varón, una mujer recibe en promedio 0.75 soles, y representa una brecha salarial del 25%, la cual se ha mantenido persistente e incluso se ha ampliado tras la pandemia. Estas brechas son más pronunciadas en zonas rurales, en determinados departamentos del país y en contextos de informalidad o presencia de niños en el hogar (^{Instituto Nacional de Estadística e Informática [INEI], 2023}; ^{IPE, 2024}).

Asimismo, la participación femenina en la Población Económicamente Activa continúa siendo inferior a la masculina, y las mujeres enfrentan barreras adicionales como la segregación ocupacional, la penalización por maternidad y los denominados sticky floors y glass ceilings, que limitan su acceso a empleos mejor remunerados y a posiciones de liderazgo (^{Guillén & Huaranca, 2024}). En este escenario, el análisis del trabajo remoto y su vínculo con las diferencias salariales adquiere especial relevancia para comprender las nuevas formas que adopta la desigualdad de género en el mercado laboral peruano.

El contexto de la pandemia de la COVID-19 agravó estas brechas (IPE, 2024). Las mujeres no solo experimentaron una recuperación laboral más lenta, sino que además vieron estancados o reducidos sus ingresos. En 2004, la brecha salarial de género era de 32.2%; si bien esta disminuyó a 25.8% en 2019, en 2023 volvió a incrementarse a 27.2%. Esta diferencia se amplifica en condiciones específicas: en el sector informal, la brecha asciende a 32.9%; en áreas rurales, a 30.2%; y en hogares con presencia de niños, hasta un 36% (IPE, 2024).

Otro aspecto relevante es la carga desproporcionada de trabajo no remunerado. Estudios recientes señalan que el 41% de mujeres en el Perú abandona el mercado laboral tras el nacimiento de su primer hijo, y que este patrón se mantiene incluso después de una década (IPE, 2024). Además, se observa una menor tasa de ahorro y una mayor percepción de insuficiencia de ingresos entre las mujeres. Mientras que el 40% de ellas declara haber ahorrado en los últimos 12 meses, la cifra es superior en hombres (44%). Asimismo, un 87% de mujeres reporta que sus ingresos no les alcanzan para cubrir gastos, frente al 81% en hombres, y un 49% recurre a endeudamiento para satisfacer necesidades básicas (IPE, 2024). Así pues, en el Índice Global de Brecha de Género 2023, el Perú se ubicó en la posición 79 de 146 países, y demuestra un estancamiento en el avance hacia la igualdad de género, especialmente en dimensiones relacionadas con la participación y las oportunidades económicas (IPE, 2024).

Desde una perspectiva teórica, el uso del enfoque de disposición a pagar (Willingness to Pay, WTP) se sustenta en la teoría de las compensaciones diferenciales en el mercado de trabajo, la cual plantea que los salarios reflejan no solo la productividad marginal del trabajador, sino también las preferencias individuales por los atributos no monetarios del empleo, como la flexibilidad horaria, la estabilidad o las condiciones de trabajo (^{Rosen, 1986}). Bajo este marco, la aceptación de menores ingresos a cambio de trabajar de manera remota o híbrida constituye una manifestación observable de dichas preferencias, permitiendo inferir el valor económico que los trabajadores asignan a la flexibilidad laboral.

Asimismo, el enfoque WTP resulta particularmente adecuado en contextos donde los atributos del empleo no se transan explícitamente en el mercado, sino que se incorporan de forma implícita en la estructura salarial. En este sentido, la estimación de la disposición a pagar por modalidades laborales flexibles permite identificar penalizaciones salariales endógenas asociadas a elecciones ocupacionales, diferenciándolas de mecanismos puramente discriminatorios. Desde una perspectiva de género, este enfoque es especialmente relevante, dado que preferencias heterogéneas condicionadas por restricciones estructurales, como la distribución desigual del trabajo doméstico y de cuidados, pueden inducir a las mujeres a valorar más la flexibilidad, generando diferencias salariales persistentes incluso en ausencia de discriminación directa (^{Rosen, 1986}; ^{Organisation for Economic Co-operation and Development [OECD], 2022}).

A nivel internacional, un enfoque experimental llevado a cabo en Alemania estimó que los trabajadores estaban dispuestos a sacrificar en promedio un 5.4% de sus ingresos para poder trabajar dos días por semana desde casa, y hasta un 7.7% para trabajar cinco días (^{Nagler et al., 2024}). Además, las mujeres expresaron una disposición significativamente mayor a renunciar a salario por WFH (trabajo desde casa) que los hombres, especialmente entre madres o personas de alta educación e ingresos (Nagler et al., 2024). Del mismo modo, en Estados Unidos e Italia, la literatura ha mostrado que el auge del teletrabajo coincidió con incierta evolución salarial: si bien trabajadores con más educación y en ocupaciones mejor remuneradas valoran más la opción remota con hasta un 8% del salario (^{Fraja et al., 2022}) también se detecta que las personas en empleos remotos experimentaron una menor tasa de crecimiento salarial post-pandemia, de aproximadamente 2-7% (Fraja et al., 2022).

En esa línea, se han documentado penalizaciones salariales marcadas según género y raza. Un estudio instrumental en EE. UU. estimó que mujeres negras enfrentaron hasta un 66% de penalización salarial por trabajar cinco días desde casa; mujeres blancas enfrentaron cerca de 34% (^{Kouki, 2024}). Estas pérdidas se explican por mecanismos estructurales como menor acceso a promociones, reasignación de tareas o falta de interacción productiva. Igualmente, ^{Kouki (2023)} identificó un efecto negativo estadísticamente significativo asociado al trabajo remoto entre mujeres, particularmente aquellas con hijos, entre variables familiares y planificación laboral

Finalmente, un reporte del OECD (2022) concluye que el uso del teletrabajo en general muestra desigualdades preexistentes de género: mientras los hombres reciben con mayor frecuencia primas salariales asociadas a la flexibilidad, las mujeres suelen adoptar más la modalidad remota sin que ello se traduzca sistemáticamente en beneficios monetarios adicionales; incluso se señala que podrían enfrentar obstáculos en su progreso profesional por percepciones de menor compromiso (^{Touzet, 2023}). Estos estudios internacionales ponen en evidencia que las mujeres, y particularmente las madres y mujeres de menor estatus socioeconómico, muestran una mayor disposición a sacrificar parte de su salario por la flexibilidad del trabajo remoto o híbrido, que puede contribuir a la persistencia de brechas salariales.

En el contexto peruano, diversos estudios recientes han profundizado en la persistencia de la brecha salarial de género y en los factores que la explican. Por ejemplo, ^{Vaccaro y Paredes (2022}) analizaron los efectos del COVID-19 sobre el mercado laboral peruano y encontraron que la pandemia exacerbó las desigualdades de género, particularmente reduciendo las horas trabajadas e ingresos de las mujeres de menor capacitación y aquellas sin acceso al teletrabajo. En línea con estos hallazgos, un informe de la OCDE publicado en 2022 subraya que un 75 % de las mujeres peruanas trabajan en el sector informal, más que en otros países de la región, y limita su acceso a empleos de mayor calidad y remuneración (OECD, 2022).

Por su parte, un artículo sobre la evolución de la brecha desde 2007 hasta 2018 mostró que, pese a mejoras en la escolaridad femenina, el diferencial salarial bruto se mantuvo en torno al 6-12% (^{Vaccaro et al., 2022}). Finalmente, ^{Arroyo et al. (2024}) exploró diferencias salariales entre trabajadores formales e informales en el centro del país y concluyó que la informalidad impacta fuertemente en la brecha salarial, donde la ausencia de instrucción contribuye cerca del 30 % de la diferencia. En conjunto, estos estudios permiten inferir que en el Perú la brecha salarial de género persiste de forma estructural y se relaciona no solo con factores individuales como educación o experiencia laboral, sino también con la informalidad, la segregación ocupacional y discriminaciones no observables.

La importancia científica del estudio se fundamenta en la escasa evidencia empírica disponible en el Perú respecto al vínculo entre preferencias laborales, modalidades de trabajo flexibles y brechas salariales de género. A diferencia de estudios previos centrados únicamente en la discriminación salarial o la segregación ocupacional, esta investigación propone explorar la disposición a aceptar menores ingresos por mayor flexibilidad, conocida como “Willingness to Pay” (WTP), como un posible mecanismo endógeno que contribuye a la persistencia de la brecha salarial.

En términos de contribución al conocimiento, este estudio llena un vacío en la literatura nacional al incorporar métodos de estimación de preferencias individuales en torno al trabajo remoto o híbrido y su relación con los ingresos laborales. Asimismo, al utilizar un enfoque de economía laboral conductual, se examinan elementos tradicionalmente subestimados en los análisis salariales, como las compensaciones no monetarias y las preferencias heterogéneas, que permite una comprensión más amplia y realista de los determinantes de la desigualdad de ingresos entre géneros en el Perú.

En tal sentido, como se mencionó anteriormente, la problemática que aborda la investigación es la siguiente: ¿Contribuye la mayor disposición de las mujeres a aceptar menores ingresos en empleos remotos o híbridos a la persistencia de la brecha salarial de género en la economía laboral peruana? Se busca así aportar evidencia sobre los costos ocultos de la flexibilidad laboral, particularmente para las mujeres. El objetivo general de esta investigación es identificar si el acceso a trabajos remotos o híbridos se asocia con diferencias salariales y determinar si estas diferencias varían en función del género. De manera específica, se busca: (i) estimar la disposición a pagar (WTP) por acceder a empleos con mayor flexibilidad laboral, (ii) analizar si dicha WTP varía según el sexo de los trabajadores y otras características sociodemográficas, y (iii) evaluar si las preferencias por flexibilidad contribuyen a explicar parte de la brecha salarial de género en el Perú.

Se plantea como hipótesis central que las mujeres presentan una mayor disposición que los hombres a aceptar menores ingresos a cambio de acceder a empleos remotos o híbridos, lo cual contribuiría, de manera parcial pero significativa, a la persistencia de la brecha salarial de género en el Perú. Esta hipótesis se sustenta en la teoría de la oferta y demanda de trabajo con preferencias heterogéneas, particularmente en los modelos de compensaciones diferenciales (^{Rosen, 1986}), los cuales postulan que los trabajadores aceptan salarios más bajos por beneficios no monetarios, como la flexibilidad. Bajo esta perspectiva, la penalización salarial por trabajo remoto sería una compensación implícita por un atributo valorado del puesto de trabajo, aunque con implicancias distributivas que afectan desproporcionadamente a las mujeres.

METODOLOGÍA

La presente investigación emplea un enfoque cuantitativo de tipo explicativo, con diseño no experimental transversal, basado en el análisis de datos secundarios provenientes de microdatos oficiales. El objetivo metodológico es identificar la existencia de penalización salarial asociada al acceso a modalidades laborales flexibles (remota o híbrida), y estimar si esta penalización se manifiesta de forma diferenciada según el género de la persona trabajadora. Para ello, se estima la Disposición a Aceptar Menores Ingresos (Willingness to Pay, WTP) por teletrabajo, utilizando modelos de elección discreta (^{Díaz et al., 2024}).

Los datos utilizados provienen de la Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida y Pobreza (ENAHO) del Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI) del Perú. En particular, se empleó la base de datos correspondiente al año 2022, período anual, consultada a través del módulo 500 “Empleo e Ingresos” con código de encuesta 784. Cabe resaltar que, desde el año 2020, la ENAHO incluye variables que permiten identificar la modalidad laboral del trabajador asalariado (presencial, remoto o mixto).

La muestra analizada está compuesta exclusivamente por personas en condición de empleo dependiente (asalariadas/os) (PEAO), con edades entre 18 y 65 años, que declaren ingresos mayores a cero y haber trabajado al menos una hora durante la semana de referencia. Se excluyeron los trabajadores independientes, informales sin contrato y aquellos sin información completa en las variables de estudio. El tamaño muestral final es de 11,481 individuos, que permitió garantizar robustez estadística en las estimaciones, incluso al realizar desagregaciones por género.

La variable dependiente en el presente estudio es la modalidad laboral, definida a partir de la autoidentificación de la persona encuestada y categorizada en tres alternativas, como: (1) trabajo presencial, (2) trabajo híbrido y (3) trabajo remoto. Esta variable permite estimar la probabilidad de elección de cada modalidad en función de distintas características individuales y laborales, a través de un modelo de elección discreta. Las variables independientes incluyen el sexo del encuestado (0 = hombre; 1 = mujer), que constituye la variable principal para el análisis de las diferencias de género; la edad, considerada como variable numérica discreta; el nivel educativo, clasificado en siete categorías que abarcan desde “sin nivel educativo” hasta “educación superior completa”; y el estado civil, según las categorías estándar reportadas por la ENAHO.

Asimismo, se incorpora la zona de residencia, diferenciando entre áreas rurales (0) y urbanas (1), así como el sector laboral, codificado como 0 para el sector público y 1 para el sector privado. El tiempo de trabajo se mide a través del número de horas laboradas en la ocupación principal, expresado como una variable numérica continua. Finalmente, se incluye el ingreso mensual laboral, calculado a partir de los ingresos provenientes de la ocupación principal y secundaria, los cuales son anualizados y luego divididos entre doce para obtener su valor mensual. La suma de ambos componentes se transforma en logaritmo natural, es decir, Ln (A + B), donde A representa el ingreso mensual por ocupación principal y B el correspondiente a la ocupación secundaria. Esta transformación permite capturar efectos proporcionales y facilita la interpretación de las elasticidades marginales dentro del modelo econométrico.

La metodología empleada en el análisis se desarrolla en dos etapas. En la primera etapa, se estima un modelo de elección discreta (Logit Multinomial) condicional para analizar los determinantes de la elección de modalidad laboral. Este modelo tiene la forma:

El modelo Logit Multinomial parte del supuesto de utilidad aleatoria. Se supone que el/la trabajador(a) (i) asocia una utilidad U (i, j) a cada modalidad (j) ∈ {1, 2, 3}, dada por:

Dónde: X (i) es un vector de características observables del individuo (sexo, edad, educación, sector, ingresos, etc); β (j) es un vector de coeficientes específicos a cada modalidad, y ε (i, j) es un término de error con distribución Gumbel tipo I. La probabilidad de que el individuo i elija la modalidad j está dada por:

Se normaliza el modelo fijando la alternativa base (Presencial: j=1) y se estima el modelo con referencia a ella. Así:

y,

Donde la variable dependiente indica la modalidad laboral elegida y las variables explicativas permiten identificar su asociación con características observables, particularmente con el sexo.

En la segunda etapa, se estima la Willingness to Pay (WTP) por acceder a trabajos remotos o híbridos. El WTP se basa en los modelos de elección discreta compensatoria, siguiendo el enfoque de valoración económica del tipo compensación salarial implícita. La WTP se calcula como la razón entre el coeficiente de la característica de interés (ser mujer) y el coeficiente del ingreso, según la siguiente fórmula (^{Díaz et al., 2024}):

Donde, β (k) es el coeficiente de la característica X (k) (mujer), β (income) es el coeficiente del ingreso o log-ingreso. El signo negativo se interpreta como disposición a aceptar menos ingreso a cambio de la característica (teletrabajo). Esta estimación permite interpretar cuánto ingreso, en términos relativos, estaría dispuesto a sacrificar un para acceder a una modalidad laboral flexible. Un WTP negativo significativo para las mujeres sugeriría que estas aceptan menores salarios a cambio de la flexibilidad que ofrece el trabajo remoto que contribuiría indirectamente a la brecha salarial observada (^{Díaz et al., 2024}).

Para mitigar posibles sesgos de selección, se controlan las características observables que influyen tanto en el ingreso como en la elección de modalidad laboral. Asimismo, se emplean estimaciones robustas de errores estándar, y se realiza análisis de sensibilidad considerando especificaciones alternativas del modelo. No obstante, al tratarse de un diseño transversal no experimental, no es posible establecer relaciones estrictamente causales, aunque sí asociaciones robustas y relevantes para la formulación de hipótesis causales futuras.

RESULTADOS

Etapa 02

Luego de estimar el modelo Logit Multinomial utilizando la razón de riesgos relativos (RRR), se obtuvo una primera aproximación a la influencia de las variables sociodemográficas en la elección de modalidad laboral (presencial, híbrida o remota). Sin embargo, para analizar con mayor profundidad la valoración económica que los individuos otorgan a la posibilidad de trabajar de forma remota o híbrida, resulta necesario reformular el análisis utilizando los coeficientes del modelo en su forma Logit base para estimar la disposición salarial a aceptar por flexibilidad laboral.

La WTP se calcula como el cociente entre el coeficiente de una variable explicativa y el coeficiente del logaritmo del ingreso laboral con signo cambiado (ecuación 05). En la segunda etapa del análisis, tabla 2, se estimó la disposición a aceptar menores ingresos por parte de las mujeres para acceder a modalidades laborales flexibles. Usando los coeficientes del modelo Logit base, se obtuvo que las trabajadoras estarían dispuestas a aceptar una reducción de hasta 78.4% de su ingreso por acceder a un empleo remoto frente a uno presencial, y de 34.1% para modalidades híbridas. Esta penalización salarial implícita refleja el alto valor asignado a la flexibilidad, y constituye evidencia empírica de los costos ocultos del teletrabajo para las mujeres. En este sentido, los resultados sugieren que una fracción no despreciable de la brecha salarial de género podría estar asociada a preferencias compensatorias por beneficios no monetarios, más que exclusivamente a discriminación salarial directa.

Tabla 2 WTP estimada por género y modalidad, 2022. 

Modalidad	Coeficiente: Ser Mujer	Coeficiente del Ingreso laboral (Ln)	WTP (log pts)	WTP (%)
Remoto	+0.6960	+0.4532	-1.535	-78.4%
Híbrido	-0.1128	-0.2706	-0.417	-34.1%

Nota: Como los coeficientes para modalidad remota e ingreso son positivos, la WTP resulta negativa, e indica que las mujeres estarían dispuestas a aceptar un ingreso menor a cambio de acceder a estas modalidades. Estas estimaciones corresponden al modelo general y se interpretan como efectos promedio marginales (sin RRR).

En términos generales, se observa que en la mayoría de los departamentos, las mujeres estarían dispuestas a aceptar una reducción salarial significativa a cambio de acceder a trabajo híbrido o remoto, y muestra un patrón de compensación salarial implícita que podría estar contribuyendo estructuralmente a la brecha salarial de género. Una WTP negativa implica que las mujeres estarían dispuestas a aceptar una reducción salarial a cambio de flexibilidad laboral. Una WTP positiva (o un valor negativo en porcentaje) indicaría que las mujeres exigen un mayor salario para optar por dicha modalidad.

En cuanto al trabajo híbrido, la figura 1 demuestra que las mayores disposiciones a aceptar menores ingresos se observan en las regiones de Moquegua (99.9%), San Martín (95.3%), Apurímac (84.3%), Piura (67.9%), Arequipa (67.4%), Puno (67.3%), y Tacna (68.6%). Estos resultados sugieren que, en estos departamentos, las mujeres valoran significativamente la flexibilidad que implica el trabajo híbrido, estando dispuestas a sacrificar entre dos tercios y casi la totalidad de su ingreso para acceder a esta modalidad. Esta alta WTP puede estar relacionada con factores estructurales como problemas de movilidad, acceso a servicios de cuidado, segmentación laboral por género o rigideces del mercado laboral local.

Otros departamentos también presentan una WTP moderada pero significativa para el trabajo híbrido, como Amazonas (61.7%), Cajamarca (78.3%), Callao (55.1%), Tumbes (35.1%) y La Libertad (4.6%), y muestra una tendencia nacional en la cual las mujeres asignan un valor positivo a la flexibilidad laboral, aunque con variaciones según el contexto regional (Figura 1).

Figura 1 WTP Estimado para la modalidad híbrida en Perú, 2022. 

Sin embargo, se identifican también casos atípicos con WTP positivos, es decir, disposición a pagar negativa (aceptar más ingreso) para optar por trabajo híbrido, como en Lambayeque (-698.9%), Lima (-229.3%) y Pasco (-32.7%). Estos valores contraintuitivos sugieren que, en dichos departamentos, las mujeres no estarían dispuestas a sacrificar ingreso por trabajo híbrido, e incluso requerirían un mayor salario para acceder a dicha modalidad. Este patrón podría deberse a que en estas zonas el trabajo presencial aún se percibe como más estable o valioso socialmente, o que los empleos híbridos disponibles presentan peores condiciones laborales en comparación con los presenciales.

Respecto al trabajo remoto, los resultados también reflejan una tendencia nacional a valorar positivamente esta modalidad, con WTP altamente significativas en Arequipa (90.5%), Junín (90.6%), La Libertad (87.1%), Piura (82.5%), Callao (79.5%), y Cajamarca (38.8%), e indica una disposición importante a aceptar menores ingresos a cambio del beneficio del teletrabajo. Estos hallazgos son consistentes con la literatura que resalta que el trabajo remoto permite a las mujeres mejorar el equilibrio entre trabajo y vida personal, reduciendo los costos de transporte, el tiempo de desplazamiento y facilitando el cuidado familiar.

No obstante, en la tabla 3, también se presentan valores extremos y contradictorios, como en Huancavelica (-1044.4%) y Huánuco (-610.3%), donde las WTP resultan inverosímiles por su magnitud negativa, producto de problemas de especificación por escasez de observaciones en modalidades remotas en dichas regiones. Similar interpretación aplica para Ucayali, Madre de Dios y San Martín. Estas estimaciones pueden reflejar problemas de multicolinealidad, escasa cantidad de observaciones en ciertas combinaciones de género y modalidad, o efectos estructurales atípicos del mercado laboral local. En particular, valores muy extremos sugieren la necesidad de realizar pruebas de robustez, excluir departamentos con baja calidad de estimación, o usar modelos no lineales más flexibles

Tabla 3 Tipología regional de la valoración por flexibilidad laboral, 2022. 

Tipo de región	Características comunes	Regiones	WTP promedio estimada
Urbanas con alta penetración digital	Alta conectividad, formalidad relativa, mayor acceso a empleos formales. Mujeres valoran el tiempo ahorrado y conciliación vida-trabajo.	Lima, Arequipa, Callao, Junín	WTP remota: -60% a -90% WTP híbrida: -55% a -68%
Rurales o intermedias con alta carga familiar	Baja conectividad, alta informalidad, rigideces de transporte, alta participación femenina en tareas de cuidado.	Cajamarca, Apurímac, San Martín, Piura, Arequipa (rural)	WTP híbrida: -60% a -95% WTP remota: -40% a -80%
Regiones con efectos extremos o contradictorios	Escasa muestra en modalidades no presenciales, ocupaciones incompatibles con teletrabajo, informalidad estructural alta. Estimaciones inestables o no significativas.	Huánuco, Huancavelica, Loreto, Madre de Dios, Ucayali, Lambayeque	WTP remota: ±200% a ±1000% WTP híbrida: -700% a +400% (inestables)

En cambio, en departamentos como Lima (61.9%), Cusco (42.9%), Ucayali (39.3%), Puno (12.4%), y Tumbes (10.4%), la WTP para trabajo remoto mantiene un signo negativo coherente con la hipótesis de la investigación, aunque con magnitudes más moderadas (Figura 2). Estos resultados reflejan que en zonas urbanas con mayor penetración digital y estructura económica formal, como Lima o Cusco, el valor asignado al trabajo remoto es real, pero ya internalizado parcialmente en el mercado. Finalmente, en departamentos con valores positivos de WTP remota (como Apurímac, Ancash o Moquegua), donde la disposición a pagar es positiva (exigirían mayor salario por irse a trabajo remoto), se infiere que el trabajo remoto no es considerado una ventaja por parte de las mujeres. Esto puede deberse a que el teletrabajo no se adapta bien a las condiciones tecnológicas, de conectividad o tipo de ocupación dominante en los contextos rurales o informales de la región.

Figura 2 WTP Estimado para la modalidad remota en Perú, 2022. 

DISCUSIÓN

En línea con estudios previos (^{Nagler et al., 2024}; ^{Fraja et al., 2022}), los resultados muestran que las trabajadoras peruanas presentan una mayor disposición a aceptar reducciones salariales significativas a cambio de acceder a modalidades laborales flexibles, como el trabajo remoto o híbrido. Este hallazgo es coherente con la teoría de la compensación salarial diferencial, según la cual los individuos valoran atributos no monetarios del empleo, como la flexibilidad horaria o el trabajo a distancia, y están dispuestos a aceptar salarios más bajos en función de sus preferencias (^{Rosen, 1986}).

Desde una perspectiva de género, esta disposición puede entenderse como resultado de condiciones estructurales persistentes. Como lo evidencian ^{Guillén y Huaranca (2024}) y el IPE (2024), las mujeres peruanas enfrentan barreras sistemáticas en el mercado de trabajo, entre ellas una carga desproporcionada de trabajo no remunerado, penalizaciones por maternidad y limitaciones en el acceso a puestos de liderazgo. Estas restricciones explican por qué las mujeres valoran más intensamente el trabajo remoto: como estrategia de conciliación laboral-familiar, el teletrabajo permite reducir los costos de desplazamiento, flexibilizar la jornada y facilitar el cuidado de niños y adultos dependientes, factores que, según (Guillén & Huaranca, 2024) inciden en la menor permanencia femenina en el mercado laboral tras la maternidad.

Se demostró que las mujeres estarían dispuestas a sacrificar hasta un 78.4% de su ingreso mensual para acceder a una modalidad remota, y hasta un 34.1% para una modalidad híbrida. Estas cifras son considerablemente superiores a las estimadas en contextos europeos o norteamericanos (^{Nagler et al., 2024}; ^{Fraja et al., 2022}), y sugiere que la flexibilidad laboral en el Perú no solo es valorada como un atributo preferido, sino como una necesidad estructural para muchas trabajadoras. Este fenómeno se intensifica en regiones rurales o con altos niveles de informalidad, donde las barreras de acceso al empleo formal o presencial son mayores y el teletrabajo representa una alternativa viable, aunque no siempre adecuada.

La heterogeneidad regional en las estimaciones de WTP también muestra patrones importantes. En departamentos como Moquegua, San Martín, Apurímac o Piura, las mujeres muestran una altísima disposición a aceptar menores ingresos a cambio de flexibilidad. Esto se alinea con estudios que resaltan los costos logísticos y estructurales del trabajo presencial en zonas con baja conectividad, poca oferta de cuidado infantil y mercados laborales segmentados (OECD, 2022; ^{Arroyo et al., 2024}). No obstante, en regiones como Lambayeque o Lima, se observa una WTP positiva para el trabajo híbrido, es decir, las mujeres requerirían un salario mayor para optar por esta modalidad. Este resultado podría deberse a que, en estos contextos, el trabajo presencial se percibe como más estable o está asociado a mejores condiciones laborales, o bien que las experiencias previas con el teletrabajo no han sido satisfactorias debido a sobrecarga, aislamiento o escasa promoción laboral (^{Touzet, 2023}; ^{Kouki, 2024}).

De igual modo, la mayor propensión al trabajo remoto en sectores de mayores ingresos y con mayor nivel educativo confirma que el teletrabajo sigue siendo un privilegio restringido al capital humano calificado. Esto concuerda con los hallazgos de ^{Fraja et al. (2022}) y ^{Vaccaro y Paredes (2022}), quienes destacan que el teletrabajo fue adoptado principalmente por trabajadores con educación superior, en sectores de servicios y ocupaciones digitalizadas. En términos metodológicos, los valores extremos e inverosímiles de WTP observados en departamentos como Huancavelica o Huánuco pueden deberse a problemas de escasa representatividad de las muestras o multicolinealidad en las combinaciones de género y modalidad. Esto es consistente con recomendaciones de la literatura sobre trabajo remoto y estimaciones de preferencias compensatorias, que advierten sobre la necesidad de realizar pruebas de robustez y excluir subconjuntos con baja calidad estadística (^{Kouki, 2024}).

Un hallazgo particularmente relevante es que la WTP negativa por parte de las mujeres, lejos de ser una señal de discriminación directa, puede interpretarse como evidencia de discriminación compensada: en ausencia de políticas públicas o empresariales que reconozcan monetariamente la flexibilidad como un beneficio estructural, las mujeres terminan “pagando” por acceder a condiciones que les permiten sostener su participación laboral. Tras el análisis, los resultados de este estudio corroboran que el trabajo flexible es valorado de manera desigual entre hombres y mujeres, y que su distribución responde tanto a factores individuales (edad, educación, ingresos) como estructurales (informalidad, geografía, acceso a infraestructura). A la vez, se identifican mecanismos por los cuales el teletrabajo, en lugar de cerrar brechas, puede reproducir desigualdades si no es acompañado de políticas redistributivas que reconozcan y remuneren adecuadamente los beneficios no monetarios. Desde esta óptica, el valor económico de la flexibilidad debe ser incorporado en el diseño de políticas laborales con enfoque de género y territorial.