Cuidado con el gap

Existen constatadas diferencias entre hombres y mujeres en numerosos indicadores laborales; entre otros, las tasas de participación y empleo, el tipo de jornada y tipo de contrato, el acceso a puestos de supervisión y dirección y los salarios. En todos estos indicadores las mujeres están peor que los hombres. Además, hombres y mujeres tienden a concentrarse en diferentes ocupaciones, siendo esta segregación ocupacional clave para entender las diferencias de género en las trayectorias salariales típicas (perfiles antigüedad/ingresos) y por ende la brecha salarial de género. Reducir las brechas (o gaps) de género en el mercado de trabajo es un objetivo declarado de las instituciones públicas en todos los ámbitos. Resulta evidente, sin embargo, que, para ello, tenemos que entender bien cuáles son sus causas.

Cuidado con el gap

La explicación más popular de la desigualdad laboral de género atribuye la misma a la existencia de discriminación, es decir el trato desigual que recibirían las mujeres por parte de los empleadores, tanto en la contratación, como en la promoción interna y la retribución. Es común en el debate público que la desigualdad de género y la discriminación se traten, de hecho, como sinónimos: si las mujeres muestran peores indicadores laborales que los hombres (p.ej. salarios promedio más bajos), entonces las mujeres tienen que estar discriminadas.

A pesar de esta creencia extendida en el debate público, de la existencia de desigualdades observables no se puede concluir la existencia de discriminación. Esto es así porque las diferencias observables en el mercado laboral pueden ser también el resultado de diferencias (típicamente no observables) en las preferencias, expectativas, orientaciones, rasgos de comportamiento y constreñimientos que influyen sobre los procesos “de oferta”, incluyendo entre ellos los procesos de formación de capital humano (nota: la oferta del mercado de trabajo somos los trabajadores, la demanda los empresarios). Por muy complejos que sean los modelos econométricos con los que estimamos las distintas “brechas” laborales, ningún modelo estimado a partir de datos observables (recogidos a través de encuestas) puede identificar de manera indubitable la existencia de discriminación: ni observamos todas las características que importan, ni la existencia de diferencias de género en las características que sí observamos puede ser automáticamente atribuida a procesos de discriminación.

Por ejemplo, centrándonos en la brecha salarial, sabemos 1) que las mujeres acceden en mucho menor medida que los hombres a las carreras STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas) y 2) que dichas carreras reciben altos réditos en los mercados de trabajo de las economías avanzadas (p.ej. en términos de empleabilidad y salarios). Esto significa 1) que saber cuál es el campo de estudio, no solo el nivel de estudios, es muy importante para entender las diferencias salariadas observadas entre hombres y mujeres (y sin embargo los datos oficiales sobre brechas salariales rara vez incluyen información sobre el campo de estudio); y 2) que difícilmente los empleadores pueden ser responsables de los procesos que llevan a hombres y mujeres a elegir diferentes campos de estudio. Argumentaciones análogas se podrían hacer, por ejemplo, respecto de las diferencias de género en la distribución de la carga doméstica, la aversión al riesgo o las orientaciones con respecto al logro (estas dos últimas seguramente mucho más controvertidas). Los factores que modelan la oferta importan y mucho a la hora de explicar la desigualdad laboral observada. ¿Quiere esto decir que no debamos tomarnos en serio la posibilidad de discriminación en las empresas como factor explicativo de la desigualdad laboral entre hombres y mujeres? Al contrario: quiere decir que para tomarnos en serio la discriminación, debemos utilizar la metodología adecuada. Y esa metodología se llama experimentos de campo.

Los experimentos de campo

En los experimentos de campo analizamos el comportamiento de los empleadores (o sus agentes) a la hora de seleccionar su personal en contextos reales (lo hacemos, por cierto, sin que los empleadores lo sepan, pero eso ahora es otro tema). Los experimentos de campo más comunes son los llamados test de correspondencia. En estos test se envían currículos de candidatos ficticios a ofertas de empleo reales, para una selección de ocupaciones elegidas de antemano por los investigadores. Los CVs enviados son idénticos en todas las característica relevantes para el puesto ofertado pero difieren en aquella característica hipotéticamente susceptible de generar discriminación (en el caso que nos ocupa, el género del solicitante). Lo que queremos contrastar es el efecto que tiene dicha característica, que denominamos “tratamiento”, en las decisiones de contratación de las organizaciones en un determinado mercado de trabajo. Con un número suficiente de unidades experimentales (empresas), la aleatorización de los tratamientos nos permite estimar, para cada ocupación seleccionada,  cuál es la probabilidad media de contratar a una mujer frente a un hombre de idénticas características curriculares en un determinado mercado laboral. La medida resumen típica utilizada en estos estudios es la ratio de respuesta (o callback ratio), que, para este caso, sería simplemente el resultado de dividir la tasa de respuesta media para las mujeres por la tasa de respuesta media para los hombres.

Los científicos sociales han venido realizando experimentos de campo sobre discriminación de género en la contratación desde los años 70 del pasado siglo. Aunque parezca sorprendente, los hallazgos de estos experimentos son muy dispares, con estudios que encuentran discriminación contra las mujeres, estudios que encuentran discriminación contra los hombres y estudios que no encuentran nada. Estas diferencias entre estudios podrían indicar verdaderas diferencias entre países, en la medida en la que los contextos institucionales y culturales pueden afectar a las decisiones de contratación de los empleadores. El problema, sin embargo, es que los experimentos realizados son bastante heterogéneos en lo que respecta a las ocupaciones utilizadas como diana  y otras características importantes del diseño de investigación y, además, se han realizado en diferentes momentos del tiempo, por lo que sus resultados no son comparables entre sí.   

Un estudio pionero

Para superar estas limitaciones, un equipo de investigadores de cinco instituciones europeas (el WZB y las universidades de Ámsterdam, Oslo, Oxford y la Carlos III de Madrid) hemos realizado el primer estudio sobre discriminación laboral de género que utiliza un diseño armonizado en seis países, Alemania, España, Estados Unidos, Noruega, Países Bajos y Reino Unido. Los datos de este trabajo, recientemente publicado en European Sociological Review, provienen del proyecto GEMM, el mayor experimento de campo sobre discriminación laboral realizado hasta la fecha (con más de 19.000 empresas testadas) y el único con un diseño deliberadamente comparado. Utilizamos una submuestra de 4.500 empresas a las que se enviaron CVs de candidatos  con padres autóctonos. Nuestro diseño es desemparejado, por lo que cada oferta (empresa) recibe solo un CV, que puede corresponder aleatoriamente a un solicitante hombre o mujer de idénticas características curriculares. Usando las plataformas de búsqueda de empleo más importantes de cada país, mandamos solicitudes a ofertas de empleo en seis ocupaciones: cocinero, administrativo-contable, recepcionista, representante de ventas, desarrollador de software, ayudante de tienda. Estas ocupaciones fueron seleccionadas cuidadosamente buscando representatividad y variación, tanto en las cualificaciones requeridas, como en el contacto con el consumidor. Aunque el grado de tipismo de género de algunas de estas ocupaciones varía dependiendo del país (p.ej., cocinero es una ocupación claramente masculina en Alemania, neutra en España y claramente femenina en Reino Unido); hay dos ocupaciones que son típicamente femeninas en todos los países (recepcionista y administrativo-contable) y dos que son típicamente masculinas (representante de ventas y desarrollador de software). Juntas, estas seis ocupaciones seleccionadas representan entre el 15 y el 20 por ciento de la fuerza de trabajo en cada país. Nuestros solicitantes son jóvenes (en torno a los 25 años, dependiendo de la ocupación) y tiene cuatro años de experiencia laboral en el sector correspondiente a la oferta. No señalizamos situación familiar. Como en todos los test de correspondencia, nos interesa medir si el empleador contesta positivamente a nuestras solicitudes (mostrando interés por nuestros solicitantes) o no.

Dos hallazgos fundamentales destacan de este estudio:

Primero, aunque los seis países seleccionados difieren en sus contextos institucionales, económicos y culturales, no encontramos discriminación contra las mujeres en ninguno de los países analizados, ni siquiera en las dos ocupaciones más claramente masculinizadas: representantes de ventas y desarrollador de software (véase Figura 1). El hecho de no encontrar ningún sesgo por parte de los empleadores en esta última ocupación es especialmente relevante porque es en precisamente este tipo de ocupaciones dónde más cabría esperar reparos a contratar mujeres por parte de los empleadores, atendiendo a dos hechos conocidos: 1) que las mujeres suelen tener más riesgos de interrupción laboral y 2) que las interrupciones laborales tienen mayores efectos sobre la productividad del trabajador en aquellas profesiones que requieren de un aprendizaje continuo en el puesto, como es el caso de las ocupaciones del sector de las tecnologías de la información. A pesar del riesgo objetivo de atrofia de las capacidades asociado al mayor riesgo “estadístico” de interrupción laboral, los empleadores no penalizan a las mujeres que solicitan empleos como desarrolladoras de software.

Nota: Realizado por el autor a partir de los datos de Birkelund et al. 2021: 10, Tabla 3. Ratios significativas señaladas: * P≤ .01; **P≤ .05; *** P≤. 001

 

El segundo hallazgo es que en cuatro de los seis países analizados (Alemania. España, Países Bajos y Reino Unido), encontramos discriminación contra los hombres (ver Figura 2). En estos países los hombres tendrían, como promedio entre todas las ocuupaciones, entre 5 y 9 por ciento menos probabilidades de recibir una respuesta positiva que las mujeres. Estas probabilidades promedio se explican, sobre todo, por la alta discriminación que encontramos contra los solicitantes varones en las ocupaciones típicamente femeninas (recepcionista y administrativo-contable) pero también en otras menos claramente feminizadas (ayudante de tienda). Según nuestros estimadores, en estas ocupaciones los candidatos varones podrían tener que mandar entre el doble (ayudante de tienda en Alemania y Países Bajos) y el cuádruple (recepcionistas en España y administrativos contables en Reino Unido) de solicitudes que las mujeres de idénticas características curriculares para obtener una respuesta positiva (dado los amplios intervalos de confianza alrededor de las estimaciones, se recomienda cautela en la interpretación de estas intensidades). Estos resultados sugieren que, aunque las 4.500 organizaciones analizadas operan en contextos institucionales diversos, sus reclutadores consideran que las mujeres son mejores candidatas para las ocupaciones más típicamente femeninas, pero no consideran a los hombres mejores candidatos para las ocupaciones típicamente masculinas.

Nota: Coeficientes con intervalos de confianza del 95% estimados con modelos de probabilidad lineal para cada país, incluyendo controles por ocupación (Birkelund et al. 2021:11). El coeficiente para Reino Unido es significativo al 90% de confianza.

 

A modo de conclusión

A pesar de la indiscutible mejora en los indicadores laborales de las mujeres que venimos observando en las últimas décadas en todos los países de nuestro entorno, a día de hoy, estas todavía están peor que los hombres en los mercados de trabajo. La pregunta clave es por qué. Hay dos tipos de respuestas en la literatura especializada: las que se centran en los factores de oferta (lo que los trabajadores hacen) y las que se centran en las explicaciones de demanda (lo que las empresas hacen). A tenor de los resultados de este estudio, parecería que el cañón humeante de la “desventaja” laboral de las mujeres estaría en las explicaciones de oferta. Entender cómo se forman las preferencias educativas (incluidas las decisiones que determinan la elección del campo de estudio) y ocupacionales, así como los factores que influyen sobre las decisiones profesionales de unos y otras es clave para entender los gaps que aún observamos en los mercados de trabajo. Sin embargo, es importante enfatizar que una limitación de los experimentos de campo sobre discriminación es que solo nos proporcionan información sobre los sesgos de los empleadores en la contratación, pero no nos dicen nada sobre sus potenciales sesgos en las decisiones de promoción. El revolver de las explicaciones de la demanda todavía podría estar cargado. Es lugar común concluir un trabajo académico con la frase “necesitamos más investigación sobre el tema” y, sin embargo, la necesitamos.

Mientras esa investigación llega, espero que el estudio recientemente publicado en ESR sirva para acercar la evidencia sobre la discriminación laboral contra los hombres a un público no experto y, sobre todo, para concienciar de la importancia de acertar en el diagnóstico de las causas que provocan las diferencias observables en indicadores laborales entre hombres y mujeres (aún hay diferencias en favor de los primeros, insisto), para no errar en el diseño de las políticas públicas. Para ser aún más claro, espero que este estudio sirva para alertar del peligro que supondría tratar un problema de oferta como si fuera uno de demanda, por ejemplo, introduciendo medidas de “discriminación positiva” allí donde no existe evidencia de discriminación “negativa”.

Existen constatadas diferencias entre hombres y mujeres en numerosos indicadores laborales; entre otros, las tasas de participación y empleo, el tipo de jornada y tipo de contrato, el acceso a puestos de supervisión y dirección y los salarios. En todos estos indicadores las mujeres están peor que los hombres. Además, hombres y mujeres tienden a concentrarse en diferentes ocupaciones, siendo esta segregación ocupacional clave para entender las diferencias de género en las trayectorias salariales típicas (perfiles antigüedad/ingresos) y por ende la brecha salarial de género. Reducir las brechas (o gaps) de género en el mercado de trabajo es un objetivo declarado de las instituciones públicas en todos los ámbitos. Resulta evidente, sin embargo, que, para ello, tenemos que entender bien cuáles son sus causas.

Cuidado con el gap