El último estudio sobre brechas de género en salarios realizado por la Organización Internacional del Trabajo (OIT, 2020/2021) evidenció los efectos desproporcionados de la crisis del COVID-19 en el empleo femenino, que, por su sobrerrepresentación en los sectores más afectados, registró una pérdida de masa salarial mucho mayor (8,1%) que la de los hombres (5,4%). Este es un fenómeno que posiblemente pudo verse traducido en un cambio de la brecha salarial calculada por la OIT, que para 2018 era de 16% (The Global Wage Report, 2018). Por otro lado, la mayor demanda de trabajo no remunerado femenino, debido al incremento de las responsabilidades en el hogar por el cierre de colegios y centros de cuidado, fue otro factor que profundizó los efectos negativos de la pandemia sobre la fuerza laboral femenina. De acuerdo con el estudio de “salarios y salarios mínimos en tiempos de COVID-19”, los impactos diferenciales de la pandemia fueron causados por la disminución de horas trabajadas más que por los despidos (la caída en las horas trabajadas para las mujeres fue de -6,9% y la de los hombres fue de -4,7%) (OIT, 2020/2021).

Ahora bien, los cambios en la brecha no solo son resultados de una reducción en la calidad del empleo sino también de cambios en la composición del empleo femenino, e.g., cambios en el nivel de feminización de los sectores o industrias. ¿Qué factores determinan la brecha de salarios? Esta pregunta ha sido ampliamente estudiada en economía. En particular Blau y Khan (2017) y Sin et al. (2020) se concentraron en estudiar si factores asociados a la industria explican las brechas de género totales; dado que las mujeres se concentran en pequeñas empresas, actividades como el comercio minorista, los servicios y los trabajos informales, (ver Morton et. al, 2014).

En la misma línea, otros autores han estudiado las diferencias en las ocupaciones entre hombres mujeres (ver Blau et al., 2013; Goldin, 2014; Baker y Cornelson, 2018; Cortes y Pan, 2018; Gallen et al., 2019; Das y Kotikula, 2019). Por ejemplo, Goldin (2014) sostiene que el hecho de que los hombres estén empleados en industrias mejor pagadas, donde las mujeres continúan estando subrepresentadas, es un factor crucial de la brecha de género.

En Colombia se evidencian dos hechos: una mayor participación de mujeres en el empleo por cuenta-propia y una alta feminización en algunos sectores. Según la Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH), más de la mitad del empleo femenino total se encuentra en el sector de servicios, mientras que la construcción es una industria predominantemente masculina. Esto puede tener implicaciones en las brechas de ingresos de género, ya que las mujeres que trabajan en servicios reciben sistemáticamente un menor salario que el de los hombres.

En un trabajo reciente[1] investigamos en qué medida estos patrones de empleo de hombres y mujeres explican la brecha salarial de género. Un primer dato para resaltar es que la brecha salarial total es de 13,9% a favor de los hombres. Además, esta brecha varía entre sectores y ocupaciones. La brecha más alta para los asalariados fue del 23,0% en la Administración Pública, mientras que entre los cuenta-propia la brecha más alta fue del 55,0% para los Servicios Profesionales. En contraste, en el sector construcción la brecha es negativa. En general, se observa que las industrias con una alta participación de mujeres en el empleo son las que presentan una mayor brecha de género.

Para profundizar en el análisis de estos patrones, utilizando métodos de descomposición, indagamos sobre el papel de la feminización sectorial y la composición de la mano de obra y las primas salariales a nivel sectorial para explicar la magnitud de la brecha salarial. Los resultados sugieren que existen importantes diferencias en la brecha salarial de género entre los trabajadores asalariados y los cuenta-propia, es decir, mientras que la brecha de género entre los trabajadores asalariados fue del 4,2%, las estimaciones entre los cuenta-propia fueron del 63,63%. Además, la brecha se explica por diferencias en la prima salarial, es decir, aun cuando se eliminaran los patrones de feminización sectorial y los sectores emplearan hombres y mujeres con las mismas características socioeconómicas, se continuarían observando brechas de 8,2% y 36,8% respectivamente. Este es un resultado preocupante en tanto muestra posibles factores prevalentes de discriminación.

Para los trabajadores cuenta-propia se observan las brechas más altas, la cual tiene un componente importante asociado a las características del empleo. Esto significa que factores como la flexibilidad que brindan estos trabajos podría estar penalizando la generación de ingreso de las mujeres y teniendo un costo importante en términos de brecha salarial. Lo anterior resalta la importancia de entender el alcance de las políticas laborales para reducir la desigualdad en el mercado laboral, ya que indica que además de generar un entorno favorable de acceso al empleo, muy relevante en la recuperación post-pandemia, se requiere de otros factores que habiliten la participación de las mujeres en empleos de altos ingresos. Es en este punto en donde las discusiones sobre licencia de paternidad y un sistema de cuidado robusto recobran importancia como elementos que impulsan la igualdad de género.

Al analizar como variables específicas impactan la brecha salarial, resultan interesantes algunos hallazgos. En primer lugar, la jornada laboral, es decir las horas trabajadas, muestran diferencias importantes, lo cual es también coherente con el hecho de que las mujeres eligen trabajos que les permitan conciliar la vida laboral y personal. En segundo lugar, es sabido que el nivel educativo de las mujeres empleadas es mayor que el de los hombres. Esto es un hecho relevante, ya que de lo contrario la brecha que se observaría sería aún mayor. Esto implica que las mujeres hacen un esfuerzo mayor en preparación al mercado de trabajo, y, aún en esas circunstancias, reciben remuneraciones más bajas. La condición de informalidad también resultó una variable relevante en este análisis, lo cual remarca la necesidad de realizar el análisis de brecha salarial con una perspectiva interseccional. De hecho, en esta línea se desarrolla la reciente Nota Estadística del DANE[2] que muestra variaciones importantes en la brecha al comparar grupos de edad, nivel educativo, etnia, entre otros. En suma, estos hallazgos resaltan no solo la importancia de políticas con enfoque diferencias sino además programas focalizados hacia grupos poblacionales donde se presentan brechas mucho más marcadas.

En perspectiva, la cuantificación de cómo el efecto de la industria y la ocupación explican la brecha salarial de género en Colombia muestra que las industrias más feminizadas son las que más contribuyen a ampliar la brecha de género, principalmente entre los cuenta-propia que tienen una brecha mayor que no solo combina discriminación salarial y brechas de primas, sino que también se relaciona con la flexibilidad temporal y el trabajo no remunerado. Reducir la brecha salarial de género es quizás uno de los temas más urgentes para mejorar la inclusión en el mercado laboral. Los formuladores de políticas se han centrado en diseñar políticas que reduzcan la discriminación y, más recientemente, en promover programas que faciliten el acceso de las mujeres a mejores empleos. Muchos gobiernos locales vienen desarrollando programas en esta línea, que, si bien son acertados, a la luz de nuestro trabajo, es importante también reflexionar sobre la coordinación de acciones que conlleven a generar escenarios favorables desde el contexto socioeconómico, es decir, entender las diferentes realidades desde los análisis interseccionales. Es claro que las mujeres enfrentan mayores dificultades de acceso al empleo, pero vale la pena reflexionar sobre cómo estas barreras se multiplican cuando coinciden los factores de vulnerabilidad adicionales que enfrentan las mujeres jóvenes, mujeres migrantes y/o emprendedoras.

Bibliografía

Baker, M., & Cornelson, K. (2018). Gender-based occupational segregation and sex differences in sensory, motor, and spatial aptitudes. Demography, 55(5), 1749-1775.

Blau, F. D., Brummund, P., & Liu, A. Y. H. (2013). Trends in occupational segregation by gender 1970–2009: Adjusting for the impact of changes in the occupational coding system. Demography, 50(2), 471-492.

Blau, F. D., & Kahn, L. M. (2017). The gender wage gap: Extent, trends, and explanations. Journal of economic literature, 55(3), 789-865.

Cortes, P., & Pan, J. (2018). Occupation and gender. The Oxford handbook of women and the economy, 425-452.

Das, S., & Kotikula, A. (2019). Gender-based employment segregation: Understanding causes and policy interventions. World Bank.

Gallen, Y., Lesner, R. V., & Vejlin, R. (2019). The labor market gender gap in Denmark: Sorting out the past 30 years. Labour Economics, 56, 58-67.

Goldin, C. (2014). A grand gender convergence: Its last chapter. American Economic Review, 104(4), 1091-1119.

ILO (2018). Global Wage Report 2018/19: What lies behind gender pay gaps. International Labour Office.

Morton, M., Klugman, J., Hanmer, L., & Singer, D. (2014). Gender at work: A companion to the world development report on jobs. Washington, DC: World Bank.

OIT (2020/2021). Global Wage Report 2020–21. Wages and minimum wages in the time of COVID-19. International Labour Office

Sin, I., Stillman, S., & Fabling, R. (2020). What Drives the Gender Wage Gap? Examining the Roles of Sorting, Productivity Differences, Bargaining and Discrimination. The Review of Economics and Statistics, 1-44.

[1] Lamprea-Barragan, T. C & García- Suaza, A. F., 2021. “Decomposing the Gender Pay Gap in Colombia: Do Industry and Occupation Matter?,” Documentos de Trabajo 019437, Universidad del Rosario.

[2] Disponible en: https://www.dane.gov.co/files/investigaciones/notas-estadisticas/oct-2021-nota-estadistica-brecha-salarial-de-genero-en-Colombia.pdf

Editora: Tatiana Mojica