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Aumentar tamaño del texto Disminuir tamaño del texto Partir el texto en columnas Ver como pdf 14-05-2019

Suiza
Explicar las desigualdades o borrarlas?

Jean-Franois Marquis
A lencontre

Las desigualdades salariales entre hombres y mujeres son un tema central en la huelga de mujeres del 14 de junio de 2019. El discurso dominante trata de ocultar su magnitud "explicando", basndose en estadsticas, algunas de estas discriminaciones. Descifremos el problema.


La desigualdad ya era un tema central en la huelga del 14 de junio de 1991. Pero en 28 aos, ha ido surgiendo una idea: habra que distinguir en estas diferencias salariales la parte "explicada" de la "inexplicable", y solo esta ltima podra estar asociada a las discriminaciones.

Por ejemplo, el diario Le Temps public el 13 de septiembre de 2018 un artculo titulado "Salarios: la brecha entre mujeres y hombres permanece en parte sin explicacin". Valrie Borioli Sandoz, responsable de la igualdad en Travail.Suisse, es citada. Afirma que prefiere observar la parte de estas diferencias salariales que no puede explicarse por factores objetivos. Esta parte est aumentando ligeramente y se sita en torno al 40%. "Esta cifra es mucho ms importante que la brecha en s misma, porque los especialistas la consideran como representativa de la discriminacin". Qu valor tiene esta explicacin?

La confusin es molesta

En su uso comn, el verbo "explicar" puede significar "dar a conocer la razn, la causa de algo". Pero tambin puede tener el significado de "justificar".

Adems, hay que agregar un tercer significado, derivado de la terminologa estadstica. En este caso, la variable "explicativa" o "independiente" se refiere a una caracterstica introducida en un modelo con la finalidad de describir y predecir el comportamiento de otra variable, "explicable" o "dependiente". Por ejemplo, la edad es una variable explicativa para el estado de salud: por encima de un cierto umbral, a mayor edad, estado de salud ms frgil. Sin embargo, esta "explicacin" estadstica no corresponde a "dar a conocer la razn, la causa de algo". Para ello, sera necesario recurrir al conocimiento mdico, a la biologa, a la sociologa, etc., que explicaran los procesos de envejecimiento de los seres humanos y sus repercusiones en la salud. Y esta "explicacin" estadstica tiene an menos el significado de "justificar".

Sin embargo, en trminos de desigualdades salariales, la tendencia consiste en, lamentablemente, confundir estos tres sentidos, como lo demuestran los comentarios de Le Temps.

El anlisis del BASS (Oficina de estudios laborales y de poltica social)

El anlisis de las diferencias salariales entre hombres y mujeres se basa en datos de la Encuesta suiza de la estructura salarial, realizada cada dos aos por la Oficina Federal de Estadstica (OFE). La encuesta es confiada a una organizacin externa. El anlisis de la encuesta de 2014 (el de los datos de 2016 an no est en lnea) fue realizado por la oficina de BASS en Berna. Su informe final se puede consultar en el sitio web de la OFS [1].

El enfoque estadstico utilizado se basa en el modelo de Blinder-Oaxaca, una referencia internacional en ese mbito [2]. Como primer paso, el salario bruto estandarizado [3] (para un tiempo de trabajo estndar de 40 horas por semana, incluidas todas las formas de remuneracin) de hombres y mujeres se expresa como dos funciones de una serie de variables (Se estiman la edad, la educacin, rama de actividad, etc.) y los coeficientes de estas variables. En un segundo paso, esas funciones salariales se utilizan para calcular el salario promedio que obtendran las mujeres, estimando que tienen las mismas caractersticas que los hombres (la misma edad, la misma capacitacin, etc.). La diferencia entre este salario hipottico de las mujeres y su salario real corresponde, para simplificar, a la parte de las desigualdades salariales "explicada" por "factores objetivos", el resto es la parte "inexplicable".

Diferencia de 7.4% o de 17.5%?

La lectura del informe de BASS reserva, desde el principio, una sorpresa. Los resultados, para 2014, se presentan de la siguiente manera:

1) La diferencia salarial total entre el salario medio de hombres y mujeres es de 17.5%.

2) La parte "explicada" se estima en 10.1% (57.6% de la diferencia total). Esta parte "explicada" se divide en dos:

3) El Ausstattungseffekt (el efecto de las caractersticas o la dotacin, es decir, los llamados "factores objetivos"), que es del 6,2% (35,6% de la diferencia total);

4) El Interaktionseffekt (el efecto de interaccin), que es 3.9% (22.0% de la diferencia total).

5) Finalmente, la parte "no explicada" de la diferencia salarial es del 7,4% (42,4% de la diferencia total).

Una "prudencia" difcil de explicar... o no?

Qu es Interaktionseffekt? "El efecto de interaccin es un valor residual, difcil de interpretar", "explica", por as decirlo, la oficina de BASS. El apndice metodolgico proporciona informacin adicional importante. Ah se puede ver que, efectivamente, el modelo de Oaxaca-Blinder no produce resultados inequvocos (nicht eindeutig) en lo que respecta a la distincin entre partes "explicadas" y "no explicadas" de las diferencias salariales. La razn dada puede resumirse de la manera siguiente: Es posible estimar la parte "explicada" de la diferencia salarial calculando los salarios de las mujeres en el supuesto de que tengan las mismas caractersticas que los hombres (como se indic anteriormente). Pero tambin es posible hacer esta estimacin calculando el salario hipottico de las mujeres, con sus caractersticas reales, pero asumiendo que se les paga como a los hombres. Sin embargo, estas dos opciones conducen a resultados muy diferentes entre s. En el primer caso, el efecto de interaccin se integra en la parte "explicada" de la diferencia salarial (como anteriormente). En el segundo caso, el efecto de interaccin integra de la parte "no explicada" de la diferencia salarial.

En suma: ms de una quinta parte (22%) de la diferencia salarial entre mujeres y hombres es "difcil de interpretar" con el modelo Blinder-Oaxaca. Qu importa: la oficina de BASS la incluye generosamente en la llamada parte "explicada" de las diferencias salariales, inflando esta ltima de 6.2% a 10.1%. La justificacin de esta eleccin? Segn BASS, esto sera un "supuesto conservador". Ah... y "cauteloso" por qu y para quin?, pueden preguntarse las mujeres.

Cmo interpretar el anlisis de las estadsticas?

Volvamos a la interpretacin de los resultados de estos anlisis estadsticos. Como fue indicado anteriormente, el modelo expresa, a la manera de una regresin, el salario promedio (su logaritmo natural) en funcin de varias caractersticas: edad, aos de servicio, nivel de educacin, estado civil, nacionalidad, posicin ocupacional, ocupacin, tamao de la empresa, rama de actividad, regin, tasa de actividad, tipo de remuneracin, acuerdos salariales, otros elementos del salario. Qu significa todo esto?

Para entenderlo, tomemos el ejemplo de la posicin profesional (pero el razonamiento se puede repetir con la mayora de las variables del modelo). El modelo registra el hecho de que existe una relacin entre la posicin ocupacional y el salario y permite calcular un coeficiente correspondiente a esta relacin. Cuanto mayor sea la posicin, mayor ser el salario: esto se puede a penas contradecir. Incluso sabemos que estas diferencias pueden tener dimensiones impactantes: qu justifica, por ejemplo, que el director de CFF (ferrocarriles suizos) gane entre 20 y 30 veces ms que los empleados peor pagados de su empresa?

Imaginemos por un momento que existe la misma proporcin de hombres que mujeres que ocupan los cinco puestos profesionales enumerados (gerente snior, gerente medio, ejecutivo inferior, responsable de la ejecucin de trabajos, sin funcin de gerente). En este caso, las diferencias en los salarios entre ejecutivos y personas sin una funcin de ejecutivo, por cuestionables que sean, no contribuiran a ampliar una desigualdad especfica entre hombres y mujeres.

De la explicacin a la justificacin

Pero no es as: En 2014, segn el informe BASS, el 16% de los hombres eran ejecutivos altos o medios, en comparacin con el 7,7% de las mujeres. Por otro lado, el 76,4% de las mujeres no tena un cargo de alto nivel en comparacin con el 64,2% de los hombres. Esta diferencia es el resultado de un conjunto de mecanismos discriminatorios que operan en diferentes momentos y niveles: desde la infancia hasta la capacitacin y la orientacin profesional, de las representaciones sociales que "atribuyen" la responsabilidad de las tareas domsticas y educativas en prioridad a las mujeres al funcionamiento del mercado laboral que explota y mantiene estas representaciones, de las polticas de reclutamiento a las de promocin empresarial, por mencionar solo algunos ejemplos.

La escasa representacin de las mujeres en puestos directivos y su representacin excesiva en cargos no directivos es, por lo tanto, el resultado de la discriminacin. Pero la interpretacin dominante, correspondiente al modelo de Blinder-Oaxaca, entorpece la comprensin de esta realidad: considera que la posicin profesional, y su distribucin desigual entre hombres y mujeres, proviene de la nada: un "factor objetivo". Por lo tanto, su impacto en las diferencias salariales entre hombres y mujeres se considera justificado, ya que es as "explicado". El anlisis estadstico se convierte en una mquina de borrar la discriminacin.

El derecho como argumento superior

Para legitimar la cadena de equivalentes tendenciosos "variable explicativa" = "factor objetivo" = "no discriminacin", la ley tambin sirve de justificativo. El artculo 8, inciso 3 de la Constitucin federal establece el principio de igual remuneracin por trabajo igual. El anlisis estadstico, con sus variables explicativas, se presenta como un medio para hacer posible la comparacin entre los trabajos de "igual valor" al neutralizar los efectos de las diferencias "objetivas", lo que resulta engaoso.

Primero, la nocin de "trabajo de igual valor" indica que el trabajo debe ser comparable incluso si es diferente. Para ser efectivo, este principio requiere una comparacin concreta del trabajo, que incluye ir ms all de los lmites tradicionales entre funciones, capacitacin, campos de actividad, etc. Pero el enfoque estadstico hace lo contrario: asla y refuerza cada caracterstica (edad, experiencia, etc.) y sus efectos estadsticos. Esto hace que sea imposible repensar las equivalencias y evaluar si dos trabajos aparentemente muy diferentes no podran, de hecho, tener "igual valor".

Trabajo de "valor igual"?

Una mujer que trabaja como asistente de atencin mdica en una institucin mdico-social, obviamente no tiene la misma formacin que un economista, una universitaria que trabaja para la gestin de un gran hospital. En un modelo estadstico, esto es suficiente para "explicar" gran parte de la diferencia de salarios entre ellos. Pero si consideramos los conocimientos tcnicos que un o una auxiliar de enfermera debe movilizar -siempre que tenga tiempo- para ocuparse de las personas mayores que cuida, establecer con ellas una relacin de confianza, para entender sus expectativas y sus reacciones, para evaluar sus necesidades o para responder adecuadamente a situaciones imprevistas y urgentes, proporciona en realidad un trabajo de valor mucho ms bajo que el del economista, que aplica modelos de gestin estndar de gestin para aumentar el margen de autofinanciamiento de su hospital, para que se justifique un salario de tres a cinco veces menor? El principio constitucional de "trabajo de igual valor" significa que este tipo de comparacin debera establecerse. Su imbricada aplicacin legal dificulta esta comparacin. El uso de modelos estadsticos como instrumento privilegiado para la aplicacin legal del principio constitucional hace que esto sea imposible.

Discriminaciones ignoradas

En segundo lugar, el marco jurdico actual es muy restrictivo y por definicin, establece un impasse en muchas formas de discriminacin. Este marco supone la existencia de un empleador idntico. Las desigualdades que se desarrollan fuera de la relacin laboral directa son, por lo tanto, ignoradas. Sin embargo, una parte importante de los mecanismos discriminatorios no opera directamente dentro del marco definido por el contrato de trabajo. Por ejemplo, en 2014, la mediana de los salarios estandarizados en el rea de salud humana y trabajo social fue de 6372 francos, hombres y mujeres combinados. En el sector financiero y de los seguros, ascendi a 9208 francos (45% ms). Qu justifica tales diferencias en el nivel de remuneracin entre dos ramas de actividad? La productividad? Qu productividad? La medida del volumen de negocios que se elabora en la bolsa de valores, en comparacin con la tarifa de las enfermeras a domicilio? La utilidad social? En este caso, no debera revertirse el informe? Sin embargo, el 78,4% de los empleos en el sector de la salud son ocupados por mujeres, en comparacin con el 42,4% en bancos y compaas de seguros. El hecho de considerar que la desigualdad salarial que resulta de esta realidad no es una desigualdad, con el pretexto de que est fuera del estrecho marco legal vigente hoy en da, carece de sentido para las personas comprometidas con la igualdad.

Estadsticas y vida real

El anlisis estadstico asla las caractersticas que explican, estadsticamente, el nivel de salarios: edad, formacin, situacin laboral, etc. No tiene en cuenta cmo estas caractersticas interactan en la realidad, entre s y con el gnero, por ejemplo, que la situacin laboral est en s misma y en parte determinada por el gnero. No justifica nada.

El hecho de decidir que estas caractersticas son "factores objetivos" cuyos efectos sobre las desigualdades salariales se "explican", y que por lo tanto no son discriminatorios, no es el resultado automtico del anlisis estadstico, sino una opcin, que corresponde al modelo de Blinder-Oaxaca, reflejando una concepcin cuestionable de qu son las discriminaciones en nuestras sociedades, con respecto a las mujeres en particular. En la vida real, una mujer no puede decir: "No, no tomo en cuenta el efecto de la posicin profesional". Los efectos de todas las caractersticas, que son en su mayora discriminatorias por gnero, se combinan, se suman y se restan, "explicadas" o no, en los recibos de pago de las mujeres.

Lo que cuenta es el salario neto

No, eso no es todo. Para abordar la verdadera medida de la desigualdad salarial entre mujeres y hombres, los salarios estandarizados no deberan tomarse como referencia. Esta es de hecho una ficcin, equivalente a un tipo de tasa mensual. En la vida real, el ingreso disponible para mujeres y hombres es el salario realmente ganado, el salario neto, que depende en gran medida de la tasa de actividad. En 2017, el 59.0% de las mujeres trabajaban a tiempo parcial, en comparacin con el 17.6% de los hombres. En Islandia, donde dos huelgas nacionales de mujeres han ganado una ley nica en el mundo, que exige que las empresas certifiquen que estn aplicando la igualdad salarial, la asociacin de Derechos de las Mujeres (Womens Rights association), que ha organizado huelgas de mujeres, tambin toma el salario efectivo, teniendo en cuenta tasa de actividad, como referencia para medir la desigualdad salarial entre mujeres y hombres [4].

Las dos razones principales que hacen que las mujeres deban optar por un trabajo a tiempo parcial son el cuidado de nios (26.5%) y otras responsabilidades familiares (21.8%) [5]. Entre los hombres a tiempo parcial, el 6.1% y el 6.3%, respectivamente, citan estas razones. El uso de diferentes trabajos a tiempo parcial segn el gnero es, por lo tanto, un producto de mecanismos discriminatorios que configuran el lugar respectivo de mujeres y hombres en la sociedad, en el mundo del trabajo y en la gestin del trabajo domstico, educativo y gratuito, sin el cual, la sociedad simplemente no funcionara. Esto debe tenerse en cuenta cuando hablamos de desigualdades salariales de gnero.

Un tercio menos!

En 2014, la brecha entre el salario neto promedio de hombres y mujeres fue del 32,5%, segn la oficina de BASS. En 2016, este valor aument a 35% para el salario neto medio. Es una diferencia de un tercio. Tiene un impacto masivo no solo en el ingreso disponible inmediatamente, sino tambin en las jubilaciones, en las pensiones y en la calidad de vida de las mujeres mayores de edad. Esta es la medida de la desigualdad salarial en Suiza. As que todava estamos muy lejos de la cuenta.


Jean-Franois Marquis es miembro del Sindicato de Servicios Pblicos (SSP). Este artculo tambin fue publicado en Servicios Pblicos, peridico quincenal del SSP.

Notas

[1] BASS (2017: Analyse der Lhne von Frauen und Mnner anhand der Lohnstrukturerhebung 2014; https://www.bfs.admin.ch/bfs/fr/home/statistiques/travail-remuneration/salaires-revenus-cout-travail/niveau-salaires-suisse/ecart-salarial.assetdetail.2118701.html

[2] No son analaizadas aqu las teoras neoclsicas, ms que discutibles, relativas a la formacin del slario, a las discriminaciones, a la base misma de ese modelo.

[3] M exactamente, su logaritmo natural.

[4] Ver la entrevista a Brynhildur Heiar- and marsdttir, directora de la Womens Rights association. Services publics N 6, 5 avril 2019.

[5] OFS (2019): Le travail temps partiel en Suisse 2017.



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