Lecciones de la pandemia: Construyendo mejores datos de género para el futuro

La pandemia de COVID-19 ha puesto al descubierto no sólo las desigualdades en el mundo del trabajo, incluso entre mujeres y hombres, sino que también ha puesto de relieve las lagunas de datos sobre género que dificultan nuestra comprensión de la profundidad, la naturaleza y la evolución de esas desigualdades.
© Marcel Crozet / OIT
© Marcel Crozet / OIT

Con demasiada frecuencia se necesita una crisis para centrar realmente las mentes, poner de relieve las desigualdades, ya sean nuevas o existentes, e impulsar la acción. Esto es ciertamente cierto en el caso de la pandemia del COVID-19. Como se observa en un reciente informe de política de la OIT, "la crisis del COVID-19 ha puesto al descubierto las arraigadas desigualdades de género en los mercados laborales y ha exacerbado aún más las desigualdades de género en el trabajo de cuidados no remunerado". Al parecer, las pruebas que apoyan esta conclusión son fáciles de obtener. Por ejemplo, la OIT estima que en todo el mundo "casi 510 millones, o el 40% de todas las mujeres empleadas, trabajan en sectores muy afectados... en comparación con el 36,6% de los hombres" y que la "brecha de género en la proporción de trabajadores informales en sectores muy afectados es mucho mayor, ya que el 42% de las mujeres trabajaban de manera informal en estos sectores al inicio de la crisis, en comparación con el 32% de los hombres". Por otra parte, una serie de encuestas de evaluación rápida llevadas a cabo por ONU Mujeres indica que la parte de las mujeres que se ocupan de los cuidados no remunerados y del trabajo doméstico aumentó durante la pandemia, lo que a su vez repercute en su capacidad para participar en el mercado laboral como deseaban.

Ante tales afirmaciones y pruebas, sería tentador pensar que los datos necesarios para comprender el impacto de la pandemia en el mundo del trabajo son abundantes. Sin embargo, esto dista mucho de ser así. Como señalan Melinda Gates y Data2x, en realidad se dispone de muy pocos datos comparables a nivel internacional para comprender plenamente el impacto de la pandemia en función del género, lo que nos deja en una situación difícil para lograr un nivel de comprensión razonable y actualizado que nos permita dar una respuesta política. Esto es especialmente cierto en lo que respecta a los datos que ponen de manifiesto las desigualdades entre mujeres y hombres, que, como ya se ha dicho, se han visto indudablemente exacerbadas debido a los impactos del COVID-19, pero en una medida que todavía no podemos estimar de forma exhaustiva.

Salvando las distancias

Las razones históricas de las lagunas en los datos de género son muchas, pero el reconocimiento de esas lagunas y las medidas para abordarlas han ido en aumento. Un avance importante fue la adopción de un conjunto innovador de normas en la19ª Conferencia Internacional de Estadísticas del Trabajo (CIET) en 2013. Estas normas crean un nuevo marco para las estadísticas del trabajo que, cuando se aplique, promete mejorar nuestra comprensión colectiva de muchos aspectos del mundo del trabajo. 

Dos nuevos informes de la OIT sobre las lecciones de la pandemia - Relevancia de género de las normas estadísticas de la 19ª CIET y Cerrar las brechas de datos de género en el mundo del trabajo - papel de las normas de la 19ª CIET - ilustran en particular lo importante que puede ser para la comprensión de las desigualdades de género.

Cambiar la lente: una nueva mirada al mundo del trabajo

Definición y resolución son palabras que solemos asociar a la calidad de las imágenes en el mundo de la fotografía. En el caso de los datos sobre el trabajo, son igualmente importantes y, al igual que ocurre con la fotografía, la diferencia que marcan sólo puede apreciarse realmente cuando se ven. Utilizando los datos de un amplio conjunto de estudios piloto llevados a cabo por la OIT, los nuevos informes muestran muchos ejemplos del potencial analítico que puede desplegarse siguiendo las últimas resoluciones y definiciones.

A grandes rasgos, las normas anteriores, que se adoptaron en la 13ª CIET en 1982, clasificaban esencialmente a todas las personas de la población en edad de trabajar en uno de los tres estatus siguientes: empleado, desempleado o no económicamente activo. En cambio, las normas dela 19ª CIET , además de revisar las definiciones de la ocupación y la desocupación, crean una base más detallada y matizada para el análisis en general, y para el género en particular.

Para dar sólo un ejemplo de los muchos aspectos de la vida laboral que tocan las nuevas normas, la figura que se muestra a continuación ilustra la contribución desigual de mujeres y hombres a diferentes tipos de actividad laboral. Mientras que los hombres que respondieron a los estudios aportaron más del 60% de todo el tiempo de trabajo en la ocupación, esa diferencia se invirtió en el caso de los cuidados no remunerados y el trabajo doméstico, ya que las mujeres que respondieron a los estudios realizaron tres cuartas partes de todo este trabajo. Lo destacable de este análisis relativamente sencillo pero contundente es que las normas de la13ª CIET sólo definían la ocupación para su medición, lo que significa que el trabajo no remunerado no era visible. Este y muchos otros análisis ilustrados en los informes sólo se podrán realizar cuando se apliquen las nuevas normas.

No debemos descartar el valor de la13ª CIET como plataforma sobre la que se han construido las estadísticas laborales en las últimas décadas. Sin embargo, la aplicación generalizada de las nuevas normas promete ampliar drásticamente nuestra comprensión del mundo del trabajo, y esto es desesperadamente necesario si realmente esperamos situar la igualdad de género en el centro de la recuperación económica posterior a la COVID-19 y supervisar los avances hacia ese objetivo.

Siendo realistas, la adopción de nuevas normas estadísticas es sólo un paso, aunque importante, en el proceso de mejora de la disponibilidad de datos. Lograr la integración de la nueva gama de estadísticas del trabajo requerirá un amplio abanico de apoyos a través de muchas agencias y partes interesadas. Los productores de estadísticas oficiales necesitarán apoyo y recursos, y la OIT se ha comprometido a desempeñar el papel que le corresponde en la prestación de este apoyo, incluso mediante la publicación de amplias herramientas y recursos, la capacitación y asistencia técnica.

Por último, otra lección de la pandemia es que nuestra capacidad para generar los datos que tanto necesitamos puede ser frágil y no debe darse por sentada. Los bloqueos y las restricciones de movimiento han tenido un impacto devastador en la capacidad de muchos países para recopilar datos por medios tradicionales, como las encuestas de hogares cara a cara. Teniendo esto en cuenta, mientras el mundo centra su atención en recuperarse mejor de la pandemia, debería pensarse en cómo construir sistemas más resistentes para generar datos significativos para el futuro, basados en buenas prácticas, enfoques modernos y normas internacionales como las acordadas en la19ª edición de CIET.

Autor

  • Kieran Walsh

    Kieran Walsh es Estadístico Senior en el Equipo de Metodología de la Encuesta de Población Activa (EPA) del Departamento de Estadística de la OIT. Su labor se centra en prestar apoyo a los países que tratan de aplicar la EPA utilizando las normas y prácticas más recientes. Es un firme creyente de que las estadísticas sirven de trampolín para el desarrollo sostenible a través de políticas bien orientadas y diseñadas basadas en pruebas.

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