Lo que hay que saber al comparar los datos sobre el trabajo de mujeres y hombres

¿Cuántos hombres y mujeres trabajaron la semana pasada? ¿Cuántas horas trabajaron en sus empleos principales? ¿Y cuántas horas trabajaron en actividades no remuneradas, como el cuidado de los niños? Son preguntas aparentemente sencillas, pero medir el trabajo remunerado y no remunerado a través de las encuestas de hogares es cualquier cosa menos sencillo. Esto es especialmente cierto en el caso de las mujeres de los países en vías de desarrollo, que a menudo se dedican a actividades informales, como las microempresas o la agricultura a pequeña escala, actividades que pueden quedar fuera de las encuestas tradicionales.

Para mejorar la medición del trabajo de las mujeres y proporcionar orientación sobre buenas prácticas de medición, la Organización Internacional del Trabajo (OIT) y el Banco Mundial colaboraron con el Departamento de Censos y Estadísticas de Sri Lanka (DCS) entre 2017 y 2019 en un estudio piloto de varias etapas. El estudio comparó los resultados de dos tipos de encuestas de hogares: la encuesta de población activa (EPA) y una encuesta de nivel de vida multitemática (MLSS). Las EPA son la principal fuente de datos para los indicadores del mercado laboral, incluida la tasa de desocupación y la tasa de participación de la población activa. Las EVM están diseñadas para permitir una medición y un análisis más amplios de los niveles de vida y la pobreza. Debido a estos diferentes objetivos primarios, los dos tipos de encuestas difieren en la longitud del cuestionario, la estructura, el tamaño de la muestra y otros elementos, lo que significa que no siempre arrojan resultados comparables.

Esta diferencia en los resultados puede ser preocupante para los usuarios, que a menudo pueden suponer que un indicador que lleva la misma etiqueta -como desocupación - debería equivaler aproximadamente a lo mismo, independientemente de la fuente.

El estudio de Sri Lanka, que contó con el apoyo de la Fundación Hewlett y Data2X en el marco de la asociación Women's Work and ocupación , arrojó conclusiones clave (ahora publicadas) que podrían ayudar a resolver los persistentes problemas de medición y, en general, a mejorar nuestra comprensión de la cuestión de la comparabilidad entre fuentes. En este blog, destacamos tres conclusiones:

  1. Los diferentes tipos de encuestas no siempre darán los mismos resultados, pero se pueden reducir las diferencias entre ellos

Una idea importante del estudio piloto de Sri Lanka es que el tamaño de las brechas de medición puede ser sorprendentemente grande.

Los investigadores completaron dos rondas de entrevistas para la EPA y la MLSS con el fin de descubrir cualquier diferencia clave entre los dos tipos de encuesta y probar si los cambios en el diseño y la aplicación del cuestionario podrían producir mejoras. En la primera ronda de recopilación de datos, el cuestionario de la MLSS captó menos ocupación que la EPA, con una diferencia de unos 5,5 puntos porcentuales en general y de 8,1 puntos porcentuales para las mujeres en la relación ocupación-población (véase la Figura 1). La magnitud de esta diferencia podría tener importantes implicaciones para el uso de los datos en los países que utilizan diferentes fuentes a lo largo del tiempo.

En la segunda oleada del estudio, se añadieron algunas preguntas adicionales al módulo laboral de la MLSS, por ejemplo: una pregunta sobre los trabajadores familiares que contribuyen en la agricultura y "preguntas de recuperación" para los trabajos pequeños/casuales (es decir, preguntas adicionales redactadas específicamente para dirigirse a dichos trabajos si no son informados por los encuestados con el conjunto original de preguntas). Como resultado de estos y otros cambios, la diferencia entre las dos encuestas se redujo sustancialmente, y ahora la MLSS sólo informa de una relación ocupación-población 3,5 puntos porcentuales más baja que la EPA en general, y 2,5 puntos porcentuales para las mujeres.

Que las diferencias de esta envergadura sigan siendo preocupantes depende del uso que se pretenda dar a los datos. Es importante recordar que la fuente de las estadísticas marca la diferencia, algo que debe tenerse en cuenta al planificar y analizar las encuestas.

 

  1. El trabajo de las mujeres corre mayor riesgo de ser mal medido

Mientras que la diferencia entre la EPA y la EML en la proporción medida de ocupación con respecto a la población fue de 8,1 puntos porcentuales en el caso de las mujeres, sólo fue de 2,4 puntos porcentuales en el caso de los hombres (Figura 1). Además, ambas encuestas identificaron esencialmente el mismo número de personas dedicadas a tiempo completo ocupación.

En general, las dificultades de medición se concentraron entre las personas con trabajos ocasionales y de poca duración o que ayudan en explotaciones agrícolas familiares o en empresas, actividades más comunes entre las mujeres encuestadas. Una posible explicación de esta brecha puede ser que, debido a las creencias tradicionales sobre los roles de género, las mujeres que trabajan en empresas familiares se autoidentifican como amas de casa y, por lo tanto, no responden afirmativamente cuando se les pregunta por su participación en trabajos remunerados o lucrativos, un patrón que también se ha observado en varios estudios, incluido uno reciente en Honduras.

  1. Una buena traducción es importante

Algunas de las dificultades en la medición del trabajo agrícola en la oleada 1 de la recogida de datos en la encuesta MLSS se debieron a que no se utilizó la terminología cingalesa habitual para algunas de las preguntas relacionadas con la agricultura. En la segunda oleada, la MLSS trató de evitar la terminología abstracta (por ejemplo, "cultivo por cuenta propia") y, en su lugar, optó por términos más sencillos con ejemplos (por ejemplo, "trabajo en una granja familiar para preparar o mantener la tierra, o para plantar, cultivar o cosechar cualquier cultivo de verduras o frutas"). Es probable que este cambio haya contribuido a cerrar la brecha con la EPA.

Estas y otras conclusiones del estudio piloto de Sri Lanka se han utilizado para actualizar las orientaciones , las herramientas y el apoyo de la OIT para las encuestas de población activa y del Banco Mundial para las encuestas de hogares multitemáticas. Estos modelos de cuestionarios, orientaciones y herramientas son excelentes puntos de referencia para quienes se enfrentan a la tarea de diseñar un cuestionario para captar las cuestiones relacionadas con el trabajo y la mano de obra a través de una encuesta de hogares en consonancia con las normas estadísticas más recientes.

Este blog se basa en una presentación realizada por los autores en la Conferencia sobre Empleo y Desarrollo de septiembre de 2021.

Más información

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Autores

  • Antonio Discenza

    Antonio Rinaldo Discenza es estadístico del Instituto Nacional de Estadística italiano (ISTAT), experto en estadísticas y análisis del mercado laboral, metodólogo de encuestas y gestor de encuestas. Tiene más de 20 años de experiencia en el diseño, la construcción, la gestión y el seguimiento de los procesos estadísticos y técnicos de grandes encuestas por muestreo de hogares para la producción de estadísticas oficiales, como la encuesta de población activa. Antonio trabajó en el Departamento de Estadística de la OIT entre 2017 y 2021 en la elaboración de orientaciones y la prestación de formación y apoyo a los países sobre la aplicación de las últimas normas internacionales y buenas prácticas para la medición del trabajo y otras formas de trabajo en las encuestas de hogares.

  • Isis Gaddis (Banco Mundial)

    Isis Gaddis es economista senior del Grupo de Género del Banco Mundial y anteriormente fue economista de la pobreza en Tanzania. Su principal interés de investigación es la microeconomía empírica, con especial atención a la medición y el análisis de la pobreza y la desigualdad, el género, el trabajo y la prestación de servicios públicos.

  • Amparo Palacios-López (Banco Mundial)

    Amparo Palacios-López es economista senior en la Unidad de Producción de Datos y Métodos del Grupo de Datos de Desarrollo del Banco Mundial. Su principal área de investigación es el desarrollo, con especial atención al trabajo, el género y el bienestar.

  • 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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