Autores: Erika Martínez Fernández, Lina Tafur Marín, Laura Silva Aguilar, Pablo Cortés, Susana Martinez-Restrepo
La pandemia por COVID-19 ha impactado profundamente en las Oficinas Nacionales de Estadística (ONE) de todo el mundo y, como resultado, en los datos disponibles para las decisiones políticas oportunas y basadas en evidencia. Nueve de cada diez ONE en países de ingresos bajos y medios-bajos sufrieron una disminución en sus asignaciones presupuestarias debido a la crisis por COVID-19. [1] Como resultado, las restricciones presupuestarias afectan sus capacidades de informar sobre el impacto de la pandemia a través de variables como la participación en la fuerza laboral y otros indicadores como el uso del tiempo y la pobreza. Considerando que la COVID-19 ha impactado el uso del tiempo, la pobreza, el empleo y la inactividad laboral de las mujeres, la insuficiencia de datos afectará significativamente la participación ya precaria de las mujeres en el mercado de trabajo y su sustento.
Los datos limitados implican acciones limitadas: cómo la insuficiencia de datos afecta a las mujeres , es el sexto y último informe de la serie Género y COVID de CoreWoman y Cepei. El análisis llevado a cabo, explora el estado de la disponibilidad de datos en el Sur Global para cuantificar los efectos de la COVID-19 sobre las mujeres en el mercado de trabajo, el uso del tiempo y la pobreza. Toma en cuenta todos los datos reportados entre 2000 y 2021 por la OIT, el Banco Mundial, ONU Mujeres y el PNUD. A lo largo de la serie, los autores recolectaron datos para analizar el daño causado por la COVID-19 a las mujeres. Los resúmenes anteriores de esta serie abordan los siguientes temas: ¿Cómo impactó la COVID-19 el mercado laboral femenino en países de América Latina?; La vulnerabilidad de los mercados laborales para las mujeres del Sur Global en medio de la COVID-19; Inactividad laboral y participación de las mujeres en trabajos agrícolas durante la COVID-19; El uso del tiempo y la economía del cuidado durante la COVID-19: una crisis dentro de otra crisis; y la COVID-19 y la pobreza femenina.
A pesar de que todos los conjuntos de datos utilizados para llevar a cabo este análisis son oficiales, sólidos y confiables, pueden presentar limitaciones que incluso las organizaciones multilaterales han reconocido. Notablemente, la OIT ha citado problemas de comparabilidad debido a diferencias entre las fuentes de datos (censos vs. encuestas), y distintos conceptos y metodologías en los países, lo cual la organización ha solucionado con modelación y proyecciones. Además, existen diferencias sorprendentes en las capacidades de reacción de las ONE para producir datos, lo que se refleja en su disponibilidad e independencia para realizar análisis estadísticos en tiempos de crisis como la COVID-19.
LIMITACIONES EN LOS DATOS DEL MERCADO LABORAL DURANTE LA COVID-19
Los datos del mercado laboral están disponibles a nivel mundial, pero no todas las regiones del Sur Global han mantenido actualizados sus registros durante la COVID-19. La participación en la fuerza de trabajo (PFT), que refiere a la proporción de población en edad laboral de un país (generalmente mayores de 15 años) que participa activamente en el mercado laboral, mediante el empleo o la búsqueda de trabajo, [2] es la variable más frecuente para medir la dinámica del mercado laboral. Como resultado, se actualiza constantemente en la mayoría de las regiones, incluido el Sur Global.
La disponibilidad del indicador de PFT, la fuente primaria de información sobre empleo para el análisis de políticas y la toma de decisiones en la materia, ha sido esencial para reflejar la crisis por COVID-19 que afectó a las mujeres del Sur Global. Desde que comenzó la pandemia, la tasa de PFT ha revelado que las mujeres son el grupo más afectado por el distanciamiento social y las cuarentenas, lo cual revirtió décadas del progreso logrado.
El Gráfico 1 muestra que Latinoamérica tiene un comportamiento similar al de los países del Norte Global en la actualización regular de sus tasas de PFT. Además, África se está quedando atrás en el seguimiento y la publicación de estadísticas de mercado de trabajo actualizadas, aunque Sudáfrica y Botswana son excepciones. Las razones del retraso en los datos sugieren problemas en las asignaciones presupuestarias de las ONE, lo cual hace más difícil adherir a los patrones internacionales y contabilizar las necesidades de medición de poblaciones de interés específicas, como el empleo de las mujeres en áreas rurales.
Como se muestra en el Gráfico 1, la tasa de PFT se ha actualizado de forma permanente en varios países del Sur Global, en comparación con otras variables. Por lo tanto, ha sido una variable útil para representar las tendencias del mercado de trabajo durante la COVID-19. Sin embargo, el uso de este indicador como referencia para la acción política no ha sido suficiente para diseñar las políticas de empleo con perspectiva de género que requiere apremiantemente la recuperación económica en medio de una pandemia. Algunas de las limitaciones de la tasa de PFT refieren a que no todas las regiones cuentan con datos actualizados para la desagregación por sexo, ni con variables complementarias para salvar esta brecha, como la proporción de trabajadores no remunerados, la condición de los asalariados y los niveles de remuneración, entre otros. Por lo demás, las diferencias en las fuentes de datos y las metodologías entre países que, por ejemplo, excluyen a los trabajadores ocupados en la economía informal y los dejan fuera del alcance de la medición no cumplen con los estándares de la OIT y hacen que algunos datos disponibles no sean aptos para comparaciones globales. [3]
LA PARTICIPACIÓN EN LA FUERZA DE TRABAJO NO ES SUFICIENTE PARA COMPRENDER LOS EFECTOS DEL MERCADO LABORAL EN LAS MUJERES
Otras variables que proveen un mejor entendimiento de la dinámica del mercado de trabajo por fuera de la PFT son la inactividad laboral, el desempleo y la informalidad. Sin embargo, algunos países del Sur Global no informan regularmente sus estadísticas actualizadas, lo cual limita la posibilidad de contabilizar la magnitud de los efectos de la COVID-19 en las mujeres. Con respecto a los indicadores de informalidad, pocos países han logrado contar con estas tasas en 2020, a pesar de que es una cuestión apremiante que afecta a una gran proporción de mujeres en las economías del Sur Global. Antes de la COVID-19, las mujeres superaban en número a los hombres en la economía informal, con una representación del 70% del empleo en países emergentes y en desarrollo. Las estimaciones sugieren que esta cifra podría haber aumentado durante la pandemia, pero los datos disponibles no son suficientes para confirmarlo.
La Tabla 1 expone dos tipos de información que encapsula la complejidad de los indicadores de mercado laboral. Por un lado, provee la proporción de países por región con datos fácilmente disponibles con nueve variables críticas para la desagregación por sexo. Por otro lado, permite una lectura práctica por medio de colores para identificar el estado de la disponibilidad de datos en las regiones del Sur Global. A pesar de que la actividad económica no es un indicador propiamente dicho, se incluyó en el cuadro para reflejar el porcentaje de países que cuentan con una desagregación del empleo por sector, lo que permite la identificación de la segregación vertical y horizontal. En otras palabras, hace un seguimiento de las tendencias de los sectores encabezados por mujeres y cómo se ven afectados por cambios en el comportamiento de los consumidores, la automatización y la innovación tecnológica, entre otros. El hecho de que los países no reconozcan la desagregación de sectores de la actividad económica por sexo podría sugerir que no pueden seguir los cambios disruptivos que pueden aumentar la vulnerabilidad de las mujeres en el desempleo, entre otros temas.
Como se puede observar en la Tabla 1, el empleo vulnerable es la variable más actualizada en las regiones del Sur Global. Sin embargo, la mayor parte de los países no cuenta con datos de 2020 que indiquen cómo la COVID-19 ha afectado a las mujeres. Identificar la condición del empleo en áreas rurales también plantea ciertas limitaciones, dado que utiliza la variable «trabajador familiar colaborador» como indicador sustitutivo para inferir sobre los puestos de trabajo rurales de las mujeres. Además, las mujeres rurales generalmente llevan a cabo actividades que se superponen entre productivas y de cuidado. Como resultado, las oficinas nacionales de estadísticas podrían desconocer su contribución como «empleo económicamente activo» e, involuntariamente, impedir la identificación precisa de los efectos de la COVID-19 en las mujeres agricultoras. [4]
LA ESCASEZ DE TIEMPO DEBIDO AL TRABAJO DOMÉSTICO ES UNA DE LAS CAUSAS DEL DESEMPLEO FEMENINO DURANTE LA COVID-19
Los datos del mercado laboral disponibles se deben complementar con otras fuentes de información que sean centrales a la igualdad de género, como el uso del tiempo en el trabajo remunerado y no remunerado. Los datos sobre el uso del tiempo han ganado relevancia en el análisis de políticas, en tanto permiten conocer de qué manera las personas toman decisiones sobre el uso del tiempo y cómo los roles de género inciden en ello. Por ejemplo, durante la COVID-19, los datos sobre el uso del tiempo confirmaron que las medidas para prevenir la propagación de la COVID-19, como el cierre de las escuelas y guarderías, reforzaron el rol de las mujeres como cuidadoras.
El uso del tiempo puede determinar el acceso de las mujeres a oportunidades de trabajo digno y trabajos remunerados de alta calidad. Sin embargo, la carga que representan las expectativas sociales para las mujeres, a quienes se les pide que cumplan con responsabilidades de cuidado no remuneradas, tareas del hogar e incluso trabajo agrícola, generalmente es ignorada por los formuladores de políticas de empleo. Sin embargo, la COVID-19 ha revelado, paradójica y llamativamente, el eslabón perdido en el análisis de las brechas de género. [5] Se puede observar cuántas horas dedican los individuos al trabajo remunerado, no remunerado y a tareas de autocuidado a través de los datos sobre uso del tiempo. Por lo tanto, los países que llevan a cabo encuestas regulares de uso del tiempo han podido identificar patrones de género a través del tiempo y confirmar que la crisis por COVID-19 ha exacerbado el uso del tiempo de las mujeres en tareas domésticas no remuneradas.
El Gráfico 2 muestra las encuestas actualizadas más recientemente que se han llevado a cabo en el mundo. Esto no quiere decir que no haya datos sobre el uso del tiempo en muchos países, solo que una pequeña cantidad de países llevan a cabo regularmente encuestas especializadas de este tipo. Como se puede observar en el Gráfico 2, el Sur Global se está quedando atrás del Norte Global en la realización de encuestas sobre el uso del tiempo, lo que limita la habilidad de los países de entender algunas de las restricciones que enfrentan las mujeres en el acceso al mercado laboral. Sin embargo, se destacan marcadas diferencias entre distintas regiones del Sur Global. En general, Latinoamérica ha recolectado datos de uso del tiempo en los últimos diez años, mientras que muchos países de África nunca lo han hecho.
MÁS MUJERES EN EL LÍMITE: LA FEMINIZACIÓN DE LA POBREZA DURANTE LA COVID-19
Durante estos tiempos de COVID-19, por cada 100 hombres de entre 25 y 34 años que viven en condición de pobreza extrema (es decir, que viven con 1,90 dólares por día o menos) hay 118 mujeres en esa condición. La feminización de la pobreza es consecuencia del acceso históricamente desigual a las oportunidades económicas. Las estimaciones indican que la pandemia empobrecerá la vida de 47 millones de mujeres y niñas. [6] Algunos expertos sugieren que la cifra podría ser incluso más alta, pero los datos disponibles sobre la pobreza casi no informan sobre los efectos de la COVID-19. Al mismo tiempo, algunos institutos de estadísticas todavía no desagregan las tasas de pobreza por sexo, lo cual limita el tamaño de la muestra de países.
Como se puede ver en la Tabla 2, solo tres de las ocho regiones del Sur Global tienen una gran proporción de países con información actualizada sobre la pobreza de las mujeres después de la COVID-19. Por lo tanto, desde que comenzó la pandemia, la mayoría de los gobiernos del Sur Global no han recolectado información sobre pobreza desagregada por sexo. El continente africano es la excepción, dado que casi el 80% de sus países han recolectado datos sobre la pobreza de las mujeres luego de la COVID-19.
RECOMENDACIONES PARA LA ADOPCIÓN DE MEDIDAS POLÍTICAS
Las Oficinas Nacionales de Estadística (ONE) necesitan más presupuesto para contar con datos de seguimiento a los grupos poblacionales que han sido golpeados por la crisis económica de la COVID-19
Es necesario recolectar datos con indicadores de género relevantes para abordar los efectos diferenciales de la crisis por COVID-19 en las mujeres. Aun así, esto podría implicar la ampliación de los operativos institucionales y el aumento del uso de la tecnología en las Oficinas Nacionales de Estadística cuya capacidad también ha sido afectada por la crisis económica. Por ejemplo, el 81% de las ONE en países de ingresos bajos y medio-bajos informaron que el impacto de la COVID-19 ha retrasado o afectado negativamente los operativos de encuestas y censos. [7] De hecho, en mayo de 2021, un tercio de las ONE en el mundo seguían cerradas para todo el personal o el personal no esencial. En Latinoamérica, por ejemplo, menos del 40% de las ONE estaban parcialmente abiertas en mayo de 2021. [8]
Resulta indispensable que se aumente el presupuesto de las ONE para continuar rápidamente con la recolección de datos y así apoyar la toma de decisiones informada por parte de los gobiernos y otras instituciones. De manera similar, los operativos de las ONE deben ser rigurosos, tener previsibilidad continua y seguir los patrones estadísticos de la OIT para la comparabilidad internacional. [9] Estos incluyen la desagregación de los datos por sexo y otras características observables que permitan un panorama intersectorial.
Las encuestas y los censos deben tener perspectiva de género
Las distintas poblaciones necesitan distintos instrumentos para entender cómo se ven afectadas las dimensiones de su vida por la desigualdad en términos de características personales, tales como el género, la edad, la etnia, la raza y el nivel de educación. Aun así, las encuestas y los censos enfrentan el reto de medir las perspectivas de las mujeres y terminan por anonimizar sus situaciones y experiencias en diferentes dimensiones que son cruciales para el empoderamiento económico de las mujeres. Por lo tanto, es necesario adaptar los instrumentos de recolección de datos y las preguntas, no solo a los contextos locales, sino también a la perspectiva de género.
[1] Department of Economic and Social Affairs. 2020. “Monitoring The State Of Statistical Operations Under The COVID -19 Pandemic”. United Nations. https://unstats.un.org/unsd/covid19-response/covid19-nso-survey-report.pdf.
[2] “Indicator Description: Labour Force Participation Rate – ILOSTAT”. 2021. ILOSTAT. https://ilostat.ilo.org/resources/concepts-and-definitions/description-labour-force-participation-rate/.
[3] Ibid.
[4] Food and Agriculture Organization of the United Nations. 2011. “THE STATE OF FOOD AND AGRICULTURE”. Rome: United Nations. http://www.fao.org/3/i2050e/i2050e.pdf.
[5] OECD Development Centre. 2014. “Unpaid Care Work: The Missing Link in the Analysis of Gender Gaps in Labour Outcomes”. OECD. https://www.oecd.org/dev/development-gender/Unpaid_care_work.pdf.
[6] Azcona, Ginette, Antra Bhatt, Jessamyn Encarnación, Juncal Plazaola-Castaño, Papa Seck, Sike Staab, and Laura Turquet. 2020. “From Insight To Action Gender Equality In The Wake Of COVID-19.”. UNWOMEN. https://www.unwomen.org/-/media/headquarters/attachments/sections/library/publications/2020/gender-equality-in-the-wake-of-covid-19-en.pdf?la=en&vs=5142.
[7] World Bank Group. 2021. “One Year into the Pandemic: Monitoring the State of Statistical Operations Under COVID-19”. Washington, D.C.: World Bank Group. https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/911901627637432764/one-year-into-the-pandemic-monitoring-the-state-of-statistical-operations-under-covid-19.
[8] Ibid.
[9] Discenza, Antonio, and Kieran Walsh. 2021. “Lessons from the COVID-19 Pandemic: Closing Gender Data Gaps in The World Of Work – Role Of The 19Th ICLS Standards”. International Labour Organization. https://ilo.org/wcmsp5/groups/public/—dgreports/—stat/documents/publication/wcms_757964.pdf.