Análisis de las Políticas para la Igualdad de Género en la Unión Europea

Transcripción

1 Análisis de las Políticas para la Igualdad de Género en la Unión Europea Izaskun Zuazu Bermejo 1. Introducción La equidad entre mujeres y hombres es uno de los pilares fundamentales en los que se sustenta la Unión Europea, como parte del compromiso comunitario para eliminar todo tipo de discriminación, ya sea por etnia, estatus social, religión o género. La consideración concreta para la igualdad de género viene recogida no solo en los tratados constitutivos 1 de la Unión Europea, sino también en el diseño y agenda política, en los objetivos y compromisos de la institución. El artículo 23 de la Carta de Derechos Fundamentales de la Unión Europea expone lo siguiente: Artículo 23 Igualdad entre hombres y mujeres La igualdad entre hombres y mujeres será garantizada en todos los ámbitos, inclusive en materia de empleo, trabajo y retribución. El principio de igualdad no impide el mantenimiento o la adopción de medidas que ofrezcan ventajas concretas en favor del sexo menos representado. No obstante a todas las medidas anteriormente expuestas, las diferentes esferas socioeconómicas de los Estados miembros presentan un déficit de equidad real entre mujeres y hombres. Las estadísticas muestran sistemáticamente una diferencia entre mujeres y hombres en el mercado laboral, en el acceso a la sanidad, en la educación o en el reparto de las tareas domésticas, únicamente atribuibles a razones de género. Los informes de Discriminación en la Unión Europea de 2009 y 2012 elaborados por la Comisión Europea, ponen de manifiesto que actualmente la equidad de género sigue siendo una tarea pendiente dentro de los países comunitarios. La percepción ciudadana de las naciones comunitarias en relación a la existencia de discriminación de género en la Unión Europea, establece que un 31% de la ciudadanía comunitaria considera la desigualdad por motivo de 1 Artículos 2 y 3 del Tratado de la Unión Europea y artículo 8 del Tratado de Funcionamiento de la Unión Europea. 1

2 género un fenómeno presente en su nación (2012), ratio tres puntos porcentuales inferior al mostrado en el mismo informe para el año El interés comunitario por la eliminación de la discriminación de género se confirma dentro de las diferentes esferas de la institución europea, como son el Consejo Europeo o la Comisión Europea. El Nuevo Pacto para la Igualdad de Hombres y Mujeres para el periodo del Consejo de la Unión Europea, reafirma el compromiso de la Unión Europea con la reducción de la brecha entre mujeres y hombres en cuestiones como el mercado laboral, la educación, y la protección social, además de promover un mejor balance entre trabajo vida privada y combatir la violencia contra las mujeres. La herramienta clave diseñada para alcanzar la paridad de género que dispone la Comisión Europea, por su parte, es la Estrategia para la Igualdad de Mujeres y Hombres , la cual da continuidad a su figura análoga anterior, la Estrategia Adoptada en septiembre de 2010, la Estrategia propone cinco áreas de trabajo más una sexta área de carácter horizontal a las anteriores, y asocia una serie de objetivos y tareas específicas para cada una de las áreas. 1. Igual Independencia Económica 2. Salarios iguales para trabajos iguales 3. Representación paritaria en puestos decisivos 4. Dignidad, integridad y fin de la violencia sexista 5. Igualdad en la acción exterior 6. Cuestiones horizontales: roles en función del sexo, legislación, gobernanza y herramientas de la igualdad. El objetivo del presente artículo es analizar empíricamente en qué medida los Estados miembros cumplen con los objetivos establecidos en la Estrategia de Igualdad entre Mujeres y Hombres ( ). Para ello, este estudio considera las variables propias del mercado laboral directamente relacionadas con las líneas de actuación de la Estrategia, como son las tasas de empleo o el salario medio, entre otros índices desagregados por género. Desafortunadamente, la disponibilidad de datos por parte de las principales fuentes estadísticas europeas en relación a determinadas líneas, en concreto, las áreas cuarta, quinta y sexta, dificulta la investigación. Por 2

3 este motivo, el artículo se centra únicamente en el análisis de las áreas de actuación de Igual Independencia Económica, Salarios iguales para trabajos iguales y Representación paritaria en la toma de decisiones. Las conclusiones y los hechos que se muestran a lo largo del trabajo, no obstante, pueden dar cuenta del grado de cumplimiento que los países comunitarios tienen con las líneas no abordadas directamente en el análisis empírico que se presenta a continuación. El artículo se estructura de la siguiente forma. La sección 2 está destinada al análisis del cumplimiento de los Estados miembros de la Europa de los 27 de las áreas contempladas, a saber, Igual Independencia Económica, Salarios iguales para trabajos iguales, y Representación equilibrada en la toma de decisión. La sección 3 incluye un análisis econométrico sobre el impacto del PIB y otras variables económicas en el cumplimiento de los objetivos de igualdad de género. El artículo clausura con las principales conclusiones derivadas de los análisis descriptivos y empíricos que desarrolla el estudio. 3

4 2. Cumplimiento de la Paridad de Género Esta sección analiza a través de las estadísticas de la Encuesta europea de empleo (Labour Force Survey) del Eurostat, el grado de cumplimiento por parte de los países comunitarios 2 con los objetivos asociados a las tres primeras líneas de la Estrategia para la Igualdad de Mujeres y Hombres ( ) de la Comisión Europea Igual Independencia Económica Las acciones clave que propone la Comisión: Promoción de la igualdad de género en todos los aspectos e iniciativas de la Estrategia Europa Seguimiento y evaluación de las políticas nacionales de empleo, especialmente aquellas políticas adoptadas en el mercado laboral para el impulso de la inclusión social de la mujer. Promoción del emprendimiento y autoempleo femenino. Evaluación de las disparidades en los permisos por motivos laborales entre hombres y mujeres. Informará sobre los resultados de los Estados miembros en relación a la oferta de guarderías. Promoción de la igualdad de género en todas las iniciativas relacionas con la inmigración e integración de la población inmigrante. Del texto Estrategia para la Igualdad de Mujeres y Hombres Comisión Europea. Para el análisis de la Igual Independencia Económica, este artículo estudia las tasas de empleo de mujeres y hombres para el año 2012 como proxy de la independencia económica. Adicionalmente, se exponen otros indicadores, como son las tasas de desempleo femenina y masculina, y la distribución entre mujeres y hombres del trabajo temporal, del autoempleo y del cuidado de menores. 2 Europa de los 27. 4

5 Gráfico Tasas de Empleo por Género en Europa 27, 2012 Greece Malta Italy Spain Hungary Romania Poland Ireland Slovakia Bulgaria Belgium European Union (27 countries) Portugal Czech Republic France Slovenia Cyprus Luxembourg Latvia United Kingdom Lithuania Estonia Austria Netherlands Germany Finland Denmark Sweden Males Females Fuente: Eurostat. Elaboración Propia La tasa de empleo total de la Europa de los 27 es de un 69,9% en el año Desagregando esta tasa en función del género, la tasa de empleo femenina es de un 63,8% y la masculina de 76,1%. Las diferencias entre las tasas de empleo femeninas y masculinas suponen un desequilibrio en la representatividad de mujeres y hombres en la incorporación al mercado laboral. Las tasas de empleo femeninas son, en todos los Estados miembros, inferiores a las masculinas. Esta realidad puede interpretarse como una desventaja para la mujer en la consecución de una independencia económica, considerando la ocupación laboral como fuente de recursos adquisitivos. Suecia es el país comunitario que presenta una tasa de empleo femenina más alta (gráfico 2.1.1), con unos valores de un 76%, siendo de un 80,7% en el caso de los hombres. En el extremo contrario se encuentra Grecia, donde la tasa femenina (45,8%) es más de 20 puntos porcentuales inferior a la masculina (66,3%). Una situación que resulta muy llamativa por el desequilibrio es la que presenta Malta, en donde la tasa de empleo masculina (80,9%) supera los objetivos de la Estrategia Europea 2020 establecidos en una tasa del 75%, mientras que la tasa de empleo femenina es de 48,6% (más de 30 puntos porcentuales por debajo a las masculina). Lituania y Letonia son las naciones que presentan una mayor armonía entre las tasas de empleo femenina y masculina, con unas diferencias de entre uno y dos puntos porcentuales. 5

6 Gráfico Evolución Tasas de Empleo en Europa 27, (%) ,8 77,9 75,8 75,1 75,0 76,1 63,9 62,1 62,8 62,3 62,1 62, Tasa Empleo Masculina Tasa Empleo Femenina Fuente: Eurostat. Elaboración Propia En cuanto a la evolución de las tasas de empleo para el conjunto de la Europa de los 27, la diferencia entre mujeres y hombres es generalizada a lo largo del periodo contemplado ( ), tal y como refleja el gráfico 2.1.2, estableciéndose una divergencia entre las tasas superior en todos los años a 13 unidades. No obstante, las trayectorias de cada tasa han provocado una ligera reducción de la diferencia entre ellas. En el cómputo total de los años considerados, la tasa de empleo masculina se ha reducido en un 2%, mientras que la femenina ha crecido cerca de un 3%. La diferencia entre las tasas de empleo muestra que la independencia económica no es similar entre hombres y mujeres en las naciones comunitarias. Por ello, a los esfuerzos políticos que se realizan en la actualidad desde la Unión Europea para la consecución de una tasa de empleo del 75%, tal y como se establece en la Estrategia Europea 2020, deben añadirse las políticas y actuaciones necesarias para la reducción de las diferencias entre las tasas de empleo femeninas y masculinas. En cuanto a la tasa de desempleo para el conjunto de la población de la Europa de los 27 es en el último año de un 10,5%. A pesar de este dato reducido, existe una significativa dispersión de los ratios de desempleo, destacándose España, con una tasa de un 25%, seguida de Grecia (24%), y en una posición menos alarmante, Portugal (16%). 6

7 Las tasas de desempleo femeninas y masculinas del cómputo total de la Europa de los 27 resultan muy similares, siendo de 10,5% la femenina y de 10,4% la masculina. Gráfico Tasas de Desempleo en Europa 27, 2012 (%) Austria Netherlands Germany Luxembourg Romania Finland Malta United Kingdom Belgium Denmark Sweden Czech Republic Estonia Slovenia France European Union (27 countries) Hungary Bulgaria Poland Ireland Cyprus Lithuania Italy Latvia Slovakia Portugal Spain Greece Males Females Fuente: Eurostat. Elaboración Propia En términos de igualdad de género, el dato deseable es encontrar tasas de desempleo muy similares entre mujeres y hombres, lo que mostraría la no existencia de una discriminación por cuestión de género en la afección del desempleo en la ciudadanía. El gráfico 2.2.3, no obstante, presenta unas tasas desequilibradas en función del género según países. La nación que muestra una mayor diferencia entre las tasas de desempleo masculinas y femeninas es Irlanda, en donde la tasa de desempleo de las mujeres es un 60% menor a la de los hombres. Después de Irlanda, Lituania muestra también un desequilibrio notable, con una tasa de desempleo femenino un 30% inferior a la de los hombres. De la misma manera, Grecia muestra un desequilibrio en el desempleo, aunque en este caso, es la tasa masculina (21%) la que es menor a la femenina (28%). En España, la tasa de desempleo de la población masculina es casi un 3% menor a la de las mujeres. Por último, Dinamarca destaca positivamente desde la perspectiva de igualdad, por ser el país con una tasa de desempleo exactamente igual para hombres y mujeres (7,5%). Además de ésta, 7

8 otras naciones como Portugal y Holanda deben mencionarse por presentar unas tasas de desempleo equilibradas entre los hombres y las mujeres. A continuación, se muestran otros indicadores que pueden servir en el estudio de la igualdad de género en el mercado laboral, como son el trabajo temporal, el autoempleo o el cuidado de personas dependientes 3. Gráfico Trabajo Temporal en Europa 27, 2012 (%) Romania Lithuania Estonia Latvia United Kingdom Austria Malta Slovakia Luxembourg Hungary Belgium Denmark Ireland Norway Czech Republic Greece Germany European Union (27 countries) Italy France Sweden Finland Netherlands Slovenia Portugal Cyprus Spain Poland Males Females Fuente: Eurostat. Elaboración Propia El trabajo temporal tiene asociado con respecto al indefinido una serie de inconvenientes que lo hacen menos deseable. Tanto desde el prisma de la sostenibilidad socioeconómica como de la seguridad laboral, el incremento de los contratos temporales es visto como un dato negativo, dado que éstos no aseguran en la misma medida que los indefinidos una situación e independencia económica sólida. El porcentaje medio de las personas con trabajos temporales sobre el total de la ciudadanía empleada se sitúa en 2012 en un 13%. Polonia y España son las dos naciones comunitarias con una mayor tasa de temporalidad en el mercado laboral, alcanzando respectivamente unos valores de un 26% y un 23%. Por el contrario, la temporalidad en Rumanía o en Lituania supone un porcentaje testimonial, con valores en torno a un 2%. 3 Se han considerado los niños/as menores de 14 años. 8

9 Esta tipología laboral, que como se ha comentado, supone una mayor precariedad laboral, está más extendida entre las mujeres que entre los hombres. Aunque los porcentajes medios de temporalidad laboral son similares en el cómputo total de los países comunitarios, existen países, como Chipre, en donde la temporalidad resulta una cuestión eminentemente femenina, dado que un 20% de las mujeres empleadas son temporales, mientras que en los hombres este ratio supone menos del 9%. Gráfico Evolución Autoempleo en Europa 27, (%) 20,0 19,0 18,5 18,3 18,7 18,9 18,8 18,9 18,0 17,0 16,0 15,5 15,3 15,5 15,6 15,5 15,5 15,0 14,0 13,0 12,0 11,8 11,6 11,6 11,7 11,5 11,6 11,0 10, Total Male Female Fuente: Eurostat. Elaboración Propia Otro de los aspectos que puede ayudar a analizar el cumplimiento de las políticas europeas de igualdad en el mercado laboral comunitario es el autoempleo. El autoempleo se sitúa en torno a un 15% del total del empleo en los países comunitarios analizados, habiéndose mantenido en estos valores a lo largo del periodo En el caso de los hombres alcanza un 19%, mientras que en las mujeres se sitúa en el 12%. 9

10 Gráfico Distribución Cuidado de Menores (< 14 años) en Europa de los 27, 2010 Greece Ireland Poland Lithuania Romania United Kingdom Malta Latvia Italy Germany Portugal European Union (27 countries) Netherlands Bulgaria Cyprus Slovakia Hungary Spain Austria Estonia Luxembourg France Slovenia Sweden Belgium Denmark Czech Republic 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% Fuente: Eurostat. Elaboración Propia Finalmente, este apartado estudia de manera descriptiva la carga doméstica generada por el cuidado de personas dependientes. Uno de los fenómenos sociales que se observa en los países miembros es el reparto desigual de las tareas domésticas dentro del núcleo familiar. En este sentido, se observa cómo es el rol de la mujer el asociado a una mayor carga de trabajo en el cuidado no solo de los hijos e hijas, si no también de otras personas dependientes. El gráfico ilustra esta realidad, mostrando que el 62% de la población de la Europa de los 27 al cargo de menores de 14 años son mujeres. Exceptuando el caso de la República Checa, las personas que llevan a cabo las tareas domésticas relacionadas con el cuidado de hijos e hijas son mayoritariamente mujeres. Grecia destaca por ser la nación con un porcentaje más desigual (77%). Este escenario repercute directamente sobre la participación femenina en el mercado laboral, lo que en última instancia, tiene su traducción en la tasa de empleo, tipo de contrato, jornada laboral y salario, entre otras variables. 10

11 2.2. Salarios iguales para trabajos iguales: Las acciones clave de la Comisión: Estudiará las posibles maneras de mejorar la transparencia de las retribuciones y el impacto para la igualdad salarial de modalidades como el trabajo a tiempo parcial o los contratos temporales. Apoyará a las iniciativas en pro de la igualdad salarial en el trabajo. Establecerá un Día Europea de la Igualdad Salarial. Procurará animar a las mujeres a incorporarse a profesiones no tradicionales. Del texto Estrategia para la Igualdad de Mujeres y Hombres Comisión Europea. Una de las realidades que manifiesta la existencia de discriminación por razones de género es la diferencia salarial entre mujeres y hombres que ocupan trabajos similares. La segunda línea de actuación de la Estrategia está encaminada a la eliminación de estas diferencias salariales, dado que supone una situación contraria a los tratados en los que se basa la Unión Europea. El análisis de esta línea ha de contemplar la dificultad de la elaboración de un indicador fiel a la realidad, que recoja el balance de género en los diferentes estatus laborales. Este artículo ha considerado el indicador brecha salarial elaborado por el Eurostat (Gender Pay Gap Unadjusted) para el estudio del cumplimiento comunitario de equidad de género en la estructura salarial. Este indicador 4 es calculado mediante el cociente entre la diferencia del salario medio de los hombres y de las mujeres con el salario medio de las mujeres. De esta manera, la interpretación de esta variable es el porcentaje en el que el salario medio por hora masculino excede al femenino, en términos de este último. 4 Fórmula recogida en Apéndice A. 11

12 Gráfico Brecha Salarial Europa 27 5,2011 (%) Slovenia Poland Italy Luxembourg Belgium Lithuania Romania Portugal Malta Bulgaria Latvia France Sw eden Spain European Cyprus Denmark Netherlands Hungary Finland United Slovakia Czech Germany Austria Estonia Fuente: Eurostat. Elaboración Propia La brecha salarial media europea se establece en un 16%, es decir, el salario medio por hora de los hombres de la Unión Europea excede una sexta parte al de las mujeres. En el gráfico se observa que los países comunitarios muestran una gran diversidad en relación a la brecha salarial. Estonia es la nación comunitaria con una mayor brecha salarial en 2011, en donde los hombres cobran en media un 27,3% más que las mujeres. Seguida de ella, países como Austria y Alemania destacan por alcanzar una brecha salarial también muy elevada (24% y 22% respectivamente). Eslovenia, por su parte, muestra la diferencia salarial más reducida de toda la Unión Europea (2,3%). Polonia e Italia, con una brecha de un 4,5% y un 5,8%, suponen otras de las naciones comunitarias con unas diferencias salariales más bajas de la Comunidad Europea. Gráfico Evolución Brecha Salarial Europa 27, (%) 5 No existen datos para Irlanda ni Grecia. 12

13 17,5 17, , ,6 16,1 16,2 15, Fuente: Eurostat. Elaboración Propia De manera positiva se destaca la trayectoria decreciente de la brecha salarial en los países comunitarios entre los años 2008 y 2011, al descender en un 6%. Este dato supone una mejoría en relación a la equidad de género de la estructura salarial de los países comunitarios, sin embargo, no debe olvidarse que la propia existencia de una brecha salarial no solo es contraria a los principios fundamentales de la Unión Europea, sino que además supone una fuente de perjuicio contra la mujer en términos de poder adquisitivo Igualdad de género en la toma de decisiones: Las acciones clave de la Comisión: Estudio de las iniciativas específicas para mejorar el balance de género en los puestos de gestión y de decisión. Supervisará el objetivo de una presencia femenina de un 25% en posiciones con mayor responsabilidad en la investigación. Controlará el avance hacia el objetivo de que cada sexo esté representado al menor por el 40% de los miembros de comités y grupos de expertos establecidos en la Comisión. Apoyará los esfuerzos para promover una mayor participación de la mujer en las elecciones al Parlamento Europeo, señaladamente como candidatas. Del texto Estrategia para la Igualdad de Mujeres y Hombres Comisión Europea. La tercera línea de la Estrategia aboga por una representación equilibrada de mujeres y hombres en la gestión y en los puestos de decisión de la actividad empresarial europea. La necesidad de diseñar políticas y orientar los esfuerzos de la Comisión Europea respecto a la igualdad en los puestos decisivos viene motivada por un escenario social que manifiesta una escasa participación femenina en la toma de decisiones. Más allá de las 13

14 consideraciones de paridad y de no discriminación, la evidencia empírica muestra la diversidad de mujeres y hombres en la toma de decisiones como una de las variables explicativas de la competitividad empresarial 6. Para el estudio del cumplimiento de los objetivos comunitarios para alcanzar una diversidad de género y representatividad equilibrada en los puestos de mayor responsabilidad, se ha considerado el estatus laboral para hombres y mujeres del año 2012, variable disponible en la base de datos de la Encuesta de empleo europea (LFS) del Eurostat. En este caso, se ha calculado el porcentaje que ocupan las mujeres dentro de los empleos más decisivos y de mayor responsabilidad. La desigual representatividad de mujeres y hombres que muestran las variables del mercado laboral analizadas a lo largo de este artículo, se repite nuevamente en el estatus laboral. Gráfico Presencia Femenina en Puestos Decisivos en Europa 27, 2012 (%) Latvia France Slovenia Lithuania Hungary Poland Bulgaria Sweden Portugal United Kingdom European Union Slovakia Ireland Belgium Est onia Romania Germany Austria Finland Spain Netherlands Denmark Malta Czech Republic Italy Greece Luxembourg Cyprus 0% 10% 20% 30% 40% 50% Fuente: Eurostat. Elaboración Propia El porcentaje medio europeo de mujeres con una posición decisiva dentro de las empresas es de un 33,7%, por lo que se constata la no paridad de género en la toma de decisiones en la Europa de los 27. En otras palabras, dos terceras partes de los puestos decisivos de los países comunitarios son ocupados por hombres. 6 Para profundizar en estos resultados, Presencia de Mujeres en Puestos de Responsabilidad y Competitividad Empresarial, Servicio de estudios del Consejo Superior de Cámaras de Comercio. 14

15 Letonia muestra el mayor porcentaje de mujeres en altos cargos (45,4%), seguida de Francia, Eslovenia y Lituania, que muestran unos porcentajes en torno al 39%. Chipre, sin embargo, destaca por ser la nación en donde tan solo un 14,9% de los puestos de mayor responsabilidad son desempeñados por mujeres. Una situación similar se observa en países como Luxemburgo (17,7%), y en menor medida en Grecia, Italia y la República Checa (con un 25%, un 26,3% y un 26,4 respectivamente) Caracterización de la Actividad Económica Sectorial por Género La presencia de mujeres en el mercado laboral comunitario se ha incrementado a lo largo de la última década. Los datos cuatrimestrales de la Encuesta de empleo europea (LFS) 7, demuestran que entre el año 2000 y 2013 se han incorporado al mercado de trabajo más de mujeres, lo que supone un incremento de cerca del 26%. El incremento de hombres, por su parte, alcanza una cifra significativamente inferior, con incorporaciones. La representatividad femenina en el empleo alcanza de esta manera un 48,3% en el primer cuatrimestre de 2013, lo que supone un aumento de cerca de un 6% en relación a los datos observados en el 2000 (45,8%). Este incremento resulta positivo desde la perspectiva de la equidad de género en la actividad laboral de la población europea, mostrándose un balance equilibrado entre hombres y mujeres. No obstante, se encuentran excepciones en el estudio individual de cada nación, como es el caso de Lituania, en donde el mercado laboral se caracteriza por un alto grado de feminización (52,5% de las personas empleadas son mujeres). Rumania, con un ratio de 44,8%, muestra una masculinización del marcado de trabajo. Para la caracterización de la actividad económica distribuida por sectores de la Europa de los 27, este estudio utiliza la Clasificación Internacional Uniforme de Ocupaciones (CIUO 08). Dicha clasificación distribuye las ocupaciones en 8 grupos, a saber, directores/as y gerentes, técnicos/as y profesionales de nivel medio, personal de apoyo administrativo, trabajadores/as de los servicios y vendedores/as de comercios y mercados, agricultores/as y trabajadores/as cualificados/as de los subsectores agropecuarios, forestales y pesqueros, operadores/as de instalaciones y máquinas y embasadoras, ocupaciones elementales y ocupaciones militares. 7 Datos 1º Cuatrimestre de cada año. 15

16 Como se ha comentado en el apartado anterior, el 48% de los puestos de trabajo de la Europa de los 27 son ocupados por mujeres. El siguiente paso de este análisis consiste en estudiar si esta representatividad de la mujer es similar en cada uno de los sectores de la actividad económica. Gráfico Evolución de la Distribución de la Actividad Económica Europa 27, Ocupaciones militares Ocupaciones elementales Operadores de instalaciones y máquinas y embasadoras Agricultores y trabajadores cualificados agropecuarios, forestales o pesqueros Trabajadores de los servicios y vendedores de comercios y mercados Personal de apoyo administrativo Técnicos y profesionales de nivel medio Profesionales científicos e intelectuales Directores y gerentes TOTAL 9% 8% 19% 22% 12% 14% 26% 30% 35% 30% 56% 53% 65% 66% 51% 53% 58% 56% 48% 46% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% Fuente: Eurostat. Elaboración Propia Las ocupaciones con una mayor presencia femenina son, en primer lugar las de personal de apoyo administrativo, en donde el 65% de las personas empleadas son mujeres, seguido de las profesiones científicas e intelectuales (58%), de las ocupaciones elementales (56%) y los puestos técnicos y profesiones de nivel intermedio (51%). Estas ocupaciones destacan por su grado de feminización, dado que son las mujeres en las que mayor medida están empleadas en las mismas. Por el contrario, ocupaciones de dirección y gerencia (35%), servicios y venta (26%), sectores agrícolas, forestales y pesqueros (12%), puestos de operación de instalaciones y maquinaria (19%), y las ocupaciones militares (9%) son empleos eminentemente masculinos, en donde la presencia de mujeres es baja o muy baja. Cabe mencionarse que existen ocupaciones que 16

17 presentan un balance entre hombres y mujeres significativamente desequilibrado, como es el caso de las ocupaciones militares, en donde las mujeres tan solo suponen un 9% del total de personas en el sector, del sector agrícola, forestal y pesquero (12%). Estrechamente ligado con cuestiones sobre la toma de decisiones, se observa que los puestos de dirección y gerencia son de manera generalizada ocupados por hombres, representando las mujeres un 35% del cómputo total de empleados/as. Realizando una comparativa entre los datos de 2000 y 2013, la presencia femenina en determinados sectores se ha incrementado ligeramente, específicamente, en puestos de dirección y gerencia, profesiones científicas y profesionales, ocupaciones elementales y militares. El aumento de la representatividad femenina en determinadas ocupaciones conlleva un desequilibrio mayor y por tanto, la infrarepresentación de los hombres. En el caso de las ocupaciones elementales, la mujer pasa de suponer un 53% a un 56%, y en las profesiones científicas e intelectuales, de un 56% a un 58%. 3. Análisis Empírico Se ha realizado un análisis empírico de los efectos que provocan diferentes variables como el PIB per cápita o la duración de la vida laboral en los indicadores que se han descrito en la sección anterior. El análisis econométrico utiliza una base de datos con una estructura balanceada de datos de panel 8 que recoge diferentes variables relacionadas con el mercado laboral desagregadas en función del género. Específicamente se han incluido para cada nación y cada año considerado las siguientes variables 9 : Tasas de empleo desagregadas por género Brecha salarial 10 PIB per cápita Duración de la vida laboral (agregada) 8 Apéndice A. 9 Tabla de Estadísticos Descriptivos en el Apéndice B. 10 Gender Pay Gap unadjusted: Indicador directamente elaborado por el EUROSTAT. Fórmula recogida en el Apéndice A. 17

18 La fuente de información de esta base de datos es el Eurostat y los individuos de la base se corresponden con los 27 países miembros de la Unión Europea hasta el 1 de julio de 2013, fecha en la que se ha incorporado Croacia 11. De esta manera, la base incluye 27 naciones a lo largo del periodo (N: 27 países, T: 5). Al disponer de una cantidad mayor de información que la que aportan otras estructuras de datos, como las secciones cruzadas o las series temporales, podemos corregir el efecto de variables omitidas con el uso de diferentes técnicas econométricas diseñadas para los datos de panel. En este caso, las regresiones se realizan mediante el método de diferencias en diferencias con efectos aleatorios o efectos fijos 12, siendo ésta la manera de obtener estimadores insesgados y eficientes Factores influyentes en las Tasa de Empleo Femenina y Masculina: El análisis de la independencia económica entre mujeres y hombres se basa, así como sugiere la Comisión Europea, en las tasas de empleo desagregadas por género. Para el análisis econométrico se especifica una ecuación de regresión, en donde las variables dependientes son la tasa de empleo de hombres y mujeres. Las variables explicativas son el PIB per cápita, la tasa de empleo del género contrario y la duración de la vida laboral. El procedimiento de regresión es el de diferencias en diferencias, con efectos aleatorios 13. Tabla 3.1. Resultados Modelo Econométrico Tasa de Empleo Variable Dependiente: Femenina Variables Explicativas Tasa de Empleo Masculina PIB per cápita ** (0.000) (0.000) Tasa de Empleo Género Opuesto 0.355*** (0.022) (0.128) Duración Vida Laboral 1.437*** 0.999*** (0.149) (0.362) 11 No se dispone de la suficiente información estadística de Croacia. 12 Apéndice B. 13 Apéndice B. 18

19 Const (5.221) (8.261) Procedimiento de Estimación: diferencias em diferencias con efectos aleatórios Entre parêntesis Errores Estándares Nível de significación al 1%, 5% y 10%: ***, **, *. Se ha estimado la tasa de empleo femenina, explicada a través del PIB per cápita, la duración media de la vida laboral y la tasa de empleo masculina. La variable PIB per cápita no resulta estadísticamente significativa. Con un nivel de significación del 1%, la duración de la vida laboral tiene un efecto positivo en la tasa de empleo femenina, concretamente, por cada año de incremento de la vida laboral, la tasa de empleo femenina se incrementa en un 1,36 puntos. También con una significación del 1%, incrementos de la tasa de empleo masculina tienen un efecto positivo en la tasa de empleo femenina, aunque el coeficiente en este caso es inferior al observado en el caso de la duración de la vida laboral. El incremento unitario de la tasa masculina provoca un efecto marginal de 0,35 puntos en la tasa femenina. Realizando esta ecuación de regresión para el caso de la tasa de empleo masculina, se obtiene, con un nivel de significación del 1%, que la duración de la vida laboral tiene un efecto marginal negativo sobre la tasa de empleo masculina ( 0,99). Variaciones unitarias de la vida laboral están asociadas con un descenso de cerca de un punto porcentual de dicha tasa. La tasa de empleo femenina, también con un nivel de significatividad del 1%, tiene un efecto positivo sobre la tasa masculina, observándose que este efecto es mayor en magnitud al observado en el caso inverso. En el caso masculino, el PIB per cápita es estadísticamente significativo, sin embargo, el efecto marginal es muy reducido (0,00012). A la vista de los resultados obtenidos con esta ecuación de regresión, se aprecia cómo las tasas de empleo desagregadas por género tienen un efecto positivo recíproco, no obstante, el efecto marginal de la tasa femenina tiene una magnitud mayor sobre la tasa masculina que en el caso inverso. La duración de la vida laboral tiene un efecto desigual en términos de la tasa de empleo, puesto que un aumento de la misma afecta positivamente a la tasa de empleo femenina, mientras que tiene un efecto marginal negativo sobre la tasa de empleo masculina. 19

20 3.2. Factores influyentes en la Brecha Salarial: Análogamente al modelo econométrico construido para la línea Igual Independencia Económica, se consideran las variables propias del mercado laboral, en su afección en las diferencias salariales entre mujeres y hombres. La ecuación de regresión 14 que se especifica a continuación, pretende explicar la brecha salarial a través del PIB per cápita, la duración de la vida laboral y la tasa de empleo femenina. Tabla 3.2. Resultados Modelo Econométrico Variable Dependiente: Variables Explicativas Brecha Salarial PIB per cápita (0.000) Duración Vida Laboral 2.419*** (0.431) Tasa de Empleo Femenina 0.413*** (0.125) Const (13.827) Procedimiento de Estimación: diferencias em diferencias con efectos fijos Entre parêntesis Errores Estándares Nível de significación al 1%, 5% y 10%: ***, **, *. La tabla muestra los resultados de la ecuación de regresión, con la variable dependiente brecha salarial, explicada a través del PIB per cápita, la duración de la vida laboral y la tasa de empleo femenina, mediante el proceso de estimación diferencias en diferencias con efectos fijos. Se obtiene que la variable duración de la vida labora tiene un efecto marginal negativo sobre la brecha salarial, es decir, reduce las diferencias salariales entre hombres y mujeres. Un aumento unitario de la vida laboral, se asocia con una reducción de 2,4 puntos de la brecha salarial. La tasa de empleo femenina, sin embargo, tiene un efecto positivo en la brecha salaria. Incrementos de 14 Apéndice B. 20

21 un punto de la tasa de empleo femenina provocan un ascenso de 0,4 unidades de la brecha salarial. El PIB per cápita no resulta estadísticamente significativo Factores influyentes en el Balance de Género en la Toma de Decisiones: Reproduciendo nuevamente el procedimiento econométrico desarrollado en los dos apartados anteriores, se establece una ecuación de regresión 15 que toma como variable dependiente el porcentaje de los puestos decisivos que son ocupados por mujeres. Como variables explicativas, se incluye el PIB per cápita, la brecha salarial, la duración de la vida laboral y la tasa de empleo masculina. En este caso, el método de estimación ha sido el de efectos fijos, con la transformación de diferencias en diferencias. Tabla 3.3. Resultados Modelo Econométrico Variable Dependiente: Variables Explicativas Porcentaje de Mujeres en Puestos Decisivos PIB per cápita (0.000) Brecha Salarial (0.001) Duración Vida Laboral (0.005) Tasa de Empleo Masculina 0.002*** (0.001) Const (0.174) Procedimiento de Estimación: diferencias em diferencias con efectos fijos Entre parêntesis Errores Estándares Nível de significación al 1%, 5% y 10%: ***, **, *. Los resultados de esta estimación establecen una relación negativa entre la tasa de empleo masculina y el porcentaje de mujeres en puestos de decisión, aunque dicho efecto es muy reducido. Aumentos unitarios de la tasa de empleo masculina tienen, con un nivel de significación 15 Apéndice B. 21

22 del 1%, un efecto marginal negativo de 0,002 sobre la representatividad femenina en los puestos decisivos. El resto de variables incluidas en el modelo no resultan estadísticamente significativas. 4. Conclusiones Las conclusiones que se derivan del estudio del cumplimiento de los Estados miembros con la Estrategia, pueden dividirse en tres grupos. En primer lugar, una de las reflexiones principales del artículo está relacionada con el diseño de los objetivos de la propia Estrategia y con la elaboración de indicadores de género necesarios para el control de dichas metas. Así como en otro tipo de requisitos comunitarios se establecen umbrales concretos, como es el caso de déficit público o del crecimiento del PIB, los objetivos de la Comisión Europea para la consecución de la equidad de género tienen una naturaleza más orientativa. En este sentido, este artículo sugiere el establecimiento de objetivos numéricos para futuras Estrategias para la igualdad de género. Una de las líneas futuras de investigación para dar continuidad a este estudio, es analizar la idoneidad de establecer metas numéricas, como podría ser la reducción de la brecha salarial en un determinado tanto por ciento entre , en vez de objetivos verbales como los que recoge la actual Estrategia. De manera paralela a la necesidad de objetivos numéricos y medibles, resulta una necesidad imperante que desde las instituciones estadísticas e informativas de la Unión Europea se elaboren unos indicadores de género de calidad primordiales para la evaluación del cumplimiento de las naciones comunitarias con la Estrategia de la Comisión. En segundo lugar, y a tenor de las estadísticas estudiadas, los países de la Europa de los 27 muestran una realidad dispar, encontrando naciones en donde sistemáticamente los ratios femeninos se sitúan en una posición menos favorable que los ratios masculinos, mientras que existen otros en donde las diferencias por género en el mercado laboral no son tan acusadas. La mujer tiene una mayor representación en los tipos de trabajo caracterizados por una menor estabilidad, seguridad o salario. Las responsabilidades familiares, como es el caso del cuidado de menores de 14 años, son empeñadas de manera generalizada por las mujeres, situación que conlleva una serie de efectos contraproducentes en la participación de la mujer en el mercado laboral. 22

23 En tercer lugar, y considerando el análisis econométrico, se concluye que la duración de la vida laboral no influye de la misma manera a los hombres y a las mujeres. La duración de la vida laboral provoca un efecto reductor en la tasa masculina ( 0,99), mientras que resulta positiva en el caso de la tasa femenina (0,35). En relación a este resultado, el aumento de la edad de jubilación de los países comunitarios puede tener un efecto dispar en las tasas de empleo desagregadas por género, impacto que debería tenerse en cuenta en el diseño de las actuaciones dentro del mercado laboral. El PIB per cápita tampoco afecta uniformemente en función del género, siendo una variable significativa en la tasa de empleo masculina, pero no resultando explicativa en el caso de la tasa femenina. El diseño de las políticas para la consecución de la paridad ha de considerar la diferente afección que determinadas variables económicas ejercen sobre la situación dentro del mercado laboral de mujeres y hombres. Indagar en los motivos que están detrás de esta divergencia de efectos ha de suponer uno de los principales deberes de la Comisión Europea para el alcance de los objetivos de la Estrategia para la Igualdad de Mujeres y Hombres Así mismo, resulta de vital importancia que las actuaciones y esfuerzos políticos de los países miembros interioricen la perspectiva de género y procedan de la manera más equitativa, resultando en un escenario igualmente favorecedor tanto para las mujeres como para los hombres. 23

24 APÉNDICE A Datos de Panel Balanceados La principal ventaja del uso de este tipo de base de datos es que permite analizar la heterogeneidad existente entre los individuos de la muestra, en este caso, naciones comunitarias, recogiendo así las diferencias inter individuales y las dinámicas intra individuales del compromiso con la política de igualdad de género de la Comisión. La base de datos construida para este trabajo es balanceada puesto que cada individuo (naciones) dispone de su observación para cada año y cada variable. Fórmula del Indicador Brecha Salarial (Gender Pay Gap Unadjusted, Eurostat) BrechaSalarial = SMH h SMH SMH m m SMHh = Salario Medio por Hora Hombres SMHm = Salario Medio por Hora Mujeres APÉNDICE B Estadísticos Descriptivos La siguiente tabla recoge el número de observaciones, la media, la desviación típica y el mínimo y máximo de las variables de la base de datos utilizada en el análisis econométrico. Es una estructura de datos de panel balanceado, que recoge los valores para los 27 Estados miembros a lo largo del periodo

25 Variable Nº Observaciones Media Desviación Típica Mínimo Máximo Brecha Salarial ,66 6,29 0,9 30,9 PIB per cápita , , Porcentaje Mujere135 0,315 0,06 0,12 0,45 Puestos Decisivos Duración Vida Laboral Tasa de Empleo Femenina Tasa de Empleo Masculina ,28 3,06 28,8 40, ,17 8,12 37,4 77, ,23 5,14 63,6 86,4 Fuente: Eurostat. Elaboración Propia. Programa STATA 11 Ecuación de Regresión Sección 3.1. TasaEmpleo PIB + e itg = α ig + β1wldit + β 2TEitg ' + β 3 i = país, t= año, g= género {hombre, mujer} it itg Donde WLD= Duración de la Vida Laboral (en años). TEitg = Tasa de Empleo (sexo contrario). PIB= Producto Interior Bruto per cápita. α = α + ig u ig Es una variable aleatoria con un valor medioα y una desviación aleatoria u ig de este valor medio. El uso de MCO en modelos de datos de panel tiene como resultado estimaciones inconsistentes, dado que los modelos con efectos fijos o aleatorios conlleva la correlación entre los regresores con el término de error. Para solucionar este problema, se procede con el método de diferencias en diferencias. Una vez transformado el modelo, debe regresarse considerando que los efectos individuales son aleatorio, o en su defecto, fijos. Dependiendo de cómo sean los datos con los que trabajamos, uno de estos procedimientos será el más eficiente. Para decidir qué modelo es el más consistente y eficiente, se ha realizado el test de Hausman para cada ecuación de regresión especificada en el análisis empírico de este artículo. 25

26 El programa utilizado para el estudio econométrico de este artículo es STATA versión 11. A continuación, se incluyen los modelos de regresión, así como los comandos utilizados para cada una de las estimaciones. El procedimiento en cada a caso ha sido el de comprobar la adecuación del modelo con efectos fijos o aleatorios, a través del test de Hausman. Dicho test contrasta la consistencia de las estimaciones, ya sean con efectos fijos o aleatorios. La diferencia entre uno u otro reside en el tipo de covarianza que se observa entre los regresores y el término de error. La aceptación de la hipótesis nula (H 0 ) sugiere la aplicación de efectos aleatorios, mientras que rechazar la hipótesis nula, nos obliga al uso de efectos fijos. Efectos Fijos Efectos Aletorios. xtreg lfem wld lmen gdp, re Random-effects GLS regression Number of obs = 140 Group variable: nation1 Number of groups = 28 R-sq: within = Obs per group: min = 5 between = avg = 5.0 overall = max = 5 Random effects u_i ~ Gaussian Wald chi2(3) = corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = xtreg lfem wld lmen gdp, fe Fixed-effects (within) regression Number of obs = 140 Group variable: nation1 Number of groups = 28 R-sq: within = Obs per group: min = 5 between = avg = 5.0 overall = max = 5 F(3,109) = corr(u_i, Xb) = Prob > F = lfem Coef. Std. Err. z P> z [95% Conf. Interval] wld lmen gdp _cons sigma_u sigma_e rho (fraction variance due u_i) of to. estimates store random lfem Coef. Std. Err. t P> t [95% Conf. Interval] wld lmen gdp _cons sigma_u sigma_e rho (fraction variance due u_i) of to that all u_i=0: F(27, 109) = F test Prob > F = estimates store fixed Test de Hausman (Aceptamos H 0 ). hausman fixed random Coefficients (b) (B) (b-b) sqrt(diag(v_b-v_b)) fixed random Difference S.E. wld lmen gdp b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(3) = (b-b)'[(v_b-v_b)^(-1)](b-b) = 9.81 Prob>chi2 = (V_b-V_B is not positive definite) En el caso del estudio de las tasas de empleo masculinas, el modelo idóneo es también el de efectos aleatorios, dado que no podemos rechazar la hipótesis nula, tal y como se observa en el test de Hausman realizado para el efecto. Efectos Aleatorios. xtreg lmen wld lfem gdp, re Random-effects GLS regression Number of obs = 140 Group variable: nation1 Number of groups = 28 R-sq: within = Obs per group: min = 5 between = avg = 5.0 overall = max = 5 Random effects u_i ~ Gaussian Wald chi2(3) = corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = lmen Coef. Std. Err. z P> z [95% Conf. Interval] wld lfem gdp _cons sigma_u sigma_e rho (fraction variance due u_i) of to. estimates store random Ecuación de Regresión Sección

27 BrechaSala rial TEmasculina + e it = α i + β1pibit + β 2WLDit + β3 i = país, t= año Donde PIB= Producto Interior Bruto per cápita. WLD= Duración de la Vida Laboral. TEmasculina= Tasa de Empleo Masculina α α + = = Representa los efectos fijos propios de cada nación. i ν i it it En el proceso de regresión de esta ecuación, el método de efectos fijos resulta el óptimo, a tenor de los resultados del test de Hausman. Efectos Fijos Efectos Aleatorios. xtreg gpg gdp wld lfem, fe Fixed-effects (within) regression Number of obs = 134 Group variable: nation1 Number of groups = 28 R-sq: within = Obs per group: min = 1 between = avg = 4.8 overall = max = 5 F(3,103) = corr(u_i, Xb) = Prob > F = gpg Coef. P> t Conf. Interval] Std. Err. t [95% gdp wld lfem _cons sigma_u sigma_e rho (fraction variance due u_i) of to that all u_i=0: F(27, 103) = F test Prob > F = estimates store fixed. xtreg gpg gdp wld lfem, re Random-effects GLS regression Number of obs = 134 Group variable: nation1 Number of groups = 28 R-sq: within = Obs per group: min = 1 between = avg = 4.8 overall = max = 5 Random effects u_i ~ Gaussian Wald chi2(3) = corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = gpg Coef. Std. P> z [95% Conf. Interval] Err. z gdp -3.92e wld lfem _cons sigma_u sigma_e rho (fraction variance due u_i) of to. estimates store random Test de Hausman. hausman fixed random Coefficients (b) (B) (b-b) sqrt(diag(v_b-v_b)) fixed random Difference S.E. gdp e wld lfem b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(3) = (b-b)'[(v_b-v_b)^(-1)](b-b) = Prob>chi2 = Ecuación de Regresión Sección 3.3. Porcentaje MujeresTomaDecisión TEmasculina + e it = α i + β1pibit + β 2BrechaSalarialit + β3 i = país, t= año Donde it it PIB= Producto Interior Bruto per cápita. WLD= Duración de la Vida Laboral. BrechaSalarial= Porcentaje en el que el salario masculino supera al femenino. TEmasculina= Tasa de Empleo Masculina 27

28 α α + = = Representa los efectos fijos propios de cada nación. i ν i La ecuación se ha estimado mediante efectos aleatorios. Efectos Fijos Efectos Aleatorios. xtreg perfemmangr gdp gpg wld lmen, re. xtreg perfemmangr gdp gpg wld lmen, fe Random-effects GLS regression Number of obs = 134 Fixed-effects (within) regression Number of obs = 134 Group variable: nation1 Number of groups = 28 Group variable: nation1 Number of groups = 28 R-sq: within = Obs per group: min = 1 R-sq: within = Obs per group: min = 1 between = avg = 4.8 between = avg = 4.8 overall = max = 5 overall = max = 5 Random effects u_i ~ Gaussian Wald chi2(4) = F(4,102) = 2.35 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = corr(u_i, Xb) = Prob > F = perfemmangr Coef. Std. Err. t P> t [95% Conf. Interval] gdp 8.44e e e e-06 gpg wld lmen _cons sigma_u sigma_e rho (fraction variance due u_i) of to perfemmangr Coef. Std. Err. z P> z [95% Conf. Interval] gdp -7.70e e e e-07 gpg wld lmen _cons sigma_u sigma_e rho (fraction variance due u_i) of to F test that all u_i=0: F(27, 102) = Prob > F = estimates store fixed. estimates store random Test de Hausman. hausman fixed random Coefficients (b) (B) (b-b) sqrt(diag(v_b-v_b)) fixed random Difference S.E. gdp 8.44e e e e-06 gpg wld lmen b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(4) = (b-b)'[(v_b-v_b)^(-1)](b-b) = chi2<0 ==> model fitted on these data fails to meet the asymptotic assumptions of the Hausman test; see suest for a generalized test. 28