La discriminación salarial por razón de género en Galicia

Transcripción

1 La discriminación salarial por razón de género en Galicia Yolanda Pena-Boquete * y Melchor Fernández IDEGA Universidade de Santiago de Compostela Resumen El objetivo principal de este trabajo es analizar la existencia de criterios discriminatorios en la valoración del trabajo de las mujeres en la economía gallega. El análisis parte de un hecho constatado: la ganancia media de las mujeres es inferior a la de los hombres. En primer lugar, trataremos de mostrar cuales son las causas que explican este diferencial, analizando la posible existencia de discriminación salarial en perjuicio de las mujeres. A continuación, ofrecemos un análisis de la evolución del diferencial salarial entre 1995 y 2002 con el objetivo de aportar alguna luz sobre los factores que pueden estar influyendo en la pervivencia de la discriminación salarial en Galicia. En este segundo punto, incorporaremos al análisis indicadores aplicados al estudio de la pobreza como son la Inversa de Lorenz Generalizada (Curva de discriminación) y la familia de índices propuestos por Foster, Greer y Thorbecke. Estos indicadores tienen la ventaja de ser descomponibles, lo que permite realizar un análisis más exhaustivo de los factores que caracterizan la discriminación salarial en Galicia, además de permitir calcular la incidencia de la discriminación para distintos grupos sociales. Palabras clave: discriminación salarial, mercado de trabajo, economía regional, índices de pobreza * Los autores agradecen la ayuda institucional del Programa de Promoción Xeral da Investigación del Plan Galego de IDT (PGIDT 03PXIA20102PR). También agradecen los comentarios y sugerencias realizados por los miembros del grupo de investigación GAME (Grupo de Análisis y Modelización en Economía) a una versión preliminar. Correspondencia: Instituto de Estudios e Desenvolvemento de Galicia (IDEGA) Chalet dos Catedráticos, 1. Avda. das Ciencias s/n. Campus Universitario Sur, Santiago de Compostela Teléfono: / Ext /14339 Fax: ypbidega@usc.es. 1

2 1. INTRODUCCIÓN En términos generales existe un acuerdo general sobre la situación discriminatoria que padecen las mujeres en el mercado laboral gallego y español. Cualquiera de los indicadores que habitualmente se utilizan para medir la situación laboral de las personas resulta negativo para las mujeres: tienen una menor presencia en el mercado laboral, experimentan mayores niveles de desempleo, están sobrerrepresentadas en los empleos temporales, están excluidas total o parcialmente de algunas ocupaciones (las de mayor responsabilidad) y cobran salarios inferiores a los salarios masculinos. En este último aspecto se centra nuestro trabajo. En 1995 el salario de una mujer en Galicia suponía el 80,80% del salario de un hombre. Nadie discute esta realidad, que con diferencias en su magnitud se repite en todas las sociedades de nuestro entorno. En todo caso, Galicia parece situarse en una posición privilegiada muy lejos de países como Irlanda y Gran Bretaña donde las diferencias salariales entre hombres y mujeres son muy superiores (la brecha salarial es de 34,3 y 35,2 puntos porcentuales respectivamente) y muy cerca de las diferencias salariales estimadas para Bélgica o Dinamarca (Gannon et al y Simón 2004). De hecho en 1995, Galicia es la Comunidad Autónoma con el menor diferencial salarial por género, bastante lejos de la media española donde el salario de la mujer es sólo el 68,36% del salario del hombre. Sin embargo, la evolución del diferencial en los últimos años esta lejos de ser positiva. En 2002 los datos sitúan el salario medio de la mujer gallega en el 77,77% del salario de un hombre. No todo el diferencial salarial por género se explica de la misma forma, lo cual supone que existen importantes diferencias a la hora de interpretar estos resultados. Las diferencias interpretativas se producen en lo que debe ser considerado discriminación salarial. Para la corriente económica neoclásica sólo debe considerarse discriminación aquella diferencia salarial que no puede explicarse por diferencias objetivas de otro tipo, como puede ser el nivel educativo, el sector de empleo, el tipo de ocupación, etc. Para el resto de analistas, las desigualdades salariales son un reflejo de los diferentes tipos de discriminaciones que padecen las mujeres en el mercado laboral y no deberían considerarse por separado. Los defensores de la primera línea argumental realizan un ejercicio de descomposición de las diferencias por el que tratan de estimar que parte de las mismas se explica por la diferente posición laboral de las mujeres y 2

3 que parte no puede explicarse por las mismas. En la medida en que las mujeres como grupo presentan una menor experiencia, están más presentes en los sectores de salarios más bajos (textil, confección, hostelería, comercio), ocupan los empleos de menor responsabilidad dentro de la empresa, tienen una menor antigüedad en la misma, etc. estaría justificado que su salario fuera inferior al de los hombres. Pero estas diferencias sólo explican aproximadamente un 50% del diferencial total y por tanto se considera que el nivel de pura y simple discriminación salarial seguiría siendo del orden del 12,5-15%. La interpretación alternativa parte de una consideración distinta de la discriminación. Esta no se limita a pagar diferente por el mismo trabajo sino a ubicar en espacios laborales diferentes a hombres y mujeres. En primer lugar, la mujer soporta una parte desproporcionada de la carga del desempleo, llegando a más que duplicar la tasa de paro de los hombres. Los bajos salarios de algunos sectores dependerían más de su carácter de sectores feminizados que de una comparación estricta de las productividades respectivas. En general los sectores de bajos salarios, son sectores altamente feminizados (Fernández et al. 2004). La menor presencia de mujeres en puestos de responsabilidad, o simplemente en niveles profesionales superiores, se explica más por una persistente limitación de la promoción por parte de los hombres que por propia voluntad de las mujeres. De hecho las mujeres están sobrerrepresentadas en el grupo de mayor nivel educativo y sin embargo alcanzan en una proporción mucho menor los puestos de mayor responsabilidad. 1 La mayor presencia de mujeres en el empleo temporal (con la consiguiente menor antigüedad) y en el empleo a tiempo parcial muestran una situación de discriminación neta respecto a los hombres. 2 En este trabajo nos vamos a centrar en el análisis de la discriminación salarial siguiendo el primer enfoque. Es decir nos vamos a concentrar en la discriminación salarial pura y simple, lo que en ningún caso supone despreciar los otros aspectos de la discriminación por género. En términos técnicos, diremos que existe discriminación salarial cuando las diferencias salariales entre géneros no se deban a la existencia de 1 Este hecho puede explicar la persistencia de desigualdades salariales en el sector público, que ocupa a la mayor parte de mujeres con educación superior. 2 Si bien la mayoría de empleos a tiempo parcial son femeninos, la EPA muestra que en España la mayoría de mujeres que ocupan estos empleos no lo hacen por voluntad propia sino por las características de la ocupación o por no encontrar un empleo a tiempo completo. 3

4 diferencias en productividad. 3 Por tanto, el objetivo de este trabajo es analizar si existe discriminación salarial por género en el mercado laboral gallego, cuál es su magnitud, cuáles sus son sus principales determinantes y como han evolucionado todas estas características en el tiempo. Para ello, en primer lugar realizamos una primera aproximación para el calculo de la discriminación agregada siguiendo el método de la descomposición de Oaxaca. A continuación realizaremos un análisis más exhaustivo a partir del calculo de los índices Foster-Greer-Thorbecke (F-G-T). En Galicia, los estudios realizados sobre este tema son escasos. Además de los análisis descriptivos realizados en base a la explotación por parte del Instituto Nacional de Estadística de la Encuesta de Estructura Salarial de 1995 y 2002, los trabajos que han analizado la discriminación salarial son en general estudios de carácter nacional que ofrecen un análisis de las diferencias regionales. Así Aláez y Ullibarri (2000) sitúan a Galicia en una posición intermedia en términos de discriminación. En este trabajo se concluye que en Galicia solo el 35,6% de las diferencias salariales observadas entre hombres y mujeres estaban explicadas por diferencias en la productividad de los individuos, lo que sitúa a Galicia entre las comunidades donde el efecto de la discriminación es mayor (sólo superada por Murcia) aunque en términos absolutos, al partir de un diferencial salarial menor, su importancia se califique como media. Recientemente Gradín, Arévalo y Otero (2003) presentan un análisis detallado de la distribución de la renta en Galicia. Una parte importante del análisis se centra en el estudio de la discriminación salarial. A través de la descomposición de Oaxaca se analiza la discriminación salarial presente en la economía gallega comparándola con la española. El estudio analiza distintas estructuras salariales no discriminatorias, prestando especial atención a la variable ocupación. En este caso los resultados para Galicia sitúan la brecha salarial en el 17% del cual sólo un 13,2% se debe a diferencia de características y el 86,9% restante se debe a la discriminación. Aunque la estimación de la discriminación difiere ampliamente, ambos estudios coinciden en la importancia que este fenómeno tiene en la economía gallega 4. 3 Debemos tener en cuenta que la productividad no es directamente observable para el investigador. Por ello, es necesario estimar el nivel de productividad a partir de características observables. Su elección es trascendental para el análisis de la discriminación ya que la omisión de características importantes daría como resultado un sesgo que sobrevaloraría la discriminación. 4 Las diferencias observadas en las estimaciones de la discriminación pueden originarse tanto en la submuestra utilizada como en las características introducidas para aproximar la productividad. El elevado valor obtenido en la estimación de Gradín, Arévalo y Otero (2003) puede ser consecuencia directa 4

5 Aunque la discriminación salarial por sexo esta prohibida tanto en Galicia como en España y ha constituido uno de los principales ejes de la negociación colectiva, los resultados obtenidos en esta investigación son ciertamente preocupantes. Usando una muestra de la Encuesta de Estructura Salarial estimamos que en el año 1995, únicamente el 32,87% de las diferencias salariales por género son explicadas por diferencias en la productividad entre hombres y mujeres. Pero esta situación ya de por si mala, ha empeorado en 2002 donde solo el 24,61% de las diferencias se deben a diferencias en productividad. Todo esto a ocurrido a pesar de que en los últimos años las mujeres gallegas han realizado un enorme esfuerzo educativo. Los cambios en las políticas públicas (privatizaciones de un cierto número de actividades) y las políticas de flexibilización empresarial que, en general, han aumentado el grado de discrecionalidad en el control de la fuerza de trabajo, pueden estar explicando la persistencia de importantes desigualdades salariales en detrimento de las mujeres, principalmente en las profesiones con alto nivel educativo. Este último hecho parece indicar que son más las prácticas sociales diferentes que no las meras cualificaciones las que explican en mayor medida las diferencias. El trabajo se estructura de la siguiente forma: los dos apartados siguientes repasan brevemente la literatura relevante, precisan la metodología utilizada y muestran las características principales de la base de datos utilizada. En la cuarta parte se hace un análisis econométrico de las diferencias salariales por hora y se inicia un intento de diagnóstico de la situación laboral de la mujer. En la sección quinta, incorporamos al análisis de la discriminación salarial indicadores aplicados al estudio de la pobreza como son la Inversa de Lorenz Generalizada (Curva de discriminación) y la familia de índices propuestos por Foster, Greer e Thorbecke. Estos indicadores tienen la ventaja de ser descomponibles, lo que permite realizar un análisis más exhaustivo de los factores que caracterizan la discriminación salarial en Galicia además de permitir calcular la incidencia de la discriminación para distintos grupos sociales. La sexta parte resume los resultados principales y presenta algunas alternativas de política. Las tablas con los resultados principales se incluyen dentro del texto mientras que los resultados más detallados se presentan en un apéndice estadístico. de la no inclusión en los cálculos, de los asalariados a tiempo parcial y sobre todo de la no consideración como variable explicativa del sector de actividad del asalariado. 5

6 2. Breve repaso a la evidencia empírica Para el cálculo de la discriminación, una de las técnicas más utilizadas ha sido la descomposición de Oaxaca (1973) y Blinder (1973). Esta técnica consiste en descomponer el diferencial salarial en dos sumandos, uno recoge la parte del diferencial salarial correspondiente a la diferencia en características (productividad) entre hombres y mujeres, y el otro la parte del diferencial salarial que no viene explicado por esa diferencia en características, lo que también recibe el nombre de discriminación. Podemos encontrar numerosos trabajos aplicados a la economía española utilizando esta técnica para distintos periodos y regiones y que en todos los casos confirman la existencia de un importante fenómeno de discriminación salarial. Entre los mismos cabe destacar, sin ánimos de exhaustividad, Ugidos (1997a), De la Rica y Ugidos (1995), Hernández (1995), y Pérez y Hidalgo (2000). Otros autores centran su estudio en una comunidad autónoma, como en el caso de Aláez y Ullibarri (1999) para la comunidad autónoma vasca o Gradín, Arévalo y Otero (2003) para la comunidad gallega. Incluso algunos autores han realizado una comparación del nivel de discriminación para las diferentes comunidades autónomas como Aláez y Ullibarri (2000). Sin embargo, este método presenta algunos inconvenientes. Entre ellos uno de los más destacados en la literatura es que los resultados varían según el esquema retributivo de referencia utilizado como no discriminatorio y con las diferentes características usadas para estimar la productividad. Como consecuencia los trabajos ofrecen estimaciones diferentes según el esquema retributivo usado como referencia o las características introducidas. Otro de los problemas que presenta este método, e independientemente de lo anteriormente mencionado, es que sólo se tiene en cuenta el hombre medio y la mujer media para el cálculo de la discriminación. De este modo estamos suponiendo que la discriminación se distribuye homogénea a lo largo de la distribución sin tener en cuenta que puede haber grupos de mujeres más discriminados que otros. Es decir analizamos la discriminación sin tener en cuenta que ésta puede incidir más en unos grupos sociales que en otros. Por tanto, y como afirman del Río, Gradín y Cantó (2004) a la vez que desperdiciamos un volumen importante de información, estamos agregando los niveles de discriminación individuales asumien- 6

7 do que el valor de la discriminación es independiente del nivel de discriminación soportado por cada individuo. 5 Recientemente se han desarrollado otras técnicas que tienen en cuenta la distribución salarial, con la intención de mejorar la descomposición de la diferencia salarial entre hombres y mujeres, o dicho de otra forma, de realizar una mejor aproximación en el cálculo de la discriminación, y evitar centrarse únicamente en la media de la distribución. Una de estas técnicas es la de Juhn-Murphy-Pierce (1991) utilizada por autores como Blau y Khan (1996, 1997) o Simón (2004). Esta técnica mantiene el componente de la descomposición de Oaxaca que recoge el diferencial salarial debido a la diferencia en características (productividad). La diferencia está en la parte del diferencial que no es explicado por las características introducidas en el modelo (lo que el modelo de Oaxaca considera discriminación). En este caso ese componente se divide en dos, uno que representa el diferencial salarial atribuible a la posición en la distribución de los residuos salariales, que es interpretado como el nivel de habilidad inobservada, y otro que recoge el diferencial salarial debido a la dispersión salarial que es interpretado como los precios de las habilidades o de las características del individuo, lo que en este caso podríamos interpretar como discriminación. Sin embargo, esta técnica también presenta algunos problemas. Por un lado, la interpretación de uno de sus componentes como nivel de habilidades inobservadas es muy osado. Este valor puede deberse tanto a características inobservadas como a la simple omisión de variables explicativas. Por otro lado, al estar hablando de discriminación femenina, la interpretación de este componente sería aún más complicado, porque puede estar recogiendo parte de la discriminación (en muchos casos inobservable directamente). Además, tal y como demuestra Suen (1997), esta descomposición presenta un sesgo siempre que la posición en la distribución no sea independiente de la desviación típica. Otra técnica desarrollada recientemente y que ha tenido una importante aceptación son las regresiones cuantílicas, lo que permite estimar la discriminación para distintos puntos de la distribución. Para el caso español autores como Gardeazabal y Ugidos (2003) o Dolado y Llorens (2004), han calculado la discri- 5 Otras alternativas como las presentadas a continuación, permiten identificar las diferencias en términos de discriminación que probablemente se produzcan a lo largo de la distribución salarial. Además permite valorar en función de su incidencia personal la discriminación sufrida por cada individuo a la hora de calcular un valor agregado. 7

8 minación para distintos cuantiles para ver como evoluciona la discriminación a lo largo de la distribución. Otros trabajos también apuntan a la necesidad de prestar atención a la distribución de la discriminación, así Jenkins (1994), hace énfasis en este aspecto y apoyándose en la literatura de la pobreza y la desigualdad, define la curva de discriminación (que es equivalente a la Inversa de Lorenz Generalizada). Esta curva recogería la discriminación per cápita acumulada para el total de mujeres discriminadas. Las curvas de discriminación al ser un instrumento gráfico puede mostrarnos en una visión rápida de lo que está ocurriendo en esa economía, pero presentan el problema de que podemos encontrarnos con dificultades a la hora de realizar comparaciones, porque si las curvas se cortan ya no serían comparables. En esta misma línea, del Río, Gradín y Cantó (2004), adaptan los índices de pobreza Foster, Greer y Thorbecke (1984) al cálculo de la discriminación. Estos índices presentan propiedades muy deseables como las de continuidad, dominio, simetría, invarianza ante réplicas poblacionales, monoticidad débil, principio débil de transferencias. Pero estos índices también poseen una característica que resulta importante para los objetivos de este trabajo, que es la descomponibilidad. Esta propiedad permite calcular los índices para subpoblaciones, lo que es una herramienta importante para hacer un estudio más profundo de la discriminación y ver en que subgrupos poblacionales incide en mayor medida la discriminación. Esta propiedad puede presentar el problema que apuntaba Sen(1976) de que la pobreza de un grupo (discriminación en nuestro caso) no sea independiente de otro grupo. 3. Los datos: la Encuesta de Estructura Salarial La principal fuente de información utilizada en este trabajo es la Encuesta de Estructura Salarial, elaborada para 1995 y 2002 por el Instituto Nacional de Estadística. Se trata de una encuesta con un amplio número de observaciones, si bien no representa al total de la población ocupada. Concretamente, la población de referencia está formada por todos los trabajadores por cuenta ajena 6 que presten sus servicios en centros de cotización de 10 o más trabajadores en un grupo amplio de actividades entre las que se excluyen las agrícolas, ganaderas y pesqueras, la Administración Pú- 6 Se excluyen los presidentes, miembros de consejos de administración y en, general, todo aquel personal cuya remuneración no sea principalmente en forma de salario, sino por comisiones o beneficios. 8

9 blica, Defensa y Seguridad Social obligatoria, personal doméstico y organismos extraterritoriales. La Encuesta de Estructura Salarial del año 1995 no incluía a los grupos M, Educación; N, Actividades sanitarias y veterinarias, servicios sociales; O, Otras actividades sociales y de servicios prestados a la comunidad; servicios personales grupos que también se han excluido del análisis para mantener la homogeneidad sectorial entre los dos periodos utilizados en este trabajo. Dos son los principales inconvenientes para analizar la discriminación salarial sobre la base de esta encuesta. En primer lugar, no existen datos sobre variables significativas en el análisis de la determinación de los salarios, y que pueden ser muy importantes para explicar el diferencial salarial por género como son la experiencia laboral o el estado civil. En segundo lugar, ya se ha mencionado que los encuestados son en su totalidad asalariados del sector privado pertenecientes en general a empresas de mediano y gran tamaño (recordar que se excluyen de la muestra los asalariados de centros de cotización de menos de 10 trabajadores) donde se excluye la agricultura y la pesca, además de bastantes sectores de servicios. La influencia de estas características de la muestra sobre el grado de discriminación salarial no esta clara. El hecho de no incluir a los empleados del sector público sobreestimaría el diferencial salarial 7. Sin embargo, la falta de datos de empresas pequeñas y la no inclusión de algunos sectores de servicios privados, donde la discriminación puede ser más elevada, jugaría en dirección contraria infravalorando la estimación de la discriminación salarial. 8 Ambos hechos pueden ser muy importantes en la economía gallega, donde el 30% de los asalariados pertenecen a sectores no cubiertos por la encuesta. La incidencia por sexo del grupo excluido es bastante diferente (representa el 22% del trabajo asalariado masculino y el 41% del femenino). Sin embargo, ambos inconvenientes son menores cuando se valora la ventaja que supone trabajar con una muestra de las dimensiones de la EES y que incluye información tanto de los asalariados como de los establecimientos en los que están ubicados, lo que permite alcanzar una amplia comprensión de los procesos relacionados con la determinación de los salarios tanto por el lado de la demanda como de la oferta de trabajo. Además debemos tener en cuenta que los sectores reco- 7 El peor trato relativo en salarios para la mujer se concentra en el sector privado (Ugidos 1997 y García et al. 1998). 8 La exclusión de las pequeñas empresas deja fuera a muchas asalariadas que trabajan en el pequeño comercio y empresas de servicios donde los salarios medios son también inferiores. 9

10 gidos en la EES son todos los que históricamente han presentado un mayor grado de discriminación. La estimación de la discriminación salarial por género se ha realizado sobre la base del salario/hora normal calculado como la ganancia mensual entre las horas trabajadas (normales y extraordinarias) del mes de referencia (octubre). Este mes no se caracteriza por pagos ni periodos de ausencia de carácter estacional (pagos de vencimiento superior al mes o periodos vacacionales) lo que permite obtener unas ganancias mensuales "normales u ordinarias" minimizando las incidencias en la respuesta al cuestionario debido al comienzo o finalización de la actividad laboral durante dicho mes. Esto supone que la ganancia hora resultante sea inferior a la que se obtendría si se utilizasen datos anuales al sumar los premios y pagos extraordinarios que se realicen en periodos aleatorios o con periodicidad superior al mes. La razón de usar este método es que la estimación de las horas trabajadas en el mes de referencia es más precisa que las horas anuales. Sin embargo, esta elección puede suponer una infravaloración de la discriminación salarial por género, ya que no se recoge la discriminación que se podría producir por otorgar mayores premios salariales a los hombres, sin ir ligados a su productividad. Por último, para poder realizar comparaciones entre trabajadores, la ganancia mensual de aquellos que no han obtenido un salario mensual completo debido a ausencias no remuneradas se ha ajustado teniendo en cuenta los días de salario completo. 9 Los estadísticos descriptivos de la muestra para los dos años analizados se pueden encontrar en el cuadro 1 del anexo. En el mercado de trabajo gallego, la media de edad de la mujer trabajadora es menor que la del hombre, característica que se repite para el conjunto de la economía española. En gran medida este dato es consecuencia directa de la entrada más tardía de la mujer en el mercado de trabajo. Concretamente, en 1995 la edad media femenina es de 36,93 años frente a 40,72. En 2002 el mercado laboral se rejuvenece, es decir disminuye la edad media de los trabajadores. Muy relacionada con la variable edad está la antigüedad en la empresa. Igual que en el caso anterior la mujer presenta una menor antigüedad relativa al hombre. En 1995 las 9 Estos ajustes tienen como objetivo estimar la discriminación que hay en condiciones normales, es decir, lo que sería la discriminación base distinguiéndola de la discriminación que podrían causar otros factores como los premios, que tienen un carácter más discrecional. Además de esto se han aplicado distintos filtros (antigüedad superior a edad del trabajador, salarios negativos...) para evitar las observaciones atípicas. 10

11 mujeres en media contaban con 9,87 años de antigüedad frente a 11,30 del hombre. En 2002 disminuye de forma considerable en numero de años medios de antigüedad en la empresa (5,91 y 8,19 respectivamente) consecuencia directa del incremento del empleo y la elevada temporalidad. El hecho mas significativo es la drástica reducción del peso relativo 10 de los trabajadores con antigüedad superior a 9 años (para los hombres pasa del 47,12% a 32,72% y para las mujeres de 41,10% a 23,12%), que además de indicar la clara renovación en el mercado de trabajo, muestra la mayor dificultad de la mujer para alcanzar una elevada antigüedad. Otra variable muy importante es la educación, ya que el nivel educativo de los trabajadores (entendido como los estudios terminados) influye positivamente en el salario: a mayor nivel de estudios mayor salario. En este caso las mujeres superan a los hombres en el número medio de años de educación formal, lo que justificaría que a igualdad del resto de factores, las mujeres tuvieran unas ganancias medias superiores a las de los hombres para el conjunto de la economía. En 1995 las mujeres en media contaban con 8,95 años de educación frente a 8,57 los hombres 11 En 2002, la distancia relativa se mantiene aunque aumenta la media de años de educación formal para ambos sexos (9,36 Y 8,93 respectivamente). Sin embargo, esta situación no se corresponde con la distribución por ocupaciones y la mujer no consigue establecerse en las ocupaciones que necesitan un mayor capital humano (para las que están formadas), por lo tanto hay un porcentaje alto de mujeres subocupadas que finalmente se traduce en diferencias salariales importantes entre hombres y mujeres por nivel educativo. En 1995 sólo un 1,55% de las mujeres eran gerentes, un 2,88% universitarias y un 4,55% técnicos, frente a un 4,37%, 3,34% y 8,21% de hombres, respectivamente. En 2002, la situación relativa de las mujeres mejora en el caso de la ocupación de técnico (un 10,62% de las mujeres son técnico frente a un 11,63% hombres) mientras que en el caso de las universitarias, aumentan su peso (3,64%) aunque no tanto como lo hacen los hombres (5,03%). Por otro lado, la situación empeora en el caso de los gerentes donde en 2002 sólo suponen un 0,75% de las mujeres frente a un 2,72% de los hombres. También cabe destacar que el peso relativo de las mujeres en la ocupación de administrativos (31,48%) es muy superior al del hombre (10,51%), mientras 10 El peso relativo se obtiene como el numero de mujeres / hombres en el segmento de antigüedad dividido entre el total de mujeres / hombres. 11 Para estimar los años que una persona tiene de educación formal, se le atribuye a cada nivel educativo un número que se corresponde con los años, en condiciones normales, que le llevaría alcanzar ese título. 11

12 que en el caso de los hombres son las ocupaciones de cualificado (34,74%) y operadores (22,48%) las que presentan un mayor peso relativo. En 2002 la distribución de la mujer por ocupaciones cambia sensiblemente perdiendo peso en los administrativos (alrededor de 10 puntos porcentuales situándose en el 21,82%). Sin embargo, el hecho mas significativo es el aparente trasvase de mujeres cualificadas a no cualificadas durante este periodo, trasvase que no se produce en el caso del hombre. El peso relativo de las mujeres en ocupaciones cualificadas ha pasado de 17,53% en 1995 a 7,19% en 2002 mientras que las no cualificadas han pasado de significar el 6,97% en 1995 al 14,79% en Este dato parece incidir en la existencia de un problema grave de subocupación en el caso de las mujeres que incrementando su formación reducen su participación en las ocupaciones directamente relacionadas. En el caso de la temporalidad, en 1995 la mujer está relativamente más afectada por esta característica que el hombre. Concretamente había un 31,96% de trabajadoras temporales frente a un 28,85% de hombres. En el 2002 aumenta la temporalidad de los hombres, hasta el punto que supera, aunque por muy poco, la incidencia de la temporalidad en las mujeres (33,29% de hombres frente a 33,01% de las mujeres). 12 Donde las diferencias vuelven a ser muy acusadas y además muestran una clara tendencia a incrementarse con el paso del tiempo es en el tipo de jornada laboral (tiempo parcial o tiempo completo). La presencia de la mujer es mayoritaria en el empleo a tiempo parcial con una incidencia muy diferente (en 1995 había un 7,49% de mujeres a tiempo parcial frente a un 0,97% de hombres, porcentajes que han pasado a ser el un 20,01% para las mujeres y un 3,88% para los hombres). Este dato explicaría que el salario medio por hora de la mujer fuese inferior al de los hombres y que además las diferencias se incrementases entre los dos años analizados. Otras diferencias destacables entre hombres y mujeres son el diferente tamaño de empresa donde se concentran y el tipo de convenio que cubre a la mayoría de los trabajadores. Respecto al tamaño, los hombres se concentran en empresas de entre 20 y 50 trabajadores, mientras que las mujeres se concentran mayoritariamente en empresas de mayor tamaño. En relación al tipo de convenio, la mujer se encuentra cubierta principalmente por convenios nacionales (46,87%), mientras que los hombres por convenios de ámbito provincial o autonómico de sector (45,22%). Sin embargo, en 2002 se produce un cambio, y a pesar de 12 Este dato es muy relevante, al reducir la capacidad de la temporalidad para explicar el freno al aumento de la antigüedad de la mujer en la empresa. 12

13 que las tendencias relativas se mantienen, la mayoría de las mujeres también cuentan con un convenio provincial o autonómico de sector (48,69%). A pesar de ello, sigue habiendo un importante porcentaje de trabajadoras (superior al de los hombres) con convenios de ámbito nacional (39,80%). Por último, en cuanto a la rama de ocupación, los datos permiten hablar de sectores claramente femeninos, como la Industria de confección y peletería con 85,96% de mujeres en 1995 y Industria textil con un 68,96%. En 2002 este fenómeno incluso se agudiza en estas dos ramas de actividad con un 90,55% y 69,50% de mujeres respectivamente. Por otro lado, también nos encontramos con ramas de actividad donde la mujer apenas tiene presencia, este es el caso de Metalurgia con un 2,32% mujeres y Fabricación de otro material de transporte con un 2,81%. En oposición a la tendencia extremista mostrada por los sectores femeninos, en estas ramas masculinas la mujer adquiere un poco más de peso con un 6,04% y un 5,28% respectivamente. Resumiendo, podemos caracterizar a la mujer trabajadora como más joven que el hombre, con menos antigüedad, más educada pero subocupada y que sufre más los contratos a tiempo parcial. 4. Estimación de la discriminación agregada a través de la descomposición de Oaxaca A continuación ofrecemos una estimación de la discriminación agregada en Galicia para los años 1995 y 2002, a través de la descomposición de Oaxaca (1973) y Blinder (1973). Este método se basa en el planteamiento de Becker (1957), según el cual en ausencia de discriminación el cociente de salarios entre dos grupos (en este caso hombres y mujeres) debe ser igual al cociente de sus respectivas productividades. Para estimar la productividad, procedemos a estimar dos ecuaciones salariales micerianas por mínimo cuadrados ordinarios una para cada sexo, donde ln w = Z βˆ + u w i, el salario hora para cada individuo, i i i Z i, el vector de características individuales, βˆ, el vector de coeficientes estimados y u i, el término de error. La discriminación salarial se ha calculado suponiendo que la estructura salarial no discriminatoria es la de los hombres, es decir que en ausencia de discriminación, 13

14 hombres y mujeres serían retribuidos a los mismos precios, en este caso el de los hombres. Aunque esta es la estructura salarial no discriminatoria más usada, en la literatura aplicada se han propuesto otras posibilidades. Por ejemplo, Oaxaca (1973) también propuso utilizar como precios no discriminatorios las retribuciones de las mujeres, aunque en este caso lo que obtendríamos es el nepotismo, es decir un favoritismo hacia los hombres, donde los hombres recibirían retribuciones por encima de su productividad. Neumark (1988) propone que la estructura no discriminatoria esté entre la femenina y la masculina, en este caso la parte no explicada estaría dividida en dos, un sumando que representaría la discriminación y otro el nepotismo. En nuestro caso, la discriminación salarial se obtendría a partir de la siguiente expresión: ln w ln w = ( Z Z ) ˆ β + ( ˆ β ˆ β ) Z h m h donde la barra superior indica la media de la variable y los subíndices h y m significan hombre y mujer respectivamente. En esta ecuación, el diferencial salarial medio se obtiene como suma del diferencial salarial explicado por las características 13 (primer sumando), más la discriminación, o lo que no es explicado por las características introducidas en el modelo (segundo sumando). En la tabla 1 presentamos los resultados para Galicia en el año 1995 y En 1995 el salario femenino representaba un 80,80% del masculino, es decir, que el diferencial salarial era cercano a un 20%. Aunque si no hubiese discriminación y las características de hombres y mujeres fuesen retribuidas a los mismos precios (en este caso a los precios masculinos), el diferencial salarial se reduciría a un 6,31% lo que significa que en 1995 la discriminación suponía un.12,89% En 2002 el diferencial salarial entre hombres y mujeres aumenta situando al salario femenino en solo el 77,77% del masculino. Este aumento del diferencial se produce aunque las diferencias en características entre hombres y mujeres se reducen (en 1995 explican un 6,31% frente al 5,47% en 2002), lo que inevitablemente significa un incremento en el nivel de discriminación que pasa a representar el 16,76% del salario masculino. Es decir, en 2002 la discriminación supone más del 75,39% del diferencial salarial existente frente al 67,13% que suponía en Efectivamente en 1995, aunque la mujer fuese retri- m h h m m 13 Hemos incluido variables relacionadas tanto con las características individuales del trabajador (experiencia potencial, antigüedad o nivel de estudios alcanzado), como variables relacionadas con el puesto de trabajo (ocupación, tipo de contrato, tipo de jornada, tamaño de empresa, tipo de convenio y sector de actividad). 14

15 buida sin ningún tipo de valoración negativa, su ganancia alcanzaría sólo el 93,69 de la ganancia de un hombre (W m / W h ) *. En 2002 la diferencia en características entre hombres y mujeres se reduce pasando la retribución media de la mujer sin discriminación, a suponer el 94,53 de la retribución de un hombre. Sin embargo, la discriminación ha aumentado en este periodo, lo que incluso a compensado el acercamiento en características aumentado el diferencial salarial real existente entre hombres y mujeres (W m / W h ). Tabla 1: Discriminación para Galicia según la descomposición de Oaxaca Año W m / W h (W m / W h ) * (en ausencia discriminación) Diferencial salarial por diferencia de características Discriminación ,80% 93,69% 6,31% 12,89% ,77% 94,53% 5,47% 16,76% Este resultado negativo, sobre todo si tenemos en cuenta las políticas antidiscriminatorias llevadas a cabo por las distintas administraciones durante este periodo, requiere una profunda reflexión sobre el funcionamiento real del mercado de trabajo en Galicia. Podemos comenzar esta reflexión contestando a las siguientes preguntas: Qué está detrás de este aumento de la discriminación?, Se ha distribuido uniformemente este aumento entre sectores y grupos sociales? Contestar a estas preguntas supone abandonar el marco de análisis agregado propuesto por Oaxaca y pasar a estimar la discriminación salarial individuo a individuo. 5. Análisis distributivo El cálculo de la discriminación individual ofrece la posibilidad de analizar la discriminación en todos los puntos de la distribución salarial, lo que permite centrarnos en los aspectos distributivos de la discriminación salarial. Para obtener la discriminación individual debemos calcular para cada mujer i la diferencia entre el salario estimado si sus características son retribuidas a los precios medios masculinos ( r mi ) y 15

16 el salario estimado si sus características son retribuidas a los precios medios femeninos ( y mi ). 14 El estudio se ha centrado en el análisis de valores relativos, en lugar de en valores absolutos, dado que el objetivo no es saber cuánto ganan las mujeres, sino medir lo que en relación a los hombres con las mismas características. Por lo tanto, para cada mujer estimaremos su nivel de discriminación respecto a lo que sería su remuneración en ausencia de discriminación (es decir a precios masculinos). De esta forma definimos v mi tal que: v mi rˆ = mi yˆ rˆ mi mi La información individual sobre la discriminación así obtenida, permite calcular la denominada Curva de Discriminación Normalizada o Inversa de la Curva de Lorenz Generalizada Normalizada. Esta curva recogería la discriminación per cápita acumulada para el total de mujeres discriminadas en orden decreciente a partir de las trabajadoras más discriminadas. Analíticamente tenemos que calcular para cada ( 0 p 1), siendo: v ) max{ v,0} i ( m mi D( g; p) k = = i 1 g i n p = k / n g =, vector de discriminación salarial individual, n número total de trabajadoras y k cualquier número entero tal que k n. Podemos definir q = k * / n como el porcentaje de mujeres que sufren discriminación, lo que nos permite estimar la intensidad de la discriminación. Además, la mayor o menor concavidad de la curva mostraría como se distribuye esa discriminación. En la siguiente gráfica se muestran las curvas de discriminación gallegas, para el año 1995 y Ambos salarios se obtienen según las siguientes expresiones: y exp( ) mi = Z mi β m ; r mi = exp( Z mi β h ). 16

17 Gráfico 1: Curvas de discriminación de la economía gallega para los años 1995 y 2002 Discriminación relativa 0,18 0,16 0,14 95% 0,12 88% 0,1 0, ,06 0,04 0,02 0 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% % Mujeres Las curvas muestran el distinto valor de la discriminación salarial en 1995 y A este hecho debemos añadir que en 2002 hay un mayor porcentaje de mujeres discriminadas (un 95% frente a un 88% en el 1995). La mayor concavidad de la curva en el tramo inicial para el año 1995 indica que las mujeres mas discriminadas han mejorado su posición relativa con el paso del tiempo. Sin embargo, no podemos decir en qué año la economía gallega presenta mayor bienestar porque las curvas se cortan, es decir, no son comparables. Para solucionar este problema vamos a recurrir a los índices de Foster, Greer y Thorbeke que podemos definir como: k* 1 α ( ) α ( vmi ) = v mi dr, α > 1 n i= 1 donde sería el coeficiente de aversión a la discriminación 15 y k* el número de mujeres discriminadas. El resultado de calcular los índices de F-G-T, por decilas de renta se presenta en la tabla En 1995, los tramos de renta medios-bajos son los que soportaban un mayor riesgo de que discriminación. En 2002 esta situación se mantiene aunque la discriminación se distribuye más homogéneamente entre los distintos grupos. Sin embargo, el cambio más significativo es el importante incremento de la incidencia en los tramos superiores de renta. 15 Cuanto mayor sea, mayor es la ponderación de las mujeres más discriminadas 16 Se han calculado todos los índices para un valor de =2. Utilizar un mayor podría considerase como una ponderación excesiva de las mujeres más discriminadas. 17

18 Tabla 2: índices de F-G-T por decilas Mujeres con w/h inferior al p10 0,0307 0,0448 Mujeres con w/h entre el p10 y el p20 0,0314 0,0416 Mujeres con w/h entre el p20 y el 30 0,0353 0,0338 Mujeres con w/h entre el p30 y el p40 0,0298 0,0304 Mujeres con w/h entre el p40 y el p50 0,0331 0,0288 Mujeres con w/h entre el p50 y el p60 0,0234 0,0281 Mujeres con w/h entre el p60 y el p70 0,0207 0,0341 Mujeres con w/h entre el p70 y el p80 0,0138 0,0352 Mujeres con w/h entre el p80 y el p90 0,0240 0,0334 Mujeres con w/h mayor al p90 0,0177 0,0325 En la tabla 3 se muestran los valores estimados para los índices F-G-T según el nivel de estudios alcanzados. En 1995, la incidencia de la discriminación por nivel de estudios está polarizada. El riesgo de discriminación es mayor tanto para los niveles educativos más altos como para los niveles más bajos. Esto rasgo se acentúa en 2002, donde el aumento de la incidencia de la discriminación se produce en mayor medida en el grupo de sin estudios y en de las trabajadoras con más estudios (licenciadas, ingenieras, doctoras, postgraduadas). En el caso de las trabajadoras sin estudios hay que tomar ese dato con mucha cautela dado ya que el porcentaje de mujeres que están en esa categoría es ínfimo (1%). Tabla 3: índices de F-G-T según el nivel de estudios alcanzados Sin estudios 0,0249 0,0782 Educación primaria completa 0,0399 0,0321 EGB completa 0,0262 0,0476 Bachiller 0,0146 0,0254 FP de grado medio o equivalente 0,0195 0,0228 FP de grado superior o equivalente 0,0108 0,0323 Diplomados universitarios, o equivalentes 0,0212 0,0252 Licenciados, ingenieros, doctores, postgrado 0,0365 0,

19 En la tabla 4 recogemos la incidencia de la discriminación por ocupación. En 1995 son los cualificados, junto con los gerentes y los operadores, las categorías que muestran un mayor valor del índice F-G-T. En el otro extremo se sitúa la ocupación de servicios (restauración, servicios personales y dependientes de comercio) donde el índice toma su valor mínimo. En este caso también se producen un gran salto cuantitativo y cualitativo en 2002, donde los gerentes y universitarios son las ocupaciones donde se ha producido un mayor incremento de la incidencia de la discriminación y, por lo tanto, son ahora estas ocupaciones las que presentan el mayor riesgo de discriminación. Estos resultados están en sintonía con los mostrados en la tabla anterior donde eran los trabajadores con un mayor nivel de estudios (los que en principio ocupan las ocupaciones de universitarios y gerentes) los que mostraban un mayor riesgo de discriminación. Tabla 4: índices de F-G-T según la ocupación Índices FGT % mujeres Índices FGT %mujeres Gerentes 0,0398 8,81% 0, ,65% Universitarios 0, ,07% 0, ,85% Técnicos 0, ,13% 0, ,32% Administrativos 0, ,98% 0, ,43% Servicios 0, ,98% 0, ,86% Cualificados 0, ,10% 0,0600 8,46% Operadores 0, ,58% 0, ,13% No cualificados 0, ,14% 0, ,67% Peones 0, ,43% 0, ,02% Anteriormente hemos hablado de otros tipos de discriminación, entre ellos de la discriminación ocupacional. Relacionado con esto aparece en la literatura un efecto constatado, que es que aquellas ocupaciones más feminizadas, es decir, con un porcentaje de mujeres más alto tiene un salario medio por hora inferior. Hay entonces una relación entre la discriminación ocupacional y la discriminación salarial? Los resultados obtenidos muestran una importante correlación entre el grado de discriminación por ocupación y el porcentaje de mujeres en esa ocupación (coeficiente de correlación igual a -0,66 en 1995 y a -0,56 en 2002). Este resultado implica la necesi- 19

20 dad de analizar con detalle la discriminación ocupacional ya que puede ser el origen de gran parte de la discriminación salarial. Por último, en la tabla 5 presentamos los índices por rama de actividad. Los resultados muestran la misma pauta de comportamiento temporal presente en las anteriores tablas. Los índices de 2002 indican un claro incremento de la discriminación que en algunas ramas incluso podríamos caracterizar como espectacular. Sin embargo, estos datos hay que tomarlos con cautela porque en algunos casos existen problemas de significatividad. Igual que en el caso anterior podríamos analizar si existe alguna relación entre discriminación salarial y actividades productivas femeninas. Es decir, hay alguna relación entre el porcentaje de mujeres que hay en una rama de actividad y el grado de discriminación que ésta presenta? Los datos de la tabla 5 muestran que no hay ningún tipo de relación, ni directa ni inversa, entre estas dos variables, es decir que estos dos tipos de discriminaciones no tienen porque ir unidos. 20

21 Tabla 5: índices F-G-T por rama de actividad Índices FGT % mujeres Índices FGT %mujeres Extracción de minerales no metálicos ni energéticos 0,0021 9,68% 0, ,91% Industria de productos alimenticios y bebidas 0, ,30% 0, ,57% Industria textil 0, ,96% 0, ,50% Industria de confección y peletería 0, ,96% 0, ,55% Industria del cuero y del calzado 0, ,42% 0, ,21% Industria do corcho 0,0165 8,46% 0, ,20% Industria do papel 0,0697 6,45% 0, ,46% Industria de artes gráficas 0, ,76% 0, ,78% Industria química 0, ,50% 0, ,47% Fabricación de productos de caucho y materiales plásticas 0, ,19% 0, ,31% Fabricación de otros productos minerales no metálicos 0, ,04% 0,0364 8,69% Metalurgia 0,0169 2,32% 0,0785 6,04% Fabricación de productos metálicos, excluida maquinaria 0,0093 3,31% 0,0236 9,55% Fabricación de maquinaria y material no eléctrico 0,0127 4,34% 0,0414 7,69% Fabricación de maquinaria y material eléctrico 0, ,53% 0, ,00% Fabricación de automóviles y remolques 0,0035 6,82% 0, ,64% Fabricación de otro material de transporte 0,0203 2,80% 0,0553 5,28% Fabricación de muebles y otras industrias manufactureras 0,0129 9,55% 0, ,21% Producción y distribución de energía eléctrica/ gas/ agua 0,0306 6,55% 0,0466 8,51% Captación, depuración y distribución, de agua 0,0515 9,41% 0, ,06% Construcción 0,0009 3,13% 0,0358 5,21% Venta y reparación de vehículos, y venta de combustible 0,0178 9,99% 0, ,92% Comercio al por mayor e intermediación del comercio 0, ,85% 0, ,87% Comercio al menor y reparaciones domésticas 0, ,23% 0, ,29% Hostelería 0, ,85% 0, ,47% Transporte terrestre e por tubería 0,0102 6,52% 0,0278 9,42% Actividades anexas a los transportes, y agencias de viaje 0, ,64% 0, ,17% Correos e telecomunicaciones 0, ,67% 0, ,60% Intermediación financiera, excepto seguros y planes de pensiones, 0, ,38% 0, ,22% Seguros y planes de pensiones 0, ,06% 0, ,35% Otras actividades empresariales 0, ,86% 0, ,61% 21

22 6. Conclusiones Desde la instauración de la democracia se han producido importantes avances en el reconocimiento de derechos sociales y laborales de las mujeres. Sin embargo, la situación de la mujer trabajadora gallega a principios del siglo XXI dista de haber alcanzado los niveles de igualdad que las leyes reconocen. En este trabajo hemos analizado uno de los principales elementos identificadores de esta falta de igualdad de oportunidades: la existencia de criterios discriminatorios en la valoración del trabajo de las mujeres. El análisis parte de un hecho constatado: la ganancia media de las mujeres es inferior a la de los hombres. Nuestro primer objetivo es hallar las causas que explican este diferencial analizando la posible existencia de discriminación salarial en perjuicio de las mujeres. En segundo lugar, analizando la evolución del diferencial salarial entre 1995 y 2002 aportar alguna luz sobre que factores pueden estar influyendo en la pervivencia de la discriminación salarial en Galicia. En este segundo punto, la utilización de índices de pobreza ha permitido calcular además de la discriminación a nivel agregado, la incidencia de la discriminación para distintos grupos sociales. Los resultados obtenidos muestran que entre 1995 y 2002 ha aumentado tanto el diferencial salarial como la discriminación en perjuicio de la mujer, sobre todo en aquellos grupos sociales que en 1995 estaban menos discriminados. Es decir, son las mujeres más formadas las que se encuentran en los mejores puestos y en las decilas de renta más altas las que sufren en 2002 un mayor incremento en la discriminación salarial. Esto es similar a lo que encuentran Dolado, J.J. y V. Llorens (2004). En cambio la discriminación ha disminuido o se ha mantenido prácticamente igual en aquellos grupos donde la discriminación era más intensa en el Al mismo tiempo también ha aumentado el porcentaje de mujeres discriminadas. Aunque en los cálculos realizados no estamos analizando al conjunto de la economía gallega (no se considera ni a las pequeñas empresas, ni a al sector agrario, ni algunas actividades del sector servicios, ni al sector público) estos resultados son muy preocupantes. De hecho, la reducción de la muestra en la dirección indicada y los conceptos salariales utilizados no asegura la sobrestimación de la discriminación sino quizás todo lo contrario. Por ejemplo, usar el salario normal, lo que supone no consi- 22