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EL IMPACTO DE LA MATERNIDAD EN LA BRECHA DE GÉNERO: EVIDENCIA EMPÍRICA

Presentación

 

En esta entrada traemos un artículo que presenta evidencias empíricas acerca de la brecha de género en el mercado laboral. La brecha de género es un grave problema a solucionar a día de hoy. Primero, porque es terriblemente injusto que las mujeres se vean desfavorecidas por su condición de ser mujer. Segundo, porque como sociedad, no tiene sentido no valorar sistemáticamente el talento de la mitad de la población por su género. Para poder solucionar un problema, en primer lugar, debemos saber cómo se origina, y cuál es la magnitud de ese problema. Para conocer los factores que causan la brecha de género (BG de ahora en adelante) y cuantificarla, los autores utilizan la incidencia de la maternidad sobre distintas variables relacionadas con el mercado laboral. El título original del paper es «Children and Gender Inequality: Evidence from Denmark» (Kleven et al., 2018). El paper original está disponible aquí. Los autores (todos hombres) son Henrik Jacobsen Kleven (Princeton University), Camille Landais (London School of Economics) y Jakob Egholt Sogaard (University of Copenhagen).

 

Es importante destacar que en este tipo de artículos los investigadores suelen utilizar varios enfoques o hacer múltiples análisis complementarios. En esta entrada se refleja lo que he considerado de mayor relevancia e interés. No relato cada uno de los análisis complementarios. Para ello esta el artículo original. No obstante, no hay ninguna conclusión relevante que se quede fuera, por lo que las conclusiones no están sesgadas.

Introducción

 

En primer lugar, los autores presentan el contexto en el que se desarrolló el análisis. Se presenta que a pesar de la reducción de la BG salarial en algunos países (por ejemplo, USA) respecto a Dinamarca, todavía existe una brecha de aproximadamente el 15-20% del salario, incluso cuando la brecha en la participación prácticamente ha desaparecido. Los autores suponen que la BG puede estar causada, al menos parcialmente, por la maternidad, y que se origina por distintos mecanismos; por ejemplo, por las características de los empleos.

Para contrastar esta hipótesis, los autores plantean el siguiente caso de estudio: observar la evolución de la variable que interesa ser analizada (Ingresos, horas trabajadas…), distinguiendo por género, en el período previo (5 años) al nacimiento de la primera hija, y en el período posterior al nacimiento del primer hijo (10 años). Si la maternidad no tiene efecto en estas variables, no deberíamos observar cambios abruptos en la dinámica de las variables en el momento del nacimiento.

 

3 Datos

Se utilizan los datos administrativos para toda la población de Dinamarca para el periodo 1980 – 2013. Estos datos están compuestos de distintas variables relevantes para el caso de estudio.

3.1 Variables de interés

 

La investigación se centra en conocer la evolución de distintas variables relacionadas con el mercado de trabajo: Ingresos, horas trabajadas, porcentaje de participación (número de trabajadores sobre el total de personas en edad de trabajar) y y ratio salarial (ingreso por hora de trabajo).

3.2 Variables de control

 

Como variables de control (aquellas destinadas a controlar las diferencias de de los distintos grupos analizados), se incluyen el género (para conocer las diferencias), la edad *(1) (para controlar las diferencias que surgen en las variables de interés debido a la edad) y el año *(2) (para controlar las diferencias propias del ciclo económico). Además, se utilizan datos del nivel educativo o el tipo de compañía en la que trabajan para realizar las estimaciones necesarias.

Metodología

 

Los investigadores observan cada una de las variables de interés (las mencionadas en el apartado anterior) durante los 5 años previos al nacimiento del primer hijo, y los 10 años siguientes. Las posibles diferencias debidas a otros factores quedan recogidas con el uso de las variables de control. Además, los autores suponen lo siguiente: Si bien las diferencias que se observan justo después del nacimiento son fácilmente atribuibles a la maternidad, en el largo plazo es más complejo determinar si se debe a ese motivo o a algún otro.

Para comprobar esto, los autores crean un grupo de control (que nos suena de otras entradas), es decir, cogen de muestra a las mujeres que no tienen hijos (obviamente, no se ven afectadas por la maternidad). Para compararlas con el grupo de tratamiento, es necesario asignarles una «maternidad placebo» *(3): Como no son madres, el procedimiento es el siguiente:

  1. Se calcula la edad media y la desviación típica *(4) en la que las mujeres tienen sus hijos, por nivel educativo y cohorte (Ej: las mujeres con estudios universitarios nacidas en los 70 tienen sus hijos a los 30 años, con una desviación típica de 2 años, lo que supone que el 95 % de ellas (aproximadamente) son madres entre los 28 y los 32).
  2. Sabiendo esto, al grupo de «madres placebo» les asignamos la maternidad placebo siguiendo ese criterio.

Así, tenemos 2 grupos (tratamiento y control) y 2 períodos (pre-maternidad y post-maternidad), por lo que se puede calcular el efecto de la maternidad usando un Diff-in-Diff! Esta metodología está detallada en una entrada anterior (aquí). Como siempre, para más detalles, consultad el artículo original.

El tercer análisis que realizan está basado en la descomposición de Blinder (Blinder, 1973) y Oaxaca (Oaxaca, 1973)*(5). Los autores añaden el cálculo del efecto de la maternidad a la metodología habitual. De este modo, consiguen descomponer qué parte de la BG se debe a la maternidad, qué parte a las diferencias en los niveles educativos y qué parte queda sin explicar.

Resultados y Conclusiones

Los resultados muestran que hasta el momento del nacimiento del primer hijo, los salarios de hombres y mujeres evolucionan de forma paralela. No obstante, en el momento en que se tiene un hijo, el salario de las mujeres sufre una caída del 30 %. Una década después del nacimiento, los salarios todavía son un 20% inferiores al nivel que tenían antes de la maternidad. Una imagen vale más que mil palabras:

 

La línea negra representa los salarios de las mujeres y la gris la de los hombres (Salarios relativos a su propio salario en el año previo a la maternidad). La línea roja vertical representa el momento de la maternidad. Vemos cómo el salario de los hombres no sufre ningún impacto, mientras el de las mujeres cae drásticamente.

A qué le imputan los autores este menor salario? Los autores observan que en el momento de la maternidad, las otras 3 variables relacionadas con el mercado de trabajo (Horas, % de participación y ratio salarial) sufren una caída. La magnitud de la misma es similar en los 3 casos, por lo que creen que el impacto de cada una de ellas es similar. Es decir, las mujeres cobran menos después de la maternidad en parte porque trabajan menos horas, en parte porque cae su participación en el mercado laboral (dejan el trabajo) y porque su salario por hora es menor.

Por otro lado, tal y como hemos comentado, los autores creen que las mujeres podrían optar por buscar profesiones valorando más la facilidad para la conciliación familiar que las perspectivas de mejora laboral. Para comprobar esta hipótesis, los autores elaboran un ranking de ocupaciones laborales (5 niveles en función de las retribuciones salariales medias). El análisis de los autores muestra que la maternidad las lleva a ocupar rangos inferiores a los de los hombres.

 Además, hemos comentado que los autores realizan un Diff-in-Diff para comprobar el efecto de la maternidad a largo plazo. En este caso, los efectos son una brecha de género del 23 %! a largo plazo.

Finalmente, los autores calculan que la fracción de diferencias salariales debida a la maternidad ha pasado de ser el 40 % en 1980 al 80 % en 2013. Esto se debe a 2 motivos: La desigualdad causada por la maternidad ha aumentado del 18 % al 20 %, pero la desigualdad total se ha reducido del 46 % al 26 %. En la imagen se entiende mucho mejor:

 

 

El área gris (Residual Gender Inequaility) es la proporción de la BG salarial no explicada por ningún factor. El área naranja (Education-Related Gender Inequality) son las diferencias salariales debidas a las diferencias en el nivel educativo y el área azul (Child-related Gender Inequality) son las diferencias causadas por la maternidad. Como se puede ver, las diferencias (la altura sumando las 3 áreas) se ha reducido, pero el tamaño que representa el área azul sobre el total (áreas azul, naranja y gris)  se ha disparado.

 

Bibliografia

Blinder, A. S. (1973). Wage discrimination: Reduced form and structural estimates. The Journal of Human Resources, 8(4):436–455.

Kleven, H., Landais, C., and Søgaard, J. E. (2018). Children and gender inequality: Evidence from denmark. Working Paper 24219, National Bureau of Economic Research.

Oaxaca, R. (1973). Male-female wage differentials in urban labor markets. International Economic Review, 14(3):693–709.

 

 Notas al pie

*(1) No se gana el mismo salario a los 20 años que a los 40, por ejemplo.

*(2) No es lo mismo el nivel de salarios que puede haber en una fase de crecimiento que en una fase de caída del PIB.

*(3) Un placebo es una tratamiento que quien lo suministra sabe que no tiene efecto. Como tomar un caramelo en vez de un antibiótico. En ciencias sociales es difícil asignar un placebo: Imaginad que para ver el efecto de la maternidad, a las mujeres que no son madres les dijésemos: «eh, habéis sido madres!!». Como no lo han sido… pues esa maternidad no tendría efecto, y seria un placebo. Es ridículo pensar en hacer eso, verdad? Bueno, lo que se hace en estos casos es coger los datos y en la casilla donde pone si es madre o no, indicamos que si lo es cuando realmente no lo es. Así comparamos a «madres de verdad» con «madres placebo».

*(4) La desviación (dt) típica o desviación standard (ds) son 2 medidas de dispersión. Podríamos decir que representa, en media, cuanto se desvían los datos de la media. Ejemplo sencillo: si tu tienes 6 euros y yo 4, tenemos 5 de media. Si tienes 9 y yo 1, también tenemos 5 de media, pero en el primer caso la dt seria 1.41 y en el segundo 5,65.

*(5) La descomposición de BO consiste básicamente en calcular (mediante una técnica estadística) qué parte de las diferencias salariales entre hombres y mujeres se debe a las diferencias en las características – por ejemplo, puede ser que un grupo tenga un mayor nivel educativo, en media, y por ello tenga un mayor salario – y qué parte de las diferencias se deben a una distinta retribución de las características – por ejemplo, que los hombres universitarios cobren mas que las mujeres universitarias sería un caso de diferencias en la retribución de un factor, nivel educativo en este caso -.

2 comentarios a EL IMPACTO DE LA MATERNIDAD EN LA BRECHA DE GÉNERO: EVIDENCIA EMPÍRICA

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