en los hogares impulsó la creación y expansión del movimiento feminista
(Kergoat, 2009).

El conjunto de movimientos políticos y sociales que apuntan a la construcción de la igualdad de derechos entre hombres y mujeres fue fundamental en la lucha por la construcción de los derechos de las mujeres y para la percepción colectiva de que existe una opresión social que permea la sociedad respaldada por las normas de género. Para Melo & Thomé (2018), el feminismo se define como un movimiento político-social caracterizado por el alcance de generar igualdad de derechos entre mujeres y hombres. A lo largo de las décadas, el movimiento feminista se ha desarrollado en distintos ámbitos sociales y con ello ha podido representar a distintos colectivos de mujeres. Si bien no se debe tratar a las corrientes feministas como una sucesión lineal, su evolución contribuyó directamente a la comprensión de su condición de vulnerabilidad.

El desarrollo del movimiento feminista junto con los enfoques marxista y socialista, implicó la inclusión en el debate sobre lo negro y lo interseccional. Se apuntaba a proponer mejores estructuras para enfrentar los problemas sociales, agregando cortes más allá del género e investigando otros frentes que incorporasen y aumentasen las desventajas de un grupo (Collins & Bilge, 2021). En este sentido, en el campo de las producciones académicas, Biroli & Miguel (2015) explican la necesidad de utilizar tres ejes ineludibles para los análisis económicos y de desigualdad, a saber: género, raza y clase. Por lo tanto, comprender cómo estos ejes emergen en la lucha feminista y se consolidan para los análisis del mercado laboral es relevante para el análisis que aquí se realiza.

Las nuevas corrientes del feminismo contribuyen al debate aportando características opresivas al sistema de organización social. Las feministas marxistas y socialistas postulan que las opresiones que sufren las mujeres tienen su origen en el sistema capitalista en el que están insertas. Las relaciones de producción contribuyen a la estructuración del trabajo no remunerado de las mujeres, es decir, la división del trabajo está en la raíz de la opresión que sufren las mujeres (Biroli & Miguel, 2015). No utilizar el género en los estudios y luchas marxistas y socialistas borró las nociones de género y se centró solo en la clase como medida de opresión. Para ello, se enumeran dos cuestiones desde el punto de vista de las feministas que justifican su crítica al movimiento: la tolerancia y legitimación de la explotación de las mujeres, y la jerarquización entre mujeres basada en privilegios de clase (Biroli & Miguel, 2015). Frente a esto, las feministas marxistas y socialistas creen en una posición subordinada de un grupo de mujeres en relación con otros, además de la superposición de hombres
en relación con las mujeres, que ya había sido discutida por otras corrientes feministas. En términos prácticos, Melo & Thomé (2018) señalan que las soluciones colectivas propuestas por este enfoque contribuyeron a la formación de políticas públicas en la URSS y también en los Estados de Bienestar europeos durante el siglo XX.

En cuanto a los temas raciales, se puede señalar que el feminismo negro cobró fuerza a partir de la década de 1960 con la percepción de que el movimiento feminista general no incluía a las diferentes mujeres en su lucha, especialmente las reivindicaciones de las mujeres negras. No se trataba de suspender o rebajar el peso del género como categoría de análisis, sino partir de la división sexual del trabajo y de la doble moral sexual que impacta a las mujeres de diferentes formas y grados, para incluir una lucha que no era parte hasta entonces de la agenda feminista y antirracista (Biroli & Miguel, 2015). En esta dirección, el debate comienza a considerar que existe un punto de vista femenino basado en las asimetrías que pueden aparecer en la posición de poder en las relaciones de clase y género, o en las relaciones de raza y género (Hirata, 2014). Así, la perspectiva de las mujeres de los grupos subalternos contribuyó a la diversificación de las concepciones y prácticas políticas en el feminismo, y al reconocimiento de la diferencia existente entre las mujeres (Carneiro, 2003).

Para condensar la multiplicidad de miradas, el debate interseccional surge de la interrelación de varios roles de género construidos socialmente. Interseccionalidad fue un término utilizado por Kimberlé Crenshaw en su tesis doctoral y desde entonces se ha instalado como modo de analizar las vulnerabilidades cruzadas. Según Crenshaw (2002), para comprender la posición social de las mujeres es necesario considerar los múltiples sistemas de subordinación como el racismo, el patriarcado, el clasicismo y sus reflejos en la vida concreta de las mujeres.

Una mujer puede estar simultáneamente en la posición de oprimida y opresora y, así, el racismo, el sexismo y la dominación de clase operan juntos para restringir y mejorar las trayectorias de las personas. El conjunto cruzado de privilegios hizo necesario crear una nueva corriente de feminismo capaz de luchar también transversalmente por diferentes mujeres y contribuir a la producción de conocimiento y lucha política (Biroli & Miguel, 2015). Esta tarea recayó en el feminismo negro que, según Collins (2000), a través de complejos análisis sobre la forma en que la opresión se organiza e impacta en la vida de las mujeres, ha jugado un papel protagónico en repensar la conceptualización de las formas de dominación y proponer formas colectivas de resistiendo a ellos. El feminismo negro aparece no sólo como una disputa identitaria, sino como un proyecto democrático
que parte de la consideración de vulnerabilidades cruzadas para no ser excluyente con ninguna categoría de mujer (Ribeiro, 2018).

En este ámbito, el debate sobre el tema de género ha ganado protagonismo. El género como categoría de análisis se destaca en los estudios feministas a partir del trabajo de Scott (1990). Además de usarse como sustituto del término mujer, la palabra género también implica que la información sobre las mujeres es necesariamente información sobre los hombres (Scott, 1990). Es decir, hablar de género implica que hombres y mujeres tienen una figura de igual relevancia en el debate. El autor también argumenta que el estudio del género no debe limitarse a encontrar los orígenes únicos de sus preceptos sino comprender que los procesos están interconectados, por lo que no pueden analizarse por separado. En resumen, hay que preguntarse cómo sucedieron las cosas para saber por qué sucedieron.

En definitiva, del análisis de género pueden surgir nuevas interpretaciones para viejas cuestiones (cualesquiera que sean), y así llegar a conclusiones más amplias sobre la historia de la humanidad, que permitan construir innovaciones políticas para las generaciones futuras.

Ante ello, el uso creciente de género, raza y clase en la investigación de indicadores socioeconómicos demuestra la importancia que tuvieron y tienen los movimientos feministas en la sociedad actual, principalmente en la denuncia de las desigualdades en el trabajo reproductivo y en el mercado laboral. La existencia de la división sexual del trabajo que, según Kergoat (2009), vincula a los hombres con la esfera productiva y a las mujeres con la reproductiva, reafirma la necesidad de investigar la forma desigual en que se vive el trabajo en la sociedad y por ello, los tres ejes –género, raza y clase– contribuyen a comprender la situación laboral actual, la evolución y superación de las asimetrías.

Según Kergoat (2009) la división sexual del trabajo se compone de dos fundamentos: la separación y la jerarquización. Por un lado, hay trabajos para hombres y mujeres, y, por otro, esos trabajos poseen una jerarquía entre ellos; se valora más el trabajo masculino. Esta esencia de la división sexual no parece haber cambiado en la época moderna, ya que parece mantenerse el mayor valor del trabajo de los hombres frente al estatus secundario de la fuerza de trabajo femenina. Esta jerarquización en el mercado laboral se produce porque las mujeres necesitan conciliar las tareas domésticas y de cuidado con el trabajo fuera del hogar, lo que las lleva a una doble jornada laboral y a una menor disposición para desarrollar sus carreras. La entrada masiva de mujeres al mercado laboral en la segunda mitad del siglo pasado no parece haber sido acompañada de una mejor
división de las tareas domésticas. Así, las mujeres acumularon puestos de trabajo, remunerados y no remunerados. Para conciliar estos trabajos, las mujeres terminan eligiendo ocupaciones de medio tiempo y/o flexibles que les permitan realizar labores reproductivas. Estos trabajos, en general, tienen peores salarios y menor protección laboral (Melo & Morandi, 2021). Sumado a esto, según Melo & Di Sabbato (2011), la inserción de la mujer en el mercado laboral ocurre concomitantemente con el crecimiento de la informalidad, las ocupaciones no remuneradas y el aumento de las tasas de desempleo<fnref n="7" />.

La pandemia de COVID-19 agudiza la necesidad de un corte interseccional para una valoración del mercado laboral en función de las diferentes experiencias que las mujeres, en tanto colectivo no homogéneo, tuvieron durante el periodo de fuerte crisis sanitaria y económica. Estos y otros temas serán tratados en profundidad en los siguientes apartados de este trabajo.

## La pandemia y las desigualdades de género y de raza: reseña de la literatura

La Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE, 2020) reconoce que en las crisis que generan pérdida de ingresos, las mujeres son, de hecho, las más vulnerables. La literatura sobre el tema ha probado esta afirmación y aporta resultados que sugieren que, si bien existe una heterogeneidad significativa en cuanto a los impactos de la crisis en relación con las características de la población, las mujeres son las más afectadas (Alon et al., 2020; Barbosa, Costa & Hescksher, 2020; Barroso, 2020; Gama, 2020; Dang & Nguyen, 2020). No ha sido diferente en la crisis sanitaria de la COVID-19, en la que las mujeres han sido las más penalizadas en varios aspectos.

Para comprender la posición más subalterna que enfrenta la mujer en la sociedad, es necesario recurrir al debate sobre la división sexual del trabajo y las relaciones sociales del sexo. Esto es necesario ya que, cultural e históricamente, son las relaciones sociales asimétricas de sexo las que hacen que las mujeres sopesen, en la mayoría de los casos, la provisión de cuidados, lo que repercute directa e indirectamente en su desempeño en el mercado laboral. De acuerdo a Hirata & Kergoat (2007), la división sexual del trabajo, es decir, el hombre responsable del trabajo productivo y

<footnote n="7">7 Es posible que estos fenómenos tengan una conexión causal, aunque no ha sido explorada.</footnote>
la mujer del trabajo reproductivo, es capaz de perpetuar las desigualdades dentro y fuera del entorno doméstico. Y, aunque hoy el modelo tradicional de división sexual del trabajo –hombre proveedor y mujer cuidadora– convive con otros modelos en los que la mujer está presente en la arena pública, la permanencia del cuidado como atributo femenino penaliza a la mujer en su sociabilidad.

Con la pandemia de la COVID-19, las contradicciones de la división sexual desigual del trabajo se agudizaron, como muestra la literatura. Con foco en este período, Monteiro, Yoshimoto & Ribeiro (2020) y Barbosa, Costa & Herscksher (2020) afirman que las mujeres están aún más agobiadas por el aumento de las actividades domésticas y la demanda de cuidados, intensificada por el cierre de escuelas, guarderías y centros recreativos. De esta forma, la sobrecarga de la doble jornada femenina (laboral fuera y dentro del hogar) y el reparto desigual de responsabilidades en las tareas domésticas y de cuidado se intensificaron y acentuaron con la pandemia. Los relatos son de agotamiento por parte de las mujeres, que ahora tienen que conciliar actividades productivas y reproductivas sin el apoyo de políticas o instituciones de cuidado, de empleadas domésticas, jornaleras y niñeras o de familiares, como abuelos y otros parientes, que ayuden a compartir las tareas de cuidado. Wenham (2020) enfatiza la necesidad de reconocer que debido a la división sexual del trabajo, las mujeres necesitan tratamientos que colaboren a contrarrestar el peso de las actividades domésticas con sus parejas, de la misma manera que sus parejas, y la sociedad en general, necesitan reconocer que las mujeres ya no son sólo amas de casa.

Priorizando las medidas recomendadas por la Organización Mundial de la Salud (OMS), los estados y municipios alentaron el distanciamiento social que culminó con la implementación del trabajo remoto. Sin embargo, esta posibilidad resultó ser un arma de doble filo, pues si por un lado, al exponer los privilegios raciales y de clase, otorga a las mujeres de clase media y alta la posibilidad de trabajar directamente desde sus hogares sin exponerse a los riesgos de esta nueva enfermedad. Por otro lado, las condena a realizar tareas domésticas que, según el imaginario colonial brasileño, son funciones indignas de esta mano de obra calificada (Acciari, 2020; Silva & Silva, 2020; Moreira et al., 2020).

Es necesario señalar que esta intensificación de la doble jornada por parte de las mujeres sólo encuentra sustento en la experiencia de quienes de hecho prescindieron del servicio doméstico durante este período extraordinario o de quienes nunca recibieron tal “ayuda”. Esta discusión abre otro debate; el relacionado con los derechos laborales de las trabaja-
doras del hogar, quienes durante este período sufrieron las más variadas consecuencias socioeconómicas de una sociedad elitista que juzgaba quiénes debían tener derecho a una cuarentena remunerada. Acciari (2020) señala que muchas empleadas domésticas fueron despedidas al azar, por la flexibilización de las leyes laborales, otras fueron obligadas a una cuarentena forzada en las casas de sus empleadores y muchas fueron obligadas a continuar trabajando y, en consecuencia, a ponerse en riesgo, como así como sus familias y empleadores. Myrrha & Queiroz (2020) busca esclarecer la realidad de la contratación de trabajadoras del hogar durante la pandemia del COVID-19 en 2020, pero lo hace desde la perspectiva del contratista, por lo que las respuestas obtenidas no podrían representar la realidad práctica del asunto, en cualquier caso es una buena métrica para arrojar luz sobre la cuestión. Los autores, en línea con las ideas de Acciari (2020), demuestran que los contratistas durante el período de aislamiento social tomaron diversas medidas en relación con sus empleados, incluidos los despidos. Sin embargo, según la encuesta de Myrrha & Queiroz (2020), sorprendentemente la medida más aplicada fue la de mantener la relación trabajo-remuneración, con o sin suspensión del contrato, permitiendo al trabajador permanecer fuera de casa<fnref n="8" />.

Es importante señalar que, dentro de la propia demanda de cuidados, existen diferencias que muestran una gran heterogeneidad en la población femenina y, por ello, los impactos son diferenciales. En este sentido, las mujeres pobres —que en su mayoría viven en la periferia y los barrios marginales— y las madres solteras, que muchas veces cuentan con una red de apoyo para ayudar en el cuidado, especialmente de los niños, se vieron enfrentadas a una mayor carga de responsabilidades domésticas debido a la pandemia. Esto sucedió porque figuras importantes en esta red de apoyo, como las abuelas, fueron retiradas del contacto diario debido a las medidas de distanciamiento social (Barroso & Gama, 2020). Para estas mujeres pobres, que viven en hogares con poca infraestructura (pocas habitaciones, poco espacio, sin varios utensilios domésticos que faciliten las tareas domésticas y de cuidado), el peso de las medidas de aislamiento social probablemente fue más acentuado que para las mujeres de clase media y alta. Por ende, el aumento de la demanda de cuidados, considerando sus heterogéneos impactos y efectos sobre la participación de las mujeres en el mercado laboral, es capaz de agudizar las desigualdades de género en el país, como lo muestran Barroso & Gama (2020).

<footnote n="8">⁸ Al tratarse de un cuestionario aplicado, es posible que la respuesta a esta pregunta padezca algún tipo de sesgo si los entrevistados prefieren la opción políticamente correcta, que sería no despedir a sus trabajadores domésticos.</footnote>
Debido a la sobrecarga de trabajo en la pandemia, la actividad pro-
ductiva de las mujeres también se vio penalizada, como señala Pimenta
(2020) sobre la vida académica de las investigadoras. Los datos atestiguan
que la producción científica masculina tuvo un aumento del 50%, mientras
que la femenina mostró una disminución. Para una mejor fundamenta-
ción, podemos mencionar la encuesta realizada en 2020 por el movimien-
to *Padres en Ciencia* durante la pandemia del COVID-19, en la que partici-
paron 15 mil científicos de las más diversas áreas y encontró que si bien las
mujeres cuantitativamente eran más numerosas en los tres grupos analiza-
dos, fueron las mujeres negras las más afectadas en cuanto a la entrega de
artículos, con independencia de tener hijos a cargo. Los hombres, con o
sin hijos, fueron los menos afectados en el tema en cuestión. Staniscuaski
(2020), en su estudio empírico, encuentra resultados similares, pero desta-
ca que la maternidad no comprometió las actividades académicas desarro-
lladas por mujeres negras tanto como las desarrolladas por mujeres blan-
cas. En un panorama general, es posible comprender que tanto las mujeres
negras, con o sin padres, como las madres blancas, se vieron perjudicadas
por la exacerbación de su precaria posición en la sociedad.

Durante la pandemia, no solo fue más intensa la carga de trabajo de las mujeres, sino también la exposición al COVID-19 derivada del trabajo esencial. Las mujeres son mayoría en puestos de “primera línea” en el sistema de salud, por lo que continuaron trabajando, arriesgándose y con-
tagiándose (Schneider, Passos & Pereira, 2022).

En relación al mercado laboral, es importante resaltar que la presen-
cia femenina ha ido creciendo a lo largo de los años y ello ha significado
una mejora significativa en el desempeño laboral femenino. Sin embargo,
en Brasil estos se empiezan a perder desde la crisis económica de 2014,
en la que las mujeres son las más afectadas por el empeoramiento de las
condiciones laborales

Con la pandemia, la situación tendió a agudizarse. El mercado la-
boral brasileño, a principios de 2020, se retrajo debido a la pandemia de
COVID-19, con una reducción en la población total ocupada de cerca de
7 millones de personas, en comparación con el mismo período del año
anterior (Silva & Silva, 2020). Según estos autores, la tasa de desempleo
aumentó para todas las clases y razas en los primeros meses de 2020, pa-
sando de 10,7% en mayo a un promedio general de 13,1% en julio. Sin
embargo, si consideramos sólo a la población negra, encontramos un in-
cremento superior al promedio general aun partiendo del mismo nivel que
en mayo, para terminar en 13,8% en julio.

La falta de universalidad en la categoría mujer, la situación laboral
puede ser diferente según factores identitarios, como la raza y la clase. La realidad de la mujer negra siempre ha sido observada como un escenario aparte, mientras sus compañeras blancas luchaban por insertarse en el mercado laboral, la mujer negra ya estaba inserta en este medio por el legado de la esclavitud, donde a veces se la veía como carente de género y, por así decirlo, de femineidad. Históricamente, según Davis (2016), el papel significativo del trabajo para las mujeres negras norteamericanas está directamente relacionado con el patrón de esclavitud. Esta métrica se traslada fácilmente a las mujeres negras brasileñas, que aún representan el motor del empleo doméstico (Pinheiro et al., 2019; Silva & Silva, 2020; Pimenta, 2020; Acciari, 2020).

Cuando analizamos los impactos de la pandemia de COVID-19 en el mercado laboral desde una perspectiva interseccional entre género, raza y clase, notamos fatídicamente que las mujeres negras son las más afectadas. Esto sucede no sólo porque tienen mayor participación en las actividades domésticas y de cuidado fuera de su hogar, sino también porque ocupan el puesto más alto entre los cuidadores del área de salud. También integran grupos socioeconómicos que, debido a las desigualdades multidimensionales, no cuentan con los medios para evitar la contaminación y son más propensos a desarrollar comorbilidades. Ante ello, la muerte de Cleonice Gonçalves, trabajadora doméstica de 63 años y primera víctima del COVID-19 en Río de Janeiro, parece esperable y quizás por eso mismo ha sido, como tantas otras, naturalizada (Pires & De Carvalho; Rawet, 2021; Pimenta, 2020; Moreira et al., 2020).

En suma, el informe de la literatura muestra que las mujeres, especialmente las negras y pobres, han visto aumentada su vulnerabilidad en la pandemia de la COVID-19, experimentando privaciones de diversos órdenes: económico, de tiempo, de salud e incluso de dignidad.

## Efectos de la pandemia en el mercado de trabajo: primeras impresiones

La vulnerabilidad laboral durante la pandemia en Brasil es analizada a partir de datos de la Encuesta Nacional Continua por Muestreo de Hogares (PNAD Continua). Una de las principales funciones de la PNAD Continua es precisamente monitorear las condiciones del mercado laboral de manera continua, estando presente en la base una amplia gama de características sociodemográficas. Se accede a los 4 trimestres de la PNAD Continua de 2019 y 2020, en un intento de inferir quiénes son los más personalizados por la pandemia, considerando indicadores seleccionados sobre
el trabajo.

La Tabla 1 muestra la tasa de participación, porcentaje de personas en edad de trabajar que se encuentran en la fuerza laboral, tanto ocupados como buscando trabajo. Atendiendo al desglose por género, las tasas de participación del primer trimestre de 2020 no difieren mucho del mismo periodo del año anterior y las diferencias entre hombres y mujeres se mantienen prácticamente iguales, con aproximadamente 18 puntos porcentuales entre sexos en ambos periodos. Debido a las normas de género, que normalmente asignan a las mujeres el trabajo de cuidado, ellas quedan más excluidas de la arena pública, en particular del mercado laboral.

<table><caption>Tabla 1: Tasa de participación según sexo y raza, Brasil, 2019-2020</caption><thead><tr><th></th><th>2019.1</th><th>2019.2</th><th>2019.3</th><th>2019.4</th><th>2020.1</th><th>2020.2</th><th>2020.3</th><th>2020.4</th></tr></thead><tbody><tr><td>Mujer</td><td>52,8%</td><td>53,4%</td><td>53,3%</td><td>53,1%</td><td>52,1%</td><td>46,3%</td><td>45,8%</td><td>47,8%</td></tr><tr><td>Hombre</td><td>71,6%</td><td>71,7%</td><td>71,8%</td><td>71,6%</td><td>70,8%</td><td>65,5%</td><td>65,7%</td><td>66,9%</td></tr><tr><td><strong>Mujeres</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Blanca</td><td>54,3%</td><td>54,7%</td><td>54,0%</td><td>54,7%</td><td>53,4%</td><td>48,0%</td><td>46,9%</td><td>48,8%</td></tr><tr><td>Negra</td><td>51,6%</td><td>52,3%</td><td>52,5%</td><td>51,9%</td><td>51,0%</td><td>44,8%</td><td>44,9%</td><td>47,0%</td></tr><tr><td><strong>Hombres</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Blanco</td><td>72,4%</td><td>72,5%</td><td>72,2%</td><td>72,3%</td><td>71,3%</td><td>66,9%</td><td>65,9%</td><td>66,7%</td></tr><tr><td>Negro</td><td>71,6%</td><td>71,2%</td><td>71,5%</td><td>71,1%</td><td>70,4%</td><td>64,4%</td><td>65,5%</td><td>67,1%</td></tr></tbody></table>

Fuente: elaboración propia a partir de microdatos de PNAD continua.

Asimismo, las diferencias entre las razas tampoco han cambiado. Las mujeres negras son las menos incluidas en la fuerza laboral, solo el 51% en el 1er trimestre de 2020, por debajo de otros grupos, especialmente los hombres blancos, donde esta tasa fue del 71,3%.

El segundo trimestre de 2020 comparado al mismo periodo de 2019 muestra los mayores efectos de la pandemia. En este trimestre, la tasa de participación disminuyó en promedio 6 puntos porcentuales (p.p) respecto al mismo período del año anterior. Un hecho posiblemente provocado por las medidas de aislamiento social, que restringieron las actividades económicas, provocando que muchas personas pasaran a la inactividad.

Haciendo el corte de género, es posible notar que hubo una reducción en la tasa de participación tanto de mujeres como de hombres. En el caso de las mujeres, la mayor contracción entre los períodos analizados
fue una variación de 11 p.p. con una tasa de participación del 46,3% (Tabla 1), nivel bajísimo, que no se presentaba desde la década de 1990 en Brasil. Asimismo, la tasa de participación de los hombres en el segundo trimestre de 2020 también sufrió una variación porcentual negativa de 8 p.p. con relación al anterior inmediato, quedando en 65,5.

<figure><img src="image_38.png" /><figcaption>Gráfico 1: Variación porcentual de la tasa de participación según sexo, Brasil, 2019-2020</figcaption></figure>

Fuente: elaboración propia a partir de microdatos de la PNAD contínua

El tercer cuarto trimestre de 2020 estuvieron marcados por la relativización de las medidas de aislamiento social, lo que permitió el retorno de algunas actividades económicas. Por ello, los dos últimos trimestres del año, a pesar de presentar fuertes descensos respecto al mismo período de 2019, mostraron una mejora en relación al primer semestre de 2020. En particular, la recuperación en el tercer trimestre se inicia especialmente en hombres negros, mas no así en el resto de los grupos (mujeres, hombres blancos). El cuarto trimestre del año finalizó con variaciones porcentuales positivas en la tasa de participación tanto de mujeres como de hombres (Gráfico 1). En términos generales, existe evidencia de que las mujeres fueron más penalizadas por las fluctuaciones en el mercado laboral generadas por la pandemia. Se debe prestar especial atención a las mujeres negras que además de estar enmarcadas en roles de género, también sufren la desigualdad racial, viéndose severamente afectadas por la situación de la pandemia.
En términos de ocupados totales, el resultado es algo similar a la tasa de participación. En el Gráfico 2 se puede observar que la variación porcentual del total de ocupados entre el primer trimestre de 2020 y el segundo trimestre de 2020, para hombres y mujeres, fue de -9% y -10%, respectivamente.

La reapertura del comercio y la reducción del número de contagiados por COVID-19 durante el cuarto trimestre de 2020 contribuyeron a la variación porcentual positiva en el total de ocupados, como también fue positiva en 2019, especialmente en el caso de las mujeres, que fue 2 p.p. superior a la de los hombres en el mismo período, especialmente porque la caída durante el segundo trimestre fue mayor. Con esto, podemos concluir que las mujeres son más sensibles a las variaciones en el nivel de ocupación que los hombres, es decir, tienen más probabilidades de sufrir cambios en los ciclos económicos, ya sean positivos o negativos.

<figure><img src="image_39.png" /><figcaption>Gráfico 2: Variación porcentual del total de ocupados según sexo, Brasil, 2019-2020</figcaption></figure>

Fuente: elaboración propia a partir de microdatos de la PNAD contínua
<figure><img src="image_40.png" /><figcaption>Gráfico 3: Variación porcentual del total de mujeres ocupadas según raza, Brasil, 2019-2020</figcaption></figure>

Fuente: elaboración propia a partir de microdatos de la PNAD contínua

Desagregando por género y raza se observa que entre mujeres las negras sufrieron las mayores variaciones negativas en el nivel de ocupación que las blancas durante el primer semestre de 2020. Esas variaciones no fueron compensadas en el cuarto trimestre ya que las mujeres blancas experimentaron variaciones positivas mayores en el nivel de ocupación que las negras (Gráfico 3). En otras palabras, las mujeres negras muestran ser más propensas a sentir los impactos negativos de la crisis, ya que la recuperação ocurrió con más fuerza en las blancas.
<figure><img src="image_41.png" /><figcaption>Gráfico 4: Variación porcentual del total de hombres ocupados según raza, Brasil, 2019-2020</figcaption></figure>

Fuente: elaboración propia a partir de microdatos de la PNAD contínua

De igual forma, durante los dos primeros trimestres de 2020 se registra una evolución negativa en la ocupación de los hombres negros, de mayor magnitud que en los hombres blancos (Gráfico 4). Sin embargo, durante el tercer trimestre, la variación positiva del total de hombres negros ocupados superó a la de los hombres blancos. Y, en el último trimestre de 2020, el cambio positivo en la ocupación de los hombres blancos fue levemente mayor que el de los hombres negros. A diferencia de las mujeres negras, que eran más propensas a sentir solo cambios negativos, los hombres negros también tenían más probabilidades de mostrar cambios positivos en el total de empleados, pero esto no ocurre en todos los casos, como se explicó anteriormente.
<figure><img src="image_42.png" /><figcaption>Gráfico 5: Tasa de desocupación según sexo, Brasil, 2019-2020</figcaption></figure>

Fuente: elaboración propia a partir de microdatos de la PNAD contínua

La variable desempleo también se volvió fundamental para analizar el mercado laboral durante la pandemia. Capta la situación de vulnerabilidad incluso mayor que la de inactividad, ya que incorpora a los trabajadores más vulnerables que no podían entrar en confinamiento porque necesitan estar involucrados en la actividad económica. Además, captura parte del efecto colateral negativo sobre la demanda de trabajadores. La suspensión de actividades presenciales provocó cierres de empresas y despidos.

Así, la tasa de desempleo, es decir, el número de desempleados en relación con la población activa, presenta un incremento en el primer trimestre de 2020 tanto para hombres como para mujeres respecto al cuarto trimestre de 2019: 10% respecto a 9% para hombres y 15% frente a 13% para mujeres. Por otro lado, esta variación de la tasa sólo igualó los resultados del primer trimestre de 2020 con los del mismo período de 2019. La tendencia alcista de la tasa de paro que se observa desde el último cuarto trimestre de 2019 se mantuvo para ambos sexos hasta el tercer trimestre de 2020, y para las mujeres este aumento fue mayor que para los hombres.

Si se compara el tercer con el primer trimestre de 2020 el aumento de la tasa de desempleo para ambos sexos fue de alrededor de 2 puntos porcentuales. En el cuarto trimestre de 2020 se presentó una reducción en la tasa de desempleo para ambos sexos, lo que puede ser consecuencia de la reapertura del comercio y reducción del número de contagiados por COVID-19. Sin embargo, no volvió a los niveles del mismo período del año anterior. También es posible verificar que para todo el período analizado
(primer trimestre de 2019 a cuarto trimestre de 2020) la tasa de desempleo de las mujeres siempre se mantuvo por encima de la de los hombres.

<figure><img src="image_43.png" /><figcaption>Gráfico 6: Tasa de desocupación femenina según raza, Brasil, 2019-2020</figcaption></figure>

Fuente: elaboración propia a partir de microdatos de la PNAD contínua

Combinando aspectos de género y raciales, se observa que existen diferencias significativas en la tasa de desempleo entre mujeres blancas y negras. Se destaca que, del cuarto trimestre de 2019 al tercer trimestre de 2020, la tasa de desempleo de las mujeres aumentó alrededor de 4 puntos porcentuales para ambas razas (blanca y negra). En este período de tiempo, notamos el mantenimiento de tasas altas para las mujeres negras en comparación con las mujeres blancas, pero con un aumento de la brecha en favor de las mujeres blancas. Al cierre del año, en el cuarto trimestre de 2020, si bien ambas series tuvieron tasas más bajas que las previas su nivel fue superior a todos los trimestres de 2019. Es decir, aun con la reapertura del comercio y reducción de casos de COVID-19 durante el cuarto trimestre de 2020, el nivel de la tasa de desempleo entre las mujeres negras fue superior a todo el año de 2019.

En el corte racial para el grupo de hombres se observa la misma tendencia; mayor tasa de desempleo para los hombres negros que para los blancos durante el período analizado. Y, nuevamente, parece que el impacto de la tasa de desempleo entre los negros fue mayor que entre los
blancos, ya que desde el cuarto trimestre de 2019 hasta el tercer trimestre de 2020, la tasa de desempleo de los hombres blancos aumentó en unos 3 puntos porcentuales, mientras que para hombres negros, en el mismo período, esta tasa aumentó en 4 puntos porcentuales. Además, al igual que en el caso de las mujeres, en el cuarto trimestre de 2020 se produjo una reducción de la tasa de desempleo de los hombres negros, que no alcanzó a recuperar los niveles previos. Por tanto, el impacto sobre la tasa de paro varía más o menos en función del sexo y la raza. En las crisis se acentuaron, pero en la 4ta. trimestre de 2020, mantuvo los patrones anteriores.

<figure><img src="image_44.png" /><figcaption>Gráfico 7: Tasa de desocupación masculina según raza, Brasil, 2019-2020</figcaption></figure>

Fuente: elaboración propia a partir de microdatos de la PNAD contínua

Observando la variación porcentual del total de subempleados<fnref n="9" /> durante el segundo trimestre de 2019 y el cuarto trimestre de 2020, es posible identificar que desde el tercer trimestre de 2019 ya se presentaba una tendencia negativa en el total de subempleados, tanto en hombres como en mujeres. Sin embargo, esta tendencia se acentuó aún más durante el segundo trimestre de 2020, cuando surgieron las medidas de confinamiento y los casos de la enfermedad aumentaron significativamente, paralizando a innumerables trabajadores, especialmente aquellos en situaciones laborales precarias o con insuficiencia de horas. Estas variaciones negativas,

<footnote n="9">⁹ En Brasil, los subempleados son aquellos que trabajan menos de 40 horas (en un solo o varios puestos de trabajo), desearían y están disponibles para trabajar más horas.</footnote>
es decir, reducciones de subempleados, fueron más pronunciadas en las
mujeres que en los hombres durante casi todos los períodos. Sin embargo,
si bien la situación de subempleo es mala para las personas, la dinámica
durante la pandemia del COVID-19 nos mostró una mayor transitividad
hacia la inactividad<fnref n="10" />, representando así un empeoramiento de la situación
laboral.

En el tercer trimestre de 2020 hubo una recuperación en el núme-
ro de subempleados, y fue similar para ambos sexos, pero, en el cuarto
trimestre del mismo año, el aumento de mujeres subempleadas pasó a
ser mayor que el de los hombres, una tendencia que se repitió en lo que
respecta a la tasa de participación. Estas trayectorias reafirman la pregunta
planteada anteriormente sobre la inactividad.

El corte racial e interseccional muestra una tendencia de variación negativa entre el tercer trimestre de 2019 y el segundo trimestre de 2020, y también es posible notar que las mujeres negras fueron las más afectadas. Nuevamente, la mayor reducción del subempleo se dio en el segundo trimestre de 2020, posiblemente ligado a la pérdida de empleos de pocas horas. Estos resultados son insuficientes para afirmar que el trabajo precario se redujo especialmente por la posibilidad de una mayor transitividad a la inactividad, ya mencionado en el párrafo anterior. Ocurre, en alguna medida, algo similar a lo observado en informalidad; durante las crisis se pierden los trabajos con mayor precariedad y ello se refleja en disminución de la informalidad y de los puestos de pocas horas.

<footnote n="10">10 Consultar Costa, Barbosa & Hecksher (2021) para más detalle.</footnote>
<figure><img src="image_45.png" /><figcaption>Gráfico 8: Variación porcentual del total de hombres subocupados según sexo, Brasil, 2019-2020</figcaption></figure>

Fuente: elaboración propia a partir de microdatos de la PNAD contínua

<figure><img src="image_46.png" /><figcaption>Gráfico 9: Variación porcentual del total de mujeres subocupadas según raza, Brasil, 2019-2020</figcaption></figure>

Fuente: elaboración propia a partir de microdatos de la PNAD continua
Durante el tercer y cuarto trimestre de 2020, cuando se detectan variaciones positivas en el subempleo, las mujeres negras retornan al pico del total de subocupadas en comparación con las mujeres blancas (2,3 mil contra 1,3 mil), tal como ocurría a inicios de 2019. Los hombres presentan los siguientes resultados: mientras que durante 2019 en subocupados las variaciones fueron mayores en blancos que en negros, en 2020 fueron los hombres negros los que más variaciones tuvieron.

<figure><img src="image_47.png" /><figcaption>Gráfico 10: Variación porcentual del total de hombres ocupados, según raza. Brasil 2019-2020</figcaption></figure>

Fuente: elaboración propia a partir de microdatos de la PNAD continua

Si bien se espera que los trabajadores informales sean los más afectados en situaciones de crisis, como la de la pandemia de COVID-19, los gráficos parecen reflejar algo distinto. Sin embargo, tal como se advierte arriba, su expresión no pasa por un incremento de la participación del empleo informal sino que el impacto negativo se refleja en una menor presencia de trabajos informales precisamente porque durante las crisis esos trabajos tienen más facilidad para ser destruidos antes que conservados<fnref n="11" />.

<footnote n="11">11 Cabe señalar que el número de encuestados para la PNAD Continua fue menor, ya que las limitaciones impuestas ante la crisis sanitaria implicaron una transición temporal a la realización de la encuesta, que ahora se realiza por vía telefónica, por lo que es posible para afirmar un cambio en la muestra que resultó en números no tan consistentes con las expectativas.</footnote>
Otro movimiento que contribuyó a estos resultados fue el aumento en el número de Microempresarios Individuales (MEI). De acuerdo con el Mapa Empresarial del Ministerio de Economía, en 2020 hubo un aumento de aproximadamente 8,4% en el número de nuevas MEI con respecto a 2019. Al igual que en esta investigación, las MEI fueron consideradas trabajadores formales, principalmente por la presencia de derechos laborales que esta ofrece el régimen tributario (aunque no en la misma medida que tienen los trabajadores en relación de dependencia protegidos bajo la ley de contrato de trabajo), la proporción de trabajadores informales sufrió pocas variaciones a lo largo del período analizado.

La desagregación por género de la informalidad mostró la mayor diferencia en el tercer trimestre de 2020, manteniéndose en los demás trimestres con variaciones muy modestas de un máximo de 1 p.p más o menos entre géneros. Los resultados fueron en el sentido, aunque sutil, de aumentar la formalidad o mantener el nivel, esto resultado del hecho de que los trabajos más precarios son más volátiles a las crisis, siendo los primeros en ser cortados/perdidos.

Estos resultados, que no siguen la tendencia alcista de la informalidad, como en el caso de la tasa de desocupación analizada anteriormente, pueden justificarse por la disminución de los empleos precarios durante la pandemia (en su mayoría informales), tomando directamente a los trabajadores para el tiempo de inactividad. No se nota un aumento de la informalidad, ciertamente, porque los trabajadores más vulnerables fueron expulsados del mercado laboral.
<figure><img src="image_48.png" /><figcaption>Gráfico 11: Proporción de informalidad según sexo, Brasil, 2019-2020</figcaption></figure>

Fuente: elaboración propia a partir de microdatos de la PNAD contínua

Desagregando por raza en hombres y mujeres (Gráficos 12 y 13), se nota que las variaciones entre trimestres son más notorias, además de la gran desigualdad racial que presentan los datos. Los negros son la mayoría absoluta en los trabajos informales, mientras que los blancos ocupan la mayoría de los puestos en los trabajos formales, con independiencia del género. Esta información destaca el hecho de que las personas negras fueron más vulnerables durante la pandemia, ya que los trabajadores informales no contaban con protección laboral para afrontar las dificultades impuestas por el contexto pandémico, con excepción de la garantía de ingresos que ofrecía el gobierno federal a través de ayudas de emergencia.
<figure><img src="image_49.png" /><figcaption>**Gráfico 12: Proporción de informalidad de mujeres según raza, Brasil, 2019-2020**</figcaption></figure>

Fuente: elaboración propia a partir de microdatos de la PNAD continua

<figure><img src="image_50.png" /><figcaption>**Gráfico 13: Proporción de informalidad de hombres según raza, Brasil, 2019-2020**</figcaption></figure>

Fuente: elaboración propia basada en microdatos de la PNAD continua
Finalmente, se analiza la remuneración habitual de la ocupación principal. Al observar el Gráficos 14, es claro que incluso antes de la pandemia, los hombres tenían un ingreso habitual real (es decir, descontada la variación de precios) más alto que las mujeres. Con la desagregación racial se comprueba que los ingresos habituales de las personas blancas, independientemente del género, son muy superiores a los de las personas negras. Como se mencionó anteriormente, el primer trimestre de 2020 no muestra grandes diferencias con respecto al mismo período del año anterior, ya que los efectos de la pandemia recién emergieron a partir del segundo trimestre del año.

<figure><img src="image_51.png" /><figcaption>Gráfico 14: Remuneración habitual promedio según sexo, Brasil, 2019-2020</figcaption></figure>

Fuente: elaboración propia a partir de microdatos de la PNAD contínua

Los porcentajes del ingreso habitual de las mujeres en relación al de los hombres mostraron pequeñas variaciones a lo largo del período analizado. La renta media de las mujeres siempre se ha mantenido en torno al 80% de la renta de los hombres. Los desgloses por raza muestran variaciones aún más modestas, pero desigualdades generalizadas respecto a la raza son significativas, ya que en el caso de las mujeres negras, el ingreso promedio atribuido a ellas se mantuvo en torno al 58% del ingreso promedio habitual de las mujeres blancas durante todo el período analizado, con ligeras variaciones de 2 p.p. o más en el segundo trimestre de 2020, a
favor de las mujeres negras. En el caso de los hombres, se mantiene la diferencia significativa dado que los ingresos de los negros correspondieron al 56% de los ingresos habituales de los hombres blancos a lo largo de 2019 y 2020, teniendo los efectos de la pandemia poco efecto en la brecha de remuneraciones. Esto muestra la fuerte huella del racismo en la sociedad brasileña.

Observando, entonces, el período de abril a julio de 2020, hay un aumento en los ingresos habituales tanto para hombres como para mujeres, independientemente de la raza. Este fenómeno se puede explicar por la pérdida de empleos de bajos ingresos a causa de la pandemia. Como se trata de ingresos habituales, las ayudas de emergencia no se tienen en cuenta en esta cuenta. Por lo tanto, es importante señalar que, en este contexto, el aumento de los ingresos habituales no necesariamente representa una mejora en los ingresos de los trabajadores. Los ingresos habituales terminaron el año en descenso, como se esperaba, ya que con la flexibilización de las medidas de aislamiento social se recuperaron parte de los empleos de menores ingresos.

Los datos aquí presentados corroboran un aumento de la precariedad para los grupos históricamente más vulnerables, a saber, mujeres y negros, especialmente mujeres negras.

<figure><img src="image_52.png" /><figcaption>Gráfico 15: Remuneración habitual promedio de mujeres según raza, Brasil, 2019-2020</figcaption></figure>

Fuente: elaboración propia a partir de microdatos de la PNAD continua
<figure><img src="image_53.png" /><figcaption>Gráfico 16: Remuneración habitual promedio de hombres según raza, Brasil, 2019-2020</figcaption></figure>

Fuente: elaboración propia a partir de microdatos de la PNAD contínua

## Reflexiones Finales

La pandemia del COVID-19 que asoló al mundo en su conjunto durante 2020 y 2021 ha sacado a la luz las actuales desigualdades latentes en las sociedades. En el caso de Brasil, donde ya se perfilaban las asimetrías sociales y la precariedad económica, el escenario se tornó aún más dramático. Esta situación está asociada a la ineptitud política e institucional que tuvo nuestro país para enfrentar la crisis sanitaria. Con la pandemia fuera de control y el lento inicio del proceso de vacunación de la población, la situación de vulnerabilidad social y las notorias desigualdades entre hombres y mujeres y entre blancos y negros (y sus entrecruzamientos), mostra- ba signos de empeoramiento en Brasil.

Utilizando datos de la PNAD Continua trimestral, para los años 2019 y 2020, analizamos la evolución del mercado laboral para una serie de indicadores. Los resultados muestran que la pandemia ha exacerbado la precariedad laboral, con aumento de la inactividad y el desempleo. Las consecuencias negativas de la pandemia se sintieron de manera diferente, siendo las mujeres, especialmente las negras, el grupo más penalizado. A pesar de que los efectos de la pandemia fueron paulatinos, según factores identitarios, cabe señalar que no hubo cambios significativos en la distan-
cia que separa a los hombres de las mujeres y a las mujeres negras de las blancas en cuanto a las condiciones laborales, ya que los efectos negativos, en cierta medida, llegaron a todos los estratos poblacionales. La mejora de las condiciones laborales que se aprecia en el cuarto trimestre de 2020 sigue siendo débil, no habiendo podido la economía volver a los niveles, que no eran los mejores, previos a la pandemia.

Los resultados encontrados en esta investigación no son nuevos, sólo muestran numéricamente lo que se percibe en el cotidiano de las personas: mayor vulnerabilidad económica, enfáticamente de las mujeres y de las mujeres negras. En un contexto de poca capacidad y sensibilidad por parte del gobierno federal para enfrentar la pandemia, más aún en apoyo a grupos históricamente vulnerables, la tendencia fue la escalada de la desigualdad económica y sus gradientes de género y raza.

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# 4. Vulnerabilidad laboral y género en el contexto de la pandemia. El caso de una ciudad mediana argentina

Valentina Viego<fnref n="1" />
Stella Maris Perez<fnref n="2" />

## Introducción

La situación de pandemia generó múltiples consecuencias en el mundo del trabajo. Algunas de ellas remiten a la profundización de distintas situaciones de desigualdad. Otras consecuencias implican la aparición de nuevos vectores de desigualdad que se superponen con los anteriores, mobificando y complejizando las distintas condiciones de vida de la población. Entre estas nuevas desigualdades se encuentran aquellas relacionadas con el género, las cuales no sólo remiten a una brecha entre los ingresos percibidos, sino también al acceso a diferentes niveles de calificación, estabilidad y formalidad entre otros.

La situación del COVID acelera estas diferencias y las expone en distintos escenarios locales. De ahí que se propone para el aglomerado de Bahía Blanca (Buenos Aires, Argentina<fnref n="3" />), la descripción y análisis, de

<footnote n="1">1. Profesora adjunta del Departamento de Economía. Universidad Nacional del Sur. Instituto de investigaciones Económicas y Sociales del Sur (IIESS Conicet). E-mail: valentinaviego@gmail.com</footnote>

<footnote n="2">2. Profesora asociada del Departamento de Economía. Universidad Nacional del Sur. Instituto de investigaciones Económicas y Sociales del Sur (IIESS Conicet). E-mail: stellamaris.perez@uns.edu.ar</footnote>

<footnote n="3">3. Se trata de un compuesto de 3 localidades dentro del partido de Bahía Blanca que conforman una unidad de análisis territorial en sí misma, con dinámicas económicas y sociales comunes. Se ubican en el sudoeste de la provincia de Buenos Aires. De acuerdo al último censo de población realizado en 2022, se contaron en el partido más de 335 mil habitantes con una densidad de 149 hab/km2. El aglomerado es asiento de empresas agroalimentarias, de la industria química y petroquímica y del sector metalmecánico. Por su</footnote>
distintas situaciones de vulnerabilidad laboral comparadas para ambos gé-
neros en el contexto del fin de la pandemia, haciendo foco en los aspectos
laborales y otros indicadores referidos al logro de bienestar.

Los datos sobre los que se construyen nuestras reflexiones son parte
de un estudio de campo multipropósito realizado en el aglomerado referi-
do (Programa de Unidad Ejecutora "Inclusión Social Sostenible", de aquí
en adelante EPUE) y se analizan desde el contexto del Proyecto General
de Investigación "Pobreza, exclusión y medio ambiente". Dicho releva-
miento permitió recuperar información de 1419 hogares que correspon-
den a 4199 personas. La descripción de la situación laboral, habitacional
y sanitaria al momento del relevamiento (diciembre 2021) es comparada
a la condición ocupacional correspondiente a fines de 2019. Esta última
cuestión se analiza para una submuestra permitiendo ahondar e identificar
algunas particularidades de la población que ha sido más perjudicada por
el proceso.

En este sentido, este capítulo apunta a caracterizar la situación la-
boral local y revisarla comparativamente entre hombres y mujeres. Así,
interesa observar cómo la precarización y otras formas de vulnerabilidad,
afectan desigualmente a los trabajadores según el género.

Finalmente se analiza si el género tiene algún nivel de asociación
con el cambio en la situación laboral durante la pandemia y con las carac-
terísticas que la misma reviste (pérdida del trabajo, informalización de la
relación laboral, incorporación a la población activa, etc). La importancia
de este tipo de análisis radica en la posibilidad de distinguir fracciones
marginadas entre los trabajadores que no encuentran alternativas de inte-
gración que garanticen su bienestar, contrariamente a otras que pudieron
(en mayor o menor medida) adaptar su situación laboral al escenario cam-
biante acelerado por la pandemia.

Materiales y métodos

Como se anticipa arriba, la fuente central de información proviene
de un relevamiento multipropósito realizado en el marco de un proyecto
de investigación institucional. El relevamiento realizó un muestreo proba-
bilístico estratificado bietápico en 1500 hogares en las localidades de Bahía

<footnote>tamaño ha operado como centro urbano de referencia en la esfera educativa, sanitaria y ad-
ministrativa de las ciudades patagónicas de menor rango. Ha sido recientemente superada
en tamaño por la ciudad de Neuquén, a partir de la expansión de la actividad petrolera en
la cuenca neuquina.</footnote>
Blanca, Ingeniero White y Cerri, que constituyen un aglomerado territorial con dinámicas económicas y sociales comunes. La muestra planeada tiene un margen de error de 2.51% con un nivel de confianza del 95%.

El territorio fue dividido en 70 estratos espaciales para los cuales se dispone de datos censales sobre hogares y poblacion por sexo y edad. En cada conglomerado se seleccionaron manzanas en forma aleatoria, que constituyen las unidades primarias de muestreo. En esas manzanas se re-levaron hogares con normas de recorrido que garantizan la selección ale-toria de los participantes. El cuestionario fue respondido por un adulto responsable del hogar, que consintió en proporcionar información sobre las características del hogar y de cada uno de sus miembros.

La muestra final se compone de 1419 hogares (tasa de respuesta 94.6%) y 4199 individuos de todas las edades. Suponiendo que los hogares que no respondieron son similares a los que participaron, el margen de error efectivo es de 2.58%. Para el análisis del mercado laboral local, se tomarán solamente los individuos de 16 años o más, para los que se dis-pone de 3250 observaciones. Además, se aplicó un módulo especial a una submuestra del 33% de los hogares para captar modificaciones en inser-ción laboral en mayores de 16 años y vinculación escolar en personas de 4 a 24 años. La submuestra para el módulo laboral pre-COVID-19 alcanzó a 1385 individuos.

La EPUE intenta superar algunas limitaciones de la información pro-veniente de la Encuesta Permanente de Hogares (EPH), que realiza pe-riódicamente el organismo oficial de estadísticas en Argentina (INDEC) en 30 aglomerados urbanos en todo el país incluido el analizado aquí. Esa fuente, aunque provee información del mercado de trabajo con periodi-cidad trimestral desde 2003 y semestral desde 1985 para el aglomerado local, tiene tamaños muestrales que arrojan altos niveles de imprecisión, al punto que algunas tasas, como la de indigencia no son fiables por tener coeficientes de variación superior a 15%. Para ilustrar, cada periodo de la EPH suele recopilar información de 400 hogares en promedio y alrededor de 1100 individuos<fnref n="4" />.

La estadística descriptiva utiliza factores de expansión para obtener
cantidades y tasas poblacionales. Estos factores representan la cantidad de

<footnote n="4">4 Esta fuente, además, viene experimentado un deterioro sostenido desde hace varios años que se vio agravado durante la emergencia de COVID, cuando su tamaño muestral cayó fuertemente debido a las restricciones sanitarias. Desde la reapertura paulatina de actividades el tamaño muestral se recuperó parcialmente pero todavía se ubica en niveles inferiores a los registrados hace una década. Entonces se solía recoger información de unos 500/600 hogares y 1300/1400 individuos (BEL, 2021).</footnote>
habitantes según edad y grupo etario para cada observación muestral y per-
miten proyectar cantidades totales y tasas del universo analizado. En este
capítulo, la fuente de los factores de expansión es el Censo Nacional de
Población y Vivienda 2010. En la EPUE, los valores de estos factores se
ubican entre 1 y 144, con una mediana de 65. Esto significa que, en la mitad
de las observaciones de la muestra cada individuo representa a otros 65 y
como máximo algunos representan a 144. Estos valores son sustancialmen-
te inferiores a los aplicados actualmente en la EPH, cuya media se ubica
en alrededor de 300 y máximos que oscilan en 600, según el periodo. No
obstante, la EPUE genera proyecciones basadas en una población de más
de una década, mientras que la EPH ha calculado los factores de expansión
con población por sexo y edad pronosticada para cada periodo, dato no dis-
ponible. Por este motivo, las proyecciones de EPUE pueden ser inferiores a
las que emergen de la EPH pero gozan de menor margen de error.

La comparación de la situación entre varones y mujeres y algunas
asociaciones entre variables se realiza con pruebas de asociación basadas
en el estadístico chi-cuadrado, sin aplicar el factor de expansión para evitar
errores tipo I originados en expansiones ficticias de los datos. Todos los
análisis fueron realizados con SPSS 21.0. De aquí en más todas las tablas y
gráficos son de elaboración propia basados en las fuentes indicadas.

Resultados

Escenario laboral en Bahía Blanca. Caracterización y distin-
ciones por género

La pandemia COVID trajo innumerables modificaciones en la vida cotidiana de los argentinos. La esfera del trabajo y la producción se vio fuertemente implicada, siendo los individuos y hogares de bajos ingresos quienes se vieron afectados, tanto por tener que adaptar su situación a las nuevas modalidades, como por las consecuencias en el ingreso con las que debieron enfrentarse (Díaz Langou & otros: 2020; Donza & Poy, 2021).

Estas situaciones tampoco fueron similares para todos los sectores
y ramas de la economía, o para las distintas ocupaciones o posiciones de
la estructura social. En las páginas que siguen nos detendremos en la des-
cripción del escenario final del COVID -diciembre 2021- en Bahía Blanca
para luego dar lugar a un análisis que contraponga dichas cifras a las ob-
servadas al inicio de la pandemia -marzo 2020.

En primer lugar, la EPUE permite reconstruir los principales indica-
dores laborales para la población de 16 o más años. Esta información es comparada con la EPH correspondiente al último trimestre de 2021 para la población mayor de 15 años.

<table><caption>Tabla 1. Tasas básicas de las principales fuentes de información sobre el mercado laboral local. Diciembre 2021*</caption><thead><tr><td>Fuente</td><td>EPUE Dic 2021</td><td>EPH 2021 T4</td></tr></thead><tbody><tr><td>Tasa de actividad</td><td>64.30 (62.65-65.95)</td><td>60.16 (56.83-63.49)</td></tr><tr><td>Tasa de desocupación*</td><td>5.02 (4.09-5.95)</td><td>8.16 (6.25-10.07)</td></tr><tr><td>Tasa de empleo*</td><td>61.07 (59.39-62.75)</td><td>55.25 (51.87-58.73)</td></tr></tbody></table>

Si bien la EPUE reporta una tasa de actividad puntual superior a la EPH la diferencia no es estadísticamente significativa en tanto los intervalos se solapan. No obstante, las tasas de empleo y desempleo difieren, EPUE encuentra mayores guarismos de empleo y menor desempleo que la EPH. Estas diferencias pueden ser reales o revelar algunos sesgos de los instrumentos. Por ejemplo, parte de la diferencia puede explicarse por el hecho de que la EPUE se realizó en diciembre, mes en que suele aumentar el empleo estacional en ciertos rubros (venta de alimentos, elaboración de comidas, festividades) mientras que la EPH tuvo lugar a lo largo de todo el trimestre, con menor estacionalidad. Por otro lado, proporcionalmente la brecha entre tasas laborales es de mayor magnitud en desocupación que en empleo. Ello podría atribuirse a que la EPUE registra el desempleo con una pregunta binaria sobre búsqueda de empleo mientras que la EPH es más exhaustiva en la indagación sobre formas de búsqueda (concurrencia a entrevistas de trabajo, distribución de curriculum, distribución de avisos, etc.).

Otro indicador importante al momento de pesar situaciones de vulnerabilidad laboral, es la condición de inactividad. En ella se entremezcla la población mayor de 15 años que se desvincula voluntariamente del trabajo con otra que reviste otra condición de inactividad, como los desalentados o personas con discapacidad. En el primer caso, la EPH los agrupa en la categoría “otros”, invisibilizando el fenómeno. En el segundo, el bajo tamaño muestral no permite en algunos periodos encontrar individuos no disponibles para trabajar por discapacidad. La muestra de la EPUE capta ambas situaciones.

<footnote>* diferencias significativas al 5% - Entre paréntesis se informan los intervalos de confianza del 95%</footnote>
<table><caption>Tabla 2: Tasas de inactividad laboral según categoría. Mayores de 15. Bahía Blanca, diciembre 2021</caption><thead><tr><td>Tipo de inactividad</td><td>EPUE</td><td>EPH</td></tr></thead><tbody><tr><td>Desalentado</td><td>1.65</td><td>s/d</td></tr><tr><td>Ama de casa</td><td>14.49</td><td>16.07</td></tr><tr><td>Estudiante</td><td>27.72</td><td>26.03</td></tr><tr><td>Jubilado/ pensionado</td><td>47.38</td><td>50.09</td></tr><tr><td>Rentista</td><td>0.16</td><td>1.07</td></tr><tr><td>Discapacitado</td><td>4.69</td><td>0.0</td></tr><tr><td>Otro</td><td>2.44</td><td>2.90</td></tr><tr><td>No sabe/ no contesta</td><td>1.47</td><td>3.84</td></tr><tr><td>TOTAL</td><td>100.00</td><td>100.0</td></tr><tr><td>N</td><td>1147</td><td>358</td></tr></tbody></table>

La tasa de inactividad laboral total (sin distinguir categoría) por género destaca una importante brecha: 26.2% en hombres y 44.1% en mujeres. Estos porcentajes son similares en la EPH (26.5% y 47.6% respectivamente).

Revisados estos primeros indicadores, los siguientes provienen de la EPUE. La Tabla 3 pone en juego la ocupación y su relación con el género.

<table><caption>Tabla 3: Distribución de la población activa mayor a 15 años según género y condición de la ocupación. Bahía Blanca, diciembre 2021*</caption><thead><tr><td></td><td>Total</td><td>Mujeres</td><td>Hombres</td></tr></thead><tbody><tr><td>Ocupado estable</td><td>107184 (72.96)</td><td>49122 (72.27)</td><td>58062 (74.55)</td></tr><tr><td>Ocupado inestable</td><td>32350 (22.02)</td><td>14783 (21.75)</td><td>17567 (22.25)</td></tr><tr><td>Desocupado</td><td>7378 (5.02)</td><td>4061 (5.98)</td><td>33.17 (4.20)</td></tr><tr><td>Total</td><td>146912 (100.0)</td><td>67966 (100.0)</td><td>78946 (100.0)</td></tr></tbody></table>

<footnote>*% entre paréntesis. La prueba de asociación se realizó sin proyectar los totales a la población Chi-cuadrado=4.65, p-valor 0.098</footnote>
Se pueden destacar dos resultados de la Tabla 3. Primero, que el 22% de los ocupados tiene empleos inestables (con tiempo de finalización o changas). Esta es otra fortaleza del instrumento respecto del aplicado en la EPH, que no logra captar inestabilidad del empleo independiente, sino solamente en asalariados. Como veremos más adelante, el empleo inestable en la categoría cuenta propia no profesional, tiene una incidencia considerable. La inestabilidad del empleo implica peores condiciones para el trabajador dadas las mayores dificultades ante los vaivenes del mercado de trabajo y mayor presión futura sobre infraestructura social especialmente en salud y previsión social. Segundo, la diferencia entre géneros en la población activa no ocurre tanto en la estabilidad del empleo, sino en la desocupación, que es 42% mayor en mujeres respecto de varones. En otros términos, las mujeres son menos activas laboralmente (voluntaria o involuntariamente) pero cuando buscan trabajo, tienen más dificultades para encontrarlo. Esta diferencia es marginalmente significativa en la EPUE (p-valor cercano a 0.10) posiblemente por el escaso tamaño del grupo de desocupados, que resta potencia a las pruebas.

No se registran diferencias significativas entre hombres y mujeres en la estabilidad de la ocupación. La brecha de género en términos de inserción ocupacional se expresa primeramente por la mayor inactividad de las mujeres y luego, en un leve mayor desempleo femenino.

Para seguir indagando sobre el mapa ocupacional en Bahía Blanca, se procedió a analizar la distribución según diferentes categorías ocupacionales. Se buscó una categorización que permitiese rápidamente codificar la ocupación declarada, su condición de asalariado, empleador o cuentapropista y cierto nivel de calificación. Los sectores con mayor participación en el empleo son los asalariados del sector privado, autoempleados no profesionales y asalariados estatales. En conjunto, estas 3 categorías reúnen al 78% de la ocupación local.
<table><caption>Tabla 4: Distribución de los ocupados, según categoría ocupacional y estabilidad en la ocupación (en porcentajes), Bahía Blanca, diciembre 2021*</caption><thead><tr><th>Condición</th><th>Socio, patrón, empleador</th><th>Asalariado s. públ</th><th>Asalariado s. priv</th><th>Prof indep</th><th>Cuenta propia no prof</th><th>Servicio dom</th><th>Trabajador familiar</th><th>Plan Empleo</th><th>Ns/ nc</th><th>TOTAL</th></tr></thead><tbody><tr><td>N</td><td>153</td><td>372</td><td>756</td><td>77</td><td>437</td><td>127</td><td>36</td><td>14</td><td>39</td><td>2011</td></tr><tr><td>%</td><td>7.6</td><td>18.5</td><td>37.6</td><td>3.8</td><td>21.7</td><td>6.3</td><td>1.8</td><td>0.6</td><td>1.9</td><td>100.0</td></tr><tr><td>Ocupado estable</td><td>88.89</td><td>95.16</td><td>87.17</td><td>84.42</td><td>54.92</td><td>60.63</td><td>41.67</td><td>50.0</td><td>41.03</td><td>78.02</td></tr><tr><td>Ocupado inestable</td><td>11.11</td><td>4.84</td><td>12.83</td><td>15.58</td><td>45.08</td><td>39.68</td><td>58.33</td><td>50.0</td><td>58.97</td><td>21.08</td></tr><tr><td>TOTAL</td><td>100.0</td><td>100.0</td><td>100.0</td><td>100.0</td><td>100.0</td><td>100.0</td><td>100.0</td><td>100.0</td><td>100.0</td><td>100.0</td></tr></tbody></table>

<footnote>* chi-cuadrado 318.7752, p-valor <1%</footnote>
La mayor proporción de puestos temporales ocurre en las categorías menos calificadas: cuenta propia no profesional, servicio doméstico, en trabajadores familiares o que perciben planes de empleo. Nuevamente aquí se ve una fortaleza de la fuente utilizada respecto de la oficial, en tanto esta última no capta la inestabilidad en autoempleados, en tanto esa categoría suele operar como buffer en períodos recesivos, especialmente en el segmento no profesional. A su vez, si distinguimos entre asalariados del sector público y privado, esta tendencia se hace mayor en el segundo y aumenta incluso entre los profesionales por cuenta propia.

La intensidad de la ocupación también es clave para la comprensión de la vulnerabilidad laboral. La Tabla 5 asocia la estabilidad laboral que veníamos analizando con la intensidad ocupacional. Para el análisis de esta última, se considera subocupado a quien, trabajando menos de 35 horas semanales desea aumentar su jornada laboral. Se clasificará como ocupado pleno a aquellas personas que trabajan entre 35 y 45 horas semanales o, trabajando menos de 35 horas, no desean aumentar su carga de trabajo; y finalmente llamaremos sobreocupado a quienes trabajan más de 45 horas semanales.

<table><caption>Tabla 5: Distribución de la población ocupada mayor a 15 años según estabilidad e intensidad de la ocupación (en porcentajes). Bahía Blanca, diciembre 2021*</caption><thead><tr><td></td><td>Ocupado estable</td><td>Ocupado inestable</td><td>Total</td></tr></thead><tbody><tr><td>Sub ocupado</td><td>3.04</td><td>23.1</td><td>7.31</td></tr><tr><td>Ocupado pleno</td><td>58.57</td><td>48.40</td><td>56.42</td></tr><tr><td>Sobreocupado</td><td>38.39</td><td>28.40</td><td>36.27</td></tr><tr><td>Total</td><td>100.00</td><td>100.00</td><td>100.00</td></tr><tr><td>N</td><td>1511</td><td>405</td><td>1916</td></tr></tbody></table>

*Chi-cuadrado=152.1332, p-valor <0.01

Una primera observación tiene relación con el importante porcentaje que supera la jornada 45 horas semanales y constituye más de un tercio de la población ocupada. Por otra parte, al poner en relación este número con la estabilidad de la ocupación, encontramos que existe más subocupación en los puestos temporarios y más sobreocupación en puestos estables o por tiempo indeterminado.
Si finalmente controlamos la intensidad de la ocupación con el género, nos encontraremos con más subocupación y empleo pleno entre las mujeres y más sobreocupación entre los varones.

<figure><img src="image_54.png" /><figcaption>Gráfico 1. Intensidad de la ocupación según género.
Bahía Blanca, diciembre 2021*</figcaption></figure>

$$ * \text{likelihood-ratio chi2(2)} = 68.3255 \ P-\text{valor}<0.01 $$

Al igual que lo realizado con respecto a la estabilidad, se revisó la intensidad de la ocupación en relación a la categoría ocupacional (Tabla 6).
<table><caption>Tabla 6: Población ocupada mayor a 15 años, según categoría ocupacional e intensidad en la ocupación (en porcentajes)- Bahía Blanca, diciembre 2021*</caption><thead><tr><th>Condición</th><th>Socio, patrón, empleador</th><th>Asalariado s. público</th><th>Asalariado s. privado</th><th>Profesional indep</th><th>Cuenta propia no prof</th><th>Servicio dom</th><th>Trabajador familiar</th><th>Plan Empleo</th><th>Ns/nc</th><th>TOTAL</th></tr></thead><tbody><tr><td>Sub ocupado</td><td>4.64</td><td>2.51</td><td>6.35</td><td>5.19</td><td>9.22</td><td>23.33</td><td>9.38</td><td>15.38</td><td>9.09</td><td>7.29</td></tr><tr><td>Ocupado pleno</td><td>49.01</td><td>71.39</td><td>51.20</td><td>66.23</td><td>53.16</td><td>58.33</td><td>46.88</td><td>76.92</td><td>42.42</td><td>56.24</td></tr><tr><td>Sobre ocupado</td><td>46.36</td><td>26.18</td><td>42.45</td><td>28.57</td><td>37.62</td><td>18.33</td><td>43.75</td><td>7.69</td><td>48.48</td><td>36.46</td></tr><tr><td>TOTAL</td><td>100.0</td><td>100.0</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td></tr><tr><td>N</td><td>151</td><td>359</td><td>709</td><td>77</td><td>412</td><td>120</td><td>32</td><td>13</td><td>33</td><td>1906</td></tr></tbody></table>

*chi-cuadrado=113.6 p-valor <0.01
Entre los trabajadores que, aún ocupados están activos en la búsqueda de más trabajo, se destaca el servicio doméstico, y luego -en una proporción mucho menor- los trabajadores familiares y los cuentapropistas no profesionales. Los trabajadores del sector público y los del servicio doméstico son aquellos con menor sobreocupación relativa, además de los ocupados en planes de empleo. No obstante, la baja cantidad de observaciones en esta categoría impide una lectura más taxativa.

Otra manera de observar la intensidad en el empleo para identificar situaciones de vulnerabilidad, es la de revisar la existencia de pluriempleo. Los mayores casos de pluriempleo ocurren en las categorías profesional por cuenta propia, trabajador del sector público y servicio doméstico (con guarismos cercanos al 20%, Tabla 7).
<table><caption>Tabla 7: Población ocupada mayor a 15 años, según categoría ocupacional y pluriempleo- Bahía Blanca, diciembre 2021*</caption><thead><tr><th>Cantidad de empleos</th><th>Socio, patrón, empleador</th><th>Asalariado s. público</th><th>Asalariado s. privado</th><th>Profesional independiente</th><th>Cuenta propia no profesional</th><th>Servicio doméstico</th><th>Trabajador familiar</th><th>Plan Empleo</th><th>Ns/nc</th><th>TOTAL</th></tr></thead><tbody><tr><td>Un solo empleo</td><td>83.66</td><td>78.76</td><td>86.38</td><td>76.32</td><td>81.92</td><td>79.53</td><td>88.89</td><td>85.71</td><td>56.41</td><td>82.40</td></tr><tr><td>Más de un empleo</td><td>15.03</td><td>19.35</td><td>10.58</td><td>19.48</td><td>12.36</td><td>18.11</td><td>5.56</td><td>14.29</td><td>2.56</td><td>13.53</td></tr><tr><td>No sabe/ no contesta</td><td>1.31</td><td>1.88</td><td>3.04</td><td>5.19</td><td>5.72</td><td>2.36</td><td>5.56</td><td>0.0</td><td>41.03</td><td>4.08</td></tr><tr><td>TOTAL</td><td>100.0</td><td>100.0</td><td>100.0</td><td>100.0</td><td>100.0</td><td>100.0</td><td>100.0</td><td>100.0</td><td>100.0</td><td>100.0</td></tr><tr><td>N</td><td>153</td><td>372</td><td>756</td><td>77</td><td>437</td><td>127</td><td>36</td><td>14</td><td>39</td><td>2011</td></tr></tbody></table>

*chi-cuadrado=93.48, p-valor <0.01
A veces se cree que el pluriempleo puede originarse en situaciones de jornadas laborales en la ocupación principal más cortas que representan una oportunidad de generar ingresos extra. Esta hipótesis no se verifica en el caso local, en tanto la proporción de pluriempleo es similar entre subocupados y sobreocupados (14,6% y 15,3% respectivamente, p-value=0,468), de modo que el pluriempleo es prácticamente explicado por insuficiencia de ingresos en ocupación principal. Quizá la única excepción a esta explicación es el caso de los cuentapropistas profesionales; en los que el pluriempleo deviene de una articulación entre trabajos profesionales independientes con otros en relación de dependencia que cubren distintas aristas de la misma profesión y no se vinculan con una mayor intensidad (horas trabajadas) o necesidad de aumentar los ingresos.

Dado que el objetivo de este capítulo es plantear la vulnerabilidad ocupacional y su relación con las brechas por género; y a fin de fortalecer las afirmaciones anteriores, nos detendremos en el análisis de algunas particularidades que surgen al momento de incorporar la distinción entre hombres y mujeres. La composición por género de las categorías ocupacionales permite ampliar lo planteado tanto en la Tabla 4, como en la 6 y la 7.

<figure><img src="image_55.png" /><figcaption>Gráfico 2. Categoría ocupacional según género.
Bahía Blanca, diciembre 2021</figcaption></figure>
Los hombres tienen mayor presencia relativa y absoluta en empleos en relación de dependencia en el sector privado, como patrones o autoempleados no profesionales. Las mujeres tienen mejor inserción en el sector público (muy probablemente traccionados por la docencia y el sector sanitario) y el servicio doméstico. Llama la atención que hay aproximadamente la misma cantidad de cuentapropistas profesionales mujeres que hombres (Gráfico 2).

Si tenemos en cuenta lo comentado sobre la estabilidad del empleo en la Tabla 4, se observa que las categorías con mayor proporción de puestos temporales, corresponden en dos casos a categorías masculinizadas (cuenta propia no profesional y empleado en negocio familiar) y a dos feminizadas (planes de empleo y servicio doméstico). Si el análisis se centra en la intensidad de la ocupación, vuelve a aparecer la desventaja relativa entre las mujeres, al ser el servicio doméstico la principal categoría subocupada; pero en el otro extremo los trabajadores del sector privado y los empleados de negocio familiar (categorías masculinizadas), presentan los mayores porcentajes de sobreocupación (ver tabla 6). Lo mismo ocurre con el caso del pluriempleo en el servicio doméstico, donde claramente se verifica, con guarismos cercanos al 20%, la necesidad de recurrir a más de un empleo para alcanzar ingresos suficientes que permitan cubrir sus necesidades y las de su hogar. La misma condición de pluriempleo es también mayor entre las mujeres (casi 17% vs 11%) independientemente de su ocupación, explicado mayormente por su elevada inserción en servicio doméstico, salud y enseñanza, donde los bajos niveles salariales impulsan a tener más de un puesto laboral (Aspiazu 2017; Esquivel & Pereyra 2017). Por supuesto que, además, las mayores tasas de pluriempleo en mujeres aumentan los riesgos de accidentes laborales y colisionan con las tareas de cuidado que generalmente cubren en sus hogares (INDEC, 2020; Actis et al 2021).

A pesar de que la EPUE no se aboca al estudio del trabajo doméstico y las tareas de cuidado, varias preguntas permiten afirmar con mayor certeza, la situación de vulnerabilidad por sobreocupación a las que se ven expuestas las mujeres. Por ejemplo, aquellas que tienen más de un empleo, no tienen distinta edad de quienes tienen solo uno (p-valor=0,26 en test de asociación entre pluriempleo y grupo etario en mujeres<fnref n="5" />). O sea que el señalamiento de conflictos de conciliación es válido, porque no se vincula con etapas del ciclo vital del hogar, sino más bien a una constante asignada a la condición de ser mujer.

<footnote n="5">5 El pluriempleo femenino solo cae en el grupo de 25 a 29 y mayores de 65. Pero es similar entre mujeres de mediana edad y las menores de 25.</footnote>
Por último, revisaremos el trabajo informal como otra de las formas de vulnerabilidad ocupacional. Consideramos en este análisis a la ausencia de aportes jubilatorios como indicador del no registro laboral. El mismo está altamente correlacionado con la ausencia de cobertura de otros servicios sociales, como el de la salud.

En primer lugar, es importante señalar que un tercio de la población ocupada no realiza aportes, encontrándose claramente en una situación precaria, con importantes consecuencias a futuro (por dificultades posteriores a su retiro), como en el presente (barreras de acceso al crédito y a cobertura en salud, desprotección frente a despido o cierres, menor remuneración que los registrados). Como era de esperarse, estos mayores niveles de informalidad ocurren entre los trabajadores familiares (más del 75%), cuenta propia no profesional (casi 69%) y servicio doméstico (alrededor de 2 tercios). Naturalmente, los planes de empleo tampoco tienen aportes. El dato que también destaca, es el de 18% de patrones sin registrar aportes, categoría que también presenta altas tasas de sobreocupación<fnref n="6" />.

<footnote n="6">⁶ La Tabla 9 reporta casos de ocupados independientes que declaran que les realizan aportes, situación que no corresponde con empleo autónomo. Si bien la pregunta aludía a la ocupación principal y, por ende, a la categoría ocupacional es posible que los entrevistados hayan respondido por otros empleos en relación de dependencia o que encubra situaciones donde la remuneración del contratante incluye el pago de la seguridad social. Con todo, los casos en esta condición atípica son pocos (11 y 25 en profesionales y cuenta propia no profesional, respectivamente). Se podría esperar algo similar para los ocupados remunerados con planes de empleo, pero en ese caso varios planes exigen como contraprestación la organización en una cooperativa de trabajo que, de ocurrir, debe registrar y hacer aportes por sus miembros. Por ello, es factible que algunos tengan aportes. Se trata, igualmente de 5 casos, número insuficiente para extraer conclusiones.</footnote>
<table><caption>Tabla 8: Población ocupada mayor a 15 años, según categoría ocupacional y aportes previsionales- Bahía Blanca (en porcentajes), diciembre 2021*</caption><thead><tr><th>Condición</th><th>Socio, patrón, empleador</th><th>Asalar s. públ</th><th>Asalar s. priv</th><th>Profes indep</th><th>Cuenta propia no prof</th><th>Servicio doméstico</th><th>Trabajador familiar</th><th>Plan Empleo</th><th>TOTAL</th></tr></thead><tbody><tr><td>Empleadores realizan aportes</td><td>29.93</td><td>86.14</td><td>66.21</td><td>14.67</td><td>5.97</td><td>23.39</td><td>5.88</td><td>21.43</td><td>47.91</td></tr><tr><td>Realiza aportes</td><td>51.70</td><td>7.34</td><td>11.13</td><td>73.33</td><td>25.30</td><td>9.68</td><td>17.65</td><td>14.29</td><td>19.08</td></tr><tr><td>Sin aportes</td><td>18.37</td><td>6.52</td><td>22.66</td><td>12.00</td><td>68.74</td><td>66.94</td><td>76.47</td><td>64.29</td><td>33.00</td></tr><tr><td>TOTAL</td><td>100.0</td><td>100.0</td><td>100.0</td><td>100.0</td><td>100.0</td><td>100.0</td><td>100.0</td><td>100.0</td><td>100.0</td></tr><tr><td>N</td><td>147</td><td>368</td><td>737</td><td>75</td><td>419</td><td>124</td><td>34</td><td>14</td><td>1918</td></tr></tbody></table>

*63 (3.1%) ocupados no respondieron la pregunta sobre aportes y 32 de ellos (1.6%) no respondieron la categoría ocupacional.

Se excluyen de la tabla para simplificar el análisis

$$chi-cuadrado=1000.0 \ p-valor<0.01$$
Observemos que, de las tres categorías en que la informalidad se hace mayor, una es preponderantemente femenina (servicio doméstico-Tabla 7), indicando nuevamente aristas de la brecha de género.

Para finalizar este apartado, el análisis por rama nos permite identificar situaciones de vulnerabilidad laboral. No porque se acepte que ciertas ramas son por definición más excluyentes que otras, sino porque al estudiar la vulnerabilidad en distintos grupos (etarios, mujeres, migrantes) podemos identificar barreras de acceso o permanencia al trabajo, que pueden implicar situaciones de vulnerabilidad. De acuerdo a los datos presentados en el Gráfico 3, en conjunto, se destaca al sector manufacturero local aporta más del 7% del empleo total. No se trata del sector más voluminoso en términos de empleo, pero: i) tiene mayores remuneraciones y nivel de formalización que la mayor parte del resto de las actividades del sector privado y ii) se concentra en pocas empresas en el rubro petroquímico, metalmecánica y elaboración de alimentos. El sector con mayor participación en el empleo es el comercio (casi 17% del empleo total) seguido por construcción, educación, servicios varios (reparaciones de artefactos del hogar, ONGs, servicios fúnebres, etc), servicio doméstico, salud, administración pública y transporte.
<figure><img src="image_56.png" /><figcaption>Gráfico 3. Distribución sectorial del empleo.
Bahía Blanca, diciembre 2021*</figcaption></figure>

* al exponer estadística descriptiva los porcentajes fueron proyectados aplicando factores de expansión

* se excluyen 30 casos que no informaron la rama y 1 que trabaja en servicios extraterritoriales (consulado)

El Gráfico 3 además permite identificar, por un lado, ramas con baja participación en la ocupación total y con baja inserción femenina, como el sector primario, el sector industrial, servicios públicos o comunicaciones. Por otro lado, las ramas con relativa paridad de género en los puestos de trabajo, aunque con participación variable en el empleo total, como comercio, administración pública, servicios de apoyo a las empresas, actividades artísticas y deportivas o servicios generales. En tercer lugar, se ubican ramas con cierta gravitación en el empleo total muy feminizadas; servicio doméstico, educación, salud y hotelería y restaurantes. Este último grupo de actividades se caracteriza por elevados niveles de informalidad (especialmente servicio doméstico y hotelería) o bajos niveles salariales (educación y salud, especialmente en puestos asistenciales no profesionales o de apoyo).

El Gráfico 4 re-expresa lo anterior desde otra óptica; las mujeres se
ocupan principalmente en servicio doméstico, comercio, educación, salud y oficios (servicios n.c.p.). En conjunto estas 5 ramas concentran más del 60% del empleo femenino. Los hombres se ocupan en comercio, construcción, transporte y manufacturas. En conjunto, estas 4 ramas concentran el 57% del empleo masculino. Se destaca además el peso de la administración pública y fuerzas de seguridad que aporta con relativa paridad de género casi 6% de la ocupación. El Grafico 4 también revela que las mujeres tienden a tener menos diversidad de empleos que los hombres, en términos de su distribución sectorial

<figure><img src="image_57.png" /><figcaption>Gráfico 4: Distribución del empleo por género según rama de actividad. Bahía Blanca, diciembre 2021*</figcaption></figure>

*chi-cuadrado=276.34, p-valor<0.01

Las ramas donde claramente las mujeres encuentran barreras de acceso son las de la construcción, las manufactureras y transporte<fnref n="7" />, varias de ellas caracterizadas por el uso de la fuerza física. Por el contrario, en aquellas donde los hombres encontrarían barreras son categorías asimilables al cui-dado como alojamiento y comidas, salud, servicio doméstico y enseñanza.

<footnote n="7">7. En el caso de comercio o banca, seguros e inmobiliarias las diferencias no son significativas.</footnote>
# Transiciones laborales durante la pandemia

Como se comentó inicialmente, la pandemia de COVID implicó una serie de modificaciones a la vida cotidiana, que afectaron de manera desigual a los distintos estratos y grupos sociales. En este capítulo nos detendremos específicamente en los cambios ocurridos en el ámbito del trabajo y trataremos de observar situaciones diferenciales por género.

Para poder hacer referencia a dichos cambios, recuperaremos los datos que provienen del módulo aplicado al 33% de la muestra del EPUE. Aunque se consideraron a todas las personas mayores de 16 años, para el análisis que sigue, nos detendremos en aquellos de 18 años o más años durante 2021, para evitar el sesgo de tomar a quienes, durante el año 2020, tendrían menos de 14 años y cambiaron de situación ocupacional simplemente por un factor demográfico. Es verdad que lo mismo podría decirse para aquellos que, alcanzada la edad jubilatoria se retiran del mercado de trabajo, pero no se han tratado de la misma manera en tanto alcanzar la edad jubilatoria es una condición para jubilarse pero no todos los que la cumplen pueden hacerlo (insuficiencia de aportes, decisión de continuar trabajando a pesar de percibir jubilación, etc.).

La Tabla 9 recupera las transiciones entre el inicio de la pandemia y la situación a diciembre 2021 según la estabilidad en la ocupación<fnref n="8" />.

<footnote n="8">8. La pregunta con la cual se solicitaba esta información fue: *Antes que se iniciara la pandemia por COVID 19, es decir, en febrero de 2020; ¿(miembro) tenía otra actividad o trabajaba en algo distinto a la actualidad?*; siendo las opciones de respuesta: 1. Si. Trabajaba de manera permanente; 2. Si. Trabajaba de manera temporal o por contrato. 3. Si. Hacia changas o trabajaba como jornalero, 4. Si. Estaba en otra condición de actividad y 5. No. Tenía la misma actividad que ahora.</footnote>
<table><caption>Tabla 9: Población mayor a 18 años, según condición ocupacional pre-covid y diciembre 2021- Bahía Blanca (en porcentajes), diciembre 2021*</caption><thead><tr><th rowspan="2">Condición ocupacional 2021</th><th colspan="5">Cambio de condición ocupacional pre-covid</th></tr><tr><th>Si, otro permanente</th><th>Si, otro temporal o changas</th><th>Si, otra condición</th><th>No cambió</th><th>Total</th></tr></thead><tbody><tr><td>Trabajo estable</td><td>60.27</td><td>40.68</td><td>54.0</td><td>55.45</td><td>54.75</td></tr><tr><td>Trabajo precario</td><td>13.70</td><td>30.0</td><td>38.0</td><td>9.96</td><td>13.07</td></tr><tr><td>Desocupado</td><td>8.22</td><td>11.86</td><td>0.0</td><td>2.29</td><td>3.24</td></tr><tr><td>Inactivo</td><td>17.81</td><td>18.64</td><td>4.17</td><td>32.48</td><td>28.94</td></tr><tr><td>TOTAL</td><td>100.0</td><td>100.0</td><td>100.0</td><td>100.0</td><td>100.0</td></tr><tr><td>N</td><td>73</td><td>60</td><td>50</td><td>743</td><td>926</td></tr></tbody></table>

*chi-cuadrado=58.01 p-valor<0.01

Una de las primeras cuestiones que llama la atención es el altísimo porcentaje (80%) que no cambió su situación ocupacional en el contexto de la pandemia. Dentro de este grupo, la mayoría de ellos mantienen el trabajo estable (55%) o siguen siendo inactivos (casi 30%). Otros casos de situación “favorable” son los que cambiaron de un trabajo estable a otro de igual condición (60%), y alrededor de 18% de los ocupados -estables o temporales- pasó a la inactividad (jubilación esencialmente).

Como los datos de transiciones pre-post COVID fueron aplicados a una submuestra de la cual, además, solamente 20% reporta cambios, el análisis desagregado puede contener un nivel de precisión considerable. Por ello, comparamos los resultados con los publicados por otras fuentes y otras regiones del país. Las “transiciones positivas” presentan magnitudes similares con los obtenidos por la EDSA<fnref n="9" />. Según la misma, el 76% de las personas con empleo pleno en 2020 mantuvo su situación un año después. Otra transición definida aquí como “favorable” es la de ocupados que pasan a la inactividad: 12.5% según EDSA (Donza, 2022).

<footnote n="9">⁹ La EDSA es la Encuesta de la Deuda Social Argentina del Observatorio de la Deuda Social Argentina (ODSA- UCA). En el trabajo citado se utilizan las correspondientes a los años 2019-2020 y 2021, distinguiéndose entre: i- los ocupados a los trabajadores con empleo pleno de derechos, ii- aquellos con empleo precarios (ingresos superiores a la subsistencia pero sin afiliación al sistema de seguridad social, y iii: los ocupados con subempleo inestable (changas, trabajos temporarios o remunerados con plan de empleo)</footnote>
Volviendo al caso de Bahía Blanca, se observa que quienes estaban en desventaja, por estar con trabajos temporarios o en otra condición, son quienes más movimientos descendentes experimentaron: 30% de quienes tenían trabajo inestable cambiaron a otro trabajo inestable, casi 12% de los que tenía trabajo temporario pasó a estar desocupado. Para la EDSA, los números son similares: entre el 29 y 37% de quienes tenían trabajos precarios o subempleo inestable, continúan en alguna de esas situaciones o pasan de una a otra; y alrededor del 20% de estas categorías pasa a la de desocupado (Donza, op cit).

Esta comparación refleja transiciones en el aglomerado local algo mejores que el total nacional cubierto por la EDSA en tanto hay mayor proporción que pasa de ocupación a inactividad por alcanzar las condiciones de retiro y una menor proporción que pasan de trabajos inestables a desempleo.

Más de un tercio de los que tenían otra condición de actividad antes pasaron a trabajos temporarios, tratándose esencialmente de jóvenes. Muy pocos pasaron de estar activos antes a inactivos ahora (sólo 2 casos, 1 de ellos, mujer de 36 años dejó de buscar trabajo y otra de 66 años pasó de ama de casa a discapacitada).

En síntesis, se destaca que, quienes tenían trabajo temporario fueron los que menos posibilidades de transición positiva tuvieron hacia trabajos estables (41% frente a alrededor de 54-60% en el resto de las categorías) siguiendo la tendencia que registra la EDSA para el total del país (76% frente al 16% de quienes poseían empleo precario, 9,4% de los que tenían subempleo inestable, 15% de los desocupados y casi 5% de los inactivos según Donza 2022).

En cuanto a las brechas por género en estos cambios, no parece haberse observado ninguna, registrándose porcentajes cercanos al 80% sin transiciones para ambos géneros y las mismas tendencias mencionadas anteriormente.

Si se toman en cuenta solamente aquellos que modificaron su situación ocupacional entre inicios de 2020 y finales de 2021, es posible encontrar algunos otros rasgos del proceso de transición. Se debe advertir que al indagar la situación ocupacional en una submuestra del total, el número de casos se reduce ostensiblemente. Además, 80% de ellos reportan no haber modificado su situación, de modo que la Tabla 10 debe ser analizada con cautela, sin pretensiones de inferencia precisa. En total, 181 individuos de la submuestra de 936 (equivalentes a 19%) donde se aplicó el módulo especial para captar transiciones laborales indicó que antes de la pandemia tenía una situación ocupacional diferente a la reportada al momento del operativo. De ellos 169 (93%) dieron detalles del cambio, sintetizados en la Tabla 10.
<table><caption>Tabla 10: Población mayor a 18 años, según categoría ocupacional pre covid y diciembre 2021- Bahía Blanca (en porcentajes)</caption><thead><tr><th>Empleador</th><th>Asal. s. publ</th><th>Asal. s. priv</th><th>Prof indep</th><th>Cuenta prop no prof</th><th>Serv Dom</th><th>Trabaj filiar</th><th>Desoc</th><th>Inativo</th><th>Total</th></tr></thead><tbody><tr><td>Empleador</td><td>1</td><td>3</td><td>2</td><td>0</td><td>2</td><td>0</td><td>1</td><td>4</td><td>13</td></tr><tr><td>Asal s. publ</td><td>0</td><td>3</td><td>1</td><td>0</td><td>2</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>13</td></tr><tr><td>Asal s. priv</td><td>2</td><td>3</td><td>31</td><td>1</td><td>3</td><td>0</td><td>0</td><td>4</td><td>59</td></tr><tr><td>Prof indep</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>3</td></tr><tr><td>Cuentaprop no prof</td><td>3</td><td>0</td><td>12</td><td>0</td><td>5</td><td>0</td><td>0</td><td>3</td><td>30</td></tr><tr><td>Serv dom</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>6</td><td>1</td><td>0</td><td>10</td></tr><tr><td>Trabajador filiar</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>Plan empleo</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>2</td></tr><tr><td>Desocupado</td><td>1</td><td>0</td><td>5</td><td>0</td><td>3</td><td>4</td><td>0</td><td>0</td><td>13</td></tr><tr><td>Inativo</td><td>2</td><td>4</td><td>8</td><td>0</td><td>5</td><td>1</td><td>2</td><td>1</td><td>25</td></tr><tr><td>Total</td><td>10</td><td>13</td><td>62</td><td>1</td><td>21</td><td>14</td><td>3</td><td>10</td><td>35</td><td>169</td></tr></tbody></table>
La mayor parte de los cambios ocurrió en asalariados en el sector privado (62 casos, 37%) seguido por inactivos a inicios de 2020. La mitad de los asalariados del sector privado que experimentaron cambios laborales se reubicó dentro de la misma categoría, la gran mayoría incluso dentro de la misma rama. En la mayor parte de los casos (61%) son varones con niveles educativos básicos (70% hasta secundaria completa). Alrededor de 20% de los asalariados del sector privado que cambiaron su situación pasó a ser cuentapropista no profesional, proceso típico de fases recesivas en el nivel de actividad, en los que el autoempleo es un refugio del desempleo. Este grupo se compone esencialmente de varones (66%) con niveles educativos algo superiores (mayor proporción de oficios respecto de los que se reubicaron dentro del sector). El resto de los asalariados en sector privado que modificó su condición laboral pasó a la inactividad (por jubilación) o al desempleo.

El segundo grupo que reporta cambios ocupacionales es el de inactivos (35 casos, 21%). Se trata en su mayoría de jóvenes sin diferencias en género que, en diciembre de 2021, estaban ocupados bajo relación de dependencia en el sector privado. La mitad de este grupo se insertó en el sector de alojamiento y comidas, que viene ganando posiciones en el empleo local desde antes de la pandemia y, luego de la suspensión de medidas de distanciamiento social, tuvo un particular rebote.

Finalmente, el tercer grupo (21 casos, 12%) que padeció cambios ocupacionales es el de cuentapropistas no profesionales, la mayoría de los cuales se reconvirtió dentro del mismo segmento. Este grupo está formado en su totalidad por hombres jóvenes que se desempeñaban antes y ahora en oficios de baja calificación.

Estas observaciones se condicen con lo observado para el resto del país: en todas las regiones se observa un incremento de la participación del sector microinformal en el empleo (Pol & otros, 2022). En el caso de Bahía Blanca podemos sumar a este segmento, a las actividades del servicio doméstico, de trabajo en la construcción y pequeños comercios, donde la emergencia sanitaria generó pérdidas de empleo, cierres de establecimientos y reconversiones dificultosas. De acuerdo a Pol & otros (op cit) el crecimiento del sector microinformal se hace más importante en aquellas regiones donde ese sector tenía un peso mayor en la etapa previa a la pandemia.

Por otro lado, la relativa estabilidad del mercado local se vincula con la particular composición de su estructura sectorial del empleo; el peso de los sectores educativo y sanitario en el empleo femenino; y de la industria alimentaria y petroquímica en el masculino y de la administración pública
en ambos géneros, declarados esenciales o con posibilidad de trabajo re-
moto, colaboraron en que alrededor del 80% de los ocupados mantuviese
el puesto previo a 2020.

Discusión y reflexiones finales

A partir de la aplicación de la EPUE hemos revisado algunas de
las consecuencias en el mundo del trabajo acarreadas por la pandemia en
Bahía Blanca, haciendo hincapié en aquellas relacionadas con el género.

La situación a diciembre 2021 muestra importantes situaciones pro-
blemáticas que se relacionan, no tanto con el desempleo, sino más bien
con otras relativas al desaliento, la informalidad, la inestabilidad, la inten-
sidad del empleo o una combinación de las mismas. Por ejemplo, la mayor
proporción de puestos temporales ocurre en las categorías menos califica-
das (cuenta propia no profesional, servicio doméstico, entre otras) super-
poniendo diversos vectores de vulnerabilidad laboral.

Al analizar estas cuestiones por género, no siempre se encuentran
trayectorias desiguales pero se destaca, en este sentido, el hecho de que las
mujeres son menos activas laboralmente (voluntaria o involuntariamente)
y que, cuando buscan trabajo, tienen más dificultades para encontrarlo que
los hombres. Otro ejemplo de la brecha de género remite a la intensidad
de la ocupación: nos encontramos con más subocupación y empleo pleno
entre las mujeres y más sobreocupación entre los varones.

El análisis de las categorías ocupacionales también arroja informa-
ción importante: los hombres tienen mayor presencia relativa y absoluta
en empleos en relación de dependencia en el sector privado, como patro-
nes o autoempleados no profesionales. Las mujeres tienen mejor inserción
en el sector público (muy probablemente traccionado por la docencia y
el sector sanitario) y el servicio doméstico. Si tenemos en cuenta la esta-
bilidad del empleo y el género, se observa que las categorías con mayor
proporción de puestos temporales, corresponden en dos casos a catego-
rías masculinizadas (cuenta propia no profesional y empleado en negocio
familiar) y a dos feminizadas (planes de empleo y servicio doméstico). En
cambio, en cuentapropistas profesionales se observa paridad entre muje-
res y hombres.

Si el análisis se centra en la intensidad de la ocupación, vuelve a apa-
recer la desventaja relativa entre las mujeres, al ser el servicio doméstico la
principal categoría subocupada; pero en el otro extremo los trabajadores
del sector privado y los empleados de negocio familiar (categorías mas-
culinizadas), presentan los mayores porcentajes de sobreocupación. Lo mismo ocurre con el caso del pluriempleo que es mayor entre las mujeres, independientemente de su ocupación específica.

En cuanto al análisis por ramas, aquellas que se ubican con cierta gravitación en el empleo total y se encuentran muy feminizadas (servicio doméstico, educación, salud y hotelería y restaurantes) se caracterizan por elevados niveles de informalidad o bajos niveles salariales. Además, las mujeres ocupadas exhiben mayor concentración sectorial que los hombres, perfilando un mercado de trabajo con notable asociación rama-género, con excepciones en administración pública y, hasta cierto punto, comercio (aunque hay brechas notorias por género dentro de las subramas comerciales, por ejemplo, compra-venta de vehículos vs. venta de indumentaria).

Finalmente se analiza las transiciones laborales entre el momento previo y posterior a la pandemia. Es importante destacar el alto porcentaje (80%) que no cambió su situación ocupacional durante el contexto de la pandemia. Esta situación presente registrada con guarismos similares a nivel nacional encierra sin embargo una serie de heterogeneidades que vienen a reforzar a las ya presentes en la estructura social argentina.

Dentro de este grupo, convive la persistencia en un trabajo estable o la continuidad en la situación de inactividad o con el mantenimiento de una situación precaria o inestables o simplemente la desocupación. Las situaciones de mayor desventaja, por estar con trabajos temporarios o en otra condición, son quienes más movimientos descendentes experimen-taron: 30% de quienes tenían trabajo inestable cambiaron a otro trabajo inestable, casi 12% de los que tenía trabajo temporario pasó a estar des-ocupado.

En síntesis, se destaca que, quienes tenían trabajo temporario fueron los que menos posibilidades de transición positiva tuvieron hacia trabajos estables, independientemente del género al que adscribiesen. Si se toman en cuenta solamente aquellos que modificaron su situación ocupacional entre inicios de 2020 y finales de 2021, es posible encontrar algunos otros rasgos del proceso de transición vinculados al género. Entre los asalaria-dos del sector privado que experimentaron cambios laborales dentro de la misma categoría, encontramos en su mayoría, a varones con niveles educativos básicos. Este mismo sesgo masculinizado se repite en el grupo que cambia de asalariado del sector privado al grupo de cuentapropistas no profesionales, pero esta vez con niveles educativos algo superiores; y en el de trabajadores cuentapropia de baja calificación formado en su totalidad por hombres jóvenes que se desempeñaban antes y ahora en el mismo segmento.
El incremento de los cuentapropistas no profesionales, observado a nivel nacional como local, más que un signo de resiliencia del mercado de trabajo marca la precariedad de la situación del empleo, en tanto constituye un refugio frente al desempleo (evidente en su carácter contracílico), además de la elevada proporción de informalidad (que tracciona sobre la infraestructura de salud y debilita el financiamiento de los sistemas de seguridad social). El otro rasgo, de carácter más estructural, es el peso en el empleo de las categorías de baja calificación, con bajos salarios y sin protección social como el servicio doméstico y el trabajo en la construcción.

El análisis de estas transiciones permite un acercamiento más profundo a la situación del empleo en Bahía Blanca y a las brechas por género implícitas en el mismo. En este sentido, el uso de la EPUE aporta nuevos elementos a la comprensión de las desigualdades. No sólo por la ampliación del tamaño muestral, sino también por la incorporación de preguntas que captan nuevas y múltiples heterogeneidades. Esta observación debería animar a dar continuidad a este tipo de fuentes de datos locales, como la captación del trabajo no remunerado, tanto doméstico como comunitario, el pluriempleo o la combinación de empleo con transferencias monetarias estatales, ineludibles al momento de comprender la situación de hogares pobres donde, a la vulnerabilidad en el empleo, se suman aquellas que intensifican el trabajo total (sobre todo de las mujeres) para alcanzar condiciones dignas de existencia.

Referencias

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Díaz Langou, G. & otros (2020). *Impacto social del COVID-19 en Argentina. Balance del primer semestre de 2020*. Documento de trabajo 197- CIPPEC, setiembre 2020. Buenos Aires.

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Donza, E. y Poy, S.- Coordinador: A. Salvia. (2021). *Efectos de la pandemia COVID-19 sobre la dinámica del trabajo en la argentina urbana. Una mirada crítica sobre el impacto heterogéneo del actual escenario tras una década de estancamiento económico* (2010-2020). Documento Estadístico- Barómetro de la Deuda Social Argentina - 1ª ed. Ciudad Autónoma de Buenos Aires: Educa.

Esquivel L y Pereyra F (2017). Las condiciones laborales de las y los trabajadores del cuidado en Argentina. Reflexiones en base al análisis de tres ocupaciones seleccionadas. *Trabajo & Sociedad, 28*: 55-82.

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Pol, M., Ledda, V. y Bagini, L. (2022). Estructura ocupacional y calidad del empleo en las regiones urbanas. En A. Salvia, S. Poy y J. Pla comp. (2022): *La sociedad argentina en la pospandemia*. Ciudad Autónoma de Buenos Aires: Siglo XXI Editores.
<figure><img src="image_58.png" /></figure>
# 5. Desigualdad salarial y segregación ocupacional de género en Portugal

Lina Coelho<fnref n="1" />
Ronize Cruz<fnref n="2" />

## Introducción

En Portugal, la diferencia entre la tasa de actividad laboral de las mujeres y los hombres se ha reducido sostenidamente. En la actualidad, la participación de las mujeres en el mercado de trabajo es una de las mayores de la UE-27, al tiempo que la incidencia de la escolaridad superior excede claramente a la de los hombres. No obstante, la brecha salarial de género (gender gap) ha disminuido muy lentamente y la segregación ocupacional es aún muy elevada, tanto desde una perspectiva horizontal como vertical. Dado el marcado incremento de la educación de las mujeres, las explicaciones sobre la persistencia de la brecha salarial de género apuntan a factores como la segregación ocupacional y las prácticas de discriminación laboral. Estas problemáticas han recibido una atención creciente de los decisores de política pública, tanto a nivel nacional como europeo y mundial (ILO, 2018).

Este capítulo analiza el comportamiento reciente y los determinantes de la desigualdad salarial de género en Portugal, prestando especial atención a la influencia de la segregación ocupacional. El enfoque empírico utiliza tres métodos de estimación, lo que permite un análisis más profundo del fenómeno. En primer lugar, la estrategia aplica la descomposición salarial de Blinder-Oaxaca (1973), la cual permite tener una primera aproximación al efecto de las características individuales y los factores no observados sobre la brecha salarial de género. En segundo lugar, consi-

<footnote n="1">1 Centro de Estudos Sociais. Facultad de Economía de la Universidad de Coimbra, Coimbra, Portugal. E-mail: lcoelho@fe.uc.pt</footnote>

<footnote n="2">2 Centro de Estudos Sociais de la Universidad de Coimbra, Portugal. E-mail: ronizecruz@ces.uc.pt</footnote>
derando el aumento de la formación escolar de las mujeres y la mayor participación femenina en la fuerza laboral, se emplea el modelo de Juhn, Murphy & Pierce (1991, 1993). Finalmente, el método de regresión cuantílica de Chernozhukov, Fernández-Val & Melly (2013) permitirá explorar la brecha de ingresos laborales a lo largo de la jerarquía salarial. La información es extraída de la *European Union Statistics on Income and Living Conditions* (EU-SILC)<fnref n="3" /> de Eurostat, un conjunto de datos que incluye variables sociodemográficas particularmente relevantes para los fines de esta investigación.

Los resultados de este estudio permiten ampliar el conocimiento sobre los determinantes de la brecha salarial de género en Portugal, de tal forma que las políticas públicas puedan realizar intervenciones informadas. Se pretende, en particular, contribuir a la comprensión del aumento de la desigualdad desde la base hasta la cima de la distribución salarial. Asimismo, se analiza el poder explicativo de la segregación ocupacional por razones de género en la desigualdad salarial. Finalmente, se busca disminuir la magnitud del componente no explicado de la desigualdad (conocido como “la medida estadística de la discriminación”), tradicionalmente muy elevado para el caso portugués. Para ello, se utilizan variables explicativas poco comunes en este tipo de estudios como, por ejemplo, el estado civil, el número de hijos presentes en el hogar, la incidencia del trabajo a tiempo parcial voluntario, o el estado de salud de los trabajadores.

## Segregación ocupacional de género y desigualdad salarial en Portugal

En el contexto europeo y mundial, Portugal se destaca por la fuerte participación de las mujeres en la fuerza laboral, expresada en una elevada tasa de ocupación equivalente a tiempo completo (Gráfico 1). Es importante también señalar que la proporción de madres de niñas/os pequeñas/os (hasta 6 años) que trabajan es elevada, a tal punto que Portugal se ubicó a la cabeza de los países miembros de la UE-2018 en este indicador para el año 2018 (ILO, 2021:14).

<footnote n="3">3 https://ec.europa.eu/eurostat/web/microdata/european-union-statistics-on-income-and-living-conditions</footnote>
<figure><img src="image_59.png" /><figcaption>Gráfico 1: Tasas de empleo de mujeres y hombres, en equivalente a tiempo completo, 2019</figcaption></figure>

Fuente: OCDE Employment Database https://stats.oecd.org/

Por otro lado, las mujeres portuguesas también se destacan por su fuerte inversión en educación a lo largo de las últimas décadas. A pesar de ser una tendencia común en el espacio de la OCDE, el nivel educativo de las mujeres portuguesas, relativo al de los hombres, es especialmente pronunciado. El Gráfico 2 ilustra bien esta relación, revelando que Portugal ocupa el tercer lugar entre los países considerados en términos de la proporción entre mujeres y hombres con educación superior. Aunque esta tendencia no es reciente (pues se verifica también en el grupo etario superior), se ha mantenido en el tiempo, tal como lo demuestra el indicador para el grupo etario más joven (25-34 años).
<figure><img src="image_60.png" /><figcaption>Gráfico 2: Cociente entre mujeres y hombres con educación superior por grupo etario, 2018 (%)</figcaption></figure>

Fuente: OECD (2019), Education at a Glance Database, http://stats.oecd.org

No obstante, la segregación ocupacional de género es aún muy marcada, tanto desde la perspectiva horizontal (entre ocupaciones) como la vertical. Al mismo tiempo, la desigualdad salarial entre mujeres y hombres sigue latente, fenómeno que se manifiesta en una reducción muy lenta de la brecha salarial de género a lo largo del tiempo.

Los indicadores de desigualdad salarial y segregación ocupacional por razones de género dependen en gran medida de la calidad y el alcance de las fuentes estadísticas disponibles. En el caso portugués, la fuente más confiable son los registros individuales de los denominados *Quadros de Pessoal* (QP, por sus siglas en portugués), una base de datos longitudinal que cruza informaciones sobre las empresas y trabajadores. Se trata de un conjunto de datos obtenido a través de una encuesta anual administrada por el Ministerio de Trabajo, Solidaridad y Seguridad Social, obligatoria para todos los empleadores cubiertos por el Código del Trabajo y la legislación específica derivada del mismo. Esta base de datos excluye, por tanto, únicamente a los trabajadores de servicios domésticos y de los órganos del Estado que se encuentren regulados por el Régimen de Contrato de Trabajo en Funciones Públicas, una legislación especial aplicable primordialmente a los empleos relacionados con la administración directa e indirecta del Estado<fnref n="4" />.

<footnote n="4">4 Ley General del Trabajo en Funciones Públicas LTFP (Ley Nro. 35/2014), disponible en https://dre.pt/dre/legislacao-consolidada/lei/2014-57466875</footnote>
Las tablas que se presentan a continuación emplean los *QP* para caracterizar la evolución reciente de la segregación ocupacional por razones de género en Portugal.

La Tabla 1 presenta la distribución de los trabajadores asalariados, con contrato indefinido, régimen a tiempo completo, y edad entre 16 y 65 años. Se considera como año inicial de referencia al 2011,<fnref n="5" /> periodo en que entró en vigencia la última revisión estructural de la Clasificación Portuguesa de las Profesiones (CPP 2010)<fnref n="6" />. A pesar del alto nivel de agregación (1 dígito de la CPP 2010), estos datos evidencian claramente el fenómeno de la segregación vertical por género. Nótese así que los cargos en la cima de la jerarquía ocupacional (dirección/gestión) están primordialmente dominados por hombres, constatándose apenas una ligera reducción —de aproximadamente 3 puntos porcentuales— durante el período considerado.

En particular, el análisis estadístico indica que las mujeres trabajadoras representan la mayoría en las profesiones “Trabajadores de los servicios personales, de protección y seguridad y vendedores”, “Personal administrativo”, “Trabajadores no calificados” y “Especialistas en actividades intelectuales y científicas”<fnref n="7" />. Esta relación muestra además una ligera tendencia al refuerzo entre 2011 y 2018, excepto en el grupo de los trabajadores no cualificados. Por el contrario, las profesiones “Agricultores y trabajadores calificados agropecuarios, forestales y pesqueros”, “Trabajadores calificados de la industria, construcción y artesanos”, “Operadores de instalaciones y maquinaria y trabajadores de montaje” están dominadas por hombres, con una representación superior al 70%. Así, estos datos confirman un alto grado de división sexual de las profesiones, con una tendencia a la disminución muy débil.

<footnote n="5">5 Una caracterización de la segregación ocupacional en Portugal para períodos anteriores se puede encontrar en Coelho & Ferreira (2018).</footnote>

<footnote n="6">6 Basada en la Clasificación Internacional Uniforme de las Ocupaciones 2008 (CITP/ISCO/2008).</footnote>

<footnote n="7">7 Esto se explica, en parte, porque esta profesión incluye a las ocupaciones en enseñanza básica pero también por el hecho de que Portugal es uno de los países con mayor porcentaje de mujeres en investigación en el área de ciencias naturales.</footnote>
<table><caption>Tabla 1: Distribución de hombres y mujeres por profesiones, 2011 y 2018</caption><thead><tr><th rowspan="3">Profesiones</th><th colspan="3">2011</th><th colspan="3">2018</th></tr><tr><th colspan="3">Sexo</th><th colspan="3">Sexo</th></tr><tr><th>Hombre</th><th>Mujer</th><th>Total</th><th>Hombre</th><th>Mujer</th><th>Total</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">1 - Representantes del poder legislativo y de órganos ejecutivos, dirigentes, directores y gerentes ejecutivos</td><td>N°</td><td>72 327</td><td>32 323</td><td>104 650</td><td>60 486</td><td>31 045</td><td>91 531</td></tr><tr><td>%</td><td>69,11</td><td>30,89</td><td>100,00</td><td>66,08</td><td>33,92</td><td>100,00</td></tr><tr><td rowspan="2">2 - Especialistas en actividades intelectuales y científicas</td><td>N°</td><td>89 880</td><td>100 178</td><td>190 058</td><td>105 033</td><td>124 737</td><td>229 770</td></tr><tr><td>%</td><td>47,29</td><td>52,71</td><td>100,00</td><td>45,71</td><td>54,29</td><td>100,00</td></tr><tr><td rowspan="2">3 - Técnicos y profesionales de nivel intermedio</td><td>N°</td><td>131 314</td><td>78 080</td><td>209 394</td><td>121 250</td><td>86 327</td><td>207 577</td></tr><tr><td>%</td><td>62,71</td><td>37,29</td><td>100,00</td><td>58,41</td><td>41,59</td><td>100,00</td></tr><tr><td rowspan="2">4 - Personal administrativo</td><td>N°</td><td>100 117</td><td>159 775</td><td>259 892</td><td>93 867</td><td>153 074</td><td>246 941</td></tr><tr><td>%</td><td>38,52</td><td>61,48</td><td>100,00</td><td>38,01</td><td>61,99</td><td>100,00</td></tr><tr><td rowspan="2">5 - Servicios personales, de protección y seguridad y vendedores</td><td>N°</td><td>130 655</td><td>227 437</td><td>358 092</td><td>121 469</td><td>228 159</td><td>349 628</td></tr><tr><td>%</td><td>36,49</td><td>63,51</td><td>100,00</td><td>34,74</td><td>65,26</td><td>100,00</td></tr><tr><td rowspan="2">6 - Agricultores y trabajadores calificados agropecuarios, forestales y pesqueros</td><td>N°</td><td>14 878</td><td>5 116</td><td>19 994</td><td>14 495</td><td>4 303</td><td>18 798</td></tr><tr><td>%</td><td>74,41</td><td>25,59</td><td>100,00</td><td>77,11</td><td>22,89</td><td>100,00</td></tr><tr><td rowspan="2">7 - Trabajadores calificados de la industria, construcción y artesanos</td><td>N°</td><td>253 468</td><td>61 409</td><td>314 877</td><td>206 379</td><td>57 990</td><td>264 369</td></tr><tr><td>%</td><td>80,50</td><td>19,50</td><td>100,00</td><td>78,06</td><td>21,94</td><td>100,00</td></tr><tr><td rowspan="2">8 - Operadores de instalaciones, maquinaria y montaje</td><td>N°</td><td>144 987</td><td>69 685</td><td>214 672</td><td>134 989</td><td>68 803</td><td>203 792</td></tr><tr><td>%</td><td>67,54</td><td>32,46</td><td>100,00</td><td>66,24</td><td>33,76</td><td>100,00</td></tr><tr><td rowspan="2">9 - Trabajadores no calificados</td><td>N°</td><td>77 034</td><td>102 053</td><td>179 087</td><td>75 815</td><td>95 624</td><td>171 439</td></tr><tr><td>%</td><td>43,01</td><td>56,99</td><td>100,00</td><td>44,22</td><td>55,78</td><td>100,00</td></tr><tr><td rowspan="2">Otros casos</td><td>N°</td><td>65</td><td>59</td><td>124</td><td>481</td><td>495</td><td>976</td></tr><tr><td>%</td><td>52,42</td><td>47,58</td><td>100,00</td><td>49,28</td><td>50,72</td><td>100,00</td></tr><tr><td rowspan="2">Total</td><td>N°</td><td>1 014 725</td><td>836 115</td><td>1 850 840</td><td>934 264</td><td>850 557</td><td>1 784 821</td></tr><tr><td>%</td><td>54,83</td><td>45,17</td><td>100,00</td><td>52,34</td><td>47,66</td><td>100,00</td></tr></tbody></table>

Fuente: GEP-MTSSS, http://www.gep.mtsss.gov.pt
La Tabla 2 presenta información sobre las profesiones más segregadas, lo cual permite obtener una lectura más detallada del patrón de segregación ocupacional para el año 2018. Se trata de un conjunto resningido de profesiones, a 2 dígitos de la CPP 2010, en las que uno de los sexos representa más del 70% del empleo correspondiente. En conjunto, estas profesiones cubren cerca del 36% del total del empleo asalariado. Así, se observa que el mayor nivel de concentración de trabajadoras se encuenta en la ocupación "Trabajadores de cuidados personales y similares" (93,06%), seguida por "Profesores" (82,64%), "Trabajadores de limpieza" (87,1%) "Asistentes en la preparación de comidas" (82,86%), "Profesionales de la salud" (77,45%), "Técnicos y profesionales de la salud de nivel intermedio" (73,42%) y "Empleados de oficina, secretarios y operadores en procesamiento de datos" (76,02%).

<table><caption>Tabla 2: Distribución de hombres y mujeres por profesiones, 2018</caption><thead><tr><th rowspan="2">Profesiones</th><th colspan="3">Sexo</th></tr><tr><th>Hombre</th><th>Mujer</th><th>Total</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">22 - Profesionales de la salud</td><td>N°</td><td>10 684</td><td>36 691</td><td>47 375</td></tr><tr><td>%</td><td>22,55</td><td>77,45</td><td>100,00</td></tr><tr><td rowspan="2">23 - Profesores</td><td>N°</td><td>3 978</td><td>18 937</td><td>22 915</td></tr><tr><td>%</td><td>17,36</td><td>82,64</td><td>100,00</td></tr><tr><td rowspan="2">31 - Técnicos y profesionales de las ciencias y de la ingeniería de nivel intermedio</td><td>N°</td><td>54 517</td><td>12 926</td><td>67,443</td></tr><tr><td>%</td><td>80,83</td><td>19,17</td><td>100,00</td></tr><tr><td rowspan="2">32 - Técnicos y profesionales de la salud de nivel intermedio</td><td>N°</td><td>5 965</td><td>16 475</td><td>22 440</td></tr><tr><td>%</td><td>26,58</td><td>73,42</td><td>100,00</td></tr><tr><td rowspan="2">41 - Empleados de oficina, secretarios y operadores en procesamiento de datos</td><td>N°</td><td>24 236</td><td>76 851</td><td>101 087</td></tr><tr><td>%</td><td>23,98</td><td>76,02</td><td>100,00</td></tr><tr><td rowspan="2">53 - Trabajadores de los cuidados personales y similares</td><td>N°</td><td>4 910</td><td>65 808</td><td>70 718</td></tr><tr><td>%</td><td>6,94</td><td>93,06</td><td>100,00</td></tr><tr><td rowspan="2">54 - Personal de los servicios de protección y seguridad</td><td>N°</td><td>25 464</td><td>3 844</td><td>29 308</td></tr><tr><td>%</td><td>86,88</td><td>13,12</td><td>100,00</td></tr><tr><td rowspan="2">71 - Trabajadores calificados de la construcción y similares, excepto electricistas</td><td>N°</td><td>60 491</td><td>819</td><td>61 310</td></tr><tr><td>%</td><td>98,66</td><td>1,34</td><td>100,00</td></tr><tr><td rowspan="2">72 - Trabajadores calificados de la metalurgia, metalmecánica y similares</td><td>N°</td><td>71 696</td><td>3 606</td><td>75 302</td></tr><tr><td>%</td><td>95,21</td><td>4,79</td><td>100,00</td></tr><tr><td rowspan="2">83 - Conductores de vehículos y operadores de equipos móviles</td><td>N°</td><td>71 860</td><td>2 202</td><td>74 062</td></tr><tr><td>%</td><td>97,03</td><td>2,97</td><td>100,00</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td rowspan="2">91 - Trabajadores de limpieza</td><td>N°</td><td>6 864</td><td>46 361</td><td>53 225</td></tr><tr><td>%</td><td>12,90</td><td>87,10</td><td>100,00</td></tr><tr><td rowspan="2">94 - Asistentes en la preparación de comida</td><td>N°</td><td>2 680</td><td>12 953</td><td>15 633</td></tr><tr><td>%</td><td>17,14</td><td>82,86</td><td>100,00</td></tr><tr><td rowspan="2">95 - Vendedores ambulantes (excepto de alimentos) y prestadores de servicios en las calles</td><td>N°</td><td>1 456</td><td>347</td><td>1 803</td></tr><tr><td>%</td><td>80,75</td><td>19,25</td><td>100,00</td></tr></table>

Fuente: GEP-MTSSS, http://www.gep.mtsss.gov.pt

Con una proporción superior al 90%, los trabajadores masculinos se concentran especialmente en las profesiones “Trabajadores calificados de la construcción y similares, excepto electricistas” (98,66%), “Trabajadores calificados de la metalurgia, metalmecánica y similares” (95,28%) y “Conductores de vehículos y operadores de equipos móviles” (97,03%). Además, existe una participación considerable de los hombres (más del 80%) en las profesiones “Técnicos y profesionales de las ciencias y de la ingeniería de nivel intermedio” (80,83%), “Personal de los servicios de protección y seguridad” (86,88%), y “Vendedores ambulantes y prestadores de servicios en las calles” (80,75%).

La lectura conjunta de estas tablas permite confirmar un patrón de segregación ocupacional que visiblemente responde a los roles tradicionales de género. Las mujeres realizan predominantemente actividades relacionadas con el cuidado (salud, educación, apoyo social, limpieza) o el apoyo administrativo, en las que se apela a la comunicación interpersonal o el apoyo a terceros. Por su parte, los hombres ejercen fundamentalmente profesiones asociadas a la fabricación de bienes agrícolas o industriales y al manejo de máquinas y vehículos, donde se marca la importancia de la mecanización y los conocimientos tecnológicos y de ingeniería. A ellos también se les delega, de forma muy desproporcionada, las actividades de protección y seguridad.

A diferencia del empleo privado, las mujeres constituyen la mayoría de los trabajadores del sector público (alrededor del 62%). Sin embargo, tal como muestra el Gráfico 3, los patrones de segregación en este sector son similares a los del sector privado. Las mujeres están sobrerrepresentadas en los sectores de la salud, la educación (a excepción de la educación superior) y la justicia. Mientras que, en la informática, la diplomacia, las fuerzas armadas y la policía, los hombres se encuentran notoriamente en mayoría. Un aspecto a destacar es la alta participación de las mujeres en las actividades públicas de investigación científica (alrededor del 58%), lo que refleja la importante inversión femenina en educación superior avanzada.
En este ámbito, particularmente, Portugal se destaca dentro de los países
de la OCDE.

<figure><img src="image_61.png" /><figcaption>Gráfico 3: Participación de las mujeres en el empleo público, 2022 (%)</figcaption></figure>

Fuente: Direção-Geral da Administração e do Emprego Público (DGAEP)

En el Gráfico 4 se caracterizan las disparidades salariales de género entre 2011 y 2021. El panel 4a muestra, por un lado, una diferencia salarial a favor de los hombres que, si bien experimentó una leve reducción (del 21% al 16% entre 2011 y 2021), se mantiene durante todo el período de análisis. Por otro lado, la parte b revela una relación entre la remuneración total y el denominado salario básico que es persistentemente menor para las mujeres (en cerca de 3 puntos porcentuales) durante 2011-2018. Esto sugiere que las mujeres ocupan puestos con menores oportunidades de acceder a compensaciones complementarias, bonificaciones salariales o cualquier otro tipo de beneficio monetario asociado al desempeño profesional.
## Gráficos 4. Brechas de ingreso entre hombres y mujeres

<figure><img src="image_62.png" /><figcaption>**Gráfico 4b:** Cociente entre el salario básico y la remuneración total por sexo (%)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_63.png" /></figure>

Fuente: GEP-MTSSS, http://www.gep.mtsss.gov.pt

El Gráfico 5 presenta la evolución de los salarios de hombres y mujeres en percentiles específicos de la distribución salarial para los años 2011 (panel a) y 2018 (panel b). En ambos años, se observa que la brecha salarial es casi nula hasta el percentil 25. Empero, de ahí en adelante, se observa que cuanto mayor es el percentil, más amplia es la brecha de género. Así, en 2018 la desigualdad alcanzó, en promedio, 21,1% en el percentil 90, 23,6% en el percentil 95 y 27,5% en el percentil 99. Por tanto, se puede constatar que la mayor diferencia salarial entre hombres y mujeres tiene lugar precisamente en la parte superior de la distribución.

## Gráficos 5: Salario promedio de hombres y mujeres por percentiles, 2011 y 2018 (euros/mes)

<figure><img src="image_64.png" /></figure>

Fuente: GEP-MTSSS, http://www.gep.mtsss.gov.pt
La desigualdad salarial de género en Portugal ha sido objeto de discursos estudios empíricos. Por ejemplo, Card, Cardoso & Kline (2016) hallaron que las bonificaciones salariales de las empresas representan una fuente importante de desigualdad salarial. Este hecho, por tanto, puede afectar negativamente a la brecha salarial entre hombres y mujeres si estas últimas tienen menos oportunidades de trabajar en empresas con bonificaciones/primas más altas, si reciben primas más bajas que los hombres en las mismas empresas o si tienen menor poder de negociación salarial que los hombres. El estudio explora además otra dimensión que ha sido objeto de intensas discusiones en otras áreas del conocimiento: la hipótesis de que las actitudes de las mujeres hacia la competencia y la negociación pueden convertirse en fuente de penalización salarial. Considerando dos posibles canales de penalización —la asignación/distribución de los trabajadores por las empresas (*sorting effect*) y la negociación salarial (*bargaining effect*)— el estudio concluye que, en conjunto, estos dos efectos explican alrededor del 20% de la desigualdad salarial de género en Portugal.

Cardoso, Guimarães & Portugal (2016) investigaron, para el periodo 1986-2018, el impacto de la distribución de los trabajadores en las ocupaciones, separando la asignación que ocurre dentro de las empresas de la distribución entre profesiones. Para estimar la brecha salarial condicionada, los autores emplean el método de descomposición de Gelbach (2016), concluyendo que el “efecto techo de cristal” (*glass ceiling effect*) —es decir, el conjunto de barreras invisibles que impiden a las mujeres alcanzar los niveles más altos en la jerarquía ocupacional— opera principalmente a través de la distribución de los trabajadores dentro de las empresas, y menos a través de la distribución entre profesiones. Como resultado, la asignación intra-empresa de los trabajadores propicia una infrarrepresentación de las mujeres y categorías profesionales que ofrecen salarios más elevados, explicándolo así cerca del 40% de la brecha salarial de género.

En un estudio conexo, Cardoso, Guimarães, Portugal & Raposo (2016) analizaron las fuentes de la brecha salarial de género en Portugal para el período 1991-2013. Durante este período, la tasa de ocupación de las mujeres aumentó del 35% al 45%, su nivel de calificación creció sostenidamente y la desigualdad salarial media de género se redujo del 32% al 20%. Al respecto, la investigación concluye que la brecha salarial disminuyó principalmente debido a una alteración en la composición de competencias que favoreció a las mujeres y no a cambios estructurales en materia de discriminación de género. A la luz de estos resultados, es imperativo profundizar el análisis de la distribución de hombres y mujeres entre las diferentes ocupaciones y sectores de actividad y sus implicaciones en la desigualdad salarial.
## Revisión de literatura

Las mujeres se encuentran persistentemente en una posición de desventaja salarial en relación con los hombres a nivel mundial (International Labour Organization, 2018). La segregación ocupacional por razones de género es asimismo universalmente observable, estimulando así una asignación de talentos y capacidades necesariamente deficiente. En otras palabras, la distribución de hombres y mujeres entre las diferentes profesiones y cargos en las jerarquías organizacionales parece ser el resultado de factores social y culturalmente determinados — como los estereotipos de roles de género predominantes — y no de variables asociadas a sus conocimientos y habilidades — expresados en la escolaridad o la experiencia.

Por otro lado, dado que las mujeres realizan la mayoría de las tareas domésticas y familiares, incluyendo el cuidado de ancianos, niños y otras personas dependientes, la distribución desigual de las horas de trabajo doméstico no remunerado limitaría la participación relativa de las mujeres en el mercado laboral (Charmes, 2019). En consecuencia, la carga desproporcionada de trabajo no remunerado de las mujeres perjudica sus posibilidades de participación y dedicación al empleo remunerado. Este tipo de condicionamientos permite por tanto explicar por qué muchas mujeres optan por empleos a tiempo parcial, especialmente en los países más ricos. En los países de renta media o baja, por su parte, una proporción significativa de la población femenina circunscribe su actividad productiva al espacio doméstico o, en su defecto, trabaja en la economía informal, donde encuentra mayor flexibilidad en los horarios y duración de la jornada (International Labour Organization, 2018). En cualquiera de estos casos, la desigualdad salarial entre hombres y mujeres sería directamente afectada. Sin embargo, vale la pena señalar que la desigualdad salarial de género se mantiene incluso después de restringir el análisis al empleo a tiempo completo, lo que sugiere discriminación.

Existe discriminación en el mercado laboral cuando dos personas con la misma ocupación y niveles similares de escolaridad, formación profesional, experiencia y productividad observable perciben salarios diferentes (Borjas, 1996). En tales circunstancias, la desigualdad salarial parece sólo estar justificada por factores no económicos, como la raza, el sexo, la religión, la orientación sexual, la nacionalidad u otros que, en principio, son irrelevantes para la producción. No obstante, aunque la inclusión de variables explicativas como el sexo, la escolaridad, la experiencia laboral, o la antigüedad en las empresas permiten controlar la parte de la heterogeneidad de los individuos observable para el investigador, también es
fundamental controlar por la heterogeneidad no observada ya que en ella pueden residir otros determinantes del salario, como la motivación, la habilidad innata o las redes de contactos de los trabajadores (Cahuc, Carcilo & Zylberberg, 2014; Durlauf, 2008).

La literatura económica ha propuesto varias teorías para explicar el fenómeno de la brecha salarial de género. A continuación, nos referimos brevemente a las principales.

## Teorias explicativas da desigualdade salarial entre mulheres e homens

La teoría dominante sostiene que la desigualdad salarial entre hombres y mujeres es justificada por la mayor inversión inicial de los hombres en conocimiento (Becker, 1971). Así, las profesiones dominadas por hombres tendrían una remuneración media mayor que las dominadas por mujeres ya que las primeras se caracterizarían por una mayor exigencia de escolaridad y formación (Anker, 1997). Por otra parte, según los roles de género tradicionales, las mujeres tenderían a elegir profesiones en las que sus competencias se devalúan más lentamente durante los períodos en los que la maternidad, o el desempeño de las tareas de cuidado, en general, exigen su salida temporal del mercado laboral (Filer, 1985). Desde estas perspectivas, por tanto, la deprimida remuneración de las mujeres respondería a un mecanismo de autoselección (por decisión propia o influida por la segregación laboral ex ante) o a un proceso racional de asignación de ocupaciones basado en la productividad, en el que las mujeres ocupan profesiones con un rango salarial más bajo debido a que estas profesiones requieren conocimiento menos especializado y, por ende, menos expuesto a la necesidad de actualización.

En una interpretación muy diversa, la escuela institucionalista pone énfasis en el papel que desempeñan las empresas y otras instituciones en el mercado de trabajo. Un enfoque institucional relevante es la adaptación a los estudios de género de la teoría de los mercados laborales duales (Doe-ringer & Piore, 1971). La naturaleza dual se manifiesta por la existencia de un mercado laboral primario y secundario. El primero se caracteriza por altos salarios, mayor estabilidad laboral y posibilidad de ascenso profesional, ocurriendo lo contrario en el mercado laboral secundario (Klimc-zuk & Klimczuk-Kochankska, 2016). Las restricciones impuestas por la división sexual del trabajo y las interrupciones laborales que acarrean el matrimonio y la maternidad (Gedikli, 2020) obligan a las trabajadoras a vincularse al mercado de trabajo secundario. De hecho, varios estudios
demuestran que muchas mujeres experimentan una considerable disminución en sus perspectivas de carrera, a menudo pasando a ocupaciones a tiempo parcial que requieren menos habilidades y otorgan salarios más bajos que sus ocupaciones anteriores, debido a la necesidad de conciliar el trabajo remunerado con las responsabilidades familiares, principalmente la maternidad (Connolly & Gregory, 2008).

La teoría del amontonamiento ocupacional (Bergmann, 1974), por su parte, postula que las actividades dominadas por el género masculino poseen mayor remuneración porque excluyen a las mujeres, a través de la discriminación, o porque el desvío de éstas hacia otras profesiones, con poca o ninguna discriminación, conduce al aumento de la oferta de trabajo (amontonamiento) y, por lo tanto, a salarios más bajos (Sorensen, 1990). Así, la concentración de las mujeres en ciertas profesiones — efecto negativo de la feminización — puede deprimir su salario relativo.

Otra hipótesis se centra en la relevancia de la negociación colectiva, argumentando que los sectores dominados por el empleo masculino se asocian tradicionalmente a una organización sindical más densa y, en consecuencia, se caracterizan por un mayor poder de negociación salarial que los sectores dominados por mujeres (Jacobs & Steinberg 1990; Arulampalam et al., 2007). Así, dado que la definición de las funciones asociadas a cada ocupación y categoría profesional resulta de procesos de negociación entre sindicatos y asociaciones patronales, las trabajadoras, cobijadas por una afiliación sindical más débil, pueden experimentar una penalización salarial significativa. Las barreras para acceder a empleos bien remunerados, derivadas de las condiciones contractuales establecidas por los empleadores y generalmente asociadas a la especificación de las tareas involucradas, constituyen mecanismos que explican la desigualdad salarial (Cardoso, Guimarães & Portugal, 2016).

Otra teoría explicativa propone que las percepciones del estatus diferencial de hombres y mujeres determinan la desigualdad salarial. La desvalorización de lo femenino, culturalmente determinada e históricamente enraizada, hace que el trabajo de las mujeres sea visto como un trabajo de menor valor. El predominio del esencialismo de género, es decir, la creencia de que hombres y mujeres tienen aptitudes intrínsecamente diferentes para determinadas ocupaciones, permea las decisiones del mercado laboral como un elemento crítico de la segregación ocupacional y sectorial (Levanon & Grusky, 2016). Las normas de género incluso afectan la forma en que las mismas características se perciben de manera diferente en hombres y mujeres, lo que lleva a que se alienten y recompensen habilidades y comportamientos específicos para un sexo y se desalienten para
el otro (Manning & Swaffield, 2008). Este enfoque diferenciado puede ayudar a explicar por qué a las mujeres les resulta más difícil conseguir ascensos profesionales que a los hombres.

La literatura más reciente señala la importancia de considerar además factores como los atributos psicológicos o las competencias no cognitivas. En una amplia revisión de la literatura, Blau y Kahn (2017) identifican como posibles ventajas masculinas, por ejemplo, a la menor aversión al riesgo y la mayor propensión para negociar o competir. Estos factores, por tanto, pueden contribuir a reducir el componente no explicado de las desigualdades salariales entre hombres y mujeres, pero también el relativo a las diferencias salariales entre profesiones específicas o ámbitos de formación. Como contrapartida, esta literatura identifica también potenciales factores de ventaja para las mujeres como, por ejemplo, en el dominio de las competencias interpersonales. Desafortunadamente, la investigación empírica disponible es escasa, además de que estas dimensiones no son unívocamente mensurables, lo que impide cuantificar la contribución de este tipo de factores a la brecha salarial de género. La escasa evidencia existente sugiere, sin embargo, que las diferencias en competencias no cognitivas tendrían un peso de pequeño a moderado en la explicación de la brecha salarial de género.

## Evidencia sobre la relación entre segregación ocupacional y desigualdad salarial entre mujeres y hombres

En las últimas décadas, las mujeres han aumentado significativamente su participación en sectores y profesiones anteriormente dominados por hombres. Las profesiones en los ámbitos de la salud, el derecho y la gestión de los recursos humanos son ejemplos de ocupaciones de alto nivel en las que las mujeres han aumentado su presencia de forma acentuada. Aun así, el fenómeno de la desigualdad salarial persiste, lo que refleja una tendencia muy lenta a la disminución.

La investigación empírica sobre los efectos de la segregación sexual del mercado laboral en las desigualdades salariales entre mujeres y hombres fue objeto de especial análisis en el trabajo de Macpherson & Hirsch (1995). Este estudio explora para el período 1973-1993 los efectos de la feminización de las profesiones en las remuneraciones y la brecha salarial de género en los Estados Unidos, observando en particular las características de las ocupaciones, las diferencias en la calidad del empleo y las aptitudes para el trabajo (así como otras características no observadas). Posteriormente, Addison, Ozturk & Wang (2017), empleando estimaciones
nes tanto longitudinales como de corte transversal, actualizaron la inves-
tigación para el horizonte 1996-2010. En el caso de estimaciones de corte
transversal, los hallazgos muestran que el efecto negativo de la segregación
en los salarios disminuye a medida que se controla la heterogeneidad ob-
servada, pero disminuye aún más cuando se controla la heterogeneidad
no observada. Las estimaciones de panel, por su parte, sugieren que las
penalizaciones salariales son mayores para las cohortes más jóvenes en las
profesiones dominadas por las mujeres. Ambos estudios concluyen que
la concentración de mujeres en determinadas categorías profesionales se
relaciona negativamente con los salarios. No obstante, sólo una pequeña
parte de los salarios de hombres y mujeres se explica por la segregación
ocupacional. Los autores consideran que la segregación puede reflejar asi-
metrías en factores no observables como habilidades no cuantificables,
productividad no observada o preferencias, gustos y aptitudes de los tra-
bajadores. Puede inclusive estar relacionada con otros atributos del trabajo
que influencian los salarios (por ejemplo, esfuerzo físico, características del
entorno laboral, horarios flexibles).

Usando información longitudinal de Gran Bretaña, Alemania y Su-
za para el período 1990-2000, Murphy & Oesch (2015) concluyeron que
los trabajadores que transitan de una profesión dominada por hombres
a una dominada por mujeres sufren una pérdida salarial de 13% en Gran
Bretaña, de 7% en Suiza y de 3% en Alemania. Con todo, el impacto de la
segregación en los salarios no es lineal, destacándose las ocupaciones con
participaciones femeninas de al menos 60%. El tránsito hacia las profesio-
nes segregadas conlleva, por tanto, una penalización salarial.

De otra parte, Cardoso & Winter-Ebmer (2007) investigaron si el
sexo de los gerentes influye en las diferencias salariales de género. Así, los
hallazgos indican que las mujeres ganan salarios más altos en las empresas
dirigidas por mujeres que en las dirigidas por hombres. Además, la bre-
cha salarial se reduce en un 1,5% en las empresas dirigidas por mujeres,
independientemente de la participación femenina en la fuerza laboral. El
estudio también sugiere que cuanto mayor sea la proporción de mujeres en
una empresa, menor será el salario tanto para mujeres como para hombres.

La baja representación de mujeres en puestos directivos ha sido iden-
tificada como un obstáculo importante para eliminar la brecha salarial de
género. En efecto, a pesar de que las mujeres constituyen actualmente casi
la mitad de la fuerza laboral en el sector privado de Portugal, su participa-
ción se reduce a medida que se asciende en la jerarquía de la distribución
salarial. Como se mencionó en la discusión teórica, la literatura sugiere
que las diferencias en los atributos psicológicos (por ejemplo, en el poder
de negociación), la asunción de cuidados de personas dependientes en el hogar, los diferenciales de compensación por las características requeridas en los puestos más altos (por ejemplo, jornadas de trabajo más largas y exigentes, así mejor pagadas) y la discriminación pura (Blau & Khan, 2017) socavan el acceso de las mujeres a la cima de la carrera profesional.

Blau y Kahn (op. cit) muestran que, para el año 2010, la brecha salarial de género en los Estados Unidos era particularmente amplia en la parte superior de la distribución salarial. Además, en esta zona de la distribución se registró precisamente una disminución más lenta de la brecha salarial durante el período 1980-2010. El estudio analiza la brecha salarial en diferentes percentiles de distribución, descomponiéndola en la parte explicada por las características observadas de los trabajadores y la parte explicada por los coeficientes salariales o el componente no observado (es decir, la brecha no explicada o el efecto de los coeficientes). Las estimaciones confirman la presencia del efecto *glass ceiling* entre las mujeres altamente cualificadas. Sin embargo, estos estudios advierten que las variables no medibles también pueden desempeñar un papel significativo en la determinación de salarios relativamente más altos para hombres altamente calificados. Es decir, la desigualdad salarial en la cima de la distribución se vería influenciada por factores de naturaleza múltiple.

La descomposición de la brecha salarial de género realizada por Castagnetti & Giorgetti (2019) para Italia indica que, cuando se controla por características individuales como la educación, los atributos requeridos por las profesiones y los efectos regionales específicos, el componente no observado aún es significativo tanto para el sector público como el privado, siendo siempre mayor en el primero. Asimismo, los resultados muestran que ambos sectores se caracterizan por una alta brecha salarial de género y un aumento continuo de dicha brecha a lo largo de la distribución. La descomposición contrafactual aplicada por los autores sugiere además la prevalencia de un efecto de *glass ceiling* en el sector público y de un efecto de *sticky floor* (piso pegajoso) en el sector privado (este último definido como un patrón de empleo discriminatorio que mantiene a las mujeres en los niveles más bajos de la jerarquía profesional). No obstante, cuando se controla por las características individuales observadas y no observadas, la brecha salarial de género disminuye sustancialmente en ambos sectores. En estos casos, el efecto *sticky floor* desaparece en el sector privado, aunque el efecto *glass ceiling* se mantiene en el público.

Finalmente, en un estudio aplicado a Portugal, Cardoso et al. (2016) concluyeron también que la disparidad salarial entre los hombres y las mujeres es persistentemente mayor en la parte superior de la distribución de
las calificaciones y de los salarios. Sin embargo, los determinantes de este
*glass ceiling* no fueron identificados.

Metodología

En el marco de la identificación de los determinantes de la brecha salarial de género, esta investigación emplea tres métodos de estimación: a) el modelo Blinder-Oaxaca (1973); b) el método de Juhn, Murphy y Pierce (1991,1993) y c) el modelo de Chernozhukov, Fernández-Val & Melly (2013). Se resumen sus bases metodológicas a continuación.

Descomposición de Blinder-Oaxaca (1973)

El modelo estándar de Blinder-Oaxaca (1973), en adelante BO, des-
compone la brecha salarial de género en tres dimensiones: las diferencias
en las características individuales entre los grupos (efecto de las caracterís-
ticas); las diferencias en los coeficientes de las ecuaciones salariales de cada
grupo (efecto de los coeficientes); y una tercera que representa las dife-
rencias en los residuos (efecto de los residuos). El efecto de los coeficien-
tes (o componente no explicado) es comúnmente interpretado como una
medida de discriminación, pues revela la existencia de una remuneración
desigual para trabajadores con características observadas potencialmente
idénticas. Esta proporción, sin embargo, puede estar sesgada por la omi-
sión, en el grupo de variables observables, como educación o experiencia,
de algunos elementos ligados a la productividad no mensurables (como la
habilidad innata o la motivación).

Modelo de Juhn, Murphy y Pierce

En el modelo BO, la diferencia en los coeficientes, entendida como
la proporción de la brecha salarial no explicada por características obser-
vables, puede deberse a diferencias en productividad que no son medibles,
así como a diferencias en gustos, preferencias y aptitudes individuales. En
ese sentido, Juhn, Murphy y Pierce (1991, 1993) proponen una descom-
posición alternativa, en adelante JMP, que permite, a través del efecto de
los residuos, estudiar el impacto de las competencias no observadas, in-
cluso empleando regresiones clásicas para la estimación de los salarios.
Al contrario de la descomposición de BO, esta descomposición genera
una brecha de los términos de error (efecto de los residuos) diferente de
cero, especificada en términos de la desviación estándar de los residuos y los residuos normalizados. Por lo tanto, la principal ventaja de la descomposición de JMP consiste en estimar de forma explícita el efecto de las competencias no observadas sobre la brecha salarial.

En el modelo de JMP los cambios en la desigualdad salarial provienen de tres fuentes: alteraciones en la distribución de las características individuales observables (es decir, cambios en la distribución de X), alteraciones en las ponderaciones de las variables observadas (es decir, cambios en los coeficientes de la regresión) y alteraciones en la distribución de los errores. El primer término de la descomposición de JMP recoge el efecto de los cambios en la distribución de las características observadas valóradas en coeficientes fijos; el segundo término recoge los efectos de los cambios en los pesos de las características observadas, consideradas fijas; y el último término recoge los efectos de los cambios en la distribución de los residuos salariales. A través de esta estructura simple, es posible reconstruir la distribución de los salarios manteniendo constante cualquier subconjunto de componentes. Por ejemplo, manteniendo constantes a los coeficientes estimados y la distribución residual, los salarios se determinían por la estructura de variables observadas o características individuales. Este método, en la práctica, permite explorar cómo la distribución de remuneraciones habría cambiado con el tiempo, prediciendo, mediante el uso de los coeficientes promedio, los salarios para todos los trabajadores de la muestra en el año *t*, y estimando un término de error para cada trabajador sobre la base de su percentil actual en la distribución residual en ese período y la distribución acumulada media a lo largo de toda la muestra. La principal ventaja de esta especificación es que permite observar cómo los cambios en la composición laboral incidieron sobre toda la distribución salarial y no sólo sobre la varianza. Asimismo, es posible estimar el efecto de los cambios en las características observadas sobre otras medidas de desigualdad, tales como el rango intercuartílico o la brecha entre los percentiles 90 y 10. Así, el método también posibilita entender si el impacto sobre la desigualdad fue diferente arriba y debajo de la mediana.

## Modelo de Chernozhukov, Fernández-Val & Melly (2013)

La literatura sugiere que, antes de extraer conclusiones sobre los resultados de la descomposición de Juhn, Murphy y Pierce, es necesario analizar los resultados de la regresión cuantílica (Yağanoğlu & Ercan, 2009: 427). Yağanoğlu y Ercan (op. cit.) sostienen que la regresión cuantílica tiene la ventaja de presentar una imagen detallada de la brecha salarial en
diferentes puntos de la distribución. Para ello, utilizando la metodología de descomposición de la brecha salarial de JMP y el enfoque de regresión por cuantiles de Koenker & Bassett (1978), los autores estiman cuantiles condicionados equivalentes a los creados por el método JMP. Según esta aproximación, la disparidad entre los coeficientes de la regresión cuantílica y los de la regresión OLS, en que se fundamenta la descomposición de JMP, puede suscitar problemas. Por el contrario, estos dos métodos pueden calcular cifras similares si la distribución condicionada de los salarios no varía demasiado en sus diferentes cuantiles.

A continuación, se presenta el enfoque de Blau & Kahn (2017) de la metodología desarrollada por Chernozhukov, Fernández-Val & Melly (2013), en adelante CFM. En línea con las aproximaciones previas, Blau & Kahn (2017) indican que la brecha salarial de género se descompone en dos dimensiones, al igual que BO: una atribuida a las variables explicativas y otra a los coeficientes salariales (componente no explicado).

El enfoque CFM presentado por Blau & Kahn (2017) descompone las brechas no condicionadas entre grupos (en este caso, hombres y mujeres), de un percentil dado, en una parte que representa la distribución de las características observadas y en otra que representa las diferentes funciones salariales, condicionadas a las características. Esta última parte corresponde a la brecha no explicada o brecha residual. Este método se basa en el cálculo de la distribución de características y la distribución salarial condicionada por sexo.

Para implementar esta descomposición, el método de CFM sugiere estimar la distribución empírica de las variables explicativas incluidas en X y el ejecución de regresiones cuantílicas para la estimación de la distribución salarial condicionada.

Blau & Kahn (2017) siguen los procedimientos de la descomposición de CFM, estimando 100 regresiones cuantílicas lineales, mientras que los errores estándar son estimados mediante bootstrapping (remuestreo) con 100 repeticiones. La principal ventaja de la regresión cuantílica es que permite que las variables explicativas afecten a la variable dependiente no sólo en el percentil correspondiente de la distribución salarial, sino también en toda su forma o estructura.

Al estimar la función de distribución condicionada y la función de distribución contrafáctica (mediante simulaciones de Monte Carlo), el enfoque de CFM permite comparar el rendimiento de la regresión cuantílica con la regresión de la función de distribución.<fnref n="8" />

<footnote n="8">⁸ En particular, CFM emplean una función logística de enlace (*logistic link function*)</footnote>
Datos

La estimación de los modelos de regresión y de descomposición salarial, aplicados en este estudio, usan la información de la encuesta EU-SILC, de 2019, para Portugal. Esta base de datos contiene información relativa a un conjunto de indicadores que caracterizan los patrones de vida dominantes en las mujeres y los hombres (situación conyugal, número de hijos, incidencia de trabajo precario, trabajo a tiempo parcial voluntario, preferencia por el sector público, condiciones de salud, entre otros) que no están disponibles en otras fuentes habitualmente utilizadas para este tipo de análisis (como los *QP*). Así, se investiga un conjunto de variables señaladas por la literatura como desfavorables para las mujeres que, dados los roles de género tradicionales aún vigentes, condicionan su división del tiempo y, por tanto, sus posibilidades de dedicación a la carrera. El estudio pretende, por tanto, considerar que la carga desproporcionada de trabajo no remunerado a la que se enfrentan las mujeres constituye un factor limitante en sus elecciones profesionales.

La Tabla 3 describe las variables utilizadas en las estimaciones. Se debe tener en cuenta que la remuneración horaria es estimada a partir de imputar las horas semanales trabajadas, en tanto esta información tenía en los datos originales muchos faltantes. La segunda cuestión es que la remuneración horaria incluye la de ocupaciones en empleos por cuenta propia, por lo que no se trata estrictamente de salarios.

Además de los controles habituales en regresiones que identifican determinantes salariales, se incluyen 2 variables que captan el estado de salud autoreportado por el individuo. Se cree que peores estados de salud inciden negativamente sobre las remuneraciones, al afectar la productividad y el presentismo.

<footnote>para estimar la función distribución y, para obtener el estimador de regresión cuantílica, ejecutan 500 regresiones cuantílicas lineales. Los resultados del estudio de CFM indican que la regresión cuantílica presenta un mejor desempeño cuando la variable dependiente es continua, ocurriendo lo contrario cuando la variable dependiente es discreta.</footnote>
<table><caption>Tabla 3: Identificación y caracterización de las variables utilizadas</caption><thead><tr><td>Nombre</td><td>Notación</td><td>Construcción</td></tr></thead><tbody><tr><td>Remuneración hora</td><td>Rendim_Hora</td><td>Relación entre los ingresos brutos (suma de las variables PY010G - Ingresos monetarios del trabajo por cuenta ajena, bruto; PY020G - Ingresos no monetarios del trabajo por cuenta ajena, bruto; y PY050G - Ingresos monetarios del trabajo por cuenta propia, bruto) y las horas semanales trabajadas (35 horas para la administración pública y 40 horas para el sector privado).</td></tr><tr><td>Logaritmo de la remuneración hora</td><td>L_Rendim_Hora_</td><td>Logaritmo del ingreso horario</td></tr><tr><td>Edad</td><td>age; agesq</td><td>Edad (en años) al final del año de referencia (age); cuadrado de la edad (age_sq)</td></tr><tr><td>Experiencia</td><td>exp; expsq</td><td>Años de experiencia de los individuos (exp); experiencia al cuadrado (expsq).</td></tr><tr><td>Sexo</td><td>Homem; Mulher</td><td>=1 si es mujer, =0 en caso contrario.</td></tr><tr><td>Cargo de dirección/ supervisión</td><td>superv</td><td>=1 si se desempeña en cargos de dirección/ supervisión, =0 en caso contrario</td></tr><tr><td>Estado Civil</td><td>mar</td><td>=1 si el individuo es casado; 0 en los casos restantes</td></tr><tr><td>Nacionalidad</td><td>Pt; eu; oth</td><td>Variables categóricas: "pt" - individuos con nacionalidad portuguesa; "eu" - individuos con nacionalidad de los países UE-25, excepto Portugal; "oth" - otras nacionalidades.</td></tr><tr><td>Enfermedad Crónica</td><td>cronic</td><td>=1 si el individuo tiene enfermedad crónica o problemas de salud crónico; 0 en otras situaciones.</td></tr><tr><td>Estado de Salud</td><td>badhealth</td><td>=1 si el individuo considera tener una mala o muy mala condición de salud, =0 en caso contrario</td></tr><tr><td>Años de escolaridad</td><td>Educ #</td><td>Variable categórica: valor igual a 3 años para inferior a educación básica; 6 para educación básica; 9 para educación media inferior; 12 para educación media superior; 14 para bachillerato; 15 para la restante educación superior.</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>Régimen de duración del trabajo</td><td>part_time_no_vol</td><td>=1 si el individuo trabaja a tiempo parcial no voluntario, 0 en otras situaciones.</td></tr><tr><td>Función Pública</td><td>funpub</td><td>= 1 si el individuo tiene contrato en funciones públicas, 0 para otros contratos.</td></tr><tr><td>Hijos</td><td>idade_0_17</td><td>Número de hijos de hasta 17 años, inclusive, por individuo.</td></tr><tr><td>Segregación Ocupacional</td><td>segreg_M</td><td>Segregación ocupacional calculada a través de la proporción de las mujeres en cada profesión, según la clasificación CPP2010/ISCO-08 (a dos dígitos).</td></tr><tr><td>Trabajo Precario</td><td>no_precario; prec-alt; highprec_alt</td><td>Variables binarias que representan el nivel de precariedad del trabajo, siendo que "no_precario" corresponde a contrato de trabajo permanente de duración indeterminada; "prec-alt" representa trabajo precario o contratos de trabajo permanentes de duración determinada; "highprec_alt" representa trabajo altamente precario o trabajadores sin contrato, individuos que quieren trabajar más de 30h semanales pero no encuentran empleo o trabajo para más horas e individuos en trabajos domésticos, cuidado de niños u otros afines.</td></tr><tr><td>Trabajo a Tiempo Parcial Voluntario</td><td>part_time_vol</td><td>Representa los individuos trabajando a tiempo parcial por cuenta propia o por cuenta ajena, de modo voluntario (por su propia decisión)</td></tr><tr><td>Tamaño de la empresa</td><td>emp0_10; emp11_19; emp20_49; emp50plus</td><td>emp0_10: empresas de hasta 10 trabajadores; emp11_19: empresas con 11 a 19 trabajadores; emp20_49: empresas con 20 a 49 trabajadores; y emp50plus: empresas con 50 o más trabajadores.</td></tr><tr><td>Urbanización</td><td>(urbhigh; urbmed; urblow):</td><td>Variables binarias que representan el grado de urbanización de la región donde se localiza la empresa, siendo "urbhigh" - elevado nivel de urbanización, "urbmed" - nivel de urbanización intermedio, "urblow" bajo nivel de urbanización.</td></tr><tr><td>Región</td><td>(nor; alg; cen; lis; ale; aco; mad):</td><td>Variables categóricas que representan la localização de las empresas, por regiones NUT-2: "nor" - región Norte, "alg" - Algarve, "cen" - Centro, "lis" - Lisboa, "ale" - Alentejo, "aco" - Açores; "mad" - Madeira.</td></tr></table>
## Resultados

En esta sección se incluyen los resultados empíricos obtenidos. La primera subsección comienza presentando las regresiones salariales utilizando el método OLS. A continuación, en las subsecciones siguientes se presentan los resultados de la descomposición de la remuneración utilizando cada uno de los tres métodos de estimación descritos anteriormente.

### Regresiones Salariales

La Tabla 4 presenta los resultados de las regresiones OLS sobre los determinantes de la remuneración hora para 2019.<fnref n="9" /> Se ejecutaron regresiones a tres grupos diferentes de la muestra: el primer grupo corresponde a la estimación conjunta de hombres y mujeres, el segundo sólo a hombres y el tercero sólo a mujeres. Si bien se registran diferencias en los coeficientes de las estimaciones puntuales de cada grupo, un cotejo más riguroso requiere realizar pruebas estadísticas que permitan concluir si las diferencias observadas son significativas, que son reportadas en Anexo para agilizar la lectura. De aquí en más, aunque los coeficientes estimados para los hombres son diferentes de los obtenidos para mujeres, sólo se comentarán aquellos que fueron estadísticamente significativos.

En primer lugar, las regresiones sobre la muestra conjunta sugieren que, *ceteris paribus*, las mujeres ganan, en promedio, 21,5% menos que los hombres. En cuanto a la segregación ocupacional, las estimaciones preliminares indican que las profesiones pobladas mayoritariamente por mujeres reciben una remuneración inferior al resto de profesiones. Es decir, trabajadores y trabajadoras de profesiones feminizadas reciben una remuneración 14,5% más baja en promedio. No obstante, al analizar las regresiones separadas para hombres y mujeres, se observa que el efecto negativo de la feminización ocupacional no presenta significancia estadística en el caso de los hombres, siendo estadísticamente significativo únicamente en el caso de las mujeres; en particular, se observa que las mujeres que trabajan en sectores feminizados ganan en promedio 47,7% menos que aquellas que tienen empleos en actividades con mayor inserción masculina.

<footnote n="9">⁹ Previamente a las estimaciones salariales, se aplicó a la muestra el procedimiento de detección del sesgo de selección muestral de Heckman (1979), concluyendo se que la ratio invertida de Mills no era estadísticamente significativa y, por ende, este riesgo es despreciable. En consecuencia, las regresiones salariales se efectuaron sin corrección y/o sin condicionar por la probabilidad de estar ocupado.</footnote>
na. Con respecto a la segregación vertical, se observa que el desempeño de cargos de supervisión/dirección incrementa la remuneración en un 31,8% respecto al desempeño de funciones no gerenciales (muestra conjunta).

Los trabajadores de la administración pública, por su parte, presen-
tan una ventaja salarial del 35,8% respecto de los trabajadores del sector
privado. Empero, las trabajadoras de la administración pública se benefici-
cian más (prácticamente 59%) que los trabajadores (18,0%). Se observa
además que los empleos a tiempo parcial reciben una remuneración 14,6%
menor, y la penalización aumenta al 34,8% cuando el régimen de tiempo
parcial resulta de una opción voluntaria del trabajador. Asimismo, las esti-
maciones indican que la precariedad del empleo penaliza fuertemente a las
remuneraciones: trabajadores con vínculos contractuales precarios sufren
una reducción salarial promedio del 64,1% en relación con los trabajado-
res con vínculos no precarios. La penalización se agrava en los casos de
precariedad acentuada, pasando al 74,7%. Adicionalmente, la presencia de
hijos menores en el hogar deprime las remuneraciones en un 8,8% en pro-
medio. No obstante, una vez más, la significancia estadística de este efecto
se explica esencialmente por el impacto negativo en las mujeres. Así, la
maternidad aparece asociada a una penalización en la remuneración del
9,2%, mientras que la paternidad no presenta un efecto estadísticamente
significativo. Por otro lado, aunque las regresiones sobre la muestra con-
junta indican que el matrimonio se asocia a una ventaja salarial del 12,2%,
los resultados desagregados por sexo revelan que la vida en pareja sólo
favorece las remuneraciones masculinas (+26,8%).

Seguidamente, tal como prevé la literatura, la edad y la experiencia ejercen un efecto positivo, aunque decreciente, sobre los ingresos labo- rales. En particular, los coeficientes asociados al cuadrado de la edad y al cuadrado de la experiencia son negativos, lo cual confirma que la edad y la experiencia exhiben retornos salariales que son marginalmente decrecien- tes (Cardoso, Guimarães & Portugal, 2016; Cardoso, Guimarães, Portugal & Raposo, 2016).<fnref n="10" /> Asimismo, los hallazgos confirman que, a mayor nivel educativo las remuneraciones son mayores, siendo esto cierto tanto para hombres como para mujeres. Por ejemplo, los trabajadores con una esco- laridad igual o superior a 6 años ganan 46,7% más que los trabajadores con solo 3 años de escolaridad (categoría de comparación). Con todo, estos re- sultados también muestran mayor retorno de la educación en mujeres que en hombres y su magnitud no parece despreciable. Por ende, la educación resulta un factor equiparador de ingreso entre géneros. Este resultado es

<footnote n="10">10 Nótese, sin embargo, que sólo el coeficiente del cuadrado de la edad es estadísticamente significativo.</footnote>
también encontrado en otros estudios de Portugal (Campos & Reis, 2018; Cardoso, Guimarães, Portugal & Raposo, 2016).

En cuanto a los indicadores de salud, las personas con enfermedades crónicas son penalizadas con remuneraciones inferiores 16,1% en promedio, mientras que las personas que reportan tener un estado de salud malo o muy malo sufren una reducción salarial del 20,6%. Los resultados son esperables ya que una peor salud afecta al ausentismo laboral y con ello a los ingresos. Cabe mencionar que la variable que refleja malas condiciones de salud autodeclaradas no presenta significancia estadística en el caso de las mujeres. Por otra parte, los resultados sugieren que las empresas más grandes pagan remuneraciones más altas a sus trabajadores. Por ejemplo, la remuneración en empresas de más de 10 trabajadores es casi 36% superior a la de empresas con plantillas menores a 10 trabajadores (categoría omitida). Asimismo, la dimensión del empleador tiene un impacto positivo en las remuneraciones, tanto para hombres como para mujeres (resultados desagregados por género). No obstante, la intensidad de ese efecto es mayor para los hombres en todo tipo de empleador, especialmente en los empleadores pequeños (45,3% y 15,2% para hombres y mujeres, respectivamente).

Finalmente, con respecto a los niveles de urbanización, los trabajadores de empresas ubicadas en territorios con un nivel de urbanización medio o alto ganan más que los trabajadores de empresas ubicadas en territorios con baja urbanización, resultado esperable ya que en grandes urbanizaciones las remuneraciones deben compensar un mayor costo de vida. El impacto es mayor para las regiones altamente urbanizadas (11,6%), mientras que el coeficiente asociado a la urbanización media no tiene significación estadística. En cuanto a la ubicación de la empresa, sólo los trabajadores de las empresas ubicadas en las regiones Norte, Centro y Madeira ganan menos que los trabajadores de las empresas ubicadas en Lisboa (categoría de base). Sin embargo, sólo el coeficiente de la región Madeira tiene significación estadística.

La comparación mediante pruebas t de igualdad de coeficientes de las regresiones de mujeres y de hombres indica que hay diferencias de género apreciables y desfavorables para las mujeres en el estado civil (favorable a los hombres y sin impacto entre mujeres), sectores con empleo segregado (en ramas de actividad donde hay mayor porcentaje de mujeres el salario de las mujeres es sustancialmente más bajo que el de los hombres). A su vez, hay impactos diferenciales en la remuneración horaria entre géneros y favorables a las mujeres en estado de salud y puestos en el sector público. Las diferencias mencionadas ocurren con errores menores al 1%. A la vez,
se detectan diferencias significativas al 5% y desfavorables para las mujeres cuando se toma en cuenta el tamaño del empleador. Finalmente, encontramos diferencias significativas al 10% en el número de hijos menores de 17 (las mujeres sufren mayor penalidad que los hombres) y en la educación básica hasta el nivel primario con mayor penalidad para los hombres. Los resultados de estas pruebas se exponen en la Tabla A1 del Anexo.

De modo general, los resultados guardan concordancia con la literatura empírica previa disponible para Portugal (Cardoso, Guimarães & Portugal, 2016; Cardoso, Guimarães, Portugal & Raposo, 2016; Card, Cardoso & Kline, 2016; Cruz, 2022). No obstante, como fue mencionado, dicha literatura recurrió a datos que no permiten analizar factores distintivos de los estándares de vida de hombres y mujeres y sus consecuencias sobre la brecha salarial de género.

El ejercicio de estimación que aquí se presenta agrega información relevante en esa perspectiva, confirmando que las remuneraciones de mujeres y hombres son afectadas distintamente por factores como la presencia de hijos en el hogar o el estado civil. Mientras que la maternidad penaliza las remuneraciones de la mujer, la paternidad no influye en las remuneraciones de los hombres. Además, el matrimonio parece favorecer la remuneración de los hombres, pero no la de las mujeres. Por otra parte, la preferencia de las mujeres por el empleo público y su inversión adicional en educación aparecen aquí como opciones con fundamento racional, ya que les proporcionan más ingresos que a los hombres. También la precariedad laboral se revela más penalizadora para las mujeres, al igual que el trabajo a tiempo parcial por opción voluntaria. La evidencia existente muestra que estas situaciones son más frecuentes para la población femenina, siendo muchas veces las únicas opciones posibles para tratar de conciliar las exigencias de la vida profesional con las exigencias de la vida personal y familiar, donde prevalece el rol de cuidadoras y el desempeño de las tareas domésticas y familiares.
<table><caption>Tabla 4: Regresiones Salariales para Hombres y Mujeres por el Método OLS, Año 2019</caption><thead><tr><th rowspan="2">Variables</th><th colspan="3">Regresión conjunta<br>(N° obs: 3 985)</th><th colspan="3">Regresión para hombres<br>(N° obs: 2 189)</th><th colspan="3">Regresión para Mujeres<br>(N° obs 1,796)</th></tr><tr><th>Coef.</th><th>Std. Err.*</th><th>P>t</th><th>Coef.</th><th>Std. Err.*</th><th>P>t</th><th>Coef.</th><th>Std. Err.*</th><th>P>t</th></tr></thead><tbody><tr><td>L_Rendim_Hora</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Age</td><td>0.0781</td><td>0.0122</td><td>0.0000</td><td>0.0643</td><td>0.0166</td><td>0.0000</td><td>0.0998</td><td>0.0186</td><td>0.0000</td></tr><tr><td>Agesq</td><td>-0.0009</td><td>0.0001</td><td>0.0000</td><td>-0.0009</td><td>0.0002</td><td>0.0000</td><td>-0.0011</td><td>0.0002</td><td>0.0000</td></tr><tr><td>Exp</td><td>0.0267</td><td>0.0069</td><td>0.0000</td><td>0.0322</td><td>0.0096</td><td>0.0000</td><td>0.0204</td><td>0.0100</td><td>0.0200</td></tr><tr><td>Expsq</td><td>-0.0001</td><td>0.0001</td><td>0.2910</td><td>-0.0001</td><td>0.0001</td><td>0.5350</td><td>-0.0001</td><td>0.0002</td><td>0.4160</td></tr><tr><td>Mulher</td><td>-0.2151</td><td>0.0332</td><td>0.0000</td><td>0.0000</td><td>(omitida)</td><td>0.0000</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>filhos_0_17</td><td>-0.0876</td><td>0.0131</td><td>0.0060</td><td>-0.0671</td><td>0.0083</td><td>0.2550</td><td>-0.0923</td><td>0.0117</td><td>0.0090</td></tr><tr><td>Mar</td><td>0.1219</td><td>0.0322</td><td>0.0000</td><td>0.2682</td><td>0.0506</td><td>0.0000</td><td>-0.0250</td><td>0.0421</td><td>0.5550</td></tr><tr><td>Eu</td><td>-0.0844</td><td>0.0825</td><td>0.3500</td><td>-0.1337</td><td>0.1473</td><td>0.3340</td><td>-0.0191</td><td>0.0856</td><td>0.8670</td></tr><tr><td>Oth</td><td>-0.0086</td><td>0.0489</td><td>0.8720</td><td>0.0388</td><td>0.0704</td><td>0.6290</td><td>-0.0278</td><td>0.0647</td><td>0.6830</td></tr><tr><td>Cronic</td><td>-0.1612</td><td>0.0338</td><td>0.0000</td><td>-0.1923</td><td>0.0483</td><td>0.0000</td><td>-0.1432</td><td>0.0463</td><td>0.0020</td></tr><tr><td>Badhealth</td><td>-0.2058</td><td>0.0715</td><td>0.0010</td><td>-0.3896</td><td>0.1081</td><td>0.0000</td><td>-0.0119</td><td>0.0904</td><td>0.8870</td></tr><tr><td>Educ 6</td><td>0.4674</td><td>0.1302</td><td>0.0000</td><td>0.2378</td><td>0.1498</td><td>0.1090</td><td>0.7384</td><td>0.2281</td><td>0.0000</td></tr><tr><td>Educ 9</td><td>0.7650</td><td>0.1336</td><td>0.0000</td><td>0.5684</td><td>0.1552</td><td>0.0000</td><td>0.9604</td><td>0.2337</td><td>0.0000</td></tr><tr><td>Educ 12</td><td>0.9642</td><td>0.1340</td><td>0.0000</td><td>0.8041</td><td>0.1564</td><td>0.0000</td><td>1.1040</td><td>0.2341</td><td>0.0000</td></tr><tr><td>Educ 14</td><td>1.2971</td><td>0.2116</td><td>0.0000</td><td>1.1129</td><td>0.2806</td><td>0.0000</td><td>1.4728</td><td>0.3241</td><td>0.0000</td></tr><tr><td>Educ 15</td><td>1.2763</td><td>0.1350</td><td>0.0000</td><td>1.0849</td><td>0.1569</td><td>0.0000</td><td>1.4533</td><td>0.2374</td><td>0.0000</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>part_time_no_vol</td><td>-0.1459</td><td>0.1535</td><td>0.2640</td><td>-0.1194</td><td>0.2348</td><td>0.5620</td><td>-0.1977</td><td>0.2027</td><td>0.2250</td></tr><tr><td>Superv</td><td>0.3176</td><td>0.0362</td><td>0.0000</td><td>0.3391</td><td>0.0523</td><td>0.0000</td><td>0.2702</td><td>0.0488</td><td>0.0000</td></tr><tr><td>segreg_M</td><td>-0.1448</td><td>0.0664</td><td>0.0250</td><td>-0.0185</td><td>0.0882</td><td>0.8290</td><td>-0.4773</td><td>0.1113</td><td>0.0000</td></tr><tr><td>Funpub</td><td>0.3578</td><td>0.0396</td><td>0.0000</td><td>0.1799</td><td>0.0549</td><td>0.0070</td><td>0.5896</td><td>0.0580</td><td>0.0000</td></tr><tr><td>emp11_19</td><td>0.3553</td><td>0.0615</td><td>0.0000</td><td>0.4532</td><td>0.0871</td><td>0.0000</td><td>0.1516</td><td>0.0876</td><td>0.1250</td></tr><tr><td>emp20_49</td><td>0.5012</td><td>0.0492</td><td>0.0000</td><td>0.5167</td><td>0.0731</td><td>0.0000</td><td>0.3885</td><td>0.0705</td><td>0.0000</td></tr><tr><td>emp50plus</td><td>0.5794</td><td>0.0419</td><td>0.0000</td><td>0.6430</td><td>0.0547</td><td>0.0000</td><td>0.4271</td><td>0.0648</td><td>0.0000</td></tr><tr><td>prec_alt</td><td>-0.6412</td><td>0.0519</td><td>0.0000</td><td>-0.5818</td><td>0.0760</td><td>0.0000</td><td>-0.6668</td><td>0.0686</td><td>0.0000</td></tr><tr><td>highprec_alt</td><td>-0.7469</td><td>0.0953</td><td>0.0000</td><td>-0.6678</td><td>0.1258</td><td>0.0000</td><td>-0.7633</td><td>0.1393</td><td>0.0000</td></tr><tr><td>Urbhigh</td><td>0.1158</td><td>0.0451</td><td>0.0080</td><td>0.1670</td><td>0.0647</td><td>0.0070</td><td>0.0664</td><td>0.0616</td><td>0.2690</td></tr><tr><td>Urbmed</td><td>0.0110</td><td>0.0373</td><td>0.7700</td><td>0.0469</td><td>0.0530</td><td>0.3750</td><td>-0.0318</td><td>0.0505</td><td>0.5420</td></tr><tr><td>part_time_vol</td><td>-0.3478</td><td>0.1759</td><td>0.0300</td><td>-0.1135</td><td>0.2870</td><td>0.6690</td><td>-0.4244</td><td>0.2229</td><td>0.0290</td></tr><tr><td>Nor</td><td>-0.0974</td><td>0.0506</td><td>0.0650</td><td>-0.1263</td><td>0.0718</td><td>0.0900</td><td>-0.0786</td><td>0.0690</td><td>0.2820</td></tr><tr><td>Alg</td><td>0.0947</td><td>0.0580</td><td>0.1010</td><td>0.0763</td><td>0.0842</td><td>0.3550</td><td>0.1393</td><td>0.0789</td><td>0.0770</td></tr><tr><td>Cen</td><td>-0.0323</td><td>0.0563</td><td>0.5700</td><td>0.0248</td><td>0.0814</td><td>0.7570</td><td>-0.0985</td><td>0.0754</td><td>0.2090</td></tr><tr><td>Ale</td><td>0.0985</td><td>0.0632</td><td>0.1220</td><td>0.1647</td><td>0.0907</td><td>0.0660</td><td>0.0087</td><td>0.0846</td><td>0.9220</td></tr><tr><td>Aco</td><td>0.0976</td><td>0.0582</td><td>0.1090</td><td>0.0957</td><td>0.0816</td><td>0.2700</td><td>0.0820</td><td>0.0833</td><td>0.3230</td></tr><tr><td>Mad</td><td>-0.1875</td><td>0.0525</td><td>0.0000</td><td>-0.2473</td><td>0.0750</td><td>0.0010</td><td>-0.1259</td><td>0.0710</td><td>0.0670</td></tr><tr><td>_cons</td><td>2.7169</td><td>0.2722</td><td>0.0000</td><td>3.0735</td><td>0.3732</td><td>0.0000</td><td>2.1630</td><td>0.4033</td><td>0.0000</td></tr></table>

Nota: * los errores estándar se calcularon en forma robusta a la heterocedasticidad. La variable segregación sectorial v sector de actividad se han omitido debido a colinealidad. Base de datos EU-SILC.
# Descomposición de la Brecha Salarial

En esta sección se presentan los resultados de la descomposición salarial. Se inicia por la descomposición de BO, seguida por la descomposición de JMP y, finalmente, la descomposición de CFM.

## Descomposición de Blinder-Oaxaca

La Tabla 5 presenta los resultados de la descomposición Blinder-Oaxaca. Este ejercicio de descomposición indica que la diferencia salarial total entre hombres y mujeres se situó en el 16,8% en 2019.

<table><caption>Tabla 5: Resultados de la Descomposición de Blinder-Oaxaca</caption><thead><tr><th>L_Rendim_Hora</th><th>Coefic.</th><th>Error estándar robusto</th><th>P-valor</th></tr></thead><tbody><tr><td>Global</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Hombres</td><td>5,775</td><td>0,028</td><td>0,000</td></tr><tr><td>Mujeres</td><td>5,608</td><td>0,031</td><td>0,000</td></tr><tr><td>Diferencia</td><td>0,168</td><td>0,042</td><td>0,000</td></tr><tr><td>Explicada<br>(Características)</td><td>-0,017</td><td>0,036</td><td>0,646</td></tr><tr><td>No explicada<br>(Coeficientes)</td><td>0,184</td><td>0,033</td><td>0,000</td></tr></tbody></table>

El factor más relevante en esta descomposición es el componente no explicado, o efecto de los coeficientes, que representa alrededor del 18,4% de la brecha salarial entre hombres y mujeres. El componente explicado, o efecto de las características, tiene un impacto residual de valor negativo (del orden del -1,7%) en la explicación de la brecha salarial de género, a la vez que su coeficiente no tiene significación estadística. Sin embargo, cabe señalar que se trata de una muestra pequeña (3985 observaciones) y, por lo tanto, puede no ser representativa. Se debe aclarar que, si bien la muestra de Eurostat es aleatoria y, por ende, representativa, las observaciones empleadas en las estimaciones excluyen casos por datos faltantes. Esa exclusión podría restar representatividad a la muestra finalmente usada. Aun así, según los resultados de este método, y en línea con la evidencia previa,
el componente no explicado parece ser el único capaz de explicar una pro-
porción relevante la brecha salarial de género (Cardoso, Guimarães & Por-
tugal, 2016; Cardoso, Guimarães, Portugal & Raposo, 2016; Cruz, 2022;
Blau & Kahn, 2017). Por lo tanto, esto sugiere que la heterogeneidad no
observada — en términos de habilidades, atributos, preferencias, actitudes
e incluso productividad no observada y de la propia discriminación del
mercado laboral — puede contribuir para las diferencias salariales entre
hombres y mujeres.

Descomposición de Juhn-Murphy-Pierce

La Tabla 6 presenta los resultados de la descomposición de la brecha salarial de género utilizando el método de JMP.

<table><caption>Tabla 6: Descomposición de Juhn, Murphy y Pierce</caption>
  <thead>
    <tr>
      <th>JMP</th>
      <th>Brecha total</th>
      <th>Efecto<br>características<br>(explicada)</th>
      <th>Efecto<br>coeficientes<br>(no explicada)</th>
      <th>Efecto<br>residual</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <td>Media</td>
      <td>0,1680</td>
      <td>0,0107</td>
      <td>0,1545</td>
      <td>0,0023</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

Nota: La regresión de referencia es la de los hombres

La diferencia salarial total entre hombres y mujeres presenta el mis-
mo valor observado en la descomposición BO (i.e., 16.8%). Esta diferen-
cia total en la brecha salarial se obtiene sumando la parte explicada (efecto
atributo observado y el efecto ponderación de dicho atributo y la parte
residual, que representa cuestiones no observadas. No obstante, al separar
la importancia de los residuos, tanto las características como los coeficien-
tes ahora contribuyen a explicar la brecha salarial más que la parte residual,
resultado diferente al obtenido con el modelo BO<fnref n="11" />.

Los resultados también indican que las características observadas
diferenciales explican alrededor del 6,4% de la brecha salarial de género,
mientras que los coeficientes (cómo se valoran dichos atributos) contri-
buyen alrededor del 92%. En otras palabras, más del 90% de la diferencia

<footnote n="11">11 Con todo, si se comparan estos resultados con los que surgen de la descomposición triple de BO, las diferencias no son apreciables. Los resultados se colocan en la Tabla A2 del Anexo.</footnote>
salarial parece explicarse por diferencias en cómo un mismo rasgo es remunerado diferente entre géneros. Por su parte, la brecha no observada explica solo el 1,37% de la diferencia salarial en este modelo, lo que se alinea con lo encontrado en Cruz (2022).

La Tabla 7 presenta la descomposición de la brecha salarial de JMP para los percentiles 10, 50 y 90 de la distribución salarial.

<table><caption>Tabla 7: Descomposición de Juhn, Murphy y Pierce por Percentiles de la Distribución Salarial</caption><thead><tr><th>Percentiles</th><th>Brecha total</th><th>Efecto características (brecha explicada)</th><th>Efecto coeficientes (brecha no explicada)</th><th>Efecto residual</th></tr></thead><tbody><tr><td>p10</td><td>0,2335</td><td>0,1574</td><td>0,1822</td><td>-0,1062</td></tr><tr><td>p50</td><td>0,1374</td><td>-0,1074</td><td>0,19005</td><td>0,0547</td></tr><tr><td>p90</td><td>0,2046</td><td>-0,0320</td><td>0,1812</td><td>0,0554</td></tr></tbody></table>

Nota: p10- percentil 10; p50- percentil 50; y p90- percentil 90; Base de datos EU-SILC.

Este ejercicio nos permite concluir que la diferencia salarial total es mayor en los extremos de la distribución (percentiles 10 y 90). Sin embargo, el valor más alto está en el extremo inferior (percentil 10). Por lo tanto, aunque el percentil 90 indica una gran disparidad salarial, los resultados sugieren que el efecto de “piso pegajoso” (que mantiene a las mujeres en niveles salariales más bajos) es más relevante que el efecto de “techo de cristal” (barreras invisibles que impiden que las mujeres avancen a las remuneraciones más altos), ya que, en la parte inferior (percentil 10), la brecha de género es mayor.

De otra parte, en el extremo inferior de la distribución los hombres poseen las características observadas mejor valoradas que las mujeres, diagnóstico que se revierte en la mediana y el percentil 90, donde las mujeres exhiben características que favorecen sus remuneraciones (aunque no revierten la brecha ni la cierra). El efecto de coeficientes, por su parte, siempre es favorable para los hombres (es decir, con signo positivo), no existiendo diferencias significativas entre percentiles a lo largo de la distribución salarial. Sin embargo, este efecto es proporcionalmente menor en los extremos inferiores de la distribución y domina completamente en la
parte central y extremo superior de la distribución Finalmente, la brecha no observada tiende a ser mayor en la parte media y, especialmente, en la parte alta de la distribución salarial, lo que indica la presencia de un efecto de “techo de cristal” en la parte no explicada de la brecha salarial. Este resultado está en consonancia con los obtenidos previamente para Portugal (Cruz, 2022) y Estados Unidos (Blau & Kahn, 2017).

## Descomposición de Chernozhukov, Fernández-Val y Melly

Se presentan, a continuación, los resultados de la descomposición salarial por el método de CFM (Tabla 8).

<table><caption>Tabla 8: Descomposición de Chernozhukov, Fernández-Val y Melly</caption><thead><tr><th>Percentiles</th><th>Efecto<br>características<br>(brecha<br>explicada)</th><th>Efecto<br>coeficientes<br>(brecha no<br>explicada)</th><th>Brecha salarial<br>total</th></tr></thead><tbody><tr><td>p10</td><td>0,1962<br>(0,0650)</td><td>0,0589<br>(0,0973)</td><td>0,255<br>(0,0730)</td></tr><tr><td>p50</td><td>-0,0871<br>(0,0469)</td><td>0,2421<br>(0,0413)</td><td>0,155<br>(0,0476)</td></tr><tr><td>p90</td><td>0,0107<br>(0,0213)</td><td>0,185<br>(0,0346)</td><td>0,1957<br>(0,0384)</td></tr></tbody></table>

Nota: Se estimaron 50 regresiones cuantilicas lineales para implementar el estimador de regresión cuántica y se calcularon los errores estándar utilizando el método bootstrapping con 50 repeticiones; base de datos EU-SILC.

La brecha salarial total es la suma del efecto de las características (brecha explicada) y el efecto de los coeficientes (brecha no explicada). Las estimaciones sugieren que la disparidad total tiende a ser mayor en los extremos (percentiles 10 y 90). Sin embargo, es más pronunciada en la parte inferior de la distribución, lo que nuevamente indica la posibilidad de un efecto de “piso pegajoso”. Este resultado es similar al encontrado previamente en el modelo de JMP (Tabla 8). Por otro lado, se observa que el efecto de las características presenta un comportamiento similar
al de la brecha salarial total, es decir, mayor en la base y la parte superior de la distribución. El efecto de los coeficientes, o brecha no observada, a su vez, es mayor en la mediana y el percentil 90, pero en este caso no se observa un efecto de “techo de cristal”, ya que es mayor en el centro que en la parte superior. La Tabla 8, además, sugiere que el efecto de las características es mayor en los deciles inferiores de la distribución. A medida que se avanza hacia los deciles superiores, los rasgos diferenciales entre mujeres y hombres pierden relevancia, quedando únicamente la porción de discriminación.

Una de las ventajas del modelo CFM es que permite replicar el método de JMP, posibilitando de esta forma el análisis de las competencias no observadas, o brecha no observada, a través del efecto de los residuos. La Tabla 9 presenta los resultados de esta aproximación.

<table><caption>Tabla 9: Descomposición de Chernozhukov, Fernández-Val y Melly, con réplica del método de Juhn, Murphy y Pierce</caption><thead><tr><th>Percentiles</th><th>Efecto<br>características<br>(brecha explicada)</th><th>Efecto<br>coeficientes<br>(brecha no<br>explicada)</th><th>Efecto<br>residual</th><th>Brecha<br>salarial<br>total</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">p10</td><td>0,1962</td><td>0,0589</td><td>-0,1418</td><td>0,255</td></tr><tr><td>(0,0607)</td><td>(0,0739)</td><td>(0,0582)</td><td>(0,0816)</td></tr><tr><td rowspan="2">p50</td><td>-0,0871</td><td>0,2421</td><td>0,772</td><td>0,155</td></tr><tr><td>(0,0427)</td><td>(0,0408)</td><td>(0,0309)</td><td>(0,0478)</td></tr><tr><td rowspan="2">p90</td><td>0,0107</td><td>0,185</td><td>0,0302</td><td>0,1957</td></tr><tr><td>(0,0286)</td><td>(0,0369)</td><td>(0,0245)</td><td>(0,0314)</td></tr></tbody></table>

Se observa que el efecto de las características presenta el mismo comportamiento que el reportado en la Tabla 7, siendo mayor en la base y en la cima de la distribución. No obstante, el efecto de los coeficientes ahora es mayor en la base y el centro de la distribución. El efecto de los residuos — es decir, la parte que mide la brecha no observada — es mayor en el centro y en la parte superior de la distribución, pero no se observa la presencia del efecto “techo de cristal” (ya que es mayor en la mediana). Además, en extremo inferior se registran diferencias de atributos a favor de los hombres, elemento que deja de tener relevancia a medida que se
avanza a regiones superiores de la distribución.

En general, los resultados del modelo de CFM son similares a los
del modelo de JMP, lo que sugiere una cercanía entre ambos enfoques y
permite constatar la robustez de los resultados.

Conclusiones

Aunque existe una tendencia gradual a la baja, la brecha salarial de género es aún significativamente alta en Portugal. Asimismo, la participación de las mujeres en el empleo tiende a disminuir a medida que se asciente en la jerarquía ocupacional y, de hecho, la brecha salarial se ensancha en los percentiles más altos de la distribución salarial.

En primer lugar, este estudio permitió confirmar gran parte de los
resultados de estudios empíricos previos sobre este tema, aplicados, sin
embargo, a fuentes estadísticas distintas a la utilizada en este trabajo (EU-
SILC). Así, la estimación de las ecuaciones de salarios indica que el ni-
vel educativo impacta positivamente sobre las remuneraciones, siendo el
efecto más pronunciado en el caso de las mujeres. La alta inversión de las
mujeres portuguesas en su educación es entonces una respuesta racional
justificada por los beneficios salariales que se derivan de ella, lo que per-
mite compensar, en alguna medida, las prácticas discriminatorias presentes
en el mercado laboral. Adicionalmente, la participación desproporciona-
damente elevada de mujeres en el empleo público parece estar explicada
por la oportunidad de acceder a una remuneración relativamente mayor,
además de otras potenciales ventajas asociadas a la posibilidad de conciliar
mejor la vida profesional y familiar. Es importante considerar aquí que
el empleo público generalmente conlleva una jornada laboral menos in-
tensa, a la vez que ofrece más facilidades para hacer frente a los períodos
justificados de ausencia temporal (para apoyar a la familia, por ejemplo).
El estudio también confirmó que la segregación ocupacional, vertical y
horizontal, es un factor que afecta significativamente la brecha salarial de
género. Por otro lado, comprobamos que el efecto penalizador de los vín-
culos contractuales precarios, que inducen una reducción salarial superior
al 60%, es más severo para las mujeres.

La principal contribución de este trabajo a la comprensión de los
determinantes de la brecha salarial de género resulta de la inclusión de
variables explicativas que no suelen ser consideradas en este tipo de es-
tudios. El uso de la base de datos EU-SILC permitió investigar el efecto
de dimensiones como el estado de salud de los trabajadores, la situación
marital o la presencia de hijos menores en el hogar, entre otras. Paradójicamente, los resultados sugieren que el matrimonio mejora la remuneración de los hombres, mientras que perjudica la de las mujeres. Por otro lado, la maternidad penaliza la remuneración femenina, pero la paternidad no penaliza la masculina, lo que es previsible dados los roles de género que aún predominan en la sociedad portuguesa. La opción voluntaria del régimen a tiempo parcial perjudica fuertemente el salario de las mujeres, pero es irrelevante para los hombres. Este hecho vuelve a poner de manifiesto el efecto condicionante del trabajo no remunerado (trabajo doméstico, cuidado de niños, personas mayores y otras personas dependientes) sobre las oportunidades de las mujeres para desarrollar una carrera profesional.

De otra parte, la descomposición de la brecha salarial de género a través de diferentes metodologías arroja resultados altamente convergentes. Así, tanto el método Blinder-Oaxaca como el de Juhn, Murphy & Pierce estimaron una brecha salarial entre hombres y mujeres de 16,8% para 2019. Sin embargo, el modelo de JMP es superior, pues permite aislar la heterogeneidad no observada a través del efecto de los residuos. En este caso, los hallazgos sugieren que la proporción no explicada de la brecha salarial tiene un impacto modesto en la brecha total en comparación con la parte explicada. Este último modelo también indica que la brecha salarial de género es particularmente grande en la parte inferior y superior de la distribución salarial, aunque es superior en el primer caso. Esto sugiere que el efecto de “piso pegajoso”, que mantiene a las mujeres en los niveles salariales más bajos, juega un papel más importante en la brecha de género que el efecto de “techo de cristal”. Este último efecto, sin embargo, parece ser relevante en el caso de la brecha no observada (efecto de los residuos). Los resultados del modelo de Chernozhukov, Fernández-Val & Melly, por su parte, confirman, en general, los resultados obtenidos con el modelo de Juhn, Murphy y Pierce.

A pesar de la contribución de este estudio a la comprensión de la brecha salarial de género, este trabajo también adolece de algunas limitaciones derivadas, sobre todo, de las características de la base de datos, que, al contener muchos valores faltantes podría no ser enteramente representativa del universo del empleo en Portugal. Por otro lado, ninguna de las fuentes de información actualmente disponibles permite analizar el efecto de otras variables potencialmente relevantes en la explicación de la brecha salarial, como los factores de comportamiento (aversión al riesgo, negociación diferenciada, etc.) que podrían reflejar cierta sumisión femenina a las normas masculinizadas del mercado de trabajo, las tasas de sindicalización o las diferencias en el uso del tiempo entre hombres y mujeres, y propia
**discriminação no mercado de trabalho.** Con respecto a estas últimas, varios estudios han mostrado marcadas diferencias en el tiempo dedicado al trabajo doméstico y familiar entre géneros, particularmente en Portugal. Por tanto, sería muy interesante poder integrar esta dimensión en la estimación de la brecha salarial de género en una futura investigación.

## Agradecimientos

Agradecemos a nuestro colega Ernesto Nieto-Carrillo por sus comentarios, que mejoraron considerablemente el manuscrito, así como por la ayuda con la traducción del texto al idioma español.

## Referencias

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