Opinión

Los datos también tienen género

Históricamente el orden patriarcal ha subvaluado el trabajo de las mujeres. | Elena Estavillo

  • 22/02/2021
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De acuerdo con la ONU[1], las estadísticas de género son las que reflejan adecuadamente las diferencias y desigualdades en la situación que enfrentan las mujeres y los hombres en todas las áreas de la vida.

Para producir estadísticas de género hay que comenzar por recabar y procesar los datos clasificados por sexo, sin lo cual difícilmente podremos identificar fenómenos que afectan de distinta forma y grado a hombres y mujeres. Pero, aunque este es un punto de partida fundamental, es necesario ir mucho más allá.

No es lo mismo tener datos desagregados por sexo, que estadísticas con perspectiva de género. Para ello, además de clasificar indicadores entre hombres y mujeres, hay que buscar al menos que cumplan otros tres objetivos:

· Que reflejen las cuestiones que atañen de forma particular a cada género: sus necesidades, oportunidades, obstáculos y contribuciones.

· Que usen conceptos y definiciones diseñados para capturar las realidades específicas de grupos diversos de hombres y mujeres.

· Que tomen en cuenta los estereotipos y factores culturales, para eliminar los sesgos de género en todas las etapas de generación de las estadísticas, como por ejemplo, los que tienden a subestimar el trabajo de las mujeres, o los que inducen a subreportar eventos de violencia de género.

En México vamos avanzando muy lentamente, apenas acercándonos a tener datos clasificados por sexo en algunos temas, pero todavía sin hacer conciencia de que falta un esfuerzo mucho más serio para poder tener estadísticas con perspectiva de género que son fundamentales para enriquecer nuestra comprensión de las dinámicas que afectan a las niñas y a las mujeres de formas específicas, como en lo que concierne a la brecha laboral, la educativa, la digital, la salarial, la violencia o el acceso a la justicia.

Por ejemplo, ha sido un gran paso comenzar a medir el trabajo no remunerado de las mujeres, invisibilizado históricamente. Ahora, además de conocer la cantidad de trabajo remunerado desagregado por sexo, podemos también saber cuántas horas dedican hombres y -principalmente- mujeres a labores no remuneradas, como el trabajo doméstico, el cuidado infantil, la enseñanza, la asistencia sanitaria, y otras actividades sin pago, como las de los negocios familiares o al autoconsumo.

Sin embargo, se ha preferido apabullantemente hablar del valor de ese trabajo, antes que, de la cantidad, lo que tiene como efecto subestimar las aportaciones de las mujeres.

Para darle valor al trabajo, es preciso ponerle un precio, y sucede que históricamente el orden patriarcal ha subvaluado el trabajo de las mujeres.

El trabajo doméstico y de cuidados se paga mal, porque lo hacen las mujeres. Las actividades económicas en las que hay mayor participación de mujeres, son las que tienen salarios más bajos. En el sector laboral existen brechas salariales de género considerables donde, para un mismo nivel de responsabilidad y de experiencia, las mujeres reciben menor paga.

Imaginemos una empresa con el mismo número de mujeres y hombres en cada tipo y nivel de ocupación, pero con la brecha salarial típica en nuestro país -que, de acuerdo con las mediciones del Coneval es del 18.1%-. Si midiéramos el valor del trabajo aportado por hombres y mujeres en esa empresa hipotética, considerando los salarios recibidos, llegaríamos a la conclusión de que los hombres aportan más valor que las mujeres, por la simple razón de que ellos reciben mayores ingresos, a pesar de trabajar el mismo número de horas, con las mismas responsabilidades que ellas.

Pues bien, lo mismo sucede al repetir y repetir que el trabajo no remunerado de las mujeres aporta el 22.8 % del PIB nacional[2]. En efecto, esta es la cifra que refleja el valor que da nuestra machista sociedad al trabajo femenino. Lamentablemente, no suele haber reflexión sobre los sesgos y las desigualdades que dan origen a este dato, por lo que la misma cifra sirve para reforzar el efecto de subvalorar el trabajo de las mujeres.

Por elección consciente o inconsciente, no se difunden con el mismo énfasis otras estadísticas. Por ejemplo, que, considerando el número de horas totales trabajadas en el país, las mujeres aportan el 52.7 % y los hombres, el 47.2 %. Qué diferente óptica, ¿verdad?

Esto nos hace recordar la ironía, en tono de broma, que señala que las mujeres ganan menos porque escogen trabajos mal pagados: son médicas en vez de médicos, abogadas en vez de abogados, ingenieras en vez de ingenieros. En fin.

Otro caso donde es clara la ausencia de perspectiva de género, surge cuando hablamos de quién se hace responsable de las familias en México.

Seguramente la primera cifra que les vendrá a la mente es que alrededor del 30 % de las familias son encabezadas por una jefa de familia. Y, en complemento, que el otro 70% está a cargo de hombres jefes de familia; llamados así, con un fuerte eco del paterfamilias, dueño y señor de la familia, palabra que literalmente se deriva del conjunto de los famuli (fámulos o siervos), incluyendo esposa e hijos, sobre los cuales, en su calidad de posesiones, un hombre ejercía la patria potestad[3].

Lo que casi nunca se destaca es que las mujeres son responsables de más del 85% de las familias monoparentales. Además, que en ese 70% de familias donde se identifica un “jefe” hombre, hay otras integrantes de la familia que también aportan al sostén económico y al cuidado, de manera que, la cifra del 30% de hogares encabezados por una mujer subestima por mucho las responsabilidades que encaran las mujeres en los hogares del país.

Debemos seguir insistiendo: no existen los datos crudos.

El lenguaje, el contexto y la narrativa les dan sentido a los datos. Aunque se cuide en abstracto el proceso y la metodología, sin perspectiva de género las estadísticas seguirán reforzando un orden patriarcal. No es posible ser neutral en este tema. Negarse a verlo es elegir cruzarse de brazos.


[2] Fuente: INEGI.

[3] Agradezco a Patricia Segués por iluminarme sobre esta etimología que habla por sí sola.

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