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Hace unos días, concretamente el 22 de febrero, Día por la Igualdad Salarial, eldiario.es publicaba un artículo que presumía desvelar los verdaderos números de la brecha salarial. Con los datos sacados de la Encuesta de Estructura salarial del INE, los autores mostraban unos gráficos muy bien elaborados y con suficientes colores para captar la atención de cualquiera. El texto, por otra parte, se limita a descripciones simples de los datos, con la excepción de un estudio de la Universidad de Copenhague y la London School of Economics que sirve para apoyar una de sus aclaraciones. Las siguientes quedan sin respaldo. No es únicamente eldiario.es el periódico que en los últimos días ha publicado un sinfín de noticias sobre este asunto. Sin embargo, la referencia a esta publicación es por ser una suerte de estudio propio con el que los autores claman desvelar la verdad de la brecha salarial con el máximo nivel de detalle. El artículo, sin embargo, no hace ningún tipo de referencia a las carencias del análisis. Estas pueden resumirse en dos: poco rigor en las unidades de análisis y falta de controles en el tratamiento de los datos.

Respecto a las unidades de análisis, los grupos profesionales que utilizan son excesivamente amplios. En el primer gráfico, uno de los grupos de profesionales que utilizan son los “Trabajadores de País Vasco”, donde las mujeres cobran 34 euros por 40 euros que cobra el hombre. Usar a los trabajadores del País Vasco como conjunto tiene el mismo sentido en este estudio que decir que en España al completo los hombres cobran más que las mujeres: estamos comparando el sueldo de obreros o limpiadoras (el género está basado en los números que eldiario.es maneja) con el que reciben managers o altos cargos de la Administración. De esta forma no sabemos si las mujeres cobran menos porque existe una brecha salarial, porque normalmente ocupan trabajos peor pagados, porque trabajan menos horas o por otra razón que se nos escapa. Si seguimos buceando un poco en los datos, vemos que otro grupo es “Profesionales de la salud”, que parece agrupar a médicos y médicas, enfermeros y enfermeras, directores y directoras de hospital, auxiliares, técnicos y técnicas de ambulancia y un largo etcétera –esto conjuntamente para la sanidad pública y privada. La conclusión es la misma: los hombres cobran más. Pero, ¿es esto debido a que hay más hombres trabajando como médicos y más enfermeras y auxiliares mujeres o a que la sanidad pública paga menos a las mujeres por el mismo trabajo? Ambas explicaciones muestran una forma de desigualdad, pero sus causas y, por tanto, sus posibles vías de solución son completamente diferentes. Un análisis precipitado de estos datos podría conducirnos a conclusiones erróneas y al desarrollo de propuestas que, aunque bienintencionadas, no producen cambio alguno o, incluso, gastos innecesarios.

En segundo lugar, faltan ciertos controles. En estadística, al demostrar una relación causal, deben sumarse a la ecuación principal –ser mujer aumenta las probabilidades de tener un salario inferior– otras variables –horas trabajadas, tiempo en la empresa, tipo de contrato, estudios, etc.– para comprobar que la relación que se trata de demostrar no está causada por otra variable que no es la principal, sino una que no estamos teniendo en cuenta. Esto es, si en general las mujeres trabajan menos horas que los hombres, ser mujer estará ligado a un menor salario, pero la causa principal será el menor número de horas trabajadas, no el hecho de ser mujer. Después ya analizaremos por qué las mujeres trabajan menos horas, pero es importante diferenciar las causas y no mezclar unas con otras. Igual que en el punto anterior, esto puede llevarnos a conclusiones erróneas e incluso dañinas.

Dicho esto, hay que aclarar que la Encuesta de Estructura Salarial no cuenta con todos estos datos. Sin embargo, y como ahora veremos, existen otras fuentes más precisas, aunque también presentan carencias. Pero, sobre todo, existen formas de presentar la información más honestas, que son conscientes de sus fallos y limitaciones y que no inducen a error a todo aquel que lea el texto final. Evidentemente, si el INE no publica más datos, poco se puede hacer en este sentido, pero sería conveniente dedicar uno o dos párrafos a comentarlo, contrastando los resultados con los de otros estudios y sin afirmar que lo que ahí hay es la verdad absoluta sobre un tema tan complejo como es la brecha salarial. La responsabilidad, en estos casos, cae sobre los autores y el medio en cuestión, que no dudan en publicar trabajos que carecen de rigor.

Tipos de cálculo y cifras ajustadas

Antes de seguir, quiero dejar algo claro: la brecha salarial existe. El techo de cristal existe. El desempleo es mayor en mujeres que en hombres. Sin embargo, no es suficiente con señalar la mera existencia de este fenómeno y atribuir al concepto de discriminación la función de un cajón de sastre en el que cabe todo. Debemos analizar las causas específicas de las diferencias salariales si queremos avanzar hacia un mercado laboral más igualitario.

la brecha salarial existe. El techo de cristal existe. El desempleo es mayor en mujeres que en hombres. Sin embargo, no es suficiente con señalar la mera existencia de este fenómeno

El cálculo de la brecha salarial emplea dos métodos principales y que se diferencian entre sí precisamente en los controles que aplicamos en uno y otro. En el primer caso se denomina brecha salarial sin ajustar (uncontrolled) y tiene únicamente en cuenta variables socioeconómicas, como el sexo, la edad o el nivel de estudios. Además de este cálculo sin ajustar, existe también la brecha salarial ajustada (controlled), que incluye variables como el tamaño de la empresa, el tipo de contrato, el tipo de jornada, la ocupación y el sector de actividad. Mientras que el primer cálculo nos da una medida general de desigualdad laboral, este segundo cálculo nos dará la cifra más aproximada de la diferencia de salario entre hombre y mujer por el mismo trabajo. Jugando con las variables, además, podremos dar respuesta a otras preguntas. Por ejemplo: ¿hay más mujeres en puestos más bajos del escalafón o en sectores de actividad peor remunerados?, ¿los contratos a tiempo parcial son más frecuentes entre trabajadoras?, etc. Por supuesto, pueden añadirse otras variables (en caso de existir datos disponibles) como estado civil, número de hijos, etc. para conocer su efecto.

En España, el estudio publicado el pasado 7 de marzo por FEDEA tiene en cuenta estas apreciaciones. Con los datos disponibles –los más completos son los de la Encuesta de Estructura Salarial (EES) del Eurostat de 2014–, esto es lo mejor que podemos hacer. No obstante, la brecha salarial ajustada aún necesitaría incluir alguna variable referente al puesto de trabajo (no disponible) para capturar la diferencia más exacta de salario por el mismo trabajo –siempre teniendo en cuenta que aún así no estaremos libres de error por completo. Como vemos en la siguiente gráfica, extraída del estudio de la FEDEA, a mayor ajuste, más se reduce la brecha salarial. Esto quiere decir que algunas de las diferencias en la brecha salarial sin ajustar se deben a otras variables como la ocupación o el número de horas trabajadas.

Sin duda, los números –en este caso un 12%– no son desdeñables, pero la diferencia entre cálculos es de cinco puntos porcentuales. Es decir, casi un 30% de la cantidad sin ajustar está explicada por otras variables. Si además tenemos en cuenta que Eurostat no diferencia por puesto de trabajo –volviendo al ejemplo de la salud, en este caso estaríamos comparando médicos y médicas, donde hay más hombres, con enfermeros y enfermeras, entre los que hay más mujeres (por suerte ya nos habríamos desecho de directores y directoras de hospital, que estarían en la categoría managers y auxiliares que serían technicians and associate professionals)–, es de esperar que la brecha sea aún menor.

Estudios realizados para Estados Unidos sugieren cifras de diferencia salarial de entre un dos y un nueve por ciento, y un 20% para la brecha sin ajustar. Tres fuentes que me parece oportuno destacar son esta herramienta interactiva de Payscale, este trabajo de Blau y Kanh (2016) y este informe de la American Association of University Women (2018) (solo para la brecha sin ajustar, pero muy interesante igualmente). Por puro rigor en la metodología, prefiero quedarme con la cantidad del nueve por ciento de Blau y Kanh que, al usar en el trabajo datos hasta 2010 y ser la tendencia de la brecha descendente, será ahora algo menor.

Tras este resumen, llegamos a varias conclusiones. La brecha salarial de género existe, pero la cifra es más baja que la que leemos normalmente en los medios e incluso en algunos análisis que no tienen en cuenta un gran número de variables. Esta diferencia entre resultados, además, se encuentra explicada por otros elementos –las variables omitidas, que veremos a continuación– que han de tenerse en cuenta a la hora de elaborar recomendaciones y políticas para reducir las diferencias entre géneros: no es lo mismo legislar para reducir las desigualdades salariales que para evitar la discriminación a la hora de contratar, por ejemplo. Además, según FEDEA, la brecha salarial es mayor en la parte más alta de la distribución de salarios, indicando la presencia de un techo de cristal. Por último, la evidencia muestra que la brecha ha disminuido en los últimos años y esta tendencia parece mantenerse para los próximos.

Factores explicativos

Como hemos visto, una parte considerable de la brecha salarial del 17% queda explicada por las variables incluidas en el modelo ajustado. Además, quedan otras variables que difícilmente pueden incorporarse al modelo por falta de datos o por ser difíciles de cuantificar. Sin embargo, un número considerable de estudios experimentales han analizado estas características y sus diferencias entre hombres y mujeres y pueden darnos algunas ideas.

Los principales factores explicativos de la división laboral entre hombres de mujeres pueden dividirse en tres grupos: características del tipo de empleo y empresa, condiciones socioeconómicas y factores psicosociales. En el primer grupo se encuentran el tipo de empresa, la duración de la jornada laboral y la proporción de mujeres en altos puestos. En general, las mujeres se localizan en empresas pequeñas y con salarios más bajos (como ejemplo este estudio de Card, Cardoso y Kline para Portugal). En cuanto a las horas trabajadas, estudios recientes han demostrado que la brecha salarial es menor en profesiones con horarios más flexibles –posibilidad de trabajar menos horas o en diferentes horarios–, normalmente peor remuneradas (Goldin, 2014). Por último, en este grupo de variables es importante referirse al menor número de mujeres en altos puestos. Si revisamos los datos de FEDEA, vemos que las mujeres están infrarrepresentadas en tres ocupaciones: artesanos y trabajadores cualificados, operadores de maquinaria, y directores y gerentes. En este último grupo, el porcentaje de mujeres es en torno a un 35%. Como en los casos anteriores, este fenómeno ha sido estudiado en varias ocasiones. Sin embargo, las conclusiones varían según el grupo objeto de estudio.

la llegada de hijos puede provocar la ruptura de la relación laboral (de forma temporal o definitiva) y trabajo a tiempo parcial. Por otro lado, se ha estudiado en mujeres y hombres si el mero hecho de tener hijos puede dar lugar a conductas discriminatorias

En segundo lugar, como muestran algunos trabajos recientes, la experiencia laboral y las interrupciones en la carrera pueden explicar parte de la brecha salarial por sí solas. La existencia de hijos también ha dado lugar a distintas conjeturas, estudios y experimentos. Por un lado, la llegada de hijos puede provocar la ruptura de la relación laboral (de forma temporal o definitiva) y trabajo a tiempo parcial. Por otro lado, se ha estudiado en mujeres y hombres si el mero hecho de tener hijos puede dar lugar a conductas discriminatorias. Por desgracia, los resultados difieren entre experimentos, lo que impide llegar a conclusiones sólidas.

Por último, otros factores que pueden tener implicaciones en las diferencias laborales entre hombres y mujeres y, por tanto, en las diferencias de salario son los atributos y preferencias de uno u otro sexo. Estas cualidades son muy difíciles de medir y, por lo tanto, no podemos saber con exactitud qué papel juegan. No obstante, podemos recuperar algunos experimentos que las analizan para averiguar si tienen alguna importancia, aunque desconozcamos su extensión exacta. En general, las mujeres son caracterizadas por ser menos competitivas, menos propensas a negociar sus salarios y tener una mayor aversión al riesgo. Las diferencias en competitividad han sido largamente documentadas (por ejemplo, Niederle y Vesterlund, 2007). Directamente aplicable a nuestro foco de atención, con datos de la Encuesta Británica de Relaciones Laborales, Manning y Saidi (2010) concluyen que los hombres son en general más propensos a trabajar en puestos con salarios variables en función del rendimiento que las mujeres, que prefieren salarios fijos. Sin embargo, las diferencias son menores de lo sugerido en los experimentos de laboratorio y no parecen tener suficiente fuerza para jugar un papel importante en la brecha salarial. Algo parecido ocurre con la aversión al riesgo. Un gran número de estudios y experimentos ha concluido que las mujeres se muestran más propensas a evitar el riesgo (por ejemplo, Jianakoplos y Bernasek, 2007), algo que puede tener consecuencias en sus elecciones profesionales y, por tanto en su salario. Además, los hombres son más propensos a negociar el salario que las mujeres, que tienden a aceptar el sueldo ofrecido (Leibbrandt y List, 2012). Por último, algunos trabajos recientes han destacado la importancia de los roles y identidades de género en nuestras elecciones personales. Sin embargo, aún es necesaria más investigación en este campo.

Pero, entonces, ¿hay discriminación?

En primer lugar, es necesario distinguir que llegados a este punto tenemos una brecha salarial dividida en dos partes. Por un lado, está la parte para la que encontramos explicación, esto es, el porcentaje de la brecha del que son responsables las variables que nombrábamos en los párrafos anteriores –tipo de jornada, lugar en la empresa, experiencia, etc.. Por otro, está esa otra parte que aún queda sin explicación, pongamos en torno a un 5-8%. Parece natural que achaquemos directamente a la discriminación este porcentaje. Sin embargo, esto sería erróneo, ya que, como veíamos antes, hay algunas variables muy difíciles de contabilizar que pueden estar jugando un papel importante y puede haber otras que no nos hayamos planteado –por ejemplo, si los hombres en general son más productivos que las mujeres–, además de los posibles errores de medición. Pero, además, también puede suceder lo contrario, la discriminación puede estar presente en factores tratados como independientes. Por ejemplo, si un empleador se niega a ascender a una de sus trabajadoras que tiene méritos suficientes, su salario sería menor debido a su puesto más bajo en la jerarquía empresarial, pero esto se deberá a la discriminación sufrida.

Algunos experimentos señalan la existencia de discriminación en diferentes grupos –por ejemplo, Goldin y Rouse (2000) en orquestas sinfónicas o Moss-Racusin, Dodivo, Brescoll, Graham y Handelsman (2012) en el ámbito académico. Una explicación sencilla para este fenómeno puede ser la extendida dicotomía mujer-familia, hombre-trabajo. Si la mujer es automáticamente asociada con la familia, parece lógico que, frente al riesgo de que ésta abandone su trabajo, las empresas prefieran apostar sobre seguro y contratar al hombre. Por supuesto, las cosas no son blancas o negras, y al igual que hay mujeres que prefieren el trabajo, existen hombres que prefieren la familia. Sin embargo, quien contrata no posee esa información individualizada y aplica el método fácil: imponer el estereotipo a todo el grupo.

Modificar conductas desarrolladas/aprendidas durante generaciones no es una tarea fácil. Sin embargo, y si nuestro objetivo es la igualdad entre hombres y mujeres, es importante analizar las situaciones en las que se da esa discriminación con detalle, estudiar los datos, ver en dónde existe verdaderamente y cuáles son sus causas. En este artículo intento desgranar los verdaderos números de la brecha salarial en España a la luz de los últimos estudios en nuestro país y en otros países de nuestro entorno con más disponibilidad de datos. Trato, también, de investigar los diferentes elementos que contribuyen a la brecha y exponer brevemente sus posibles causas. No pretendo negar la existencia de la brecha salarial, del techo de cristal o cualquier otro fenómeno quitándole hierro al asunto. Creo, sin embargo, que la única forma de atajar un problema es analizarlo desde todos los puntos de vista posibles, con el mayor número de datos, opiniones e investigaciones al respecto, y, a partir de ahí trabajar sobre los resultados. No es lo mismo atacar la preferencia por los hombres en el momento de la contratación –con, por ejemplo, currículos ciegos–, que las pausas en las carreras profesionales de las mujeres para dedicarse a los cuidados –con, digamos, una ley de dependencia fortalecida. Cada elemento tiene sus peculiaridades y tratar de unificarlos todos bajo el genérico “discriminación” simplifica un problema complejo y nos aleja de solucionarlo.

Lecturas complementarias

Atkinson, Bairdy y Frye (2003) destacan que las diferencias entre hombres y mujeres en aversión al riesgo no son aplicables a profesionales del sector empresarial y managers.

Blau y DeVaro (2007) afirman que la probabilidad de promoción es menor en mujeres que en hombres (los datos son del periodo 1992-1995).

Bertrand, Kamenica y Pan (2015) estudian los efectos de los salarios relativos de hombres y mujeres en el matrimonio.

Ceci, Ginther, Kahn y Williams (2014) sobre las diferencias de género en el ámbito académico no encuentran evidencias de discriminación en los ascensos de hombres y mujeres.

Correl, Benard y Paik (2007) y Williams y Ceci (2015) analizan si la paternidad/maternidad da lugar a conductas discriminatorias en el entorno laboral.

Gayle, Golan y Miller (2011) también observan un menor número de mujeres en altos cargos empresariales, pero lo achacan principalmente a la menor longitud de su vida laboral.

Noonan, Corcoran y Courant (2005) con recién graduados en Derecho por la Universidad de Michigan, y Bertrand, Goldin y Katz (2010) con MBAs de la Booth School of Business of the University of Chicago tratan el impacto de las interrupciones en la vida laboral de las mujeres.

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Patricia Alonso. Graduada en Derecho y Ciencias Políticas por la Universidad Carlos III de Madrid. Master en Social Science. @palonsoal