Suiza/ Discriminaciones. ¿Explicar las desigualdades o borrarlas? [Jean-François Marquis]

[Ernesto Herrera]

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Correspondencia de Prensa

12 de mayo 2019

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Suiza

 

¿Explicar las desigualdades o borrarlas?

 

Las desigualdades salariales entre hombres y mujeres son un tema central en
la huelga de mujeres del 14 de junio de 2019. El discurso dominante trata de
ocultar su magnitud "explicando", basándose en estadísticas, algunas de
estas discriminaciones. Descifremos el problema.

 

Jean-François Marquis *

A l´encontre, 9-5-2019

http://alencontre.org/

Traducción de Ruben Navarro – Correspondencia de Prensa

 

La desigualdad ya era un tema central en la huelga del 14 de junio de 1991.
Pero en 28 años, ha ido surgiendo una idea: habría que distinguir en estas
diferencias salariales la parte "explicada" de la "inexplicable", y solo
esta última podría estar asociada a las discriminaciones.

 

Por ejemplo, el diario Le Temps publicó el 13 de septiembre de 2018 un
artículo titulado "Salarios: la brecha entre mujeres y hombres permanece en
parte sin explicación". Valérie Borioli Sandoz, responsable de la igualdad
en Travail.Suisse, es citada. Afirma que prefiere “observar la parte de
estas diferencias salariales que no puede explicarse por factores objetivos.
Esta parte está aumentando ligeramente y se sitúa en torno al 40%. "Esta
cifra es mucho más importante que la brecha en sí misma, porque los
especialistas la consideran  como representativa de la discriminación". ¿Qué
valor tiene esta explicación?

 

La confusión es molesta

 

En su uso común, el verbo "explicar" puede significar "dar a conocer la
razón, la causa de algo". Pero también puede tener el significado de
"justificar".

 

Además, hay que agregar un tercer significado, derivado de la terminología
estadística. En este caso, la variable "explicativa" o "independiente" se
refiere a una característica introducida en un modelo con la finalidad de
describir y predecir el comportamiento de otra variable, "explicable" o
"dependiente". Por ejemplo, la edad es una variable explicativa para el
estado de salud: por encima de un cierto umbral, a mayor edad, estado de
salud más frágil. Sin embargo, esta "explicación" estadística no corresponde
a "dar a conocer la razón, la causa de algo". Para ello, sería necesario
recurrir al conocimiento médico, a la biología, a la sociología, etc., que
explicarían los procesos de envejecimiento de los seres humanos y sus
repercusiones en la salud. Y esta "explicación" estadística tiene aún menos
el significado de "justificar".

 

Sin embargo, en términos de desigualdades salariales, la tendencia consiste
en, lamentablemente, confundir estos tres sentidos, como lo demuestran los
comentarios de Le Temps.

 

El análisis del BASS (Oficina de estudios laborales y de política social)

 

El análisis de las diferencias salariales entre hombres y mujeres se basa en
datos de la Encuesta suiza de la estructura salarial, realizada cada dos
años por la Oficina Federal de Estadística (OFE). La encuesta es confiada a
una organización externa. El análisis de la encuesta de 2014 (el de los
datos de 2016 aún no está en línea) fue realizado por la oficina de BASS en
Berna. Su informe final se puede consultar en el sitio web de la OFS [1].

 

El enfoque estadístico utilizado se basa en el modelo de Blinder-Oaxaca, una
referencia internacional en ese ámbito [2]. Como primer paso, el salario
bruto estandarizado [3] (para un tiempo de trabajo estándar de 40 horas por
semana, incluidas todas las formas de remuneración) de hombres y mujeres se
expresa como dos funciones de una serie de variables (Se estiman la edad, la
educación, rama de actividad, etc.) y los coeficientes de estas variables.
En un segundo paso, esas funciones salariales se utilizan para calcular el
salario promedio que obtendrían las mujeres, estimando que tienen las mismas
características que los hombres (la misma edad, la misma capacitación,
etc.). La diferencia entre este salario hipotético de las mujeres y su
salario real corresponde, para simplificar, a la parte de las desigualdades
salariales "explicada" por "factores objetivos", el resto es la parte
"inexplicable".

 

¿Diferencia de 7.4% o de 17.5%?

 

La lectura del informe de BASS reserva, desde el principio, una sorpresa.
Los resultados, para 2014, se presentan de la siguiente manera: 

 

1) La diferencia salarial total entre el salario medio de hombres y mujeres
es de 17.5%. 

 

2) La parte "explicada" se estima en 10.1% (57.6% de la diferencia total).
Esta parte "explicada" se divide en dos: 

 

3) El Ausstattungseffekt (el efecto de las características o la dotación, es
decir, los llamados "factores objetivos"), que es del 6,2% (35,6% de la
diferencia total); 

 

4) El Interaktionseffekt (el efecto de interacción), que es 3.9% (22.0% de
la diferencia total). 

 

5) Finalmente, la parte "no explicada" de la diferencia salarial es del 7,4%
(42,4% de la diferencia total).

 

¿Una "prudencia" difícil de explicar... o no?

 

¿Qué es Interaktionseffekt? "El efecto de interacción es un valor residual,
difícil de interpretar", "explica", por así decirlo, la oficina de BASS. El
apéndice metodológico proporciona información adicional importante. Ahí se
puede ver que, efectivamente, el modelo de Oaxaca-Blinder no produce
resultados inequívocos (nicht eindeutig) en lo que respecta a la distinción
entre partes "explicadas" y "no explicadas" de las diferencias salariales.
La razón dada puede resumirse de la manera siguiente: Es posible estimar la
parte "explicada" de la diferencia salarial calculando los salarios de las
mujeres en el supuesto de que tengan las mismas características que los
hombres (como se indicó anteriormente). Pero también es posible hacer esta
estimación calculando el salario hipotético de las mujeres, con sus
características reales, pero asumiendo que se les paga como a los hombres.
Sin embargo, estas dos opciones conducen a resultados muy diferentes entre
sí. En el primer caso, el efecto de interacción se integra en la parte
"explicada" de la diferencia salarial (como anteriormente). En el segundo
caso, el efecto de interacción integra de la parte "no explicada" de la
diferencia salarial.

 

En suma: más de una quinta parte (22%) de la diferencia salarial entre
mujeres y hombres es "difícil de interpretar" con el modelo Blinder-Oaxaca.
Qué importa: la oficina de BASS la incluye generosamente en la llamada parte
"explicada" de las diferencias salariales, inflando esta última de 6.2% a
10.1%. ¿La justificación de esta elección? Según BASS, esto sería un
"supuesto conservador". Ah... y "cauteloso" ¿por qué y para quién?, pueden
preguntarse las mujeres.

 

¿Cómo interpretar el análisis de las estadísticas?

 

Volvamos a la interpretación de los resultados de estos análisis
estadísticos. Como fue indicado anteriormente, el modelo expresa, a la
manera de una regresión, el salario promedio (su logaritmo natural) en
función de varias características: edad, años de servicio, nivel de
educación, estado civil, nacionalidad, posición ocupacional, ocupación,
tamaño de la empresa, rama de actividad, región, tasa de actividad, tipo de
remuneración, acuerdos salariales, otros elementos del salario. ¿Qué
significa todo esto?

 

Para entenderlo, tomemos el ejemplo de la posición profesional (pero el
razonamiento se puede repetir con la mayoría de las variables del modelo).
El modelo registra el hecho de que existe una relación entre la posición
ocupacional y el salario y permite calcular un coeficiente correspondiente a
esta relación. Cuanto mayor sea la posición, mayor será el salario: esto se
puede a penas contradecir. Incluso sabemos que estas diferencias pueden
tener dimensiones impactantes: ¿qué justifica, por ejemplo, que el director
de CFF (ferrocarriles suizos) gane entre 20 y 30 veces más que los empleados
peor pagados de su empresa?

 

Imaginemos por un momento que existe la misma proporción de hombres que
mujeres que ocupan los cinco puestos profesionales enumerados (gerente
sénior, gerente medio, ejecutivo inferior, responsable de la ejecución de
trabajos, sin función de gerente). En este caso, las diferencias en los
salarios entre ejecutivos y personas sin una función de ejecutivo, por
cuestionables que sean, no contribuirían a ampliar una desigualdad
específica entre hombres y mujeres.

 

De la explicación a la justificación

 

Pero no es así: En 2014, según el informe BASS, el 16% de los hombres eran
ejecutivos altos o medios, en comparación con el 7,7% de las mujeres. Por
otro lado, el 76,4% de las mujeres no tenía un cargo de alto nivel en
comparación con el 64,2% de los hombres. Esta diferencia es el resultado de
un conjunto de mecanismos discriminatorios que operan en diferentes momentos
y niveles: desde la infancia hasta la capacitación y la orientación
profesional, de las representaciones sociales que "atribuyen" la
responsabilidad de las tareas domésticas y educativas en prioridad a las
mujeres al funcionamiento del mercado laboral que explota y mantiene estas
representaciones, de las políticas de reclutamiento a las de promoción
empresarial, por mencionar solo algunos ejemplos.

 

La escasa representación de las mujeres en puestos directivos y su
representación excesiva en cargos no directivos es, por lo tanto, el
resultado de la discriminación. Pero la interpretación dominante,
correspondiente al modelo de Blinder-Oaxaca, entorpece la comprensión de
esta realidad: considera que la posición profesional, y su distribución
desigual entre hombres y mujeres, proviene de la nada: un "factor objetivo".
Por lo tanto, su impacto en las diferencias salariales entre hombres y
mujeres se considera justificado, ya que es así "explicado". El análisis
estadístico se convierte en una máquina de borrar la discriminación.

 

El derecho como “argumento” superior

 

Para legitimar la cadena de equivalentes tendenciosos "variable explicativa"
= "factor objetivo" = "no discriminación", la ley también sirve de
justificativo. El artículo 8, inciso 3 de la Constitución federal establece
el principio de igual remuneración por trabajo igual. El análisis
estadístico, con sus variables explicativas, se presenta como un medio para
hacer posible la comparación entre los trabajos de "igual valor" al
neutralizar los efectos de las diferencias "objetivas", lo que resulta
engañoso.

 

Primero, la noción de "trabajo de igual valor" indica que el trabajo debe
ser comparable incluso si es diferente. Para ser efectivo, este principio
requiere una comparación concreta del trabajo, que incluye ir más allá de
los límites tradicionales entre funciones, capacitación, campos de
actividad, etc. Pero el enfoque estadístico hace lo contrario: aísla y
refuerza cada característica (edad, experiencia, etc.) y sus efectos
estadísticos. Esto hace que sea imposible repensar las equivalencias y
evaluar si dos trabajos aparentemente muy diferentes no podrían, de hecho,
tener "igual valor".

 

¿Trabajo de "valor igual"? 

 

Una mujer que trabaja como asistente de atención médica en una institución
médico-social, obviamente no tiene la misma formación que un economista, una
universitaria que trabaja para la gestión de un gran hospital. En un modelo
estadístico, esto es suficiente para "explicar" gran parte de la diferencia
de salarios entre ellos. Pero si consideramos los conocimientos técnicos que
un o una auxiliar de enfermería debe movilizar -siempre que tenga tiempo-
para ocuparse de las personas mayores que cuida, establecer con ellas una
relación de confianza, para entender sus expectativas y sus reacciones, para
evaluar sus necesidades o para responder adecuadamente a situaciones
imprevistas y urgentes, ¿proporciona en realidad un trabajo de valor mucho
más bajo que el del economista, que aplica modelos de gestión estándar de
gestión para aumentar el margen de autofinanciamiento de su hospital, para
que se justifique un salario de tres a cinco veces menor? El principio
constitucional de "trabajo de igual valor" significa que este tipo de
comparación debería establecerse. Su imbricada aplicación legal  dificulta
esta comparación. El uso de modelos estadísticos como instrumento
privilegiado para la aplicación legal del principio constitucional hace que
esto sea imposible.

 

Discriminaciones ignoradas

 

En segundo lugar, el marco jurídico actual es muy restrictivo y por
definición, establece un impasse en muchas formas de discriminación. Este
marco supone la existencia de un empleador idéntico. Las desigualdades que
se desarrollan fuera de la relación laboral directa son, por lo tanto,
ignoradas. Sin embargo, una parte importante de los mecanismos
discriminatorios no opera directamente dentro del marco definido por el
contrato de trabajo. Por ejemplo, en 2014, la mediana de los salarios
estandarizados en el área de salud humana y trabajo social fue de 6372
francos, hombres y mujeres combinados. En el sector financiero y de los
seguros, ascendió a 9208 francos (45% más). ¿Qué justifica tales diferencias
en el nivel de remuneración entre dos ramas de actividad? ¿La productividad?
¿Qué productividad? ¿La medida del volumen de negocios que se elabora en la
bolsa de valores, en comparación con la tarifa de las enfermeras a
domicilio? ¿La utilidad social? En este caso, ¿no debería revertirse el
informe? Sin embargo, el 78,4% de los empleos en el sector de la salud son
ocupados por mujeres, en comparación con el 42,4% en bancos y compañías de
seguros. El hecho de considerar que la desigualdad salarial que resulta de
esta realidad no es una desigualdad, con el pretexto de que está fuera del
estrecho marco legal vigente hoy en día, carece de sentido para las personas
comprometidas con la igualdad.

 

Estadísticas y vida real

 

El análisis estadístico aísla las características que explican,
estadísticamente, el nivel de salarios: edad, formación, situación laboral,
etc. No tiene en cuenta cómo estas características interactúan en la
realidad, entre sí y con el género, por ejemplo, que la situación laboral
está en sí misma y en parte determinada por el género. No justifica nada.

 

El hecho de decidir que estas características son "factores objetivos" cuyos
efectos sobre las desigualdades salariales se "explican", y que por lo tanto
no son discriminatorios, no es el resultado automático del análisis
estadístico, sino una opción, que corresponde al modelo de Blinder-Oaxaca,
reflejando una concepción cuestionable de qué son las discriminaciones en
nuestras sociedades, con respecto a las mujeres en particular. En la vida
real, una mujer no puede decir: "No, no tomo en cuenta el efecto de la
posición profesional". Los efectos de todas las características, que son en
su mayoría discriminatorias por género, se combinan, se suman y se restan,
"explicadas" o no, en los recibos de pago de las mujeres.

 

Lo que cuenta es el salario neto

 

No, eso no es todo. Para abordar la verdadera medida de la desigualdad
salarial entre mujeres y hombres, los salarios estandarizados no deberían
tomarse como referencia. Esta es de hecho una ficción, equivalente a un tipo
de tasa mensual. En la vida real, el ingreso disponible para mujeres y
hombres es el salario realmente ganado, el salario neto, que depende en gran
medida de la tasa de actividad. En 2017, el 59.0% de las mujeres trabajaban
a tiempo parcial, en comparación con el 17.6% de los hombres. En Islandia,
donde dos huelgas nacionales de mujeres han ganado una ley única en el
mundo, que exige que las empresas certifiquen que están aplicando la
igualdad salarial, la asociación de Derechos de las Mujeres (Women’s Rights
association), que ha organizado huelgas de mujeres, también toma el salario
efectivo, teniendo en cuenta tasa de actividad, como referencia para medir
la desigualdad salarial entre mujeres y hombres [4].

 

Las dos razones principales que hacen que las mujeres deban optar por un
trabajo a tiempo parcial son el cuidado de niños (26.5%) y otras
responsabilidades familiares (21.8%) [5]. Entre los hombres a tiempo
parcial, el 6.1% y el 6.3%, respectivamente, citan estas razones. El uso de
diferentes trabajos a tiempo parcial según el género es, por lo tanto, un
producto de mecanismos discriminatorios que configuran el lugar respectivo
de mujeres y hombres en la sociedad, en el mundo del trabajo y en la gestión
del trabajo doméstico, educativo y gratuito, sin el cual, la sociedad
simplemente no funcionaría. Esto debe tenerse en cuenta cuando hablamos de
desigualdades salariales de género.

 

¡Un tercio menos! 

 

En 2014, la brecha entre el salario neto promedio de hombres y mujeres fue
del 32,5%, según la oficina de BASS. En 2016, este valor aumentó a 35% para
el salario neto medio. Es una diferencia de un tercio. Tiene un impacto
masivo no solo en el ingreso disponible inmediatamente, sino también en las
jubilaciones, en las pensiones y en la calidad de vida de las mujeres
mayores de edad. Esta es la medida de la desigualdad salarial en Suiza. Así
que todavía estamos muy lejos de la cuenta. 

 

* Jean-François Marquis es miembro del Sindicato de Servicios Públicos
(SSP). Este artículo también fue publicado en Servicios Públicos, periódico
quincenal del SSP.

 

Notas

 

[1] BASS (2017: Analyse der Löhne von Frauen und Männer anhand der
Lohnstrukturerhebung 2014;
https://www.bfs.admin.ch/bfs/fr/home/statistiques/travail-remuneration/salai
res-revenus-cout-travail/niveau-salaires-suisse/ecart-salarial.assetdetail.2
118701.html 

[2] No son analaizadas aquí las teorías neoclásicas, más que discutibles,
relativas a la formación del slario, a las discriminaciones, a la base misma
de ese modelo.

[3] M exactamente, su logaritmo natural.

[4] Ver la entrevista a Brynhildur Heiðar- and Ómarsdóttir, directora de la
Women’s Rights association. Services publics N° 6, 5 avril 2019.

[5] OFS (2019): Le travail à temps partiel en Suisse 2017.

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