30/10/2020

Reducción de la pobreza y análisis de datos según sexo. En busca de los “porqués”

Por: María José Pinto*

Las medidas de aislamiento social y la consiguiente reducción de la actividad económica en nuestro país tendrán como consecuencia un aumento pronosticado de alrededor de 8 puntos porcentuales en la tasa de pobreza (27.5% a fines del 2020)[1], así como una tasa de pobreza extrema duplicada. Esta última estaba cerca de ser erradicada y este año llegará a 7.6%[2]. Debido a este escenario no sólo las medidas de reactivación económica tomarán un protagonismo necesario en nuestra coyuntura, sino también aquellas orientadas a la reducción de la tasa de pobreza, que tanto le costó al país disminuir en los últimos años. La inversión en programas sociales, en la generación de empleos temporales y en medidas temporales como los subsidios monetarios siendo distribuidos, son algunas de esas medidas. Sin embargo, es necesario analizar con mayor atención cómo los efectos económicos de la pandemia afectan en mayor proporción a una mitad de la población: las mujeres. Con ello, la desagregación de los datos por sexo hoy se vuelve más importante que nunca.

El análisis de los datos desagregados según la variable sexo es importante porque permite ver si una situación es experimentada de forma distinta por mujeres y por hombres, y consecuentemente lleva a indagar el origen de esa situación. Esto es positivo, ya que en situaciones donde la mujer es más vulnerable ello conduce, en muchos casos, a acciones que reduzcan esa vulnerabilidad. Por otro lado, cuando se monitorean resultados de acciones que aparentan ser neutrales respecto del género, realizar un análisis del repertorio de datos desagregado por sexo, y análisis adicionales, podría evidenciar el incremento de ciertas brechas de desigualdad; es decir, que estas estén favoreciendo en gran parte a hombres y/o perjudicando de cierta manera a las mujeres del entorno donde la acción se aplica.

La pandemia actual ha exacerbado las desigualdades históricamente existentes entre hombres y mujeres, consecuentemente impactando negativamente en mayor proporción a estas últimas. La carga de trabajo no remunerado ha incrementado considerablemente, en parte debido a la educación en casa y a que el cuidado infantil es asignado a las mujeres de manera estereotípica en la sociedad peruana. Una encuesta realizada por Ipsos en marzo de este año revela que el 67% de mujeres encuestadas dedicó la mayor parte de su tiempo a ‘quehaceres del hogar’ (vs. a un 48% de hombres que dijeron hacerlo)[3]. Esto tiene como consecuencia una posible reducción de productividad en el trabajo remunerado y en muchos casos determina que las mujeres reduzcan sus horas laborales u opten por el trabajo parcial para poder ocuparse de las ahora nuevas tareas del hogar, como la educación en casa. Esta situación se agudiza en hogares monoparentales.

“Es muy probable que la pobreza femenina experimente un incremento mayor al que experimentará la tasa de pobreza nacional”

Adicionalmente, las mujeres forman gran proporción de los sectores económicos que se han visto más golpeados por la pandemia. De acuerdo a la Comisión Interamericana de Mujeres (CIM), el 21.1% de mujeres en América Latina trabaja en el sector del comercio y 54% de mujeres conforma la fuerza laboral del sector turismo[4]. Esto se da, sin contar que 7 de cada 10 mujeres trabajan en el sector informal del país, sin derechos ni garantías laborales[5]. No es sorpresa por lo tanto que el mercado laboral de las mujeres se haya reducido en 45% (versus un 35% en el caso del mercado laboral masculino).

En la última década, la recolección de información desagregada por sexo en el país se ha visto fortalecida por un incremento de fuentes de información que revelan con más detalle la situación que viven las mujeres. La Encuesta Nacional sobre Relaciones Sociales (ENARES), la Encuesta Nacional sobre el Uso del Tiempo (ENUT), la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO) e, incluso, el mismo Censo realizado cada cierto periodo de tiempo revelan situaciones cotidianas que se viven de diferente manera por personas, en una misma situación socioeconómica tal vez, pero de diferente sexo. Estas fuentes de información detallan datos de diferentes etapas de la vida cotidiana y laboral que son relevantes para el diseño, implementación y monitoreo de las acciones del Estado. La focalización de las políticas públicas se hace menos compleja cuando se tiene información de quiénes son las personas que deberían ser beneficiarias por algún tipo de acción por hallarse en una situación de vulnerabilidad

Es muy probable que la pobreza femenina experimente un incremento mayor al que experimentará la tasa de pobreza nacional, por la situación que afectó en mayor parte la vida de las mujeres en una situación económica inestable o informal. Por ello, es esencial que al desplegar los mecanismos de recolección de información se indague específicamente el porqué de diversas situaciones que emergen del análisis desagregado por sexo: ¿Por qué las mujeres forman gran parte del mercado laboral informal? ¿Por qué, además de los estereotipos existentes, las mujeres ocupan gran parte de su tiempo en quehaceres del hogar? ¿Por qué son las madres las que llevan la tarea de ayudar a sus hijos con la educación en el hogar? Y, en esta búsqueda del porqué, el enfoque de la interseccionalidad se vuelve esencial, sobre todo para sectores en riesgo de caer bajo la línea de pobreza o pobreza extrema. Las madres solteras, mujeres rurales, mujeres campesinas, madres adolescentes, mujeres mayores son sólo unos cuantos ejemplos de los grupos de mujeres con mayor riesgo de experimentar una difícil situación económica que requiera de ayuda del Estado.

La recolección de datos que puedan ser desagregados por sexo tienen un fuerte potencial en Perú. Pero no basta recolectar los datos con la variable sexo. El uso de esos datos desagregados es esencial para lo que se conoce como “transversalización” del enfoque de género, que, con el objetivo de prevenir la pobreza femenina, y por ende el incremento de la brecha de desigualdad de género, es necesario aplicar en las siguientes acciones para mitigar las consecuencias y efectos de la pobreza en el país.

* Administradora de la Universidad del Pacífico y graduada del Master de Asuntos Internacionales de Columbia University

[1] López, W. (2020). Crisis en la Economía Peruana impactará negativamente en la Bolsa de Valores de Lima (BVL) y Tipo de Cambio. Diario Gestión.

[2] Ibidem

[3] IPSOS. (2020). Encuesta de Opinión CUARENTENA COVID-19: Encuesta Nacional Urbana. Lima: IPSOS Perú.

[4] Comisión Interamericana de Mujeres (CIM). (2020). COVID-19 en la vida de las mujeres Razones para reconocer los impactos diferenciados. Washington D.C.

[5] Costa, F., & Sánchez, A. (2018). Producción y Empleo Informal en el Perú: Cuenta satélite de la economía informal 2007 – 2017 (Perú, Instituto de Estadística e Informática (INEI)). Lima: INEI.

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