WEBVTT 0 00:00:00.050 --> 00:00:01.870 Hola, buenos días con todos y con todas. 1 00:00:03.330 --> 00:00:05.145 Primeramente, darles enhorabuena por ya 2 00:00:05.195 --> 00:00:07.125 las defensas de los trabajos fin de máster. 3 00:00:07.175 --> 00:00:10.039 Sabemos que es la parte que puede llegar a causar mayor estrés. 4 00:00:10.270 --> 00:00:12.085 Tuve la suerte de estar en algunos trabajos, 5 00:00:12.135 --> 00:00:13.610 así que mi enhorabuena por ello. 6 00:00:14.270 --> 00:00:16.344 Esperemos que al final hayan pocas recuperaciones 7 00:00:16.395 --> 00:00:20.510 o ninguna recuperación, así que ánimos con esto, ¿no? 8 00:00:22.170 --> 00:00:27.170 Gracias por ese aplauso que os corresponde a vosotros, ¿no? 9 00:00:27.590 --> 00:00:28.290 En cuanto. 10 00:00:29.290 --> 00:00:32.064 Sí, hagamos y primeramente agradecer, ¿no? 11 00:00:32.115 --> 00:00:34.385 , tanto la participación de la decana de nuestra facultad 12 00:00:34.435 --> 00:00:36.445 como la del presidente de Concefaz, 13 00:00:36.495 --> 00:00:39.605 con haberse acusado también a los tiempos 14 00:00:39.655 --> 00:00:40.625 en cuanto a las presentaciones. 15 00:00:40.675 --> 00:00:44.105 Y para mi gusto personal y tanto de la parte académica 16 00:00:44.155 --> 00:00:46.235 y la parte de coordinación del máster, 17 00:00:46.285 --> 00:00:49.165 dar nuestra presentación a nuestra compañera de departamento, 18 00:00:49.215 --> 00:00:51.930 como yo digo, una excelente profesional y mejor persona, 19 00:00:52.190 --> 00:00:54.230 la doctora Maya Parencia Esteban. 20 00:00:54.840 --> 00:00:56.895 Es la última incorporación de nuestro departamento 21 00:00:56.945 --> 00:00:59.055 y voy a tratar de resumir en muy pocas líneas 22 00:00:59.105 --> 00:01:04.080 su trayectoria tanto investigadora como de docente. 23 00:01:05.030 --> 00:01:07.025 Amaya Palencia Esteban es profesora 24 00:01:07.075 --> 00:01:09.225 del Departamento de Economía Aplicada 25 00:01:09.275 --> 00:01:11.225 y Gestión Pública de la UNED, de la Facultad de Derecho. 26 00:01:11.275 --> 00:01:13.605 Es doctor en Economía por la Universidad de Vigo 27 00:01:13.655 --> 00:01:16.065 y ha desarrollado parte de su trayectoria investigadora 28 00:01:16.115 --> 00:01:18.930 en instituciones de reconocido prestigio internacional, 29 00:01:19.190 --> 00:01:21.370 como es el London School of Economics, 30 00:01:21.510 --> 00:01:24.425 lo que sería el International Inequality Institute de 31 00:01:24.475 --> 00:01:26.085 la London School of Economics, vuelvo a reiterar esto, 32 00:01:26.135 --> 00:01:28.750 y el Joint Research Centre de la Comisión Europea. 33 00:01:28.980 --> 00:01:31.615 Sus principales líneas de investigación se han centrado 34 00:01:31.665 --> 00:01:33.355 en lo que es la desigualdad, el género, 35 00:01:33.405 --> 00:01:35.324 la inmigración y los mercados de trabajo. 36 00:01:35.500 --> 00:01:37.575 Como comenté anteriormente, es profesora 37 00:01:37.625 --> 00:01:40.035 del Departamento de Economía Aplicada y Gestión Pública 38 00:01:40.085 --> 00:01:43.855 y dentro de sus trabajos de investigación destacan papers 39 00:01:43.905 --> 00:01:46.255 publicados en revistas muy importantes como es 40 00:01:46.305 --> 00:01:47.495 el International Labor Review, 41 00:01:47.545 --> 00:01:50.300 Population Development Review y Migration Studies. 42 00:01:50.910 --> 00:01:52.925 Nos acompaña con la ponencia Desigualdad 43 00:01:52.975 --> 00:01:55.675 en América Latina, Familia, Género y Mercado Laboral, 44 00:01:55.725 --> 00:01:58.225 que es un tema de enorme relevancia para comprender algunos 45 00:01:58.275 --> 00:02:00.905 de los principales desafíos económicos y sociales 46 00:02:00.955 --> 00:02:02.505 que afronta actualmente la región. 47 00:02:02.555 --> 00:02:04.975 Doy mi paso a Maya y es un gusto tenerte aquí. 48 00:02:05.025 --> 00:02:05.732 Gracias, Maya. 49 00:02:10.160 --> 00:02:10.655 ¿Funciona? 50 00:02:10.705 --> 00:02:11.480 ¿Se oye más? 51 00:02:11.740 --> 00:02:12.240 ¿Sí? 52 00:02:12.640 --> 00:02:13.115 Perfecto. 53 00:02:13.165 --> 00:02:15.915 A mí me gusta presentar de pie, así que he pedido 54 00:02:15.965 --> 00:02:18.740 un micro que me parece que también se expresa mejor. 55 00:02:19.100 --> 00:02:22.135 Bueno, lo primero de todo, muchas gracias por la invitación 56 00:02:22.185 --> 00:02:24.935 y como bien ha adelantado mi compañero, la charla de hoy 57 00:02:24.985 --> 00:02:26.775 va sobre las desigualdades en América Latina. 58 00:02:26.825 --> 00:02:29.360 Por supuesto, es una palabra de desigualdades muy, 59 00:02:29.440 --> 00:02:32.415 muy amplia y en particular hoy nos centraremos en aquello que versa 60 00:02:32.465 --> 00:02:34.400 sobre la interacción de las familias. 61 00:02:35.030 --> 00:02:37.210 El género y el mercado laboral. 62 00:02:37.290 --> 00:02:40.565 Bien, entonces, sin más dilatación, os enseño un poco 63 00:02:40.615 --> 00:02:42.701 cómo he estructurado la presentación de hoy. 64 00:02:42.790 --> 00:02:45.785 Empezaré con un pequeño marco teórico que introduce un poco 65 00:02:45.835 --> 00:02:48.990 este tema y a la vez una pequeña contextualización, 66 00:02:49.110 --> 00:02:51.185 es decir, por qué queremos estudiar en este caso 67 00:02:51.235 --> 00:02:52.730 el contexto latinoamericano. 68 00:02:52.810 --> 00:02:53.765 Me vais a corregir 69 00:02:53.815 --> 00:02:55.445 porque en la presentación puse Latinoamérica, 70 00:02:55.495 --> 00:02:57.205 también va a ser Latinoamérica y el Caribe, ¿vale? 71 00:02:57.255 --> 00:02:59.450 Si alguna vez me olvido de este segundo nombre, 72 00:02:59.550 --> 00:03:01.883 está presente a lo largo de la presentación de hoy. 73 00:03:02.180 --> 00:03:05.280 Y luego he dividido la presentación en tres grandes bloques. 74 00:03:05.620 --> 00:03:08.195 Empezaremos con lo que son las desigualdades en educación, 75 00:03:08.245 --> 00:03:09.795 siempre desde una perspectiva de género, 76 00:03:09.845 --> 00:03:11.880 es decir, quién estudia más, quién menos, 77 00:03:12.060 --> 00:03:14.560 en qué áreas encontramos brechas. 78 00:03:14.760 --> 00:03:17.735 Nos moveremos luego a la parte del mercado laboral, 79 00:03:17.785 --> 00:03:19.955 igualmente, intentando analizar un poco 80 00:03:20.005 --> 00:03:23.635 o explicar qué diferentes rendimientos o patrones 81 00:03:23.685 --> 00:03:25.275 hay entre los hombres y las mujeres. 82 00:03:25.325 --> 00:03:27.620 Y finalizaremos con una pequeña parte, 83 00:03:27.700 --> 00:03:28.533 que va a ser menor, 84 00:03:28.640 --> 00:03:30.775 sobre qué cambios ha habido en las últimas décadas 85 00:03:30.825 --> 00:03:34.240 en la formación familiar en el área en la que estamos estudiando. 86 00:03:34.340 --> 00:03:36.075 Y cómo no, pues intentaremos concluir luego 87 00:03:36.125 --> 00:03:38.975 con una apuesta en común de lo que creo que hemos aprendido, 88 00:03:39.025 --> 00:03:40.615 o espero que hayáis aprendido de la presentación, 89 00:03:40.665 --> 00:03:43.600 y alguna otra cuestión un poco más para debatir. 90 00:03:45.330 --> 00:03:48.905 El panorama general o un poco de dónde nos situamos antes de entrar 91 00:03:48.955 --> 00:03:51.570 en la casuística de Latinoamérica. 92 00:03:51.750 --> 00:03:54.345 Bueno, pues como veremos más adelante en varias gráficas, 93 00:03:54.395 --> 00:03:57.005 ha habido una mayor participación de las mujeres 94 00:03:57.055 --> 00:03:58.085 en el mercado laboral. 95 00:03:58.135 --> 00:04:00.250 Es decir, cada vez más mujeres están sumando. 96 00:04:00.810 --> 00:04:02.930 Al trabajo formal, esto es importante. 97 00:04:03.330 --> 00:04:07.690 Y ha habido reducciones y avances en estas brechas de género. 98 00:04:07.830 --> 00:04:09.410 ¿Qué puede haber explicado esto? 99 00:04:09.750 --> 00:04:11.245 Evidentemente hay muchos factores, 100 00:04:11.295 --> 00:04:13.880 yo traigo aquí los que considero que son más relevantes. 101 00:04:13.930 --> 00:04:17.045 Por un lado, como veremos, ha habido una expansión del sistema educativo 102 00:04:17.095 --> 00:04:19.065 en las últimas décadas que afecta tanto 103 00:04:19.114 --> 00:04:20.405 a los hombres como a las mujeres, 104 00:04:20.454 --> 00:04:22.645 pero en particular veremos que las mujeres 105 00:04:22.695 --> 00:04:25.950 presentan mayores porcentajes de educación terciaria. 106 00:04:26.210 --> 00:04:28.805 También ha habido controles de fertilidad que han permitido 107 00:04:28.855 --> 00:04:31.915 a las mujeres, hasta cierto punto, organizar su vida familiar 108 00:04:31.965 --> 00:04:33.340 y su vida laboral. 109 00:04:33.500 --> 00:04:36.235 También podemos hablar de alternativas a la lactancia materna, 110 00:04:36.285 --> 00:04:38.175 que igual pueden permitir un ingreso 111 00:04:38.225 --> 00:04:39.695 otra vez o una vuelta al mercado laboral 112 00:04:39.745 --> 00:04:42.360 después de concebir a los hijos. 113 00:04:42.900 --> 00:04:45.555 Evidentemente, desde un punto de vista más gubernamental 114 00:04:45.605 --> 00:04:46.960 o incluso más institucional, 115 00:04:47.009 --> 00:04:49.035 podemos hablar de leyes antidiscriminatorias, 116 00:04:49.085 --> 00:04:51.715 cuyo objetivo, por supuesto, es generar estos avances 117 00:04:51.765 --> 00:04:53.880 en materia de igualdad en el mercado laboral. 118 00:04:54.170 --> 00:04:56.985 Otra que igual es un poco más, digamos, que viene más de lejos 119 00:04:57.035 --> 00:05:01.390 y es la revolución tecnológica y aquí a mí me gusta distinguir dos. 120 00:05:01.550 --> 00:05:04.725 Por un lado, lo que llamaríamos revolución tecnológica 121 00:05:04.775 --> 00:05:06.155 más industrial, ¿no? 122 00:05:06.205 --> 00:05:08.545 Y es que antiguamente se podía alegar o se podía decir 123 00:05:08.595 --> 00:05:11.830 que las mujeres estaban más ausentes del trabajo industrial, 124 00:05:11.950 --> 00:05:13.565 pues porque requería una carga física 125 00:05:13.615 --> 00:05:15.344 y un esfuerzo físico importante, ¿no? 126 00:05:15.394 --> 00:05:17.285 Si vamos a día de hoy a muchas fábricas, 127 00:05:17.335 --> 00:05:20.090 lo que veremos es que están altamente tecnologizadas. 128 00:05:20.250 --> 00:05:22.005 Hay mucho robot, hay mucha maquinaria, 129 00:05:22.055 --> 00:05:22.586 con lo cual. 130 00:05:22.770 --> 00:05:24.170 Esta desigualdad física, 131 00:05:24.390 --> 00:05:27.630 que podía ser una desventaja y podía justificar esta ausencia, 132 00:05:27.710 --> 00:05:29.750 pues lo que vemos es que ya no es tal. 133 00:05:29.910 --> 00:05:33.625 Y por otro lado, lo que yo le llamo la revolución tecnológica doméstica, 134 00:05:33.675 --> 00:05:38.650 es decir, lavadoras, secadoras y un montón de electrodomésticos 135 00:05:39.450 --> 00:05:42.905 que evidentemente aliviaron la carga de lo que son las tareas del hogar 136 00:05:42.955 --> 00:05:47.505 y tal vez permitieron liberalizar o liberar, generar tiempo extra 137 00:05:47.555 --> 00:05:49.830 que se podía dedicar al mercado laboral. 138 00:05:50.320 --> 00:05:53.660 Y finalmente, aunque yo personalmente opino que tiene un menor papel, 139 00:05:53.800 --> 00:05:55.555 podemos hablar de los roles de liderazgo, 140 00:05:55.605 --> 00:06:00.175 es decir, la presencia de mujeres en esferas políticas, empresariales, 141 00:06:00.225 --> 00:06:01.615 incluso si queremos hablar deportivas, 142 00:06:01.665 --> 00:06:03.780 que puede generar tal vez un ejemplo, 143 00:06:03.960 --> 00:06:06.315 incitar o animar a muchas otras mujeres 144 00:06:06.365 --> 00:06:07.900 a ocupar esos espacios. 145 00:06:08.660 --> 00:06:12.795 Como os estaba diciendo, todos estos factores han generado avances, 146 00:06:12.845 --> 00:06:16.325 pero como indico aquí abajo, esta convergencia no ha sido plena. 147 00:06:16.375 --> 00:06:19.600 Todavía, como veremos más adelante, hay persistentes brechas. 148 00:06:19.740 --> 00:06:20.796 ¿Y a qué se puede deber? 149 00:06:21.060 --> 00:06:22.420 Por un lado, 150 00:06:22.480 --> 00:06:25.990 como veremos más adelante, Vemos que las mujeres y los hombres, 151 00:06:26.050 --> 00:06:28.965 sobre todo cuando estudian ya educación tercera universitaria, 152 00:06:29.015 --> 00:06:30.985 se especializan en ramas que muchas veces 153 00:06:31.035 --> 00:06:33.390 generan carreras muy distintas. 154 00:06:33.910 --> 00:06:37.145 También veremos que hay muchas disparidades de género 155 00:06:37.195 --> 00:06:39.485 en lo que yo denomino calidad de empleo, 156 00:06:39.535 --> 00:06:40.765 es decir, cuánto se trabaja, 157 00:06:40.815 --> 00:06:42.905 cuánto se cobra, qué tipo de características 158 00:06:42.955 --> 00:06:44.690 tienen estos empleos. 159 00:06:44.970 --> 00:06:47.945 Y para mí la clave o algo que es muy importante son 160 00:06:47.995 --> 00:06:51.230 lo que yo llamo las normas sociales y los estereotipos de género. 161 00:06:51.810 --> 00:06:55.625 Estas tradiciones en las que desde antiguo 162 00:06:55.675 --> 00:06:58.810 las familias estructuraban en inglés es el breadwinner model. 163 00:06:59.090 --> 00:07:01.565 El hombre trabaja y trae el sustento al hogar 164 00:07:01.615 --> 00:07:04.210 mientras la mujer se encarga de todo lo que es el cuidado. 165 00:07:04.490 --> 00:07:07.505 Pues estas normas es verdad que van cambiando y van modelándose 166 00:07:07.555 --> 00:07:11.505 pero hasta cierto punto inciden en esta desigual distribución 167 00:07:11.555 --> 00:07:12.310 de las normas. 168 00:07:12.550 --> 00:07:15.265 Responsabilidades familiares que están muy correlacionadas 169 00:07:15.315 --> 00:07:18.610 o muy unidas luego a lo que es el mercado laboral. 170 00:07:19.770 --> 00:07:22.995 Una pequeña evidencia de lo que os estoy contando, 171 00:07:23.045 --> 00:07:24.790 aquí con dos gráficos. 172 00:07:24.850 --> 00:07:28.765 Aquí en la izquierda lo que podéis ver es qué porcentaje de los hombres 173 00:07:28.815 --> 00:07:31.785 entre 25 y 35 años en países de la OCDE 174 00:07:31.835 --> 00:07:35.590 tiene titulación universitaria versus en el eje vertical mujeres. 175 00:07:35.890 --> 00:07:38.885 Como veis, la mayoría de los puntos están en el triángulo superior, 176 00:07:38.935 --> 00:07:41.021 lo que viene a decirnos lo que yo ya os he dicho. 177 00:07:41.600 --> 00:07:43.935 Que las mujeres están a día de hoy más educadas 178 00:07:43.985 --> 00:07:44.738 que los hombres. 179 00:07:44.840 --> 00:07:47.795 Y en paralelo, os pongo también para países europeos, 180 00:07:47.845 --> 00:07:51.700 cómo ha evolucionado la participación laboral femenina. 181 00:07:51.760 --> 00:07:54.482 Es decir, qué porcentaje de las mujeres están trabajando. 182 00:07:54.560 --> 00:07:57.060 En la línea negra, porque es el caso español, 183 00:07:57.160 --> 00:08:00.755 vemos que desde mediados de los 80, que estaba en torno a un 25%, 184 00:08:00.805 --> 00:08:04.220 hemos pasado, justo años anteriores del COVID, 185 00:08:04.400 --> 00:08:07.980 a un 50 y pico por ciento. 186 00:08:08.040 --> 00:08:11.060 Es decir, ha habido grandes avances en lo que no sería tanto 187 00:08:11.410 --> 00:08:11.965 tanto tiempo. 188 00:08:12.015 --> 00:08:14.505 Bien, hay muchos trabajos comparativos 189 00:08:14.555 --> 00:08:18.325 para países en desarrollo, perdón, países ya más desarrollados 190 00:08:18.375 --> 00:08:20.025 y lo que nos cabe preguntar es, bueno, 191 00:08:20.075 --> 00:08:21.994 ¿qué ocurre en Latinoamérica y el Caribe? 192 00:08:22.850 --> 00:08:23.790 ¿Dónde se ubican? 193 00:08:24.190 --> 00:08:25.665 ¿Cumplen también esta tendencia? 194 00:08:25.715 --> 00:08:27.950 ¿Tienen alguna característica distinta? 195 00:08:28.070 --> 00:08:32.090 Y es ahí un poco donde quiero yo hoy incidir o quiero contaros un poco. 196 00:08:32.830 --> 00:08:36.030 Antes de entrar a esta parte más empírica, 197 00:08:36.990 --> 00:08:40.005 Termino ya con una diapositiva un poco más teórica 198 00:08:40.055 --> 00:08:44.625 y es la explicación que se ha dado en la literatura a estas brechas 199 00:08:44.675 --> 00:08:46.685 o estas desigualdades en el mercado laboral 200 00:08:46.735 --> 00:08:48.099 que presentaré más adelante. 201 00:08:48.330 --> 00:08:50.155 Las he separado en dos bloques. 202 00:08:50.205 --> 00:08:53.925 La primera serían las explicaciones tradicionales que venían a decir 203 00:08:53.975 --> 00:08:57.070 que los hombres y las mujeres teníamos atributos distintos. 204 00:08:57.790 --> 00:08:59.025 Cualidades distintas 205 00:08:59.075 --> 00:09:01.505 y, por ejemplo, que teníamos niveles educativos distintos 206 00:09:01.555 --> 00:09:06.005 y que eso evidentemente luego se trasladaba a ocupaciones 207 00:09:06.055 --> 00:09:07.890 o a participaciones distintas. 208 00:09:08.030 --> 00:09:09.765 Como habéis visto recientemente, 209 00:09:09.815 --> 00:09:12.490 las brechas en nivel educativo no es que se hayan cerrado, 210 00:09:12.550 --> 00:09:14.535 es que están a favor ahora mismo de la mujer, 211 00:09:14.585 --> 00:09:18.365 con lo cual estas teorías han tenido que ser analizadas 212 00:09:18.415 --> 00:09:19.170 o modeladas. 213 00:09:19.650 --> 00:09:22.105 Y otra gran parte de la literatura hablaba 214 00:09:22.155 --> 00:09:24.870 de lo que es la discriminación en el mercado laboral. 215 00:09:25.910 --> 00:09:27.865 Estos estudios, el que cito aquí es antiguo, 216 00:09:27.915 --> 00:09:31.045 pero siguen realizándose muchos y hay evidencia empírica 217 00:09:31.095 --> 00:09:31.910 de que esto es así. 218 00:09:31.970 --> 00:09:34.945 A mí me gusta mucho el ejemplo del trabajo de Claudia Goldin y Ross, 219 00:09:34.995 --> 00:09:37.303 que os digo, y ya eso que hicieron fue básicamente. 220 00:09:37.530 --> 00:09:42.530 En las composiciones de orquestas se hacen pruebas a los músicos. 221 00:09:42.790 --> 00:09:44.785 Hicieron dos tipos de pruebas. 222 00:09:44.835 --> 00:09:46.385 Unas a ciegas, con un biombo, 223 00:09:46.435 --> 00:09:49.347 y otras en las que se veía al candidato que se estaba postulando. 224 00:09:49.397 --> 00:09:52.045 En aquellas situaciones en las que había un biombo, 225 00:09:52.095 --> 00:09:53.745 las mujeres tenían una probabilidad mayor 226 00:09:53.795 --> 00:09:55.445 de ser seleccionadas para la orquesta. 227 00:09:55.495 --> 00:09:59.065 Con lo cual, el conocer quién se está presentando sesga mucho 228 00:09:59.115 --> 00:10:01.479 a la hora de contratar o a la hora de añadir a alguien. 229 00:10:01.830 --> 00:10:04.665 Entonces, esa discriminación ha sido algo que ha estado presente 230 00:10:04.715 --> 00:10:07.710 y creo que a día de hoy incluso en algunos ámbitos persiste. 231 00:10:08.590 --> 00:10:11.025 Y luego la parte más reciente, 232 00:10:11.075 --> 00:10:12.685 o lo que llamo aquí nuevas perspectivas, 233 00:10:12.735 --> 00:10:17.710 giran en torno a las diferencias que se denominan en preferencias, 234 00:10:18.610 --> 00:10:21.710 en aspiraciones y en rasgos de personalidad. 235 00:10:21.810 --> 00:10:23.745 Es decir, estos trabajos que estoy citando aquí 236 00:10:23.795 --> 00:10:25.725 vienen a decirnos que las mujeres en general 237 00:10:25.775 --> 00:10:28.290 tienden a ser más adversas al riesgo, 238 00:10:28.350 --> 00:10:30.845 evitan a veces contextos en el mundo laboral 239 00:10:30.895 --> 00:10:33.855 más competitivos, Y a veces por las normas sociales 240 00:10:33.905 --> 00:10:37.875 y las cargas familiares optan también a trabajos más flexibles 241 00:10:37.925 --> 00:10:40.020 que les permitan tener una jornada parcial. 242 00:10:40.420 --> 00:10:43.185 Pero para mí es muy interesante entrelazar ambas. 243 00:10:43.235 --> 00:10:45.275 Es decir, estas preferencias de dónde surgen. 244 00:10:45.325 --> 00:10:46.375 ¿Salen de donde nacemos 245 00:10:46.425 --> 00:10:49.615 o porque socializamos en el contexto en el que de alguna forma 246 00:10:49.665 --> 00:10:54.640 vamos bebiendo y vamos absorbiendo esta responsabilidad? 247 00:10:55.200 --> 00:10:59.380 Que al final evidentemente incide en las preferencias de uno mismo. 248 00:10:59.790 --> 00:11:03.310 Y finalmente, no sé si tengo que motivarlo en esta audiencia, 249 00:11:03.450 --> 00:11:04.970 ¿por qué debería importarnos? 250 00:11:05.250 --> 00:11:08.010 Pues aquí igual, hay dos tipos de justificaciones. 251 00:11:08.190 --> 00:11:09.765 A mí personalmente me gusta más 252 00:11:09.815 --> 00:11:12.064 la primera, que es aquella de la justicia social. 253 00:11:12.114 --> 00:11:15.545 Y es que la inclusión y el desempeño de la mujer en el mercado laboral 254 00:11:15.595 --> 00:11:18.750 debe ser un objetivo desde una perspectiva de equidad. 255 00:11:18.910 --> 00:11:20.845 Pero si hay alguien a la que no le convence esto, 256 00:11:20.895 --> 00:11:24.605 siempre hay una justificación más mercantilista o más economista, 257 00:11:24.655 --> 00:11:25.845 que es aquella de la eficiencia. 258 00:11:25.895 --> 00:11:26.885 Y viene a decirnos 259 00:11:26.935 --> 00:11:31.355 que si las mujeres y los hombres tienen habilidades distintas 260 00:11:31.405 --> 00:11:32.595 o incluso en el caso de que sean mejores, 261 00:11:32.645 --> 00:11:35.275 excluir a un porcentaje de la población del mercado laboral 262 00:11:35.325 --> 00:11:39.180 o asignarle a determinados segmentos generaría una ineficiencia. 263 00:11:39.240 --> 00:11:39.715 Es decir, 264 00:11:39.765 --> 00:11:42.795 sería como que no estamos utilizando todo el talento, 265 00:11:42.845 --> 00:11:45.295 que la economía no está maximizando esas capacidades. 266 00:11:45.345 --> 00:11:47.035 A mí personalmente me gusta más la primera. 267 00:11:47.085 --> 00:11:50.520 Pero aquí cada uno opta por la que sea o incluso ambas. 268 00:11:50.620 --> 00:11:53.875 Entonces espero haberos convencido de que es un tema que lleva 269 00:11:53.925 --> 00:11:56.135 tiempo desarrollándose, que tiene una parte teórica 270 00:11:56.185 --> 00:12:01.160 de base y que creo que es importante por lo menos estudiar y atajar. 271 00:12:03.690 --> 00:12:06.790 Y ahí voy a presentaros lo que va a ser la presentación de hoy. 272 00:12:06.890 --> 00:12:09.290 Ya me meto con la realidad, con los gráficos. 273 00:12:09.690 --> 00:12:12.950 Yo estos temas los trabajo bastante, lo que es el género, la familia, 274 00:12:13.190 --> 00:12:13.850 las cargas. 275 00:12:13.970 --> 00:12:15.305 Sí que he de reconocer 276 00:12:15.355 --> 00:12:17.705 que el contexto latinoamericano es un poco más ajeno a mí, 277 00:12:17.755 --> 00:12:19.730 no es un campo en el que esté especializada. 278 00:12:19.810 --> 00:12:21.945 Entonces, para presentaros hoy los resultados, 279 00:12:21.995 --> 00:12:25.015 lo que he hecho es coger trabajos, perdón, 280 00:12:25.065 --> 00:12:26.945 he cogido trabajos de otras personas que sí 281 00:12:26.995 --> 00:12:29.570 que han hecho este tipo de estudios en la región. 282 00:12:30.590 --> 00:12:34.730 Sí que debe decir que estos trabajos están dentro de la iniciativa LACIR, 283 00:12:34.790 --> 00:12:37.165 que es Latin American Caribbean Inequality Review. 284 00:12:37.215 --> 00:12:40.170 Mis compañeros en Londres, como ha dicho Juan Carlos, 285 00:12:40.410 --> 00:12:42.385 fueron los encargados de coordinar todo el proyecto, 286 00:12:42.435 --> 00:12:44.325 así que lo tuve bastante presente y sí que era parte 287 00:12:44.375 --> 00:12:45.605 de la conversación del día a día. 288 00:12:45.655 --> 00:12:47.325 Así que, bueno, les agradezco desde aquí, 289 00:12:47.375 --> 00:12:49.185 aunque no les llegue el trabajo realizado, 290 00:12:49.235 --> 00:12:50.505 porque en particular a mí hoy me sirve 291 00:12:50.555 --> 00:12:52.930 para poder mostraros este tema. 292 00:12:53.170 --> 00:12:56.130 Y sin más, empezamos ya con el bloque de la educación. 293 00:12:56.430 --> 00:12:57.950 ¿Qué ocurre? 294 00:12:58.320 --> 00:13:02.300 Entre los hombres y las mujeres en las etapas educativas. 295 00:13:02.640 --> 00:13:04.615 En este primer gráfico, bueno, voy a aprovechar para explicar 296 00:13:04.665 --> 00:13:06.075 cómo va a estar la mayoría de los gráficos 297 00:13:06.125 --> 00:13:06.767 organizados. 298 00:13:07.360 --> 00:13:10.380 Aquí no sé si lo veis bien, están todos los países de la región, 299 00:13:10.460 --> 00:13:13.900 pues Argentina, Chile, Panamá, Uruguay, lo veo mal desde aquí, 300 00:13:14.000 --> 00:13:16.075 y están agrupados en tres grandes bloques, ¿vale? 301 00:13:16.125 --> 00:13:18.560 High income countries, aquellos con renta alta, 302 00:13:18.700 --> 00:13:20.335 upper medium, renta media alta 303 00:13:20.385 --> 00:13:22.020 y lower medium, ¿sí? 304 00:13:22.140 --> 00:13:23.600 Para que lo veáis. 305 00:13:23.680 --> 00:13:27.300 Pero son todos los países de Latinoamérica y del Caribe. 306 00:13:27.590 --> 00:13:32.045 En esta primera gráfica lo que vemos es el porcentaje de hombres y mujeres 307 00:13:32.095 --> 00:13:33.865 que tienen educación secundaria 308 00:13:33.915 --> 00:13:36.705 y como vemos las brechas son muy pequeñas, 309 00:13:36.755 --> 00:13:40.045 es decir, no hay gran desigualdad en esta etapa educativa 310 00:13:40.095 --> 00:13:43.365 y si acaso vemos que las mujeres en naranja 311 00:13:43.415 --> 00:13:46.290 tienen un porcentaje mayor de educación. 312 00:13:46.370 --> 00:13:49.230 De finalización de educación secundaria. 313 00:13:49.330 --> 00:13:50.845 Donde sí que se revierte el patrón 314 00:13:50.895 --> 00:13:53.345 y eso que estaba yo adelantando al principio es cuando vamos 315 00:13:53.395 --> 00:13:54.670 a la educación terciaria. 316 00:13:54.810 --> 00:13:57.965 Aquí vemos que hay una brecha abismal a favor de las mujeres 317 00:13:58.015 --> 00:14:01.785 y es que hay un porcentaje mucho más elevado de ellas que presentan 318 00:14:01.835 --> 00:14:03.270 títulos universitarios. 319 00:14:03.390 --> 00:14:05.085 Si vamos a la media de los high 320 00:14:05.135 --> 00:14:07.205 income countries veremos que casi un tercio, 321 00:14:07.255 --> 00:14:11.165 un 29% de las mujeres presenta un título universitario 322 00:14:11.215 --> 00:14:14.670 mientras que solo un 22% de los hombres lo tiene. 323 00:14:15.110 --> 00:14:17.245 Cuando vamos a los países con renta un poco menor, 324 00:14:17.295 --> 00:14:19.270 esta brecha se reduce un poquito, 325 00:14:19.410 --> 00:14:22.590 pero aún así es algo general de toda la región. 326 00:14:22.790 --> 00:14:24.496 Y es algo que también vemos en Europa, 327 00:14:24.546 --> 00:14:25.825 que también vemos en Estados Unidos. 328 00:14:25.875 --> 00:14:28.145 Las mujeres han adelantado a los hombres 329 00:14:28.195 --> 00:14:29.510 en educación terciaria. 330 00:14:29.590 --> 00:14:32.050 Me parece un dato muy importante. 331 00:14:32.710 --> 00:14:34.745 Bien, estos gráficos evidentemente nos están hablando 332 00:14:34.795 --> 00:14:37.045 de años de educación o de haber terminado un título, 333 00:14:37.095 --> 00:14:41.070 pero creo que también es interesante entender en las etapas educativas. 334 00:14:41.820 --> 00:14:46.820 En qué ámbitos obtienen resultados mejores o peores los niños 335 00:14:46.920 --> 00:14:47.476 y las niñas. 336 00:14:47.560 --> 00:14:49.940 Y para esto me muevo aquí a resultados de PISA, 337 00:14:50.040 --> 00:14:51.640 salió recientemente un estudio, 338 00:14:51.920 --> 00:14:54.087 lamentablemente estos datos son para el 2019, 339 00:14:54.320 --> 00:14:57.460 pero se mantiene parte de lo que presentaré. 340 00:14:58.140 --> 00:15:00.675 En la gráfica superior lo que os voy a enseñar 341 00:15:00.725 --> 00:15:03.440 son los resultados en diferentes tests, 342 00:15:03.680 --> 00:15:06.695 en lo que sería la comprensión lectora o habilidad lectora, 343 00:15:06.745 --> 00:15:10.000 y en el gráfico inferior resultados en el ámbito más matemático. 344 00:15:10.610 --> 00:15:12.685 Los gráficos son brechas, lo que quiere decir 345 00:15:12.735 --> 00:15:16.090 que se compara el resultado de las niñas con el de los niños. 346 00:15:16.390 --> 00:15:19.085 La forma de interpretarlo, cuando es positiva la barra, 347 00:15:19.135 --> 00:15:21.510 significa que las mujeres, o las niñas en este caso, 348 00:15:21.570 --> 00:15:23.014 obtienen mejores resultados. 349 00:15:23.130 --> 00:15:25.750 Cuando es negativa, los niños lo están haciendo mejor. 350 00:15:26.270 --> 00:15:28.419 Entonces, como ocurre en muchos otros países, 351 00:15:28.469 --> 00:15:30.130 no es algo único de la región, 352 00:15:30.310 --> 00:15:32.265 vemos que las niñas tienen una ventaja 353 00:15:32.315 --> 00:15:34.385 en el dominio de la lectura, 354 00:15:34.435 --> 00:15:37.825 mientras que hay una desventaja en la parte matemática, 355 00:15:37.875 --> 00:15:40.128 más numérica, abstracta, si queremos llamarlo. 356 00:15:40.490 --> 00:15:41.505 Algo que me parece interesante 357 00:15:41.555 --> 00:15:42.925 y que no he querido poner con una gráfica 358 00:15:42.975 --> 00:15:46.955 es que si evaluamos PISA a lo largo de los últimos, bueno, 359 00:15:47.005 --> 00:15:47.985 desde el 2013 al 2006, 360 00:15:48.035 --> 00:15:51.185 vemos que la brecha en matemáticas sí que ha ido reduciéndose, 361 00:15:51.235 --> 00:15:53.570 pero sigue siendo a favor de los niños. 362 00:15:53.650 --> 00:15:54.817 Los niños lo hacen mejor. 363 00:15:55.430 --> 00:15:59.550 Y a mí me interesa particularmente qué está ocurriendo ahí, 364 00:15:59.670 --> 00:16:03.210 qué puede explicar esa brecha o de dónde surge. 365 00:16:03.690 --> 00:16:07.145 Y creo que esta diapositiva y la siguiente nos van a ayudar 366 00:16:07.195 --> 00:16:07.837 a entenderlo. 367 00:16:08.420 --> 00:16:11.175 Aquí en PISA también se pregunta a los alumnos 368 00:16:11.225 --> 00:16:13.520 si se sienten cómodos con las matemáticas, 369 00:16:13.640 --> 00:16:15.340 si a ellos les resulta algo fácil. 370 00:16:16.890 --> 00:16:19.565 La forma en la que está el gráfico es el porcentaje de alumnos 371 00:16:19.615 --> 00:16:24.590 que dicen sentirse cómodos con las matemáticas. 372 00:16:25.490 --> 00:16:27.625 Evidentemente vemos que los hombres en rojo 373 00:16:27.675 --> 00:16:32.650 reportan normalmente mayores ratios de confianza, 374 00:16:33.610 --> 00:16:34.085 digamos. 375 00:16:34.135 --> 00:16:36.230 Y podemos pensarnos, bueno, pues es normal, 376 00:16:36.350 --> 00:16:40.025 si se les dan mejor las matemáticas tendría sentido que se sintieran 377 00:16:40.075 --> 00:16:40.725 más cómodos. 378 00:16:40.775 --> 00:16:43.310 Es decir, puede ser una cosa autoexplicada. 379 00:16:43.370 --> 00:16:43.870 Bien. 380 00:16:44.560 --> 00:16:45.727 Pues parece que no es eso. 381 00:16:46.000 --> 00:16:49.355 Aquí lo que estamos viendo, hemos ordenado a los alumnos 382 00:16:49.405 --> 00:16:54.380 en cómo de bien lo han hecho en este examen de matemáticas. 383 00:16:54.880 --> 00:16:58.555 Aquí en el top de la distribución estarían los mejores alumnos 384 00:16:58.605 --> 00:16:59.358 en matemáticas. 385 00:16:59.600 --> 00:17:01.875 Y otra vez, en el eje vertical lo que estamos viendo 386 00:17:01.925 --> 00:17:05.199 son la autoconfianza que declaraban los alumnos en matemáticas. 387 00:17:05.360 --> 00:17:08.020 Y lo que vemos es que a lo largo de toda la distribución, 388 00:17:08.079 --> 00:17:10.714 da igual que el alumno esté haciéndolo bien o mal 389 00:17:10.765 --> 00:17:11.375 en matemáticas, 390 00:17:11.425 --> 00:17:15.160 ellas siempre reportan menores tasas de autoconfianza. 391 00:17:15.220 --> 00:17:19.255 Con lo cual, no es esta teoría o esta hipótesis que tenemos 392 00:17:19.305 --> 00:17:22.640 de si lo haces mejor tienes mayor autoconfianza. 393 00:17:22.699 --> 00:17:25.680 Parece que debe haber algo, algo entre medias, ¿no? 394 00:17:25.959 --> 00:17:28.459 , que hace que ellas no se sientan tan cómodas. 395 00:17:28.700 --> 00:17:30.811 Y a mí este gráfico me parece muy interesante, 396 00:17:31.080 --> 00:17:32.820 sobre todo por este top. 397 00:17:32.900 --> 00:17:34.475 Digamos, aquellos que sacan entre 8 y 10, 398 00:17:34.525 --> 00:17:35.455 si lo queremos normalizar, 399 00:17:35.505 --> 00:17:39.800 aún así declaran no sentirse tan cómodas como ellos. 400 00:17:39.980 --> 00:17:41.359 ¿Y por qué es esto importante? 401 00:17:41.410 --> 00:17:43.875 Bueno, pues porque las brechas de confianza al final 402 00:17:43.925 --> 00:17:46.580 también se traducen en brechas de expectativas. 403 00:17:47.810 --> 00:17:50.699 Quiero que os centréis en el gráfico de la izquierda superior. 404 00:17:50.950 --> 00:17:53.265 Igual, en PISA también se les pregunta a los alumnos 405 00:17:53.315 --> 00:17:58.150 si dentro de 30 años esperan estar trabajando en una ocupación STEM. 406 00:17:58.410 --> 00:18:01.090 STEM es un acrónimo para Science, Technology, 407 00:18:01.430 --> 00:18:02.725 Engineering and Mathematics. 408 00:18:02.775 --> 00:18:06.585 Es decir, aquellas ocupaciones que requieren matemáticas, 409 00:18:06.635 --> 00:18:09.430 un pensamiento abstracto, algo más tecnológico. 410 00:18:10.400 --> 00:18:12.795 Y otra vez, para sorpresa probablemente ya de nadie, 411 00:18:12.845 --> 00:18:17.820 lo que vemos es que los niños en azul declaran que en 30 años sí 412 00:18:17.880 --> 00:18:20.975 que se ven trabajando en estas ocupaciones a un ratio mayor 413 00:18:21.025 --> 00:18:22.560 que las niñas. 414 00:18:22.880 --> 00:18:24.047 ¿Y por qué es importante? 415 00:18:24.280 --> 00:18:25.558 Bueno, para mí esta brecha. 416 00:18:26.460 --> 00:18:30.295 En confianza se traduce en una brecha de expectativa, 417 00:18:30.345 --> 00:18:31.709 pero lo que es más importante, 418 00:18:31.760 --> 00:18:33.580 se traslada luego al mercado laboral. 419 00:18:33.980 --> 00:18:37.440 Estos son datos actuales, de año 2018. 420 00:18:38.040 --> 00:18:40.275 Lo que nos está recogiendo es qué porcentaje 421 00:18:40.325 --> 00:18:42.555 ya de la población adulta, ya no estoy con los niños, 422 00:18:42.605 --> 00:18:45.113 si esperan o no esperan trabajar en estas ocupaciones, 423 00:18:45.162 --> 00:18:47.035 es decir, estos son datos del mercado laboral. 424 00:18:47.085 --> 00:18:49.235 Vemos el porcentaje de hombres y mujeres 425 00:18:49.285 --> 00:18:52.535 que trabajan en estas ocupaciones más tecnológicas, 426 00:18:52.585 --> 00:18:54.645 más numéricas. 427 00:18:54.695 --> 00:18:57.580 Y evidentemente hay una brecha muy, muy, muy elevada. 428 00:18:57.700 --> 00:18:59.455 Si vamos al caso más extremo chileno, 429 00:18:59.505 --> 00:19:03.055 lo que podemos ver es que el porcentaje de hombres 430 00:19:03.105 --> 00:19:08.080 trabajando en STEM está en torno al 5% versus a un 2% de mujeres. 431 00:19:08.520 --> 00:19:10.140 Con lo cual, la. 432 00:19:11.460 --> 00:19:16.460 La escasez de confianza se traduce en una brecha tal vez de expectativas 433 00:19:17.060 --> 00:19:19.135 y es algo que luego queda reflejado 434 00:19:19.185 --> 00:19:22.040 cuando vamos a los datos del mercado laboral actual. 435 00:19:22.440 --> 00:19:27.440 Entonces, bueno, es algo yo creo que a pensar y a considerar. 436 00:19:29.260 --> 00:19:32.235 Unido con este dato del mercado laboral, 437 00:19:32.285 --> 00:19:36.085 me paso ya al segundo bloque, que era qué ocurre en el mercado laboral. 438 00:19:36.135 --> 00:19:39.064 Ya estamos en población adulta, hemos dejado a los niños atrás. 439 00:19:39.120 --> 00:19:40.020 Y lo que vemos, 440 00:19:40.080 --> 00:19:43.020 y os he motivado y enseñado que ocurre en los países de la OCDE, 441 00:19:43.080 --> 00:19:45.615 también ha ocurrido en la región latinoamericana 442 00:19:45.665 --> 00:19:46.196 y el Caribe. 443 00:19:46.340 --> 00:19:50.300 Vemos que desde el 2000 hasta justo antes de la crisis del COVID, 444 00:19:50.440 --> 00:19:54.935 la proporción de mujeres que participan en el mercado laboral 445 00:19:54.985 --> 00:19:56.040 ha ido aumentando. 446 00:19:56.100 --> 00:19:57.500 Esto es un dato positivo. 447 00:19:58.350 --> 00:20:01.985 Pero lo que vemos es que la brecha con la participación de los hombres 448 00:20:02.035 --> 00:20:03.470 sigue siendo muy alta. 449 00:20:03.570 --> 00:20:07.850 Se ha reducido, es verdad, pero sigue siendo significativa. 450 00:20:08.330 --> 00:20:12.145 Y esta brecha no está distribuida homogéneamente 451 00:20:12.195 --> 00:20:16.630 en todos los grupos sociodemográficos o poblacionales. 452 00:20:17.090 --> 00:20:19.925 Está particularmente concentrada en aquellas mujeres 453 00:20:19.975 --> 00:20:22.150 con menores niveles educativos. 454 00:20:22.430 --> 00:20:25.145 Aquí otra vez os estoy enseñando una brecha en participación 455 00:20:25.195 --> 00:20:28.430 distribuida en púrpura para las mujeres de educación baja, 456 00:20:28.590 --> 00:20:32.625 rojo mujeres con educación media y verde 457 00:20:32.675 --> 00:20:35.670 para aquellas con educación alta. 458 00:20:35.970 --> 00:20:38.110 Y lo que veremos es que a menor educación. 459 00:20:38.920 --> 00:20:39.875 El porcentaje de mujeres 460 00:20:39.925 --> 00:20:42.440 que trabaja con respecto al mismo grupo de hombres, 461 00:20:42.520 --> 00:20:44.035 es decir, hombres con baja educación, 462 00:20:44.085 --> 00:20:46.480 es muy, muy, muy grande. 463 00:20:46.760 --> 00:20:48.335 Entonces, es interesante analizar, 464 00:20:48.385 --> 00:20:51.915 sobre todo cuando queremos cerrar estas bechas en participación, 465 00:20:51.965 --> 00:20:56.260 qué está frenando hasta cierto punto a las mujeres de baja educación, 466 00:20:56.400 --> 00:20:57.895 qué es aquello que les impide participar 467 00:20:57.945 --> 00:21:01.140 o estar hasta cierto punto más activas. 468 00:21:01.220 --> 00:21:01.695 ¿Bien? 469 00:21:01.745 --> 00:21:02.220 Entonces. 470 00:21:02.500 --> 00:21:05.395 Estos datos son muy generales y muestran una tendencia positiva, 471 00:21:05.445 --> 00:21:06.695 pero lo que quiero que penséis 472 00:21:06.745 --> 00:21:09.360 es que no está distribuido de forma homogénea. 473 00:21:09.420 --> 00:21:11.555 Son aquellas con menores niveles educativos 474 00:21:11.605 --> 00:21:14.360 las que participan en menor medida. 475 00:21:15.620 --> 00:21:18.500 Y entonces pensamos, bueno, voy a hacer un inciso. 476 00:21:19.170 --> 00:21:21.710 Pero también, a pesar de ser altamente educadas, 477 00:21:21.850 --> 00:21:22.470 y es más, 478 00:21:22.550 --> 00:21:25.245 a pesar de tener porcentajes mayores de educación terciaria, 479 00:21:25.295 --> 00:21:28.270 vemos que también hay una brecha de participación en este grupo. 480 00:21:28.470 --> 00:21:30.585 Y con esto quería enlazar con esta diapositiva, 481 00:21:30.635 --> 00:21:32.330 y es, ¿qué está ocurriendo? 482 00:21:32.390 --> 00:21:34.045 ¿Qué factor puede estar explicando también 483 00:21:34.095 --> 00:21:37.650 que ellas no participen de la misma forma? 484 00:21:38.010 --> 00:21:40.785 Bueno, para mí la palabra clave, y esto daría para otra presentación, 485 00:21:40.835 --> 00:21:43.090 es la maternidad o paternidad. 486 00:21:43.250 --> 00:21:46.790 En la economía del mercado laboral se llaman motherhood penalties, 487 00:21:47.500 --> 00:21:48.695 Y lo que nos quieren decir, 488 00:21:48.745 --> 00:21:50.535 y voy a intentar explicar muy rápido este gráfico 489 00:21:50.585 --> 00:21:52.280 porque es denso, es lo siguiente. 490 00:21:52.640 --> 00:21:54.295 Lo he puesto muy pequeño para que veáis 491 00:21:54.345 --> 00:21:56.640 que es un patrón que se repite en todos los países. 492 00:21:56.860 --> 00:21:58.480 No es excepcional de uno único. 493 00:21:58.840 --> 00:22:00.700 Como veréis hay una barra, ¿verdad? 494 00:22:00.780 --> 00:22:03.280 Y hay una línea vertical, digamos en puntitos, 495 00:22:03.400 --> 00:22:03.940 que corta. 496 00:22:04.160 --> 00:22:06.800 Esto lo que nos indica es el nacimiento del primer niño. 497 00:22:06.920 --> 00:22:09.515 Son los años anteriores en el mercado laboral, 498 00:22:09.565 --> 00:22:12.880 antes del nacimiento del primer niño y los años posteriores. 499 00:22:13.020 --> 00:22:15.332 Y lo que vemos es, hasta la llegada del primer niño, 500 00:22:15.381 --> 00:22:17.815 tanto hombres y mujeres, las líneas azules y naranjas, 501 00:22:17.865 --> 00:22:20.140 son similares, participan de forma similar. 502 00:22:20.560 --> 00:22:22.320 Llega el primer niño y ¿qué ocurre? 503 00:22:22.990 --> 00:22:24.585 Pues vemos que hay una drástica caída 504 00:22:24.635 --> 00:22:26.305 en la participación, en la probabilidad 505 00:22:26.355 --> 00:22:28.565 de participar en el mercado laboral de las mujeres. 506 00:22:28.615 --> 00:22:31.110 Cosa que no ocurre en el caso de los hombres. 507 00:22:31.930 --> 00:22:34.290 Vemos que las caídas difieren por países, 508 00:22:34.350 --> 00:22:36.170 que hay casos en los que se recupera. 509 00:22:36.230 --> 00:22:40.325 Pero esto es un hecho y explica gran parte 510 00:22:40.375 --> 00:22:43.670 de los resultados que estábamos mostrando con anterioridad. 511 00:22:45.950 --> 00:22:48.225 Y ahora nos movemos a lo que sería la calidad del empleo. 512 00:22:48.275 --> 00:22:49.306 Bien, trabajan menos, 513 00:22:49.410 --> 00:22:53.950 vemos que la llegada de los hijos incide o afecta en mayor medida, 514 00:22:54.070 --> 00:22:58.605 pero también hay diferencias en lo que sería el tipo de empleo 515 00:22:58.655 --> 00:23:01.150 que ejercen. 516 00:23:01.250 --> 00:23:03.990 Y aquí la palabra clave para mí es la doble carga. 517 00:23:05.450 --> 00:23:08.050 En el gráfico superior os estoy poniendo el gap, 518 00:23:08.210 --> 00:23:10.079 es decir, la brecha en horas trabajadas. 519 00:23:10.130 --> 00:23:12.125 Al ser negativo, lo que nos indica 520 00:23:12.175 --> 00:23:16.410 es que las mujeres trabajan menos que los hombres en el mercado formal, 521 00:23:16.650 --> 00:23:18.090 en el mercado remunerado. 522 00:23:18.390 --> 00:23:21.010 Sin embargo, si vamos al gráfico de abajo, 523 00:23:21.170 --> 00:23:23.610 que son datos que se sacan de encuestas del tiempo, 524 00:23:23.710 --> 00:23:26.770 lo que vemos es que el tiempo dedicado a housework, 525 00:23:26.890 --> 00:23:29.790 a tareas del hogar y a care, a cuidados de la familia, 526 00:23:29.890 --> 00:23:30.630 es mayor. 527 00:23:31.240 --> 00:23:33.535 Con lo cual, no es que las mujeres trabajen menos, no, no. 528 00:23:33.585 --> 00:23:36.915 Es que trabajan en otras cosas que tal vez no estén remuneradas 529 00:23:36.965 --> 00:23:41.060 y no entren en las estadísticas de los países. 530 00:23:41.300 --> 00:23:44.140 Entonces, para mí esta idea de la doble carga es fundamental. 531 00:23:44.360 --> 00:23:44.835 Es decir, 532 00:23:44.885 --> 00:23:48.315 puede que no dediquen tantas horas al trabajo que remunera, 533 00:23:48.365 --> 00:23:50.355 que te genera un salario, pero sí que son 534 00:23:50.405 --> 00:23:52.215 las que están dedicando todas estas horas 535 00:23:52.265 --> 00:23:55.175 a las tareas del hogar y del cuidado, que son fundamentales, 536 00:23:55.225 --> 00:23:57.935 porque sin ellas la primera parte no se sostiene. 537 00:23:57.985 --> 00:24:00.540 Me parece importante remarcarlo. 538 00:24:01.270 --> 00:24:05.885 Y también voy a traeros ahora dos variables que también creo 539 00:24:05.935 --> 00:24:09.470 que son particularmente importantes en la región. 540 00:24:09.650 --> 00:24:12.125 La primera es la informalidad en el mercado laboral 541 00:24:12.175 --> 00:24:14.905 y, por otro lado, el tamaño de empresas 542 00:24:14.955 --> 00:24:17.150 en las que trabajan los hombres y las mujeres. 543 00:24:17.570 --> 00:24:20.985 En el gráfico de arriba lo que vemos es que las mujeres 544 00:24:21.035 --> 00:24:24.090 tienden a estar más presentes en el mercado informal, 545 00:24:24.430 --> 00:24:28.370 salvo en algunos escenarios aquellas con nivel educativo superior. 546 00:24:28.550 --> 00:24:30.890 Con lo cual sí que parece que en esta región. 547 00:24:31.660 --> 00:24:32.975 Tener un título de educación terciaria 548 00:24:33.025 --> 00:24:38.000 puede permitirte, digamos, evadir o evitar ese mercado informal. 549 00:24:40.240 --> 00:24:43.735 Pero, importante, ellas están más presentes en el mercado informal 550 00:24:43.785 --> 00:24:45.775 con todas las consecuencias que eso tiene que ellos. 551 00:24:45.825 --> 00:24:49.915 Y el porcentaje de mujeres que está en grandes empresas es menor 552 00:24:49.965 --> 00:24:50.940 que el de los hombres. 553 00:24:51.000 --> 00:24:51.944 Esto es importante. 554 00:24:52.110 --> 00:24:53.865 Porque en una región en la que hay mucha pyme, 555 00:24:53.915 --> 00:24:55.825 mucha empresa pequeña, las empresas grandes 556 00:24:55.875 --> 00:24:58.435 no solo ofrecen posibilidades de carrera, 557 00:24:58.485 --> 00:25:00.930 ofrecen mayores salarios, mayor estabilidad. 558 00:25:01.030 --> 00:25:06.030 Con lo cual aquí hay una imagen de desigualdad 559 00:25:06.490 --> 00:25:10.490 que incide luego en la vida de estas personas. 560 00:25:10.690 --> 00:25:13.385 Y termino el bloque de mercado laboral 561 00:25:13.435 --> 00:25:15.610 con la variable clave, que es los salarios. 562 00:25:16.430 --> 00:25:17.850 ¿En qué se traduce todo esto? 563 00:25:17.950 --> 00:25:18.450 Es decir. 564 00:25:18.900 --> 00:25:22.380 Trabajo menos horas, trabajo en determinados segmentos, 565 00:25:22.440 --> 00:25:26.320 estoy más en el mercado informal, trabajo en empresas más pequeñas. 566 00:25:26.440 --> 00:25:27.440 ¿En qué se traduce? 567 00:25:27.500 --> 00:25:29.735 Bueno, pues evidentemente, para sorpresa de nadie, 568 00:25:29.785 --> 00:25:31.640 en brechas de género en salarios. 569 00:25:31.880 --> 00:25:33.335 Aquí hay dos cosas importantes, 570 00:25:33.385 --> 00:25:36.035 porque muchas veces se dice, bueno, pues evidentemente, 571 00:25:36.085 --> 00:25:38.980 si trabajas menos, en ocupaciones que remuneran menos. 572 00:25:39.940 --> 00:25:42.155 En empresas más pequeñas tendrá sentido 573 00:25:42.205 --> 00:25:43.075 que cobres menos, ¿no? 574 00:25:43.125 --> 00:25:45.780 Sería como una secuencia que se autoexplica. 575 00:25:45.980 --> 00:25:48.155 Bien, en la economía del mercado laboral 576 00:25:48.205 --> 00:25:49.733 se calculan dos tipos de brechas, 577 00:25:49.783 --> 00:25:52.840 lo que se llama la no ajustada y la ajustada. 578 00:25:52.920 --> 00:25:55.000 La ajustada, no voy a entrar en los detalles, 579 00:25:55.100 --> 00:25:57.075 pero ajusta por todas estas desigualdades, 580 00:25:57.125 --> 00:25:58.940 estas características, digamos. 581 00:25:59.140 --> 00:26:01.295 Y lo que vemos es que tanto la ajustada 582 00:26:01.345 --> 00:26:04.220 como la no ajustada son prácticamente iguales. 583 00:26:04.450 --> 00:26:06.825 Lo que viene a decirnos es que hay brechas salariales 584 00:26:06.875 --> 00:26:09.105 en los mercados laborales de Latinoamérica 585 00:26:09.155 --> 00:26:11.665 y el Caribe que no se explican por estas características. 586 00:26:11.715 --> 00:26:12.830 Es decir, que a ellas, 587 00:26:12.890 --> 00:26:17.450 por determinadas circunstancias, se les acaba remunerando menos. 588 00:26:17.570 --> 00:26:18.750 Su salario es menor. 589 00:26:18.890 --> 00:26:20.168 Entonces, también es otra. 590 00:26:21.490 --> 00:26:23.250 Para mí, punto clave de la situación. 591 00:26:23.610 --> 00:26:24.095 Insisto, 592 00:26:24.145 --> 00:26:27.350 no es una característica única de la región, 593 00:26:27.510 --> 00:26:31.010 pero es algo que para mí marca mucho. 594 00:26:31.390 --> 00:26:34.810 Y con esto nos adentramos ya en la última parte, 595 00:26:34.930 --> 00:26:37.105 que va a ser mucho más breve, que es 596 00:26:37.155 --> 00:26:40.685 qué ha ocurrido con las estructuras familiares de Latinoamérica 597 00:26:40.735 --> 00:26:44.005 en los últimos años y qué efectos ha tenido esto, 598 00:26:44.055 --> 00:26:47.970 a qué ha llevado en términos de educación y de mercado laboral. 599 00:26:48.510 --> 00:26:52.530 Igual, como vemos en la mayoría de las zonas del mundo, 600 00:26:52.690 --> 00:26:54.810 la fertilidad ha caído drásticamente. 601 00:26:55.010 --> 00:26:57.205 Vemos que desde los años 60 602 00:26:57.255 --> 00:27:01.865 hasta los 2000 hemos pasado de ratios de 5 o 6 hijos por cabeza 603 00:27:01.915 --> 00:27:04.605 a prácticamente tasas de sustitución, 604 00:27:04.655 --> 00:27:06.890 es decir, dos hijos por cabeza. 605 00:27:07.150 --> 00:27:08.810 Es un cambio abismal. 606 00:27:09.170 --> 00:27:11.345 Algo que no he puesto aquí en las gráficas, 607 00:27:11.395 --> 00:27:13.930 pero creo que es un poco específico de la región, 608 00:27:14.090 --> 00:27:16.005 es que en Latinoamérica todavía se sigue dando 609 00:27:16.055 --> 00:27:18.010 lo que se llama una maternidad temprana. 610 00:27:18.090 --> 00:27:19.805 Es decir, la edad a la que se tiene el primer hijo 611 00:27:19.855 --> 00:27:24.010 sigue siendo mucho menor que en el resto de zonas, digamos, 612 00:27:24.090 --> 00:27:25.370 más OCDE. 613 00:27:25.470 --> 00:27:28.550 Pero importante, una caída drástica. 614 00:27:29.150 --> 00:27:32.230 En cuanto a la formación legal de las familias, 615 00:27:32.290 --> 00:27:34.970 en este trabajo las estructuran en cuatro, ¿bien? 616 00:27:35.470 --> 00:27:37.885 , Aquí vemos qué porcentaje de la población 617 00:27:37.935 --> 00:27:42.910 está en lo que sería la unión formal clásica, 618 00:27:43.630 --> 00:27:44.890 es decir, matrimonios. 619 00:27:45.110 --> 00:27:48.130 Y lo que vemos es que ha disminuido mucho. 620 00:27:48.310 --> 00:27:49.605 Y entonces pensamos, bueno, entonces, 621 00:27:49.655 --> 00:27:51.365 ¿qué otras alternativas han surgido? 622 00:27:51.415 --> 00:27:54.525 ¿Cómo se están estructurando las familias ahora en Latinoamérica? 623 00:27:54.575 --> 00:27:55.725 Pues vemos que hay dos tendencias. 624 00:27:55.775 --> 00:27:59.190 Por un lado, lo que ellos llaman el cohabitating, que es básicamente. 625 00:28:00.080 --> 00:28:03.735 O uniones más tipo pareja de hecho o uniones 626 00:28:03.785 --> 00:28:06.325 que conviven sin ningún tipo de arreglo jurídico, 627 00:28:06.375 --> 00:28:10.055 digamos sin una formalización y vemos que es una tendencia creciente 628 00:28:10.105 --> 00:28:11.700 y a la vez dos patrones. 629 00:28:11.760 --> 00:28:13.195 Vemos más madres solteras, 630 00:28:13.245 --> 00:28:15.515 tal vez porque los tiempos están también cambiando. 631 00:28:15.565 --> 00:28:16.040 Eso sí. 632 00:28:16.190 --> 00:28:19.105 Se concentran particularmente en los que ellos llaman non-nuclear, 633 00:28:19.155 --> 00:28:22.605 que vienen a ser esas madres solteras que residen con otros familiares, 634 00:28:22.655 --> 00:28:24.206 es decir, en hogares más grandes. 635 00:28:24.390 --> 00:28:28.585 Entonces, vemos básicamente una disminución del modelo clásico 636 00:28:28.635 --> 00:28:32.605 de matrimonio normal a favor de una convivencia 637 00:28:32.655 --> 00:28:34.310 y, en menor medida, 638 00:28:34.490 --> 00:28:38.495 un aumento de madres solteras que sí o sí residen con otros familiares, 639 00:28:38.545 --> 00:28:41.530 tal vez para poder organizar la vida mejor. 640 00:28:42.290 --> 00:28:44.850 Y termino con dos diapositivas. 641 00:28:45.030 --> 00:28:45.690 Un lado. 642 00:28:46.660 --> 00:28:47.555 Todos estos cambios 643 00:28:47.605 --> 00:28:51.820 en qué pueden afectar en lo que es la escolarización de los hijos. 644 00:28:52.120 --> 00:28:53.735 Este gráfico es un poco complejo, 645 00:28:53.785 --> 00:28:56.400 así que solo quiero que os quedéis con dos ideas clave. 646 00:28:56.700 --> 00:28:57.815 Por un lado, lo que vemos 647 00:28:57.865 --> 00:29:01.955 es que la escolarización de los niños es mayor en aquellas familias 648 00:29:02.005 --> 00:29:05.275 que tienen un modelo clásico de matrimonio clásico, 649 00:29:05.325 --> 00:29:05.800 pero. 650 00:29:06.150 --> 00:29:08.585 Y también me parece importante en aquellos hogares 651 00:29:08.635 --> 00:29:10.045 en los que hay una madre soltera. 652 00:29:10.095 --> 00:29:12.185 Puede ser por necesidad, porque necesitas trabajar 653 00:29:12.235 --> 00:29:13.630 y que tu hijo esté en otro lado. 654 00:29:13.770 --> 00:29:15.585 Puede ser que le des una importancia mayor 655 00:29:15.635 --> 00:29:18.510 porque puedes verlo como una forma de movilidad social. 656 00:29:18.730 --> 00:29:20.965 Pero sí que vemos que lo que importa 657 00:29:21.015 --> 00:29:23.244 es que en aquellos hogares en los que no hay madre, 658 00:29:23.294 --> 00:29:24.965 es decir, en los que el padre está a cargo, 659 00:29:25.015 --> 00:29:27.205 las tasas de escolarización o la probabilidad 660 00:29:27.255 --> 00:29:29.125 de que el hijo esté escolarizado es menor. 661 00:29:29.175 --> 00:29:30.685 Con lo cual, la presencia de la madre, 662 00:29:30.735 --> 00:29:34.175 ya sea en una unión formal o como madre soltera, 663 00:29:34.225 --> 00:29:36.890 es importante a la hora de escolarizar a los niños. 664 00:29:37.270 --> 00:29:40.790 Y termino con, ¿y qué ocurre con la participación laboral? 665 00:29:41.150 --> 00:29:42.905 Bueno, pues supongo que por la sorpresa de nadie 666 00:29:42.955 --> 00:29:44.865 otra vez, vemos que aquellas mujeres 667 00:29:44.915 --> 00:29:47.505 que no tienen pareja tienen una mayor probabilidad de trabajo 668 00:29:47.555 --> 00:29:48.510 que los hombres. 669 00:29:48.880 --> 00:29:50.935 Podemos otra vez argumentar que tal vez sea necesidad. 670 00:29:50.985 --> 00:29:54.035 Si no tengo una pareja que también traiga sustento al hogar, 671 00:29:54.085 --> 00:29:57.575 pues tendré que ser yo la que va al mercado laboral 672 00:29:57.625 --> 00:29:59.260 y consiga este ingreso. 673 00:29:59.960 --> 00:30:01.635 Pero me parece muy importante este segundo punto 674 00:30:01.685 --> 00:30:04.315 y es que las diferencias en participación 675 00:30:04.365 --> 00:30:07.835 son particularmente grandes entre las mujeres que tienen hijos 676 00:30:07.885 --> 00:30:08.860 y que no tienen hijos. 677 00:30:08.940 --> 00:30:11.875 Es decir, incluso dentro de aquellas que tienen pareja, 678 00:30:11.925 --> 00:30:14.780 la presencia de un hijo en un hijo, 679 00:30:14.860 --> 00:30:17.315 con lo que os he enseñado antes de las motherhood penalties, 680 00:30:17.365 --> 00:30:19.820 sí que hace que haya diferencias. 681 00:30:20.200 --> 00:30:24.455 Y marco aquí un punto que me parece importante para la región 682 00:30:24.505 --> 00:30:26.395 en la que estamos, aunque no voy a profundizar en ella, 683 00:30:26.445 --> 00:30:29.240 y es toda la división del mundo rural y mundo urbano. 684 00:30:29.740 --> 00:30:32.795 Evidentemente todo esto son medias, cogiendo los países en agregado, 685 00:30:32.845 --> 00:30:35.215 pero lo que sí que ven e inciden mucho en este trabajo 686 00:30:35.265 --> 00:30:37.415 precisamente es que estas brechas 687 00:30:37.465 --> 00:30:40.215 todavía y todo esto que os estaba contando hoy aumenta 688 00:30:40.265 --> 00:30:42.060 más cuando vamos al mundo rural. 689 00:30:42.600 --> 00:30:44.960 No voy a entrar en ello porque no tenemos tiempo, 690 00:30:45.080 --> 00:30:47.360 pero me parecía importante mencionarlo. 691 00:30:47.880 --> 00:30:50.855 Y ya sí que sí, termino la presentación de hoy 692 00:30:50.905 --> 00:30:55.700 intentando agrupar todo en un pequeño debate. 693 00:30:56.120 --> 00:30:58.055 Lo que sí que hemos visto en este último bloque 694 00:30:58.105 --> 00:31:00.515 es que la presencia de la madre es importante 695 00:31:00.565 --> 00:31:02.215 para la escolarización de los niños, 696 00:31:02.265 --> 00:31:04.835 pero a la vez hemos visto que la presencia del niño 697 00:31:04.885 --> 00:31:07.875 es muy importante para el rendimiento en el mercado laboral de la mujer. 698 00:31:07.925 --> 00:31:11.375 Con lo cual son dos esferas que deben ser hasta cierto punto analizadas 699 00:31:11.425 --> 00:31:13.511 conjuntamente o discutidas conjuntamente. 700 00:31:14.160 --> 00:31:16.435 Y me voy a centrar más en las brechas del mercado laboral, 701 00:31:16.485 --> 00:31:18.415 porque es a mí lo que personalmente me interesa más 702 00:31:18.465 --> 00:31:21.915 y me pregunto a veces, ¿qué se puede hacer desde la esfera pública 703 00:31:21.965 --> 00:31:26.455 o qué rol puede haber ahí para hasta cierto punto 704 00:31:26.505 --> 00:31:27.760 mejorar esa situación? 705 00:31:28.660 --> 00:31:30.575 Pues la primera de todas siempre salelo 706 00:31:30.625 --> 00:31:34.315 que serían las políticas familiares, aquello que permite 707 00:31:34.365 --> 00:31:36.795 hasta cierto punto conciliar mejor las dos, 708 00:31:36.845 --> 00:31:38.480 la vida laboral y la vida personal. 709 00:31:39.340 --> 00:31:42.315 Evidentemente, aquí podríamos discutir los permisos parentales 710 00:31:42.365 --> 00:31:44.020 y hay tres variables clave aquí. 711 00:31:44.140 --> 00:31:47.360 La duración de estos permisos, la transferibilidad, 712 00:31:47.640 --> 00:31:51.335 es decir, el hecho de que los hombres puedan ceder su permiso 713 00:31:51.385 --> 00:31:53.020 a las mujeres no está recomendado. 714 00:31:53.300 --> 00:31:56.805 Y por otro lado, se puede incluso discutir sobre la obligatoriedad, 715 00:31:56.855 --> 00:31:59.635 es decir, ¿puede un gobierno forzar a hombres y mujeres 716 00:31:59.685 --> 00:32:03.495 a tener un mínimo, por ejemplo, de dos semanas de ausencia laboral 717 00:32:03.545 --> 00:32:05.020 para hacerse cargo de los niños? 718 00:32:05.160 --> 00:32:07.680 Son diferentes variables del mismo tema. 719 00:32:08.510 --> 00:32:10.830 Que, como digo, generan distintos debates. 720 00:32:11.130 --> 00:32:14.615 Y por otro lado, y este sí que creo que genera menos controversia, 721 00:32:14.665 --> 00:32:16.005 es la provisión pública 722 00:32:16.055 --> 00:32:18.355 de una educación y cuidado infantil temprana, 723 00:32:18.405 --> 00:32:20.279 lo que se llama una etapa 03, por ejemplo. 724 00:32:20.370 --> 00:32:21.130 ¿Y por qué? 725 00:32:21.190 --> 00:32:23.765 Bueno, pues porque tiene sobre todo dos outcomes muy importantes. 726 00:32:23.815 --> 00:32:26.150 Por un lado, la escolarización temprana, 727 00:32:26.230 --> 00:32:28.565 sobre todo de los niños de entornos más desfavorecidos, 728 00:32:28.615 --> 00:32:31.350 facilita o mejora su desarrollo cognitivo. 729 00:32:31.770 --> 00:32:34.545 Pero a la vez también permite a los padres y en mayor medida 730 00:32:34.595 --> 00:32:36.925 a las madres esa incorporación al mercado laboral. 731 00:32:36.975 --> 00:32:37.425 ¿Por qué? 732 00:32:37.475 --> 00:32:39.625 Porque tú entregas a tu niño y en ese momento 733 00:32:39.675 --> 00:32:41.665 en el que está siendo cuidado y en el que está siendo atendido, 734 00:32:41.715 --> 00:32:43.290 tú puedes también participar. 735 00:32:43.510 --> 00:32:45.830 Entonces, estas dos serían las variables clave. 736 00:32:46.780 --> 00:32:49.245 Y luego me meto en un terreno más pantanoso, 737 00:32:49.295 --> 00:32:51.323 que son aquello de las normas sociales, ¿no? 738 00:32:51.373 --> 00:32:53.395 Lo que estaba diciendo, ¿qué explica que a día de hoy 739 00:32:53.445 --> 00:32:56.535 siga habiendo este reparto desigual de las tareas en el hogar? 740 00:32:56.585 --> 00:32:57.155 Bueno, para mí 741 00:32:57.205 --> 00:32:59.555 son las normas sociales, aquello que vamos bebiendo 742 00:32:59.605 --> 00:33:03.280 y vamos mamando desde que socializamos en conjunto, ¿no? 743 00:33:03.880 --> 00:33:07.965 Y aquí igual puede sonar un poco naif, ingenuo, 744 00:33:08.015 --> 00:33:09.820 pero traigo dos cuestiones. 745 00:33:09.900 --> 00:33:12.460 Por un lado, ¿se puede de alguna forma, 746 00:33:12.540 --> 00:33:14.780 vía el papel de la educación o de los medios, 747 00:33:14.960 --> 00:33:16.275 modificar estas normas? 748 00:33:16.325 --> 00:33:18.640 Tal vez se me ocurre, y esto son propuestas. 749 00:33:18.740 --> 00:33:19.351 Por ejemplo. 750 00:33:19.530 --> 00:33:20.585 Prohibir estos anuncios 751 00:33:20.635 --> 00:33:23.005 estereotipados en los que se puede mostrar a los hombres 752 00:33:23.055 --> 00:33:25.325 como incapaces del cuidado de los niños 753 00:33:25.375 --> 00:33:26.390 y encima nos reímos. 754 00:33:26.530 --> 00:33:28.765 O por ejemplo, la segregación de los juguetes. 755 00:33:28.815 --> 00:33:32.250 ¿Por qué el azul coche para niño, la princesa rosa para la niña? 756 00:33:32.410 --> 00:33:36.205 Son pequeñas medidas, pequeños matices que pueden tal vez 757 00:33:36.255 --> 00:33:39.286 mover esta cosa que es tan complicada que son las normas sociales. 758 00:33:39.630 --> 00:33:43.490 Y hasta cierto punto también podemos hablar de la acción afirmativa. 759 00:33:43.550 --> 00:33:45.485 Es decir, si tener estos referentes femeninos, 760 00:33:45.535 --> 00:33:48.070 como decía, en política, en empresas, 761 00:33:48.310 --> 00:33:51.830 en el deporte, ¿tiene un papel o no? 762 00:33:51.890 --> 00:33:52.385 No lo sé. 763 00:33:52.435 --> 00:33:54.050 Es una cuestión aquí, es un debate. 764 00:33:54.370 --> 00:33:56.050 Y aquí podríamos hablar de cuotas. 765 00:33:56.210 --> 00:33:59.321 No voy a entrar ahí porque también nos daría para otra larga charla. 766 00:33:59.680 --> 00:34:02.380 Y finalmente, y esta es una reflexión mía personal, 767 00:34:02.680 --> 00:34:06.940 porque me parece un poco paradójica, muchas veces se dice, bueno, 768 00:34:07.020 --> 00:34:08.975 pues flexibilizar el trabajo, es decir, 769 00:34:09.024 --> 00:34:12.600 hacer más fácil poder entrar a una determinada hora, 770 00:34:12.780 --> 00:34:13.875 poder trabajar desde casa, 771 00:34:13.925 --> 00:34:17.014 pero cuando vamos a los datos lo que vemos es que las que optan 772 00:34:17.065 --> 00:34:18.955 por esos trabajos más flexibles son las mujeres. 773 00:34:19.004 --> 00:34:22.520 Y mi pregunta es, ¿es esto un tipo de serpiente que se come la cola? 774 00:34:22.620 --> 00:34:23.120 Es decir. 775 00:34:23.540 --> 00:34:26.195 Yo opto por un trabajo a tiempo parcial o flexible 776 00:34:26.245 --> 00:34:27.195 porque puedo cuidar, 777 00:34:27.245 --> 00:34:29.975 pero a la vez no me permite avanzar en mi carrera profesional. 778 00:34:30.024 --> 00:34:32.855 Entonces, a mí personalmente esta política 779 00:34:32.905 --> 00:34:36.385 o esta afirmación que se hace a veces no me convence, 780 00:34:36.435 --> 00:34:39.100 pero evidentemente abierta a discutirlo. 781 00:34:39.260 --> 00:34:42.175 Y con eso sí que ya termino la sesión. 782 00:34:42.225 --> 00:34:44.840 Espero que os haya gustado y eso sería todo. 783 00:34:51.580 --> 00:34:54.320 Por cuestiones de tiempo, tenemos para dos preguntas. 784 00:34:55.940 --> 00:35:00.940 Buenos días, hoy seré yo quien hace las preguntas. 785 00:35:09.160 --> 00:35:11.800 Felicitaciones por su extraordinaria presentación. 786 00:35:12.860 --> 00:35:15.515 En mi opinión, dos obras literarias referentes 787 00:35:15.565 --> 00:35:19.320 del realismo mágico presentan mujeres como protagonistas, 788 00:35:19.460 --> 00:35:23.400 Sin Anos de Soledad y La Casa de los Espíritus. 789 00:35:23.780 --> 00:35:25.660 Sin embargo, en la realidad, 790 00:35:25.900 --> 00:35:28.580 la desigualdad es la norma. 791 00:35:29.340 --> 00:35:31.095 Por eso pregunto, 792 00:35:31.145 --> 00:35:34.280 en términos de desigualdad entre hombres y mujeres, 793 00:35:34.620 --> 00:35:38.580 ¿siguen abiertas las venas de América Latina? 794 00:35:40.930 --> 00:35:41.646 ¿En su opinión? 795 00:35:41.696 --> 00:35:42.785 ¿A qué te refieres abiertas? 796 00:35:42.835 --> 00:35:44.365 ¿Que si sigue siendo una realidad? 797 00:35:44.415 --> 00:35:45.905 Sí, es una realidad actual. 798 00:35:45.955 --> 00:35:46.725 Sí, por supuesto. 799 00:35:46.775 --> 00:35:48.285 De esta presentación en todo Latinoamérica. 800 00:35:48.335 --> 00:35:50.530 Y es más profunda que en lo que sería en la OCDE. 801 00:35:50.690 --> 00:35:52.890 Pero interesante para mí. 802 00:35:53.170 --> 00:35:55.330 No mucho más profundo de lo que nos pensamos. 803 00:35:55.410 --> 00:35:56.225 Es decir, en los países 804 00:35:56.275 --> 00:35:59.750 desarrollados también tenemos todavía mucho camino que recorrer. 805 00:35:59.870 --> 00:36:02.165 Y me gustan mucho las dos novelas. 806 00:36:02.215 --> 00:36:03.950 Así que gracias por mencionarlas. 807 00:36:04.570 --> 00:36:06.410 Una pregunta más y la última pregunta. 808 00:36:25.540 --> 00:36:26.500 ¿Puedes pasar? 809 00:36:31.440 --> 00:36:34.180 Me interesa muchísimo ese tema. 810 00:36:34.540 --> 00:36:39.540 Me gustaría entender mejor si las políticas públicas 811 00:36:40.440 --> 00:36:45.440 también están, si hay algún estudio sobre las políticas públicas. 812 00:36:47.280 --> 00:36:51.755 Tiene en mente que Copenhague ha hecho un avance 813 00:36:51.805 --> 00:36:56.780 obligando a los hombres que realmente se quedasen en casa 814 00:36:57.600 --> 00:37:01.500 cuando el primer niño nace. 815 00:37:02.880 --> 00:37:07.675 Entonces pienso que tiene que haber una obligación 816 00:37:07.725 --> 00:37:12.495 porque a nosotras que estamos aquí hoy probablemente 817 00:37:12.545 --> 00:37:17.520 muchas están con sus maridos cuidando de las niñas de los niños y sentimos 818 00:37:19.300 --> 00:37:24.300 que es importante mi marido es responsable y cuida de mi hija 819 00:37:25.320 --> 00:37:30.295 pero no es una obligación y la política pública 820 00:37:30.345 --> 00:37:32.000 tiene que hacer ese papel. 821 00:37:33.870 --> 00:37:37.470 De hecho, muchas veces corro por mencionarlo. 822 00:37:37.570 --> 00:37:40.450 Porque a mí esta primera parte es algo que me interesa mucho. 823 00:37:40.690 --> 00:37:41.665 Y es lo que estaba mencionando. 824 00:37:41.715 --> 00:37:42.912 Hay tres variables clave. 825 00:37:43.270 --> 00:37:45.548 La primera, y es en la que creo que hay más acuerdo, 826 00:37:45.630 --> 00:37:47.290 es en la no transcribilidad. 827 00:37:47.350 --> 00:37:49.945 Hay países en los que se les destinan, 828 00:37:49.995 --> 00:37:51.965 cuando nace el primer niño, a la madre 829 00:37:52.015 --> 00:37:54.710 y al padre determinado número de semanas de baja. 830 00:37:55.010 --> 00:37:58.985 Y hay sistemas en los que se permite que estas semanas del hombre 831 00:37:59.035 --> 00:38:00.310 se transfieran a la mujer. 832 00:38:01.210 --> 00:38:02.710 Esto, evidentemente. 833 00:38:03.270 --> 00:38:06.485 A mi punto de vista es un error y se ha demostrado también 834 00:38:06.535 --> 00:38:08.890 que la participación en la primera etapa, 835 00:38:08.950 --> 00:38:10.850 en los primeros meses, semanas del niño, 836 00:38:10.950 --> 00:38:14.390 hace que a lo largo de la vida del niño los hombres, 837 00:38:14.490 --> 00:38:16.155 los padres, estén más presentes. 838 00:38:16.205 --> 00:38:18.565 Con lo cual yo también soy partidaria de esa obligatoriedad. 839 00:38:18.615 --> 00:38:21.570 Creo que en España, de hecho, Marina, corrígeme, 840 00:38:21.710 --> 00:38:24.710 ¿los hombres que tienen cuatro semanas obligatorias en España? 841 00:38:27.990 --> 00:38:29.110 ¿Son obligatorias? 842 00:38:29.570 --> 00:38:31.070 ¿Son todas obligatorias? 843 00:38:32.300 --> 00:38:33.435 No hay nada obligatorio en España, 844 00:38:33.485 --> 00:38:33.960 ni dos. 845 00:38:34.440 --> 00:38:34.940 ¿No? 846 00:38:36.260 --> 00:38:38.760 Sí, ah, importante, que sean remuneradas. 847 00:38:38.820 --> 00:38:41.860 Eso es muy importante, porque si no sería, evidentemente, 848 00:38:41.920 --> 00:38:46.920 disfrazorio lo que son los estudios del permiso de paternidad en España. 849 00:38:53.390 --> 00:38:55.445 Porque prácticamente están equiparados en cuanto al tema 850 00:38:55.495 --> 00:38:56.450 de las 16 semanas. 851 00:38:56.570 --> 00:38:59.085 Y es decir, lo que comentaba Amaya y efectivamente la literatura, 852 00:38:59.135 --> 00:39:00.965 lo que muestra que para que estos permisos 853 00:39:01.015 --> 00:39:02.565 sean efectivos tienen que ser remunerados. 854 00:39:02.615 --> 00:39:05.135 Es decir, en cuanto al tema de políticas públicas, 855 00:39:05.185 --> 00:39:07.665 mira el caso de España sobre todo por temas de curiosidad. 856 00:39:07.715 --> 00:39:12.105 Sin meterme un poco ya que coincidimos en temas con Amaya 857 00:39:12.155 --> 00:39:12.625 con respecto. 858 00:39:12.675 --> 00:39:13.206 Se ha visto. 859 00:39:13.400 --> 00:39:15.695 En cuanto al tema del permiso de paternidad, que es el hecho 860 00:39:15.745 --> 00:39:18.475 de que el padre tenga mucho más contacto con el hijo desde pequeño, 861 00:39:18.525 --> 00:39:20.395 y fui a reducir en cierta parte las brechas. 862 00:39:20.445 --> 00:39:21.975 Las brechas siempre van a ser, 863 00:39:22.025 --> 00:39:23.815 digamos, mayores en el caso de los cuidados 864 00:39:23.865 --> 00:39:25.035 y de las tareas en cuanto a las mujeres, 865 00:39:25.085 --> 00:39:27.875 pero de alguna manera, eso de poder tener un contacto más cercano 866 00:39:27.925 --> 00:39:29.435 con el hijo sí que ayuda a reducir un poco 867 00:39:29.485 --> 00:39:30.182 estas brechas. 868 00:39:30.460 --> 00:39:32.155 No me enrollo porque es la exposición de Amaya, 869 00:39:32.205 --> 00:39:33.915 pero coincide que estamos trabajando en esto. 870 00:39:33.965 --> 00:39:35.041 La última pregunta, sí. 871 00:39:35.091 --> 00:39:35.740 ¿Puede ser? 872 00:39:37.500 --> 00:39:38.000 Hola. 873 00:39:44.100 --> 00:39:49.015 Me gusta ir un poco en la raíz de algunas cuestiones, 874 00:39:49.065 --> 00:39:54.040 como por ejemplo, al turno que estamos evolucionando 875 00:39:54.520 --> 00:39:56.400 como sociedad en este tipo de derecho, 876 00:39:56.600 --> 00:40:00.915 hay un movimiento de reacción a este tipo de cambio 877 00:40:00.965 --> 00:40:04.740 y que busca justamente. 878 00:40:05.910 --> 00:40:09.870 Menos participación de los hombres en los cuidados familiares, 879 00:40:10.010 --> 00:40:15.010 más la vuelta de la figura del hombre proveedor, 880 00:40:15.590 --> 00:40:20.590 en una época en que no tenemos más la realidad del pasado, 881 00:40:22.550 --> 00:40:25.945 donde el hombre tiene esta capacidad económica 882 00:40:25.995 --> 00:40:27.310 de proveer algo así. 883 00:40:27.750 --> 00:40:30.250 Entonces, estamos hablando de algo, pero. 884 00:40:31.340 --> 00:40:36.135 Me parece que hay hoy una disputa muy grande en la sociedad 885 00:40:36.185 --> 00:40:40.760 para que no se hagan esos cambios y se retrocedan los puntos. 886 00:40:40.880 --> 00:40:42.915 No sé si esto es parte de tu análisis, 887 00:40:42.965 --> 00:40:43.855 de tu estudio también. 888 00:40:43.905 --> 00:40:45.515 No, pero precisamente creo que es importante 889 00:40:45.565 --> 00:40:49.560 porque creo que la evidencia empírica ayuda a veces a combatir. 890 00:40:50.630 --> 00:40:52.010 Discursos y narrativas, 891 00:40:52.110 --> 00:40:56.105 bueno, no sé si se me oía, que digo que precisamente yo soy una persona 892 00:40:56.155 --> 00:41:00.305 que a mí me gustan los datos y me gusta basarme en algo objetivo 893 00:41:00.355 --> 00:41:03.585 y precisamente creo que este tipo de estudios 894 00:41:03.635 --> 00:41:06.290 y este tipo de narrativas combaten hasta cierto punto. 895 00:41:06.700 --> 00:41:09.360 El contraargumento. 896 00:41:09.800 --> 00:41:13.455 Evidentemente es una cuestión personal, si trabajas o no trabajas, 897 00:41:13.505 --> 00:41:17.615 pero creo que como instituciones públicas debe combatirse 898 00:41:17.665 --> 00:41:18.940 y debe enfrentarse. 899 00:41:19.040 --> 00:41:21.429 Y es algo que está creciendo mucho, como bien dices. 900 00:41:21.480 --> 00:41:23.480 Y con esto creo que ya terminamos, ¿verdad?