DOI: http://dx.doi.org/10.19137/pys-2024-310204

Esta obra está bajo una Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional

Feminidad del riesgo de Pobreza y Pobreza extrema en la Argentina

Femininity of the Risk of Poverty and Extreme Poverty in Argentina

Malena Monteverde  

Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas, Universidad Nacional de Córdoba, Centro de Investigaciones y Estudios sobre Cultura y Sociedad, Argentina. Entidad de las Naciones Unidas para la Igualdad de Género y el Empoderamiento de las Mujeres, Argentina. mmonteverde@conicet.gov.ar

Hilario Ferrea  

Ministerio de Economía de la provincia de Buenos Aires, Dirección Provincial de Estadística, Departamento de Análisis de las Estadísticas Sociales, Argentina. hferrea@estadistica.ec.gba.gov.ar

Mailén García  

Universidad Nacional de Buenos Aires y Universidad Nacional de Mar del Plata, Argentina. garciamailena@gmail.com

Resumen

El objetivo del presente artículo es cuantificar la feminidad de la pobreza y pobreza extrema monetarias en Argentina en 2022, y analizar los determinantes relacionados con las desigualdades de género en el mercado laboral. Para el año 2022, el índice de feminidad de la pobreza era de 116 y el de pobreza extrema de 120. Cuando se analiza qué pasaría si las mujeres debieran afrontar los gastos de las canastas básicas con ingresos propios se observa que las brechas de género se profundizan. Esto refleja una mayor vulnerabilidad de las mujeres debido a las desigualdades en el mercado laboral.

Palabras clave: pobreza; pobreza extrema; feminidad; Argentina; brechas; género

Abstract

The aim of this article is to quantify the femininity of monetary poverty and extreme poverty in Argentina in 2022 and to analyze the determinants related to gender inequalities in the labor market. In 2022, the femininity index for poverty was 116, while it was 120 in the case of indigence. When analyzing what would happen if women had to cover the costs of basic food baskets with their own income, it becomes evident that gender gaps widen. This reflects women’s greater vulnerability due to inequalities in the labor market.

Keywords: poverty; indigence; femininity; Argentina; gaps; gender

Introducción^[1]

La pobreza es uno de los problemas de raigambre social que mayor complejidad analítica y práctica reviste. Las manifestaciones empíricas y su desarrollo están asociadas a contextos históricos específicos y a las particularidades de cada universo social. Sin embargo, y pese a su diversidad, sabemos que el fenómeno de la pobreza se encuentra especialmente atravesado por las condiciones de educación y de salud, en virtud de la literatura clásica sobre la materia. Adicionalmente, en las últimas décadas, los estudios han desarrollado un énfasis cada vez mayor en el análisis de sus determinantes desde una perspectiva de género: ¿qué patrones podemos encontrar si desagregamos el fenómeno en razón del género?

El concepto de pobreza tiene un carácter polisémico. Paul Spicker (2007) señala la coexistencia de once definiciones que refieren al fenómeno de la pobreza. Tanto las necesidades básicas insatisfechas (Comisión Económica para América Latina [CEPAL], 2018), la privación de un nivel de vida garantizado por el andamiaje jurídico-normativo de cada Estado (Ravallion, 2003; Dirección Provincial de Estadística de la provincia de Buenos Aires, 2010; Mancini, 2018) o la falta de acceso a un determinado umbral socialmente valioso o definido estadísticamente, son indicadores de este fenómeno (Townsend, 2007).

Para la medición de la pobreza, encontramos dos grandes tipos de métodos: por un lado, los métodos “por ingresos” que miden el ingreso monetario para calcular un aproximado de acceso a determinado nivel de vida (Feres y Mancero, 2001; CEPAL, 2018); por otro, los métodos “directos” examinan si los hogares y sus integrantes acceden efectivamente a tales recursos o satisfactores de necesidades. Si bien el primer tipo de método (por ingresos) ha sido objeto de debates (Eguía, 2017; Bonfiglio et al., 2019; Gasparini et al., 2019; Zack et al., 2020), es la manera en que se mide el fenómeno (de pobreza y pobreza extrema) en las estadísticas oficiales de la Argentina, y se vincula de forma más directa con las brechas de ingresos, ampliamente utilizadas en los estudios sobre desigualdad de género a nivel internacional.  

La perspectiva de género ingresa en las discusiones sobre brechas de ingresos proponiendo considerar los múltiples papeles que desempeñan los varones y las mujeres en el hogar, en el mercado de trabajo y en la sociedad. También, se incorporan factores como la edad y la etnia que se interrelacionan con el género (Clert, 1998). Tal como señala Corina Rodríguez Enríquez (2021), la cuestión del empleo como horizonte emancipador para las mujeres está vinculada a sociedades donde la “no participación laboral implica el no acceso a un ingreso monetario, con la consecuencia directa de la generación de vínculos personales de dependencia económica, y/o de condiciones materiales de vida pobres, y eventualmente, la dependencia de la asistencia del Estado”. (Rodríguez Enríquez, 2021, p. 30)

El reconocimiento de la igualdad entre varones y mujeres como un derecho humano no es nuevo. De hecho, la igualdad de género se incorporó al derecho internacional de los derechos humanos mediante la Declaración Universal de Derechos Humanos adoptada por la Asamblea General de las Naciones Unidas el 10 de diciembre de 1948.

La importancia de eliminar las desigualdades y todo tipo de discriminación contra las mujeres de manera específica fue ganando fuerza en la agenda internacional de los derechos humanos, y es el día de hoy que la igualdad de género constituye uno de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la Agenda 2030, lo cual resulta clave para el impulso de políticas de Estado y la movilización de recursos en este sentido.  

Los primeros dos ODS de la Agenda 2030 de las Naciones Unidas son: ODS 1- Poner fin a la pobreza en todas sus formas y en todo el mundo; y ODS 2- Poner fin al hambre, lograr la seguridad alimentaria y la mejora de la nutrición.^[2] Por su parte el ODS 5, establece de manera específica lograr la igualdad entre los géneros y empoderar a todas las mujeres y las niñas, objetivo este último que además es transversal a las temáticas específicas de los restantes ODS, tal como se reconoce en los documentos de monitoreo de la agenda de género global y regional (Organización de Naciones Unidas [ONU] - Mujeres y División de Estadística del Departamento de Asuntos Económicos y Sociales de las Naciones Unidas, 2023; CEPAL/ONU-Mujeres, 2024).

Es decir, se trata de objetivos centrales reconocidos en la agenda internacional más importante a la cual la Argentina, y la mayor parte de los países del mundo, se encuentra adherida y sobre los cuales resulta especialmente oportuno dar cuenta de la situación actual ya que nos encontramos a mitad del período del cumplimiento de la Agenda 2030.

En un documento reciente sobre el progreso de la situación de las mujeres en América Latina y el Caribe (ALC) es posible observar avances, pero también la elevada desigualdad que persiste entre varones y mujeres (CEPAL/ONU-Mujeres, 2024).

A su vez, en un documento del año 2017 sobre la situación de las mujeres en la región, se documentan los llamados techos de cristal (acceso de género desigual a cargos jerárquicos), escaleras rotas (mayor dificultad de las mujeres en la continuidad profesional y gradual ascenso) y pisos pegajosos (posibilidad desigual entre varones y mujeres de iniciar trayectorias laborales) que permiten explicar las brechas de género en ingresos y los mayores riesgos relativos de pobreza entre las mujeres de ALC. (ONU-Mujeres, 2017).    

Es posible distinguir dos tipos de trabajos en los que se analiza la pobreza desde una perspectiva de género: los que estudian las trayectorias temporales en las brechas de género y buscan evaluar si las mismas están aumentando en el tiempo (feminización de la pobreza), y los que analizan las diferencias en los niveles de pobreza entre varones y mujeres en un determinado momento, ya sea en términos de brechas absolutas, índice de feminidad (cantidad de mujeres pobres cada 100 varones en dicha condición), o en términos de brechas en las prevalencias o tasas de recuento (feminidad de la pobreza).

Si bien hay estudios que utilizan el término de feminización de la pobreza como la mayor incidencia de la condición de pobreza entre las mujeres, los mismos causan una confusión metodológica (Medeiros y Costa, 2008). De ahí que en este estudio utilizamos el término feminidad, que proviene del índice de feminidad utilizado por la CEPAL que muestra la relación de mujeres por cada 100 varones en condición de pobreza en cada momento.      

De acuerdo con estudios a nivel regional, la relación entre la cantidad de mujeres y varones pobres medida a través del índice de feminidad estaría aumentando, lo que sugiere una feminización del fenómeno (CEPAL, 2021), aun cuando las tasas de pobreza se estarían reduciendo en América Latina (entre 2000 y 2019).

Los indicadores más recientes (para 2022) para ALC muestran que la proporción de varones de 15 años y más sin ingresos propios es menor al 10%, mientras que entre las mujeres llega al 25%. Por su parte, la tasa de participación en el mercado laboral de los varones en la región es del 74% contra el 52% de las mujeres, aun cuando las mujeres cuentan con un promedio de años de educación más alto (10,2 años y 9,9 años respectivamente). A la vez, las mujeres de ALC dedican tres veces más tiempo que los varones al trabajo doméstico y de cuidados no remunerados (CEPAL/ONU-Mujeres, 2024).    

¿Cómo se traduce todo lo anterior en términos de brechas de ingreso y pobreza en ALC?  En un ingreso laboral medio 83% mayor en varones que en mujeres, y en índices de feminidad de la pobreza y pobreza extrema de 118 y 120 respectivamente. Es decir, por cada 100 varones pobres hay 118 mujeres en esa situación, y de cada 100 varones cuyos ingresos no son suficientes para comprar una canasta básica de alimentos hay 120 mujeres (CEPAL/ONU-Mujeres, 2024).

En un artículo reciente, Jorge Paz (2022) realiza estimaciones para 16 países de América Latina tomando dos trienios 2008-2010 y 2017-2019, con el fin de ofrecer evidencia sobre la evolución temporal del fenómeno (la feminización de la pobreza) en los países de la región. Para ello, el autor realiza mediciones de pobreza monetaria basadas en las líneas de pobreza de la CEPAL (2018).

Entre los resultados que se destacan de la investigación se encuentran: (1) en las dos rondas (2008-2010 y 2017-2019) y bajo todas las formas de cálculo, se observan brechas de pobreza entre varones y mujeres que dan cuenta de la mayor vulnerabilidad de las mujeres ante este fenómeno: feminidad de la pobreza; (2) si bien las brechas siempre son positivas (mayores tasas de recuento de pobreza entre las mujeres), se observa una reducción entre la ronda 1 y la 2: desfeminización de la pobreza; (3) las brechas serían mucho mayores cuando se mide el fenómeno a partir de los ingresos individuales de las personas adultas, en contraste con la medición basada en los ingresos familiares.

Por otra parte, en un trabajo titulado Poverty and gender in Latin America: how far can income-based measures go? Verónica Amarante et al. (2021) analizan cómo se acentúa la brecha de género en la pobreza monetaria –también basada en las líneas de pobreza de CEPAL (2018)– cuando se calcula la pobreza masculina y femenina considerando solo sus ingresos del trabajo, de forma tal de identificar como pobres a quienes quedan en esta condición si vivieran solos.

Ambos trabajos, el de Paz (2022) y el de Amarante y colegas (2021), encuentran un aumento en las brechas de pobreza entre mujeres y varones cuando se utilizan los ingresos individuales, lo que evidencia el riesgo de pobreza potencial adicional de las mujeres en caso de tener que hacer frente a una canasta de consumo con ingresos propios. Dicho fenómeno se analiza con más detalle para la Argentina en el presente estudio, de acuerdo con la metodología que se detalla en la siguiente sección.

En este sentido, el objetivo del presente artículo es estudiar la probabilidad de estar en situación de pobreza monetaria o pobreza monetaria extrema según el sexo de la persona, sobre la base de las líneas de pobreza y pobreza extrema oficiales de la Argentina, y analizar en qué medida las condiciones de la participación en el mercado laboral de las mujeres imprimen un mayor riesgo de caer en esta condición.  

Las hipótesis que guían este trabajo son: (1) las mujeres tienen mayor probabilidad de encontrarse en situación de pobreza y pobreza extrema en Argentina que los varones, aun cuando se controla por factores de confusión de la relación; y (2) el riesgo de pobreza y pobreza extrema entre las mujeres se incrementa aún más cuando se controla por las desigualdades de género en el mercado laboral específicamente.

La metodología utilizada busca cuantificar, mediante estimación de indicadores simples y de modelos logísticos (para variables dicotómicas), las brechas de género de la situación de pobreza y pobreza extrema. Asimismo, mide los ratios de probabilidad (odds ratios) de la variable sexo y de covariables de interés en la relación. En este sentido, se considera pertinente aclarar que este trabajo se lleva a cabo con la información disponible y, por lo tanto, se reconocen limitaciones para indagar fenómenos que incidan en la pobreza, como podrían ser las horas destinadas a las tareas de cuidado y al trabajo en el hogar, y/o la discriminación basada en cuestiones étnico-raciales o por orientación sexual e identidad de género, entre otras.

La siguiente sección, describe las fuentes y desarrolla la metodología utilizada. Seguido de ello, se presentan los resultados descriptivos y de la modelización de la probabilidad de las condiciones de pobreza y pobreza extrema tomando el concepto habitual de medición de la pobreza (a partir del ingreso familiar por adulto equivalente) como el concepto teórico (utilizando el ingreso individual total y el ingreso laboral) a los fines de evaluar los cambios que ocurrirían en las brechas entre varones y mujeres, en un escenario hipotético en el que los mismos deben comprar las canastas básicas y de alimentos con sus ingresos individuales. A partir de estos modelos, se analizan una serie de variables relevantes a la hora de explicar el riesgo de pobreza y pobreza extrema entre las mujeres y los varones. Por último, se discuten los resultados y se analizan los factores relacionados con el género que afectan el riesgo potencial de pobreza y pobreza extrema de manera desigual para las mujeres.

Fuentes y métodos

La base de microdatos utilizada corresponde a la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) del año 2022 (última anual disponible al momento de realizarse la investigación), compuesta por los registros de los cuatro trimestres del año. En total, la base contiene 198.097 observaciones que representan a 29.170.890 habitantes de los centros urbanos más poblados del país. La EPH es una encuesta representativa de la población argentina de todas las edades que se realiza en 31 aglomerados urbanos, que representan aproximadamente el 70% de la población urbana del país.

Dicha fuente brinda información amplia sobre mercado de trabajo, ingresos, características de la vivienda, del hogar, características socio demográficas de los miembros del hogar que incluyen el sexo, variable esta última que se utiliza como proxy del género para el presente estudio.

En Argentina, se utilizan dos umbrales para medir la pobreza por ingresos: la línea de indigencia, que establece el nivel de pobreza extrema y se centra únicamente en el acceso a los alimentos, y la línea de pobreza, que considera además otros bienes y servicios esenciales.

Para establecer la primera, se utiliza la Canasta Básica Alimentaria (CBA), que define la norma calórica y nutricional mínima a partir de los hábitos y pautas de consumo observados en la Encuesta de Gastos de los Hogares (ENGHo) en la población de referencia, conformada por los hogares ubicados entre los percentiles 29 a 48 de la distribución de ingresos netos de alquiler (Instituto Nacional de Estadística y Censos de la República Argentina [INDEC], 2016). Adicionalmente, para determinar la línea de pobreza se utiliza la Canasta Básica Total (CBT), que se construye considerando tanto los hábitos de consumo alimentario como no alimentario de la población de referencia. Su cálculo implica multiplicar la CBA por el cociente entre gastos alimentarios y los gastos totales de la población de referencia.

Como paso previo al análisis descriptivo y a la estimación de los modelos para cuantificar la probabilidad de que una persona se encuentre en condición de pobreza o pobreza extrema, se crean las variables necesarias para el análisis. Para identificar la condición de "Pobreza" y "Pobreza Extrema", primero se crea la variable "adulto equivalente", con el propósito de ajustar el tamaño del hogar según la composición de género y edad de sus miembros. Al asignar diferentes pesos a los adultos y niños en el hogar, la variable refleja sus diferentes necesidades de consumo. Luego se calcula el nivel de ingreso familiar por adulto equivalente (ingreso total familiar/suma de adultos equivalentes) para compararlo con la línea de pobreza o extrema pobreza en cada uno de los periodos y regiones. Al comparar el ingreso familiar por adulto equivalente con las líneas de pobreza y de pobreza extrema establecidas, se confeccionan dos variables dummy para determinar las dos situaciones de pobreza a nivel de individuos.

Es importante aclarar aquí que, para el cálculo, la unidad de análisis inicial es el hogar ya que se considera el ingreso familiar (como se hace en los cálculos oficiales). Pero a la hora de medir tasas y brechas en este trabajo, la unidad de análisis son los individuos a los que se les asigna la condición según vivan en un hogar en situación de pobreza o pobreza extrema, ya que el objetivo es comparar tales tasas y brechas con mediciones teóricas cuya unidad de análisis son los individuos (sobre la base de los ingresos y las canastas individuales, como se explica más adelante).

Para el análisis de la educación, se crean cuatro variables dicotómicas que representan los siguientes niveles de instrucción: “Nivel educativo bajo” en la que se incluyen las personas que alcanzaron hasta primaria completa como máximo (e incluye la educación especial); “Nivel educativo medio” incluye hasta secundaria completa; “Nivel educativo alto” incluye a las personas que alcanzaron hasta educación terciaria o universitaria completa; y “Nivel educativo muy alto” incluye a los que tienen algún posgrado universitario.

Se busca medir la existencia o no de una probabilidad diferencial de la situación de pobreza o pobreza extrema entre varones y mujeres y evaluar qué variables pueden incidir en esa relación de manera general, y en particular, evaluar la incidencia de las inequidades de género presentes en el mercado de trabajo.

La metodología del cálculo de pobreza habitual en nuestro país es la del método de “línea de pobreza” basada en el enfoque del ingreso, el cual considera el ingreso familiar ajustado por la unidad de adulto equivalente y lo compara con los valores de las canastas respectivas para determinar la condición de pobreza (si se utiliza el valor de la CBT), o la de pobreza extrema (si se utiliza el valor de la CBA). Por tanto, esta medición de la condición de pobreza y pobreza extrema de los individuos no solo depende de los ingresos propios sino de los ingresos del resto de los miembros del hogar. Esto atenúa los efectos de las inequidades presentes en el mercado laboral asociadas a las características individuales que incluyen el género.

Es relevante notar, que otra limitación de la metodología habitual de “línea de pobreza” es que supone: i) que mediante el ingreso se cubren todas las necesidades materiales del hogar; ii) que la distribución del ingreso dentro del hogar es equitativa entre los distintos miembros; y iii) que los ingresos del hogar se ejercen con igual eficiencia independiente del sexo del jefe del hogar. Dichas simplificaciones y generalizaciones no siempre se ajustan a la realidad, pero exceden la posibilidad de estudio del presente trabajo.

En este estudio, nos centramos en un ejercicio que consiste en calcular lo que denominamos condición de pobreza y pobreza extrema “teóricas” sobre la base de los ingresos individuales totales e ingresos individuales laborales, entendiendo que dichos ingresos permiten dar mejor cuenta de las inequidades de género presentes en la distribución de trabajos no remunerados y remunerados entre varones y mujeres, y de cómo ello puede incidir en el riesgo potencial de las condiciones de pobreza y pobreza extrema.

Una vez calculadas las variables que permiten identificar las condiciones de pobreza y pobreza extrema tanto para el concepto habitual (ingreso familiar por adulto equivalente) como teóricos (ingreso total individual e ingreso laboral) se calculan las brechas entre varones y mujeres y se comparan las diferencias observadas entre los dos conceptos (habitual y teórico). Cabe aclarar que en ambos casos (habitual y teórico) la unidad de análisis son los individuos.

Posteriormente, para analizar qué variables relacionadas con la participación en el mercado laboral tendrían mayor incidencia en el riesgo de pobreza y pobreza extrema, se estiman modelos logísticos (para variables dicotómicas) de la probabilidad de ocurrencia de un evento, en este caso la situación de pobreza y pobreza extrema, y se cuantifican los ratios de probabilidad (odds ratios) de la variable sexo y de covariables de interés relacionadas con el mercado de trabajo, controlando por posibles efectos de confusión (edad, nivel educativo medido según se explica anteriormente). Dado que el foco es la incidencia de las condiciones de participación en el mercado laboral, se trabaja con un universo de personas que ha terminado sus estudios con mayor frecuencia y se encuentran activos, los cuales se encuentran en el rango de 25 a 64 años de edad.

Se estiman seis modelos para la condición de pobreza y seis para la condición de pobreza extrema. Los primeros tres modelos buscan evaluar la chance (odd ratio) de las mujeres (respecto a los varones) de estar en condición de pobreza/pobreza extrema controlando únicamente por factores como la edad y el nivel educativo. Se controla por la edad y el nivel educativo, porque, como es ampliamente conocido, la composición de las poblaciones de varones y mujeres difieren en composición etaria (INDEC, 2023) y educativa, a la vez que son dos variables que afectan las condiciones de pobreza y pobreza extrema (como puede observarse en los resultados descriptivos y de los modelos más adelante). Si no se incluyeran dichas variables de control sus efectos quedarían parcial o totalmente recogidos en la variable “sexo” actuando como efectos de confusión.

El modelo 1 mide pobreza/pobreza extrema de acuerdo con el “Método Tradicional” (basado en el ingreso total familiar). El modelo 2 mide pobreza/pobreza extrema de acuerdo con el “Método Teórico: ingreso individual total”, que supone que cada individuo debe comprar la canasta con ingresos propios (individuales). Comparar los odds ratio de la variable “Sexo” del modelo 1 y el modelo 2 permite evaluar cómo cambia la chance de pobreza/pobreza extrema de las mujeres (respecto a los varones), si en vez de contar con los ingresos totales familiares (per cápita) contaran con sus ingresos individuales (totales). Por ejemplo, ¿cómo se interpretaría si el odd de la variable sexo del modelo 1 es igual a 1, y el odd del sexo del modelo 2 es 1,5? El valor igual a 1 significa que las mujeres y los varones tienen la misma chance de encontrarse en situación de pobreza/pobreza extrema, mientras que el odd de 1,5 significa que las mujeres tienen una chance un 50% mayor que los varones de encontrarse en dichas condiciones (pobreza/pobreza extrema). Por tanto, al comparar las diferencias de valores (supuestos) de los odds entre los dos modelos es posible indicar que la chance de pobreza/pobreza extrema de las mujeres aumenta en un 50% si las mismas tuvieran que comprar las canastas con ingresos individuales en vez de contar con los ingresos familiares.

El modelo 3, “Teórico: ingreso individual laboral”, también es teórico, pero en vez de utilizar los ingresos totales para los cálculos, considera solamente los ingresos laborales. En otras palabras, se trabaja únicamente con el universo de ocupados, lo cual permite “aislar” el efecto de la menor participación femenina en el mercado de trabajo, y cuantificar la chance de pobreza/pobreza extrema de este universo de mujeres seleccionado (respecto a sus pares varones). Este ejercicio permite evaluar en qué medida la efectiva participación de las mujeres en el mercado de trabajo remunerado es suficiente para evitar las brechas de género de pobreza/pobreza extrema.  

Posteriormente, una vez realizadas las comparaciones en los odds de la variable sexo entre los modelos 1, 2 y 3, se analiza qué ocurre con dichos odds si se incorporan en los modelos variables explicativas que potencialmente puedan incidir en la pobreza/pobreza extrema, y que simultáneamente están muy correlacionadas con el género como son: la presencia de niños/as en el hogar (como proxy del trabajo no remunerado y de cuidados), la condición de ama/o de casa, la cantidad de horas trabajadas y la condición de desocupación.

El criterio de selección de las variables explicativas efectivamente incluidas en los modelos fue doble: 1) recoger los factores ampliamente reconocidos por la literatura sobre división sexual del trabajo y trabajos no remunerados (que afectan la participación de las mujeres en el mercado laboral remunerado) y que afectan el riesgo de pobreza y/o pobreza extrema; y 2) un criterio empírico: verificar que la dirección y la correlación estadística de las variables corrobore su relevancia (porque sea estadísticamente significativa y/o afecte el comportamiento de variables relevantes). La presencia de niñas y/o niños en el hogar, así como la condición de ama de casa, son trabajos no remunerados mayoritariamente ejercidos por mujeres como se documenta ampliamente (véase, por ejemplo: Rodríguez Enríquez, 2021; INDEC, 2022). Al mismo tiempo, las Encuestas de Uso del Tiempo (ENUT) documentan la menor cantidad de horas trabajadas por parte de las mujeres en las ocupaciones remuneradas –véase, por ejemplo, los resultados de la última ENUT para la Argentina (INDEC, 2022)–. Por último, la condición de desocupación (estrechamente relacionada con la condición de pobreza y pobreza extrema, por sus efectos directos sobre la percepción de ingresos) también afecta desproporcionadamente más a las mujeres, lo cual se documenta en diversos estudios (Organización Internacional del Trabajo, 2018). Además, se probaron otras variables disponibles en la fuente de información (EPH), pero se descartaron por no comportarse como una aproximación a la carga de cuidados (como es la presencia de personas mayores) o por presentar muchos valores perdidos y restar mucha potencia a las estimaciones (como es la variable de jerarquía ocupacional).

El modelo 4 resulta de incorporar las cuatro variables antes descritas al modelo 1 (de medición de pobreza/pobreza extrema tradicional). El cambio observado en el odd ratio del sexo entre el modelo 1 y el 4, permite analizar en qué medida las diferencias de chances de pobreza/pobreza extrema entre varones y mujeres se explican por las 4 variables indicadas. Es decir, si el odd del sexo se reduce cuando se pasa del modelo 1 al modelo 4, es porque parte de la mayor chance de pobreza de las mujeres es debido en alguna medida a las variables anteriores: la presencia de niños/as en el hogar (como proxy del trabajo no remunerado y de cuidados), la condición de ama/o de casa, la cantidad de horas trabajadas y la condición de desocupación.

De forma similar, se incorporan las variables correspondientes en los modelos 2 y 3, dando lugar a los modelos 5 y 6.

Para pasar del modelo 2 al 5 se incorporan las variables: i) condición de ama/o de casa; ii) cantidad de horas trabajadas; y iii) condición de desocupación. En este caso no se considera la variable “presencia de niños/as en el hogar”, dado que los mismos no se tienen en cuenta para el ejercicio teórico de medición de pobreza/pobreza extrema.

Para pasar del modelo 3 al 6 se incorporan las variables: i) condición de ama/o de casa y ii) cantidad de horas trabajadas, las cuales se espera que medien en la relación, atenuando el efecto de la variable “sexo”. En este caso, no corresponde la condición de desocupación, porque justamente se trata del universo de ocupados y tampoco corresponde la variable “presencia de niños/as en el hogar”, por lo mismo que en el caso anterior.    

Resulta oportuno mencionar que para los cálculos y la estimación de los modelos se utiliza una base de datos anualizada (agregando las observaciones de los cuatro trimestres y ajustando los ponderadores) y no la base de un trimestre solamente, por dos razones: 1) permite tener representación en un período más amplio que tomando solo un trimestre (menor estacionalidad); 2) permite contar con un mayor número de observaciones, mejorando la robustez de las estimaciones de los modelos multivariados. Sin embargo, la anualización tiene un costo en términos de precisión de los desvíos (pero no de los promedios que son exactamente iguales), ya que por la forma en que está diseñada la muestra se repiten individuos. Por último, dos aclaraciones más al respecto. Las mediciones de pobreza oficiales de la Argentina utilizan bases semestralizadas que también tienen un grado de solapamiento, bajo el supuesto de asumir observaciones independientes por ser de diferentes periodos. En nuestro caso se decidió no corregir el solapamiento eliminando casos repetidos (corrección que tampoco se hace en las estimaciones oficiales) porque ello implica un costo, no solo en términos del número de observaciones sino también errores en los ponderadores.

Resultados

De acuerdo con estimaciones propias, basadas en los microdatos de la EPH disponibles anualmente para el 2022, los niveles de pobreza y pobreza extrema alcanzarían al 38% y al 9% de la población de Argentina respectivamente (31 aglomerados urbanos), y dichos valores serían del 34% y del 7% si se considera la población de 25 a 64 años.

En el Cuadro 1 se muestra una serie de descriptivos distinguiendo los resultados entre varones y mujeres de 25 a 64 años, el rango etario en el que se observa la mayor proporción de población activa considerando conjuntamente trabajos remunerados (ocupados y desocupados en el mercado laboral) como no remunerados (amas de casa). Allí, es posible observar que la condición de pobreza en el grupo de 25 a 64 años alcanzó a 2,3 millones de varones y a 2,6 millones de mujeres en 2022 en la Argentina. Dichas cifras representan tasas de incidencias de la pobreza superiores al 30%, con proporciones más elevadas en el universo femenino. Por su parte, el índice de feminidad de la pobreza resulta en 116, lo cual indica que de cada 100 varones en condición de pobreza hay 116 mujeres.

En el caso de la pobreza extrema, también se observan valores superiores entre las mujeres, tanto en valores absolutos de incidencia como en el índice de feminidad, que en este caso se eleva a 120. La distribución por nivel de instrucción muestra una mejor situación relativa de las mujeres: con mayor proporción de personas que alcanzaron niveles más altos de instrucción (entre las mujeres respecto a los varones), y proporción de mujeres levemente más bajos entre los de menor nivel.

Cuadro 1: Descriptivos: Pobreza, Pobreza extrema, Edad y Educación, según Sexo. Población de 25 a 64 años de Argentina, año 2022

Nota: Valores expandidos al total de la población correspondiente (utilizando la variable pondih como ponderador). La población sin ingresos propios hace referencia a ingresos a nivel de individuos y por todo concepto (salarios, ganancias, transferencias, jubilaciones, pensiones, ayudas del gobierno, seguros, etc.).

Fuente: Elaboración propia sobre la base de los microdatos de la Encuesta Permanente de Hogares de 2022 (INDEC, 2023).

Los descriptivos del Cuadro 1 muestran el fenómeno de la feminidad de la pobreza en las edades más activas laboralmente, tanto en términos absolutos como relativos, sobre la base de la metodología del cálculo de pobreza por ingresos habitual, la cual considera los ingresos totales per cápita del hogar y se los compara con los valores de las canastas adulto equivalente respectivos. Por tanto, esta medición de la condición de pobreza y pobreza extrema no solo depende de los ingresos propios sino de los ingresos del resto de los miembros del hogar, atenuando los efectos de las inequidades presentes en el mercado laboral asociadas a las características propias de los miembros del hogar incluyendo el género.

Es en este sentido que cabe preguntar, ¿cómo variarían las brechas de género de la pobreza y pobreza extrema entre varones y mujeres si cada uno tuviera que enfrentar los gastos de la CBA y la CBT (adulto equivalente) con ingresos propios?

A continuación, en el Cuadro 2, se presentan los cálculos del número, el índice de feminidad y el porcentaje de varones y mujeres en condición de pobreza y pobreza extrema, bajo el escenario teórico de que cada uno debe comprar la CBA y la CBT con ingresos propios (y no con el ingreso promedio del hogar). Los resultados de este ejercicio muestran el notable aumento en las brechas entre varones y mujeres tanto en la condición de pobreza como de pobreza extrema, que se traducen en incrementos en el Índice de Feminidad de la Pobreza de 116 (con el ingreso familiar por adulto equivalente) a 164 (con el ingreso total individual), y en el Índice de Feminidad de la pobreza extrema que pasaría de 120 (ingreso familiar por adulto equivalente) a 210 (ingreso total individual).

Cuadro 2: Indicadores de Pobreza y Pobreza extrema teóricas sobre la base del ingreso individual total (ingresos laborales y no laborales), según Sexo. Población de 25 a 64 años de Argentina, año 2022

Nota: Valores expandidos al total de la población correspondiente (utilizando la variable pondii como ponderador).

Fuente: Elaboración propia sobre la base de los microdatos de la Encuesta Permanente de Hogares de 2022 (INDEC, 2023).

En el siguiente cuadro (Cuadro 3), se presentan los indicadores de pobreza y pobreza extrema para varones y mujeres teóricos, sobre la base del ingreso laboral exclusivamente, para el universo de personas ocupadas en el rango etario de 25 a 64 años. Este nuevo ejercicio busca identificar los potenciales efectos diferenciales (de género) sobre el riesgo de pobreza y pobreza extrema asociados a las inequidades de ingresos relacionadas al tipo de trabajo y a los ingresos controlando por la tasa de participación (ya que se trata del universo de ocupados/as exclusivamente).

Bajo este escenario, es posible observar una reducción en las magnitudes absolutas y relativas de (riesgo) de pobreza y pobreza extrema tanto en varones como en mujeres, pero aun así con una feminidad del riesgo de ambas condiciones. Además, es notable que, aun tratándose de un universo seleccionado de ocupados, los porcentajes de pobreza y pobreza extrema teóricos siguen siendo importantes especialmente entre las mujeres: los ingresos laborales propios de las mujeres de 25 a 64 años no son suficientes para comprar una canasta básica en casi el 23% de los casos, y en un 8% ni siquiera alcanza para comprar una canasta básica de alimentos.

Cuadro 3: Indicadores de Pobreza y Pobreza extrema teóricas sobre la base del ingreso individual laboral, según Sexo. Población Ocupada de 25 a 64 años de Argentina, año 2022

Nota: Valores expandidos al total de la población correspondiente (utilizando la variable pondiio como ponderador).

Fuente: Elaboración propia sobre la base de los microdatos de la Encuesta Permanente de Hogares de 2022 (INDEC, 2023).

A continuación, se presentan las estimaciones de modelos que permiten analizar qué variables podrían ser las más relevantes a la hora de explicar el riesgo de pobreza y pobreza extrema, incluida la variable sexo, factores de control y otras variables explicativas especialmente relevantes para comprender la conexión entre sexo/género y pobreza/pobreza extrema. Para ello se consideran las variables habituales medidas por la EPH a saber: edad y educación (como controles) y las condiciones de ocupado/desocupado/ama de casa, horas trabajadas, presencia de niñas y/o niños en el hogar (como proxy de la carga de cuidados) y jerarquía ocupacional. En el caso de la variable jerarquía ocupacional, inicialmente se incluyó en los modelos, pero luego se descartó por la gran cantidad de casos perdidos (30% en el universo de análisis de las personas de 25 a 64 años).

Modelos de Pobreza y Pobreza extrema con controles (edad y educación): Modelos 1, 2 y 3

En primer lugar se estiman modelos logísticos para las condiciones de pobreza/pobreza extrema con la variable sexo y las variables de control solamente (edad y nivel educativo), para las medidas de pobreza/pobreza extrema tradicionales (basadas en los ingresos promedios per cápita de los hogares) y para las medidas de pobreza/pobreza extrema teóricas (basadas en los ingresos individuales totales y laborales exclusivamente), con el objeto de evaluar cómo cambian los odds ratio de la variable sexo, cuando cambian los ingresos considerados para la medición de la condición de pobreza/pobreza extrema.  

Este primer ejercicio permite visualizar que la chance de ser pobre entre las mujeres se incrementaría sensiblemente si ellas tuvieran que contar con sus ingresos propios en vez de los ingresos del hogar: esto es el resultado de que la medición tradicional de pobreza implica que las mujeres tienen una probabilidad relativa de ser pobres un 39% mayor a la de los varones (Cuadro 4, Modelo 1), mientras que bajo la medición teórica la misma es de 100% mayor (Cuadro 4, Modelo 2), controlando en todos los casos por la edad y el nivel educativo de los individuos. Por su parte, la chance de pobreza extrema (Cuadro 5) entre las mujeres se incrementaría aún más (de casi un 40% más del modelo tradicional, Modelo 1, a un 140% más en el modelo teórico, Modelo 2) en caso de tener que comprar una canasta de alimentos con ingresos propios (y no con los ingresos per cápita del hogar).

Si se consideran los ingresos individuales laborales, dentro del universo de personas ocupadas, también se observan aumentos en las chances de las mujeres de encontrarse en situación de pobreza o pobreza extrema respecto al modelo tradicional (Modelos 3, Cuadros 4 y 5), lo que sugiere que la posibilidad de participar en el mercado laboral formal no es suficiente protección para reducir la brecha de género en el riesgo de pobreza y pobreza extrema.  

El comportamiento de las variables de control edad y educación en los modelos nos muestran que la edad tiene un efecto no muy grande (con odds ratios muy cercanos a 1 aunque significativo (p values de 0,000), y la educación si presenta efectos protectores importantes: a mayor educación menor probabilidad relativa de ser pobre y pobre extremo. Así, para las personas con niveles educativos bajos (con primaria o menos) las chances de ser pobres o pobres extremos son cercanas al doble respecto a las personas con niveles educativos medios (personas con secundaria completa o incompleta), mientras que para las personas con niveles educativos altos (con terciario o universitario) o muy altos (posgrados) estas razones de probabilidad son mucho menores. Si bien estas conclusiones se mantienen para los dos conceptos de pobreza (tradicional y teórico), se observa una cierta reducción de los efectos en el caso de la medición de pobreza teórica (odds ratios un poco más cercanos a 1).

Modelos de Pobreza y Pobreza extrema con controles y variables explicativas

En el segundo grupo de modelos se incorporan las variables explicativas relacionadas con los trabajos remunerados y no remunerados (Modelos 4, 5 y 6). Lo primero que se observa es que todas las variables consideradas resultan estadísticamente significativas y con el efecto esperado. Es decir, un aumento en la probabilidad de la condición de pobreza y pobreza extrema relacionado con trabajos no remunerados como ser ama/o de casa, la presencia de niño/as en el hogar (como proxy de las tareas de cuidados) y la condición de desocupación (todas las variables con odds ratios mayores a 1) y una reducción en la probabilidad de pobreza y pobreza extrema con la mayor cantidad de horas de trabajo en el mercado formal (odd ratio menor a 1).

En el caso del modelo de pobreza/pobreza extrema tradicional (Modelo 4), se observa que efectivamente la presencia de niña/os en el hogar, ser desocupado y ser ama/o de casa incrementa la chance de ser pobres/pobre extremo de manera notable y la cantidad de horas de trabajo formal las reduce, aunque con un efecto no muy elevado.

Por su parte, ¿qué pasa con el modelo de pobreza teórico (Modelo 5) al incorporar las variables explicativas? En este caso la chance de ser pobre/pobre extremo siendo mujer desaparece (incluso se revierte), lo cual sugiere que gran parte del efecto del género está mediado por las variables explicativas incorporadas. Por otra parte, se observa que la mayor influencia proviene de la condición de ama/o de casa y de desocupada/o, y en menor medida a la cantidad de horas trabajadas. La presencia de niños no debe ser tenida en cuenta en este análisis, ya que para el cálculo de pobreza y pobreza extrema teóricos no son considerados.  

Cuadro 4: Modelos logísticos para la condición de pobreza. Población Activa de 25 a 64 años y más. Argentina año 2022

Fuente: Elaboración propia sobre la base de los microdatos de la Encuesta Permanente de Hogares de 2022 (INDEC, 2023).

Cuadro 5: Modelos logísticos para la condición de pobreza extrema. Población Activa de 25 a 64 años. Argentina año 2022

Fuente: Elaboración propia sobre la base de los microdatos de la Encuesta Permanente de Hogares de 2022 (INDEC, 2023).

Discusión y conclusiones

Este estudio busca profundizar el análisis de la feminidad de la pobreza en Argentina a partir de cuantificar la magnitud absoluta y relativa de mujeres en condiciones de pobreza y pobreza extrema según ingresos (respecto a los varones).

Las mediciones oficiales ya reflejan la feminidad de la problemática aun cuando, por la forma en que se realizan las mediciones de pobreza/pobreza extrema por ingreso, no capturan en toda su dimensión los riesgos de la situación de pobreza y pobreza extrema al que están expuestas las mujeres de la Argentina. Esto ocurre por las severas inequidades relacionadas con la distribución de los trabajos remunerados y no remunerados y a la desigual participación e ingresos en el mercado laboral entre varones y mujeres.  

Es por ello que, con el objetivo de reflejar tales riesgos, en el presente trabajo se realizó un ejercicio “teórico” que consistió en considerar los ingresos individuales (totales y laborales exclusivamente) de la población adulta en edades de mayor participación laboral (entre 25 y 64 años), y cuantificar la cantidad y proporción de individuos que no pueden acceder a las canastas que definen los umbrales de la metodología oficial (pobreza extrema y pobreza), con esos ingresos, distinguiendo entre varones y mujeres.

Cabe aclarar, que las mediciones que se denominan pobreza y pobreza extrema teóricas, sólo son un ejercicio con el propósito de visibilizar la vulnerabilidad adicional (a los riesgos de pobreza y pobreza extrema) al que están expuestas las mujeres, y no pretenden ser un contrafactual de cómo variarían los niveles de estas condiciones si se usan los ingresos individuales. Ya que la simple asignación de los ingresos individuales no es suficiente para medir el fenómeno por, al menos, dos razones: (1) fácticamente esos ingresos serían utilizados para consumo de otras personas (no solamente de quienes lo reciben); (2) las decisiones sobre la distribución del tiempo entre trabajos remunerados y no remunerados no son fijas y seguramente cambian con la reconfiguración de las familias.

En función de la conceptualización habitual de la pobreza, encontramos que el índice de feminidad es de 116, mientras que para el caso de pobreza extrema es de 120. Sin embargo, cuando se analiza qué pasaría si las mujeres debieran afrontar los gastos de las canastas básicas con ingresos propios, totales y de alimentos (ajustadas según el vector de referencia del adulto equivalente), mostramos que las brechas entre varones y mujeres tanto en la condición de pobreza como de pobreza extrema se profundizan, de 116 a 164 en el caso de la pobreza, y de 120 a 210 en el caso de la pobreza extrema. En términos probabilísticos, estos datos significan que las mujeres tendrían un 205% más de chances de ser pobres que los varones, y un 239% más de chances de ser pobres extremos.

Incluso tomando el universo de personas ocupadas en el rango etario de 25 a 64 años, a los fines de identificar los potenciales efectos diferenciales de género asociados a las inequidades de ingresos, pero controlando por la tasa de participación, observamos que el riesgo sigue feminizado (con índices de feminidad de 121 y 133 de pobreza y pobreza extrema, respectivamente), lo cual sugiere que las condiciones en las que participan las mujeres en el mercado de trabajo, cuando llegan a participar, no las protege contra la condición en la misma medida que a los varones. Es decir, las mujeres que participan en el mercado laboral remunerado ganan menos que sus pares varones, lo cual en parte podría deberse a: 1- en promedio participan menos tiempo en trabajos remunerados; 2- participan proporcionalmente más en ramas de actividad con remuneraciones más bajas; 3- participan menos en los cargos más altos y con mayores remuneraciones (techos de cristal); y/o 4- ganan menos por las mismas tareas en las mismas ramas, ajustado por las horas trabajadas.

El punto 1, relacionado con el tiempo que dedican las mujeres a los trabajos remunerados, lo discutimos más adelante, sobre la base de los resultados de la última ENUT (Encuesta Nacional de Uso del Tiempo) realizada el año 2021 en Argentina (INDEC, 2022).

Respecto al punto 2, existe evidencia que muestra una relación inversa entre la proporción de mujeres empleadas por rama de actividad y el ingreso promedio de esas ramas. Una fuente donde se puede observar claramente este fenómeno es el Sistema de Indicadores con Perspectiva de Género de la Provincia de Buenos Aires [SIPG-PBA],^[3] donde se presenta una gráfica que correlaciona los ingresos promedios por rama de actividad (en el eje y) y la participación de las mujeres en cada rama (eje x) desde el año 2016 a la actualidad. Allí es posible observar una recta de regresión con pendiente negativa de forma sostenida en el tiempo, indicando que a medida que aumenta la participación femenina en la rama de actividad, el ingreso promedio cae (Gobierno de la Provincia de Buenos Aires).^[4]

Jorge Paz (2023) presenta evidencia clara sobre la segregación por género del mercado laboral argentino y afirma que se “trata de una brecha de género importante porque, entre otras razones, las diferencias de inserción ocupacional explican buena parte de las disparidades de remuneraciones por género” (p. 37).

Respecto al punto 3, también existe evidencia empírica que documenta la existencia de techos de cristal en un amplio espectro de ámbitos laborales. El SIPG-PBA, muestra la distribución desigual a favor de los varones en los cargos de jerarquía y en las categorías ocupacionales de mayor rango, entre la población ocupada del sector privado^[5] y la existencia de techos de cristal en puestos de decisión y en participación política de las mujeres tanto en el poder ejecutivo, en el legislativo y en el judicial de la provincia de Buenos Aires.^[6]

Por su parte, la brecha salarial ajustada por horas trabajadas (punto 4) se discute un poco más adelante, aunque en el presente estudio no se profundiza en todos los ajustes para evaluar dicha brecha (horas trabajadas, rama, jerarquía y categoría ocupacional), lo cual sería objeto de otro estudio.

En otro orden, nuestro trabajo da cuenta de cómo la educación posee efectos protectores importantes para las condiciones de pobreza y pobreza extrema, pero también que ello no es suficiente para eliminar las desventajas que enfrentan las mujeres en Argentina dado que las mismas evidencian mayores credenciales educativas en la actualidad (como se muestra en el Cuadro 1) y aun así presentan mayores riesgos de encontrarse en situación de pobreza/pobreza extrema.

Adicionalmente, es de destacar el importante efecto que tienen la presencia de niñas/niños en el hogar, la cantidad de horas trabajadas, la condición de ama/amo de casa y de desocupado/da, tanto para el riesgo de pobreza como de pobreza extrema, al punto de revertir el efecto de la variable sexo (lo cual se evidencia cuando se comparan los modelos 1, 2 y 3 y los modelos 4, 5 y 6), lo cual sugiere que esas variables actúan como importantes mediadores entre el hecho de ser mujer/varón y el riesgo en la condición de pobreza y pobreza extrema.

Esto último es consistente con la evidencia empírica reciente. Entre los aportes más relevantes en la actualidad cabe destacar los de Claudia Goldin (premio nobel de economía en 2023), quien ha estudiado en profundidad y desde una perspectiva histórica las brechas de género en el mercado laboral, con resultados que, si bien se basan en Estados Unidos, reflejan regularidades extrapolables a muchos países e incluso podrían considerarse un piso (conservador) de las brechas efectivas que enfrentan las mujeres en sociedades más desiguales como las de América Latina.

Nuestro estudio da cuenta de la feminidad de la pobreza en la Argentina, una de las consecuencias más directas y graves de las brechas de género en el mercado laboral, tema minuciosamente analizado y documentado por el trabajo de Goldin. Los ejercicios teóricos muestran, además, que las brechas de género en el mercado laboral exponen a las mujeres a riesgos potenciales de pobreza y pobreza extrema más elevadas aún de lo que se visibiliza con las mediciones tradicionales.  

Los aportes de Goldin y colegas resultan fundamentales para comprender la dinámica, los determinantes y las causas que explican las brechas en el mercado de trabajo. A partir de sus hallazgos, es posible afirmar con mayor robustez que sí existen brechas salariales a favor de los varones, pero Goldin cuestiona a las narrativas populares que siguen culpando a la discriminación salarial cruda por tales brechas. En este sentido, la autora pone el énfasis en los roles de género e incorpora conceptos como la “penalidad de la maternidad”, el “precio de ser mujer” y el “premio de la paternidad”, tres factores en los que se pueden descomponer las “brechas de género parentales” y que dan cuenta de cómo las brechas salariales entre varones y mujeres se acentúan entre aquellos que tienen hijas/os (Goldin et al., 2022). Tales factores se relacionan con el efecto de las variables “presencia de niño/as en el hogar”, “ama/o de casa” y “horas trabajadas”, incorporadas en nuestros modelos.

   Según estimaciones propias (basadas igualmente en la EPH 2022), al comparar el ingreso laboral promedio (para todas las ramas de ocupación) entre varones y mujeres, podemos observar que, en Argentina, actualmente, existe una brecha salarial de género del 23% (a favor de los varones). Por su parte, si bien la brecha en los ingresos laborales ajustados por horas trabajadas se reduce al 3%, al estimar un modelo de regresión de los ingresos laborales por hora controlando por edad, el nivel educativo y la rama de actividad, se observa que las mujeres ganan menos (casi un 10% menos) y ese efecto es estadísticamente significativo.

En línea con lo anterior, un estudio reciente del Banco Interamericano de Desarrollo (BID) confirmó que las mujeres obtienen un salario por hora 23% menor que el de los varones en países de la región, aunque ellas tienen un mejor perfil laboral y mayor nivel de educación (Inter-American Development Bank [IDB], 2022).

Aun cuando la brecha de ingresos ajustada por horas trabajadas fuera baja, ¿es posible negar la existencia de brechas de género en ingresos y en el mercado laboral?  De acuerdo a la óptica más moderna y que sigue la “escuela” de Goldin la respuesta es no, dado que en gran parte el origen de las brechas se encuentra en factores determinantes de la propia posibilidad que tienen las mujeres de desarrollar su vida profesional (aun teniendo tantas o mayores credenciales educativas), lo cual resulta desigual por roles de género y como consecuencia de lo que ella llama “trabajos codiciosos”: aquellos que pagan más en función del número de horas trabajadas o de las horas trabajadas en momentos en que las mujeres no están disponibles (como las vacaciones y los fines de semana) porque sobre ellas recae el cuidado de la familia (Goldin, 2021).

La evidencia para la Argentina muestra que la presencia de hijas/os en edad preescolar reduce la probabilidad de las mujeres de trabajar en ramas y ocupaciones (formales) con mayor proporción de varones, a la vez que aquellas mujeres que trabajan en ramas y en ocupaciones más masculinizadas trabajan un número mayor de horas (Paz, 2023).

Los resultados de la Encuesta Nacional de Uso del Tiempo (ENUT) para el año 2021 (INDEC, 2022) ponen en evidencia la desigual distribución entre los trabajos remunerados y no remunerados que realizan los varones y las mujeres en la Argentina, lo cual incluye la distribución de las tareas de cuidados (a las que hace referencia Goldin).

De acuerdo a los resultados de la ENUT (véase Cuadro 1 en INDEC, 2022, p. 19):

i)        las mujeres participan en mayor proporción considerando el trabajo total (94,7% mujeres, 90,9% varones) y

ii)        ellas lo hacen más tiempo (9,20 horas mujeres y 8,38 horas varones);

iii)        pero los varones participan más (55,9% de varones y 37,7% de mujeres) y destinan más tiempo (9 horas varones y 7,3 horas mujeres) a los trabajos en la ocupación (trabajos remunerados),

iv)        mientras que las mujeres se dedican en mayor proporción (91,7% mujeres vs 75,1% varones) y más tiempo (6,3 horas ellas vs 3,4 horas los varones) a trabajos no remunerados;

v)        al mirar específicamente las tareas de cuidado, vemos que las mujeres participan en un 31,4% y entre las que las hacen, dedican en promedio seis horas al día. Mientras que entre el 20,3% de los varones que realizan este tipo de trabajos, lo hacen 3,3 horas al día.

Por otra parte, para dar cuenta de la situación de Argentina en el contexto regional y sobre la base de datos comparables de CEPAL (CEPALSTAST),^[7] es posible observar que:

1)        la brecha entre varones y mujeres sin ingresos propios es mayor para el promedio de ALC que para la Argentina: para el año 2022, en ALC el porcentaje de mujeres sin ingresos alcanzó al 25% (menos del 10% en el caso de los varones) y en Argentina el 15% de las mujeres (9% de varones);

2)        como contrapartida, el porcentaje de mujeres pobres sería mayor en Argentina que para el promedio de ALC: en 2022 el 30% de las mujeres en ALC se encontrarían en situación de pobreza (28% de los varones), y en Argentina esos valores serían del 34% para las mujeres (27% para los varones);

3)        sin embargo, la pobreza extrema sería menos elevada en la Argentina que en ALC, tanto para los varones como para las mujeres: en ALC la pobreza extrema habría alcanzado al 11% de los varones y las mujeres, y en Argentina menos de la mitad (5% de mujeres y 3% de varones).

Es importante mencionar que para el cálculo de ingresos propios de estas mediciones se incluye un amplio rango de ingresos: salarios, ganancias por actividades independientes, jubilaciones, transferencias y compensaciones del gobierno. Resultaría interesante analizar las diferencias en el tipo de ingresos entre los países y en particular la incidencia de las compensaciones de los gobiernos para atenuar o reducir la pobreza y la pobreza extrema especialmente, lo cual podría ser objeto de estudio en el futuro.

Finalmente, y a modo de síntesis, este estudio permitió profundizar en el análisis de las consecuencias que las desigualdades de género en el mercado laboral y en las tareas no remuneradas producen en un fenómeno tan importante como es la condición de pobreza y pobreza extrema. En este último apartado discutimos los aspectos relacionados con los determinantes y las causas de este fenómeno, sobre la base de los resultados de otros estudios y otras fuentes de información.      

Dado que es esperable que los resultados de este tipo de análisis sean muy sensibles al modo de organización al interior del hogar, sería interesante hacer estudios similares en otras poblaciones para comparar los resultados. También se reconoce la utilidad de avanzar con estudios que den cuenta de la evolución del fenómeno en el tiempo, para evaluar la existencia de un proceso de feminización de la pobreza y sus factores asociados, lo cual se espera abordar en un estudio posterior.  

Además, sería muy importante poder avanzar en el futuro con estimaciones más completas, a partir de incorporar un universo más amplio de variables a los modelos para lo cual resulta clave contar con bases de microdatos específicamente diseñadas para realizar análisis con perspectiva de género. En este sentido, otra gran deuda pendiente es incorporar variables destinadas a identificar el género de manera más amplia y profunda, con categorías más detalladas y desde una perspectiva no binaria, y que tengan en cuenta un aspecto muy relacionado y central en la identificación de condiciones de desigualdad y discriminación en el mercado laboral (entre otros) como es la orientación sexual.                

Referencias

Amarante, V. Colacce, M. y Scalese F. (2021). Poverty and gender in Latin America: how far can income-based measures go?  Journal of International Development, 34 (1), 109–129. https://doi.org/10.1002/jid.3584

Bonfiglio, J. I., Vera, J. y Salvia, A. (Coords.) (2019). Pobreza monetaria y vulnerabilidad de derechos. Inequidades de las condiciones materiales de vida en los hogares de la argentina urbana (2010-2018). Educa.

Clert, C. (1998). De la vulnerabilidad a la exclusión: género y conceptos de desventaja social.  En I. Arriagada y C. Torres (Eds.). Género y pobreza:  Nuevas dimensiones. ISIS Internacional, Ediciones de las Mujeres.

Comisión Económica para América Latina y el Caribe [CEPAL] (2018). Medición de la pobreza por ingresos: actualización metodológica y resultados. CEPAL.

Comisión Económica para América Latina y el Caribe [CEPAL] (2021). Panorama Social de América Latina, 2020. CEPAL.

Comisión Económica para América Latina y el Caribe [CEPAL]/Entidad de las Naciones Unidas para la Igualdad de Género y el Empoderamiento de las Mujeres [ONU-Mujeres] (2024). La Agenda 2030 para el Desarrollo Sostenible y la Agenda Regional de Género en América Latina y el Caribe: indicadores de género a 2023 CEPAL.

Dirección Provincial de Estadística de la provincia de Buenos Aires (2010). Métodos de medición de la pobreza: conceptos y aplicaciones en América Latina, Entrelíneas de la política económica, 26(4).

Eguía, A. (2017). Miradas sobre la pobreza en Argentina. Cuadernos de la Facultad de Humanidades y Ciencias Sociales - Universidad Nacional de Jujuy, (51), 71-83.

Feres, J. C. y Mancero, X. (2001). Enfoques para la medición de la pobreza: breve revisión de la literatura. Serie de estudios estadísticos y prospectivos de la Comisión Económica para América Latina y el Caribe, 4, 1-46.

Gasparini, L., Gluzmann, P. y Tornarolli, L. (2019). Pobreza Crónica en Datos de Corte Transversal: Estimaciones para Argentina. Documentos de Trabajo del Centro de Estudios Distributivos, Laborales y Sociales (CEDLAS), (252), 1-38.

Goldin, C. (2021). Career & Family: Women's Century-Long Journey toward Equity. Princeton University Press.

Goldin, C., Kerr, S. P. y Olivetti, C. (2022). When the Kids Grow Up: Women's Employment and Earnings across the Family Lifecycle. VOX Eu CEPR.

Instituto Nacional de Estadística y Censos [INDEC] (2016). La medición de la pobreza y la indigencia en la Argentina. Metodología INDEC, 22. ISBN 978-950-896-487-8

Instituto Nacional de Estadística y Censos [INDEC] (2022). Encuesta Nacional de Uso del Tiempo 2021. Resultados definitivos. ISBN 978-950-896-624-7.

Instituto Nacional de Estadística y Censos [INDEC] (2023). Encuesta Permanente de Hogares, Microdatos 2022.

Instituto Nacional de Estadística y Censos [INDEC] (2023). Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas 2022: resultados definitivos: indicadores demográficos por sexo y edad. Instituto Nacional de Estadística y Censos.

Inter-American Development Bank [IDB] (2022). Gender and diversity sector framework document. Recuperado de: https://www.iadb.org/es/quienes-somos/estrategia-institucional/politicas-sectoriales-y-documentos-marco-sectoriales    

Medeiros, M. y Costa, J. (2008). Is There a Feminization of Poverty in Latin America? World Development, 36 (1), pp. 115–127.

Mancini, F. (2018). La pobreza y el enfoque de derechos: algunas reflexiones teóricas. En G. Hernández, R. Aparicio y F. Mancini (Eds.) Pobreza y derechos sociales en México (pp. 29-81). Consejo Nacional de Evaluación de la Política de Desarrollo Social y Universidad Nacional Autónoma de México.

Organización de Naciones Unidas -Mujeres (2017). El progreso de las mujeres en américa latina y el Caribe 2017 transformar las economías para realizar los derechos. ONU-Mujeres.

ONU-Mujeres y División de Estadística del Departamento de Asuntos Económicos y Sociales de las Naciones Unidas (2023). El progreso en el cumplimiento de los objetivos de desarrollo sostenible. Panorama de género 2023. Recuperado de: https://www.unwomen.org/es/digital-library/publications/2023/09/progress-on-the-sustainable-development-goals-the-gender-snapshot-2023

Paz, J. (2022). Feminización de la pobreza en América Latina. Notas de Población, 114, 11-36.

Paz, J. (2023). Segregación por género en el mercado de trabajo argentino. La importancia de la segmentación laboral y otros factores asociados. Trabajo y Sociedad, 40 (24), 35-60. https://www.unse.edu.ar/trabajoysociedad/40%20C_Z%20PAZ%20JORGE.pdf

Ravallion, M. (2003). The debate on globalization, poverty and inequality: Why measurement matters, International Affairs, 79(4), 739–753. https://doi.org/10.1111/1468-2346.00334.

Rodríguez Enríquez, C. (2021). La articulación de las dinámicas productivas y reproductivas en las economías latinoamericanas. En V. N. Alonso, G. L. Marzonetto y C. Rodríguez Enríquez (Coords.) Heterogeneidad estructural y cuidados. Nudos persistentes de la desigualdad latinoamericana (pp. 17-34). Teseo.

Organización Internacional del Trabajo, 2018. La brecha de género en el empleo: ¿qué frena el avance de la mujer? https://www.ilo.org/infostories/es-ES/Stories/Employment/barriers-women#intro

Spicker, P. (2007). Definiciones de pobreza: doce grupos de significado. En P. Spicker, S. Álvarez y D. Gordon (Eds.) Pobreza: un glosario internacional.  Consejo Latinoamericano de Ciencias Sociales.

Townsend, P. (2007). Introducción a Grupo de Expertos en Estadísticas de Pobreza, Compendio de mejores prácticas en la medición de la pobreza. Grupo de Río.

Zack, G., Schteingart, D. y Favata F. (2020). Pobreza e indigencia en Argentina: construcción de una serie completa y metodológicamente homogénea. Sociedad y economía, (40), 69-98.

Notas