EDUCACIÓN O GÉNERO? Un estudio sobre las transiciones al...

XII Congreso Español de Sociología ¿EDUCACIÓN O GÉNERO?

Juan Ramón Jiménez-García Universitat Pompeu Fabra

¿EDUCACIÓN O GÉNERO? Un estudio sobre las transiciones al mercado laboral

en España del 2006 al 2016

Juan Ramón Jiménez García ([email protected])

RESUMEN1

El mercado laboral español ha sufrido grandes cambios en los últimos años caracterizado

por una presencia cada vez más numerosa de las mujeres entre las diferentes ocupaciones.

A pesar de estos avances, las desigualdades de género en el mercado de trabajo siguen

afectando notoriamente a las mujeres que están sobre-representadas en el trabajo a tiempo

parcial, en los contratos temporales y en las categorías laborales más bajas (Guner, Kaya

y Sanchez, 2014; Ministerio de Empleo y Seguridad Social, 2015). Esta investigación

analiza los comportamientos discriminatorios por motivos de género que puedan darse

por parte de los empleadores en la entrada de las personas al mercado laboral, conociendo

las características individuales y estructurales que determinan las transiciones del

desempleo al empleo a nivel individual. Para ello se ha recurrido a dos corpus teóricos

constituidos por la Teoría del Capital Humano (Becker, 1993; Huffman, 2013;

Nawakitphaitoon, 2014) y por las teorías de los prejuicios, estereotipos y discriminación

(Arrow, 1973a; Fiske, 1998). El supuesto de partida de la investigación es que con el

mismo nivel de Capital Humano, los hombres encontrarán realizarán en mayor

proporción que las mujeres un empleo, cuando realicen la transición del desempleo al

1 N. del A.: El presente borrador constituye el planteamiento del primer artículo de tesis que trata sobre

las barreras invisibles para la igualdad de género en el mercado laboral. En él pretendo analizar, de un

modo introductorio, a partir de los datos brindados por la Encuesta de Población Activa (INE, 2016) el

conjunto de transiciones del desempleo al empleo que se han dado en España desde el 2006 al 2016.

El principal objetivo es conocer los condicionantes individuales y estructura les que permiten que los

sujetos realicen dicha transición. Estas características fundamentales deben ser conocidas para

desarrollar los siguientes artículos que tengo planteado presentar a lo largo de mi formación

predoctoral, cuya ambición máxima es identificar el uso –si los hubiese– de estereotipos, conductas

discriminatorias y prejuicios l imitadores de las carreras laborales de las mujeres, que puedan darse

tanto en la entrada en el mercado laboral como en la promoción dentro de las organizaciones. Par a

ello, en este documento se proponen diferentes vías a debatir para poder dilucidar a nivel exploratorio

el conjunto de barreras diversas que actúan limitando las carreras laborales de la población activa en

España. Todos los comentarios, críticas y sugerencias serán bienvenidas, especialmente las que se

refieran a la parte metodológica.

mailto:[email protected]



empleo. Para la comprobación empírica se comparan, a partir la Encuesta de Población

Activa (INE, 2016), el conjunto de transiciones que se han dado del desempleo al empleo

en España del 2006 al 2016.

La técnica analítica seleccionada para el desarrollo empírico de la cuestión es la regresió n

(Jovell, 2014). De esta manera, mediante la construcción de generaciones ficticias, se

conocerán los patrones que influyen en la probabilidad de que un sujeto realice una

transición del desempleo al empleo en el mercado laboral en función de un conjunto de

variables contextuales, familiares e individuales.

Los resultados preliminares muestran cómo la gran recesión ha afectado negativamente

tanto a hombres y mujeres a la hora de encontrar un empleo, siendo ellas las que peores

condiciones tienen. Por otro lado, los resultados muestran cómo un mayor nivel educativo

en las mujeres, consigue reducir la brecha de género.



INTRODUCCIÓN

En 1933, Margarita Comas publicó en la revista de Pedagogía 2 “la coeducación de los

sexos”. Con esta obra se pretendía, tras realizar un estudio exploratorio, dar los primeros

pasos y los primeros argumentos científicos para acabar con la segregación sexual que se

daba entre niños y niñas en las escuelas españolas. La coeducación por entonces se

concebía como “la educación de niños y niñas (y también como es natural, de hombres y

mujeres jóvenes) reunidos desde la primera infancia, a la edad adulta, sin que ninguno

de los sexos sea segregado, aprendiendo muchas materias y compartiendo muchos

juegos en común” (Woods, 1919). Para Margarita, el primer paso para conseguir la

igualdad entre hombres y mujeres adultos, pasaba porque niños y niñas tuviesen las

mismas oportunidades escolares, y de esta forma pudiesen en su adultez tener, algún día,

los mismos trabajos y las mismas responsabilidades.

Casi 90 años más tarde, el sistema educativo español ha sido modificado por completo.

La segregación imperante durante los años 30 del pasado siglo apenas existe en las

edades escolares, y niños y niñas tienen3 a día de hoy las mismas oportunidades para

estudiar y formarse.

Sin embargo, tras décadas de lucha legal y cultural en pro de la igualdad de género

(Cotter, Hermsen y Vanneman, 2011), ¿podemos afirmar que hombres y mujeres tengan

las mismas oportunidades en el mercado de trabajo? ¿Han conseguido los avances en el

sistema educativo alterar los esquemas tradicionales de la división del trabajo y de las

ocupaciones en base a criterios sexuales? Con el objetivo de dar respuestas a estos

interrogantes surge esta investigación.

A modo preliminar, estos interrogantes iniciales podrían ser fácilmente respondidos, ya

que si nos fijamos en la realidad del mercado de trabajo, la respuesta parece ser clara: Las

mujeres en España están sobre-representadas en el trabajo a tiempo parcial, en los

2 La revista Pedagogía fundada en 1922 por Lorenzo Luzurriaga, constituyó el máximo reflejo

del movimiento pedagógico contemporáneo español.

3 En el Estado español aún se dan algunas escuelas subvencionadas públicamente, en las que se

sigue segregando a niños y niñas, aunque a día de hoy son minoría.



contratos temporales y en las categorías laborales más bajas (Ministerio de Empleo y

Seguridad Social, 2015). Además, perciben una media salarial muy inferior a la de los

hombres realizando la misma actividad (INE, 2011). Esta desigualdad supone el mayor

impedimento para que hombres y mujeres tengan las mismas ocupaciones, las mismas

oportunidades, los mismos salarios, el mismo prestigio y el mismo poder (Jarrel y

Stanley, 2004). Sin embargo, tras la irrupción de la Gran Recesión de 2008 parece ser que

el mercado de trabajo está cambiando. El acuciado desempleo ha afectado directamente a

la población masculina y al modelo del hombre como proveedor (Garrido y Gutiérrez,

2016), haciendo que por primera vez en la historia hombres y mujeres tengan casi las

mismas tasas de ocupación. Esta situación que puede parecer el inicio de un proceso de

cambio legal y cultural de la fuerza de trabajo en pro de la igualdad de género (Kane,

2000; Cech, 2013), merece ser estudiada.

El debate teórico de la cuestión ha sido ampliamente debatido, y las tesis que sostienen

que una mayor cualificación de las mujeres genera un aumento y mejora de la igualdad

de género (Becker, 1983) , choca frontalmente con aquellas que sostienen el

funcionamiento del mercado laboral mediante mecanismos de discriminación (Pager,

2009; Baert, 2007; Mastekaasa y Melson, 2014).Por ello es deber de la sociología

comprobar el papel que tienen actualmente los estudios y la formación los individuos

sobre sus capacidades para encontrar un empleo.

En esta investigación se pretende, mediante un armazón teórico que analice la

empleabilidad y las transiciones de hombres y mujeres al mercado laboral, conocer en

profundidad las singularidades del mercado de trabajo en España. El análisis empírico se

ha realizado mediante la Encuesta de Población Activa –EPA a partir de ahora– (INE,

2016). En él, gracias a la construcción de generaciones ficticias, se analizarán las

dinámicas durante los últimos diez años –2006-2016– , para así (1) medir y evaluar el

impacto del aumento educativo medio de las mujeres sobre los hombres en relación al

acceso al mercado laboral, y (2) examinar el impacto de la gran recesión sobre el

mercado de trabajo español. Gracias a perspectiva temporal de los datos y a las técnicas

de regresión logística propuestas para el análisis (Agresti, 1990; Jovell, 2014), se

pretenden analizar las asociaciones estadísticas a lo largo del tiempo y poder elaborar



modelos estadísticos que expliquen las probabilidades que tienen hombres y mujeres para

realizar una transición del desempleo al empleo, tanto antes, como después de la Gran

Recesión. De esta manera, será por tanto excluido del análisis el conjunto de

desigualdades que puedan darse en la promoción interna y en los sucesivos pasos que se

den después del acceso al mercado de trabajo.

La estructuración de este trabajo es la siguiente: Primero, se comenzará haciendo una

descripción de las características del mercado de trabajo en España; ulteriormente se

realizará un repaso de los diferentes derroteros teóricos que han sido expuestos desde las

Ciencias Económicas y la Sociología para explicar las transiciones laborales del

desempleo al empleo, así como las diferencias de género que se dan en el mercado

laboral; posteriormente será descrita la metodología y el conjunto de datos seleccionados

para el análisis empírico; finalmente, serán expuestos los resultados, las limitaciones del

estudio y la bibliografía.

EL MERCADO DE TRABAJO EN ESPAÑA

El mercado laboral español constituye uno de los más inestables de la Eurozona

(Caliendo, 2016). A diferencia de otros modelos de mercados de trabajo, en España el

número de empleos parece depender directamente del ciclo económico global. En épocas

de expansión económica consigue generar muchísimos empleos. Sin embargo, esta

situación choca con la dura realidad a la que se enfrenta el empleo en periodos de

recesión. Como muestran las series de la EPA(INE, 2016), en España el nivel de paro era

del 8% en el 2006, y actualmente se encuentra entre el 22-24%. Tasas que se encuentran

muy por encima de casi todos los países de la Eurozona, y que tras ocho años de recesión

económica, no parecen mostrar síntomas de mejora.

Esta inestabilidad, ha conseguido que desde el inicio de la gran recesión de 2008, se haya

transformado la complexión del mercado de trabajo, dejando actualmente una situación

en la que hombres y mujeres tienen casi las mismas tasas de ocupación.

Este hecho parece estar producido por un incremento de la implicación de las mujeres en

las esferas productivas (Halldén, Levanon y Kricheli-katz, 2015) y por el gran desempleo

que sobre todo ha castigado y castiga a la población masculina menos cualificada



(Garrido y Gutiérrez, 2016). No obstante, a estos posibles factores cabría sumarles el

posible impacto que ha podido tener la conocida como Ley de igualdad y el creciente

número de mujeres que consiguen alcanzar estudios universitarios.

Actualmente las mujeres están teniendo una representación cada vez más notoria en la

educación reglada. Concretamente como se puede apreciar, las mujeres constituyen en la

actualidad el 60% del total de egresados del sistema universitario. Sin embargo, a pesar

de que los niveles educativos entre hombres y mujeres se hayan igualado en los últimos

años (Ministerio de Educación, Cultura y Deporte, 2016), la segregación que se da entre

las diferentes ocupaciones sigue permaneciendo latente (Comisión Europea, 2015). De

las 169 ocupaciones analizadas según la Clasificación Nacional de Ocupaciones (INE,

2011) –a partir de ahora CNO – sólo 39 podrían considerarse como ocupaciones mixtas,

cantidad ínfima sobre las 99 ocupaciones masculinizadas y las 30 feminizadas 4. Esta

situación hace que se mantenga e incluso aumente la desigualdad entre hombres y

mujeres, ya que además de que las ocupaciones feminizadas son las que tienen peores

condiciones salariales, de oportunidades de promoción, autoridad y estatus (De Ruijter,

Van Doorne-Huiskes y Schippers, 2003; Abendroth et al., 2013), son las que están más

expuestas al estrés, la presión y a un esfuerzo mayor (Mastekaasa y Melson, 2014). A

esta desigualdad, se le suma la incompatibilidad que se da para conciliar de manera

responsable e igualitaria las obligaciones del mercado productivo y reproductivo.

Incompatibilidad que se ve sobre todo soportada mayoritariamente por las mujeres, que

debido a las responsabilidades familiares y al cuidado de personas –tanto de mayores

como de niños y niñas– se ven imposibilitadas para participar en el mercado de trabajoi.

Por ello, ante esta situación en la que cada vez más mujeres alcanzan una formación

reglada superior a la de sus coetáneos masculinos y mientras se mantienen los niveles de

segregación horizontal y vertical (Martín-Llaguno y Navarro-Beltrá, 2015; Comisión

Europea, 2015) cabe preguntarnos ¿tienen hombres y mujeres las mismas oportunidades

laborales?

4 información extraída a partir de los análisis descriptivos de la EPA desagregada a tres dígitos

del primer trimestre de 2016.



Debido a la amplitud de la cuestión y a las limitaciones impuestas por el tiempo, en esta

investigación no se van a analizar el conjunto de procesos presentes en el mercado laboral

para establecer una comparativa entre hombres y mujeres. En su lugar, se ha decidido

abordar (1) el conjunto de probabilidades que tiene una persona para realizar una

transición del desempleo al empleo. La justificación del problema a abordar reside, por

un lado en la realidad que cada vez más personas tienen en el mercado de trabajo en

España, en el que se ha normalizado el hecho de tener periodos de intermitencia entre el

empleo y el desempleo. Por otro lado, al analizar las transiciones del desempleo al

empleo, se intenta percibir el conjunto de mecanismos que se dan en la entrada al

mercado laboral y testar la vigencia de teorías como el Capital Humano (Becker, 1983), o

la discriminación (Becker, 1992; Arrow, 1972) en el acceso al mercado de trabajo en

España.

MARCO TEÓRICO E HIPÓTESIS

Actualmente el mercado de trabajo en España se encuentra en una situación en la que

hombres y mujeres, por primera vez, tienen casi las mismas tasas de empleo ii. Las

obligaciones de trabajo fuera del hogar se han convertido en una práctica habitual que

realizan tanto hombres como mujeres (González et al., 2015). Este efecto, acompañado

del incremento del número mujeres con estudios superiores, podría hacer pensar que

hombres y mujeres, actualmente ocupan los mismos puestos de trabajo. Sin embargo a

pesar de los avances que se han realizado en forma de políticas públicas en materia de

igualdad de género, la desigualdad y la segregación ocupacional de género parecen

características tenaces y persistentes en el mercado de trabajo (Lago, 2002; Comisión

Europea, 2015).

Entre el conjunto de explicaciones que hasta ahora se han dado para ilustrar las

diferencias de género en el mercado de trabajo, desde las Ciencias Sociales se ha

establecido una clasificación que analiza por un lado (1) a los demandantes de empleo –

empleadores– y por otro lado (2) a los ofertantes de empleo –empleados–5 . Dentro de

esta clasificación se dan diferentes derroteros teóricos.

5 Traducción del inglés de Demand-sidde y Supply-side.



1. EMPLEADORES.

Entre los diferentes procesos que explican las diferencias laborales entre hombres y

mujeres centrados en los demandantes de empleo–tanto a nivel institucional como a nivel

individual– se han esbozado algunos procesos coercitivos como la discriminación y la

exclusión (Podolny y Baron, 1997;Pager, 2005 y 2009 ; Cech, 2013 entre otros), y

finalmente, otros basados en las capacidades, conocimientos y experiencias que cada

individuo va alcanzando a lo largo de su vida (Rosebaum et al., 1990; Reskin, 1993;

Baert, 2013; Huffman, 2013, entre otros).

1.1. Capital Humano

El Capital Humano es un concepto utilizado para medir el factor productivo de un

determinado trabajador. Fue definido por primera vez por Kuznets y Friedman (1945), y

ampliamente desarrollado gracias a las contribuciones de Becker (1993) y de Mincer

(1962). Para todas estas variantes del concepto “el factor productivo se genera de manera

individual a partir del nivel de conocimientos, de la experiencia previa y de las

habilidades derivadas de la educación y de la experiencia laboral previas”

(Becker,1993). En una de sus definiciones seminales, el Capital Humano entiende que las

personas acumulan educación y experiencia laboral, como el resultado de una inversión

que afectará y definirá su salario y ocupación en un futuro (Ben-Porath, 1967). En este

sentido, “una acumulación agregada de capital humano generará crecimiento económico

agregado dentro de una organización, y una acumulación individual del mismo,

generará beneficios económicos para el sujeto “(Mincer, 1962:S27).

Desde su origen, debido su fácil aplicabilidad, este enfoque ha sido muy utilizado en las

Ciencias Económicas, para analizar y estudiar la productividad individual de los

trabajadores de una organización (Polavieja, 2008:2 y 3). Productividad, que en principio

se medía a partir del número medio de años de escolarización de cada trabajador

(Benhabib y Spiegel, 1994), y que cada vez con más frecuencia se calcula a partir del

nivel de estudios completados de cada trabajador (Serrano, 1996; Mora y Ruíz-Castillo,

2003).



En esta línea, cuanto mayor sea el nivel de formación de cada trabajador, mayor valor

añadido generará para la organización. De esta manera, para testar la vigencia de este

corpus teórico en el mercado de trabajo español se comprobarán empíricamente mediante

la EPA (series 2006-2016) las siguientes hipótesis analizando (1) las transiciones del

desempleo al empleo :

• H1 Nivel macro (transiciones): Al aumentar la educación media de la mujer en

relación al hombre, las mujeres tendrán más probabilidades de realizar una

transición del desempleo al empleo.

• H2 Nivel micro (transiciones): Hombres y mujeres controlando por capital

humano, realizarán transiciones al mercado laboral en la misma proporción.

Como puede observarse, en este sistema de hipótesis a comprobar, en contextos donde

hombres y mujeres tengan el mismo capital humano no se daría ningún tipo de

discriminación de género. Por el contrario, se produciría un mercado laboral dividido

en función de los estudios medios de las personas, quedando de esta manera, un mercado

laboral segregado por niveles educativos y no por género. Asimismo, en ese mismo

contexto, los empleos de calidad estarían destinados a aquellas personas más formadas y

de mayor edad.

1.2. Discriminación

Como anteriormente se reseñó, el modelo teórico del Capital Humano ha sido el más

utilizado desde las Ciencias Económicas para explicar el comportamiento de los

empleadores. Sin embargo, desde la Sociología, desde mediados de los ochenta se han

establecido diferentes modelos teóricos centrados sobre todo en la socialización y el

poder (Crompton y Harris 1997; 1998). Estos modelos explican mediante

interpretaciones socioculturales patriarcales las desigualdades de género que se dan tanto

a nivel salarial como de estatus. De acuerdo a estos modelos teóricos las diferencias de

género no son más que un producto de los procesos de socialización en los que se

transmiten valores sexuales específicos, orientaciones y estereotipos de acuerdo con los

roles tradicionales y desigualitarios de los hombres y las mujeres en sociedad



(Polavieja, 2008; Crompton y Harris 1997; 1998; England et al. 1994, 2000). Según este

corpus, el resultado de la aplicación de dichos valores es la discriminación.

El Movimiento Internacional Contra Todas las Formas de Discriminación y Racismo,

dependiente de la ONU(2014) define la discriminación como “toda distinción, exclusión,

restricción o preferencia basada en motivos de raza, color, orientación sexual, género,

origen nacional o étnico que tenga por objeto o resultado anular o menoscabar el

reconocimiento, goce o ejercicio, en condiciones de igualdad, de los derechos humanos y

las libertades fundamentales en las esferas política, económica , social, cultural o en

cualquier otra esfera de la vida pública.” (ONU, 2014). Dentro de esta categorización, el

trato desigual en el acceso y/o promoción laboral a mujeres y hombres basado en el

género, debe ser analizado como trato discriminatorio.

Desde la Ciencias Sociales, este trato asimétrico y discriminatorio que reciben hombres y

mujeres ha sido analizado desde dos grandes pilares teóricos formados por la

Discriminación Estadística (Arrow, 1972) y por el Modelo de Preferencia por la

Discriminación (Becker, 1993). Dentro de estas definiciones que van a ser expuestas a

continuación, la discriminación surge de la relación que se da entre al menos dos actores

– uno discriminador y otro discriminado – donde, independientemente de la motivación

que lleve al actor discriminador a tratar y excluir a un actor en detrimento de otro, el

resultado es la depreciación de un individuo por cuestiones subjetivas. En nuestro caso, al

estudiar la discriminación de género en el mercado laboral, nos centraremos en la

discriminación que puedan sufrir las mujeres por parte de los empleadores en el acceso

al mercado laboral (Bertrand, Chugh y Mullainathan, 2005: 96).

1.2.1 Discriminación Estadística

Desde este enfoque, se presupone que los procesos de selecc ión de personas de las

organizaciones se dan en un contexto de información imperfecta causado por la celeridad

de estos procedimientos. Durante los procesos de selección de una organización, los

empleadores discriminarán de manera racional en contra de aquellos grupos, que de

media, estén peor cualificados, sean menos responsables y menos comprometidos. Este



mecanismo se aplicará siempre que el coste de tener más información de los candidatos

sea muy elevado (Phelps, 1972). Según esta teoría, los empleadores categorizarán a los

candidatos en función de su grupo estadístico de pertenencia, por lo que asignará a las

mujeres jóvenes peores condiciones salariales y de status que a los hombres (Bertrand,

Goldin y Katz, 2009:3).

Este trato discriminatorio, se producirá por el llamado penalti de la maternidad. Castigo

que se atribuye a la discriminación basada en la asunción de que las mujeres son menos

competentes, están menos comprometidas con el trabajo que los hombres y son

económicamente menos rentables que los hombres (England, 1994 ;England et al., 1994)

, debido al cuidado que tienen que aportar a sus criaturas y al conjunto de

responsabilidades familiares6 (Anderson,Binder, and Krause 2002; Budig and England

2001;Glauber 2007; Waldfogel 1997, 1998).

1.2.2 Preferencia por la Discriminación

El Modelo de Preferencia por la Discriminación fue diseñado por el economista Gary

Becker (1961). En este armazón teórico se identifica a los empleados, consumidores y

trabajadores como las fuentes de la discriminación. Para el académico norteamericano la

discriminación se origina a través de mecanismos basados en prejuicios que se originan

desde la competición del mercado laboral, siendo éste el contexto donde con más

facilidad se produce la discriminación (Peoples y Heywood 2007:895). En esta línea

teórica, basada en los costes de oportunidad, se entiende la discriminación por parte del

empleador como el resultado generado a partir de las preferencias personales que estos

tienen sobre algunos individuos. Esta preferencia, basada en comportamientos de carácter

subjetivo, hace que el empleador entienda a los trabajadores, sobre los que tiene especial

parcialidad y predilección, como más útiles y productivos, aunque en realidad no lo sean.

De la misma forma, el empleador en este supuesto entenderá a los empleados a los que

discrimina, como inadecuados y contraproducentes para la organización. De esta manera

el empleador-discriminador no contratará, ni promocionará a aquellos trabajadores que

6 Véase en el anexo el gráfico 1 donde se muestran Las diferencias de género que se dan en el

mercado reproductivo



considere –a causa de sus prejuicios no razonados– menos eficientes, a no ser que el coste

salarial del trabajador discriminado sea mucho más bajo que los del resto que

desempeñen esta misma actividad. (Neumark, 1999).

Como puede observarse, aunque las motivaciones que llevan a discriminar sean

diferentes entre el modelo estadístico (Arrow, 1972) y el modelo de la preferencia por la

discriminación (Becker, 1961), el resultado final es el mismo. Dichas motivaciones muy

exploradas y debatidas en la literatura (Heckman y Siegelman ,1993; Heckman 1998;

Neumark 2012; Rodríguez y Rovira, 2016), desgraciadamente no pueden ser capturadas y

esclarecidas mediante los cuestionarios de la Encuesta de Población Activa. Por ello, en

esta investigación asumiendo dicha limitación, se analizarán el conjunto de

discriminaciones que puedan darse por parte de los empleadores sin hacer distinción entre

ellas.

Para testar la vigencia de la discriminación en el mercado de trabajo español se

comprobarán empíricamente mediante la EPA (series 2006-2016) las siguientes hipótesis:

• H1 (transiciones): Controlando por capital humano, las mujeres en edad fértil

(16-40 años), tendrán menos probabilidades de realizar una transición al mercado

laboral en comparación con sus coetáneos masculinos.

• H2 (transiciones): Controlando por capital humano, las mujeres en edad fértil

(16-40 años) y con cargas familiares, tendrán menos probabilidades de realizar

una transición al mercado laboral en comparación con sus coetáneos masculinos.

Como puede observarse, en este sistema de hipótesis a comprobar, en contextos donde se

discrimine a las mujeres por su condición reproductiva, éstas tendrán menos

oportunidades de encontrar un empleo que los hombres. Asimismo, también se

comprobará si las mujeres con cargas familiares tienen menos probabilidades de transitar

al empleo que aquellas que no tienen.

2. SUPPLY SIDE

El último proceso que explica la segregación laboral y las desigualdades de género en el

mercado laboral es la Autoselección.



La autoselección es el proceso por el cual las personas deciden realizar un tipo de

trayectoria laboral concreta. Desde esta teoría se asume que las preferencias de las

personas son estáticas y estables en el tiempo (Hakim, 2000), y que las personas tienen la

capacidad de elegir, a pesar de las múltiples presiones contextuales, la vida laboral que

desean.

Este corpus teórico desarrollado gracias a las aportaciones de Geerson (1985) y de

Polachek (1981), están basados en la conciencia y en la subconciencia del género

impuesta a niños y niñas desde las primeras etapas de la socialización y que se traducen

en un conjunto amplio de estereotipos. Estos se traducen en el uso de estereotipos en la

vida adulta (Polachek, 1981; Hakim, 2000; Polavieja y Platt, 2010; Cech et al., 2011;

Polavieja y Platt, 2014, entre otros), que finalmente acaban afectando laboralmente a las

mujeres, que son consideradas como menos válidas que sus coetáneos masculinos. Bajo

este corpus teórico, la discriminación no existiría, ya que serían los individuos, los que

elegirían de manera objetiva sus ocupaciones.

Son diversos los autores que se han posicionado contra este corpus, alegando en la

mayoría de las investigaciones que “La autolimitación profesional deviene de la

desigualdad existente en las esferas reproductivas, donde los hombres no han conseguido

implicarse de la misma forma que las mujeres lo han hecho a las esferas productivas”.

(Albert et al., 2010:13; Baizán y González, 2006)

Desgraciadamente, con el cuestionario que ofrece la EPA (INE, 2016), no tendremos la

opción de diferenciar a aquellas personas que no realizan la transición al mercado

laboral por cuestiones personales, y no por constricciones del sistema. Por ello, en este

apartado no serán formuladas hipótesis.

3. DATOS Y ESTRATEGIA ANALÍTICA

Encuesta de Población Activa

La EPA es una fuente de datos que proporciona el Instituto Nacional de Estadística–

desde 1964. Está dirigida a la población que reside en viviendas familiares-hogares, y su

finalidad es conocer las características de las personas y de las familias en su relación con



el mercado laboral español. Para ello divide y clasifica a los sujetos en parados,

ocupados, activos e inactivos7.

Se caracteriza por ser una encuesta de tipo panel rotatorio y trimestral, posibilitando de

esta forma la confección de series temporales homogéneas de resultados. Estas series

permiten al investigador elaborar, gracias al formato de los datos, una desagregación a

nivel nacional, a nivel autonómico, a nivel provincial, a nivel de hogares y finalmente a

nivel individual. Asimismo también permite la confección de generaciones ficticias con

perspectivas temporales (Brady y Johnston, 2015). Las variables de estudio que se

utilizan en la EPA, al estar estandarizadas conforme a la clasificación de datos de la

mayoría de registros laborales europeos y norteamericanos, permite al investigador

realizar comparaciones con otros países. Cubre todas las áreas geográficas del Estado

Español, incluyendo los territorios insulares y los enclaves españoles situados en África.

A diferencia del Censo (INE, 2016), que confecciona los datos por auto inscripción y de

manera distante en el tiempo, de la Encuesta de Salarios o de la Encuesta Industrial de

Empresas (INE, 2014), que no recoge todas las ramas de actividades ni a todos los

ocupados , de los datos presentados por el Paro Registrado y los afiliados a la Seguridad

Social (INE, 2015) y del resto de datos basados en registros administrativos, que están

sujetos a normas y leyes cambiantes que no permiten la creación de series homogéneas en

el tiempo, la EPA (INE, 2016) permite al investigador profundizar y describir a los

sujetos en concomitancia con el mercado de trabajo. Finalmente cabe resaltar que la EPA

contiene información de los sujetos desagregada a nivel individual y a nivel hogar,

permitiendo extender las variables explicativas del análisis empírico incluyendo así

diferentes variantes y condicionantes relacionados con las estructuras familiares y con las

responsabilidades de los individuos dentro y fuera del hogar. Además, siendo conscientes

del conjunto de limitaciones que ofrecen los datos de tipo transversal respecto a los datos

de tipo longitudinal, la EPA consigue sin mantener la granularidad- por su naturaleza de

panel rotatorio- establecer unos periodos de muestreo que se repiten rápidamente con una

7 Las definiciones de parado, ocupado, activo e inactivo se realizan en la EPA tomando como

referencia las definiciones de la Organización Internacional del Trabajo y de la Encuesta de

Fuerza de Trabajo de la Unión Europea (Eurostat, 2015)



muestra muy grande. Asegurando de esta manera la representatividad de las muestras a lo

largo del tiempo, evitando el desgaste de los encuestados y manteniendo la

comparabilidad entre todos los trimestres (Brady y Johnston, 2015). Por este conjunto

de motivos, desde esta investigación se ha apostado por esta fuente de datos para

sustentar el análisis empírico de la cuestión.

Los ciclos de muestreo seleccionados se corresponden con los primeros trimestres de los

años 2006, 2008, 2010, 2012, 2014 y 2016. A pesar de que lo más idóneo para este tipo

de estudios es emplear los segundos trimestres de cada año para evitar la estacionalidad

del empleo producida por el mercado navideño y el verano, la EPA sólo cuenta con una

pregunta retrospectiva sobre la situación laboral del entrevistado el año anterior a la

observación y se realiza únicamente en el primer trimestre del año. Asimismo, al

seleccionar únicamente un trimestre cada dos años, se consigue evitar la repetición de

sujetos en la muestra que podrían sesgar los resultados8.

La muestra seleccionada está compuesta por las mujeres y los hombres en edad activa –

16-65 años –, que representa en datos no ponderados un total de 136.000 personas por

trimestre. De esta muestra se ha obtenido una submuestra formada por las personas que el

año anterior declararon estar desempleadas buscando activamente empleo y que está

formada por 233,803 personas en el conjunto de años-Para mayor detalle de la

submuestra véase la tabla 1 y dos del anexo-

Finalmente, al trabajar con datos de tipo transversal, cabe recordar que se hablará en todo

momento de asociaciones estadísticas y no de relaciones de causalidad.

Variables de estudio

Variable Dependiente

8 La EPA transversal, a diferencia del Estudio de Flujos de la Población Activa, no contiene un

identificador de hogar o individual que permita al investigador reconocer y enlazar a los

individuos en diferentes trimestres. Por ello, es preferible seleccionar uno de cada seis

trimestres para evitar la repetición de personas en la muestra.



Para la comprobación de las hipótesis se ha construido una variable dependiente

denominada transición iii al mercado laboral; variable dicotómica analizada como el

cambio entre el momento de observación y la situación de la persona el año anterior y

codificada como 0 para aquellas personas que declararon estar desempleadas y que

continúan desempleadas el año de observación, y codificada como 1 para aquellas

personas que han encontrado un empleo respecto al año anterior.

Variable Independiente

La variable independiente principal es el nivel de estudios del entrevistado, entendida

como el indicador más fiable y representativo del Capital Humano (Becker, 1983). Esta

variable está dividida en seis categorías (1) menos que primaria, que incluyen estudios de

educación primaria –incompletos– y analfabetos ; (2) primaria, que incluye a aquellas

personas que tengan el título de Educación Primaria Obligatoria; (3) Primera Etapa de la

Secundaria, que incluye a aquellas personas que tengan certificados de profesionalidad I

y II, personas que tengan la primera etapa de la educación secundaria sin título, y a

aquellos que tengan un título de la primera etapa de educación secundaria; (4) Segunda

Etapa de Educación Secundaria, que incluye a aquellas personas que tengan estudios de

bachillerato y similares, enseñanzas profesionales de música, danza y similares,

certificados de las escuelas oficiales de idiomas de nivel avanzado y enseñanzas de

formación profesional de grado medio; (5) Educación Postsecundaria no superior, que

incluye a aquellas personas que tengan certificados de profesionalidad de nivel 3,

enseñanzas de formación profesional superiores ó títulos propios universitarios que

precisan del título de bachiller; (6) Educación Universitaria, que incluye a aquellas

personas que están en posesión de una diplomatura, de una licenciatura, de un Grado

universitario, de un máster o de un doctorado.

La confección de estas categorías se ha hecho en base a la Clasificación Nacional de

Educación 2000 –CNED a partir de ahora– (INE, 2000) para los años 2006, 2008, 2010 y

2012 y con la CNED 2014 (INE, 2014) para los años 2012 y 2016.



Variables de Control

Entre las variables de control se han utilizado aquellas que han sido consideradas como

relevantes en anteriores investigaciones centradas en el estudio de las transiciones al

mercado laboral (Brauns, Gangl y Scherer, 1999 para Alemania, Francia y Reino Unido;

Blunch y Sulla, 2014 para el caso serbio). Estos controles se han establecido a nivel

hogar, a nivel individual y a nivel contextual. A nivel contextual las variable de control es

(1) el trimestre en el que se hizo la entrevista. De esta manera se pretende capturar el

efecto de la Gran Recesión sobre las probabilidades de encontrar un empleo. A nivel

individual las variables de control establecidas son (1) la edad de los individuos -

construida de manera continua- , (2) la edad al cuadrado y (3) el sexo de los

entrevistados. A nivel de hogar la variable de control es el (1) número de niñas/os

presentes en el hogar, construida en cuatro niveles9 –Sin hijos, con hijos menores de 3

años, con hijos de entre 4 y 10 años y con hijos mayores de 10 años –.

Técnicas de Análisis

La técnica utilizada para analizar (1) las probabilidades de que una persona realice la

transición al mercado laboral o siga desempleada es la regresión logística (Agresti, 1990

;Jovell, 2014). Al utilizar la regresión logística se podrán analizar el riesgo de que estos

eventos se den a lo largo del tiempo a partir de variables explicativas y de control tanto

individuales como contextuales. Eventos contextuales que, como la maternidad o el

reparto de responsabilidades en el mercado productivo dentro del hogar, consiguen

influenciar las decisiones de los individuos (González y Jurado, 2015; Baizán y

González, 2006).

Para cada uno de los análisis se han ejecutado diferentes modelos, para de esta manera

apreciar la relación y la asociación entre las diferentes variables. En el primer modelo

se han incluido las variables contextuales de control –Trimestre y Comunidad

Autónoma–. En el segundo modelo se han incluido las variables individuales – Nivel de

9 La construcción de esta variable atiende al criterio de los cuidados que requieren los niños a

las edades más bajas. Cuidados, que según reseñan la literatura suelen recaer sobre las mujeres.

(Craig y Mullan, 2011; Dominguez, 2015 para el caso español)



estudios, sexo y edad–. En el tercer modelo se ha incluido el número de hijos/as y sus

respectivas edades. Finalmente en el cuarto modelo se han incluido todas las anteriores

variables y una interacción entre sexo y nivel educativo–

4. RESULTADOS

Como puede observarse en las tablas del anexo iv , donde se analizan las probabilidades

de que una persona realice una transición del desempleo al empleo, diversas variables de

control han sido añadidas.

Respecto a las variables de control contextuales, se ha tomado como categoría de

referencia el primer trimestre de 2006. En esta variable se puede observar claramente

cómo la gran recesión ha afectado negativamente al mercado de trabajo. La tendencia es

negativa y significativa para todos los trimestres analizados, siendo el peor año el 2012.

Año en el que las probabilidades de una persona para realizar una transición al mercado

de trabajo, eran un 97% menores que en 2006. Esta dinámica parece que empieza a caer

en los años 2014 y 2016 donde las probabilidades se sitúan en un -84% y en un -68%

respectivamente.

Entre las variables de control individuales incluidas, se puede observar cómo el hecho de

tener unos estudios universitarios, incrementa las probabilidades de que una persona

encuentre empleo respecto a la categoría de referencia –menos que primaria–. Tener unos

estudios de secundaria, parece perjudicar la transición respecto a las personas que

tienen un nivel de estudios bajos, pero al no ser significativa, no se tomarán conclusiones

al respecto.

Estos resultados parecen confirmar las dos primeras hipótesis referentes al capital

humano. Sin embargo, el incremento del nivel educativo de las mujeres respecto a los

hombres, parece que sólo consigue reducir la brecha de género para las personas con

estudios universitarios.

Para dilucidar este efecto, se ha realizado una interacción entre las variables de género y

las educativas.



0

.01

.02

.03

Pr(

Tra

nsic

ion)

varón mujerSexo

menos que primaria Primaria

1ª Etapa Secundaria 2ª Etapa Secundaria

PostSecundaria noSuperior Universitaria

marginales de sexo educacion con un inetrvalo de confianza al 95%

Como puede observarse, los hombres tienen siempre más probabilidades de transitar del

desempleo al empleo cuando controlamos por todas las variables presentes en el modelo.

La mayor probabilidad de transitar la tienen aquellos hombres que tienen un título de

educación Postsecundaria no superior, seguidos de los hombres con estudios

universitarios y de los tienen estudios primarios y estudios de la primera etapa de la

secundaria.

Esta situación, sin embargo es bastante diferente en comparación con las mujeres, que

aun teniendo niveles educativos superiores a sus coetáneos masculinos, siguen viéndose

privadas de las mismas oportunidades laborales. Como puede observarse en el gráfico 1,

las mujeres con estudios universitarios son las que más probabilidades tienen de realizar

una transición del desempleo al empleo, pero estas son más bajas que la de los hombres.

Esta situación

La segunda variable de control individual es la edad. En ella se puede observar cómo un

incremento en la edad hace que se aumenten significativamente las probabilidades de



encontrar un empleo. Sin embargo, si nos fijamos en el coeficiente de la edad al

cuadrado, se puede observar cómo una vez llegado a la madurez, las probabilidades de

realizar una transición del desempleo al empleo disminuyen considerablemente.

La última variable de control individual, nos demuestra cómo el hecho de ser mujer

afecta muy negativamente y significativamente las probabilidades de realizar una

transición al mercado de trabajo en comparación con los hombres.

Confirmando parcialmente de esta manera las hipótesis referentes a la discriminación.

Entre las variables de control del hogar se han incluido el número de hijos y la edad de

cada uno de ellos, y el tipo de estructura familiar de los entrevistados. Ninguno de los

coeficientes es significativo.

5. CONCLUSIONES Y LIMITACIONES

A pesar del esfuerzo por intentar abarcar en el marco teórico de esta investigación la gran

mayoría de las posturas que explican el origen y las causas de la discriminación laboral

por cuestiones de género, en muchas ocasiones no podrá ser posible atribuir de manera

directa el origen a un solo motivo. Concretamente, será imposible, a partir de los diseños

planteados en este trabajo, delimitar hasta qué punto, cuando se dé un contexto donde se

produzca un trato discriminatorio contra un grupo –por ejemplo contra las mujeres- sea

éste atribuible a mecanismos de Discriminación Estadística (Phelps, 1972; Arrow,

1973a), al uso de prácticas personales y estereotipación de los candidatos –por parte de

los empleadores– o a causa del Modelo de la Preferencia por la Discriminación ejercido

por los empleadores (Becker, 1957). Para ello, desde el grupo de investigación sobre

Estereotipos, Prejuicios y Discriminación10 estamos comprobando los efectos de cada

uno de los tipos de actitudes discriminatorias a partir de una metodología experimental –

Metodología Audit– donde el investigador pueda controlar toda la información que

ofrece a los empleadores (Rodríguez-Menes y Rovira, 2016).

10

Grupo de Investigación perteneciente al Departamento de Ciencias Políticas y Sociales de la Universitat

Pompeu Fabra, financiado por RecerCaixa. Investigadora Principal : María José González López.



Por otro lado, se ha de asumir también otro conjunto de limitaciones devenidas del uso de

los datos. La EPA sólo contiene información sobre el nivel de estudios que tiene cada

individuo, pero no del tipo de estudios concretos que ha desarrollado. Por ello, en

ocasiones no se sabrá si la transición del desempleo al empleo se produce a costa de los

estudios desarrollados o por otro conjunto de variables ajenas a las establecidas en la

EPA. En esta línea sería muy interesante repetir esta investigación mediante las técnicas

aquí presentadas a partir de los datos proporcionados por la Encuesta de Inserción

Laboral de Titulados Universitarios (INE, en preparación). Datos que estarán disponibles

a partir de Junio de 2016 en los que habrá información disponible sobre el nivel y el tipo

de estudio desarrollado por cada sujeto.

Además, ha de reseñarse que EPA (INE,2016) no cuenta con preguntas que pudiesen

captar las preferencias de los sujetos entrevistados y el conjunto de situaciones que

afrontan de manera cotidiana en las esferas productivas y reproductivas de sus vidas. Por

ello, en este borrador no se han incluido aspectos teóricos ni hipótesis que tratasen la

preferencia de las (Hakim, 2000) que nos permitiesen testar el efecto de las preferencias

personales sobre la empleabilidad de los sujetos.

Esta ausencia teórica es bien notoria y deberá ser tratada durante el desarrollo de esta

investigación para evitar problemas de endogeneidad. Como reseñan varios autores en la

literatura, el 15% de la segregación sexual que existe –En Estados Unidos– entre las

diferentes ocupaciones tiene su origen en la autoselección que las mujeres ejercen a la

hora de elegir un empleo (Dan, 2010). Las mujeres por causas asociadas a sus

preferencias familiares (Hakim, 2000; Moss-Racusina, 2012), y por mantener el rol de

madres comprometidas deciden ocupar los trabajos que tengan asociado menos riesgos –

en términos de desplazamientos geográficos y en términos salariales–. De esta manera,

parece que se produce un sesgo de género que conlleva a una segregación sexual a lo

largo de las diferentes ocupaciones, que en parte, tiene su explicación en la propia

decisión personal de las personas. Polavieja (2014, entre otros) estableció el origen de

esta autoselección –que implica a su vez una autolimitación por parte de las mujeres– en

la socialización primaria y en una serie de rasgos cognitivos que los niños desarrollan en

la infancia a partir de los comportamientos parentales que perciban –en el ámbito



económico y doméstico– y en los recursos socio-económicos que posean (Polavieja,

2014:3,4 y 5). Sin embargo, mediante las fuentes de datos en las que se observan las

relaciones que las personas tienen con el mercado laboral, no se encuentra habilitado

ningún apartado que defina ni aspectos asociados a la socialización primaria, ni

comportamientos parentales.

6. BIBLIOGRAFÍA

Agresti y Finlay, (1990) Statistical Methods for The Social Sciences. Pearson

Albert et al., (2010) La predisposición de las estudiantes universitarias a auto-limitarse

profesionalmente en el futuro por razones de conciliación. Estudios de Economía

Aplicada. Vol 5731(28-1) 1-32

Anderson,Binder, and Krause 2002;

Arrow, K. J. (1973b) “Higher education as a filter.” Journal of public economics, 2(3),

193-216.

Arrow, K.J. (1973a). "The Theory of Discrimination," en Orley Ashenfelter y Albert

Rees, eds., Discrimination in labor markets. Princeton, NJ: Princeton University Press,

1973, pp. 3-33.

Baert, (2007) lesbians women . Getting hired for not having kids?Industrial Relations

Journal. Vol 45 (6) 543-561

Baizán P. y González M.J., (2006) ¿Las escuelas infantiles son la solución? El efecto de

las escuelas infantiles en el comportamiento laboral femenino. La situación Social en

España Vol II. Pp 411-444

Becker, G. (1957)”The Economics of Discrimination”, University of Chicago Press,

Chicago.



Becker, Gary. (1993) “Human Capital, Effort and the Sexual Division of Labor.” Journal

of Labor Economics 3: S33- Becker, Gary. (1993) Human Capital. New York: Columbia

University Press

Benhabib, J. y M.M. Spiegel (l994) “The role of human capital in economic

development, evidence from aggregate cross-country data”, Journal of Monetary

Economics, 34, págs. 143- 173.

Ben-Porath Y. (1967). "The Production of Human Capital and the Life Cycle of

Earnings." Journal of Political Economy; 75(4,1), 352-365.

Bertrand, M. Goldin, C., Katz, L. (2009) “Dynamics of the gender gap for young

professionals in the corporate and financial sectors” National bureau of Economic

Research Working Paper pp. 1-29

Bertrand, M., Chugh, D., Mullainathan, S., (2005) “Implicit discrimination”. American

Economic Review 95, 94–98.

Brauns, Gangl y Scherer, (1999) “Education and Unemployment: Patterns of Labour

Market Entry in France, the United Kingdom and West Germany”. Mzes 6 working paper

Briñón García, M. Á. (2007). “Una visión de género… es de justicia. España, Ayuda en

acción, Entreculturas y Intered-Agencia Española de Cooperación Internacional.

Blunch y Sulla, (2014) “World gone wrong: The financial crisis, labor market transitions

and earnings in Serbia” Economic Change and Restructur ing .Vol 47(3) 187-226

Brady H.E.c y Johnston R. (2015) “ Repeated Cross-Sections in Survey Data”. Emerging

Trends in the Social and Behavioral Sciences pp 1-183

Caliendo M., Schmid R., (2016) “Youth unemployment and active labor market policies

in Europe”. IZAL journal of public policy

Cech,(2013) The Self-Expressive Edge of Occupational Sex Segregation. American

Journal of Sociology . Vol 119(3)747-789

Oficina del Censo ( 2016) Instituto Nacional de Estadística.



Comas, M.(1933) La coeducación de los sexos. Publicaciones de la Revista de Pedagogía

Confederación Española de Organizaciones Empresariales (2015). “Las singularidades

del Mercado de Trabajo Español”. Consultado online en

http://www.ceoe.es/resources/image/singularidades_mercado_laboral_espanol_2015.pdf

última visita 9/05/2016 11:40

Correl, S., (2001) “Gender and the Career Choice Process: The Role of Biased

Self‐Assessments”, American Journal of Sociology 106: 1691-1730

Cotter, D. A., Hermsen j. , and Vanneman R. (2011)The End of the Gender Revolution?

Gender Role Attitudes from 1977 to 2008. American Journal of Sociology 117 : 259–89

Craig, L, y Killian Mullana( 2011). “How Mothers and Fathers Share Childcare: A-Cross

National Time-Use Comparison.” American Sociological Review 76:834–61.

Craig, L. and Mullan, K. (2011) “How Mothers and Fathers Share Childcare. A Cross-

National Time-Use Comparison. American Sociological Review, Vol. 76 (6) 834-861.

Crompton, R. and Harris F. (1997). “Women’s Employment and Gender Attitudes: A

Comparative Analysis of Britain, Norway and the Czech Republic.” Acta Sociologica 40:

183-202.

Crompton, R. and Harris F. (1998). “Explaining Women’s Employment Patterns:

‘Orientations to Work’ Revisited.” British Journal of Sociology 49: 118-36.

De Ruijter, Van Doorne-Huiskes y Schippers, 2003

Dominguez, M. (2015): Parentalidad y división del trabajo doméstico en España, 2002-

2010. Revista Española de Investigaciones Sociológicas, 149: 45-64.

Dominguez, M. (2015): Parentalidad y división del trabajo doméstico en España, 2002-

2010. Revista Española de Investigaciones Sociológicas, 149: 45-64.

Encuesta de Inserción Laboral de Titulados Universitarios (Publicación prevista Junio de

2016). Instituto Nacional de Estadística



Encuesta de Población Activa (2016). Instituto Nacional de Estadística

Encuesta de Salarios o de la Encuesta Industrial de Empresas (INE, 2014)

England, P, Melissa S. Herbert M., Stanek K., Lori L. Reid y McCreary M. (1994). “The

Gendered Valuation of Occupations and Skills: Earnings in 1980 Census Occupations.”

Social Forces 73: 65-100

England, P. (1994). “Neoclassical economists’ theories of discrimination”. Editado por

Burstein P., en “Equal employment opportunity: Labor market discrimination and public

policy “(pp. 59-70).NewYork: Walter de Gruyter.

España. Ley Orgánica 3/2007, de 22 de Marzo, para la Igualdad Efectiva de Mujeres y

Hombres. Boletín Oficial del Estado, 23 de marzo de 2007, 71: 12611-12645

Fernández, L., Saiz, J; Escot, L., Cáceres-Ruíz, J.I. (2013)”La segregación ocupacional y

sectorial de la mujer en el mercado de Trabajo”. Documento del grupo de trabajo

“Análisis Económico de la Diversidad y Políticas de Igualdad”. Universidad

Complutense de Madrid

Fiske, S. T. (1998) “Stereotyping, Prejudice, and Discrimination.” Pp. 357–411 en

“Handbook of Social Psychology”, editado por Daniel T. Gilbert, Susan T. Fiske, y

Gardner Lindzey. Boston: McGraw-Hill; New York: Oxford University Press

Garrido, L. y Gutiérrez R. (2016) El urgente rescate Social: Recuperar el Empleo de los

menos cualificados. Madrid, Círculo Cívico de Opinión.

http://www.circulocivicodeopinion.es/download/pdf/cuadernos16.pdf

Gerson (1985), “Hard Choices: How women Decide about Work, Career and

Motherhood “. Edita Gerson K. University of California Press

Glauber, R. (2007). Marriage and the motherhood penalty among African Americans,

Hispanics, and Whites. Journal of Marriage and Family 69: 951-61.

González M.J., Jurado T. (2015)” Padres y madres corresponsables Una utopía real.”

Editorial Catarata.



Gorman, E. H. (2005). “Gender stereotypes, same-gender preferences, and organizational

variation in the hiring of women: Evidence from law firms”. American Sociological

Review, 70, 702–728.

Hakim, Catherine. (1996 )“Key Issues in Women's Work”. London: The Athlone Press

Ltd.

Hakim, Catherine. (2000) “Work-Lifestyle Choices in the 21st Century: Preference

Theory”. Oxford: Oxford University Press

Halldén K, Levanon A. y Kricheli-katz T., (2015). Does the Motherhood wage penalty

Differ by Individual Skill and Country Familiy Policy? A longitudinal Study of Ten

European Countries. Social Politics Vol 0 N.0 1-26

Heckman, J.J. & Siegelman, P., 1993. The Urban Institute Audit Studies: Their Methods

and Findings. En M. Fix & R. Struyk, eds. , Clear and Convincing Evidence:

Measurement of Discrimination in America. Washington D.C.: The Urban Institute Press,

pp. 187-258.

Heckman, J.J., 1998. Detecting Discrimination. Journal of Economic Perspectives, 12(2),

pp.101-116.

Huffman, M.( 2013). Organizations, Managers, and Wage Inequality. Sex Roles Vol

64(3-4)216-222

Jarrell, S. B. y Stanley T. D. (2004). Declining Bias and Gender Wage

Discrimination? A Meta-Regression Analysis.Journal of Human Resources 39:828–38.

Jovell A., (2014) Análisis de regresión logística. Cuadernos Metodológicos del Centro de

Investigaciones Sociológicas

Kane, E. W. 2000. Racial and Ethnic Variations in Gender-Related Attitudes. Annual

Review of Sociology 26:419–39.

Kuznets S., y Friedman M, (1945) “Income from Independent Professional Practice”.

National Bureau of Economic Research



Lago, Ignacio (2002) “La discriminación salarial por razones de género: un análisis

empírico del sector privado en España”. Revista Española de Investigaciones

Sociológicas, 98: 171-196.

Martín-Llaguno, M. Navarro-Beltrá, M., (2015) “La segregación vertical y horizontal en

las agencias de publicidad antes y después de la ley de igualdad de mujeres y hombres”.

Revista Española de Investigaciones Sociológicas, 150: 113-150.

Mastekaasa y Melson, (2014) " Occupational Segregation and Gender Differences in

Sickness Absence: Evidence from 17 European Countries. European Sociological Review

Vol 30 N5 582-594

Mincer, J. (1962). “Labor force participation of married women. A study of labor

supply”. Editado por Lewis, H. ,Aspects of labor economics. Princeton, NJ: Princeton

University Press

Mora R. ,Ruíz-Castillo J. y Guinea-Martín, D.( 2015) The joint effect of ethnicity and

gender on occupational segregation. An approach based on the Mutual Information

Index. Social Science Research Vol 49(1) 167-178

Neumark, D., 2012. Detecting Discrimination in Audit and Correspondence Studies.

Journal of Human Resources, 47(4), pp.1128-1157

ONU(2014) Comité para la eliminación de la discriminación contra las mujeres. Oficina

del alto comisionado para los Derechos Humanos

Pager , D., Bonikowski, B., y Western, B. (2009) Discrimination in a Low-Wage Labor

Market : A Field Experiment. American Sociological Review Vol 74(5) 777-799

Pager D., Quillan L., (2005) Walking the Talk? What Employers Say Versus What They

Do American Sociological Review Vol. 70(3) 355-380

Paro Registrado y los afiliados a la Seguridad Social (INE, 2015



Peoples, H. y Heywood, S. (2007). Product Market Structure and Labor Market

Discrimination , edited by John S . Heywood and James Product Market Structure and

Labor Market Discrimination. American Journal of Sociology. Vol 113(3)

Phelps, E. S. (1972) “The Statistical Theory of Racism and Sexism”. American Economic

Review 62(4):659–61.

"Podolny, J M., y Baron, J. (1997). “Resources and Relationships: Social

Networks and Mobility in the Workplace.” American Sociological Review 62 : 673–93"

Polachek, S. (1981). A supply-side approach to occupational segregation. Pres. Annual

Meetting American Sociological Association, Toronto

Polavieja y Platt, (2014) Nurse or Mechanic? The Role of Parental Socialization and

Children’s Personality in the Formation of Sex-Typed Occupational Aspirations. Social

Forces Vol 93(1) 31-61

Polavieja, J., (2008) “Sex-differences in job-allocation: what drives women’s investments

in their jobs?” Working Paper 2008/2398:2 y 3

Reskin B., (1993) Sex Segregation in the Workplace. Annual Review of Sociology. Vol

19(1) 241-270

Rodriguez, J. y Rovira, M. (2016) “Assessing discrimination in correspondence studies”.

Barcelona, DemoSoc Working Paper.

Rosenbaum, J., Kariya T., Settersen R., Maier T., et al., (1990) “Market And Network

Theories Of The Transition From High School To Work: Their Application To

Industrialized Societies”. Annual Review of Sociology 16(1): 263-299

Serrano, L. (1996) “Indicadores de capital humano y productividad”. Revista de

Economía Aplicada, 10, Págs. 177-190

Waldfogel, J. (1997). The effect of children on women’s wages. American Socialogical

Review, 62(2), 209–217.



Woods, A., (1919) Advance in co-education. Longmasn Green y Sidgwick & Jackson

7. ANEXO

i Mujeres y hombres que se ven imposibilitados para trabajar por responsabilidades familiares

y por cuidados Elaboración propia a partir de la EPA transversal desagregada a 3 dígitos (INE,

2016)



ii



iii Descriptivos de la primera Variable Dependiente (transición al mercado de trabajo)

iv Descriptivos de la muestra util izada según nivel educativo y edad.

MUJERES Educación Básica Formación

Profesional

bachiller Universitarios

16-20años 13267 5268 7554 41

21-25años 5869 7450 7149 6932

26-30años 6428 7890 3524 10053

31-35años 7858 10019 4080 10737

36-40años 10838 11409 4745 11427

41-45años 13394 11743 5150 9912

46-50años 15256 10975 5075 8339

51-55años 17035 8965 4232 6566

56-60años 19187 6779 3030 4481



61-65años 20941 4733 1875 2971

HOMBRES Educación Básica Formación Profesional

bachiller superior

16-20años 16326 5531 5852 23

21-25años 9673 8428 6859 3565

26-30años 9185 9089 3749 6421

31-35años 10354 10481 4076 6922

36-40años 12175 11730 4817 7621

41-45años 13690 11849 5000 7272

46-50años 14671 10941 5130 6715

51-55años 14772 8998 4676 5921

56-60años 15813 6708 3726 4853

61-65años 16560 5146 2440 3851

Gráfico 2 Total de transiciones del desempleo al empleo realizado por los hombres. Elaboración propia a

partir de la EPA



Gráfico 3 Total de transiciones del desempleo al empleo realizado por las mujeres. Elaboración propia a

partir de la EPA



* p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001

bic 40207.895 25494.071 9458.041 9479.320

df_r

r2

(0.04) (0.16) (0.55) (0.56)

constant -4.356*** -7.252*** -5.926*** -5.926***

(0.32)

mujer # Altos 0.228

(0.15)

mujer # Medios -0.060

(.)

mujer # Bajos 0.000

(.)

varón # Altos 0.000

(.)

varón # Medios 0.000

(.)

varón # Bajos 0.000

(0.12) (0.12)

mayor 10años -0.038 -0.038

(0.16) (0.16)

4-10 años -0.130 -0.129

(.) (.)

0-3años 0.000 0.000

(0.08) (0.15) (0.27)

Altos 0.640*** 0.339* 0.172

(0.06) (0.09) (0.13)

Medios -0.055 0.105 0.143

(.) (.) (.)

Bajos 0.000 0.000 0.000

(0.04) (0.07) (0.12)

mujer -0.496*** -1.042*** -1.019***

(.) (.) (.)

varón 0.000 0.000 0.000

(0.00) (0.00) (0.00)

edad2 -0.004*** -0.004*** -0.004***

(0.01) (0.03) (0.03)

Edad 0.290*** 0.229*** 0.229***

(0.06) (0.07) (0.12) (0.12)

1T2016 -0.418*** -0.639*** -0.213 -0.218

(0.06) (0.07) (0.12) (0.12)

1T2014 -0.426*** -0.784*** -0.384** -0.389**

(0.06) (0.07) (0.12) (0.12)

1T2012 -0.585*** -0.859*** -0.495*** -0.501***

(0.06) (0.07) (0.12) (0.12)

1T2010 -0.422*** -0.526*** -0.476*** -0.480***

(0.06) (0.07) (0.12) (0.12)

1T2008 -0.298*** -0.316*** -0.236* -0.237*

(.) (.) (.) (.)

1T2006 0.000 0.000 0.000 0.000

transicion

b/se b/se b/se b/se

modelo 1 modelo 2 modelo 3 modelo 4



tabla 2. Resultados de la regresión Logística. Elaboración propia a partir de la EPA(INE, 2016) .

EDUCACIÓN O GÉNERO? Un estudio sobre las transiciones al...

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