Recibido: 29 de julio de 2022
Aceptado: 29 de septiembre de 2023
RESUMEN:
El objetivo del presente artículo es proponer y elaborar un índice de techo de cristal a nivel regional para España, utilizando como punto de partida el índice elaborado por la revista The Economist a partir de 2014 para medir el techo de cristal en más de veinte países de la OCDE. El indicador propuesto consiste en un índice sintético cuyo principal objetivo es servir de herramienta para comparar la presencia de techo de cristal y su evolución en el tiempo entre las distintas comunidades autónomas. De esta forma, el índice puede facilitar el diseño de políticas específicas para combatir el fenómeno.
PALABRAS CLAVE: Techo de cristal; igualdad de género; empoderamiento; regiones; índice sintético. CLASIFICACIÓN JEL: C38; J16; J71 ; R59.
ABSTRACT:
The aim of this article is to propose and build a glass-ceiling index at the regional level in Spain, using as a starting point the glass-ceiling index proposed by The Economist from 2014 onwards which measures the role and influence of women in the workforce across the OECD countries. We propose a synthetic index whose main objective is to serve as a tool to compare the presence of a glass-ceiling and its evolution over time between the different autonomous communities. The index can facilitate the design of specific policies to combat the phenomenon.
KEYWORDS: Glass ceiling; gender equality; empowerment; regions; synthetic index.
JEL CLASSIFICATION: C38; J16; J71 ; R59.
(ProQuest: ... denotes formulae omitted.)
1. INTRODUCCIÓN
La igualdad entre hombres y mujeres no solo es un derecho fundamental de las personas, sino que es uno de los ejes fundamentales para la transformación de nuestra sociedad hacia la sostenibilidad (Bericat, 2012). La desigualdad y discriminación de género es una de las formas más profundas de discriminación en la sociedad actual (Agarwal, 2018) y se encuentra en distintos ámbitos, como el educativo, laboral o político, por lo que sigue siendo necesario analizar estas situaciones para diseñar políticas que permitan avanzar hacia una sociedad más igualitaria.
Para avanzar en el reconocimiento de estas desigualdades es necesario contar con indicadores cuantitativos y cualitativos que muestren las diferentes realidades entre hombres y mujeres, y que incorporen una perspectiva de género, que permita cuestionar y valorar aspectos fundamentales para explicar esas diferencias. A estos indicadores se les denomina "indicadores de género" y son esenciales para promover el desarrollo y analizar el avance de los territorios en la reducción de las brechas de género (Moise-Titei, 2014).
Asegurar la participación plena y efectiva de las mujeres y la igualdad de oportunidades de liderazgo a todos los niveles decisorios en la vida política, económica y pública es una de las metas de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (Naciones Unidas, s.f.). Una de las dificultades que tienen las mujeres en el desarrollo de su empoderamiento y su acceso a puestos de decisión es lo que se conoce como el fenómeno "techo de cristal", una barrera que resulta un fuerte impedimento para que las mujeres puedan moverse dentro de las jerarquías corporativas (Morrison et ak, 1987) y accedan a las más altas posiciones de un orden social (Palacios Gómez, 2020; Gallego Morón, 2017). Por ejemplo, en la Unión Europea en 2021 el número de mujeres en los consejos de administración de las empresas cotizadas ha alcanzado el 32,3%, mientras que solo el 8,8% ocupan la presidencia (European Institute for Gender Equality [EIGE], s.f.).
Este fenómeno tiene su origen en la cultura estereotipada de género predominante, un constructo social que otorga un rol distinto a mujeres y a hombres, construyendo unas demandas particulares y una jerarquía social en todos los ámbitos de la vida. En este sentido, son los hombres quienes tradicionalmente han ocupado el espacio público y, por tanto, los puestos de poder (Viata y Mumo, 2019).
Romper el techo de cristal requiere reconocimiento y conocimiento. En primer lugar, se debe reconocer que existe y, después, explorar sus causas y consecuencias, para poder diseñar acciones y políticas adecuadas que acaben con este fenómeno. La literatura existente reconoce que los mecanismos en el comportamiento y las creencias colectivas que moldean la sociedad actúan en las decisiones laborales y en los procesos de selección sustentando y manteniendo un techo de cristal que ni siquiera las mujeres perciben (Mateos de Cabo et al., 2011).
En 2014, la revista The Economist comenzó a elaborar un índice para medir el techo de cristal en más de veinte países de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE), incluido España. Este índice incluye entre sus ámbitos algunas variables que no se adecúan a la sociedad española (como haber realizado un examen GMAT1) y, por el contrario, no se tiene en cuenta otras que pueden ser relevantes en nuestra sociedad, como la conciliación (de Miguel, 2015). Por ello, aunque la iniciativa de medir el techo de cristal nos parece muy relevante, cuestionamos la forma de construir ese índice y la representatividad de las variables asociadas a nuestro país. Además, la descentralización de políticas en España y la delegación de competencias en las comunidades autónomas, tienen como consecuencia diferencias regionales que deben tenerse en cuenta de cara a conocer el techo de cristal, sus causas específicas y las posibles actuaciones que permitan mejorar la presencia de mujeres en los puestos de decisión.
Así, nuestro objetivo es crear un índice Regional de Techo de Cristal (IRTC), un indicador sintético a nivel regional en España (NUTS2), susceptible de ser calculado anualmente, que sirva de herramienta comparativa y fomente, dadas las competencias de las comunidades autónomas, el conocimiento del fenómeno y el diseño de políticas específicas para su eliminación. Este objetivo se adecúa a las recomendaciones de política nacional en dos aspectos: la Ley Orgánica 3/2007 para la igualdad efectiva entre mujeres y hombres (artículo 20.b) insta a los poderes públicos a "establecer nuevos indicadores que posibiliten un mejor conocimiento de las diferencias en los valores, roles, situaciones, condiciones, aspiraciones y necesidades de mujeres y hombres, su manifestación e interacción" y, el informe del Gobierno de España (2019) por el 25° aniversario de la Conferencia de Beijing reconoce que "a pesar de un aumento de la presencia de las mujeres en el ámbito económico, es sin embargo necesario avanzar hacia el equilibrio en los nombramientos en puestos de toma de decisiones a todos los niveles".
El trabajo se estructura de la siguiente manera. En el apartado 2 se revisa la literatura previa existente, tanto la relacionada con el concepto teórico del techo de cristal como la relacionada con la aproximación empírica del mismo. En el apartado 3 se describe la metodología utilizada para la elaboración del IRTC. En el apartado 4 se analizan los resultados del índice calculado para las comunidades autónomas y se mide la convergencia regional del mismo. Por último, en el apartado 5 se presentan las principales conclusiones y recomendaciones de política.
2. Revisión de la literatura
2.1. Aproximación teórica al fenómeno del techo de cristal
El techo de cristal es una metáfora para identificar barreras invisibles e informales que impiden que las mujeres obtengan promociones, aumentos de sueldo y otras oportunidades de acceso a puestos de decisión. Inicialmente, el término se utilizó ligado a organizaciones económicas, pero luego se ha ido extendiendo a otras áreas, como la política o la negociación colectiva (Viata y Mumo, 2019). En el ámbito económico existe una infrarrepresentación de mujeres en puestos de responsabilidad, disminuyendo su presencia a medida que mejora la categoría laboral, especialmente en los puestos de dirección tanto en organizaciones públicas como privadas. Para alcanzar mayores niveles de responsabilidad es necesario tener la formación y experiencia adecuadas al puesto, y estas se alcanzan a través de la educación y la trayectoria profesional de las personas.
En cuanto a la trayectoria profesional, hasta hace algunas décadas, las mujeres no se habían incorporado de forma masiva al mercado laboral. Sin embargo, en la actualidad, el perfil frecuente de ejecutivo según WeEqual (2020) y de acuerdo con datos del INE, es de un hombre de unos 50 a 59 años. Esto supone que hayan nacido en la década de los 70 y se hayan incorporado al mundo laboral a partir de la década de los 80, en la que se dio la incorporación masiva de la mujer al mundo laboral (Milian-Vázquez de la Torre et al., 2015). En consecuencia, en la actualidad las trayectorias profesionales deberían ser semejantes, dado que, los niveles de educación son similares, o incluso superiores, en las mujeres (Carrasco-Santos et al., 2020). La masculinización de los puestos de responsabilidad, por tanto, vendría justificada por otras causas, como la amplia disponibilidad horaria o la asunción de responsabilidades de cuidados, como exponemos más adelante.
La revisión de literatura separa las causas del techo de cristal en variables externas, que se sustentan en la existencia de conductas discriminatorias en las organizaciones, y en variables internas, referidas a las autolimitaciones profesionales de las mujeres por la identidad que han construido en el sistema patriarcal (Albert López-Ibor et al., 2008). No obstante, es importante considerar que ambos tipos de variables no actúan de forma aislada, sino que interactúan entre sí formando un entramado que imposibilita a las mujeres romper con el techo de cristal (Barbera et al., 2003).
Las explicaciones centradas en las variables externas recurren a la existencia de estereotipos y roles de género, que actúan como socializado res creando una identidad y subjetividad en el sexo femenino. Las atribuciones formadas en este proceso marcan características de personalidad y motivación de logro, intereses vocacionales y profesionales, estilos de liderazgo, centralidad y compromiso laboral, y conflictos relacionados con la maternidad (Barbera et al., 2003).
En los conflictos con la maternidad, los estereotipos hacen que asumamos que las mujeres son las responsables de los cuidados por la extendida asunción de la inclinación natural hacia ello, cuyo origen está en la construcción cultural, situando las mayores responsabilidades familiares de las mujeres como un factor determinante en su carrera profesional como directivas (Cuadrado y Morales, 2007). Desde el punto de vista económico y organizaciona!, la maternidad se ha tratado como una enfermedad o invalidez que dificulta el desarrollo profesional, al tener que compaginar esta tarea con una atención completa a la carrera laboral que permita el ascenso a puestos de poder. Sin embargo, la conciliación es aún una utopía y cuando las cargas familiares presionan, la solución suele ser cambiar la jornada laboral a tiempo parcial o coger excedencias, lo que disminuye las probabilidades de ascenso en la carrera profesional y, por tanto, alcanzar puestos de responsabilidad.
Ligado al techo de cristal también está asociada la brecha salarial de género. La brecha salarial no explicada por factores observados que podrían explicar las diferencias, como las habilidades y la experiencia, en España apenas ha experimentado cambios importantes en la última década, pasando del 9,1% en 2010 al 10,9% en 2018 (Leythienne y Pérez-Julián, 2021). Estas brechas salariales se amplían en los puestos de mayor responsabilidad, alcanzando el 19% en los puestos de dirección y gerencia. Parece evidente que ambos diferenciales, jerárquico y retributivo, estarían relacionados, puesto que las posiciones jerárquicas más elevadas suelen estar mejor retribuidas (Palacios Gómez, 2020). Asimismo, si las mujeres no son reconocidas en trabajos y posiciones semejantes a sus compañeros hombres, es de esperar que se dificulte su acceso a los puestos laborales que ostentan mayor poder social.
2.2. Aproximación empírica al techo de cristal a través de INDICADORES DE GÉNERO
El techo de cristal se ha analizado de forma empírica a través de diferentes indicadores, como el grado de feminización en puestos de dirección, la brecha salarial de género o el índice de disimilaridad en categorías profesionales elevadas en diferentes sectores. En estos casos, los indicadores se construyen a partir de una única variable, pero también se encuentran indicadores sintéticos multivariables, que unen varias características, como el Glass Ceiling Index creado por The Economist (de Miguel, 2015). En la actualidad, este tipo de indicadores específicos de techo de cristal son prácticamente inexistentes. Sin embargo, sí hay un amplio desarrollo de indicadores sintéticos de brecha o desigualdad de género más amplios, en los que se incluyen algunas de las variables que son de interés para conocer el techo de cristal. A continuación, se recogen en los siguientes apartados una revisión de estos indicadores, que nos sirven como base para la elaboración de nuestra propuesta de IRTC.
2.2.1. Indicadores de desigualdad de género a nivel internacional
Uno de los primeros índices de desigualdad de género calculado a nivel internacional fue el Gender Equality (Sugarman y Straus, 1988), pero no fue hasta 1995 con la Declaración de Beijing cuando se potenció la construcción de este tipo de indicadores. El Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD) comenzó a elaborar en ese mismo año dos índices de género: (i) el Gender Development Index (GDI) (United Nations Development Programme [UNDP], s.fia) con el objetivo de analizar las desigualdades de género con relación al Human Development Index que ellos mismos elaboran para más de 160 países y (ii) el Gender Empowerment Measure (GEM) (UNDP, 2009), un índice sintético que medía el empoderamiento femenino según su representación en puestos de poder y su salario. Este último se elaboró hasta 2009, cuando fue sustituido por el Gender Inequality Index (Gil) (UNDP, s.f.b) en el que, además de contemplar la representación de mujeres en puestos de poder y su participación en el mercado laboral, incluye temas de salud.
Otros organismos internacionales que han desarrollado índices de brecha de género son el Foro Económico Mundial, el Instituto Europeo de la Igualdad de Género (EIGE), la OCDE, o la Agencia de los Estados Unidos para el Desarrollo Internacional (USAID). En la Tabla 1 se resume la información más relevante de estos indicadores, incluyendo la valoración de cada indicador para España y su posición relativa frente al conjunto de países para los que se realiza.
Todos estos índices, a excepción del Glass Ceiling Index, miden la desigualdad desde distintas aproximaciones, pero siempre con un foco global, incluyendo distintas dimensiones entre las que se encuentra la relativa al empoderamiento. Sin embargo, la desigualdad en el poder puede analizarse más detallada y profundamente para obtener información sobre cómo opera en un ámbito tan concreto. Así lo entendió The Economist, dada la creación de su Glass Ceiling Index, cuyo cálculo ha situado a España cada año a partir de 2017 en una posición superior a la media de la OCDE, y que se toma como referencia para la elaboración del índice propuesto. La apreciación del descenso de la media de los países de la OCDE analizados en este índice proviene de la disminución del porcentaje de mujeres en puestos de dirección entre el índice de 2016 y 2018, pasando del 37,1% al 31,8%, que ha sido provocado por los países que encabezan el ranking. Así como por la disminución del porcentaje de mujeres en los consejos de administración para el mismo periodo, que pasa del 31,9% al 22,9%, como consecuencia de la disminución de mujeres en los países con posiciones centrales en el ranking (The Economist, 2023).
2.2.2. Indicadores de desigualdad de género a nivel regional en España
Parece evidente que pueden existir diferencias regionales, puesto que la desigualdad es indiscutible en todas partes, pero su naturaleza y grado son heterogéneos (Dilli et ak, 2019). A nivel nacional, también se han desarrollado indicadores para examinar de forma más específica la realidad de las desigualdades de género por comunidades autónomas. Entre ellos hemos encontrado: (i) el índice de Desigualdad de Género (Bericat Alastuey y Sánchez Bermejo, 2008) que mide la desigualdad de género en las comunidades autónomas; (ii) el índice de Equidad de Género Modificado (Fernández-Sáez et al., 2016) que visibiliza la evolución de la inequidad de género en las comunidades autónomas españolas desde 2006 hasta 2014; (iii) el Gender Equality Index of the Autonomous Communities of Spain (Gil-Lafuente et al., 2019) que establece un diagnóstico de la desigualdad en las comunidades autónomas para posteriormente analizar cómo influye en la economía regional; y (iv) el índice de Igualdad de Género de Cantabria (Instituto Cántabro de Estadística, s.f.) que refleja la brecha de género en la realidad socioeconómica de Cantabria comparando este valor con el calculado para España.
En la tabla 2 se resume la información más relevante de estos indicadores, incluyendo las dimensiones y variables, así como los valores medios para España y la identificación de las regiones más y menos favorables a las brechas de género en cada uno de los casos.
5. Metodología y datos
La aproximación empírica al techo de cristal no debería incluir únicamente la representación equitativa en los puestos de mayor responsabilidad dentro de las organizaciones, puesto que al ser un fenómeno multidimensional necesitamos atender a varias variables para demostrar su existencia, así como su evolución.
Por ello, proponemos cuantificar el techo de cristal a través de un indicador sintético multidimensional que recoja diferentes aspectos que se han detectado como relevantes en la revisión de la literatura. Según la definición de la OCDE, un indicador sintético es aquel que "mide conceptos multidimensionales que no pueden ser capturados por un indicador individual" (OECD, 2008) y establece una orientación sobre los pasos a seguir para su construcción.
Siguiendo el manual elaborado por la OCDE (OECD, 2008) y las recomendaciones de expertos en la construcción de indicadores sintéticos (Nardo et al., 2005; Hausmann et ak, 2009), se deben seguir una serie de etapas relacionadas con diferentes decisiones metodológicas. En primer lugar, se establece un marco teórico para la incorporación de los ámbitos o dimensiones a incluir en el indicador sintético (incluido en el apartado 2.1). En segundo lugar, se seleccionan las variables dentro de cada dimensión y se preparan estadísticamente (imputación de datos perdidos, transformación en indicadores, análisis de correlación y multivariante, normalización para eliminar las diferencias en unidades de medida, etc.). En tercer lugar, se selecciona y diseña el procedimiento estadístico de asignación de las ponderaciones a cada indicador, para en un paso posterior, realizar la agregación y obtención del indicador sintético. Por último, se debe desarrollar y aplicar un proceso de validación, que incluya análisis de robustez y sensibilidad.
3.1. Selección de variables y bases de datos
Con respecto a la primera etapa en la elaboración del índice, el marco teórico desarrollado en el apartado 2.1. sienta las bases conceptuales para la inclusión de las dimensiones relevantes para la aproximación del techo de cristal, cuya selección final también está determinada por la disponibilidad de información estadística, detallada en el apartado de la descripción de bases de datos expuesta en la tabla 3.
Cabe destacar que, en todos los casos, se han seleccionado variables con periodicidad anual, fácilmente accesibles y de fuentes oficiales, lo que facilita la elaboración del índice y su continuidad en el tiempo.
3.2. Transformación y normalización de indicadores
La normalización incluye todas las conversiones requeridas no sólo para homogeneizar las unidades de medida, sino también para asegurar que los valores de los indicadores individuales no se compensan entre ellos. En nuestra propuesta de IRTC se ha seguido la metodología empleada por el Instituto Europeo para la Igualdad de Género para la elaboración del GEI (EIGE, 2017) en el que, como se detalla a continuación, cada una de las variables consideradas se transforman en la denominada brecha de género.
Es importante señalar que nuestro índice mide la presencia de techo de cristal en sentido inverso, esto es, cuanto mayor (menor) es el valor del índice, menor (mayor) es la presencia de techo de cristal. En este sentido, la primera transformación realizada sobre aquellas variables con un efecto positivo sobre la presencia de techo de cristal, como la parcialidad, ha sido el cálculo de su valor complementario. Asimismo, y con el objetivo de comparar poblaciones de distinto tamaño y estructura, todas las variables, con la excepción de las salariales, están expresadas en términos relativos o como ratios respecto de su población de referencia. Para las variables dentro del dominio de poder político se ha empleado un promedio de 3 años, mientras que la población de referencia empleada es el promedio de 3 años de la población de 18 años y más. Una vez obtenidas las ratios, para cada variable se calcula la brecha (B) de género según la siguiente expresión:
... (1)
en donde Xit representa el valor de cada una de las variables consideradas expresada en términos relativos para la comunidad autónoma i en el año f mientras que Xwit y Xait representan el valor de cada una de las variables para las mujeres y en promedio (mujeres y hombres) respectivamente, expresada en términos relativos para la comunidad autónoma i en el año t. Como puede apreciarse, y con el fin de evitar efectos compensatorios dentro de una misma comunidad autónoma entre distintas variables, el valor de la brecha de género queda censurado a cero en aquellas variables o dominios en los que las mujeres presentan una mejor situación que los hombres15. De esta forma, evitamos que se produzcan situaciones en donde, en una determinada región, la presencia de techo de cristal en una determinada variable o dominio quede enmascarada al compensarse por la mejor situación de las mujeres frente a los hombres en otras variables o dominios. La brecha de género toma valores en el intervalo [0,1], en donde cero implica ausencia de techo de cristal.
Con el fin de comparar las distintas variables y facilitar su agregación en un único indicador, se calcula una métrica de brecha de género (MB) (ver sección 2.2 de EIGE, 2017):
... (2)
en donde (l-BQQ) es el complementario de la brecha de género que toma valores en el intervalo [0,1], de manera que un valor mayor implica una menor presencia de brecha de género. Por su parte, a(Xit) es un coeficiente corrector cuyo objetivo es comparar, para cada variable, los niveles alcanzados entre las diferentes comunidades autónomas, penalizando a aquellas comunidades que presentan una peor situación. Este coeficiente asegura que un resultado alto en la métrica de brecha de género en una comunidad será indicativo tanto de una baja presencia de techo de cristal en la misma, como de una buena posición de la variable para el conjunto de la población con relación al resto de comunidades autónomas. Para que los valores de la métrica estén entre 1 y 100 se multiplica el complementario corregido de la brecha de género por 99 y se suma 1 al resultado. El coeficiente corrector se calcula según la siguiente expresión (ver sección 2.2.2 de EIGE, 2017),
... (3)
en donde ... es el valor de cada una de las variables para el total de la población (hombres y mujeres). De este modo, para cada variable, comunidad autónoma y año, se compara el valor de dicha variable para el conjunto de la población con el de aquella comunidad autónoma que presenta una mejor situación.
3.3. PESOS DE LOS INDICADORES
En la asignación de ponderaciones, la literatura ofrece diferentes opciones metodológicas y no existe consenso sobre la idoneidad de un proceso específico (OECD, 2008), siendo necesario analizar cada caso en concreto. Una parte importante de los trabajos en los que se construyen indicadores sintéticos utilizan proyecciones lineales unidimensionales que generan medias ponderadas de indicadores simples, siendo la metodología más extendida aquella cuya ponderación es idéntica para cada variable o indicador simple (Arranz et al., 2018). Este procedimiento tiene limitaciones. En primer lugar, es necesario que las variables originales que van a formar parte del indicador sintético tengan las mismas unidades de medida y, en segundo lugar, ignora las relaciones causales existentes entre las variables originales que van a formar parte del indicador sintético. Según Nardo et al. (2005) el aplicar pesos iguales a las variables desequilibra las dimensiones con diferente número de variables y puede resultar en un indicador descompensado. "Promediar las diferentes variables daría implícitamente más peso a la medida que presenta la mayor variabilidad o desviación estándar" (Hausmann et al., 2009). Por lo tanto, al menos debe tenerse en cuenta este aspecto y permitir que las variables sean ponderadas teniendo en cuenta sus desviaciones estándar.
Para evitar los problemas anteriores aparecen diferentes técnicas de análisis muí ti varian te. Se podrían utilizar modelos estadísticos como el Análisis de Componentes Principales (AGP) o el análisis factorial para agrupar indicadores individuales (Nicoletti et al., 2003). Estos métodos dan cuenta de la mayor variación en el conjunto de datos, utilizando el menor número posible de factores que reflejan la dimensión "estadística" subyacente del conjunto total. La ponderación (peso) solo interviene para corregir la información superpuesta de dos o más indicadores correlacionados, y no es una medida de la importancia teórica de los indicadores. Estas ponderaciones solo se pueden estimar si existe correlación entre las variables.
Para la construcción de nuestro indicador hemos elegido esta técnica estadística, que está especialmente indicada cuando no existe un consenso sobre la importancia relativa de las variables originales dentro del indicador sintético. En nuestro caso, este método no se utiliza para reducir la dimensión de la información, puesto que se quiere utilizar la información completa, sino para calcular el peso que cada variable original tendría en el IRTC.
3.4. Agregación de indicadores
En la agregación de indicadores se parte del cálculo de los componentes principales, sus autovalores y la varianza explicada por cada componente. El IRTC para cada comunidad autónoma i y año se construiría a partir de la suma ponderada de los valores de los "p" componentes, donde la ponderación (wj) sería el porcentaje de varianza explicada por cada componente principal (CPjt):
... (4)
Sin embargo, resulta más útil obtener el valor del indicador directamente a partir de las variables originales transformadas de la siguiente forma:
... (5)
donde MB(Xit) es la métrica de brecha de género y py es la carga factorial del componente 1 en la variable j y Aj, el autovalor asociado al componente 1.
El indicador construido según la ecuación [5] es el resultado de una agregación lineal de las variables. El tipo de agregación es otra de las decisiones relevantes a la hora de construir un indicador sintético. El método de agregación lineal es útil cuando todos los indicadores individuales tienen la misma unidad de medida (OECD, 2008), mientras que las agregaciones geométricas (en las que los indicadores se multiplican y las ponderaciones aparecen como exponentes) son apropiados cuando los indicadores individuales no son comparables y se expresan en diferentes escalas de razón.
3.5. Análisis de robustez
Con fines comparativos, y como análisis de robustez del índice obtenido mediante ACP, se han empleado otros tres métodos para asignar ponderaciones, siendo en todos los casos agregados linealmente.
El primero es el que hemos llamado TE por tener ponderaciones similares a las utilizadas por The Economist en la elaboración de su Glass Ceiling Index. De forma que se ha ponderado cada dominio de forma equivalente a las ponderaciones que dichos expertos habían considerado, dando el mismo peso dentro del dominio.
El llamado HS hace referencia a las ponderaciones resultantes de aplicar el método de Hausmann (Hausmann et al., 2009), que consiste en calcular el peso de cada variable considerando su variabilidad dentro del dominio, y considerando para cada dominio un peso igual en proporción al número total de dominios en el índice.
Y, por último, hemos considerado unas ponderaciones equitativas para el denominado EQ. Dado que tenemos 8 dominios, cada uno tiene un peso de 1/8 sobre el total. Y, de la misma forma, a las variables se las ha dado un mismo peso sobre su dominio, con lo que si, como es el caso del dominio "Mercado laboral", hay dos variables, cada una tiene un peso de 1/2.
4. RESULTADOS
4.1. Resultados del Índice Regional de Techo de Cristal
Siguiendo la metodología expuesta en el apartado previo, hemos procedido a calcular el IRTC para el periodo 2008-2018. Los resultados del IRTC, calculando los pesos por ACP que es nuestra propuesta de indicador, se presentan en la Tabla 5, incluyendo el valor del índice y la posición de la comunidad autónoma siguiendo un ranking de mayor a menor valor del IRTC (esto es, de menor a mayor techo de cristal). Atendiendo a los resultados para el año 2018, se observa que las regiones con una menor presencia de techo de cristal son País Vasco, Baleares, Navarra y Canarias. Por su parte, Cantabria aparece como la región con mayor techo de cristal, seguida de Galicia, Extremadura y Castilla y León. Si atendemos al coeficiente de correlación entre los valores promediados a lo largo del tiempo para cada comunidad del IRTC y la métrica de brecha de género de las distintas variables que componen el índice, las mayores correlaciones las encontramos entre las variables del dominio de salarios (mediana del salario 0,75; salario de la alta ocupación 0,72), algunas variables del dominio poder político (alcaldías 0,63; concejalías 0,59), la tasa de actividad (0,58) y excedencias por cuidado de familiares (0,57). En términos generales, estas variables son las que estarían explicando en mayor medida las diferencias observadas entre las distintas comunidades autónomas.
Los resultados que se obtienen al aplicar distintas ponderaciones para los coeficientes de las dimensiones, tal y como se explica en el apartado de metodología (indicadores TE, HS, EQ) para el análisis de robustez, muestran resultados similares. En la Tabla 5 se presentan los coeficientes de correlación entre el IRTC-ACP y el resto. Salvo en el periodo 2008-2011 y en el año 2016, el coeficiente de correlación se encuentra por encima de 0,6, observándose en el último año (2018) una alta correlación próxima a 0,9.
Con el fin de estudiar la posible presencia de algún tipo de relación espacial, el mapa del gráfico 2 se ha elaborado empleando los datos del IRTC (calculado con ACP, a partir de ahora) para el año 2018. El gráfico no muestra ningún tipo de patrón espacial. Este resultado se confirma al calcular el estadístico I de Moran para el análisis de autocorrelación espacial, que toma un valor muy cercano a cero (-0,069), sugiriendo la presencia de un patrón espacial aleatorio.
Los resultados comparativos de la Tabla 5 para el periodo analizado (2008-2018) muestran que la situación ha mejorado de forma generalizada para todas las comunidades autónomas. En particular, las regiones que han experimentado un mayor incremento en el valor del índice son Murcia (incremento de 7,6 puntos), Navarra (incremento de 6,2 puntos), Comunidad Valenciana (incremento de 6,1 puntos) y País Vasco (incremento de 5,2 puntos). En el lado opuesto se sitúan Cantabria y Castilla-La Mancha, en donde el incremento registrado fue tan solo de 0,1 y 0,9 puntos respectivamente. Si bien es cierto que existe cierta heterogeneidad entre regiones, el progreso general observado en el índice se debe principalmente a la buena evolución del dominio de poder político, el dominio de salarios y el dominio de excedencias, aunque este último todavía presenta valores muy bajos. En el conjunto de España la presencia de mujeres en los parlamentos autonómicos aumentó en el periodo considerado en casi 4 puntos porcentuales (desde un 41,7% hasta el 45,4%), siendo dicho incremento de poco más de 3 puntos porcentuales en los gobiernos autonómicos (desde el 40,1% hasta el 43,3%) y de aproximadamente 5 puntos en alcaldías (desde un 14,6% hasta el 19,1%) y concejalías (desde un 30,5% hasta el 35,6%). Atendiendo al dominio de salarios, si bien es cierto que la brecha salarial se ha incrementado levemente en el conjunto de España (desde un 20,8% hasta el 21,4%), en algunas regiones el descenso ha sido notable. Ejemplo de ello es Navarra, en donde la brecha salarial se ha reducido en más de 8 puntos porcentuales, y Baleares y Madrid, con caídas de 3 puntos porcentuales. Dentro del dominio de excedencias, el número de excedencias por cuidado de descendientes solicitados por hombres se ha incrementado de forma muy significativa en el conjunto de España pasando a representar el 8,7% del total de excedencias desde un 3,9%. De forma similar, el número de excedencias para el cuidado de familiares solicitadas por hombres se incrementó desde un 15,5% en 2008 hasta el 17,6% del total de excedencias en 2018.
La evolución positiva del dominio de poder político puede explicarse por la aprobación de la Ley Orgánica 3/2007 para la igualdad efectiva entre hombres y mujeres, que modificó la Ley Orgánica 5/1985 del Régimen Electoral General con el objetivo de asegurar una representación suficientemente significativa de ambos sexos en órganos y cargos de representación política. De forma que en los sucesivos años el poder político ha ido avanzando hacia la paridad al tiempo que el aumento de la conciencia de los partidos políticos gracias a esta norma ha contribuido a reforzar el propio objetivo (Espí-Hernández, 2017). Un análisis por Comunidades Autónomas (Uribe Otalora, 2013) muestra que diez de ellas mejoran porcentualmente la presencia de senadoras electas a raíz de la Ley de Igualdad durante el período 2008-2011, siete repiten resultados y sólo Andalucía y La Rioja retroceden respecto a 2004 (Andalucía pasa de un 37,5% a un 25% y La Rioja de un 50% a un 25%). En cuanto al porcentaje de diputadas, también de forma generalizada se han mejorado las cifras de 2008 en Aragón, Asturias, Baleares, Canarias, Cantabria, Galicia, Madrid, La Rioja y la Comunidad Valenciana, situándose prácticamente todas ellas por encima del 40%.
Del mismo modo, y como posible causa de la evolución positiva del dominio de salarios, esta Ley Orgánica 3/2007 también se erige en el ámbito de las relaciones laborales, abordando expresamente que la igualdad de trato y oportunidades entre mujeres y hombres incluye las condiciones laborales relativas a las retribuciones. Además, se establece la obligación, para empresas con más de 250 trabajadores o si lo requiere el convenio colectivo, de elaborar y aplicar un Plan de Igualdad con medidas para eliminar las discriminaciones por razón de sexo, haciendo referencia expresa a las retribuciones (Vela Díaz, 2019).
A su vez, algunas comunidades que contaban con leyes autonómicas de igualdad de género con anterioridad a la norma estatal ocupan puestos relativamente altos en el indicador de techo de cristal. Ejemplo de ello es Navarra, Comunidad Valenciana y el País Vasco, cuyas leyes autonómicas de igualdad datan de 2002, 2003 y 2005 respectivamente.
Los dominios que han tenido una aportación negativa son el dominio de poder económico, que ha experimentado una importante caída como consecuencia de la mala evolución de la variable de puestos de dirección y, en menor medida, el dominio de parcialidad.
En relación con los cambios que se han producido en el ranking del índice entre las distintas comunidades entre 2008 y 2018, se puede apreciar que Murcia es con diferencia la comunidad que ha escalado más puestos en el ranking, consecuencia principalmente de la importante mejora en los dominios de educación y de poder político. Las otras regiones que han adelantado puestos son Navarra, Aragón, País Vasco, Comunidad Valenciana y Cataluña. En contraposición, Castilla-La Mancha ha perdido un total de 7 puestos en el ranking, debido a la reducida mejora experimentada en los distintos dominios en comparación con el resto de comunidades autónomas.
4.2. Análisis de convergencia
En este apartado se analiza más a fondo la evolución del IRTC aplicando los conceptos clásicos de convergencia aplicados en economía en temas de crecimiento económico. De forma específica se estudian los dos principales conceptos de convergencia generalmente aceptados: convergencia-a y convergencia-ß (Barro et al., 1991; Barro y Sala-i-Martin, 1992).
La presencia de convergencia-а implicaría una disminución en la dispersión del índice entre comunidades a lo largo del tiempo. El gráfico 3 muestra la evolución de cuatro indicadores de dispersión calculados para el periodo 2008-2018: el coeficiente de variación (CV), la desviación típica (DT), el índice de Gini y el índice de Atkinson. Estos indicadores presentan una evolución muy similar, con un incremento de la dispersión a lo largo del periodo considerado, a pesar de las importantes fluctuaciones observadas durante los primeros años de la muestra (2009-2013). Este incremento de la dispersión implica ausencia de convergencia-а, lo que sugiere que, a pesar de la mejora generalizada experimentada con relación a la presencia del techo de cristal, las diferencias entre regiones se han acentuado en el tiempo.
Por su parte, el concepto de convergencia-... implicaría que aquellas regiones que presentan menores valores en el IRTC al principio del periodo son las que han experimentado una mayor mejora. De esta forma el índice tendería a tomar valores similares entre comunidades autónomas en el tiempo.
Para analizar la convergencia-ß se estima la siguiente ecuación,
... (6)
en donde en el lado izquierdo tenemos el logaritmo (Ln) del cociente entre el valor del índice en un momento final t y su valor en un momento inicial t-n (es decir, la tasa de crecimiento del IRTC entre t-n y t), mientras que en el lado derecho tenemos el logaritmo del índice en el valor inicial t-n. Para que exista convergencia beta, el parámetro estimado ß tendría que ser negativo y estadísticamente significativo.
La ecuación planteada ha sido estimada de diferentes formas. En primer lugar, se ha realizado una estimación de sección cruzada por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) utilizando tan solo los datos del índice correspondientes a 2008 y 2018. En segundo lugar, se ha estimado la ecuación utilizando la información disponible para diferentes años en un panel de datos, mediante efectos fijos. En particular, la estimación se ha realizado de forma anual y utilizando intervalos o periodos de 2 a 5 años. Los resultados se muestran en la Tabla 6. En cada caso se muestra el valor estimado de los coeficientes y su correspondiente desviación típica, así como el R cuadrado y el valor del estadístico F para el contraste de la hipótesis nula de no significatividad conjunta de los parámetros estimados.
Los resultados de las estimaciones no muestran evidencia a favor de la presencia de convergencia beta. En el caso de la estimación por MCO de sección cruzada, el parámetro ß es negativo, pero no es estadísticamente significativo. En el caso de la estimación mediante efectos fijos, el parámetro ß es siempre positivo para los distintos intervalos de tiempo y estadísticamente significativo al 1%. Este resultado sugiere que aquellas regiones que presentan inicialmente mayores valores en el IRTC (menor presencia de techo de cristal) son las que han experimentado un incremento mayor en el IRCT.
5. CONCLUSIONES
Esta es una era progresiva en la que las mujeres están empoderadas y trabajan de manera sistemática y beligerante para asegurarse de que luchan contra las inequidades y desigualdades de género que resultan en el techo de cristal. La necesidad de tener una medida única que incorpore diferentes aspectos relativos al fenómeno analizado nos ha impulsado a proponer la elaboración de un indicador sintético de techo de cristal para las diferentes regiones españolas.
Los resultados del IRTC, calculado para las distintas comunidades autónomas a lo largo del periodo 2008-2018, permiten obtener algunas conclusiones de interés. En primer lugar, y atendiendo a los datos más actuales, se observa que las regiones más favorables para la presencia femenina en puestos de poder y con una menor presencia de techo de cristal son País Vasco, Baleares, Navarra y Canarias. Mientras que Cantabria aparece como la región con mayores barreras, seguida de Galicia, Extremadura y Castilla y León.
En segundo lugar, los resultados del indicador propuesto muestran que la situación ha mejorado de forma generalizada para todas las comunidades autónomas durante el periodo analizado (2008-2018), siendo Murcia, Navarra, Comunidad Valenciana y País Vasco las regiones que han experimentado una mejor evolución. Dicho progreso se debe principalmente a la mejor posición del dominio de poder político, de salarios y de excedencias, si bien en este último los valores siguen siendo muy bajos.
En tercer lugar, el análisis de convergencia realizado no muestra evidencia ni a favor de la presencia de convergencia-а ni a favor de convergencia-ß. En este sentido se concluye que, a pesar de la mejora generalizada observada, se ha producido un incremento en las diferencias observadas en la presencia de techo de cristal en la última década.
Consideramos que estos resultados son muy relevantes en cuanto a la necesidad de conocer y analizar de forma específica qué ocurre en cada comunidad autónoma. Desde el punto de vista del diseño de políticas públicas dirigidas a reducir el techo de cristal, sería fundamental hacer un seguimiento de las diferentes dimensiones que se incluyen en el indicador, para determinar cómo pueden influir las políticas nacionales y las regionales en su evolución. Así mismo, la identificación de regiones donde las barreras a las mujeres son más fuertes deberían ser un objetivo prioritario.
La concienciación del problema y las medidas políticas están haciendo que las mujeres cada vez estén más representadas en las jerarquías de poder, pero el techo de cristal sigue siendo un problema, poniendo de manifiesto que la igualdad de género es una meta por la que seguir luchando. Por ello, las organizaciones e instituciones deben ser conscientes de que romper con el techo de cristal es complejo para las mujeres, y deben actuar de forma activa para ayudar en este objetivo a través de políticas de flexibilización horaria, medidas de conciliación, procesos ciegos en los ascensos, o formación en liderazgo, entre otras.
Este artículo se ha focalizado en el diseño del indicador sintético del techo de cristal para el cálculo a nivel regional. En relación con las líneas de trabajo que se abren a partir de este indicador pasa por varios análisis. En primer lugar, la utilización de diferentes opciones metodológicas, tanto en la inclusión de las variables, como en su agregación, de forma que se pueda hacer un análisis de sensibilidad y robustez más amplio. En segundo lugar, tiene interés en sí mismo llevar a cabo un análisis exhaustivo de las diferencias regionales por dimensiones y variables, que permita justificar las principales causas del techo de cristal. Además, se pretenden estudiar posibles relaciones causales entre diferentes variables socioeconómicas de las regiones y el indicador de techo de cristal, pudiendo utilizar metodologías de datos de panel para las regiones y los diferentes periodos.
Autor para correspondencia: [email protected]
ORCID
Lidia de Castro Romero
Victor Martin Barroso
Rosa Santero Sanchez
https://orcid.org/0000-0001 -9014-4240
https://orcid.org/0000-0003-2001-7283
https://orcid.org/0000-0002-1071 -4280
1 Siglas de "Graduate Management Admission", un examen que mide la aptitud para cursar másters tipo MBA.
2 Valoración posible entre 0-1 siendo 1 la total igualdad. Dato del índice calculado para 2019 (UNDP, 2020).
3 Valoración posible entre 0-1 siendo 1 la total igualdad. Dato del índice calculado para 2009 (UNDP, 2009).
4 Valoración posible entre 0-1 siendo 0 la total igualdad. Dato del índice calculado para 2019 (UNDP, 2020).
5 (World Economic Forum [WEF], 2021)
6 Valoración posible entre 0-1 siendo 1 la total igualdad. Dato del índice calculado para 2021 (WEF, 2021).
7 (EIGE, 2020)
8 Valoración posible entre 0-100 siendo 100 la total igualdad. Dato del índice calculado para 2020 (EIGE, 2020).
9 (Organization for Economic Cooperation and Development [OECD], 2019)
10 Valoración posible entre 0-1 siendo 0 la total igualdad. Dato del índice calculado para 2019 (OECD, 2019).
11 (United States Agency for International Development [USAID], s.f.)
12 Valoración posible entre 0-5 siendo 5 la total igualdad Puntuación de la dimension "Decision Making" (USAID, 2019).
13 Valoración posible entre 0-100 siendo 100 la total igualdad (The Economist, 2021)
14 Abogados y fiscales, escritores y artistas de la creación, médicos y odontólogos, militares, profesores de universidad y gerentes de empresas con menos de 10 asalariados.
15 Un procedimiento similar para evitar efectos compensatorios es utilizado en la elaboración del Gender Equity Index (Social Watch, 2012) y del Global Gender Gap Index (WEF, 2021).
16 Los dos conceptos de convergencia analizados están estrechamente relacionados entre sí. Pues en efecto, la convergencia-ß es condición necesaria (aunque no suficiente) para que exista convergencia-G.
REFERENCIAS
Agarwal, B. (2018). The challenge of gender inequality. Economía Política, 35(1), 3-12. https://doi.org/10.1007/s40888-018-0092-8
Albert López-Ibor, R., Escot Mangas, L., Fernandez Cornejo, J. A., & Mateos de Cabo, R. (2008). Análisis de la presencia de las mujeres en los puestos directivos de las empresas madrileñas. Consejo Económico y Social, Comunidad de Madrid. Biblioteca Nueva.
Arranz, J. M., García-Serrano, C., & Hernanz, V. (2018). Calidad del empleo: una propuesta de índice y su medición para el periodo 2005-2013. Hacienda Pública Española, 225, 133-164. https://doi.org/10.7866/HPE-RPE.18.2.5
Barbera, E., Ramos López, A., & Sarrio Caíala, M. T. (2003). Mujeres directivas, espacio de poder y relaciones de género. Anuario De Psicología, 34(2).
Barro, R. J., & Sala-i-Martin, X. (1992). Convergence. Journal of Political Economy, 100(2), 223-251.
Barro, R. J., Sala-i-Martin, X., Blanchard, O. J., & Hall, R. E. (1991). Convergence across states and regions. Brookings Papers on Economic Activity, 1991 ( 1), 107-182.
Bericat Alastuey, E., & Sanchez Bermejo, E. (2008). Balance de la desigualdad de género en Espana: Un sistema de indicadores sociales. Centro De Estudios Andaluces. https://www.centrodeestudiosandaluces.es/publicaciones/n-23-balance-de-la-desigualdad-de-genero-en-espana-un-sistema-de-indicadores-sociales
Bericat, E. (2012). The European Gender Equality Index: Conceptual and Analytical Issues. Social Indicators Research, 108(1), 1-28. https://doi.org/10.1007/sl 1205-011-9872-z
Carrasco-Santos, M. J., Cristófol Rodríguez, C., & Royo Rodríguez, E. (2020). Why Is the Spanish Hotel Trade Lagging So Far Behind in Gender Equality? A Sustainability Question. Sustainability, 12(11), 4423. https://doi.org/10.3390/sul2114423
Cuadrado, L, & Morales, J. E (2007). Algunas claves sobre el techo de cristal en las organizaciones. Revista de Psicología del Trabajo y de las Organizaciones, 23(7), 183-202.
de Miguel, J. M. (2015). Informes: "The glass-ceiling index. The best -and worst- places to be a working woman" The Economist, 410 (8.877): 58 (8-14 marzo). Revista Espanola De Sociología (RES), 23, 173-203. https://recyt.fecyt.es/index.php/res/article/view/65380
Dilli, S., Carmichael, S. G., & Rijpma, A. (2019). Introducing the Historical Gender Equality Index. Null, 25(1), 31-57. https://doi.org/10.1080/13545701.2018.1442582
Espí-Hernández, A. (2017). Presencia de la mujer y brecha de género en la política local española. FEMERIS: Revista Multidisciplinar De Estudios de Género, 2(1), 133-147. https://doi.org/10.20318/femeris.2017.3556
European Institute for Gender Equality (2017). Gender Equality Index 2017 Methodological Report. https://eige.europa.eu/publications-resources/publications/gender-equality-index-2017-methodological-report?language_content_entity=en
European Institute for Gender Equality (2020). Gender Equality Index 2020. https://doi.org/10.2839/79077
European Institute for Gender Equality (s.f). Gender Statistics Database: Largest listed companies: presidents, board members and employee representatives, https://eige.europa.eu/gender-statistics/dgs
Fernández-Sáez, J., Ruiz-Cantero, M. T, Guijarro-Garvi, M., Rodenas-Calatayud, C., Martí-Sempere, M., & Jimenez-Alegre, M. D. (2016). Tiempos de equidad de género: descripción de las desigualdades entre comunidades autónomas, España 2006-2014. Gaceta Sanitaria, 30(4), 250-257. https://doi.org/10.1016/j .gaceta.2016.03.015
Gallego Morón, N. (2017). Breaking the glass ceiling. The doctoral thesis defence as a key turning point. Metode Science Studies Journal, 7, 112-119. https://doi.Org/10.7203/metode.7.8077
Gil-Lafuente, A., Torres-Martinez, A., Amiguet-Molina, L., & Boria-Reverter, S. (2019). Gender equality index of the autonomous communities of Spain: a multidimensional analysis. Technological and Economic Development of Economy, 25, 1-19. https://doi.org/10.3846/tede.2019.10288
Gobierno de Espana. (2019). Informe sobre la aplicación de la Declaración y Plataforma de Acción de Beijing (1995) y los resultados del vigésimo tercer período extraordinario de sesiones de la Asamblea General (2000) en el contexto de 25° aniversario de la 4a Conferencia Mundial sobre la Mujer y la aprobación de la Declaración y Plataforma de Acción de Beijing. https://unece.org/ fileadmin/DAM/Gender/Beijing_20/Spain.pdf
Hausmann, R., Tyson, L. D., & Zahidi, S. (2009). Global Gender Gap Report 2009. World Economic Forum. Committed to improving the state of the word. https://www3.weforum.org/docs/WEF_GenderGap_Report_2009.pdf
Instituto Cántabro de Estadística (s.f.). Indice de Igualdad de Género. https://app.powerbi.com/view?r=eyJrIjoiNDQ2NTcxNzItNWM2Yi00NGVmLWE3ZmQtYmMy ZDVhODNjODcyIiwidCI6ImNjMzQ5YjUyLWUyZmEtNGQ5NilhMmUOLTdiMmFkYjkzN GE2OCIsImMiOjl9
Leythienne, D., & Pérez-Julián, M. (2021). Gender pay gaps in the European Union: a statistical analysis. Publications Office of the European Union, https://doi.org/10.2785/98845
Mateos de Cabo, R., Gimeno, R., & Escot, L. (2011). Disentangling Discrimination on Spanish Boards of Directors: disentangling discrimination. Corporate Governance: An International Review, 19(1), 77-95. https://doi.Org/10.llll/j.1467-8683.2010.00837.x
Millán-Vázquez de la Torre, M. G., Santos-Pita, M. d. P, & Pérez-Naranjo, L. M. (2015). Análisis del mercado laboral femenino en España: evolución y factores socioeconómicos determinantes del empleo. Papeles De Población, 21^Ą, 197-225.
Moise-Titei, A. (2014). The Gender Equality Index and the Gender Gaps for EU Countries. Ovidius University Annals. Economic Sciences Series, XIV(2), 220-223.
Morrison, A. M., White, R. P, & Van Velsor, E. (1987). Breaking The Glass Ceiling: Can Women Reach The Top Of America 5 Largest corporations? Basic Books.
Naciones Unidas, (s.£). Objetivos de Desarrollo Sostenible. Objetivo 5: Lograr la igualdad entre los géneros y empoderar a todas las mujeres y las niñas. https://www.un.org/ sustainabledevelopment/es/gender-equality/
Nardo, M., Saisana, M., Saltelli, A., Tarantola, S., Hoffman, A., Ec Giovannini, E. (2005). Handbook on Constructing Composite Indicators: Methodology and User Guide. OECD Statistics Working Papers, No. 2005/03, OECD Publishing, https://doi.org/10.1787/533411815016
Nicoletti, G., Scarpetta, S. & Lane, P. R. (2003). Regulation, Productivity and Growth: OECD evidence. Economic Policy, 18(36), 9-72.
Organization for Economic Cooperation and Development (2008). Handbook on Constructing Composite Indicators: Methodology and User Guide. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/9789264043466-en
Organization for Economic Cooperation and Development (2019). SIGI 2019 Global Report: Transforming Challenges into Opportunities, https://doi.org/10.1787/bc56d212-en
Palacios Gómez, J.L. (2020). Techo de cristal ¿o suelo de granito? Pautas educativas y laborales de las mujeres en España en el siglo XXL BARATARIA. Revista Castellano-Manchega de Ciencias Sociales, TI, 62-87. https://doi.org/10.20932/barataria.v0i27.541
Social Watch (2012). Medición de la inequidad: El índice de Equidad de Género 2012. https://www.socialwatch.org/es/node/14380
Sugarman, D., & Straus, M. (1988). Indicators of gender equality for American States and Regions. Social Indicators Research, 20, 229-270. https://doi.org/10.1007/BF00302398
The Economist (2021). Is the lot of female executives improving? https://www.economist.com/business/2021/03/05/is-the-lot-of-female-executives-improving
The Economist (2023). The Economist's glass-ceiling index, https://www.economist.com/graphic-detail/glass-ceiling-index
United Nations Development Programme (2009). Human Development Report2009. Overcoming Barriers: Human Mobility and Development. Published for the United Nations Development Programme. https://hdr.undp.org/ content/human-development-report-2009
United Nations Development Programme (2020). Human Development Report 2020. The Next Frontier: Human Development and the Anthropocene. Published for the United Nations Development Programme, https://hdr.undp.org/content/human-development-report-2020
United Nations Development Programme (s.f.a). Gender Development Index. Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo. https://hdr.undp.Org/gender-development-index#/indicies/GDI
United Nations Development Programme (s.f.b). Gender Inequality Index. Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo, https://hdr.undp.org/data-center/thematic-composite-indices/gender-inequality-index#/indicies/ Gil
United States Agency for International Development (2019). Womens economic empowerment and equality (we3) technical assistance.
United States Agency for International Development (s.£). Women 5 Economic Empowerment and Equality (WE3) Dashboard: Exploring Womens Economic, Social, and Political Empowerment. https://idea.usaid.gOv/women-e3#tab-about
Uribe Otalora, A. (2013). Las cuotas de género y su aplicación en España: los efectos de la Ley de Igualdad (LO 3/2007) en las Cortes Generales y los Parlamentos Autonómicos. Revista De Estudios Políticos, 160, 159-197.
Vela Díaz, R. (2019). En el camino judicial correcto en materia de brecha salarial de género en España: Un avance jurisprudencial relevante. Derecho y Cambio Social, 55, 527-544.
Viata, J., & Mumo, K. (2019). Shattering the Glass Ceiling: (Re) reading the World Economic Forum Report of 2017 on Woman Empowerment. Editon Consortium Journal of Arts, Humanities and Social Studies, 7(1), 11-18. https://doi.org/10.51317/ecjahss.vlil.73
WeEqual (2020). Diversidad e inclusion de género en las empresas españolas.
World Economic Forum. (2021). Global Gender Gap Report 2021.<https://www.weforum.org/publications/global-gender-gap-report-2021 /
(ProQuest: Appendix omitted.)
You have requested "on-the-fly" machine translation of selected content from our databases. This functionality is provided solely for your convenience and is in no way intended to replace human translation. Show full disclaimer
Neither ProQuest nor its licensors make any representations or warranties with respect to the translations. The translations are automatically generated "AS IS" and "AS AVAILABLE" and are not retained in our systems. PROQUEST AND ITS LICENSORS SPECIFICALLY DISCLAIM ANY AND ALL EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING WITHOUT LIMITATION, ANY WARRANTIES FOR AVAILABILITY, ACCURACY, TIMELINESS, COMPLETENESS, NON-INFRINGMENT, MERCHANTABILITY OR FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. Your use of the translations is subject to all use restrictions contained in your Electronic Products License Agreement and by using the translation functionality you agree to forgo any and all claims against ProQuest or its licensors for your use of the translation functionality and any output derived there from. Hide full disclaimer
© 2024. This work is published under https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ (the “License”). Notwithstanding the ProQuest Terms and Conditions, you may use this content in accordance with the terms of the License.
Abstract
El objetivo del presente artículo es proponer y elaborar un índice de techo de cristal a nivel regional para España, utilizando como punto de partida el índice elaborado por la revista The Economist a partir de 2014 para medir el techo de cristal en más de veinte países de la OCDE. El indicador propuesto consiste en un índice sintético cuyo principal objetivo es servir de herramienta para comparar la presencia de techo de cristal y su evolución en el tiempo entre las distintas comunidades autónomas. De esta forma, el índice puede facilitar el diseño de políticas específicas para combatir el fenómeno.