Cerrar

¿Cómo impactó la COVID-19 el mercado laboral femenino en países de América Latina?

Autores: Erika Martínez Fernández, Lina Tafur, Pablo Cortés y Susana Martínez-Restrepo

La COVID-19 ha tenido un mayor impacto en el mercado laboral de las mujeres en los países de América Latina. Como resultado, el desempleo femenino ha aumentado significativamente. Este fenómeno, acuñado por algunos expertos como “She-cession”, [1] ha tenido un efecto poderoso en las mujeres con hijos pequeños y mujeres jóvenes. 


De acuerdo con la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), la pandemia condujo a un retraso general de más de una década del progreso logrado en cuanto a la participación laboral de las mujeres y de las tasas de desempleo en menos de un año. [2] La Organización Internacional del Trabajo (OIT) estima que 13 millones de mujeres en Latinoamérica vieron sus trabajos desaparecer debido a la pandemia de la COVID-19 [3] y una pérdida promedio de 6,7% del producto interno bruto (PIB) de la región. [4]

¿COMO EXPLICAR EL EFECTO DIFERENCIAL QUE LA CRISIS TUVO EN LAS MUJERES?

Las crecientes tasas de desempleo e inactividad han provocado una she-cession, dejando a muchas mujeres fuera del mercado laboral. [5,6] Las mujeres están perdiendo su estatus en el mercado laboral a medida que se mueven del trabajo formal al informal; las mujeres en el trabajo informal se convierten en desempleadas y las mujeres desempleadas se vuelven inactivas a medida que se dedican más a las labores domésticas. [7] Tres hechos ayudan a esclarecer los efectos diferenciales de la crisis de COVID-19 en las mujeres: 1) el shock de los sectores económicos liderados por mujeres, 2) brechas de género en habilidades digitales en un momento de automatización y cambio tecnológico y 3), el aumento desproporcional de los trabajos de cuidado. 

La pandemia ha afectado más a los sectores dominados por mujeres. Los servicios presenciales como la restauración, el turismo, los salones de belleza, los servicios de limpieza doméstica, los servicios de educación y las actividades de cuidado han sido unas de las ocupaciones más afectadas por las medidas de distanciamiento social y las cuarentenas para frenar la propagación del virus. [8] El COVID-19 también ha acelerado la automatización del trabajo y la adopción de ciertas tecnologías en Latinoamérica como las plataformas de comercio electrónico, los servicios de entrega y el desarrollo de software de servicios y productos los cuales han facilitado la compra de cualquier producto en línea en lugar de realizar la compra in situ. [9] Este proceso, impulsado por los cambios de los comportamientos y preferencias con el fin de satisfacer las exigencias de los consumidores durante la pandemia, [10] ha sido lo que más ha afectado los trabajos de las mujeres ya que es más probable que ellas tengan trabajos administrativos y rutinarios que son más propensos a ser reemplazados por una automatización provocada por la pandemia. [11] Las mujeres vulnerables también eran más propensas a tener habilidades digitales limitadas antes de la pandemia, lo cual restringió su capacidad para poder adaptar sus actividades económicas (e incluso la educación en casa) ante las nuevas necesidades, comportamientos y preferencias causadas por la pandemia. Tal dinámica es consistente con la predicción antes de la pandemia del Foro Económico Mundial (FEM) la cual estimaba que tres de cuatro trabajos perdidos en los próximos diez años debido a la automatización serían desempeñados por mujeres. [12]

Además, las medidas para controlar la propagación del virus han provocado el cierre de escuelas y de guarderías, lo cual ha aumentado aún más el uso de tiempo de las mujeres en tareas de guardería y trabajos domésticos y, por último, aumentar las tasas de inactividad entre las mujeres. En Latinoamérica, antes de la pandemia, las mujeres dedicaban 73% del tiempo en trabajos no pagos en casa. [13] Se espera que esta estadística sea más severa durante la pandemia. 

Las siguientes secciones ayudarán a ilustrar la conmoción vivida por millones de mujeres en Latinoamérica quienes siguen teniendo dificultades para superar las barreras históricas que han enfrentado para poder participar en el mercado laboral y cómo estas se han amplificado desde el inicio de la pandemia de COVID-19. 

LAS BARRERAS DURADERAS PARA EL ACCESO AL MERCADO LABORAL EN LATINOAMÉRICA

Los países latinoamericanos con los casos más altos de COVID-19 exhiben mayores pérdidas en las tasas de participación en la fuerza de trabajo (LFP, por sus siglas en inglés) . La Ilustración 1 muestra la relación entre las tasas de variación porcentual de la LFP durante el 2019 y el 2020 por cada sexo y el número de casos de COVID-19 por cada 10000 personas hasta agosto del 2020. Como se ha visto, hay una estrecha correlación entre la prevalencia de COVID-19 y los diferentes niveles de las afectaciones de la LFP. Chile y Brasil, dos países severamente afectados por la pandemia en agosto del 2020, exhibieron los descensos más significativos en las tasas de participación en la fuerza de trabajo. 

Fuente: cálculos del autor, basados en datos de empleo modelados por la OIT de datos de ILOSTAT

La Ilustración 1 es un vistazo que refleja cómo las mujeres fueron las más afectadas por las órdenes de distanciamiento social y las cuarentenas. En Latinoamérica, tanto hombres como mujeres mostraron progreso gradual, aunque lento, respecto a la participación en la fuerza de trabajo hasta la llegada de la pandemia de COVID-19. En las tres últimas décadas, el promedio latinoamericano de las tasas de PLF de las mujeres aumentó de 42,2% en 1990 a 53% en 2019. A pesar de dicho avance, las tasas de participación en las fuerzas de trabajo se mantuvieron bajas en comparación con aquellas de los hombres, para quienes pasó de 82% en 1990 a 78,8% en el 2019. [14] En este contexto, el impacto del COVID-19 hizo retroceder los logros que las mujeres habían obtenido en la LFP frente a los niveles de 1990. Por ejemplo, como se observa en la Ilustración 2, en Perú, las tasas de participación en la fuerza de trabajo cayeron 10,8 puntos entre el 2019 y el 2020, comparados con 4,4 puntos en los hombres. [15] En otras palabras, las tasas de LFP en Perú durante el tercer trimestre del 2020 fueron aproximadamente el mismo que en 1996. [16]

Antes de la pandemia, las mujeres eran más afectadas que los hombres por barreras para poder entrar en el mercado laboral, como la carga de los trabajos de cuidado y los trabajos domésticos no remunerados, la discriminación o la segregación. Los efectos adversos de la pandemia amplificaron tales barreras. Como se ve en la Ilustración 2A y 2B las tasas de participación en la fuerza de trabajo de las mujeres en el 2020 estaban muy por detrás de aquellas de los hombres. Casi cada país en Latinoamérica alcanzó brechas de género por encima de 20 puntos, aproximadamente el doble que aquellas observadas durante el mismo periodo en países como Estados Unidos o Canadá. [17] Las tasas de LFP reflejan factores estructurales que reproducen sesgos y estereotipos de género, discriminación y una división de género altamente segregada en el trabajo. [18]

Fuente: cálculos del autor, basados en datos de empleo modelados por la OIT de datos de ILOSTAT

La participación de las mujeres en el mercado laboral ha experimentado un recorrido inestable. Aunque las mujeres han aumentado su participación, en promedio, ocupan trabajos con menores sueldos y más propensos a la inestabilidad laboral que los hombres. [19] Este escenario hizo a las mujeres más vulnerables a las sacudidas económicas antes de la pandemia; por lo tanto, las consecuencias de la crisis por la COVID-19 implicaron una caída de escalera o una espiral cuesta abajo que afectó la participación femenina en el mercado del trabajo y del empleo. 

DE VUELTA AL PASADO: EL DRAMÁTICO DESEMPLEO PARA LAS MUJERES LATINOAMERICANAS

Antes de la pandemia, Latinoamérica ya era una de las regiones con las tasas de desempleo más altas

Antes de la pandemia, América Latina ya era una de las regiones con las tasas de desempleo de mujeres más altas a nivel mundial, alcanzando el 9,7% en comparación con el 6,8% de los hombres en 2019. Algunas de las limitaciones que enfrentan las mujeres son preocupantes teniendo en cuenta que, para 2019, las brechas de género superaron los 5 puntos porcentuales en algunos países de la región. En contraste, otras zonas, como Europa Occidental, mantuvieron las brechas de género por debajo de 2 pp. [20,21] Como se ve en la Figura 3 A, las tasas de desempleo en mujeres aumentaron significativamente de 2019 a 2020 debido a la COVID-19. En siete de los nueve países considerados en este análisis, incluidos Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, México, Paraguay y Uruguay, el cambio en las tasas de desempleo en mujeres superó a la de los hombres. Los casos de Colombia y Costa Rica son particularmente alarmantes, ya que la tasa de desempleo en mujeres aumentó de 12,8% y 15% a 19% y 22,6%, respectivamente.

Fuente: cálculos del autor, basados en datos de empleo modelados por la OIT de datos de ILOSTAT

Como se mencionó anteriormente, la pandemia ha afectado principalmente a industrias dominadas por mujeres, aumentando las tasas de desempleo entre las mujeres. En 2019, alrededor del 80% de las mujeres en América Latina ocuparon puestos de trabajo en industrias de servicios, comercio o venta al por menor, en comparación con el 55% de los hombres. Esta situación generó de inmediato la pérdida de empleo e impulsó el desempleo femenino en 2020, afectando a más de 81 millones de mujeres en América Latina que hacen parte del sector de servicios como servicios domésticos, hoteles y restaurantes, educación y comercio minorista, en comparación con 78 millones de hombres que trabajan en esta misma industria. [22]

Algunas empresas han implementado sus planes de automatización debido a inversiones de capital para aprovechar una era de cambio tecnológico y reconfiguración de preferencias y comportamientos que se ha acelerado durante la pandemia. Sin embargo, esta situación está cambiando la demanda de trabajo del mercado laboral y puede afectar a las mujeres jóvenes a corto y largo plazo si sus brechas de habilidades digitales continúan aumentando. Según el WEF, a nivel mundial, la fuerza laboral se está automatizando más rápido de lo esperado,y se espera que desplace 85 millones de puestos de trabajo en los próximos cinco años. [23] Se espera que este cambio genere más puestos de trabajo de los que destruirá; Sin embargo, las brechas en las habilidades digitales, como las competencias del siglo XXI necesarias para ocupar esos puestos, [24] hacen que las mujeres corran un mayor riesgo de sufrir interrupciones. Por ejemplo, en 2021, en las principales profesiones emergentes como Cloud Computing, las mujeres representan el 14% de la fuerza laboral; en Ingeniería, 20%; y en Data y A.I., 32%. [25]

La crisis ha afectado más a las mujeres jóvenes en términos de desempleo. La Figura 4 A muestra cómo, en casi todos los países incluidos en el análisis, las tasas de desempleo de las mujeres jóvenes casi se duplicaron. Por ejemplo, en Costa Rica y Colombia, el desempleo en mujeres jóvenes aumentó 13,8 pp y 7,7 pp, respectivamente, en solo un año. Esta situación tiene implicaciones a corto y largo plazo. A corto plazo, puede incluir el aumento de la delincuencia, la erosión de la cohesión social y el deterioro de los salarios y empleos de calidad, que son particularmente graves para las mujeres. A largo plazo, podría afectar la sostenibilidad del gasto público. [26]

Fuente: cálculos del autor, basados en datos de empleo modelados por la OIT de datos de ILOSTAT

En pocas palabras, la “She-session” (recesión femenina) originada por la pandemia significa una tendencia general a que las mujeres pierdan sus trabajos a una tasa más alta que los hombres, como se discutió anteriormente. Sin embargo, la situación puede ser más agotadora para la mitad de la población femenina en América Latina que trabaja en el sector informal, lo que implica que han sido excluidas de los datos de desempleo aun cuando continúan enfrentando severas barreras para acceder al mercado laboral.

CONSIDERACIONES PARA LA ADOPCIÓN DE MEDIDAS POLÍTICAS

Conmociones económicas como la generada por la pandemia desencadenaron una crisis de empleo que también representa una oportunidad. Los países latinoamericanos tienen la oportunidad de repensar su proceso de recuperación y hacer que las políticas de empleo sean más inclusivas para las mujeres. Los esfuerzos para superar la baja LFP femenina y las altas tasas de desempleo, especialmente entre las mujeres jóvenes, implican varios desafíos que los legisladores deben abordar.

La economía del cuidado es fundamental para la recuperación económica

El mayor tiempo que las mujeres tuvieron que dedicar a cuidados y orillas debido al cierre de escuelas y guarderías obligó a millones de mujeres a abandonar el mercado laboral. Por lo tanto, las inversiones en la economía del cuidado son esenciales para la recuperación económica de la región para aliviar la carga de las mujeres durante el COVID-19 y devolverlas a la fuerza laboral. COVID-19 ha liderado el impulso de este enfoque. Montevideo y Bogotá han sido pioneros en la creación de un sistema de atención que trabaja con unidades móviles de atención para brindar servicios de atención a los enfermos, los más pequeños, los discapacitados, los ancianos y los servicios de descanso, recreación y espacios de capacitación para los cuidadores. [27]

Las nuevas alternativas de trabajo llegaron para quedarse y pueden beneficiar más a las mujeres

Aunque trabajar desde casa ha sido un desafío para las mujeres, especialmente las madres solteras con niños pequeños que requieren educación en el hogar, ha abierto la ventana a varias alternativas. Trabajar de forma remota / desde cualquier lugar, o el modelo híbrido de trabajo que combina el trabajo en la oficina y el trabajo remoto, son opciones de trabajo flexibles que eran poco comunes antes de la pandemia cuando imperaba el trabajo en persona. 

La flexibilidad de estas nuevas alternativas podría beneficiar esencialmente a las mujeres. Podría permitirles combinar el trabajo y la maternidad con horarios flexibles y reducir el tiempo de viaje, que las mujeres valoran mucho, siempre que los empleadores se adapten a estas demandas sintonizando con las necesidades de las mujeres. Sin embargo, la flexibilidad puede beneficiar solo a las mujeres que realizan trabajos de forma remota y están equipadas con herramientas y habilidades digitales. Para las mujeres que trabajan en el sector informal, que representa el 55,2% para 2019, en los nueve países considerados en este análisis, la flexibilidad puede ser menos prometedora y puede beneficiar a los programas de formalización. Por ello, es fundamental resaltar que cada país debe adecuar sus leyes y normativas nacionales a las nuevas alternativas laborales para colocar los estándares que puedan convertirse en un igualador para las mujeres en los mercados laborales latinoamericanos.

Reconstruir mejor: una recuperación económica que funcione para todos, especialmente para las mujeres jóvenes

Los datos disponibles confirman que las mujeres jóvenes han soportado la peor parte del desempleo y la inactividad provocada por la crisis de la COVID-19 en comparación con otras poblaciones. Esta situación no cambiará sola en el futuro y requiere un enfoque directo desde una perspectiva de género. Las políticas de recuperación que se centran en sectores tradicionalmente masculinos, como la construcción y la infraestructura, deben introducir cuotas para mujeres y mujeres jóvenes combinadas con esfuerzos de capacitación y contratación. Además, las reformas tributarias y fiscales deben crear incentivos para que las empresas promuevan la LFP de las mujeres y reduzcan las tasas de desempleo.

Las autoridades y empresas latinoamericanas pueden reconstruir mejor si las políticas se enfocan en diseñar e implementar programas de educación y empleo para los jóvenes, especialmente las mujeres. Dichos programas de capacitación y empleo deben enfatizar las competencias y habilidades del siglo XXI para los trabajos con la mayor demanda, incluida la A.I. especialista, analista de Big Data, ingeniero de datos, desarrollador de software, desarrollador de Python y científico de datos. Se trata de trabajos en los que, en la actualidad, las mujeres ocupan menos del 35% de los puestos. Además, promover la formación profesional, la inclusión digital y el desarrollo de habilidades digitales para la población más vulnerable que trabaja en la informalidad también puede brindar nuevas oportunidades económicas para las mujeres que trabajan en el sector informal.


[1] She-cession: refers to a general trend that occurred during the pandemic, where women lose their jobs at a higher rate than men.

[2] CEPAL 2021. «La Autonomía Económica De Las Mujeres En La Recuperación Sostenible Y Con Igualdad». Informe Especial COVID-19. CEPAL.

[3] International Labor Organization. «13 Million Women In Latin America And The Caribbean Saw Their Jobs Disappear Due To The COVID-19 Pandemic». 2021. International Labor Organization. [en línea] disponible en https://www.ilo.org/caribbean/newsroom/WCMS_775068/lang–en/index.htm. 

[4] World Bank. 2021. «Latin America and The Caribbean». Global Economics Prospects, World Bank. 

[5] García-Rojas, Karen, Paula Herrera-Idárraga, Leonardo Fabio Morales-Zurita, Natalia Ramírez-Bustamante, and Ana María Tribín-Uribe. 2021. «(She)Cession: The Colombian Female Staircase Fall». Borradores De Economía, Banco de la República, 2021.

[6] «Brazil In “Shecession”​​​​​​​​​​​​​​ As Women Feel Larger Burden of Job Crisis». 2021. Wilson Center. https://www.wilsoncenter.org/blog-post/brazil-shecession-women-feel-larger-burden-job-crisis.

[7] García-Rojas, Karen, Paula Herrera-Idárraga, Leonardo Fabio Morales-Zurita, Natalia Ramírez-Bustamante, and Ana María Tribín-Uribe. 2021. «(She)Cession: The Colombian Female Staircase Fall». Borradores De Economía, Banco de la República, 2021.

[8] Martínez-Restrepo, Susana, Lina Tafur-Marín, Pablo Cortés, Erika Martínez. 2020. “Reactivación Económica con Enfoque de Género”. Bogotá: CoreWoman.

[9] Ibid.

[10] «COVID-19: Implications for Business». 2021. Mckinsey & Company. [Online] available at https://www.mckinsey.com/business-functions/risk/our-insights/covid-19-implications-for-business.

[11] World Economic Forum. 2021. “The Global Gender Gap Report.” World Economic Forum.

[12] World Economic Forum. 2016. «The Future of Jobs.» World Economic Forum.

[13] Piras, Claudia. 2021. «Las Mujeres En América Latina Y El Caribe Enfrentan Mayores Riesgos Ante El Coronavirus – ¿Y Si Hablamos De Igualdad?». ¿Y Si Hablamos De Igualdad?, Banco Interamericano de Desarrollo. [en línea] disponible en  https://blogs.iadb.org/igualdad/es/mujeres-enfrentan-mayores-riesgos-ante-coronavirus/.

[14] «ILO Data Explorer». 2020. International Labor Organization. [online] available at https://www.ilo.org/shinyapps/bulkexplorer1/?lang=en&segment=indicator&id=EAP_2WAP_SEX_AGE_RT_A.

[15] Ibid.

[16] «Tasa De Participación En La Fuerza Laboral, Mujeres (% De La Población Femenina Entre 15-64 Años) (Estimación Modelado OIT) – Peru | Data». 2021. Datos Banco Mundial. 

[17] «ILO Data Explorer». 2020. International Labor Organization. [online] available ar https://www.ilo.org/shinyapps/bulkexplorer1/?lang=en&segment=indicator&id=EAP_2WAP_SEX_AGE_RT_A.

[18] Marchionni, Mariana, Pablo Gluzmann, Joaquin Serrano, and Bustelo Monserrat. 2019. «Participación Laboral Femenina». Banco Interamericano de Desarrollo.

[19] Seguino, Stephanie, and Elissa Braunstein. 2018. «The Costs of Exclusion: Gender Job Segregation, Structural Change and The Labour Share of Income». Development And Change 50 (4): 976-1008. doi:10.1111/dech.12462. 

[20] There are several factors that can explain the big difference between women’s unemployment rates in high-income countries, and low-and middle-income countries, these include: the structure of labor market, social norms, female poverty rates, the burden of unpaid caregiving work, among others.

[21] Djankov, Simeon, Pinelopi Koujianou, Marie Hyland, and Eva Zhang. 2021. «COVID-19 Widens the Gender Gap In Labor Force Participation». Peterson Institute for International Economics. [online] available at https://www.piie.com/blogs/realtime-economic-issues-watch/covid-19-widens-gender-gap-labor-force-participation.

[22] «ILO Data Explorer». 2019. International Labor Organization.[online] available at      https://www.ilo.org/shinyapps/bulkexplorer1/?lang=en&segment=indicator&id=EAP_2WAP_SEX_AGE_RT_A. 

[23] World Economic Forum. 2020. “The Future of Jobs.” World Economic Forum.

[24] 21st Century competencies are known as a set of competencies that include critical thinking, problem-solving skills, creative thinking,  interpretation and analysis of information, emotional intelligence, cognitive flexibility, adaptation to change. They are necessary for personal and occupational development in the 21st Century labor market (Martínez-Restrepo, et al., 2018).

[25] World Economic Forum. 2021. “The Global Gender Gap Report.” World Economic Forum.

[26] Fedesarrollo. 2017. «Informe Mensual Del Mercado Laboral: Desempleo Juvenil». Bogotá: Fedesarrollo.

[27] Zambrano, Viviana. 2020. “Sistema distrital del cuidado, logro histórico para mujeres en Plan de Desarrollo.” Bogotá.gov.

[28] Ibarra, Herminia, Gillard, Julia, Chamorro-Premuzic, Tomas. 2020. “Why WFH Isn’t Necessarily Good for Women.” Harvard Business Review.

[29] Barrero, Jose Maria, Nicholas Bloom, and Steven J. Davis. 2021. “Why Working from Home Will Stick”. NBER Working Paper Series. Cambridge: National Bureau of Economics Research. 

[30] Countries include: Argentina, Bolivia, Brazil, Chile, Colombia, Costa Rica, Mexico, Paraguay, and Uruguay. «ILO Data Explorer». 2019. International Labor Organization. [online] available at  https://www.ilo.org/shinyapps/bulkexplorer1/?lang=en&segment=indicator&id=EAP_2WAP_SEX_AGE_RT_A.

[31]  World Economic Forum. 2021. “The Global Gender Gap Report”. World Economic Forum.