lunes, 25 de abril de 2011

La economía de la discriminación 4


La discriminación estadística

La discriminación estadística ocurre cuando los empleadores creen que las mujeres son menos productivas en media que los hombres. Si la contratación de personal se realiza tras la adquisición de información que refleja imperfectamente la capacidad del candidato (por ejemplo, tras una entrevista o un test), el empleador encontrará óptimo añadir a la información obtenida por la prueba información sobre la capacidad media del colectivo al que pertenece el candidato. El resultado será desfavorable para las mujeres si las creencias sobre su productividad media son las apuntadas. Por supuesto, habrá un incentivo a mejorar la calidad de la prueba (por ejemplo, alargando la entrevista o haciendo contratos temporales para detectar la capacidad del candidato con exactitud). Pero, en la medida que recabar más información sea costoso, el sesgo contra las mujeres prevalecerá. En este modelo, las mujeres contratadas lo serán a un salario inferior, a pesar de que puedan tener la misma capacidad para ese trabajo que sus colegas masculinos. La causa es la dificultad por parte del empleador de reconocer esta capacidad. A pesar de que la capacidad pueda ser reconocida tras incorporarse al puesto de trabajo, no se evita haber comenzado con un salario menor. De igual manera, si existe la posibilidad de promociones a cargos de mayor responsabilidad, en cada tramo se podrá repetir la discriminación estadística, al tener dificultad en obtener la información adecuada sobre la capacidad para realizar las nuevas tareas que implicaría el nuevo trabajo.

Si se interpreta que la asignación de una persona a una tarea dentro de la empresa es parte del proceso productivo, la información imperfecta que está en la base del modelo de discriminación estadística será la causa de que las mujeres no tengan, desde el punto de vista del empresario, la misma productividad que los hombres. Una consecuencia que se deduce de este modelo es la tendencia a excluir a las mujeres de los trabajos que requieren habilidades específicas de la empresa, caracterizados por salarios altos, buenas oportunidades de promoción y baja probabilidad de despido. En consecuencia, encontrarán empleo más fácilmente en trabajos rutinarios, peor pagados, sin perspectivas de promoción y mayor probabilidad de despido.

Es posible extender las conclusiones de los modelos de discriminación estadística al caso de hombres y mujeres con idéntica productividad media y con creencias correctas por parte de los empleadores. Si la prueba previa a la contratación es más precisa cuando se aplica a hombres que cuando se aplica a mujeres, los errores en la percepción de la productividad de las mujeres serán mayores, por lo que de nuevo su productividad esperada tras la prueba será menor que la de sus colegas masculinos y, consecuentemente, su salario también será menor. Las razones de la distinta precisión en la prueba pueden ser debidas, por ejemplo, a que el comité de contratación esté compuesto mayoritariamente por hombres y que éstos sepan distinguir mejor la calidad de los hombres que la de las mujeres. A partir de aquí se siguen las mismas consecuencias del modelo anterior de discriminación estadística. La importancia de señalar que la discriminación estadística puede darse incluso en el caso de productividades medias idénticas entre hombres y mujeres se deriva de que, si bien la hipótesis de una menor productividad media entre las mujeres puede ser correcta cuando se valora a todos los hombres y todas las mujeres, no tiene por qué serlo cuando la contratación se hace sobre un subconjunto de los individuos (por ejemplo, aquellos con un título), en el cual no se postula ninguna diferencia de productividad.

Continúa en La economía de la discriminación 5.

5 comentarios:

  1. Que te voy a contar! Ah! i en zonas pequeñas, y yendo de las generalizaciones a lo particular, te puedes encontrar razonamientos de directores de Recursos Humanos, de una empresa con 300 trabajadores, como el siguiente: "como voy a contratarte si estás casada con fulanito, no aguantarás mucho tiempo aquí". Una maravilla, vamos.

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  2. José Luis Ferreira

    Yo siento -si, es una retroalimentación- que nos estás brindando una conferencia magistral sobre aspectos de la discriminación con un enfoque no convencional en los medios electronicos masivos, especificamente radio y tv.

    Yo, que pienso siempre en la discriminación, y que la he combatido en diferentes escenarios (dentro de mis posibilidades y de las limitaciones de mi medio)adquiero mejor discurso, más conciencia sobre la variedad de ellas, algunas, como la que tratas en esta entrada, yo no la conocía.

    Gracias.

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  3. Clidice:

    Efectivamente, es un caso de discriminación estadística si es cierto que las mujeres casadas tienden a abandonar el trabajo con más frecuencia que los hombres (o esa es la percepción).

    El problema es grave, porque las empresas no tienen por qué querer hacer discriminación estadística. Lo que ocurre es que no pueden distinguir a las mujeres que van a abandonar de las demás.

    En este caso la empresa corre un riesgo. ¿Debe obligarse a la empresa a sobrellevar ese riesgo? si no es la empresa ¿quién debe pagar por ello? ¿cuál es la manera más eficiente de evitar o paliar esta discriminación?

    Seguramente las formas menos extremas de discriminación estadística puedan paliarse con cambios en las costumbres, con modos de trabajo que permitan una mayor compatibilidad entre la vida laboral y la familiar (uso de la media jornada, más guarderías, trabajo en casa,...). Pero siempre quedarán algunos trabajos para los que estas medidas no serán suficiente.

    soy:

    Me alegro que estas entradas te sirvan para aprender algo.

    Saludos a amb@s

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  4. El sesgo cognitivo en la entrevista o test también ayuda, y ha sido probado empíricamente en diversas ocasiones. Desgraciadamente, que los entrevistadores o evaluadores incluyan mujeres no elimina el sesgo, hasta donde se ha observado

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    1. Bien puede ser. La estadística no es la única forma de discriminación ni hemos acabado de entender todas sus consecuencias.

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