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Mujeres en Economía: dónde están, cómo les va y qué prefieren (I)

Por Pilar Beneito, José E. Boscá, Javier Ferri y Manu García

Hace más de dos décadas, Marianne A. Ferber, en su crítica feminista publicada por la American Economic Association, relacionaba la baja representación de las mujeres entre los estudiantes de economía con el sesgo masculino en los libros de texto, el reducido número de profesoras, y la aproximación excesivamente estrecha, racional y optimizadora del enfoque ortodoxo, capaz de ahuyentar a muchas jóvenes mujeres. Ferber concluía, no obstante, con una invitación al optimismo: “hay razones para creer que en economía, como en muchas otras disciplinas, la participación de las mujeres se acelerará”. Se equivocaba.

En Estados Unidos, el porcentaje de estudiantes de economía mujeres se sitúa en la actualidad alrededor del 35 por cien, como ilustraba aquí Justin Wolfers, una cifra similar a la que existía a principios de 1980. En los últimos meses se ha elevado el número de voces, en la academia y en los medios de comunicación, analizando el fenómeno de la baja representación de las mujeres en cualquier nivel de la profesión y apuntando posibles causas. Algunos ejemplos son Sarah Smith, Anne Boring y Soledad Zignago, Gemma C. Tetlow, o las entrevistas en la BBC de Soumaya Keynes a Beatrice Cherrier, Claudia Goldin o Stephen Machin.

¿Por qué hay pocas mujeres en economía? En un trabajo reciente  nos hemos propuesto contribuir al debate analizando los datos disponibles. Nuestros resultados, que muchos podrán considerar sorprendentes, nos permiten señalar posibles causas de este desequilibrio de género que se alinean bien con algunas hipótesis que la profesión ha apuntado.

Nuestra aproximación está basada en un análisis desde arriba hacia abajo en tres niveles. En un primer nivel rastreamos la web de la AEA utilizando técnicas de web scraping y machine learning para documentar la participación relativa de las mujeres por áreas y temas en economía. En segundo lugar, utilizamos datos administrativos de estudiantes matriculados en Economía para estudiar las diferencias de resultados en términos de notas entre hombres y mujeres en la misma agrupación por áreas utilizada en la etapa anterior. Por último, nos preguntamos por las causas subyacentes a los resultados obtenidos en los dos niveles anteriores, y para ello analizamos las respuestas a una encuesta pasada a nuestros estudiantes.

Las mujeres en el AEA Meeting y la variedad de temas por áreas.

Con el objetivo de indagar sobre la representación de las mujeres en el ámbito académico de la economía, en primer lugar, hacemos web scraping de las sesiones de los AEA Annual Meeting desde 2010 hasta 2016, y clasificamos los trabajos presentados en cinco grandes áreas a partir de los códigos JEL de las sesiones: Microeconomía, Macroeconomía, Finanzas, Técnicas Cuantitativas y Otras. Para determinar si un autor es hombre o mujer recurrimos a la base de Tang, Ross, Saxena y Chen sobre nombres y género a partir de la información rescatada de Facebook.

Gráfico 1. Porcentaje de mujeres en el AEA Meeting (códigos JEL)

El Gráfico 1 muestra claramente la existencia de dos clubs en cuanto asistencia de mujeres, con una brecha persistente de alrededor de 10 puntos entre las áreas de micro y de macroeconomía, lo que representa una diferencia considerable teniendo en cuenta que la participación de las mujeres en el conjunto de las áreas es del 24 por cien[1]. Estos resultados están en línea con los obtenidos recientemente por Chari y Goldsmith-Pinkham con información de los títulos de las sesiones del NBER Summer Institute.

En la práctica, el código JEL de las sesiones puede ser un indicador muy parcial e imperfecto de la riqueza de temas tratados por los trabajos que una sesión acoge. Por ello, como una segunda aproximación, hemos utilizado un algoritmo LDA para, a partir de la información de los abstracts, obtener agrupaciones de palabras por temas. En particular, hemos permitido que el algoritmo genere 20 agrupaciones o nubes de palabras. El Gráfico 2 ofrece los tres temas (o nubes altas) donde identificamos la mayor proporción de mujeres, y las tres nubes bajas donde menor es su participación. Los temas relacionados con género, hogares, hijos, educación, salud, o la provisión pública de bienes, aparecen como los más atractivos en términos relativos para las mujeres, mientras que los vinculados con métodos econométricos, economía financiera, o los modelos de macroeconomía dinámica se encuentran entre los menos seductores. La diferencia en la participación femenina entre los temas es tremendamente acusada. Cabe señalar que Dolado, Felgueroso y Almunia, utilizando una metodología y fuente de información diferente, llegaban hace unos años a resultados similares.

Gráfico 2. Porcentaje de mujeres en el AEA Meeting (nubes de palabras)

Dos comentarios más sobre las nubes: el primero es que la gran heterogeneidad en la participación femenina en las distintas áreas y temas de especialización sugiere que, para hacer crecer la hierba, son preferibles iniciativas de lluvia fina como No Sin Mujeres a las ciclogénesis explosivas de otras iniciativas, que pueden terminar por devastar algunos prados. El segundo es que, cuando miramos a la composición completa de las veinte nubes, lo que emerge es una abrumadora mayoría de términos que podríamos considerar del entorno de la microeconomía, en contraste con la idea prevalente de que el economista básicamente trabaja en aspectos relacionados con la macroeconomía, las finanzas, o en cuestiones alejadas del “mundo real” [2]. Sin embargo, la gran heterogeneidad de temas de la microeconomía complica a su vez la tarea de lanzar un mensaje simple y directo de que el estudio de todos esos aspectos constituye una parte esencial de la economía.

Por lo tanto, parece existir en el mundo académico un claro sesgo en la orientación de las mujeres por ciertos temas. En el siguiente apartado comprobamos que esta inclinación de género por temas aparece ya durante los estudios de grado, plasmándose en los resultados académicos.

Resultados relativos por áreas: datos administrativos sobre las notas de los estudiantes.

Utilizando datos administrativos de los estudiantes matriculados en la Universidad de Valencia desde 2010 hasta 2014 analizamos los resultados de los estudiantes por género en las asignaturas agrupadas en las mismas cinco áreas mencionadas anteriormente. Cada observación corresponde a un estudiante, en un módulo y en un curso académico. En total disponemos de unas 55.000 observaciones. En nuestras estimaciones descontamos el efecto que pueda tener la distinta capacidad académica del estudiante (que aproximamos son su nota de acceso a la universidad), así como el efecto de toda una serie de variables socioeconómicas del estudiante y de sus padres (educación, tipo de empleo). Conseguimos aislar además los efectos fijos de módulo así como otras especificidades de los distintos módulos que puedan ser cambiantes cada año (como podría ser la proporción de profesores varones vs. mujeres, o la distinta metodología docente utilizada en cada caso).

En el trabajo procedemos secuencialmente como sigue. En primer lugar, estimamos las notas medias para varones y mujeres, sin condicionar a ninguna de las características mencionadas. Estos resultados, algo similar a las notas medias que observarían los profesores en las actas, muestran que las mujeres lo hacen mejor en microeconomía, métodos cuantitativos y en otras asignaturas no clasificadas en ninguna área en particular (‘otras’). La diferencia en macroeconomía y en finanzas también es favorable a las mujeres, aunque estadísticamente no significativa. En cambio, cuando controlamos por la nota de entrada y entorno socioeconómico, para discernir lo que se observaría en el caso de estudiantes con la misma habilidad y entorno familiar, empieza a detectarse una desventaja comparativa significativa de las mujeres en las notas de macroeconomía.

A continuación, en el trabajo procedemos a realizar la regresión por cuantiles de la distribución de las notas,  distinguiendo entre asignaturas troncales y optativas. En las asignaturas optativas analizamos además previamente los determinantes básicos de la elección de asignaturas por áreas que hacen nuestros estudiantes. Pensamos que esta forma de enfocar la estimación es interesante porque, por un lado, la competitividad entre los estudiantes puede mostrarse de forma diferente en los distintos niveles de notas, y por otro, porque es en las optativas donde las asignaturas se perfilan en mayor medida. El gráfico siguiente resume los resultados obtenidos para la muestra de asignaturas optativas: las chicas superan a los chicos en microeconomía, y lo contrario ocurre en macroeconomía, siendo estas diferencias mayores y más significativas en la parte superior de la distribución de las notas, de donde saldrán las futuras académicas o, en todo caso, los economistas que acaben teniendo más visibilidad social.

En resumen, en el destilado de la profesión de economista que puede considerarse el mundo académico observamos un sesgo en la distribución de las mujeres hacia las áreas dentro del alcance de la microeconomía. En los estudios de grado detectamos que las mujeres lo hacen mejor que los hombres en las asignaturas relacionadas con la microeconomía y peor en las de corte macroeconómico. ¿Qué está pasando? ¿A qué pueden deberse estas diferencias? En la última parte de nuestro trabajo indagamos sobre las opiniones directas de los estudiantes acerca de las asignaturas de macro y microeconomía, y también sobre sus creencias acerca de la profesión de economista. Algunas de sus respuestas son sorprendentes.  Lo contaremos en la siguiente entrega.

[1] Aproximadamente la misma proporción que en la coautoría de nuestro trabajo.

[2] Aunque el Gráfico 2 apuntaría a que muchos economistas viven en su nube, el significado de nube difiere del otorgado por los críticos.