Gender Budgeting

Envisagez d’utiliser des données désagrégées pour éclairer tout exercice d’analyse. C’est-à-dire que les statistiques relatives au groupe cible doivent être ventilées en fonction de caractéristiques telles que le sexe, le genre, l’âge, la race, l’origine ethnique, le handicap, le statut socio-économique, le niveau d’éducation, l’emploi dans différents secteurs, l’esprit d’entreprise dans différents secteurs, les niveaux de rémunération, et d’autres facteurs appropriés. Lors de la collecte de ces données, gardez à l’esprit certains principes clés:

• Il est important que les données soient toujours ventilées par sexe en tant que classification primaire et globale. Par exemple, lors de la collecte de statistiques sur les «jeunes» ou les «personnes âgées», veillez à ce que le groupe cible soit ventilé par sexe.
• En plus des données quantitatives portant sur des caractéristiques spécifiques, l’analyse doit tenir compte des données qualitatives sur les expériences vécues par les personnes. Il est essentiel de déterminer les différentes façons dont les services sont utilisés par différentes personnes et les ressources qui devraient être allouées pour remédier à ces différences.
• Une recherche qualitative est également nécessaire pour définir les causes de l’inégalité — ce n’est qu’en comprenant ces raisons sous-jacentes que nous pourrons veiller à ce que les projets contribuent de manière significative à une plus grande égalité. Par exemple, les espaces et les transports publics sont utilisés par des personnes différentes — femmes et hommes plus âgés, femmes et hommes plus jeunes, enfants, parents et soignants, personnes se rendant au travail — de différentes façons selon l’heure de la journée, leur niveau de revenu, leur travail et les modalités de garde des enfants, etc. L’analyse sensible à la dimension de genre doit tenir compte de manière générale des renseignements qu’une série de données nous fournit sur la vie quotidienne des gens.
• Il est important d’utiliser des informations provenant de sources différentes (par exemple, études ou consultations locales et infranationales) et de combiner diverses sources de données (par exemple, données provenant de bureaux de statistiques, travaux universitaires et rapports de politique générale) pour acquérir une vision globale des réalités sur le terrain.
• L’absence de données sur la race ou l’origine ethnique, l’âge, le handicap ou le sexe doit être considérée comme une lacune. Des activités visant à améliorer la disponibilité des données pourraient faire partie des programmes et des projets locaux. Des efforts en vue d’améliorer les données pourraient être pris en considération dans les objectifs et les rapports des projets.
• Des données sensibles au genre sur l’équilibre entre vie professionnelle et vie privée aident à mieux comprendre la manière dont les responsabilités professionnelles et familiales sont réparties entre femmes et hommes. Les données sur l’emploi et l’emploi du temps mettent en lumière les tendances du travail rémunéré et non rémunéré selon le genre.
• Toute analyse doit être adaptée au contexte local, notamment en examinant les données locales. Cela peut se faire en faisant appel à des experts nationaux ou locaux en matière de genre, en consultant les organisations de la société civile — en particulier les organisations de femmes —, en utilisant la recherche nationale et en triangulant les informations.

Parmi les sources de données utiles, mentionnons:

• l’indice d’égalité de genre^[1], qui fournit des données de tous les États membres de l’UE dans huit domaines: le travail, l’argent, la connaissance, le temps, le pouvoir, la santé, la violence à l’égard des femmes et les inégalités intersectionnelles;
• la base de données statistiques sur le genre de l’EIGE ^[2], qui est un centre de connaissances complet réunissant des statistiques sur le genre et des informations relatives à divers aspects des (in)égalités entre les femmes et les hommes;
• les statistiques d’Eurostat sur le genre^[3] qui présentent les statistiques d’une manière facile à comprendre, avec un glossaire statistique et des liens vers d’autres informations, les données et métadonnées les plus récentes.