Gender Budgeting

Es necesario considerar que todo ejercicio analítico se base en la información aportada por datos desagregados. Esto significa que las estadísticas sobre el grupo destinatario se desagregan por características como el sexo, el género, la edad, la raza, el origen étnico, la discapacidad, la situación socioeconómica, el nivel educativo, el empleo en sectores diferentes, el espíritu empresarial en sectores diferentes, los niveles salariales y otros factores pertinentes. A la hora de recopilar esta información, deben recordarse algunos principios clave:

• Es importante que la información se clasifique en primer lugar por sexo. Por ejemplo, al recopilar estadísticas sobre «jóvenes» o «personas mayores», conviene asegurarse de que el grupo destinatario está desglosado por sexo.
• Además de los datos cuantitativos sobre características específicas, el análisis tiene que tener en cuenta los datos cualitativos sobre las experiencias de vida de las personas. Es fundamental que se identifique de qué modo las diferentes personas utilizan distintos servicios y qué recursos procede asignar para abordar estas diferencias.
• La investigación cualitativa también es necesaria para identificar las causas de la desigualdad, ya que solo si se comprenden los motivos subyacentes podemos garantizar que los proyectos fomentan la igualdad de manera significativa. Por ejemplo, los espacios públicos y el transporte público son utilizados por personas distintas —hombres y mujeres de mayor edad, mujeres y hombres más jóvenes, niños y niñas, padres, madres y personas encargadas del cuidado, personas que se desplazan para trabajar— de diferentes maneras en función de la hora del día, de sus niveles de ingresos, de su trabajo y de los modos de abordar el cuidado de los hijos e hijas, etc. El análisis sensible al género debe considerar de forma general qué es lo que nos indica un conjunto de datos sobre las vidas diarias de las personas.
• Es importante utilizar información procedente de una serie de fuentes (por ejemplo, estudios o consultas locales y subnacionales) y combinar diversas fuentes de datos (por ejemplo, datos de oficinas estadísticas, trabajos académicos e informes sobre implementación de políticas públicas) para lograr una comprensión global de las realidades.
• No disponer de datos sobre la raza o el origen étnico, la edad, la discapacidad o el sexo se considerará una laguna. Las actividades encaminadas a mejorar los datos disponibles podrían formar parte de los programas y de los proyectos locales. Los esfuerzos para mejorar los datos podrían considerarse en los informes y en los objetivos de los proyectos.
• Los datos específicos de género en relación con la conciliación entre la vida profesional y la vida privada ayudan a comprender mejor cómo se dividen las responsabilidades laborales y asistenciales entre mujeres y hombres. Los datos relativos al empleo y a la utilización del tiempo arrojan luz sobre los patrones de género en relación con el trabajo remunerado y no remunerado.
• Resulta vital adaptar cualquier análisis al contexto local, especialmente analizando los datos locales. Esto puede hacerse recurriendo a personas expertas nacionales o locales en cuestiones de género, consultando a las organizaciones de la sociedad civil, especialmente a las organizaciones de mujeres, recurriendo a la investigación nacional y triangulando la información.

Entre otras fuentes de información útiles cabe mencionar:

• El índice de igualdad de género^[1], que proporciona información de todos los Estados miembros de la UE sobre ocho ámbitos: trabajo, dinero, conocimiento, tiempo, poder, salud, violencia y desigualdades transversales.
• Base de datos sobre estadísticas de género de EIGE^[2], un amplio centro de conocimientos que incluye estadísticas de género e información sobre los diversos aspectos de la (des)igualdad entre mujeres y hombres.
• Estadísticas de género de Eurostat^[3], que presenta estadísticas de un modo fácil de entender, con un glosario de estadística y enlaces a más información, la información más reciente y metadatos.